CHƯƠNG 4. PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.4.1. EFA cho các thành phần thang đo giá trị cảm nhận khách hàng
Trong phân tích EFA, tiêu chuẩn để chọn các biến là các biến phải có hệ số tải nhân tố trên 0,5 (Hair và cộng sự 1998) và thang đo đạt yêu cầu khi tổng phương sai trích thấp nhất là 50% (Gerbing và Anderson , 1988).
Trong phân tích nhân tố khám phá, chỉ số KMO dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố, nếu KMO lớn (giữa 0,5 và 1) thì phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết Ho các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig <0,5) thì các biến đó tương quan với nhau trong tổng thể. Giá trị Eigenvalu dùng để xác định nhân tố, chỉ những nhân tố Eigenvalu lớn hơn 1 mới được dữ lại trong mô hình nghiên cứu, những nhân tố tố Eigenvalu nhỏ hơn 1 sẽ bị loại vì không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp trích nhân tố Rrincipal Axis Factoring với phép xoay Promax, các biến có hệ số tải nhân tố (Factor loading) nhỏ hơn 0,4 bị loại.
Tuy nhiên, để thang đo đảm bảo ý nghĩa thực tiễn thì trọng số EFA> 0,5, do đó các biến có hệ số tải nhân tố <0,5 tiếp tục bị loại (Hair và ctg, 1998). Theo Gerbing và Anderson (1998) tổng phương sai trích phải lớn hơn 50%.
Bảng 4.22: Kết quả EFA
KMO and Bartlett's Test Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.)
,766
Kiểm định Bartlett's Test of Sphericity
Thống kê Chi bình phương 1811,800
Bậc tự do (df) 91
Mức ý nghĩa (Sig.) ,000
Total Variance Explained (Tổng phương sai trích)
Pattern Matrixa
Factor
1 2 3 4
CLDT1 ,967
CLDT2 ,894
CLDT3 ,871
DV6 ,921
DV7 ,897
DV3 ,597
G2 ,818
G1 ,720
G3 ,680
G4 ,518
DT1 ,732
DT5 ,650
DT2 ,646
DT3 ,598 Extraction Method: Principal Axis Factoring.
Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 6 iterations.
Nhân tố
Eigenvalues ban đầu Tổng bình phương hệ số tải đã trích xuất
Tổng bình phương hệ số tải đã xoay
Toàn phần
% phương
sai
% tích lũy
Toàn phần
% phương
sai % tích lũy
Toàn phần 1
2 3 4 5 6 7 8 9 14
4,139 29,565 29,565 3,886 27,760 27,760 3,524 2,749 19,638 49,203 2,270 16,212 43,972 2,977 2,044 14,603 63,806 1,594 11,389 55,361 2,085
1,092 7,800 71,606 ,816 5,832 61,193 1,929
,771 5,506 77,112 ,639 4,565 81,677 ,541 3,867 85,544 ,517 3,696 89,240 ,402 2,873 92,113 ,307 2,189 94,302
,094 ,375 100,000
Kết quả cũng chỉ ra rằng có 4 nhân tố được rút ra với tổng phương sai được giải thích bởi 4 nhân tố này là 71, 606% > 50% là đạt yêu cầu (Hair et al., 1998).
Đồng thời, hệ số truyền tải của các biến quan sát đều từ 0.5 trở lên (từ 0,635 đến 0,967) và không có trường hợp nào một biến quan sát có trọng số nhân tố cao trên ít nhất 2 nhân tố, điều đó bước đầu cho thấy dấu hiệu của tính đơn nghĩa, độ giá trị hội tụ và độ giá trị phân biệt của các thang đo (Hồ Huy Tựu, 2006; Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).(tham khảo phụ lục 2)
4.4.2. Thang đo giá trị cảm nhận
Bảng 4.23: Kết quả EFA cho thang đo giá trị cảm nhận
Total Variance Explaine (Tổng phương sai trích)
Nhân tố
Eigenvalues ban đầu Tổng bình phương hệ số tải đã trích xuất
Toàn phần
% phương
sai % tích lũy Toàn phần
% phương
sai % tích lũy 1
2 3 4
2,950 73,754 73,754 2,950 73,754 73,754
,492 12,292 86,046
,303 7,563 93,609
,256 6,391 100,000 Extraction Method: Principal Component Analysis.
KMO and Bartlett's Test
Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.)
,823
Kiểm định Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 539,976
df 6
Sig. ,000
Component Matrixa Nhân tố
1
CNC2 ,896
CNC4 ,882
CNC3 ,862
CNC1 ,792
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. 1 components extracted.
Nhận xét: Kết quả phân tích nhân tố chỉ số Kaiser – Mayer – Olkin là 0,823>0,5, và mức ý nghĩa bằng 0 (Sig. 0.000 < 0.05), cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp và các biến quan sát có tương quan với nhau. Kết quả chỉ ra có 1 nhóm nhân tố được rút trích vì tổng phương sai trích giải thích bởi 7 biến là 73,754% > 50%, biến giá trị cảm nhận gồm 4 nhân tố: Đáp ững những gì khách hàng mong muốn, như kỳ vọng, trên kỳ vọng, tương xứng với những gì bỏ ra.
4.4.3. Thang đo sự hài lòng
Bảng 4.24: Kết quả EFA thang đo sự hài lòng
KMO and Bartlett's Test Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.)
,743
Kiểm định Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 477,436
df 3
Sig. ,000
Nhận xét: Kết quả phân tích nhân tố chỉ số Kaiser – Mayer – Olkin là 0,743>0,5, và mức ý nghĩa bằng 0 (Sig. 0.000 < 0.05). Kết quả chỉ ra có 1 nhóm nhân tố được rút trích vì tổng phương sai trích giải thích bởi một nhân tố với 83,668> 50%, biến hài lòng gồm 3 biến: thỏa mãn, thích thú, hài lòng.
4.4.4. Thang đo lòng trung thành
Bảng 4.25: Kết quả EFA cho thang đo lòng trung thành KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,811 Kiểm định Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square 697,190
df 15
Total Variance Explaine (Tổng phương sai trích) Nhân tố Eigenvalues ban đầu
Tổng bình phương hệ số tải đã trích xuất
Toàn phần
% phương
sai % tích lũy Toàn phần
% phương
sai % tích lũy 1
2 3
2,510 83,668 83,668 2,510 83,668 83,668
,293 9,759 93,427
,197 6,573 100,000 Extraction Method: Principal Component Analysis.
Component Matrixa Nhân tố
1
HL2 ,933
HL1 ,908
HL3 ,903
Extraction Method: Principal Component Analysis.
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,811 Kiểm định Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square 697,190
df 15
Sig. ,000
Total Variance Explained (Tổng phương sai trích) Nhân
tố Eigenvalues ban đầu
Tổng bình phương hệ số tải đã trích xuất
Toàn phần % phương sai % tích lũy Toàn phần % phương sai % tích lũy 1
2 3 4 5 6
3,553 59,210 59,210 3,553 59,210 59,210
,814 13,569 72,779
,709 11,821 84,600
,345 5,758 90,358
,314 5,226 95,583
,265 4,417 100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.