Thang đo chất lượng dịch vụ Chi nhánh theo mô hình SERVQUAL gồm 5 thành phần chính và được đo bằng 25 biến quan sát. Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy bằng Cronbach alpha, 25 biến quan sát đều đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để đánh giá lại mức độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần.
Sau khi thực hiện Factor lần 1 cho thấy:
Kiểm định KMO và Bartlett's trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO khá cao (bằng 0.882 > 0.5) với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0.000) cho thấy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 và với phương pháp rút trích principal components và phép quay varimax, phân tích nhân tố đã trích được 5 nhân tố từ 25 biến quan sát và với phương sai trích là 63,092 % (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu. Tuy nhiên dựa trên phân tích của bảng Rotated Component Matrix(a) (phụ lục 5.1).
Biến huuhinh6 bị loại do có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5.
Biến nangluc2 bị loại do có hai hệ số tải nhân tố là 0,524 (nhóm 1) và 0.598 (nhóm 2), mặc dù có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 nhưng ko có sự chênh lệch rõ rệt giữa hai hệ số tải nhân tố trên (chênh lệch giữa hai hệ số tải nhân tố là nhỏ hơn 0,3)
Biến tincay2 có hai hệ số tải nhân tố là 0.536 (nhóm 2) và 0.418 (thuộc nhóm 3), mặc dù có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 (nhóm 2) một chút nhưng so với các biến cùng nhóm 2 (nangluc2, nangluc3, tincay1, tincay9, tincay10) không cao và không có sự chênh lệch rõ rệt giữa hai hệ số tải nhân tố thuộc nhóm 2 và nhóm 3 nên có khả năng biến tincay2 tạo nên việc rút trích nhân tố giả. Do đó, biến tincay2 bị loại.
Biến tincay6 có hai hệ số tải nhân tố là 0,581 (nhóm 4) và 0.525 (nhóm 5), mặc dù có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 nhưng ko có sự chênh lệch rõ rệt giữa hai hệ số tải nhân tố trên (chênh lệch giữa hai hệ số tải nhân tố là nhỏ hơn 0,3) nên biến tincay6 bị loại.
Biến tincay9 có hai hệ số tải nhân tố là 0.577 (nhóm 2) và 0.337 (thuộc nhóm 1), mặc dù có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 (nhóm 2) một chút nhưng so với các biến cùng nhóm 2 (nangluc2, nangluc3, tincay1, tincay10) không cao và không có sự chênh lệch rõ rệt giữa hai hệ số tải nhân tố thuộc nhóm 2 và nhóm 1 nên có khả năng biến tincay9 tạo nên việc rút trích nhân tố giả. Do đó, biến tincay9 bị loại.
Sau khi loại 5 biến này, ta thực hiện Factor lần 2, cho thấy:
Kiểm định KMO và Bartlett's trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO khá cao (bằng 0.880 > 0.5) với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0.000) cho thấy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 và với phương pháp rút trích principal components và phép quay varimax, phân tích nhân tố đã trích được 5 nhân tố từ 20 biến quan sát và với phương sai trích là 66,987 % (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu. Tuy nhiên dựa trên phân tích của bảng Rotated Component Matrix(a) (phụ lục 5.2)
Biến huuhinh1 có hai hệ số tải nhân tố là 0.567 (nhóm 2) và 0.337 (thuộc nhóm 4), mặc dù có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 (nhóm 2) nhưng so với các biến cùng nhóm 2 (huuhinh2, huuhinh3, nangluc3, tincay1) không cao và không có sự chênh lệch rõ rệt giữa hai hệ số tải nhân tố thuộc nhóm 2 và nhóm 4 nên có khả năng biến huuhinh1 tạo nên việc rút trích nhân tố giả. Do đó, biến huuhinh1 bị loại.
Biến nangluc3 bị loại do có hai hệ số tải nhân tố là 0.541 (nhóm 2) và 0.446 (thuộc nhóm 3), mặc dù có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 (nhóm 2) nhưng so với các biến cùng nhóm 2 (huuhinh2, huuhinh3, tincay1) không cao và không có sự chênh lệch rõ rệt giữa hai hệ số tải nhân tố thuộc nhóm 2 và nhóm 3 nên có khả năng biến nangluc3 tạo nên việc rút trích nhân tố giả.
(thuộc nhóm 3), mặc dù có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 (nhóm 2) nhưng so với các biến cùng nhóm 2 (huuhinh2, huuhinh3,) không cao và không có sự chênh lệch rõ rệt giữa hai hệ số tải nhân tố thuộc nhóm 2 và nhóm 3 nên có khả năng biến tincay1 tạo nên việc rút trích nhân tố giả.
Biến tincay5 bị loại do hai hệ số tải nhân tố là 0.509 (nhóm 3) và 0.439 (thuộc nhóm 4), mặc dù có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 (nhóm 3) nhưng so với các biến cùng nhóm 3 (tincay3, tincay4) không cao và không có sự chênh lệch rõ rệt giữa hai hệ số tải nhân tố thuộc nhóm 3 và nhóm 4 nên có khả năng biến tincay5 tạo nên việc rút trích nhân tố giả.
Biến tincay10 bị loại do có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5. Sau khi loại 5 biến không đạt yêu cầu, thực hiện Factor lần 3
Sau khi loại các biến không đạt yêu cầu trong phân tích nhân tố khám phá, thang đo chất lượng dịch vụ chi nhánh Công Ty Cổ Phần Vận Tải Tốc Hành Mai Linh - Khánh Hòa theo mô hình SERVQUAL được đo lường bằng 15 biến quan sát. Kết quả phân tích nhân tố lần 3 cho thấy tổng phương sai rút trích dựa trên 4 nhân tố có Eigenvalues lớn 1 là bằng 69.156%, cho thấy phương sai rút trích đạt chuẩn (>50%).
Bảng 4.10: Kết quả phân tích nhân tố khám phá thang đo chất lượng dịch vụ Chi nhánh theo mô hình SERVQUAL lần 3.
Bảng 4.10.1: Total Variance Explained
Initial Eigenvalues Rotation Sums of Squared Loadings Component Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 6.028 40.185 40.185 4.305 28.699 28.699 2 1.765 11.767 51.952 2.560 17.068 45.767 3 1.447 9.649 61.602 1.767 11.782 57.549 4 1.133 7.554 69.156 1.741 11.607 69.156 5 .853 5.684 74.840 6 .623 4.151 78.990 7 .549 3.659 82.649 8 .462 3.078 85.727 9 .410 2.732 88.459 10 .374 2.491 90.950
11 .342 2.279 93.229
12 .298 1.985 95.214
13 .269 1.794 97.009
14 .252 1.682 98.691
15 .196 1.309 100.000
Bảng 4.10.2: Rotated Component Matrix
Yếu tố Biến quan sát
1 2 3 4
thiet bi trong xe hien dai .710
khong gia trong xe thoang mat .720
noi rua mat, ve sinh tai diem dung chan sach se .837 thuc an o diem dung chan ve sinh an toan .669
nhan vien phuc vu nhanh nhen .797
nhan vien co ky luat lao dong cao .782
nhan vien luon co mat kip thoi .837
nhan vien giai dap tan tinh .784
nhan vien cong ty hieu duoc nhu cau .687
nhan vien cong ty co thai do ton trong .638 luon cam thay than thien khi tiep xuc voi nhan vien .675
xe luon chay dung tuyen duong quy dinh .884
xe xuat ben rat dung gio .821
dich vu mua ve doi tra ve tai ben xe de dang .852
dich vu dat ve qua tong dai duoc thuc hien de dang .861
Bảng 4.10.2 cho thấy, thang đo thành phần đáp ứng và thành phần cảm thông và thành phần năng lực phục vụ gộp chung lại thành một yếu tố do ba thành phần này không đạt giá trị phân biệt. Thang đo thành phần tin cậy tách ra thành hai thành phần mới. Như vậy, 5 thành phần chất lượng dịch vụ theo mô hình SEVQUAL trở thành 4 thành phần khi đánh giá chất lượng dịch vụ Chi nhánh như sau: hữu hình, đáp ứng & cảm thông và năng lực phục vụ, tin cậy, tiện lợi. Với tổng phương sai rút trích là 69.156% cho biết 4 nhân tố này giải thích được 69.156% sự biến thiên của dữ liệu.