8. Cấu trúc của luận văn
3.4.2. Kết quả phân tích nhân tố khám phá – EFA
Kết quả Cronbach Alpha cho thấy các thang đo của các thành phần còn lại sau khi loại các biến tincay3, dapung4, nangluc4, dongcam5, gia1 và hailong4 đều thỏa mãn yêu cầu về độ tin cậy alpha. Vì vậy, các biến quan sát còn lại của các thang đo này được tiếp tục đánh giá bằng EFA.
Để đánh giá sự phù hợp của phân tích nhân tố khám phá, chỉ số KMO (Kaiser- Mayer – Olkin) phải từ 0,5 trở lên (Othman & Owen, 2002) và giả thuyết về ma trận tương quan tổng thể là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau. Các biến có hệ số chuyển tải nhỏ hơn 0,4 sẽ bị loại (tùy theo trường hợp cụ thể), điểm dừng khi trích các yếu tố có Eingenvalue là 1, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
Với mong muốn có được số lượng nhân tố là ít nhất để giải thích phương sai chung của tập hợp các biến quan sát trong sự tác động qua lại giữa chúng. Phép trích yếu tố Principal Axis Factoring với phép xoay Promax (Oblique) sẽ phản ánh cấu
trúc dữ liệu chính xác hơn phương pháp trích Principal Components Analysis với pháp xoay Varimax (Orthogonal) (Gerbing & Anderson, 1988), nên được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá.
Bảng 3.8: Phân tích nhân tố khám phá EFA
Kiểm định KMO và Bartlett
Hệ số KMO .881
Kiểm định Bartlett Chi-bình phương 6513.519
df 378
Sig. .000
Ma trận xoay nhân tố(a)
Nhân tố Biến 1 2 3 4 5 6 TINCAY5 .845 TINCAY4 .845 TINCAY6 .828 TINCAY2 .783 TINCAY1 .714 DAPUNG2 .860 DAPUNG6 .854 DAPUNG3 .826 DAPUNG1 .825 DAPUNG5 .767 VATCHAT1 .781 VATCHAT2 .779 VATCHAT3 .717 VATCHAT4 .670 VATCHAT6 .654 VATCHAT5 .605 NANGLUC2 .835 NANGLUC3 .829 NANGLUC5 .730
NANGLUC1 .640 DCAM4 .846 DCAM3 .843 DCAM2 .771 DCAM1 .589 GIA3 .935 GIA4 .931 GIA5 .743 GIA2 .686
(Nguồn: Xử lý bằng SPSS 15 từ số liệu điều tra).
Cách tiến hành được thực hiện như sau:
Phân tích tổ hợp của 28 biến quan sát. Kết quả thu được như trên Bảng 3.8 là: - Hệ số KMO = 0.881 ở mức ý nghĩa Sig. = 0.000. Như vậy giả thuyết về ma trận tương quan tổng thể là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau và thỏa mãn điều kiện trong phân tích nhân tố.
- Có 6 nhân tố được trích với tổng phương sai trích được là: 74,268%. Các thành phần có hệ số chuyển tải đạt yêu cầu.
Sau đây là bảng các thành phần sau khi phân tích nhân tố:
Bảng 3.9: Các thành phần sau khi phân tích nhân tố
Thành
phần Tên Ký hiệu Các biến
1 Mức độ tin cậy Tincay Tincay1, tincay2, tincay4, tincay5, tincay6.
2 Mức độ đáp ứng Dapung Dapung1, Dapung2, Dapung3, Dapung4, Dapung6. 3 Cơ sở vật chất, kỹ thuật Vatchat Vatchat1, Vatchat2, Vatchat3,
Vatchat4, Vatchat5, Vatchat6 4 Năng lực phục vụ Nangluc Nangluc1, Nangluc2, Nangluc3,
Nangluc.
5 Sự đồng cảm dongcam Dongcam1, Dongcam2, Dongcam3, Dongcam4. 6 Giá cả cảm nhận Gia Gia2, Gia3, Gia4, Gia5.
Như vậy, kết quả phân tích nhân tố khám phá cho thấy không có thang đo nào bị loại trong mô hình đã đề xuất.
Thang đo sự hài lòng chung
Thang đo sự hài lòng chung gồm 5 biến quan sát. Sau khi đạt độ tin cậy khi kiểm tra bằng Cronbach alpha ta loại đi biến hailong4. Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để kiểm định lại mức độ hội tụ của các biến quan sát.
Bảng 3.10. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett
Hệ số KMO .593
Kiểm định Bartlett Chi-bình phương 432.161
df 6
Sig. .000
(Nguồn: Xử lý bằng SPSS 15 từ số liệu điều tra).
Kiểm định KMO và Bartlett trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO là 0.593(> 0.5) với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0.000) cho thấy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp.
Bảng 3.11. Kết quả phân tích nhân tố khám phá Sự hài lòng của khách hàng. Tổng phương sai được giải thích
Nhân tố Giá trị phương sai tách nhân tố Hệ số tải phương sai rút trích
Tổng % của
phương sai % tích lũy Tổng
% của
phương sai % tích lũy 1 2.468 61.693 61.693 2.468 61.693 61.693
2 .850 21.257 82.950
3 .457 11.422 94.372
4 .225 5.628 100.000
(Nguồn: Xử lý bằng SPSS 15 từ số liệu điều tra).
Với phương pháp rút trích nhân tố principal components và phép quay varimax đã trích được một nhân tố duy nhất với hệ số tải nhân tố của các biến khá cao.