Phân tích nhân tố (Exploratory Factor Analysis) là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Quan hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét dưới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là Hệ số tải nhân tố (factor loading). Hệ số này cho người nghiên cứu biết
Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser-Meyer –Olkin KMO) phải có giá trị lớn (0,5<KMO<1) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu hệ số KMO <0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Thêm vào đó, hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát phải có giá trị lớn hơn 0,45, điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 (mặc định của chương trình SPSS), và tổng phương sai dùng để giải thích bởi từng nhân tố lớn hơn 50% mới thỏa yêu cầu của phân tích nhân tố (Gerbing & Anderson, 1988). Khi tiến hành phân tích nhân tố, tác giả đã sử dụng phương pháp trích (Extraction method) là Principal Axis factoring với phép xoay (Rotation) Promax.và phương pháp tính nhân tố là phương pháp Regression. Quá trình phân tích nhân tố được tiến hành thông qua các bước sau:
Bước 1:
Tập hợp các biến quan sát đã qua kiểm tra về độ tin cậy đưa vào phân tích nhân tố (26 biến nghiên cứu các nhân tố tác động đến sự hài lòng khách hàng và 3 biến quan sát đo lường mức độ hài lòng của khách hàng). Quá trình này được gọi là phân tích nhân tố lần 1 (PHỤ LỤC 2) với kết quả như sau:
Về các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng: KMO đạt 0,832 và có biến STT1 bị loại (Hệ số tải nhân tố =0.342 < 0,45) và tổng phương sai dùng để giải thích nhân tố > 50% (58.405%), tập hợp các biến quan sát còn lại sẽ được đưa vào phân tích nhân tố lần 2
Về mức độ hài lòng của khách hàng: KMO đạt được là 0,693, Eigenvalue > 1 và tổng phương sai dùng để giải thích nhân tố > 50% (51.708%) thỏa điều kiện của phân tích nhân tố. Như vậy, kết quả phân tích nhân tố về mức độ hài lòng của khách hàng (PHỤ LỤC 2) cho thấy 3 biến quan sát SHL01, SHL02, và SHL03 đều có Hệ số tải nhân tố > 0,45 và dùng để giải thích thang đo mức độ hài lòng khách hàng là hợp lý
Bước 2:
Những biến quan sát trải qua phân tích nhân tố lần 1 thành công (29 biến) đưa vào phân tích nhân tố lần 2 (PHỤ LỤC 3 ) cho kết quả như sau:
KMO : 0,839
Eigenvalue : 1,061
Tổng phương sai : 59,225%
1. STN : gồm 4 biến của nhân tố STN là STN1,2,3,4
2. HADN gồm 5 biến của nhân tố HAND là HADN1,2,3,4,5 3. PCPV gồm 4 biến của nhân tố PCPV là PCPV1,2,3,4 4. SHH : gồm 3 biến của nhân tố SHH là SHH1,2,3 5. TXKH : gồm 3 biến của nhân tố TXKH là TXKH1,2,4 6. TCTG : gồm 3 biến của nhân tố TCTG là TCT1,2,3 7. STT gồm 4 biến của nhân tố STT là STT2,3,4,5 8. SHL gồm 3 biến của nhân tố SHL là SHL1,2,3
Bảng 4.10: Kết quả phân tích nhân tố
Pattern Matrixa Factor 1 2 3 4 5 6 7 8 stn1 .882 stn3 .828 stn2 .825 stn4 .745 hadn4 .776 hadn1 .719 hadn3 .700 hadn2 .621 hadn5 .602 pcpv2 .942 pcpv3 .687 pcpv1 .668 pcpv4 .630 shh2 .878 shh3 .873 shh1 .792 txkh4 .870
txkh1 .869 txkh2 .754 tct1 .893 tct3 .777 tct2 .617 stt5 .836 stt2 .602 stt4 .525 stt3 .509 shl2 .794 shl3 .660 shl1 .660
Extraction Method: Principal Axis Factoring.
Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 7 iterations.
Sau khi tiến hành phân tích dữ liệu thu thập được thông qua các bước phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha, và phân tích nhân tố, mô hình nghiên cứu được điều chỉnh gồm 7 biến độc lập (Phong cách phục vụ, Sự thuận tiện, Sự tín nhiệm, Sự hữu hình, Tiếp xúc khách hàng, Hình ảnh doanh nghiệp, và Tính cạnh tranh về giá) để đo lường biến phụ thuộc là Sự hài lòng của khách hàng. Cả 7 biến này đều tác động và làm tăng/giảm sự hài lòng của khách hàng với các thang đo như đã trình bày ở Bảng 4.10 và mô hình nghiên cứu tổng quát sẽ được hiệu chỉnh như sau:
Hình 4.1: Mô hình nghiên cứu tổng quát
4.2.3 Các giả thuyết
H1: Sự thuận tiện càng nhiều thì sự hài lòng càng cao H2: Sự hữu hình càng tốt thì khách hàng càng hài lòng H3: Phong cách phục vụ càng tốt thì sự hài lòng càng tăng
H4: Tính cạnh tranh về giá càng cao thì khách hàng càng hài lòng H5: Sự tín nhiệm càng cao thì khách hàng sẽ càng hài lòng
H6: Hình ảnh doanh nghiệp càng tốt thì sự hài lòng khách hàng càng tăng H7: Phong cách phục vụ của nhân viên càng tốt thì sự hài lòng càng tăng