Phân tích nhân tố là một kỹ thuật mà nhờ nó số lượng biến lớn liên quan đến các quan sát hiện có được rút gọn thành số lượng nhỏ các đại lượng ảnh hưởng độc lập được gọi là nhân tố. Khi đó nhiều biến có tương quan chặt với nhau được gộp chung vào một nhân tố. Giữa các biến từ những nhân tố khác nhau có tương quan yếu.
Mục đích: Phân tích nhân tố sẽ giúp cho chúng ta thấy được các thang đo trên có tách ra thành những nhân tố mới hay không. Điều này sẽ giúp cho chúng ta
đánh giá chính xác hơn các thang đo, loại bỏ các biến đo lường không đạt yêu cầu và đảm bảo cho thang đo có tính đồng nhất.
Phƣơng pháp: Thực hiện việc kiểm định thang đo EFA. Các biến có trọng số nhỏ hơn 0,5 tiếp tục sẽ bị loại (Othman & Owen, 2002).
Việc phân tích nhân tố được thực hiện thông qua phần mềm SPSS 18.0 với phương pháp tính hệ số sử dụng Principal Components với phép quay varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố Eigenvalue = 1. Chỉ số KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố EFA, nếu 0,5 KMO1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Và thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích phải bằng hoặc lớn hơn 50%. Kết quả phân tích EFA (phụ lục số 6).
Lệnh trong SPSS: Analyze – Dimension Reduction – Factor
Trong hộp thoại Factor Analysis: Descriptives, chọn thêm các mục Univariate Descriptives, Initial solution, Coefficients, KMO and Bartlett’s test of Sphericity.
Trong hộp thoại Factor Analysis: Extraction, chọn phương pháp rút trích các nhân tố (Principal components).
Trong hộp thoại Factor Analysis: Rolation, chọn các mục Varimax, Loading Plot(s).
Trong hộp thoại Factor Analysis: Score, chọn mục Save as variables. Kết quả phân tích nhân tố EFA của các thang đo (phụ lục 6) cho thấy: Đối với biến độc lập:
Với tổng số 22 biến độc lập, sau khi thực hiện Factor lần 1 cho thấy: có 6 nhân tố được trích tại eigenvalue là 1,020 và phương sai trích được là 58,319% với chỉ số KMO là 0,829, mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0.000). Như vậy, việc phân tích nhân tố là thích hợp và phương sai trích đạt yêu cầu (> 50%).
Dựa trên phân tích của bảng Rotated Component Matrix (a) ta thấy các biến đều có trọng số khá cao (>0,5). Như vậy, việc phân tích nhân tố là thích hợp và phương sai trích đạt yêu cầu. Tuy nhiên, có 3 biến HH1, DU3, CT1 có trọng số không đạt yêu cầu (<0,5). Do đó, ta loại 3 biến này.(xem kết quả phụ lục số 6)
Với 19 biến còn lại được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố lần thứ 2. Kết quả chia thành 5 nhân tố được trích tại eigenvalue là 1,101 và phương sai trích được là 57,141% với chỉ số KMO là 0,840, mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0.000). Như vậy, việc phân tích nhân tố là thích hợp và phương sai trích đạt yêu cầu (>50%).
Kết quả cho thấy các biến đều có trọng số khá cao. Tuy nhiên, có 4 biến HH4, HH5, DU4 và PV4 có hệ số nhân tố nhỏ hơn 0,5 nên ta tiếp tục loại 4 biến này vì không đạt yêu cầu. (xem kết quả phụ lục số 6)
Với 15 biến còn lại được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố lần thứ 3. Kết quả chia thành 4 nhân tố được trích tại eigenvalue là 1,175 và phương sai trích đươc là 57,094% với chỉ số KMO là 0,817, mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0.000). Như vậy, việc phân tích nhân tố là thích hợp và phương sai trích đạt yêu cầu (>50%).
Tất cả các biến đều có trọng số khá cao. Tuy nhiên biến HH7 có hệ số nhân tố nhỏ hơn 0,5. Do đó, tiếp tục loại biến này.(xem phụ lục số 6)
Với 14 biến còn lại ta tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố lần thứ 4. Kết quả chia thành 4 nhân tố được trích tại eigenvalue là 1,167 và phương sai trích được là 58,293% với chỉ số KMO là 0,806 mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0.000). Như vậy, việc phân tích nhân tố là thích hợp và phương sai trích đạt yêu cầu (>50%). Đồng thời, các biến đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 vì vậy tất cả các biến đều đạt yêu cầu. (Xem bảng 3.25 và phụ lục 6)
Bảng 3.25: Kết quả EFA của các biến độc lập Rotated Component Matrixa
Component
1 2 3 4
DU1 nhan vien phuc vu nhanh nhen .715 PV1 nhan vien co phong cach phuc vu
chuyen nghiep
.577
PV2 nhan vien giao tiep voi quy khach than thien, coi mo
.663
PV3 nhan vien luon ton trong va lang nghe y kien cua quy khach
.694
CT2 quy khach rat thoai mai khi den voi nha hang
.521
HH6 thuc an hop khau vi cua quy khach .627 TC1 quy khach an tam ve thuc an tai nha
hang (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
.689
TC2 nha hang da cung cap thuc an dung nhu da gioi thieu
.591
TC3 nha hang cung cap thuc an dung ngay lan dau
.769
HH2 cach trang tri thuc an moi la, dep mat .698
HH3 mon an co mui vi hap dan .608
DU2 gia ca hop ly .660
DU5 quy khach duoc giai quyet nhanh chong khi co khuc mac voi nha hang
.836
CT3 nhan vien hoi tham quy khach sau khi dung bua
.795
Eigenvalue 4.373 1.358 1.264 1.167
Phuong sai trich 31.234 9.700 9.026 8.332 Cronbach Alpha .726 .724 .610 .592
Nguồn: tính toán từ số liệu điều tra của tác giả với phần mềm SPSS 18.0
Qua bảng phân tích EFA các nhóm biến độc lập, kết quả rút ra được 4 nhóm nhân tố đạt yêu cầu nhưng nhóm nhân tố thứ 5 có cronbach alpha < 0.6 nên nhóm nhân tố thứ tư bị loại vì không đạt độ tin cậy (xem phụ lục số 7).
Sau khi loại nhóm thứ 4 phân tích nhân tố lần 5 thì kết quả chia thành 3 nhóm nhân tố được trích tại eigenvalue là 1,151 và phương sai trích được là 55,317% với chỉ số KMO là 0,825 mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0.000). Như vậy, việc phân tích nhân tố là thích hợp và phương sai trích đạt yêu cầu (>50%). Đồng thời, các biến đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 vì vậy tất cả các biến đều đạt yêu cầu. (Xem bảng 3.26 và phụ lục 6)
Bảng 3.26: Kết quả EFA của các biến độc lập
Component
1 2 3
DU1 nhan vien phuc vu nhanh nhen .650
PV1 nhan vien co phong cach phuc vu chuyen nghiep .519 PV2 nhan vien giao tiep voi quy khach than thien, coi mo .677 PV3 nhan vien luon ton trong va lang nghe y kien cua quy
khach .717
CT2 quy khach rat thoai mai khi den voi nha hang .538
HH6 thuc an hop khau vi cua quy khach .670
TC1 quy khach an tam ve thuc an tai nha hang .687 TC2 nha hang da cung cap thuc an dung nhu da gioi thieu .567 TC3 nha hang cung cap thuc an dung ngay lan dau .759
HH2 cach trang tri thuc an moi la, dep mat .712
HH3 mon an co mui vi hap dan .624
DU2 gia ca hop ly .655
Nguồn: tính toán từ số liệu điều tra của tác giả với phần mềm SPSS 18.0 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Thang đo chất lượng dịch vụ SERVQUAL khi áp dụng cho ẩm thực Nha Trang có sự thay đổi về thành phần các tiêu chuẩn chất lượng. Từ kết quả phân tích EFA, với 5 nhân tố giảm còn 3 nhân tố và 12 biến đạt yêu cầu được điều chỉnh lại như sau:
- Năng lực phục vụ và khả năng đáp ứng của nhân viên (5 biến): PV1, PV2, PV3, DU1, CT2.
- Độ tin cậy (4 biến): TC1,TC2, TC3, HH6
Đối với biến phụ thuộc:
Thang đo sự thỏa mãn gồm 4 biến quan sát. Sau khi đạt độ tin cậy khi kiểm tra bằng Cronbach Alpha. Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để kiểm định lại mức độ hội tụ của các biến quan sát.
Kiểm định KMO trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO là 0,721 (>0,5) với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0.000), các giá trị có hệ số chuyển tải của nhân tố đều lớn hơn 0,5. Điểm dừng Eigenvalue = 2,223 >1 và phương sai trích = 55,567% > 50% cho thấy thang đo sự thỏa mãn đạt yêu cầu và việc phân tích EFA rất thích hợp.
Bảng 3.27: Kết quả phân tích EFA của thang đo sự thỏa mãn Component Matrixa
Component 1 HL1 quy khach hoan toan hai long voi chat luong dich vu cua nha hang .682 HL2 quy khach san sang gioi thieu ban be nguoi than den voi nha hang .757 HL3 quy khach cho rang den voi nha hang la quyet dinh dung .820 HL4 quy khach san sang tro lai nha hang khi co nhu cau .715 Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. 1 components extracted.
Nguồn: tính toán từ số liệu điều tra của tác giả với phần mềm SPSS 18.0
Sau khi phân tích nhân tố EFA thì mô hình nghiên cứu đã được hiệu chỉnh lại cho phù hợp với chất lượng dịch vụ ẩm thực và để thực hiện kiểm nghiệm tiếp theo.
Sơ đồ 3.2: Mô hình lý thuyết đƣợc hiệu chỉnh theo EFA
Từ mô hình lý thuyết trên, ta thiết lập lại các giả thuyết sau:
H1: cảm nhận của khách hàng về năng lực phục vụ có tương quan thuận với mức độ hài lòng về chất lượng dịch vụ.
H2: cảm nhận của khách hàng về độ tin cậy có tương quan thuận với mức độ hài lòng về chất lượng dịch vụ.
H3: cảm nhận của khách hàng về phương tiện hữu hình và giá cả hợp lý có tương quan thuận với mức độ hài lòng về chất lượng dịch vụ .
Phương trình tổng quát được xây dựng như sau:
Trong đó:
MĐHL: Mức độ hài lòng của khách du lịch khi thưởng thức ẩm thực tại Nha Trang (được xem là biến phụ thuộc)
Các biến độc lập:
- F1: cảm nhận của du khách về phong cách - năng lực phục vụ của nhân viên - F2: cảm nhận của du khách về độ tin cậy
- F3: cảm nhận của du khách về yếu tố hữu hình và giá cả
- 0; 1;2; 3 là các hệ số hồi quy Phong cách - năng lực
phục vụ Độ tin cậy
Yếu tố hữu hình và giá cả hợp lý Mức độ hài lòng H1 H2 H3 MĐHL= 0 1*F12*F23*F3