6. Kết cấu của luận vă n:
2.3.2.2 Phân tích nhân tố (EFA)
Phân tích nhân tố EFA (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 cứụ 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 sẽđược tính một tỷ số gọi là Hệ số tải nhân tố (factor loading). Hệ số này cho người nghiên cứu biết được mỗi biến đo lường sẽ thuộc về những nhân tố nàọ
Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser-Meyer – Olkin) 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 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Thêm vào đó, hệ số tải nhân tốcủa từng biến quan sát phải có giá trị lớn hơn hoặc bằng 0,5 thì mới có ý nghĩa thực tiễn (Theo Hair & ctg,1998): Dẫn theo tài liệu giảng dạy kinh tế Fulbright Nguyễn Khánh Duy,2007-2008), 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 và Anderson, 1988; Dẫn theo Nguyễn Khánh Duy, 2007). Khi tiến hành phân tích nhân tố, tác giả đã sử dụng
phương pháp trích (Extraction method) là Principal components với phép xoay
(Rotation) Varimax và phương pháp tính nhân tố là phương pháp Regression.
Quá trình phân tích nhân tốđược tiến hành thông qua các bước sau:
Tập hợp các biến quan sát đã qua kiểm tra về độ tin cậy đưa vào phân tích nhân tố (30 biến nghiên cứu các nhân tố tác động đến sự hài lòng Khách hàng). Qua 2 bước phân tích nhân tố đã loại ra được 2 biến quan sát là: TAN 3 - Các tiện nghi của căn hộ rất sang trọng với Hệ số tải nhân tố 0,355 và EMP3 - Công ty lấy sự thỏa mãn của khách hàng làm tâm niệm với hệ số tải nhân tố 0,367, cả 2 biến quan sát này đều có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5.
Phân tích nhân tố lần 3 tập hợp 28 biến quan sát còn lại và đem đến kết quả như sau: KMO: 0,755; Eigenvalue: 1,188; Tổng phương sai: 56,657%; Số nhân tố: 6 nhân tố.