Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Kiểm tra độtin cậy của thang đo nhóm biến phụthuộc

Bảng19: Cronbach’s Alpha của thang đo sựhài lòng của KH

Biến quan sát Tương quan

biến tổng

Cronbach’s Alpha khi loại biến Cronbach’s Alpha =0,830

HL1.Tôi cảm thấy hài lòng về chất lượng dịch vụ

mạng Internet của công ty Cổphần Viễn thông FPT 0,673 0,787 HL2.Tôi sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ này trong thời

gian tới 0,741 0,720

HL3.Tôi sẽ nói tốt và giới thiệu cho bạn bè, người

thân cùng sửdụng 0,663 0,791

(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS) Thang đo của yếu tố này có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,830 >0,6, hệ số này chấp nhận được. Bên cạnh đó hệ số Cronbach’s Alpha khi loại biến cũng thấp hơn 0,830 và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3. Do đó các biến quan sát của thang đó “Sựhài lòng của KH” đảm bảo độ tin cậy để sử dụng ở các bước phân tích tiếp theo.

Từcác bảng trên cho thấy các thang đo đều có Cronbach’s Alpha > 0,6. Các biến quan sát trong mỗi thang đo cũng đều có hệsố tương quan biến tổng > 0,3. Vì vậy ta tiến hành các phân tích và kiểm định tiếp theo đểlàm rõ hơn nội dung nghiên cứu.

Theo Hair & ctg (1998), Multivariate Data Analysis, Prentice–Hall International, trong phân tích EFA, KMO (Kaiser–Meyer–Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố và trị số của nó phải có giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu như trịsốnày nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tốcó khả năng không thích hợp với các dữliệu. Chỉ sốFactor Loading có giá trị lớn hơn 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tế.

Hair & ctg (1998) cho rằng: nếu chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu của bạn ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,55, nếu cỡmẫu của bạn khoảng 50 thì Factor loading phải > 0,75.

Cho nên với 150 bảng khảo sát đãđược kiểm định độtin cậy sẽ tiến hành phân tích nhân tố với phép trích Principal components, sửdụng phép xoay Varimax với hệsố truyền tải Factor loading phù hợp là 0,5. Do đó các biến có hệsố truyền tải (Factor loading) nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại, điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 50%. Tóm lại, trong phân tích nhân tốkhám phá cần đáp ứng các điều kiện:

Factor Loading>0,5

0,5 <KMO<1

Kiểm định Bartlett có sig.<0,05

Phương sai trích Total Varicance Explained > 50%

Eigenvalue > 1

Phân tích nhân tố biến độc lập

Phân tích nhân tố khám phá EFA đối với 18 biến quan sát. Kết quảphân tích nhân tố khám phá EFA như sau:

 Kiểm định KMO

Bảng20: Kết quảphân tích nhân tốbiến độc lập Yếu tố đánh giá Giá trịkiểm định

HệsốKMO 0,847

Giá trịSig. trong kiểm định Bartlett 0,000

Tổng phương sai trích 67,185%

Giá trịEigenvalues 1,200

(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS)

Trường ĐH KInh tế Huế

 Phân tích nhân tố

Bảng21: Ma trận xoay nhân tốbiến độc lập Nhân tố

1 2 3 4 5

NV1 0,842

NV3 0,809

NV2 0,755

NV4 0,686

GB2 0,794

GB3 0,789

GB4 0,752

GB1 0,709

KM2 0,787

KM1 0,779

KM3 0,764

CS2 0,831

CS1 0,734

CS3 0,710

CS4 0,540

CL1 0,812

CL2 0,804

CL3 0,675

(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS)

Qua hai bảng ta thấy được kết quả phân tích nhân tố có hệsốKMO = 0,847 nên phân tích nhân tố vẫn phù hợp. Giá trị Sig. của kiểm định Bartlett = 0,000 <

0,05 nên bác bỏgiảthuyết H₀, chấp nhận giảthuyết H₁, hay chứng tỏcác biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Như vậy, dữliệu dùng để phân tích nhân tốvẫn hoàn toàn phù hợp.

Tại mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, tổng phương sai trích = 67,185% >

50% (đạt yêu cầu). Điều này chứng tỏ 67,185% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 5 nhân tố

Trường ĐH KInh tế Huế

này. Trong bảng ma trận xoay nhân tố, tất cảcác biến đều có

hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 và các biến đều chỉ tải một nhân tố duy nhất nên phân tích nhân tố đạt yêu cầu.

Đặt tên và giải thích nhân tố

Việc giải thích các nhân tố được thực hiện trên cơ sởnhận ra các biến quan sát có hệ số tải nhân tố(factor loading) lớn nằm trong cùng một nhân tố. Như vậy nhân tốnày có thểgiải thích bằng các biến có hệsốlớn nằm trong nó.

Bảng 22: Bảng tên biến mới Thành

phần

Tên

biến Ý NGHĨA

Nhóm nhân tố thứ 1

( NV)

NV1 Nhân viên nhiệt tình giải đáp mọi thắc mắc của khách hàng NV2 Nhân viên thị trường thân thiện, lịch sự

NV3 Nhân viên lắp đặt xử lý sự cố nhiệt tình

NV4 Nhân viên xử lý tình huống một cách nhanh chóng Nhóm nhân

tố thứ 2 (GB)

GB1 Giá cước ứng với từng gói dung lượng phù hợp GB2 Chi phí hòa mạng và lắp đặt hợp lý

GB3 Giá cả phù hợp với từng vùng (Thành phố, Huyện) GB4 Thủ tục thanh toán nhanh gọn

Nhóm nhân tố thứ 3

CS)

CS1 Có nhiều ưu đãi khủng để tri ân khách hàng lâu năm CS2 Nhiều ưu đãi cho khách hàng thân thiết

CS3 Thường xuyên hỏi thăm khách hàng về chất lượng dịch vụ CS4 Luôn quan tấm đến nhu cầu, sở thích của khách hàng Nhóm nhân

tố thứ 4 (CL)

CL1 Tốc độ truyền tải thông tin nhanh, mạnh CL2 Đường truyền tốt, không bị nghẽn mạng CL3 Chất lượng Modem tốt

Nhóm nhân tố thứ 5

(KM)

KM1 Nhiều chính sách khuyến mãi trong năm KM2 Thời gian khuyến mãi kéo dài

KM3 Tính hấp dẫn của chương tình cao

(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS)

 Phân tích nhân tốbiến phụthuộc

 Kiểm định KMO

Bảng 23: Kết quả phân tích nhân tố biến phụthuộc Yếu tố đánh giá Giá trịkiểm định

HệsốKMO 0,713

Giá trịSig. trong kiểm định Bartlett 0,000

Tổng phương sai trích 75,055%

Giá trịEigenvalues 2,252

(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS)

Trường ĐH KInh tế Huế

 Phân tích nhân tố

Bảng24: Ma trận xoay nhân tốbiến phụthuộc

Nhân tố 1 HL1. Tôi cảm thấy hài lòng vềchất lượng dịch vụmạng Internet của

công ty Cổphần Viễn thông FPT

0,893 HL2. Tôi sẽtiếp tục sửdụng dịch vụnày trong thời gian tới 0,855 HL3. Tôi sẽnói tốt và giới thiệu cho bạn bè, người thân cùng sửdụng 0,850

(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS) Kết quảphân tích nhân tốcó hệsố KMO = 0,713, nên phân tích nhân tốvẫn phù hợp. Giá trị Sig. của kiểm định Bartlett = 0,000 < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H₀, chấp nhận giảthuyết H₁, hay chứng tỏcác biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Như vậy, dữliệu dùng đểphân tích nhân tốvẫn hoàn toàn phù hợp.

Tại mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, phân tích nhân tố biến phụ thuộc với tổng phương sai trích = 75,055% > 50% (đạt yêu cầu). Điều này chứng tỏ 75,055%

biến thiên của dữliệu được giải thích bởi 3 biến của nhân tố này. Trong bảng ma trận xoay nhân tố, tất cảcác biến đều có hệsốtải nhân tốlớn hơn 0,5và các biến đều chỉtải một nhân tốduy nhất nên phân tích nhân tố đạt yêu cầu. Kết quảnày cho thấy các biến trong thang đo “Sựhài lòng của KH” giải thích tốt cho đại lượng đo lường.

Trong tài liệu ĐÁNH GIÁ SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN VỀ CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ MẠNG INTERNET CỦA CÔNG TY CỔ PHẦN VIỄN THÔNG FPT CHI NHÁNH HUẾ (Trang 52-56)