CHƯƠNG 2: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
2.3 Nghiên cứu định lượng
2.3.4 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
2.3.3.2.7 Thành phần sự hài lòng khách hàng
Bảng 2.11 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha thành phấn sự hài lòng Cronbach’s Alpha =0.911
Biến Diễn giải Tương quan
biến tổng
Hệ số Alpha nếu bỏbiến Sựhài lòng 1 Nhà thuốc đáp ứng những
kỳvọng của khách hàng. .791 .896
Sựhài lòng 2
Khách hàng hài lòng với chất lượng dịch vụcủa nhà thuốc.
.885 .817
Sựhài lòng 3
Quý khách sẽtiếp tục sử dụng dịch vụvà giới thiệu cho bạn bè, người thân
.789 .899
(Nguồn Số liệu 2019) Tóm lại, sau khi kiểm tra độtin cậy, với 30 biến ban đầu của thang đo chất lượng dịch vụvà sựhài lòng của khách hàng sau khi kiểm định Cronbach’s Alpha, tất cảcác biến đủ điều kiện đểtiếp tục phân tích nhân tốkhám phá.
2.3.4 Phân tích nhân tốkhám phá (EFA)
50% thì mới được giữ lại trong mô hình. Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có Eige - value nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.
Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (component matrix) hay ma trận nhân tốkhi các nhân tố được xoay (rotated component matrix). Ma trận nhân tốchứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệsốtải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệsốnày cho biết nhân tốvà biến có liên quan chặt chẽvới nhau. Cỡ mẫu trong nghiên cứu này là 90, như vậy nên chọn hệsốtải nhân tố ≥ 0.5. Em phân tích nhân tốkhám phá EFA riêng biệt cho biến độc lập và biến phụthuộc nhằm tránh trường hợp khi phân tích hồi quy tuyến tính sẽkhông có ý nghĩa vì hiện tượng các biến độc lập và phụthuộc giải thích qua lại cho nhau.
2.3.4.2 Kết quả EFA cho biến độc lập
Bảng 2.12 Kết quả kiểm định KMO và Bartlett biến độc lập
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.879
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2325.518
Df 351
Sig. .000
(Nguồn Số liệu 2019) Kết quảkiểm định Kaiser–Meyer– Olkin cho giá trị là 0.879 nằm trong khoảng cho phép, kết quả này chứng tỏ rằng mẫu đủ lớn và đủ điều kiện thực hiện phân tích nhân tố. Bên cạnh đó, kiểm định Bartlett cho kết quảmức ý nghĩa bé hơn 0.05 vì vậy mà kết quả thu được trong phân tích nhân tốcó thểsửdụng được.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.13 Kết quả phân tích nhân tố EFA Component
1 2 3 4 5 6
Sự đáp ứng 3 .775
Sự đáp ứng 5 .768
Sự đáp ứng 6 .735
Sự đáp ứng 4 .704
Sự đáp ứng 2 .589
Sự đáp ứng 1 .533
Sựhữu hình 4 .797
Sựhữu hình 5 .781
Sựhữu hình 3 .676
Sựhữu hình 2 .675
Sựhữu hình 1 .643
Chất lượng sản phẩm 2 .813
Chất lượng sản phẩm 5 .746
Chất lượng sản phẩm 4 .706
Chất lượng sản phẩm 3 .700
Chất lượng sản phẩm 1 .550
Khả năng phục vụ3 .844
Khả năng phục vụ2 .801
Khả năng phục vụ1 .752
Khả năng phục vụ4 .706
Độtin cậy 4 .782
Độtin cậy 3 .750
Độtin cậy 1 .605
Độtin cậy 2 .523
Giá cả2 .725
Giá cả3 .697
Giá cả1 .671
(Nguồn Số liệu 2019)
Trường Đại học Kinh tế Huế
Kết quảEFA nhận thức vềsự đáp ứng cho thấy sáu tiêu chíđo lườngđược tải vào một nhân tố. Hệsốtải vềnhân tốcủa từng biến quan sát là .775; .768; .735; .704;
.589; .533
Kết quả EFA nhận thức về sự hữu hình cho thấy năm tiêu chíđo lường được tải vào một nhân tố. Hệsốtải vềnhân tốcủa từng biến quan sát là .797; .781; .676; .675;
.643
Kết quả EFA nhân thức về chất lượng sản phẩm cho thấy năm tiêu chí đo lường đều tải vào một nhân tố. Hệsốtải về nhân tố của từng biến quan sát .813; .746; .706;
.700; .550
Kết quả EFA nhân tố khả năng phục vụ cho thấy bốn tiêu chí đo lường tải vào một nhân tố. Hệsốtải vềnhân tốcủa từng biến quan sát là .844; .801; .752; .706.
Kết quả EFA nhận thức độ tin cậy cho thấy bốn tiêu chi đo lường được tải vào một nhân tố. Hệsốtải vềnhân tốcủa từng biến quan sát là .782; .750; .605; .523
Kết quảEFA nhận thức giá cảcho thấy ba tiêu chi đo lường nhận thức được tải vào một nhân tố. Hệsốtải vềnhân tốcủa từng biến quan sát là .725; .697; .671
Kết quả kiểm định nhân tố EFA đã cho thấy: 27 biến quan sát có thểrút ra từ6 nhóm nhân tố. Các nhân tố có giá trị Factor loading đảm bảo yêu cầu (>0.3). Bảng kết quảphân tích còn cho thấy có sáu nhân tố được tạo ra có giá trịEigenvalues = 1.252 >
1. Mặt khác thấy rằng với 6 nhân tố này sẽgiải thích được 67.072% biến thiên của dữ liệu (xem phụ lục 2). Như vậy, tất cả các thang đo được lựa chọn cho các biến trong mô hìnhđều đảm bảo yêu cầu và có thểsửdụng trong các phân tích tiếp theo.
Trường Đại học Kinh tế Huế
2.3.4.3 Kết quả EFA cho biến phụ thuộc
Bảng 2.14 Kết quả kiểm định KMO và Bartlett biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.713
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 320.433
Df 3
Sig. .000
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Total % of
Variance
Cumulative
% Total % of
Variance
Cumulative
%
1 2.547 84.888 84.888 2.547 84.888 84.888
2 .310 10.320 95.208
3 .144 4.792 100.000
Component 1
Sựhài lòng khách hàng 2 .953
Sựhài lòng khách hàng 1 .906
Sựhài lòng khách hàng 3 .904
(Nguồn Số liệu 2019) KMO = 0.713 nên mô hình phù hợp cho việc phân tích. Sig = 0.000 nên kiểm định này có ý nghĩa thống kê và các biến có tương quan nhau trong tổng thể. Đồng thời phương sai trích = 84,888% > 50% ; Eigen-value = 2.547 > 1 nên mô hìnhđủ điều kiện đểphân tích nhân tốkhám phá.
Các biến còn lại có hệ sốtải nhân tố đạt tiêu chuẩn nghiên cứu, giá trị nhỏ nhất 0.904 > 0.5. Tiếp tục được dùng đểphân tích hồi quy tuyến tính.