Phân tích nhân t ố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA)

Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, nghiên cứu cần kiểm định KMO đểxem xét việc phân tích này có phù hợp hay không. Việc kiểm định được thực hiện thông qua việc xem xét hệ số KMO ( Kaiser Meyer – Olkin of Sampling Adequacy) và Bartlett’s Test.

Giá trị KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA. Nội dung kiểm định hệ số KMO phải thỏa mãn điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1, chứng tỏ bước phân tích nhân tốkhám phá EFA là phù hợp trong nghiên cứu này.

Kết quả như sau:

-

Trường Đại học Kinh tế Huế

Giá trị KMO bằng 0,783 lớn hơn 0,5 cho thấy phân tích EFA là phù hợp

- Mức ý nghĩa Sig. của kiểm định Bartlett’s Test nhỏ hơn 0,05 nên các biến quan sát được đưa vào mô hình nghiên cứu có tương quan với nhau và phù hợp với phân tích nhân tốkhám phá EFA.

Bảng 2. 9 Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập KMO and Bartlett’s Test

TrịsốKMO (Kaiser Meyer–Olkin of Sampling Adequacy) 0,783 Đại lượng thống kê

Bartlett’s Test

Approx. Chi-Square 1236,700

df 210

Sig. 0,000

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021) 2.2.4.2 Phân tích nhân tốkhám phá EFA biến độc lập

Trong nghiên cứu này, khi phân tích nhân tố khám phá EFA đểsửdụng phương pháp phân tích các nhân tố chính (Principal Components) với số nhân tố (Number os Factor) được xác định từ trước là 6 theo mô hình nghiên cứu đề xuất. Mục đích sử dụng phương pháp này là để rút gọn dữ liệu, hạn chế vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tốtrong việc phân tích mô hình hồi quy tiếp theo.

Phương pháp xoay nhân tố được chọn là Varimax procedure: xoay nguyên gốc các nhân tố đểtối thiểu hóa số lượng biến có hệsốlớn tại cùng một nhân tốnhằm tăng cường khả năng giải thích nhân tố. Những biến nào có hệsố tải nhân tố<0,5 sẽbị loại khỏi mô hình nghiên cứu, chỉ những biến nào có hệ số tải nhân tố>0,5 mới được đưa vào các phân tích tiếp theo.

Ở nghiên cứu này, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) phải thỏa mãn điều kiện lớn hơn hoặc bằng 0,5. Theo Hair và ctg (1998), Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor Loading > 0,3 được xem là mức tối thiểu và được khuyên dùng nếu cỡ mẫu lớn hơn 350. Factor Loading > 0,4 được xem là quan trọng, Factor Loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn và nghiên cứu này chọn giá trịFactor Loading > 0,5 với vỡ

Trường Đại học Kinh tế Huế

mẫu là 120

Bảng 2. 10 Rút trích nhân tốbiến độc lập

Biến quan sát Nhóm nhân tố

1 2 3 4 5 6

TINCAY3 0,883

TINCAY4 0,846

TINCAY2 0,717

TINCAY1 0,674

DONGCAM3 0,840

DONGCAM4 0,807

DONGCAM1 0,790

DONGCAM2 0,656

DAPUNG2 0,811

DAPUNG4 0,807

DAPUNG3 0,723

DAPUNG1 0,714

PHUCVU1 0,848

PHUCVU2 0,812

PHUCVU3 0,773

GIACA2 0,846

GIACA1 0,749

GIACA3 0,647

HUUHINH1 0,782

HUUHINH3 0,740

HUUHINH2 0,609

HệsốEigenvalue 6,294 2,488 1,866 1,632 1,309 1,018

Phương sai tiến lũy tiến (%)

14,786 27,074 39,309 51,058 60,554 69,558

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021) Thực hiện phân tích nhân tốlần đầu tiên, đưa 24 biến quan sát trong 6 biến độc lậpảnh hưởng đến quyết định sử

Trường Đại học Kinh tế Huế

dụng của khách hàng vào phân tích nhân tốtheo tiêu

Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, số biến quan sát vẫn là 21. Không có biến quan sát nào có hệsốtải nhân tố (Factor Loading) bé hơn 0,5 nên không loại bỏbiến, đềtài tiếp tục tiến hành cácbược phân tích tiếp theo.

Kết quả phân tích nhân tố được chấp nhận khi tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria) > 50% và giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 (theo Gerbing &

Anderson, 1998). Dựa vào kết quảtrên, tổng phương sai trích là 69,558% > 50% do đó phân tích nhân tốlà phù hợp.

Đặt tên cho các nhóm nhân tố:

- Nhân tố 1 (Factor 1) gồm 4 biến quan sát: TINCAY1, TINCAY2, TINCAY3, TINCAY4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Sựtin cậy”.

- Nhân tố 2 (Factor 2) gồm 4 biến quan sát: DAPUNG1, DAPUNG2, DAPUNG3, DAPUNG 4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Khả năng đáp ứng”.

- Nhân tố 3 (Factor 3) gồm 4 biến quan sát: DONGCAM1, DONGCAM 2, DONGCAM 3, DONGCAM 4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Sự đồng cảm”.

- Nhân tố (Factor 4) gồm 3 biến quan sát: HUUHINH1, HUUHINH2, HUUHINH3. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Phương tiện hữu hình”

- Nhân tố 5 (Factor 5) gồm 3 biến quan sát: PHUCVU1, PHUCVU2, PHUCVU3. Nghiên cứ này đặt tên nhân tốmới này là “Năng lực phục vụ”.

- Nhân tố 6 (Factor 6) gồm 3 biến quan sát: GIACA1, GIACA 2, GIACA3.

Nghiên cứu này đặt tên nhân tốmới này là “Giá cả”.

2.2.4.3 Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụthuộc

Các điều kiện kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc tương tụ các điều kiện kiểm định của biến độc lập. Sau khi tiến hành phân tích đánh giá chung sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụtổchức sựkiện của Công ty cổphần Tổchức sự kiện và Nội thất VNT qua 3 biến quan sát, kết quả cho chỉ số KMO là 0,695 (lớn hơn 0,5) và kiểm định Bartlett’s Test chogiá trị Sig. = 0,000 (bé hơn 0,05) nên dữ liệu thu nhập được đáp ứng với điều kiện để

Trường Đại học Kinh tế Huế

tiến hành phân tích nhân tố.

Bảng 2. 11 Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụthuộc KMO and Bartlett’s Test

Trị số KMO (Kaiser Meyer – Olkin of Sampling Adequacy)

0,695 Đại lượng thống kê

Bartlett’s Test

Approx. Chi-Square 106,162

df 3

Sig. 0,000

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021) 2.2.4.4 Phân tích nhân tốkhám phá EFA biến phụthuộc

Bảng 2. 12 Rút trích nhân tốbiến phụthuộc Quyết định sửdụng Hệsốtải

HAILONG1 0,866

HAILONG 2 0,848

HAILONG 3 0,803

Phướng sai tích lũy tiến (%) 70,466

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021) Kết quả phân tích nhân tố khám phá rút trích ra được một nhân tố, nhân tố này được tạo ra từ 3 biến quan sát mà đề tài đã đềxuất từ trước, nhằm mục đích rút ra kết luận vềsựhài lòng của khách hàng đối với dịch vụ tổchức sự kiện của Công ty tổchức sự kiện và nội thất VNT. Nhân tố này được gọi là “Sự hài lòng”.

Quá trình phân tích nhân tố EFA trên đã xác định được 6 nhân tố ảnh hưởng sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ tổ chức sự kiện của công ty cổphần tổchức sự kiện và nội thất VNT, đó là “Sự tin cậy”, “Khả năng đáp ứng”, “Sự đồng cảm”,

“Phương tiện hữu hình”, “Năng lực phục vụ”, “Giá cả”,

Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA không có gì thayđổi đáng kể so với ban đầu, không có biến quan sát nào bị loại ra khỏi mô hình trong quá trình kiểm định độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố

khám phá.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Trong tài liệu Đánh giá sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ tổ chức sự kiện của Công ty cổ phần Tổ chức sự kiện và Nội thất VNT. (Trang 64-69)