• Không có kết quả nào được tìm thấy

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

CHƯƠNG II: PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN TRẢI NGHIỆM

2.4.3 Phân tích nhân tố khám phá ( Exploratory Factor Analysis – EFA )

2.4.3 Phân tích nhân tố khám phá ( Exploratory Factor Analysis – EFA )

Tổng phương sai trích của 6 nhân tố bằng 67,390% > 50% điều này cho thấy, khả năng sử dụng 6 nhân tố thành phần này giải thích được 67,39% biến thiên của các biến quan sát. Dựa vào ma trận xoay nhân tố khi chạy EFA có 20 biến quan sát được trích thành 6 nhân tố.

Như này, sau khi tiến hành kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA thì 20 biến quan sát và 6 nhân tố, các nhân tố bao gồm: Dịch vụ (DV), Thuận lợi (TL), Giá cả ( GC), Sẵn có (SC), Đòi hỏi (DH), Chất lượng (CL). Nhân tố “Dịch vụ” được đo lường bởi các biến “ DV1, DV2, DV3, DV4”, nhân tố “Thuận lợi”được đo lường bởi các biến “ TL1, TL2, TL3, TL4”, nhân tố

“ Giá cả” được đo lường bởi các biến “GC1, GC2, GC3”, nhân tố “ Sẵn có” được đo lường bởi các biến “ SC1, SC2, SC3”, nhân tố “ Chất lượng” được đo lường bởi các biến “ CL1, CL2, CL3”, nhân tố “ Đòi hỏi” được đo lường bởi các biến “ DH1, DH2, DH3”.

b, Phương pháp xoay nhân tố Varimax

Phương pháp phân tích nhân tố của nghiên cứu này là phân tích nhân tố chính (Principal Component Analysis) với giá trị trích Eigenvalue lớn hơn 1.

Điều này có nghĩa là chỉ những nhân tố được trích ra có giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ trong mô hình phân tích. Phương pháp được chọn ở đây là phương pháp xoay nhân tố Varimax, xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hoá số lượng các quan sát có hệ số lớn tại cùng một nhân tố. Vì vậy, sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố. Sau khi xoay ta cũng sẽ loại bỏ các quan sát có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5 ra khỏi mô hình. Chỉ những quan sát có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 mới được sử dụng để giải thích một nhân tố nào đó. Đối chiếu với các tiêu chuẩn đặt ra, các biến không đạt yêu cầu bị loại bỏ.

Sau khi xoay nhân các nhân tố, ta thấy sự tập trung của các quan sát theo từng nhân tố đã khá rõ. Bảng kết quả phân tích cho thấy có 3 nhân tố được tạo ra có giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với giá trị total 1,460. Và 6 nhân tố này giải thích được 67,390% biến thiên của dữ liệu. Đây là một tỷ lệ tương đối cao trong phân tích nhân tố.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 12: Ma trận xoay các nhân tố EFA

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS, 2019) Các nhân tố được trình bày như sau:

Nhân tố 1bao gồm các biến quan sát:“Đáp ứng yêu cầu của khách hàng”,

“Cung cấp nhiều sự lựa chọn cho khách hàng”, “Sản phẩm luôn có sẵn trên kệ”

nhóm nhân tố này liên quan đến những yêu cầu đòi hỏi của khách hàng nên được đặt tên là “Đòi hỏi” (DH)

Nhân tố 2bao gồm các biến quan sát: “Dịch vụ sau khi bán tốt”, “Dịch vụ chăm sóc khách hàng tốt”, “Sử dụng công nghệ trong kinh doanh”, “Giải quyết

1 2 3 4 5 6

DH1_Đáp ứng yêu cầu của khách hàng 0,871

DH2_Cung cấp nhiều sự lựa chọn cho khách hàng 0,865

DH3_Sản phẩm luôn có sẵn trên kệ 0,805

DV2_Dịch vụ sau khi bán tốt 0,805

DV1_Dịch vụ chăm sóc khách hàng tốt 0,736

DV3_Sử dụng công nghệ trong kinh doanh 0,702

DV4_giải quyết khiếu nại nhanh chóng 0,678

TL2_Bãi để xe rông rãi, thoáng mát 0,814

TL3_Thông tin khuyến mãi được cập nhật thường xuyên 0,739

TL1_Vị trí siêu thị thuận lợi 0,714

TL4_Bố trí hàng hóa tạo sự thuận lợi trong mua sắm 0,600

GC1_giá có tính cạnh tranh cao 0,863

GC2_giá phù hợp với chất lượng sản phẩm 0,846

GC3_Thường xuyên có các chương trình khuyến mãi, giảm giá 0,685

SC1_Cơ sở vật chất trong siêu thị hiện đại 0,815

SC3_Sẵn có khu vui chơi cho bé 0,811

SC2_giá trị tăng thêm cho khách hàng 0,798

CL1_Sản phẩm có chất lượng tốt 0,833

CL2_Cơ sở hạ tầng đảm bảo chất lượng 0,824

CL3_Đội ngũ nhân viên có nghiệp vụ cao 0,739

Phương sai trích % 22,950 33,819 43,458 52,224 60,091 67,390

Ma trận xoay Biến quan sát

Trường Đại học Kinh tế Huế

hàng tại siêu thị nên được đặt tên là“Dịch vụ” (DV)

Nhân tố 3 bao gồm các biến quan sát: “Bãi để xe rông rãi, thoáng mát”,

“Thông tin khuyến mãi được cập nhật thường xuyên”, “Vị trí siêu thị thuận lợi”,

“Bố trí hàng hóa tạo sự thuận lợi trong mua sắm”, nhóm nhân tố này liên quan đến những yếu tố tạo sự thuận lợi trong mua sắm của khách hàng nên được đặt tên là “Thuận lợi” (TL)

Nhân tố 4 bao gồm các biến quan sát: “Giá có tính cạnh tranh cao”, “Giá phù hợp với chất lượng sản phẩm”, “Thường xuyên có các chương trình khuyến mãi, giảm giá”, nhóm nhân tố này phản ánh đánh giá của khách hàng về mức giá các loại hàng hóa trong siêu thị nên được đặt tên là“Chính sách giá” (GC).

Nhân tố 5 bao gồm các biến quan sát: “Cơ sở vật chất trong siêu thị hiện đại”, “Sẵn có khu vui chơi cho bé”, “Giá trị tăng thêm cho khách hàng”, nhóm nhân tố này liên quan đến sự sẵn có tại siêu thị nên được đặt tên là “Sẵn có”

(SC).

Nhân tố 6 bao gồm các biến quan sát:“Sản phẩm có chất lượng tốt”, “Cơ sở hạ tầng đảm bảo chất lượng”, “Đội ngũ nhân viên có nghiệp vụ cao”, nhóm nhân tố này liên quan đến những đánh giá về chất lượng siêu thị nên được đặt tên là“ Chất lượng” ( CL)

C, Kiểm định độ tin cậy thang đo các nhân tố sau khi phân tích EFA Các biến quan sát trong cùng một nhân tố đôi khi đo lường các yếu tố trùng lắp với nhau. Vì vậy mà để biết chắc là không có các biến quan sát đưa ra có giá trị trong việc phân tích dữ liệu chúng ta phải tiến hành kiểm định độ tin cậy của thang đo. Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Ở đây, nghiên cứu chấp nhận giá trị Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên. Và trong mỗi nhóm nhân tố, thì các biến có tương quan với biến tổng lớn hơn 0,3 mới được giữ lại.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 13 : Kiểm định Cronbach’s Alpha các nhân tố sau khi chạy EFA Các nhóm Cronbach'sAlpha Số

biến

Số biến loại

Cronbach's Alpha

Số biến

Nhóm 1: Đòi hỏi 0,856 3 0 0,856 3

Nhóm 2: Dịch vụ 0,732 4 0 0,732 4

Nhóm 3: Thuận lợi 0,734 4 0 0,734 4

Nhóm 4: Chính sách giá 0,795 3 0 0,795 3

Nhóm 5: Sẵn có 0,778 3 0 0,778 3

Nhóm 6: Chất lượng 0,755 3 0 0,755 3

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2019) 2.4.3.2 Phân tích nhân tố EFA đối với các biến đo lường mức độ hài lòng chung về trải nghiệm mua sắm tại siêu thị Co.opmart Huế

Để đảm bảo độ tin cậy và độ kết dính của các các biến đo lường mức độ hài lòng về trải nghiệm mua sắm tại siêu thị, thực hiện tiến hành phân tích nhân tố đối với các biến đo lường về sự hài lòng đối với trải nghiệm mua sắm tại siêu thị.

Kết quả thu được như sau:

+ Hệ số KMO =0,675lớn hơn 0,5

+ Kết quả kiểm định Bartlett’s Test of Sphericity có Sig. = 0,000< 0,05 nên việc sử dụng phân tích nhân tố là phù hợp.

+ Tiêu chuẩn Eigenvalues > 1 ( giá trị 1,995) đã có 1 nhân tố được tạo ra.

+ Tổng phương sai trích bằng66,487%> 50%, thỏa yêu cầu.

+ Tất cả các biến đều có hệ số tải nhân tố > 0,5

Từ kết quả phân tích trên có th ể khẳng định dữ liệu là phù hợp để phân tích nhân t ố.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 14 : Ma trận nhân tố hài lòng về trải nghiệm mua sắm Ma trận nhân tố

Thành phần 1 HL1- Co.opmart cung cấp những kinh nghiệm mua sắm thú vị

HL3- Nhìn chung tôi thấy hài lòng với những giá trị mà Co.opmart mang lại trong quá trình mua sắm tại Siêu thị Co.opmart Huế

HL2- Co.opmart là nơi mua sắm tốt nhất theo suy nghĩ của tôi

0,841

0,837 0,766

Cumulative % 66,487

Cronbach Alpha 0,747

(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2019) Kết quả phân tích nhân tố đối với các biến này cho thấy các biến cùng nhau tạo thành một nhân tố có trị số Eigenvalue lớn hơn 1, đó là sự hài lòng chung được tổng hợp từ các biến đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng về trải nghiệm mua sắm tại Siêu thị Co.opmart Huế. Điều đó có nghĩa là các biến đánh giá sự hài lòng về trải nghiệm mua sắm tại siêu thị có độ kết dính cao và cùng thể hiện một nhân tố là sự hài lòng chung đối với trải nghiệm mua sắm tại siêu thị.

Thang đo các biến này thỏa mãn yêu cầu phân tích nhân tố, có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0,747 và không có biến có tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 - thỏa mãn điều kiện nên thang đo các nhân tố này đáng tin cậy và được sử dụng trong phân tích tiếp theo