CHƯƠNG I: CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ CÁC VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
2.3. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng khách hàng khi sử dụng
2.3.4. Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA)
Bảng2.10: Kiểm định độ tin cậy thang đo biến phụ thuộc
Biến Hệsố tương quan biến tổng Hệsố Cronbach’s nếu loại biến Sựhài lòng: Cronbach’s Alpha =0,815
HL1 0,670 0,765
HL2 0,700 0,711
HL3 0,665 0,755
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021) Kết quả đánh giá độtin cậy của nhân tố “ Sự hài lòng” cho hệsố Cronbach’s Alpha = 0,815. Hệsố tương quan biến tổng của 3 biến quan sát đều lớn hơn 0,3 đồng thời hệsố Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn 0,815 nên biến phụthuộc “Sự hài lòng” được giữlại và đảm bảođộ tin cậy đểthực hiện các bước phân tích tiếp theo.
2.3.4. Phân tích nhân tốkhám phá (Exploratory Factor Analysis–EFA)
Bảng2.11. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập KMO and Bartlett’s Test
TrịsốKMO (Kaiser Meyer –Olkin of Sampling Adequacy) 0,830 Đại lượng thống kê
Bartlett’s Test
Approx. Chi-Square 1593,235
df 210
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2021) 2.3.4.2.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 5 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 mẫu là 120.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.12: Rút trích nhân tốbiến độc lập
Biến quan sát Nhóm nhân tố
1 2 3 4 5
NHANVIEN3 0,728
NHANVIEN4 0,728
NHANVIEN5 0,719
NHANVIEN2 0,622
NHANVIEN1 0,621
THUONGHIEU3 0,841
THUONGHIEU2 0,706
THUONGHIEU1 0,688
THUONGHIEU4 0,542
GIACA2 0,860
GIACA4 0,821
GIACA3 0,658
GIACA1 0,585
SANPHAM2 0,907
SANPHAM4 0,903
SANPHAM3 0,531
SANPHAM1 0,503
KHUYENMAI2 0,727
KHUYENMAI3 0,657
KHUYENMAI4 0,638
KHUYENMAI1 0,510
HệsốEigenvalue 7,733 1,946 1,687 1,257 1,125
Phương sai tiến lũy tiến (%) 14,037 27,268 40,493 53,698 65,467 (Nguồn: Kết quả điều tra xửlý kết quảcủa tác giả năm 2021) Thực hiện phân tích nhân tốlần đầu tiên, đưa 21 biến quan sát trong 5 biến độc lập ảnh hưởng đến sự
Trường Đại học Kinh tế Huế
hài lòng của khách hàng vào phân tích nhân tốtheo tiêu chuẩnNhư 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 các bược 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 65,467% > 50% do đó phân tích nhân tốlà phù hợp.
Đặt tên cho các nhóm nhân tố:
- Nhân tố 1 (Factor 1) gồm 5 biến quan sát: NHANVIEN1, NHANVIEN2, NHANVIEN3, NHANVIEN4, NHANVIEN5. Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là
“Nhân viên bán hàng”.
- Nhân tố 2 (Factor 2) gồm 4 biến quan sát: THUONGHIEU1, THUONGHIEU2, THUONGHIEU3, THUONGHIEU4. Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Thương hiệu”.
- Nhân tố 3 (Factor 3) gồm 4 biến quan sát: GIACA1, GIACA2, GIACA3, GIACA4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Giá cả”.
Nhân tố 4 (Factor 4) gồm 4 biến quan sát: SANPHAM1, SANPHAM2, SANPHAM3, SANPHAM4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Sản phẩm”.
Nhân tố 5 (Factor 5) gồm 4 biến quan sát: KHUYENMAI1, KHUYENMAI2, KHUYENMAI3, KHUYENMAI4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Chính sách
khuyến mãi”.
2.3.4.3 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 các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm cà phê phin theo Gu của công ty Cà phê Đồng Xanh qua 3 biến quan sát, kết quảcho chỉ sốKMO là 0,718 (lớn hơn 0,5) và kiểm định Bartlett’s Test cho giá trị Sig. = 0,000 (bé hơn 0,05) nên dữliệu thu nhập được đáp ứng với điều kiện để
Trường Đại học Kinh tế Huế
tiến hành phân tích nhân tố.Bảng2.13 :Kiểm định KMO vàBartlett’s Test biến phụ thuộc KMO and Bartlett’s Test
Trị sốKMO (Kaiser Meyer–Olkin of Sampling Adequacy) 0,718 Đại lượng thống kê Bartlett’s
Test
Approx. Chi-Square 127,349
df 3
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm2021) 2.3.4.4.Phân tích nhân tốkhám phá EFA biến phụthuộc
Bảng 2.1 Rút trích nhân tố biến phụ thuộc
Sựhài lòng Hệsốtải
HAILONG1 2,217
HAILONG2 0,423
HAILONG3 0,360
Phướng sai tích lũy tiến (%) 73,916
(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 từ3 biến quan sát mà đề tài đãđề xuất từ trước, nhằm mục đích rút ra kết luận về sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng sản phẩm cà phê phin theo Gu của công ty Cà phê Đồng Xanh. Nhân tố này được gọi là “Sự hài lòng”.
Quá trình phân tích nhân tố EFA trên đãxác định được 5 nhân tố ảnh hưởng đến sựhài lòng của khách hàng tại Thành phốHuếkhi sửdụng sản phẩm cà phê phin theo Gu của công ty Cà phê Đồng Xanh, đó là “Nhân viên bán hàng”, “Thương hiệu”,
“Giá cả”, “Sản phẩm” và “Chính sách khuyến mãi”.
Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tốkhám phá EFA không có gì thayđổi đáng kể