TÀI CHÍNH -
Tháng 05/2018
103
0,5 < Hệ số KMO (0,849) < 1: Sig = 0.000 < 0.05
Giá trị tổng phương sai trích = 79,013% > 50%:
đạt yêu cầu, khi đó có thể khẳng định rằng một nhân
tố này giải thích 79,013% biến thiên dữ liệu. Giá trị
Eigenvalues của nhân tố lớn hơn 1. Hệ số Factor
Loading của các biến cũng đều lớn hơn 0,5.
Ba biến phụ thuộc ban đầu vẫn giữ nguyên và
được nhóm thành một nhóm. Sau khi phân tích
những biến phụ thuộc, các giá trị cho thấy, biến
này đều thoả mãn yêu cầu và không bị loại. Do đó,
tác giả xác định được một mô hình nghiên cứu mới
(Hình 1).
Phân tích tương quan Pearson
Thực hiện phân tích hệ số tương quan Pearson và
thu được kết quả, cụ thể tại Bảng 5:
BẢNG 5: PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN
Cặp biến
Hệ số Pearson
Sig
X1 – X2
0,114
0,053
X1 – X3
0,049
0,403
X2 – X3
0,021
0,721
X1 – Y
0,484
0,000
X2 – Y
0,554
0,000
X3 - Y
0,645
0,000
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả
Các cặp biến độc lập (X1-X2, X2-X3, X1-X3) đều
< 0,2 và sig > 0,05, nên các cặp biến này không có sự
tương quan với nhau. r của các cặp biến độc lập –
phụ thuộc (X1-Y, X2-Y, X3-Y) có hệ số tương quan
r và đều lớn hơn 0,4, sig < 0,01 (<0,05), điều này có
nghĩa là các biến độc lập lần lượt đều có mối tương
quan với biến phụ thuộc Y. Như vậy, các biến độc
lập và phụ thuộc trên thỏa mãn điều kiện để tiếp tục
phân tích hồi quy.
Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến
Áp dụng phân tích hồi quy vào mô hình, tiến
hành phân tích hồi quy đa biến với 3 nhân tố đã
được kiểm định tương quan (X1,X2,X3) và biến phụ
khách quan nhất, tác giả xây dựng thang đo likert 5
mức độ ảnh hưởng của các.
Phân tích Cronbach Alpha có thể thấy, các biến
sau khi bị loại là “uy tín thương hiệu”, “giá cả”,
“dịch vụ” được nhóm thành 14 biến quan sát và
biến phụ thuộc “quyết định lựa chọn” gồm 3 biến
quan sát. Giá trị Eigenvalues của nhân tố cho kết
quả lớn hơn 1. Kết quả này có nghĩa là thông số
Eigenvalues đại diện cho phần biến thiên được giải
thích bởi mỗi nhân tố lớn hơn 1.
Hệ số Factor Loading của các biến đều lớn hơn
0,5, nghĩa là các biến quan sát đều có ý nghĩa thực
tiễn và phù hợp để đưa vào nghiên cứu. Tiêu chuẩn
đối với hệ số tải nhân tố là phải lớn hơn hoặc bằng
0,5 để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Các
mức giá trị của hệ số tải nhân tố: Lớn hơn 0,3 là đạt
được mức tối thiểu; Lớn hơn 0,4 là quan trọng; Lớn
hơn 0,5 là có ý nghĩa thực tiễn.
Phân tích EFA của các biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc là biến chịu sự tác động, ảnh
hưởng và điều phối của các biến độc lập. Cụ thể, ở
đây tác giả quan sát một biến phụ thuộc là “sự hài
lòng” dịch vụ vận tải.
BẢNG 3: KẾT QUẢ PHÂN TÍCH BIẾN PHỤ THUỘC
Kaiser-Meyer-Olkin Measure
of Sampling Adequacy.
.724
Bartlett’s Test
of Sphericity
Approx. Chi-Square
429.759
Df
3
Sig.
.000
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả
HÌNH 1: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả
BẢNG 1: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH CRONBACH’S ALPHA
STT Các nhóm nhân tố Số biến quan
sát còn lại
Hệ số Cronbach’s
Alpha chung
1 Uy tín thương hiệu
4
0,709
2
Giá cả
4
0,853
3
Dịch vụ
6
0,817
4
Quyết định lựa
chọn dịch vụ
3
0,867
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
BẢNG 2: PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ
STT Các nhóm nhân tố Số biến quan
sát còn lại
Hệ số Cronbach’s
Alpha chung
11 Uy tín thương hiệu
4
0,709
22 Giá cả
4
0,853
33 Dịch vụ
6
0,817
44 Quyết định lựa chọn
3
0,867
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả
