Tổng Hợp Kết Quả Hệ Số Cronbach’S Alpha (Xem Phụ Lục 4)

Nhân tố

Mẫu (N)	Minimum	Maximum	Mean	Std. Deviation
GC5	305	1	5	2.73	.811
GC6	305	1	5	2.73	.794
GC7	305	1	5	2.87	.806
GC8	305	1	5	2.84	.843
GC9	305	1	5	2.84	.862
TH1	305	1	5	2.64	.980
TH2	305	1	5	2.68	.940
TH3	305	1	5	2.69	.927
TH4	305	1	5	2.62	.932
TH5	305	1	5	2.64	.990
QM1	305	1	5	3.69	.834
QM2	305	1	5	3.70	.879
QM3	305	1	5	3.71	.853
QM4	305	1	5	3.65	.894
MK1	305	1	5	2.88	.824
MK2	305	1	5	2.84	.800
MK3	305	1	5	2.79	.813
MK4	305	1	5	2.81	.801
MK5	305	1	5	2.79	.771
RR1	305	1	5	3.35	.826
RR2	305	1	5	3.35	.819
RR3	305	1	5	3.42	.835
RR4	305	1	5	3.41	.850
RR5	305	1	5	3.31	.802
RR6	305	1	5	3.32	.801
RR7	305	1	5	3.34	.799
RR8	305	1	5	3.31	.838
RR9	305	1	5	3.31	.835
NLCT1	305	1	5	2.53	.573
NLCT2	305	1	5	2.52	.580
NLCT3	305	1	5	2.54	.578
Valid N (listwise)	305

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 231 trang tài liệu này.

(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả)

Giá trị trung bình của các biến quan sát thuộc nhóm: CL; SP; QM; RR là trên 3, các đáp viên đa số đều đồng ý ở mức cao với các tiêu chí trong bảng câu hỏi. Còn lại các biến quan sát khác thuộc các nhóm: NL; TC; QT; GC; TH; NLCT, có mức trung bình trên 2 và có nhóm xấp xỉ 3, cho thấy khoảng 50% đồng ý với các tiêu chí.

Tổng hợp đánh giá độ tin cậy thang đo Cronhbach’s Alpha

Bảng 4.3: Tổng hợp kết quả Hệ số Cronbach’s Alpha (Xem Phụ lục 4)

Các nhân tố

Hệ số Cronbach’s Alpha	Hệ số tương quan biến tổng nhỏ nhất	Số biến quan sát ban đầu	Số biến quan sát còn lại
Nhân lực (NL)	.838	.657	5	4
Tài chính (TC)	.828	.603	5	5
Quản trị điều hành (QT)	.895	.696	6	6
Chất lượng phục vụ (CL)	.818	.593	4	4
Sản phẩm – Dịch vụ (SP)	.859	.552	5	5
Giá cả (GC)	.906	.626	9	9
Thương hiệu (TH)	.875	.683	5	5
Quy mô – Mạng lưới (QM)	.884	.733	4	4
Marketing (MK)	.867	.658	5	5
Quản lý rủi ro (RR)	.918	.603	9	9
Năng lực cạnh tranh (NLCT)	.829	.662	3	3

(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả)

 Đánh giá kết quả về kiểm tra độ tin cậy Cronbach’s Alpha

Kiểm tra độ tin cậy, có các thành phần là biến quan sát không phù hợp, tác giả tiến hành loại bỏ các biến: NL2 (Nhân viên mẫn cán với công việc). Tiếp tục thực hiện các bước chạy kiểm tra sau khi loại bỏ các biến nói trên, kết quả có độ tin cậy ở mô hình nghiên cứu.

 Tất cả các hệ số Cronbach’s Alpha đều > 0.6, không có hệ số vượt qua 0.95.

 Tất cả các hệ số tương quan biến tổng đều > 0.3

Căn cứ cơ sở lý thuyết quy định nêu trên, cho thấy độ tin cậy Cronbach’s Alpha đối với các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu có kết quả tốt và đều đạt yêu cầu theo quy định.

Kết quả kiểm định thang đo bằng EFA (Xem Phụ lục 5)

Biến độc lập

Kết quả chạy lần 1: Có biến TC4 cần loại bỏ, vì biến này tải lên cả hai nhân tố. Loại biến SP3 do biến này có hệ số tải nhỏ hơn 0.5. Tiếp tục thực hiện chạy lại lần 2, cho kết quả:

Bảng 4.4: Hệ số KMO và Bartlett’s Test

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.		.876
Bartlett's Test of Sphericity	Approx. Chi- Square	8948.058
	df	1431
	Sig.	.000

(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả)

 KMO = 0.876 nên phân tích nhân tố là phù hợp

 Sig. (Bartlett’s Test) = 0.000 (sig. < 0.05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.

Kết quả trên cho thấy các biến độc lập đều đảm bảo hai loại giá trị hội tụ và phân biệt, các hệ số của KMO đều đạt yêu cầu.

Tổng phương sai trích: Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %) = 58.148% > 50 %. Điều này chứng tỏ 58.148% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 10 nhân tố.

Bảng 4.5: Ma trận của mô hình

Pattern Matrixa

	Factor
	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
RR6	.830
RR5	.797
RR9	.758
RR2	.754
RR8	.744
RR1	.739
RR3	.720
RR7	.705
RR4	.606
GC8		.777
GC7		.744
GC3		.736
GC9		.735
GC1		.725
GC2		.717
GC5		.687
GC4		.674
GC6		.604
QT3			.782
QT6			.776
QT1			.759
QT4			.744
QT5			.742
QT2			.741
TH2				.795
TH4				.788
TH1				.783
TH5				.715
TH3				.696

Pattern Matrixa

	Factor
	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
MK4					.781
MK2					.769
MK1					.766
MK3					.750
MK5					.694
QM2						.819
QM4						.811
QM1						.806
QM3						.748
SP4							.776
SP1							.773
SP5							.771
SP2							.761
NL4								.779
NL1								.750
NL5								.741
NL3								.702
CL4									.768
CL3									.734
CL1									.729
CL2									.585
TC5										.695
TC2										.694
TC3										.679
TC1										.678
Extraction Method: Principal Axis Factoring. Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 7 iterations.

(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả)

Trong Ma trận mô hình (Pattern Matrix) thể hiện với các Factor loading

> 0.5, do đó các biến trong mô hình có ý nghĩa thực tiễn.

Biến phụ thuộc

Bảng 4.6: Hệ số KMO và Bartlett’s Test

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.		.720
Bartlett's Test of Sphericity	Approx. Chi-Square	341.433
	df	3
	Sig.	.000

(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả)

 KMO = 0.720 > 0.5 nên phân tích nhân tố là phù hợp

 Sig. (Bartlett’s Test) = 0.000 (sig. < 0.05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.

Bảng 4.7: Giải thích tổng phương sai trích

Total Variance Explained

Factor	Initial Eigenvalues			Extraction Sums of Squared Loadings
Factor	Total	% of Variance	Cumulative %	Total	% of Variance	Cumulative %
1	2.237	74.563	74.563	1.858	61.948	61.948
2	.416	13.854	88.418
3	.347	11.582	100.000
Extraction Method: Principal Axis Factoring.

(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả)

 Kết quả ma trận xoay cho thấy, có một nhân tố được trích từ các biến quan sát đưa vào phân tích EFA. Phương sai trích được giải thích là 61.948%.



Kết quả phân tích CFA (Xem Phụ lục 6)

Các chỉ số Model Fit đều nằm trong mức tốt:

CMIN/DF = 1.114 < 2; GFI = 0.849 > 0.8; CFI = 0.981 > 0.9; TLI = 0.979 >

0.9; RMSEA = 0.019 < 0.06; PCLOSE = 1.000 > 0.05.

Kết luận mô hình phù hợp với dữ liệu.

Tất cả các trọng số chuẩn hóa đều lớn hơn 0.5. Như vậy các biến quan sát đều có ý nghĩa trong CFA.

Hình 4.1: Kết quả nghiên cứu CFA

(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả)

Kết quả phân tích bằng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM

(Xem Phụ lục 7)

Hình 4.2: Kết quả nghiên cứu SEM

(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả)