Thang đo được dùng để đánh giá sự h

Thang đo được dùng để đánh giá sự hài lòng của khách hàng là thang đo Likert 5 điểm ( cấp độ hài lòng sẽ tăng từ 1 đến 5, từ mức hoàn toàn không đồng ý đến hoàn toàn đồng ý).

Các thang đo được đánh giá sơ bộ thông qua 2 công cụ chính là hệ số tin cậy Cronbach alpha và phương pháp phân tích nhân tố EFA. Hệ số Cronbach alpha được sử dụng trước để loại bỏ các biến rác. Các biến có hệ số tương quan biến tổng (item total correlation) nhỏ hơn ,30 sẽ bị lọai bỏ và tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy alpha từ ,60 trở lên (Burnstein 1994).

Tiếp theo là phân tích nhân tố EFA. Phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp phân tích định lượng dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn (gọi là các nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg 1998). Các biến có trọng số (factor loading) nhỏ hơn 0,40 trong EFA sẽ bị loại bỏ. Phương pháp trích hệ số sử dụng là Principal component với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các nhân tố là Eigenvalue = 1(Gerbing & Anderson, 1988). Thang đo chỉ được chấp nhận khi tổng phương sai trích được lớn hơn hoặc bằng 50% với điều kiện chỉ số KMO >=0,5. KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, nếu hệ số KMO nằm trong khoảng 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố thích hợp.

Results (English) 1:

Scales were used to assess the satisfaction of the customers is the scale Likert 5 point (level of satisfaction will increase from 1 to 5, from a completely disagree to agree).The measure is preliminary rating scale through 2 main tools are trusted Cronbach coefficient alpha and factor analysis method of EFA. Cronbach's alpha coefficient was used to remove the garbage. The variable variable correlation coefficients of (item total correlation) is under,30 will be removed, and select standard scale when it has the alpha reliability from,60 upwards (Burnstein 1994).Next is the factor analysis of EFA. Explore factors analysis is a quantitative analysis method used to shorten a file consisting of multiple interdependent observation variables into a less variable (called factors) so they make more sense but still contain most of the information content of the original variable (Hair & ctg 1998). The weighted variable (the factor loading) is smaller than 0.40 in the EFA will be removed. The method of extracting parameters is the Principal component with Varimax rotation and stops when extracting the factors is the Eigenvalue modification = 1 (Anderson & Gerbing, 1988). Scales are only accepted when the total variance extracted is greater than or equal to 50% with condition indicators > KMO = 0.5. KMO is a consumer only to consider the suitability of the EFA, if the coefficient in the range 0.5 ≤ KMO KMO ≤ 1, then the appropriate factor analysis.

Results (English) 2:

Scale was used to assess customer satisfaction is 5 point Likert scale (satisfaction level will increase from 1 to 5, from totally disagree to totally agree). The scale is considered through 2 preliminary stuff is the Cronbach alpha reliability coefficient and factor analysis method EFA. Cronbach alpha coefficient was used previously to remove the garbage variable. These variables have a correlation coefficient of total variable (item total correlation) smaller, 30 will be discarded and criteria scales when it has the reliability alpha from 60 upwards (Burnstein 1994). This is followed by analysis EFA factor. Factor analysis is a method to discover quantitative analysis for a shortened one set of multivariate observations interdependence into a less variables (called factors) that they have more sense, but contains most of the information content of the original collective variables (Hair & CTG 1998). The weighted variables (factor loading) is less than 0.40 in the EFA will be removed. The method used was extracted coefficient Principal component with Varimax rotation and stops when the extract is Eigenvalue factor = 1 (Gerbing & Anderson, 1988). The scale can only be accepted when the total variance extracted is greater than or equal to 50% with the condition index KMO> = 0.5. KMO is a consumer only to consider the appropriateness of the EFA, if the coefficient is between 0.5 ≤ KMO KMO ≤ 1, the appropriate factor analysis.

Results (English) 3:

谢谢đOđượC DùngđểđáNH GIá的ựHà我òng CủKHáCH Hàng Là唐卡đO Likert 5đ我ểM（CấPđộHà我òNG的ẽTăNG Từ1đếN 5，TừMứC N N何ààKHôngđồngýđếN HoàNàNđồngý）。

C C O Cá唐卡đđượđáNH GIá的ơBộ日ôNG作为2 Công CụCHíNH LàHệ的ố锡CậY CronbachαVàpHương pHápHâN TíCH NHâN TốEFA。Hệ的ốCronbachαđượC的ửDụng TrướCđể罗ạ我ỏCáC双ếN RáC C N Cá双ếóHệ的ốTương泉碧ếN TổNG（项目总相关）NHỏHơN，30ẽBịLọAI BỏVà钛êU楚ẩN CHọn thangđO川崎NóCóđộ锡CậYαTừTR，60ởLêN（伯恩斯坦1994）。

钛ếP西奥LàpHâN TíCH NHâN TốEFA。pHâN TíCH NHâN TốKHáM pHáLàMộT pHương pHápHâN TíCHđịNH Lượng DùngđểRúT GọN MộT TậP Gồ米健保ềU双ến泉的áT pHụThuộC L N没有ẫTHàNH MộT TậP双ếNíT HơN（Gọ我àCáC NHâN Tố）đểCHúng CóýNGHĩHơN NHưng VẫN CHứ一đựng HầU HếT Nộ我粪日ô吴锡CủTậP双ếN班đầU（头发&CTG 1998）。CáC N C双ếóTRọNG的ố（因子载荷）NHỏHơN 0，40强的ẽBị罗ạEFAỏ我B。pHương pHáP TRíCH Hệ的ố的ửDụng Là主成分Vớ我pHéP xoay方差Vàđ我ểM Dừng川崎TRíCH C C N TáNHâốLà特征值= 1（Gerbing&Anderson，1988）。谢谢đO CHỉđượC CHấp NHận川崎Tổng pHươ吴赛TRíCHđượC LớN HơN HoặC BằNG 50% Vớ我đ我ều kiệN CHỉ的ốKMO > = 0.5。我àKMOộT CH Mỉ钛êU DùngđểXEM XéT的ự日íCH HợP Củ一EFA，NếU Hệ的ốKMO Nằ米仲KhoảNG 0.5≤KMO≤1ìpHâN TíCH NHâN Tố日íCH HợP.