4.2 Dimensionality of service quali

4.2 Dimensionality of service quality
In line with good practices suggested by Parasuraman et al. (1988); and Fabrigar, MacCallum, Wegner, and Strahan (1999), exploration of the underlying structure of the data was carried out through exploratory factor analysis (EFA). One critical assumption underlying the appropriateness of factor analysis is to ensure that the data matrix has sufficient correlations to justify its application. A first step is visual examination of the correlations, identifying those that are statistically significant. All correlations are above 0.3, which is considered substantial for factor analysis (Hair, Anderson, Tatham & Black, 1998). Furthermore, an inspection of the correlation matrix reveals that practically all correlations are significant at p

Kết quả (Việt) 1:

4.2 chiều về chất lượng dịch vụPhù hợp với thực hành tốt được đề xuất bởi Parasuraman et al. (1988); và Fabrigar, MacCallum, Wegner và Strahan (1999), thăm dò của cấu trúc cơ bản của dữ liệu được thực hiện thông qua phân tích exploratory factor (EFA). Một giả định quan trọng cơ bản thích hợp của yếu tố phân tích là để đảm bảo rằng dữ liệu ma trận có mối tương quan đủ để biện minh cho ứng dụng của nó. Một bước đầu tiên là kiểm tra trực quan của mối tương quan, xác định những người có ý nghĩa thống kê. Tất cả các mối tương quan đang ở trên 0,3, vốn được coi là đáng kể cho việc phân tích nhân tố (Hair, Anderson, Tatham & đen, 1998). Hơn nữa, kiểm tra của ma trận tương quan tiết lộ rằng thực tế tất cả các mối tương quan được đáng kể tại p < 0,01 và này chắc chắn cung cấp một cơ sở tuyệt vời cho các yếu tố phân tích.

Kết quả (Việt) 2:

4.2 đa chiều về chất lượng dịch vụ
Phù hợp với thực hành tốt được đề xuất bởi Parasuraman et al. (1988); và Fabrigar, MacCallum, Wegner, và Strahan (1999), thăm dò của các cấu trúc cơ bản của dữ liệu được thực hiện thông qua phân tích nhân tố khám phá (EFA). Một giả định quan trọng là cơ sở để phù hợp của phân tích nhân tố là để đảm bảo rằng các ma trận dữ liệu có đủ mối tương quan để biện minh cho ứng dụng của nó. Bước đầu tiên là kiểm tra trực quan của các mối tương quan, xác định những người có ý nghĩa thống kê. Tất cả các mối tương quan là trên 0.3, được coi là đáng kể đối với phân tích nhân tố (tóc, Anderson, Tatham & Black, 1998). Hơn nữa, một thanh tra của ma trận tương quan tiết lộ rằng thực tế tất cả các mối tương quan có ý nghĩa với p <0,01, và điều này chắc chắn cung cấp một cơ sở tuyệt vời cho các phân tích nhân tố.