Bi n quan sát Trung bình thang đo n u bi n b lo i Ph ng sai thang đo n u bi n b lo i T ng quan bi n-T ng H s Cronbach’s Alpha n u bi n b lo i TN1 8,71 2,393 0,638 0,592 TN2 8,63 2,318 0,633 0,587 TN3 8,88 2,810 0,342 0,738 TN4 8,55 1,813 0,504 0,694
v n đ t giá tr khá an toàn (0.743). Tuy nhiên, đ có k t qu chính xác có nên gi l i bi n TN3 hay không, tác gi v n gi l i bi n này trong phân tích EFA.
T t c các bi n còn l i đ u đ t yêu c u v i h s Cronbach’s Alpha l n h n 0,6 và h s t ng quan bi n-t ng c a t ng bi n đ u l n h n 0,3.
4.2.2 Phân tích nhân t khám phá EFA:
Phân tích nhân t khám phá EFA là phân tích d a vào m i t ng quan gi a các bi n v i nhau đ rút g n m t t p nhi u bi n quan sát ph thu c l n nhau thành m t t p bi n ít h n nh ng chúng v n có ngh a và chúng v n ch a đ ng h u h t n i dung thông tin c a t p bi n ban đ u.
Yêu c u c a m t phân tích EFA đ đi u ki n nh sau:
- H s t i (Factor Loading): >= 0,5. H s t i là ch tiêu đ đ m b o m c ý ngh a thi t th c c a EFA. H s t i ph i đ t m c t i thi u 0,3; n u h s này l n h n 0,4 đ c xem là quan tr ng và ch đ c xem là có ý ngh a th c ti n khi l n h n 0,5. Bên c nh đó, khác bi t v h s t i nhân t >= 0,3 đ đ m b o giá tr phân bi t gi a các nhân t .
- Ki m đnh Bartlett ph i có m c ý ngh a Sig < 0,05, ngh a là ma tr n t ng quan là ma tr n đ n v hay nói cách khác, các bi n có quan h v i nhau.
- H s KMO: là ch s đ xem xét s thích h p c a phân tích EFA. Theo Kaiser, h s KMO n m trong kho ng [0,5;1] thì phân tích EFA là thích h p
- H s Eigenvalue: đ c xác đ nh trong xác đnh s l ng nhân t trong phân tích EFA. Theo Nguy n ình Th (2011, p.397), s l ng nhân t đ c xác đnh nhân t có eigenvalue t i thi u b ng 1.
- T ng ph ng sai trích (Total Variance Explained): th hi n các nhân t trích đ c bao nhiêu ph n tr m c a bi n đo l ng. Mô hình EFA là phù h p khi ch s này l n h n 50%, ngh a là s l ng nhân t trích đ c s gi i thích đ c bao nhiêu ph n tr m bi n thiên c a d li u.
Các bi n đ c gi l i t phân tích Cronbach’s Alpha đ u đ c đ a vào phân tích EFA theo 2 nhóm: các bi n đ c l p và bi n ph thu c. Ph ng pháp đ c s
d ng phân tích là ph ng pháp trích Principal Component Analysis v i phép xay Varimax và đi m d ng trích các y u t có Eigenvalue l n h n 1.
4.2.2.1 Phân tích nhân t EFA cho bi n đ c l p:
K t qu phân tích EFA l n th nh t đ i v i các bi n đ c l p nh sau: