Sau khi các thang đo đ c xây d ng xong vƠ đi u ch nh thông qua vi c th o
lu n nhóm, các khái ni m đ c ki m đ nh s b b ng đ nh l ng tr c khi đ a vƠo nghiên c u chính th c. Nghiên c u s b nƠy đ c th c hi n trên m t m u thu n
ti n g m 200 m u thông qua hai công c đánh giá đ tin c y Cronbach alpha và phân tích nhân t khám phá EFA. K t qu ki m đ nh s b đ c trình bày chi ti t
nh bên d i:
+ Các thang đo đ c ki m đ nh đ tin c y b ng công c Cronbach Alpha. H
s c a Cronbach là m t phép ki m đ nh th ng kê v m c đ ch t ch mà các m c
h i trong thang đo t ng quan v i nhau, giúp lo i đi nh ng bi n vƠ thang đo không
phù h p. Nhi u nhà nghiên c u đ ng ý r ng khi Cronbach Alpha t 0,8 tr lên đ n
g n 1 thì thang đo l ng là t t, t 0,7 đ n g n 0,8 là s d ng đ c. C ng có nghiên
c u đ ngh r ng Cronbach Alpha t 0,6 tr lên là có th s d ng đ c trong tr ng h p khái ni m đang đo l ng là m i ho c m i đ i v i ng i tr l i trong b i c nh nghiên c u (Hoàng Tr ng & Chu Nguy n M ng Ng c, 2005).
T đó, tác gi ki m đ nh đ tin c y c a thang đo d a trên c s các bi n quan sát có h s t ng quan bi n t ng (item-total correlation) nh h n 0,3 s b lo i và tiêu chu n ch n thang đo khi Cronbach Alpha t 0,7 tr lên.
+ Khi thang đo đ t đ tin c y, các bi n quan sát s đ c s d ng trong phân
tích nhân t khám phá EFA v i các yêu c u sau:
H s KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.5 v i m c Ủ ngh a c a
ki m đ nh Bartlett ≤ 0.05
H s t i nhân t (Factor loading) ≥ 0.5
Thang đo đ c ch p nh n khi t ng ph ng sai trích ≥ 50% vƠ
h s Eigenvalue >1
Khác bi t h s t i nhân t c a m t bi n quan sát gi a các nhân t ph i l n h n 0,3 đ đ m b o giá tr phân bi t gi a các nhân t .
Khi phân tích EFA, tác gi s d ng ph ng pháp trích Principal Component Analysis v i phép xoay Varimax vƠ đi m d ng trích các y u t có eigenvalue >1.