Sau khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach's Alpha, kết quả cho thấy các thang đo đều thỏa mãn yêu cầu về độ tin cậy Alpha. Vì vậy, các biến quan sát của các thang đo này được tiếp tục đánh giá bằng EFA. Kỹ thuật này nhằm rút gọn và gom nhóm các quan sát lại theo từng nhóm nhân tố có ý nghĩa hơn, có thể ít hơn về số lượng để sử dụng trong phân tích nhân tố khẳng định CFA.
Thông thường, khi tiến hành phân tích nhân tố, chúng ta sẽ sử dụng phương pháp trích Principle Components với phép xoay giữ gốc Varimax. Tuy nhiên, theo Gerbing & Anderson (1988) thì phương pháp trích Principle Axis Factoring với phép xoay Promax (Oblique) sẽ phản ánh dữ liệu chính xác hơn. Đồng quan điểm trên, Nguyễn Khánh Duy (2009), Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2008) cũng cho rằng sau khi sử dụng EFA mà còn tiếp tục ứng dụng CFA và SEM thì nên quan tâm đến cấu trúc của thang đo, các khái niệm sau khi rút ra có thể tương quan với nhau, do đó sử dụng phương pháp Principle Axis Factoring với phép xoay Promax sẽ tốt hơn. Vì thế trong đề tài này, tác giả sẽ sử phương
36
pháp Principle Axis Factoring với phép xoay Promax để tiến hành phân tích nhân tố.
Theo phương pháp này, hệ số tải nhân tố (Factor loading) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0,3 được xem là đạt được mức tối thiểu, hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0,4 được xem là quan trọng và ≥ 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn (Hair et al., 2009). Theo Hair et al. (2009) cũng gợi ý rằng tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0,3 nếu cỡ mẫu ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn Hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0,55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Hệ số tải nhân tố (Factor loading) phải > 0,754. Trong nghiên cứu này, với cỡ mẫu n = 220, tác giả chọn hệ số tải nhân tố 0,5 để đề tài đạt mức ý nghĩa thực tiễn.
KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig < 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Ngoài ra, theo Gerbing và Anderson (1988) thì tổng phương sai trích phải ≥ 50% thì EFA mới phù hợp.
37