K T L UN CH NG 2
3.2.3Phân tích nhâ nt khám phá EFA
Sau khi phân tích đ tin c y c a thang đo, b c ti p theo nh m xác đ nh t p h p bi n c n thi t cho v n đ nghiên c u, chúng ta ti p t c s d ng ph ng pháp phân tích nhân t khám phá EFA nh m xem xét m c đ h i t c a các bi n quan sát theo t ng thành ph n và giá tr phân bi t gi a các nhân t .
Sau khi phân tích nhân t , ch nh ng nhóm nhân t th a mưn đi u ki n m i có th tham gia vào ph n ch y h i quy trong phân tích ti p theo.
Các tham s th ng kê quan tr ng trong phân tích nhân t g m:
Ch s KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure of sampling adequacty): là m t ch s dùng đ xem xét m c đ thích h p c a phân tích nhân t . Ch s KMO ph i đ l n (>0.5) (Hair & c ng s , 2006) thì phân tích nhân t là thích h p, còn n u nh h n 0.5 thì phân tích nhân t có kh n ng không thích h p v i d li u.
Ch s Eigenvalue: đ i di n cho l ng bi n thiên đ c gi i thích b i nhân t . Ch nh ng nhân t có Eigenvalue l n h n 1 m i đ c gi l i trong mô hình phân tích, các nhân t có Eigenvalue nh h n 1 s b lo i kh i mô hình (Hair & c ng s , 2006).
Ph ng sai trích (Variance Explained Criteria): t ng ph ng sai trích ph i l n h n 50% (Hair & c ng s , 2006).
H s t i nhân t (factor loadings): là h t t ng quan đ n gi a các bi n và nhân t . H s này càng l n cho bi t các bi n và nhân t càng có quan h ch t ch v i nhau. V i m u kho ng 200, h s t i nhân t đ c ch p nh n là l n h n 0.5 (Hair & c ng s , 2006), các bi n có h s t i nhân t nh h n 0.5 s b lo i kh i mô hình.
Ki m đ nh Bartlett: đ ki m tra đ t ng quan gi a các bi n quan sát và t ng th , phân tích ch só ý ngh a khi sig. có giá tr nh h n 5% (Hair & c ng s , 2006).
K t qu phân tích nhân t khám phá EFA các bi n đ c l p nh sau:
B ng 3.3: K t qu phân tích nhân t khám phá EFA các bi n đ c l p
Bi n quan sát Nhân t 1 2 3 4 5 6 DC2 .785 DC1 .738 DC4 .712 DC3 .710 PV1 .782 PV2 .770 PV4 .649 PV3 .627 HH3 .795 HH2 .743
HH4 .735 HH1 .712 GC3 .890 GC2 .860 GC1 .819 TC3 .693 TC1 .682 TC4 .649 TC5 .597 TC2 .503 DU3 .837 DU2 .827 DU1 .804
(Ngu n: k t qu đi u tra th c t và phân tích c a tác gi ) Thang đo rút trích đ c 06 thành ph n v i:
Ch s KMO là 0.798 (>0,5) ch ng t phân tích nhân t khám phá EFA thích h p đ s d ng trong phân tích này và th ng kê Chi-square c a Ki m đ nh Bartlett đ t giá tr 1877,296 v i m c ý ngh a 0.000 do đó các bi n quan sát có t ng quan v i nhau xét trên ph m vi t ng th . T ng ph ng sai trích đ c là 64.708% th hi n r ng 6 nhân t rút ra gi i thích đ c 64,708% bi n thiên c a d li u t i h s Eigenvalue là 1.065.
Ki m tra trên b ng Rotated Component Matrix, các bi n quan sát đ u có h s factor loading l n h n 0,5 đ t o giá tr h i t và khác bi t h s factor loading c a m t bi n quan sát gi a các nhân t ≥ 0,3 đ t o giá tr phân bi t.
thành ph n nguyên g c sau khi phân tích nhân t khám phá EFA thì v n gi nguyên 6 nhân t v i 23 bi n quan sát. Các bi n quan sát trong các thành ph n c a thang đo ban đ u đ u đ c gi nguyên khi chia thành 6 nhân t .
K t qu phân tích nhân t khám phá EFA cho bi n ph thu c:
B ng 3.4 : K t qu phân tích nhân t khám phá EFA cho bi n ph thu c
Bi n quan sát Nhân t 1 HL2 .912 HL1 .895 HL3 .587
(Ngu n: k t qu đi u tra th c t và phân tích c a tác gi ) Thang đo s hài lòng g m 3 bi n quan sát. Sau khi đ t đ tin c y thông qua vi c ki tra h s Cronbach Alpha, phân tích nhân t khám phá EFA đ c s d ng đ ki m đnh l i m c đ h i t c a 3 bi n quan sát.
K t qu ki m đ nh KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân t cho th y h s KMO là 0,572 (>0,5) và thông kê Chi-square c a ki m đ nh Bartlett đ t giá tr 210,793 v i m c ý ngh a 0.000. i u này cho th y phân tích nhân t EFA là r t thích h p cho m u nghiên c u này.
Ph ng sai trích đ c là 65,878% th hi n r ng 1 nhân t rút ra gi i thích đ c là 65,878% bi n thien c a d li u t i h s Eigenvalue là 1,976.