5. KẾT CẤU CỦA LUẬN VĂN
3.2.4.1. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Quá trình phân tích nhân tố được thực hiện với 35 biến độc lập và 5 biến phụ thuộc :
Phân tích nhân tố cho biến độc lập :
Sau khi tiến hành chạy phân tích nhân tố cho 35 biến độc lập, ta được kết quả sau (Phụ Lục 5) :
Bảng 3.2. KMO and Bartlett's Test cho biến độc lập lần 1 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. ,806
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 6,082E3
df 595
Sig. ,000
(Nguồn : Kết quả xử lý số liệu)
KMO = 0,806 (>0,5) nên phương pháp phân tích nhân tố áp dụng là thích hợp, Sig = 0,000 cho thấy các biến có sự tương quan với nhau.
Tuy nhiên, trong ma trận xoay nhân tố (Phụ lục 5), hai biến Pro1 và Pro2 có hệ số truyền tải (Factor loading) <0.5 nên sẽ bị loại. Ngoài ra, trong số các biến còn lại, biến Man1 xuất hiện ờ Component1 có hệ số truyền tải thấp nhất : 0.549 và mức chênh lệnh so với giá trị ở Component4 <0.3 nên sẽ bị loại bỏ.
Sau khi loại bỏ hai biến Pro1,Pro2 và Man1, tiến hành chạy phân tích nhân tố cho 33 biến còn lại, ta có kết quả sau (Phụ Lục 5) :
52
Bảng 3.3. KMO and Bartlett's Test cho biến độc lập lần 2 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. ,797
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 5,359E3
df 496
Sig. ,000
(Nguồn : Kết quả xử lý số liệu)
KMO = 0,797 (>0,5), sig = 0,000 và tất cả Factor loading đều >0,5. Eigenvalue >1 thì có 8 nhân tố được rút ra. Tổng phương sai trích là 78,36% ( > 50%) cho biết 8 nhân tố đầu tiên giải thích được 78,36% độ biến thiên của dữ liệu.
Phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc :
Kết quả chạy phân tích nhân tố cho 5 biến phụ thuộc (Phụ lục 5) như sau :
Bảng 3.4. KMO and Bartlett's Test cho biến phụ thuộc Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. ,781 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 561,514 df 10 Sig. ,000
(Nguồn : Kết quả xử lý số liệu) KMO = 0,781, Sig = 0,000, tổng phương sai trích là 67% => Không có biến nào cần loai bỏ.