Phân tích nhân tố là tên chung của một nhóm các thủ tục được sử dụng để thu
nhỏ và tóm tắt dữ liệu (Hoàng Trọng- Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Phương pháp
trích hệ số sử dụng là principal components với phép xoay variamax và điểm dừng khi trích các yếu tố eigenvalue=1. Bằng phương pháp này cho phép rút gọn nhiều biến số có tương quan lẫn nhau thành một đại lượng được thể hiện dưới dạng mối tương quan theo đường thẳng gọi là những nhân tố. Phân tích nhân tố khám phá quan tâm đến các tham số sau:
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer- Olkin): Chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của các nhân tố. Trị số KMO>=0,5 với mức ý nghĩa của kiểm định Barlett =<0,05 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 396 -397).
- Hệ số tải Nhân tố (Factor loading): Là hệ số tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này càng lớn cho biết các biến và các nhân tố càng có quan hệ chặt chẽ với nhau. Theo Hair et al và ctg (1998,111) hệ số tải nhân tố lớn 0,3 được xem là đặt mức tối thiểu, lớn 0,4 được xem là quan trọng và lớn 0,5 được xem là có ý nghĩa thực
tế (Nguyễn ThịLệ Quyên, 2013). Đồng thời theo Nguyễn Đình Thọ (2011), trong thực
tiễn nghiên cứu hệ số tải nhân tố >=0,5 là chấp nhận. Tuy nhiên nếu hệ số tải nhân tố nhỏ nhưng giá trị nội dung của nó đóng vai trò quan trọng trong thang đo thì khi đó hệ số tải nhân tố bằng 0,4 thì không nên loại bỏ. Trong nghiên cứu này, chỉ chọn những biến quan sát có hệ số tải nhân tố >=0,5.
- Phần Tổng phương sai trích: Tổng này được thể hiện các nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường. Tổng phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên, tức là phần chung phải lớn hơnhoặc bằngphần riêngvà sai số (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
- Sự khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố >=0.2 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
31