5. Bố cục của luận văn
2.4.2. Kiểm định giá trị bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá
khám phá
Phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Foctor Analysis- viết tắt là EFA) thuộc nhóm phân tích đa biến phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau, nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tƣơng quan giữa các biến với nhau. EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F < k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này là dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát. Có thể trong các tiêu chí về thang đo chất lƣợng dịch vụ vừa trình bàynở trên, có thang đo không ảnh hƣởng đến chất lƣợng dịch vụ, và để kiểm tra cụ thể đó là thang đo nào, cần thiết phải tiến hành phân tích nhân tố để loại bỏ nó ra khỏi mô hình.
Trong nghiên cứu này, phân tích nhân tố đƣợc ứng dụng để tóm tắt tập các biến quan sát vào một số nhân tố nhất định đo lƣờng các khía cạnh khác nhau của các khái niệm nghiên cứu. Tiêu chuẩn áp dụng và chọn biến đối với phân tích nhân tố khám phá EFA bao gồm:
Tiêu chuẩn Bartlett và hệ số KMO dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA. Theo đó, giả thuyết H0 (Các biến không có tƣơng quan với nhau trong tổng thể) bị bác bỏ và do đó EFA đƣợc gọi là sự thích hợp khi: 0.5< KMO <1 và Sig < 0.05. Trƣờng hợp KMO <0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu.
Tiêu chuẩn rút trích nhân tố bao gồm chỉ số Eigenvalue (đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi các nhân tố) và chỉ số Cummulative (tổng phƣơng sai trích cho biết phân tích nhân tố giải thích đƣợc bao
nhân tố đƣợc rút trích tại Eigenvalue > =1 và đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích >=50%. Tuy nhiên, trị số Eigenvalue và phƣơng sai trích là bao nhiêu thì còn phụ thuộc vào phƣơng sai trích và phép xoay nhân tố.
Theo Berbing và Anderson, phƣơng pháp trích Pricipal Axis Factoring với phép xoay Promax (Obtique) có phƣơng sai trích bé hơn, song sẽ phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phƣơng pháp Pricipal components với phép xoay Varimax. Theo Nguyễn Khánh Duy, nếu sau phân tích EFA là phân tích hồi quy thì có thể sử dụng phƣơng pháp Pricipal components với phép xoay Varimax, còn nếu sau EFA là phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) thì nên sử dụng phƣơng pháp trích Pricipal Axis Factoring với phép xoay Promax.
Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor Loading) biểu thị tƣơng quan đơn giữa các thang đo với các nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA.