Hai công cụ sử dụng để kiểm định thang đo là hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phương pháp phân tích nhân tố EFA.
Hệ số Cronbach’s Alpha
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), thì: hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau, hệ sốnày đánh giá độ tin cậy của phép đo dựa trên tính toán phương sai của từng biến quan sát và tính tương quan của từng biến với điểm của tổng các biến còn lại của phép đo. Nhiều nhà nghiên
cứu đồng ý rằng khi hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu. Khi đánh giá độ phù hợp của từng biến quan sát, những biến nào có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation)≥0.3 được coi là biến có độ tin cậy đảm bảo, các biến có hệ sốtương quan biến tổng < 0.3 sẽ bị loại ra khỏi thang đo.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), phân tích nhân tố được sử dụng đểđánh giá độ giá trị thang đo.
Khi phân tích nhân tố, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn:
Thứ nhất, KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) là điều kiện đủđể phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khảnăng không thích hợp với các dữ liệu.
Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥0.5. Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố <0.5 sẽ bị loại.
Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 0.5 và Eigenvalue có giá trị >1.
Sau kết quả phân tích hệ số Cronbach’s alpha và EFA từ những thang đo trong mô hình ban đ ầu, các thành phần trong các nhóm nhân tố ảnh hưởng đến đình công được rút ra hình thành mô hình nghiên cứu chính thức để đưa vào phân tích các bước tiếp theo.