- Phân tích thống kê mô tả Kiểm định thang đo
4.3.3.2.Phân tích nhân tố khám phá (EFA):
Phân tích nhân tố nhằm rút gọn một tập hợp gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn (nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair và cộng sự, 1998). Phân tích nhân tố khám phá được cho là phù hợp khi các tiêu chuẩn sau đây được thỏa điều kiện: Tiêu chuẩn quan trọng đối với Factor Loading lớn nhất cần được quan tâm theo lý thuyết của Theo Hair và cộng sự (1998,111), Multivariate Data Analysis, Prentice-Hall International, Inc, Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA
(ensuring practical significance). Factor loading > 0.3 được xem là đạt được mức tối thiểu, Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng, > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair và công sự (1998) nếu chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.3 thì cỡ mẫu của bạn ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.55, nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 50 thì Factor loading phải > 0.75.
- Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của EFA:
0,5≤KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp.
- Kiểm định Bartlett’s test sphericity xem xét giả thuyết H0: độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể và bác bỏ giả thuyết H0. - Phương sai trích (cumulative % of variance): phần trăm biến thiên của các biến quan sát (hay dữ liệu) được giải thích bởi các nhân tố phải đảm bảo ≥ 50%.
- Phương pháp trích hệ số được sử dụng là Principal Component Analysis với phép xoay Varimax để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, và các nhân tố
không có sự tương quan lẫn nhau.
- Xác định số nhân tố bằng phương pháp dựa vào eigenvalue (Determination based on eigenvalue): chỉ giữ lại những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 trong mô hình phân tích.
Sau khi phân tích EFA, các giả thuyết nghiên cứu được điều chỉnh lại theo các nhân tố mới. Phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính bội sẽ được ứng dụng trong việc đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến sự hài lòng của người dân.