Việc tiến hành phân tích yếu tố được thực hiện thông qua phần mềm thống kê SPSS 16.0 for Windows với phương pháp trích các yếu tố (phương pháp mặc định là rút trích các thành phần chính – Principal components analysis), phương pháp xoay yếu tố Varimax procedure (xoay nguyên các góc yếu tố để tối thiểu hóa lượng biến có hệ số lớn tại cùng một yếu tố). Trong phương pháp nhân tố khám phá câfn đáp ứng các yêu cầu sau:
+ Factor Loading > 0,5 + 0,5 < KMO< 1
+ Phương sai trích total variance explanced > 50% + Eigenvalue > 1
Áp dụng phương pháp EFA và đánh giá chất lượng sinh viên kế tóan chương trình tiên tiến trường đại học Kinh Tế Quốc Dân
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Mô hình nghiên cứu có 4 nhóm nhân tố với 35 biến quan sát tác động đến từng nhân tố CLSV, và ảnh hưởng đến tiêu thức đánh giá chất lượng.
Với giả thiết Ho đặt ra trong phân tích này giữa 35 biến quan sát trong tổng thể không có mối tương quan với nhau. Kiểm định KMO và Barlett’s trong phân tích nhân tố cho thấy giả thiết Ho bị bác bỏ ( sig =0,000). Hệ số KMO báo cáo có giá trị 0.547 lớn hơn 0.5 và nhỏ hơn 1 trong lần 1. Kết quả EFA thu đựơc 8 thành phần Eigenvalues là 1.155 lớn hơn 1. Nghiên cứu đưa đến kết luận thước đo được chấp nhận. tuy nhiên, trong 35 biến quan sát có 12 biến không đạt yêu cầu ( giá trị nhỏ hơn 0.5) là Qua3, Qua10, Qua11, Qua12, Ski15, Ski17, Sk19, Sk21,Sk24,Tec29, Lag33, Lag35. Do đó các biến này sẽ bị loại qua 4 lần thực hiện phương pháp EFA.
Qua 4 lần test có bảng
Bảng 3.3. KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .750 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 333.105 Df 78 Sig. .000
Hệ số KMO là 0,750 (> 0,5) và sig = 0,000 < 0,05 nên giả thuyết HO trong phân tích này “Độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể” sẽ bị bác bỏ, điều này có nghĩa là các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng th ể và phân tích nhân tố EFA là thích hợp . Các con số trong bảng Rotated Component Matrix thể
hiện các trọng số nhân tố hay hệ số tải nhân tố (factor loading) lớn nhất của mỗi biến quan sát. Để phân tích nhân tố EFA được xem là quan trọng và có ý nghĩa thiết thực, chỉ giữ lại các biến quan sát có trọng số nhân tố > 0,5, như vậy ta loại dần các biến quan sát có trọng số nhân tố < 0,5 sau đó lần lượt phân tích lại theo quy trìnhtrên, được các kế quả tại bảng sau
Bảng 3.4. Nhóm nhân tố Lần Số biến phân tích Biến quan sát bị loại Hệ số KMO Sig Phương sai trích Số nhóm biến 1 35 4 0.547 0.000 71.243 8 2 31 5 0.568 0.000 68.745 6 3 26 3 0.589 0.000 65.709 4 4 23 0 0.755 0.000 62.010 4
Sau khi loại những biến quan sát có trọng số nhỏ hơn 0,5, mô hình nghiên cứu còn lại 23 yếu tố thành phần, trích thành 04 nhóm nhân tố. Kết quả cuối cùng khi phân tích nhân tố EFA cho 23 biến quan sát được tổng hợp và trình bày ở Bảng phân tích nhân tố tương ứng với các biến quan sát . Các giá trị Eigenvalues đều lớn hơn 1 và độ biến thiên được giải thích tích luỹ là 0.6201 cho biết 04 nhóm nhân tố nêu trên giải thích được 62.01% biến thiên của các biến quan sát thể hiên bảng Total Variance Explained.
Sau khi phân tích nhân tố, các nhân tố có sự thay đổi về số lượng biến quan sát, theo bảng 3.4.3 trên có thể nhận thấy các nhân tố mới được sắp xếp trong bảng sau:
Bảng 3.5. Tóm tắt nhân tố tương ứng với các biến quan sá sau khi phân tích nhân tố
Nhân tố Biến
Tin Học Tec27, Tec28, Ski12, Qua8, Tec30,
Qua9, Ski23. Tec26
Kĩ năng Qua1, Ski20, Ski18, Ski25
Ngoại ngữ Ski16, Lag31, Qua2, Lag34, Lag32
Theo Bảng 10a, có thể nhận thấy thang đo chất lượng sinh viên kế tóan của Trường ĐH KTQD chính thức gồm 04 thành phần nhân tố: (1) F1. Kỹ năng tin học gồm 9 biến, (2) F2 các kỹ năng cần tích lũy sau khi ra trường gồm 4 biến, (3) F3 Ngoại ngữ gồm 5 biến, (4) F4 chất lượng gồm 6 biến.
Theo bảng 3.4.4 ta có
Phương trình 4 nhân tố CLSV dựa vào bảng Component Score Coefficient Matrix như sau:
F1= .234Tec27 + .241Tec28+ .220Ski12 + .190Qua9 + .204Tec26 - .143Qua8 + .235Ski23 + .198Tec30
F2= .192Qua1 + .434Ski20 - .311Ski18 + .416Ski25
F3= .356Ski16 + .267Lag31 + .340Qua2 + .256Lag34 + .190Lag32
F4= .210Qua14 + .203Qua4 + .389Qua5 + .245Qua6 + .455Ski22 + .157Qua7 Tóm lại, qua phần phân tích ảnh hưởng của từng biến quan sát tới từng nhân tố của CLSV, nhận thấy hệ số các biến biến dương, chứng tỏ các biến tác động thuận đối với từng nhân tố, hệ số các biến âm chứng tỏ các biến tác dụng nghịch đối với từng nhân tố ví dụ như Qua8 và Ski 18. Cụ thể là, đối với nhóm nhân tố F1 biến Tec28 là kĩ năng tư duy và tổ chức công việc sử dụng công cụ phần mềm tin học rất hữu ích cho chuyên ngành kế kiểm của bạn có tác độngmạnh đến nhóm vì hệ số cao nhất là 0.241, nhưng với biến Qua8 là sau khi ra trường bạn hòan tòan có thể phân tích được bảng báo cáo tài chính, đánh giá tỉ số chỉ tiêu họat động của công ty có tỉ lệ nghịch với nhóm F1. Vì vậy, bất cứ một sự tác động nào tích cực đến bất kỳ một biến quan sát nào đều làm tăng giá trị của từng nhân tố CLSVKT.