5. Kết cấu của luận văn
2.4.3 Xử lý dữ liệu và đánh giá độ tin cậy của thang đo
Dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0. Sau khi được mã hóa và làm sạch, số liệu được phân tích như sau: đo lường độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Cuối cùng, thống kê mô tả tìm giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của các thành phần thang đo.
Cụ thể gồm: kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha, loại bỏ các biến có hệ số tương quan giữa biến và tổng nhỏ. Sử dụng công cụ phân tích nhân tố khám phá (EFA) trên SPSS và loại bỏ các biến có thông số nhỏ bằng cách kiểm tra các hệ số tải nhân tố (Factor loading) và các phương sai trích được. Đánh giá sự phù hợp của biến nghiên cứu qua ma trận xoay nhân tố.
Hệ số Cronbach Alpha được sử dụng để kiểm tra độ tin cậy từng thành phần của thang đo. Kiểm định Cronbach Alpha đối với các thang đo: Nguyễn Đình Thọ
[8] đề nghị hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được. Tuy nhiên, Cronbach’s Alpha không cho biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại. Chính vì vậy, bên cạnh hệ số Cronbach’s Alpha, tác giả còn sử dụng hệ số tương quan biến tổng (item – total correlation) và những biến nào có tương quan biến tổng < 0,3 sẽ bị loại bỏ. Tiếp theo toàn bộ các biến quan sát có ý nghĩa và đạt được độ tin cậy nhất định sẽ được đưa vào phân tích EFA.
Tiêu chuẩn áp dụng và chọn biến đối với phân tích 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 tương quan với nhau trong tổng thể) bị bác bỏ và do đó EFA được gọi là thích hợp khi: 0,5≤ KMO ≤1 và sig< 0,05. Trường hợp KMO<0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu.
Tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm chỉ số Eigenvalue (đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố) và chỉ số Cumulative (tổng phương sai trích cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thoát). Vì thế, các nhân tố chỉ được rút trích tại Eigenvalue>1 và được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%.
Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor loadings) biểu thị tương quan đơn giữa các biến với các nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Theo Hair và cộng sự [14] Factor loading >0,3 được xem là đạt mức tối thiểu; Factor loading >0,4 được xem là quan trọng; Factor loading >0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.