tích nhân tố (EFA) là thích hợp.
Bước 2: Tiếp theo, phương pháp trích nhân tố và phương pháp xoay nhân tố sẽ được
tiến hành để xác định số lượng các nhân tố được trích ra và xác định các biến phụ thuộc từngnhân tố. nhân tố.
tiến hành để xác định số lượng các nhân tố được trích ra và xác định các biến phụ thuộc từngnhân tố. nhân tố.
1. Vì những nhân tố này tóm tắt những thông tin có giá trị cao hơn các nhân tố còn lại.Eigenvalue chính là đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Eigenvalue chính là đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố.
Hệ số Factor loading: là hệ số tương quan đơn giữa biến và nhân tố. Điều kiện: hệ sốFactor loading > 0,5. Biến sẽ thuộc nhân tố nào mà tại đó biến có hệ số Factor loading lớn nhất. Factor loading > 0,5. Biến sẽ thuộc nhân tố nào mà tại đó biến có hệ số Factor loading lớn nhất. Những biến nào không thoả các tiêu chuẩn trên sẽ bị loại.
Bước 3: Kiểm định lại độ tin cậy của thang đo các nhân tố này bằng hệ số Cronbach’s
Alpha.
3.5.2.3. Phân tích tương quan - hồi quy Phân tích tương quan
Từ quá trình phân tích trên, các thang đo đã được đánh giá đạt yêu cầu tiếp tục đượcđưa vào phân tích tương quan Pearson và phân tích hồi quy để kiểm định các giả thuyết. đưa vào phân tích tương quan Pearson và phân tích hồi quy để kiểm định các giả thuyết.
Phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính được xem là phù hợp nhất khi phân tíchtương quan Pearson được thực hiện giữa biến phụ thuộc và biến độc lập nhằm xác định mối tương quan Pearson được thực hiện giữa biến phụ thuộc và biến độc lập nhằm xác định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Hai biến cần phân tích có mối liên quan chặt chẽ khi giá trị tuyệt đối của Pearson càng gần đến 1. Để phát hiện những mối tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập cũng cần phân tích đồng thời tương quan giữa các biến độc lập với nhau vì những tương quan như vậy có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả phân tích hồi quy như gây ra hiện tượng đa cộng tuyến (theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
3.5.2.4. Phân tích hồi quy bội
Sau khi kết luận các biến độc lập và biến phụ thuộc có mối quan hệ tuyến tính với nhaucó thể mô hình hóa quan hệ nhân quả này bằng hồi quy tuyến tính (Hoàng Trọng và Chu có thể mô hình hóa quan hệ nhân quả này bằng hồi quy tuyến tính (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Kiểm định sự phù hợp của mô hình thông qua kiểm định hệ số xác định R2 hiệu chỉnh.Căn cứ vào biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa; kiểm tra giá trị trung bình bằng 0 và Căn cứ vào biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa; kiểm tra giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1 để kiểm định giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư.