Cronbach’s Alpha
Cronbach’s Alpha là hệ số nhằm kiểm định mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi
trong thang đo tương quan với nhau. Hệ số Cronbach’s Alpha phải có giá trị từ 0,6
đến gần 1 thì mới đảm bảo các biến trong cùng một nhân tốcó tương quan với nhau (Hoàng Ngọc và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Mục đích đánh giá độ tin cậy bằng thang đo Cronbach’s Alpha là để sàng lọc, loại bỏ các biến quan sát không đáp ứng tiêu chuẩn.
Trong mỗi thang đo, hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) thể hiện sựtương gian giữa một biến quan sát với tất cả các biến khác
trong thang đo. Hệ số này càng cao (lớn hơn hoặc bằng 0,3) thì sựtương quan của biến quan sát này với các biến khác trong thang đo càng cao.
3.1.4.2 Đánh giá giá trị của thang đo bằng phân tích EFA
Mục đích của việc 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 để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair et al., 1998). Phân tích nhân tốkhám phá EFA được cho là phù hợp khi các tiêu chuẩn sau thỏa được điều kiện:
- Trước khi tiến hành kiểm định EFA chúng ta xem xét mối quan hệ giữa các biến đo lường bằng các phép kiểm định Bartlett hay kiểm định KMO. Kiểm định
sát bằng 0 trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê, tức là Sig. nhỏ hơn 5% thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể và bác bỏ giả
thuyết H0 và chúng ta có thể tiếp tục phân tích EFA. Chỉ số Kaiser-Meyer-Olkin
(KMO) dùng để xem xét sự thích hợp của EFA. Để sử dụng EFA, chỉ số KMO phải nằm trong khoảng từ0,5 đến 1 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
- Sốlượng nhân tốtrích được: sử dụng chỉ sốEigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Chỉ giữ lại những nhân tố có chỉ số
eigenvalue lớn hơn 1 trong mô hình.
- Phương sai trích (Variance Explained Criteria): phần trăm biến thiên của các biến quan sát được giải thích bởi các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 50% thì
thang đo được chấp nhận.
- Trọng số nhân tố (Factor Loading) là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa của EFA (Hair et al., 1998). Factor Loading lớn nhất của các biến quan sát phải lớn hơn
hoặc bằng 0,5.