4. Kết cấu bài nghiên cứu
2.2.3.2. Thực hiện phân tích EFA cho biến phụ thuộc
Bảng 2.9. Kết quảkiểm định KMO vàBarlett’s của biến phụthuộc KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,677 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 91,309 df 3 Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra năm 2020)
Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s được thể hiện trong bảng 2.9 cho thấy thỏa mãnđiều kiện. Với hệ số 0.5 ≤ KMO = 0.677 ≤ 1 cho thấy phân tích nhân tố khám phá được chấp nhận với tập dữ liệu nghiên cứu. Và kiểm định Barlett’s có giá trị Sig. = 0.000 < 0.05 có nghĩa là các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.
Bảng 2.10. Kết quảphân tích nhân tốkhám phá EFA của biến phụthuộc
Biến phụthuộc Nhân tố
1
YD1 0,854
YD3 0,834
YD2 0,773
(Nguồn: Kết quả điều tra năm 2020)
Giá trị Eigenvalue của biến phục thuộc = 2.023 ≥ 1 có nghĩa là trích được 1 nhân tố có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất. Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) = 67,426% ≥ 50% cho thấy các biến được đề cập trong yếu tố tin cậy giải thích được67,426%≥ biến thiên của dữ liệu.Hệ số nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0,5 nên được giữ lại.
Dựa trên kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA của biến độc lập và biến phụ thuộc, cho thấy mô hình EFA phù hợp để tiếp tục nghiên cứu. Do đó tác giả khôngloại biến quan sát nào khỏi mô hình nhân tố và không tiếp tục tiến hành phân tích độ tin cậy Cronbach's Alpha để kiểm định về độ tin cậy của các biến.
Theo kết quả bảng ma trận xoay lần cuối cùng, chúng ta có các nhân tố được định nghĩa lại nhưsau:
Bảng 2.11. Các nhân tố được định nghĩa
(Nguồn: Kết quả điều tra năm 2020)