5. Kết cấu đề tài
2.4.2Phân tích nhân tố khám phá ( EF A)
Sau khi đã kiểm định độ tin cậy của thang đo, tôi sẽ tiến hành phân tích nhân tố EFA. Trong phân tích nhân tố khám phá ( EFA ), trị số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu (Hair và cộng sự, 1998).
Đồng thời, phân tích nhân tố còn dựa vào hệ số Eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Với tiêu chí này, những chỉ số nào có Eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình.
Ngoài ra, để xác định lượng nhân tố, ta còn dựa vào tiêu chuẩn tổng phương sai trích ( Total Variance Explained ). Nếu tổng phương sai trích không nhỏ hơn 50% cho thấy mô hình EFA là phù hợp. Coi biến thiên là 100% thì trị số này thể hiện các nhân tố được trích cô đọng được bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu % của các biến quan sát.
Rút trích các nhân tố chính 21 biến tiêu chí thuộc niềm tin, nguồn nhân lực, hợp đồng, sự phụ thuộc, sự tín nhiệm và các chính sách
Giả thuyết:
H0: Các biến trong mô hình không có tương quan với nhau (Sig. > 0,05) H1: Các biến trong mô hình có tương quan với nhau (Sig. < 0,05)
Bảng 2.20: KMO and Bartlett’s Test đối với biến độc lập
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,630
Bartlett’s Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1021,135
Df 210
Sig. 0,000
( Nguồn: Xử lý số liệu SPSS )
Ta thấy, giá trị Sig. = 0,000 < 0,05 nên ta bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1, tức là các biến có tương quan với nhau. Mặt khác, hệ số KMO= 0,630 > 0,5 nên các dữ liệu trong bài là phù hợp cho việc nghiên cứu.
Bảng 2.21: Total variance explained đối với các biến độc lập Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings
Total % of
VarianceCumulative % Total
% of
Variance Cumulative % Total
% of Variance Cumulative % 1 3.159 15.044 15.044 3.159 15.044 15.044 2.664 12.684 12.684 2 2.791 13.293 28.336 2.791 13.293 28.336 2.646 12.601 25.286 3 2.315 11.025 39.362 2.315 11.025 39.362 2.314 11.018 36.304 4 2.073 9.870 49.232 2.073 9.870 49.232 2.299 10.946 47.250 5 1.960 9.334 58.565 1.960 9.334 58.565 2.132 10.151 57.401 6 1.834 8.731 67.296 1.834 8.731 67.296 2.078 9.895 67.296 7 .876 4.171 71.468 8 .800 3.810 75.278 9 .677 3.224 78.502 10 .656 3.124 81.626 11 .595 2.834 84.460 12 .509 2.425 86.885 13 .466 2.220 89.105
15 .348 1.657 92.788 16 .343 1.632 94.421 17 .298 1.418 95.839 18 .256 1.217 97.056 19 .244 1.160 98.215 20 .206 .982 99.198 21 .169 .802 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
( Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Nhìn vào bảng trên, ta thấy rằng Eigenvalue= 3,159> 1và tổng phương sai trích là 67,296% > 50%. Điều này chứng tỏ 6 nhân tố trích giải thích được 67,296% mức độ hợp tác của các hộ nông dân đối với công ty, còn lại 32,7045% chưa giải thích được mức độ hợp tác của các nông hộ. Như vậy, ta có thể kết luận được là phân tích nhân tố là phù hợp.
Bảng ma trận xoay
Bảng 2.22: Bảng ma trận xoay Rotated Component Matrixa
Component
1 2 3 4 5 6 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
BD2:Cong ty co nguon von lon
va on dinh .830
BD4:Thi truong tieu thu cac san pham nong san huu co cua cong ty rong lon
.817 BD1:Cong ty co luong khach lon va da dang nganh nghe .800 BD3:Giong va cac loai phan vi sinh cong ty cung cap co chat luong tot
.766 BF3:Dam bao dau ra cho ba con
nong dan .866
BF4:Cam ket thu mua lua cua
BF2:Dinh ki ve tham hoi ba con ve cong tac gieo trong cung nhu thu hoach
.762 BF1:Cong ty cung cap giong va
phan bon trong qua trinh hop tac
.747 BE3:Cong ty luon co nhung
buoi tap huan ve ky thuat gieo trong cho ba con
.833 BE1:Cong ty luon co tinh than
hop tac va san sang hop tac bat cu luc nao
.754 BE2:Cong ty luon dat loi ich tap
the len truoc tien .697
BE4:Cong ty luon thuc hien nhung cam ket doi voi ba con nong dan
.681 BA2:Cong ty cam ket bao tieu
cho ba con nong dan .884
BA1:Cong ty luon co nhung buoi tap huan cho nong dan ve ky thuat trong va cham soc lua
.863 BA3:Hai ben tin tuong nhau
trong qua trinh hop tac .826
BC1:Hop dong chi tiet, cu the,
ro rang .866
BC2:Nhung thoa thuan trong hop dong la ro rang, de hieu doi voi cac ho nong dan ( thoi gian, san luong...)
.843
BC3:Thoi gian ki ket hop dong
la tuong doi .774
BB3:Doi ngu nhan vien co su
BB1:Doi ngu quan ly co trinh (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
do chuyen mon cao .817
BB2:Cac nhan vien thuong
xuyen ghe tham trang trai lua .750
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 5 iterations.
( Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Rút trích các nhân tố chính của biến mức độ hợp tác của các hộ nông dân đối với công ty
Bảng 2.23: KMO and Bartlett’s Test đối với biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,807
Bartlett’s Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 150,094
Df 10
Sig. 0,000
( Nguồn: Xử lý số liệu SPSS )
Nhìn vào bảng2.23ta thấy giá trị Sig. = 0.000 < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0, thừa nhận H1, tức là các biến có tương quan với nhau. Mặt khác giá trị KMO= 0,807 > 0,5 nên việc phân tích nhân tố là phù hợp.
Bảng 2.24: Total variance explained đối với biến phụ thuộc Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 2.584 51.674 51.674 2.584 51.674 51.674
2 .870 17.409 69.083
3 .569 11.373 80.456
4 .493 9.856 90.312
5 .484 9.688 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Nhìn vào bảng trên, ta có thể thấy giá trị Eigenvalue= 2,584 > 1 thỏa mãn điều kiện và tổng phương sai trích = 51,674% > 50%. Trên cơ sở đó, ta có thể kết luận phân tích nhân tố là phù hợp đối với các biến quan sát.