5. Kết cấu của đề tài
2.2.3.1.Kiểm định phân tích nhân tố EFA
Mơ hình phân tích nhân tố EFA được cho là phù hợp khi các tiêu chuẩn sau đây được thỏa điều kiện:
(i) Hệ số tải nhân tố (Factor Loadings): là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố. Hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,3 được cho là phù hợp với quy mơ mẫu lớn hơn 350 số quan sát.
(ii) Tính thích hợp của EFA (Kaiser – Meyer – Olkin): là chỉ số dùng xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố nếu 0,5 ≤ KMO ≤ 1.
(iii) Kiểm định Bartlett (Bartlett’s Test of Sphericity): kiểm định giả
thuyết H0 (các biến khơng cĩ tương quan với nhau trong tổng thể). Ma trận tương quan tổng thể là một ma trận đơn vị trong đĩ tất cả các giá trị trên đường chéo đều bằng 1 và ngồi đường chéo bằng 0. Đại lượng kiểm định này dựa trên sự biến đổi thành đại lượng Chi-Square từ định thức của ma trận tương quan. Ý nghĩa kiểm định Bartlett cho biết nếu bác bỏ giả thuyết H0: đại lượng Chi-Square lớn, ý nghĩa thống kê nhỏ hơn 0,05 thì phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu chưa cĩ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0: đại lượng Chi-Square nhỏ, ý nghĩa thống kê lớn hơn 0,05 thì phân tích nhân tố cĩ khả năng khơng thích hợp.
(iv) Phương sai cộng dồn (cumulative of variance): là phân trăm phương sai tồn bộ được thích bởi các nhân tố, nghĩa là coi biến thiên 100% thì giá trị này cho biến phân tích nhân tố cơ đọng được bao nhiêu % và bị thất thốt bao nhiêu %. Tiêu chuẩn để chấp nhận phân tích nhân tố cĩ phương sai cộng dồn lớn hơn 50% với Eigenvalue phải lớn hơn 1.
Sau khi rút gọn được các biến nhân tố mới (Fj) từ một tập biến quan sát, các biến Fj này được đưa vào các phân tích tiếp theo như tương quan và hồi quy; kiểm định Independent-Sample T-test; kiểm định One-Way Anova.