Trước khi kiểm định lý thuyết khoa học cần phải đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Phương pháp Cronbach’s Alpha dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Còn phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) giúp nghiên cứu đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Phương pháp phân tích nhân to EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập k biến đo lường thành một tập F (F < k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính cùa các nhân tố với các biến đo lường. Theo Hair và cộng sự (1998, 111), Nhân tố loading KMO (hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA.
Hệ số KMO được tính toán bằng phương pháp trích principal axis factoring, phép xoay Promax lớn hơn 0,5 thì phân tích nhân tố thích hợp với dừ liệu nghiên cứu.
Quá trình phân tích nhân tô khám phá (EFA) trải qua một sô vòng loại biến, thu được: Kết quả bảng 12 cho thấy 0.5<KMO = 0.790<l. Kết luận: Phân tích nhân tố là phù hợp với dữ liệu thực tế.
- Kiềm định tính tương quan giữa các biến đo lường (Bartletl's Test) + Kiểm định giả thuyết HO: Mức tương quan các biến bằng không;
+ Kết quả kiểm định Bartletl's Test có giá trị Sig. =0,000 < 0,05, kết luận: Các biến đo lường tương quan với nhau trong mồi nhóm nhân tố;
- Kiểm định phương sai trích của các yếu tố (%Cumulatative variance):
Trong bảng tống hợp phương sai trích (Total Variance Exlained), tiêu chuẩn chấp nhận phương sai trích > 50%. Trong bảng kết quả phân tích cho thấy, tống phương sai trích (Total Variance Exlained) ở cột Cumulative % có giá trị phương sai cộng dồn các yếu tố là 68.986% > 50% đáp ứng tiêu chuẩn. Kết luận: 68.986% % thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến đo lường thành phần của Factor.
Băng 3.10: Kết quả kiểm định KMO and Bartletl's Test của mô hình CFA KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
790
Adequacy. • / y\J
Bartlett's Test ofApprox. Chi-Square 3020.265
Sphericity df 406
Sig. .000
Nguôn: Phân tích từ kêt quả điêu tra
- Kiểm định hệ số Factor loading
Ket quả phân tích EFA cho các biển của ma trận xoay nhân tố trên cho thấy: Hệ số tải nhân tố của các biến đo lường đều thoả điều kiện khi phân tích nhân tố là hệ số Factor loading >=0.5 và nhân tố tạo ra sau khi phân tích nhân tố là 7 nhân tố với 28 biến đo lường. Kết quả bảng 13 cho thấy, Hệ số Factor loading của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5. Do vậy, các biến quan sát của
các yêu tô ảnh hưởng tới sự phát triên nghê dệt nhuộm vải thủ công truyên thống tại làng nghề có tương quan với nhau trên tổng thể. Kết quả phân bổ số lượng biến với các nhân tố như sau: nhân tố “Yếu tố chính sách” có 5 biến đo lường là CS1, CS2, CS3, CS4, CS5; Nhân tố “Yếu tố hạ tầng thiết bị” có 4 biến đo lường là HTTB2, HTTB3, HTTB4, HTTB5; nhân tố “Yếu tố nguồn nhân lực” có 4 biến đo lường là NNL1, NNL2, NNL3, NNL4; nhân tố “Yếu tố thị trường” có 4 biến đo lường là TT2, TT3, TT4, TT7; nhân tố “Yếu tố nguồn vốn” có 3 biến đo lường là NV1, NV2, NV5; nhân tố “Yếu tố công nghệ thông tin” có 3 biến đo lường là CNTT3, CNTT4, CNTT5; nhân tố “Yếu tố Sự phát triển nghề dệt nhuộm vải thổ cẩm thủ công truyền thống tại làng nghề” có 5 biến đo lường là PT2, PT3, PT4, PT5, PT6. Chi tiết kết quả chạy phân tích nhân tố khám phá được trình bày trong mục Phụ lục