5. Kết cấu của đề tài
2.3.4. Phân tích nhântố khám phá EFA
a.
Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập
Trong đề tài nghiên cứu này, phân tích nhân tố khám phá EFE cho biến độc lập có ý nghĩa trong việc cân nhắc giảm xuống một lượng biến nhất định, từ 22 biến quan sát (19 biến độc lập, 3 biến phụ thuộc) nhằm mục đích đánh giá sự tác động của
i. Kiểm định hệ số KMO
Bartlett’s Test dùng để kiểm định giả thuyết H0 là các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể, tức ma trận tương quan tổng thể là một ma trận đơn vị, hệ số KMO dùng để kiểm tra xem kích thước mẫu ta có được có phù hợp với phân tích nhân tố hay không. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc
(2007) thì giá trị Sig. của Bartlett’s Test nhỏ hơn 0.05 cho phép bác bỏ giả thiết
H0 và giá trị 0.5<KMO<1 có nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp.
Biến quan sát Hệ số tải 1 2 3 4 5 NLPVI 0.798 NLPV2 0.779 NLPV3 0.772 NLPV5 0.734 NLPV4 0.725 DU4 0.838 DU3 0.828
(Nguồn: Phụ lục 2 - Kết quả khảo sát)
Kiểm định KMO cho ra kết quả của trị số là 0.813 > 0.5(thỏa mãn điều kiện) và Sig của Bartlett’s Test là 0.000 < 0.05(thỏa mãn điều kiện). Do đó, việc phân tích 5 nhân tố trên là phù hợp với 19 biến quan sát.
ii. Ma trận xoay các nhân tố
Sau khi phân tích nhân tố khám phá, kết quả thu được chỉ ra 5 biến phụ thuộc đều có tác động đến biến độc lập (HL). 5 biến quan sát được rút trích giải thích được 69.304% sự biến động của dữ liệu.
Phân tích EFA cho thấy tổng phương sai trích là 69.304% trên 50% và trị số eigenvalues của các biến thành phần > 1, do đó tiến hành phân tích EFA là phù hợp.
DUI 0.821 DU2 0.752 TC5 0.817 TC1 0.804 TC4 0.803 TC2 0.772 DC1 0.886 DC4 0.884 DC3 0.831 PTHH1 0.855 PTHH2 0.851 PTHH3 0.782 Eigenvalues 5.153 2.231 2.142 1.964 1.678 Phương sai rút trích 27.120 11.741 11.272 10.339 8.831 Tổng phương sai trích: 69.304%
KMO and Bartlett’s Test
Trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) 0.723 Đại lượng thống kê Approx. Chi-Square 307.465
Bartlett’s Test of Df 3
Sphericity Sig. 0.000
Biến quan sát Hệ số tải
HL1 0.886
HL3 0.865
HL2 0.859
Eigenvalues 2.271
Phương sai rút trích 75.714%
(Nguồn: Phụ lục 2 - Kết quả khảo sát)
Sau khi xoay các nhân tố lần, ta thấy sự tập trung của các quan sát theo từng nhân tố đã khá rõ ràng. Bảng kết quả phân tích cho thấy có tất cả 19 quan sát tạo ra 5 nhân tố. Đó là:
+PTHH: PTHH1, PTHH2, PTHH3
+TC: TC1, TC2, TC4, TC5
+DU: DU1, DU2, DU3, DU4
+NLPV: NLPV1, NLPV2, NLPV3, NLPV4, NLPV5
+DC: DC1, DC3, DC4 b.
Phân tích EFA cho biến phụ thuôc HL
Bảng 2.16 Kiểm định KMO
(Nguồn: Phụ lục 2 - Kết quả khảo sát)
Kiểm định KMO đã cho ra kết quả của trị số là 0.723 > 0.5 (thỏa mãn điều kiện) và Sig của Bartlett’s Test là 0.000 < 0.05 (thỏa mãn điều kiện). Do đó, có thể kết luận rằng có sự tương quan giữa 3 biến thành phần HL1, HL2, HL3.
PTHH TC DU NLPV DC HL PTH
H
Pearson
CorrelationSig. (2-tailed) 1 0.2520.000 0.2730.000 0.2690.000 0.2340.000 0.4310.000
TC Pearson Correlation 0.252 1 0.196 0.238 0.185 0.433 Sig. (2-tailed) 0.000 0.002 0.000 0.003 0.000 DU Pearson Correlation 0.273 0.196 1 0.283 0.218 0.507 Sig. (2-tailed) 0.000 0.002 0.000 0.000 0.000 NLP V Pearson
CorrelationSig. (2-tailed) 0.2690.000 0.2380.000 0.2830.000 1 0.2010.001 0.5350.000
DC Pearson Correlation 0.234 0.185 0.218 0.201 1 0.413 Sig. (2-tailed) 0.000 0.003 0.000 0.001 0.000 HL Pearson Correlation 0.431 0.433 0.507 0.535 0.413 1 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients P VIF B Std. Error Beta
(Nguồn: Phụ lục 2 - Kết quả khảo sát)
Từ bảng trên, thu được tổng phương sai trích là 75.714 % > 50% và trị số eigenvalues của nhân tố HL >1 vì vậy phương pháp phân tích EFA sử dụng trường hợp này là rất phù hợp. Do đó, với biến HL gồm 3 biến thành phần: HL1, HL2, HL3.
Từ các kết quả trên ta có các giả thuyết nghiên cứu sau:
- H1: Có mốiliênhệ giữa nhântố PTHH và nhân tố HL
- H2: Có mốiliênhệ giữa nhântố TC và nhân tố HL
- H3: Có mốiliênhệ giữa nhântố DU và nhân tố HL
- H4: Có mốiliênhệ giữa nhântố NLPV và nhân tố HL
- H5: Có mối liên hệ giữa nhân tố DC và nhân tố HL