(Nguồn: Xử lí số liệu trên SPSS 20.0)
Thang đo Chương trình giáo dục với 4 biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.850 lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến tổng nằm trong khoảng từ 0.582 – 0.788 lớn hơn 0.3 nên tất cả biến này đều được giữ lại cho việc phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.4. Kết quả phân tích thang đo “Nhận thức khởi nghiệp”
Ký hiệu Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến – tổng
Alpha nếu loại bỏ biến Cronbach's Alpha: 0.797 NTKN1 15.95 14.954 0.556 0.766 NTKN2 16.19 15.488 0.545 0.768 NTKN3 16.71 15.926 0.513 0.773 NTKN4 16.50 15.757 0.515 0.773 NTKN5 16.36 15.370 0.457 0.783 NTKN6 16.13 15.278 0.512 0.773 NTKN7 16.32 16.378 0.430 0.785 NTKN8 16.38 15.583 0.523 0.771
Bảng 4. 9: Kết quả thang đo “Nhận thức khởi nghiệp”
(Nguồn: Xử lí số liệu trên SPSS 20.0)
Thang đo Nhận thức khởi nghiệp với 8 biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.797 lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến tổng nằm trong khoảng từ 0.430 – 0.512
lớn hơn 0.3 nên tất cả biến này đều được giữ lại cho việc phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.5. Kết quả phân tích thang đo “Quy chuẩn chủ quan”
Ký hiệu Trung bình
thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến – tổng Alpha nếu loại bỏ biến Cronbach's Alpha: 0.704 QCCQ1 7.45 5.109 0.491 0.641 QCCQ2 7.44 5.163 0.534 0.619 QCCQ3 7.16 4.740 0.544 0.600 QCCQ4 7.00 4.769 0.413 0.700
Bảng 4. 10: Kết quả thang đo “Quy chuẩn chủ quan”
(Nguồn: Xử lí số liệu trên SPSS 20.0)
Thang đo Quy chuẩn chủ quan với 4 biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.704 lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến tổng nằm trong khoảng từ 0.413 - 0.544 lớn hơn 0.3 nên tất cả biến này đều được giữ lại cho việc phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.6. Kết quả phân tích thang đo “Điều kiện tài chính”
Ký hiệu Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến – tổng Alpha nếu loại bỏ biến Cronbach's Alpha: 0.679 DKTC1 7.00 4.402 0.410 0.679 DKTC2 7.12 3.978 0.560 0.580 DKTC3 7.28 4.138 0.582 0.571 DKTC4 7.30 4.696 0.386 0.689
Bảng 4. 11: . Kết quả thang đo “Điều kiện tài chính”
(Nguồn: Xử lí số liệu trên SPSS 20.0)
Thang đo Điều kiện tài chính với 4 biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.679 lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến tổng nằm trong khoảng từ 0.386 - 0.696
lớn hơn 0.3 nên tất cả biến này đều được giữ lại cho việc phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.7. Kết quả phân tích thang đo “Ý định khởi nghiệp”
Ký hiệu Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến – tổng Alpha nếu loại bỏ biến Cronbach's Alpha: 0.839 YDKN1 14.88 18.188 0.673 0.803 YDKN2 14.93 18.306 0.697 0.800 YDKN3 15.15 18.819 0.643 0.809 YDKN4 14.83 20.610 0.367 0.853 YDKD5 15.37 19.390 0.657 0.808 YDKD6 14.72 18.633 0.688 0.802 YDKN7 14.79 19.999 0.458 0.838
Bảng 4. 12: Kết quả thang đo “Ý định khởi nghiệp”
(Nguồn: Xử lí số liệu trên SPSS 20.0)
Thang đo ý định khởi nghiệp với 7 biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.839 lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến tổng nằm trong khoảng từ 0.367 – 0.697 lớn hơn 0.3 nên tất cả biến này đều được giữ lại cho việc phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.8. Kết quả phân tích thang đo “Cảm nhận sự khao khát”
Ký hiệu Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến – tổng
Alpha nếu loại bỏ biến Cronbach's Alpha: 0.887 CNKK1 9.46 11.325 0.724 0.863 CNKK2 9.48 11.366 0.733 0.861 CNKK3 9.30 10.769 0.783 0.849 CNKK4 9.37 10.528 0.794 0.846
CNKK5 8.98 11.278 0.611 0.891
Bảng 4. 13: Kết quả thang đo “Cảm nhận sự khao khát”
(Nguồn: Xử lí số liệu trên SPSS 20.0)
Thang đo cảm nhận sự khao khát với 5 biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.887 lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến tổng nằm trong khoảng từ 0.611 – 0.794 lớn hơn 0.3 nên tất cả biến này đều được giữ lại cho việc phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.3. Phân tích khám phá nhân tố EFA (Exploratory FactorAnalysis)
4.3.1. Phân tích nhân tố với các biến độc lập
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Sử dụng phương pháp kiểm định KMO (Kaiser- Meyer-Olkin) và Bartlett đểđo lường sự tương thích của mẫu khảo sát, nếu 0,5≤KMO<1 thì phân tích nhân tố phù hợp với các dữ liệu. Kiểm định Bartlett’s xem xét giả thuyết H(0): các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig.<0,05) thì các biến đó tương quan với nhau trong tổng thể. Giá trị Eigenvalue dùng để xác định số lượng nhân tố, chỉ những nhân tố có Eigenvalue >1 mới được giữ lại trong mô hình bởi những nhân tố này có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc. Khi tiến hành phân tích nhân tố, tác giả đã sử dụng phương pháp trích nhân tố (Extraction method) là Principal Components Analysis với phép xoay (Rotation) Varimax các biến có hệ số tải nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0,5 bị loại (Hair & ctg, 1998).
Theo Gerbing và Anderson (1998), thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50%.
Chỉ số KMO và kiểm định Bartlett’s
Chỉ số KMO 0.913
Kiểm định Bartlett's Thống kê Chi-bình phương
4088.418
Bậc tự do (df) 435