Tiến hành phân tích nhân tố cho hai biến phụ thuộc Mức độ hài lòng chung về HTX bao gồm 4 biến quan sát. Kết quả phân tích EFA cho thấy:
- 4 biến quan sát đƣợc nhóm thành 1 nhân tố. Hệ số tải nhân tố (Factor loading) đều > 0.5 nên chúng có ý nghĩa thiết thực.
- Mỗi biến quan sát có sai biệt về hệ số tải nhân tố đều ≥ 0.3 nên đảm bảo sự phân biệt giữa các nhân tố.
- Hệ số KMO = 0.816 > 0.5 phân tích nhân tố là cần thiết cho dữ liệu.
- Thống kê Chi-square của Kiểm định Bartlett đạt giá trị mức ý nghĩa là 0.000. Do vậy, các biến quan sát có tƣơng quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Phƣơng sai trích đạt 68.488% thể hiện rằng 1 nhân tố rút ra giải thích đƣợc 68.488% biến thiên của dữ liệu nên thang đo rút ra đƣợc chấp nhận. Rút trích nhân tố với Eigenvalue > 1 đạt yêu cầu.
Bảng 4.4 Bảng kết quả phân tích EFA biến phụ thuộc
Component Matrixa Component 1 HL1 .824 HL2 .825 HL3 .818 HL4 .843
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. 1 components extracted.
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 2021)
Dựa vào kết quả phân tích EFA, các nhân tố rút trích ra của các giả thuyết nghiên cứu chính đều đạt yêu cầu. Do đó, mô hình nghiên cứu sau đánh gồm 8 biến độc lập: Sự tin cậy bên trong HTX, Sự tin cậy bên ngoài HTX, Mức độ tham gia HTX, Chính sách hỗ trợ nhà nước đối với HTX, Hiệu quả do tính qui mô của HTX, Hoạt động ban chủ nhiệm HTX, Lợi ích của xã viên tham gia hợp tác xã, Cải thiện
vấn đề thu nhập và việc làm và 1 biến phụ thuộc là Mức độ hài lòng chung về HTXđƣợc chấp nhận.