đào tạo ngành kinh tế tại Trương Đại Học Đồng Tháp
Sau khi thực hiện giai đoạn phân tích hệ số Cronbach’s Alpha, bước kế tiếp tác giả
sử dụng kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ
liệu, cũng nhưđể tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Khi phân tích nhân tố khám phá EFA đối với thang đo chất lượng dịch vụ đào tạo ngành kinh tế, tác giả đã sử dụng phương pháp rút trích nhân tố “Principle Axis Factoring” với phép xoay nhân tố là “Promax”(Phương pháp PCA – Principal Component Analysis, cùng với phép quay vuông gốc, thường là Varimax (Kaiser, 1958) được sử dụng khi chúng ta muốn trích được nhiều phương sai từ các biến đo lường với số lượng thành phần nhỏ nhất để phục vụ cho mục tiêu dự báo tiếp theo (Dunteman 1989; Hair & ctg 2006). Đối với phương pháp CFM – Common Factor Model, chẳng hạn phương pháp PAF – Principal Axis Factoring với phép quay không vuông gốc thường là Promax (Hendrickson & White 1964) phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn PCA (Gerbing & Anderson 1988) vì vậy phương pháp CFM thường được sử dụng để đánh giá thang đo lường). Trong ma trận xoay nhân tố
(Pattern Matrix), tác giả chú ý đến có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) - biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Nguyên tắc loại biến là những biến nào có
lục 8, ta thấy có rất nhiều hệ số tải nhân tố (Factor Loading) < 0,50. Tuy nhiên, ở biến quan sát “Huuhinh14” thuộc nhóm nhân tố 1 có hệ số tải nhất tố lớn nhất là 0,245 và nhỏ hơn 0,50 nhất so với các biến quan sát khác có hệ số tải nhân tố < 0,50 nên biến quan sát “Huuhinh14” sẽ bị loại đầu tiên. Sau đó, tiến hành phân tích EFA lại và loại dần những biến quan sát có hệ số tải nhân tố lớn nhất ở mỗi dòng và nhỏ hơn 0,50 nhất so với các biến quan sát khác có hệ số tải nhân tố < 0,50.
Sau 24 lần phân tích EFA và loại dần các biến quan sát có hệ số tải nhân tố < 0,50 ra khỏi các nhân tố. Tác giả thu được kết quả phân tích EFA cuối cùng và được trình bày ở bảng 4.9. Tổng số nhân tố được rút trích là 6 nhân tố. Trong đó, nhân tố 1 bao gồm 5 biến quan sát; nhân tố 2 bao gồm 4 biến quan sát; nhân tố 3 bao gồm 3 biến quan sát; nhân tố 4 bao gồm 4 biến quan sát; nhân tố 5 bao gồm 2 biến quan sát và nhân tố 6 bao gồm 2 biến quan sát.
Kết quả EFA lần cuối cùng có hệ số KMO = 0,865 (trong bảng 4.10) điều này chứng tỏa việc phân tích nhân tố khám phá EFA đối với thang đo chất lượng dịch vụ
là phù hợp (0,50 ≤ KMO ≤ 1 ).
Kiểm định Bartlett để xem xét giả thuyết H0: mức độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể. Tác giả thấy rằng trong bảng 4.10, giá trị Sig = 0,000 < 0,05 ta bác bỏ giả thuyết H0 là các biến có mối tương quan bằng không trong tổng thể mà chấp nhận giá thuyết là các biến có mối tương quan với nhau trong tổng thể
với mức ý nghĩa 5%. Ngoài ra, trong bảng 4.11 giá trị tổng phương sai trích là 54,531% ≥ 50%, điều này nói lên rằng số nhân tố rút trích ra giải thích được 54,531 % sự biến thiên của tập quan sát/dữ liệu.
Bảng 4.8: Ma trận nhân tốđã xoay khi phân tích EFA - lần cuối cùng FACTOR 1 2 3 4 5 6 Nangluc1 0,764 Dapung1 0,760 Dapung2 0,724 Camthong5 0,687 Nangluc2 0,613 Tincay5 0,819 Tincay4 0,704 Tincay1 0,569 Huuhinh13 0,555 Nangluc4 0,712 Nangluc5 0,688 Nangluc6 0,597 Huuhinh3 0,646 Huuhinh2 0,569 Huuhinh1 0,527 Huuhinh11 0,524 Huuhinh5 0,892 Huuhinh4 0,825 Tincay9 0,845 Tincay8 0,719 (Nguồn: Tổng hợp từ kết quả xử lý SPSS – Phụ lục 9)
Bảng 4.9: Chỉ số KMO và kiểm định Bartlett đối với thang đo chất lượng đào tạo KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. 0,865
Approx, Chi-Square 2800,250
Df 190
Bartlett's Test of Sphericity
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả xử lý SPSS – Phụ lục 9)
Bảng 4.10: Nhân tố và phương sai trích – thang đo chất lượng đào tạo Total Variance Explained
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings a
Factor Total Variance % of
Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total 1 6,727 33,637 33,637 6,299 31,493 31,493 4,938 2 1,732 8,659 42,296 1,371 6,853 38,346 4,740 3 1,616 8,079 50,375 1,081 5,406 43,752 3,956 4 1,222 6,110 56,484 0,828 4,139 47,892 2,817 5 1,121 5,603 62,088 0,718 3,589 51,480 2,734 6 1,072 5,362 67,449 0,610 3,051 54,531 3,115 7 0,813 4,066 71,516 8 0,766 3,829 75,344 9 0,637 3,184 78,528 10 0,565 2,826 81,354 11 0,552 2,762 84,116 12 0,489 2,445 86,561 13 0,452 2,260 88,821 14 0,432 2,158 90,979 15 0,372 1,861 92,840 16 0,352 1,758 94,598 17 0,310 1,551 96,148 18 0,287 1,435 97,583 19 0,265 1,324 98,907 20 0,219 1,093 100,000 Extraction Method: Principal Axis Factoring.
Bảng 4.11: Đặt tên nhân tố
NHÂN
TỐ KÝ HIỆU BIẾN QUAN SÁT TÊN NHÂN TỐ
Nangluc1 Nhân viên luôn lịch sự, hòa nhã với sinh viên
Dapung1 Nhân viên nhà trđỡ sinh viên ường luôn sẵn lòng giúp Dapung2 Nhân viên thyêu cầu của sinh viên ực hiện nhanh chóng các Camthong5 Nhân viên rất ân cần với sinh viên 1
Nangluc2 Nhân viên có trình nghiệp vụ cao độ chuyên môn
Nhân viên
Tincay5 Bạn luôn tin tưởng nội dung chương trình đào tạo phù hợp với nhu cầu xã hội Tincay4 Btrình ạn luôn tin tđào tạo luôn ưởng nđượội dung chc cập nhậươt ng Tincay1 Nhà trsinh viên ường thực hiện đúng cam kết trước 2
Huhinh13 Tác phong giảng viên rất chuẩn mực
Sự tin tưởng vào nhà trường
Nangluc4 Giảng viên có kiến thức chuyên môn vững chắc
Nangluc5 Giảng viên có phương pháp giảng dạy tốt 3
Nangluc6 Giquảảng viên có kỹ năng giảng dạy hiệu
Giảng viên
Huuhinh3 Phòng học đảm bảo đủ ánh sáng Huuhinh2 Phòng học đảm bảo đủ chỗ ngồi Huuhinh1 Cơ sở vật chất của nhà trường khang
trang 4
Huuhinh11 Khuôn viên nhà trường đẹp
Cơ sở vật chất - Trang thiết bị
Huuhinh4 Thư viện của trường được trang bị nhiều
đầu sách chuyên ngành 5
Huuhinh5 tài liThư việu tham khện của trườảo liên quan ng được trang bđến ngành ị nhiều học của sinh viên
Thư viện
Tincay8 Giviên ảng viên hiểu rõ năng lực của sinh 6
Tincay9 Gicủa sinh viên ảng viên hiểu rõ những mong muốn
Sự thấu hiểu của giảng viên