Phân tích EFA về động lực gồm 01 thành phần nghiên cứu với 3 biến quan sát. Kiểm định KMO và Barlett’s trong phân tích nhân tố với 3 biến quan sát có kết quả KMO=0.715 >0.5, Sig =0.000 (xem bảng 4.24, chi tiết phụ lục 5), qua đó bác bỏ giả thuyết trên, chứng tỏ phân tích nhân tố khám phá (EFA) thích hợp được sử dụng trong nghiên cứu này. Kết quả phân tích EFA cho thấy tất cả các quan sát thỏa mãn tính phân biệt và hội tụ. Tại mức giá trị Eigenvalue = 2.277 với phương pháp trích Principal Component Analysis, phép quay Varimax cho phép trích được 1 nhân tố từ biến quan sát và phương sai trích được là 75.884 % (>50%). Như vậy phương sai trích đạt yêu cầu (chi tiết phụ lục 5).
Bảng 4.27: Kết quả KMO và Bartlett’s sau khi phân tích EFA của biến phụ thuộc
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .715
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 275.708
df 3
Sig. .000
(Nguồn: Dữ liệu phân tích của tác giả trên SPSS 20.0)
Bảng 4.28: Bảng ma trận nhân tố Component Matrixa Component 1 HV1 .862 HV2 .853 HV3 .898
(Nguồn: Dữ liệu phân tích của tác giả trên SPSS 20.0)
Bảng 4.29: Bảng tổng phương sai trích
Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 2.277 75.884 75.884 2.277 75.884 75.884
2 .424 14.130 90.014
3 .300 9.986 100.000
4.5.3 Kết luận
Sau khi phân tích EFA cho các biến độc lập ta thấy sau tất cả các quan sát đều đạt yêu cầu độ tin cậy cần thiết với 3 thành phần.
Với biến phụ thuộc, sau khi phân tích EFA cho các biến phụ thuộc ta thấy 3 biến quan sát đều đạt độ tin cậy cần thiết, đạt yêu cầu của phân tích EFA với 1 thành phần.