Trong phân tích EFA, rằng các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau phải thoả điều kiện trị số KMO (Kaiser-Meryer-Olkin) >=0,5 đây là trị số dùng để chỉ sự thích hợp của phân tích nhân tố, nếu trị số này <0,5 thì phân tích nhân tố không thích hợp (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Ngoài ra ta dùng kiểm định Bartlett’s test of sphericity để kiểm định giả thuyết là các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể, nói cách khác ma trận tương quan tổng thể là một ma trận đơn vị. Nếu giả thuyết này bị bác bỏ Sig<0,05 thì phân tích EFA là thích hợp (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Giá trị hội tụ, trọng số nhân tố >=0,5 sẽ được chấp nhận (Gerbing và Anderson, 1998) được trích trong (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2008, trang 25); Giá trị phân biệt, chênh lệch trọng số >0,3 (Nguyễn Đình Thọ, 2013, trang 420); Tổng phương sai trích (TVE), khi đánh giá EFA >=50% (Nguyễn Đình Thọ, 2013, trang 420) tổng này thể hiện các nhân số trích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường.
Như vậy, Về mặt ý nghĩa, các hệ số tải nhân tố (factor loading) phải lớn hơn 0,5. Các biến có hệ số tải bé hơn 0,5 cần phải được loại bỏ và chạy lại khi phân tích nhân tố. Xét trong cùng 1 dòng, chêch lệch giữa giá trị lớn nhất và giá trị lớn thứ nhì phải lớn hơn 0,3
- Kết quả phân tích nhân tố EFA lần 1: Biến NTASXH2 hệ số tải nhân tố nhóm 1, nhóm 2 <0,5, nhóm 3=0,567>0,5 giữ lại.
Biến TRTHONG5 hệ số tải nhân tố nhóm 1, 2. nhóm 4 và nhóm 5, <0,3 loại biến - Kết quả phân tích nhân tố EFA lần 2: Loại biến NTASXH2 do hiệu số hệ số tải nhân tố<0,3.
- Kết quả phân tích nhân tố EFA lần 3: (chi tiết xem Phụ lục 4)
Bảng 4.11 Kiểm định KMO và Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .845
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 3164.347
df 190
Sig. .000
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Kiểm định tính thích hợp của EFA: Hệ số KMO= 0,845, thỏa mãn điều kiện 0,5 < KMO < 1, phân tích nhân tố khám phá là thích hợp cho dữ liệu thực tế.
Kiểm định tương quan của các biến quan sát trong thước đo đại diện: kiểm định Bartlelt có mức ý nghĩa quan sát Sig = 0,000 < 0,05, các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.
Bảng 4.12 Tổng phương sai trích
Component Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings
Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 34.431 3.623 18.116 18.116 2 47.041 3.049 15.247 33.363 3 55.682 2.294 11.470 44.833 4 62.371 2.170 10.849 55.681 5 67.983 1.938 9.690 65.371 6 73.016 1.529 7.645 73.016 7 8 9 10 11 12
13 14 15 16 17 18 19 20
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố: chỉ số tổng phương sai trích TVE (cột Cumulative %) = 73,016 % > 50 %. Điều này chứng tỏ 73,016 % biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 6 nhân tố.
Bảng 4.13 Ma trận xoay các thành phần Nhân tố 1 2 3 4 5 6 NTASXH1 .277 .232 .658 NTASXH3 .836 NTASXH4 .833 THAIDO1 .758 .274 THAIDO2 .836 THAIDO3 .842 HBIET1 -.301 .758 HBIET2 .887 TRTHONG1 .215 .733 .305 TRTHONG2 .864 TRTHONG3 .271 .840 TRTHONG4 .355 .651 .219 .263 AHXH1 .264 .719 AHXH2 .338 .297 .678 AHXH3 .217 .338 .701 TNHAP1 .834 TNHAP2 .832 .262
TNHAP3 .729 .220 .246 .256
TNHAP4 .740 .334 .271
TNHAP5 .722 .370
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Các biến NTASXH3, NTASXH4, THAIDO2, THAIDO3, HBIET1, TRTHONG2, TNHAP1 có 1 hệ số tải nhân tố và > 0,5 tác giả thấy thỏa mãn điều kiện lý thuyết nên giữ lại.
Biến NTASXH1 hiệu số hệ số tải nhân tố 0,658- 0.232=0,426>0,3 thỏa mãn điều kiện
Tương tự các biến có từ 2 nhóm trong cùng 1 dòng hiệu số >=0,3 như:
THAIDO1=0,484, HBIET1=0,99, TRTHONG1=0,428, TRTHONG3=0,569,
TRTHONG4= 0,296 xấp xỉ =0,3 thỏa mãn điều kiện, AHXH1=4,55, AHXH2=3,4 AHXH3=0,363, TNHAP2=5,7, TNHAP3=0,473, TNHAP4=0,406, TNHAP5=3.352 tác giả chọn giữ lại không loại.
Như vậy sau khi loại biến qua 3 lần chạy SPSS, nhân tố EFA các biến trong còn lại trong 6 nhóm ta đặt tên các biến đại diện như sau:
NTASXH1, NTASXH3, NTASXH4 đặt là nhân tố Nhận thức ASXH (NTASXH). THAIDO1, THAIDO2, THAIDO3 đặt tên là nhân tố Thái độ (THAIDO).
HIEUBIET1, HIEUBIET2 đặt tên là nhân tố Hiểu biết về BHXH TN (HBIET). TRTHONG1, TRTHONG2, TRTHONG3, TRTHONG4 đặt tên là nhân tố Truyền thông (TTHONG).
AHXH1, AHXH2, AHXH3 đặt tên là nhân tố Ảnh hưởng xã hội (AHXH).
TNHAP1, TNHAP2, TNHAP3, TNHAP4, TNHAP5 đặt tên là nhân tố Thu nhập (TNHAP)
Kiểm định EFA cho biến phụ thuộc: Không được đưa biến phụ thuộc vào chung với biến đô ̣c lập để xử lý EFA cùng một lúc khi sử dụng phép quay vuông góc và sử dụng giá trị nhân tố do EFA tạo ra để phân tích tiếp theo (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Vì vậy , biến phụ thuộc kiểm dịnh cần đưa ra phân tích riêng biến YDINH kết quả như sau: (chi tiết xem Phụ lục 4)
Bảng 4.14 Kiểm định KMO và Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .747
Test of Sphericity df 6 Sig. .000 Bảng 4.15 Tổng phương sai trích Nhân tố
Extraction Sums of Squared Loadings % tích lũy 1 62.121 2 3 4
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Kiểm định tính thích hợp của EFA: Hệ số KMO= 0,747, thỏa mãn điều kiện: 0,5 < KMO < 1, phân tích nhân tố khám phá là thích hợp cho dữ liệu thực tế. Kiểm định tương quan của các biến quan sát trong thước đo đại diện: kiểm định Bartlelt có mức ý nghĩa quan sát Sig = 0,000 < 0,05, các biến quan sát (YDINH1,YDINH 2, YDINH3,YDINH4 có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện đặt tên là Ý định (YDINH).
Như vậy, từ mô hình lý thuyết ban đầu với 6 thang đo biến độc lập (25 biến quan sát ), 1 biến phụ thuộc( 4 biến) qua các kiểm định chất lượng Cronbach’s Alpha thang đo và các kiểm định của mô hình EFA, nghiên cứu nhận diện có 6 nhân tố đại diện cho các nhân tố ảnh hưởng đến ý định tham gia BHXH TN của người dân trên địa bàn tỉnh Tiền Giang với 20 biến quan sát của 5 nhân tố được sắp xếp lại khác với mô hình lý thuyết ban đầu.