Trong phân tích nhân tố EFA, khi sử dụng phép quay vuông góc thì không được đưa biển phụ thuộc vào chung với biến độc lập vào cùng lúc để thực hiện EFA. Bởi khi sử dụng phép quay vuông gốc, các nhân tố phải không có mối tương quan với nhau, nghĩa là không có sự định nghĩa độc lập với phụ thuộc (Nguyễn Đình Thọ, 2013) [14]. Do vậy, nếu chúng ta sử dụng phép quay Varimax hay bất kỳ phép quay vuông góc nào thì cần phân tích EFA riêng giữa độc lập và phụ thuộc, không được đưa tất cả 2 nhóm biến này vào phân tích chung 1 lần.
Bảng 4.23 Kiểm định KMO và Bartlett
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Bảng 4.24 Tổng phƣơng sai trích
.761
Approx. Chi-Square 335.582
df 6
Sig. 0
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
Bartlett's Test of Sphericity
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance
1 2.527 63.172 63.172 2.527 63.172
2 .767 19.163 82.335
3 .387 9.679 92.014
4 .319 7.986 100.000
Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Bảng 4.25 Ma trận xoay các thành phần
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS của tác giả
Kết quả phân tích EFA biến phụ thuộc cho thấy, hệ số KMO = 0.761, thỏa mãn điều kiện 0.5 < KMO < 1 và phương sai trích tích lũy được là 63.0172% (> 50%), các hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5=> Thang đo đạt yêu cầu. Các biến đo lường thành phần Ý định đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo. Biến phụ thuộc sẽ nhận giá trị trung bình của các biến quan sát tương ứng để sử dụng cho các phân tích tiếp theo.