7. Tổng quan về tài liệu nghiên cứ u
3.2. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ
Sau khi phân tắch CronbachỖs Alpha, hệ số tin cậy của các nhóm biến
ựạt khá cao và ựều lớn hơn 0.6, các hệ số tương quan biến - tổng ựều lớn hơn 0.3, vì vậy tất cả các biến ựược chấp nhận. Do ựó, 24 biến ựược ựưa vào
ựể phân tắch nhân tố. Phân tắch nhân tố nhằm nhóm gọn các biến quan sát ban
ựầu thành những nhân tố mới có ý nghĩa, ựồng thời phát hiện cấu trúc tiềm ẩn giữa các khái niệm nghiên cứu (nhân tố ban ựầu) theo dữ liệu thực tế nhằm hình thành những nhân tố mới có ý nghĩa sát với thực tế nghiên cứu.
đầu tiên, thực hiện hai kiểm ựịnh là ỘKMO and Bartlett's TestỢ. Kết quả
chứng tỏ là việc sử dụng phân tắch nhân tố trong trường hợp là thắch hợp (KMO từ 0.5 ựến 1, và Sig. =0.000). Phân tắch nhân tố cho tất cả mọi biến trong mô hình ựược thực hiện với phương pháp rút trắch nhân tố là ỘPrincipal componentỢ và phương pháp xoay là ỘVarimaxỢ, phép xoay vuông góc ựược lựa chọn nhằm mục ựắch trắch tối ựa % phương sai của các biến quan sát ban
ựầu và làm gọn các biến quan sát (Hair và ctg, 2010). Còn tiêu chuẩn rút trắch là Eigenvalues > 1 nhằm ựảm bảo mỗi nhân tố hình thành có thể giải thắch tối thiểu biến thiên trọn vẹn của một biến quan sát (Hair và ctg, 2010).
Tiêu chuẩn chọn biến cho nhân tốựảm bảo một sốựiều kiện sau:
-đảm bảo hệ số trắch phương sai trong tổng thể các biến (Communality) >0.50,
-Tối thiểu các biến có hệ số tải chéo lên nhiều nhân tố (khoảng cách ựộ
lớn của hệ số tải giữa hai nhân tố <0.30) (Nguyễn đình Thọ, 2010).
Tuy nhiên, việc xác ựịnh biến loại bỏ hay không còn phụ thuộc vào mức ý nghĩa của biến quan sát ựó trong mô hình, số biến trong cùng một cấu trúc tiềm ẩn nhằm ựảm bảo các cấu trúc biến tiềm ẩn sau khi hình thành có ý nghĩa về mặt thực tiễn và khái niệm lý thuyết (Hair và ctg, 2010).