6. Tổng quan tài liệu nghiên cứ u
2.4.2. Phân tích nhân tố EFA
Phân tích nhân tố EFA được dùng đến trong trường hợp mối quan hệ
giữa các biến quan sát và biến tiềm ẩn là không rõ ràng hay không chắc chắn. Phân tích EFA theo đó được tiến hành theo kiểu khám phá để xác định xem phạm vi, mức độ quan hệ giữa các biến quan sát và các nhân tố cơ sở như thế
nào, làm nền tảng cho một tập hợp các phép đo để rút gọn hay giảm bớt số
biến quan sát tải lên các nhân tố cơ sở. Khi phân tích EFA cần quan tâm đến những chỉ tiêu sau:
+ Thứ nhất là tiêu chuẩn là hệ số tải nhân tố Factor loading, theo Hair & ctg (1998), Factor loading là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading >0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, factor loading > 0.4
được xem là quan trọng, >=0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Nếu chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.3 thì cỡ mẫu ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.55. Như vậy, cỡ mẫu trong
nghiên cứu này là …thì chọn biến quan sát có factor loading … đạt yêu cầu. + Thứ hai, tổng phương sai trích >=50% (Gerbing & Anderson, 1988). + Thứ ba, xem xét trị số KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5<=KMO=<1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (sig<0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Trọng & Ngọc, 2008)
+ Thứ tư, dựa vào Eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue > 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích. Đại lượng Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Nhân tố nào có Eigenvalue < 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn biến gốc.