Kết quả của quá trình khảo sát định tính, đề tài xây dựng được một bộ thang đo có điều chỉnh, bộ thang đo này được sử dụng để thu thập dữ liệu. Dữ liệu sau đó được dùng để đánh giá chất lượng của bộ thang đo. Khi đánh giá chất lượng thang đo có hai vấn đề cần phải đánh giá là: Độ tin cậy và tính giá trị.
- Độ tin cậy: Được đo lường bằng hệ số Cronbach Alpha.
Một thang đo được coi là có giá trị khi chúng đo lường đúng cái cần đo, nghĩa là phương pháp đo lường đó không có sự sai lệch mang tính hệ thống và sai lệch ngẫu nhiên, được cụ thể bằng việc đo đi đo lại nhiều lần cùng một sự việc sẽ cho ra kết quả ổn định (trong đó có chấp nhận một sai số hợp lý). Một thang đo có độ tin cậy cao khi thang đo đó có hệ số Cronbach Alpha ≥ 0.6. Đồng thời các biến phải có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) ≥ 0.3 (Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Tính giá trị: Đo bằng phương pháp phân tích yếu tố khám phá EFA
(Exploratory Factor Analysis). Tính giá trị có hai loại:
+ Giá trị hội tụ: Thể hiện qua phần trăm phương sai trích được và trọng số yếu
tố. Cụ thể, trọng số yếu tố của biến Xi phải có giá trị cao trên yếu tố mà Xi là biến đo lường và thấp trên các yếu tố khác mà Xi không có nghĩa vụ đo lường.
+ Giá trị phân biệt: Thể hiện qua số lượng nhân tố rút ra phù hợp với giả thuyết
ban đầu hay không, đồng thời số lượng các nhân tố đảm bảo lý thuyết nhưng các biến bên trong cũng phải đảm bảo đúng vị trí so với lý thuyết.
+ Kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tố với dữ liệu của mẫu thông qua giá trị thống kê Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
+ Số lượng nhân tố: Số lượng nhân tố được xác định dựa vào chỉ số eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser chỉ những nhân tố nào có eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích. Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc, vì sau khi chuẩn hóa mỗi biến gốc có phương sai là 1 (Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
+ Phương sai trích (variance explained criteria): Tổng phương sai trích phải lớn hơn 50% (Nunnally & Bernstein, 1994, trích từ Nguyễn Thị Mai Trang & Nguyễn Đình Thọ, 2009).
+ Độ giá trị hội tụ: Để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số chuyển tải yếu tố (factor loading – còn gọi là trọng số nhân tố) lớn nhất của mỗi biến quan sát phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 (Hair &ctg, 1998)