Kiểm định độ tin cậy của thang đo được đánh giá qua hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng kiểm định thang đo lường tương quan giữa các cặp biến quan sát.
Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng Croncbach’s Alpha từ 0.8 đến gần 1 thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được và từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu. (Hoàng Trọng - Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Việc kiểm định độ tin cậy thang đo có thể được xác định nhờ hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Tổng Correclation) nhằm loại bỏ các biến rác khỏi thang đo lường. Hệ số tương quan biến tổng là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, do đó hệ số này càng cao thì sự tương quan của biến này với các biến khác trong nhóm càng cao. Theo Nunnally
& Burnstein (1994) các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 được coi là biến rác.
3.3.3 Phân tích yếu tố khám phá EFA
Là kỹ thuật phân tích rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát thành một số yếu tố ít hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin và ý nghĩa thống kê của tập biến ban đầu.
Mô hình phân tích yếu tố EFA được cho là phù hợp khi các tiêu chuẩn sau đây được thỏa điều kiện
- Hệ số tải yếu tố (Factor Loadings) là hệ số tương quan đơn giữa các biến và các yếu tố. Hệ số tải yếu tố lớn hơn 0.3 được cho là phù hợp.
- Tính thích hợp của EFA (Kaiser – Meyer – Oklin) là chỉ số dùng xem xét sự thích hợp của phân tích yếu tố nếu 0.5 ≤ KMO ≤ 1 có ý nghĩa phân tích yếu tố là thích hợp.
- Kiểm định Bartlett (Bartlett”Test of Spherieity) kiểm định giả thuyết Ho (các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể). Ý nghĩa kiểm định Bartlett cho biết nếu bác bỏ giả thuyết Ho đại lượng Chi –Square lớn, ý nghĩa thống kê nhỏ hơn 0.05 thì phân tích yếu tố là thích hợp, còn nếu chưa có cơ sở bác bỏ giả thuyết Ho đại lượng Chi –Square nhỏ, ý nghĩa thống kê lớn hơn 0.05 thì phân tích yếu tố có khả năng không thích hợp.
- Phương sai cộng dồn (cumulative of variance) là phần trăm phương sai toàn bộ được trích bởi các yếu tố, nghĩa là coi biến thiên 100% thì giá trị này cho biến phân tích yếu tố cô đọng được bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu %. Tiêu chuẩn để chấp nhận phân tích yếu tố có phương sai cộng dồn lớn hơn 50% với Eigenvalue phải lớn hơn 1.
Phân tích EFA sẽ kiểm tra và xác định lại các nhóm biến trong mô hình nghiên cứu. Các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.4 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50%. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp trích yếu tố, phép quay Varimax và điểm dừng khi chỉ số Eigenvalue bằng 1.
Sau khi rút gọn được các biến yếu tố mới (Fi) từ một tập biến quan sát, các biến Fi này được đưa vào phân tích tiếp theo như tương quan và hồi quy, kiểm định Independent – Sample T-test, kiểm định One-Way Anova.
Vì vậy, đối với nghiên cứu này thì các biến có hệ số tương quan biến tổng (item-Tổng correlation) nhỏ hơn 0.3 và thành phần thang đo có hệ số Croncbach Alpha nhỏ hơn 0.6 được xem xét loại.