tích nhân tố hồi quy khám phá (EFA)
3.2.2.1 Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s alpha được sử dụng để loại bỏ biến rác trước khi tiến hành phân tích nhân tố. Kiểm định độ tin cậy của các thang đo các thành phần môi trường kiểm soát, đánh giá rủi ro, các thủ tục kiểm soát, thông tin và truyền thông, giám sát dựa vào hệ số kiểm định Cronbach’s Alpha. Hệ số Cronbach alpha nằm trong khoảng [0; 1]. Cronbach alpha càng cao càng tốt (thang đo có độ tin cậy càng cao), tuy nhiên hệ số Cronbach alpha quá lớn (α > 0,95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có sự khác biệt gì nhau , nghĩa là chúng cùng đo lường một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Một thang đo có độ tin cậy tốt khi Cronbach alpha biến thiên trong khoảng [0,70 - 0,80]. Nếu Cronbach alpha > hoặc = 0,60 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt tin cậy (Nunnally và Bernstein, 1994 dẫn theo Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Khi xem xét kiểm tra từng biến đo lường, chúng ta sử dụng hệ số tương quan biến tổng (Corrected item – total correlation). Các biến có hệ số tương quan tổng - biến (Corrected item – total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại (Nunnally và Bernstein, 1994). Như vậy, một số điều kiện cần quan tâm khi kiểm định thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha bao gồm:
(1) Hệ số tương quan biến – tổng (Corrected item – total correlation) > 0,3; (2) Hệ số Cronbach Alpha: 0,60 ≤ Cronbach Alpha ≤ 0,95.
Khi một biến không thỏa điều kiện hệ số tương quan biến – tổng (Corrected item – total correlation) > 0,3 hoặc hệ số Cronbach Alpha tăng lên khi loại nó khỏi thang đo
thì xem xét giá trị nội dung của biến để quyết định có loại bỏ biến này khỏi thang đo hay không.
Kết quả kiểm định Cronbach Alpha ở phụ lục 2 cho thấy tất cả các thang đo đều đạt yêu cầu về độ tin cậy, thang đo môi trường kiểm soát có Cronbach Alpha là 0,930; thang đo đánh giá rủi ro có Cronbach Alpha là 0,835; thang đo các thủ tục kiểm soát có Cronbach Alpha là 0,870; thang đo thông tin và truyền thông có Cronbach Alpha là 0,925 thang đo giám sát có Cronbach’s Alpha là 0,854.
Có thể thấy rằng:
- Hệ số Cronbach Alpha đều nằm trong khoảng [0,60;0,95], thang đo có độ tin cậy cao, có sự khác biệt giữa các biến, không xảy ra hiện tượng trùng lắp trong đo lường.
- Các hệ số tương quan biến – tổng của thang đo đều lớn hơn hoặc bằng 0,3, về mặt ý nghĩa thống kê, các biến đo lường tương quan chặt chẽ với nhau, các biến đạt yêu cầu, không bị loại bỏ.
3.2.2.2 Phân tích nhân tố hồi quy khám phá EFA
Sau khi được kiểm định thang đo bằng Cronbach’s Alpha, các nhân tố sẽ tiếp tục được đưa vào phân tích khám phá nhân tố (EFA). Phân tích nhân tố sẽ giúp nhà nghiên cứu rút ra được những nhân tố tiềm ẩn từ một tập hợp các biến quan sát nhỏ hơn, có ý nghĩa hơn. Một số tiêu chuẩn áp dụng khi phân tích EFA trong nghiên cứu như sau:
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). Theo đó trị số của KMO lớn hơn 0,5 thì phân tích nhân tố là thích hợp (Garson, 2002), ngược lại nếu trị số KMO nhỏ hơn 0,5 thì áp dụng phân tích nhân tố không thích hợp với dữ liệu đang có. Số lượng nhân tố: được xác định dựa vào chỉ số Eigenvalue đại diện cho phần
nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu (Garson, 2002).
Phương sai trích (variance explained criteria): tổng phương sai trích phải lớn hơn 50% (Hair và cộng sự, 1998).
Độ giá trị hội tụ: để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa các biến và hệ số tải nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 trong một nhân tố (Gerbing & Anderson, 1988).
Phương pháp trích hệ số yếu tố Principle components với phép xoay Varimax để đảm bảo số lượng nhân tố là bé nhất (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kết quả phân tích ở phụ lục 3cho thấy hệ số KMO = 0,749 > 0,5; kiểm định Bartlett có p-value bằng 0,000 < 0,05; phương sai trích bằng 72,409% > 50%; các hệ số factor loading đều lớn hơn 0,5; các biến quan sát hình thành 5 nhân tố. Như vậy các tiêu chuẩn khi sử dụng dữ liệu phân tích khám phá nhân tố đều phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu.