CHƢƠNG 3 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.5.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phƣơng pháp EFA) là một phƣơng pháp thống kê đƣợc sử dụng để thu nhỏ và rút gọn một tập gồm nhiều biến đo lƣờng phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn (gọi là các nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair et al., 2009). Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát. Mỗi một biến quan sát sẽ đƣợc tính một tỷ số gọi là hệ số tải nhân tố (factor loading). Hệ số này cho biết đƣợc mỗi biến đo lƣờng sẽ đƣợc xếp theo những nhân tố nào.
Theo Hair & ctg (1998), factor loading (hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:
- Factor loading > 0.3 đƣợc xem là đạt mức tối thiểu. - Factor loading > 0.4 đƣợc xem là quan trọng.
- Factor loading > 0.5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn.
Tiêu chuẩn đánh giá: Hệ số tải nhân tố phải ≥ 0,5 để đảm bảo ý nghĩa thiết thực của EFA. Tiêu chuẩn chọn mức giá trị hệ số tải nhân tố: với cỡ mẫu khoảng 100 thì hệ số tải nhân tố nên lớn hơn 0.55 (Nguyễn Đình Thọ, 2011, Hair, Anderson, Tatham và Black; 2008).
Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu: - Kiểm định tính thích hợp của EFA: hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin, dùng để
xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố) phải có giá trị lớn (0,5<KMO<1) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp. Nếu nhƣ hệ số KMO<0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu. Khi KMO thỏa 0,5<KMO<1 thì phân tích nhân tố phù hợp dữ liệu thực tế. (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Ngọc, 2005)
- Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố: phần trăm phƣơng sai tồn bộ (Percentage of variance, dùng để giải thích phần trăm biến thiên của các biến quan sát) phải lớn hơn hoặc bằng 50%.
- Giá trị Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố lớn hơn hoặc bằng 1. (Gerbing & Anderson, 1988)
- Kiểm định tƣơng quan sử dụng kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê: dùng để xem xét giả thuyết các biến khơng có tƣơng quan trong thang đo. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Significane, Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tƣơng quan tuyến tính với nhân tố đại diện.