3.3. Nghiờn cứu định lượng
3.3.1. Phương phỏp đ ỏnh giỏ độ tin cậy thang đo
Việc đỏnh giỏ sơ bộ độ tin cậy và cỏc giỏ trị của thang đo được thực hiện bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha và phõn tớch nhõn tố khỏm phỏ EFA (Exploratory factors Analysis) thụng qua phần mềm xử lý SPSS 20 để sàng lọc, loại bỏ cỏc biến quan sỏt khụng đỏp ứng tiờu chuẩn . Trong đú:
Cronbach Alpha là phộp kiểm định thống kờ về độ tin cậy của một thang đo, tức mức độ chặt chẽ (Khả năng giải thớch cho một nghiờn cứu) và tớnh nhất quỏn của tập hợp cỏc biến quan sỏt ( cỏc cõu hỏi) đo lường một khỏi niệm. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc [28,29] cựng nhiều nhà nghiờn cứu đều đồng ý rằng khi hệ số Cronbach Alpha cú giỏ trị là:
Cronbach Alpha Mức độ
0.6-0.7 Chấp nhận được ( Trong trường hợp nghiờn cứu hoàn toàn mới) 0.7-0.8 Chấp nhận được
0.8-0.9 Tốt
0.9-1 Chấp nhận được- Khụng tốt.
Tuy nhiờn, Cronbach alpha khụng cho biết biến nào nờn loại bỏ và biến nào nờn giữ lạị Bởi vậy bờn cạnh hệ số Cronbach Alpha, cỏc nhà nghiờn cứu cũn sử dụng hệ
số tương quan biến tổng (Item-Total Correlation) và những biến nào cú hệ số tương quan biến tổng < 0,3 sẽ bị loại bỏ (Hoàng Trọng, Chu nguyễn Mộng Ngọc, 2004). [28,29]
Song theo Nguyễn Đỡnh thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2011) [26] việc loại bỏ
hay khụng một biến quan sỏt khụng chỉ đơn thuần nhỡn vào con số thụng kờ mà cũn phải xem xột giỏ trị nội dung của khỏi niệm. Theo đú, trong trường hợp thang đo đỏp
đến ảnh hưởng đến giỏ trị nội dung (Cỏc biến quan sỏt cũn lại khụng cũn bao phủ đầy
đủ nội hàm của cỏc khỏi niệm) thỡ khụng nờn loại biến đú (Nguyễn Đỡnh Thọ; 2011).[26]
Phõn tớch nhõn tố khỏm phỏ (EFA) là thuộc nhúm phõn tớch đa biến phụ thuộc lẫn nhau, nghĩa là khụng cú biến phụ thuộc và biến độc lập mà dựa vào mối tương quan giữa cỏc biến, phương phỏp EFA được sử dụng phổ biến để đỏnh giỏ giỏ trị
thang đo (Tớnh đơn hướng, giỏ trị hội tụ và giỏ trị phõn biệt) hay rỳt gọn một tập biến. Trong nghiờn cứu này phõn tớch nhõn tố khỏm phỏ được sử dụng để túm tắt tập cỏc biến quan sỏt vào một số nhõn tố nhất định đo lường cỏc thuộc tớnh của cỏc khỏi niệm nghiờn cứụ Tiờu chuẩn ỏp dụng và chọn biến đối với phõn tớch nhõn tố khỏm phỏ EFA bao gồm:
(1) Tiờu chuẩn Barllet và hệ số KMO dựng để đỏnh giỏ sự thớch hợp của EFẠ Theo đú, giả thuyết Ho ( Cỏc biến khụng cú tương quan với nhau trong tổng thể ) bị
bỏc bỏ và do đú EFA được gọi là thớch hợp khi : 0,5<KMO<1 và Sig<0.05. Trường hợp KMO < 0.05 thỡ phõn tớch nhõn tố cú khả năng khụng tương thớch với dữ liệu nghiờn cứu
(2) Tiờu chuẩn rỳt trớch nhõn tố gồm hai chỉ số đú là: Engenvalue (Đại diện cho lượng biến thiờn được giải thớch bởi cỏc nhõn tố) và chỉ số Culmulative ( Tổng phương sai trớch cho biết phõn tớch nhõn tố giải thớch được bao nhiờu % và bao nhiờu % bị mất đi). Theo Gerbing và Anderson (1988), cỏc nhõn tố cú Engenvalue <1 sẽ
khụng cú tỏc dụng túm tắt thụng tin tốt hơn biến gốc ( biến tiềm ẩn trong cỏc thang đo trước khi EFA). Vỡ thế, cỏc nhõn tố chỉ được rỳt trớch tại Engenvalue >=1 và được chấp nhận khi tổng phương sai trớch >=50%. Tuy nhiờn trị số Engenvalue và phương sai trớch là bao nhiờu cũn phụ thuộc vào phương phỏp trớch và phộp xoay nhõn tố. Theo Gerbing và Anderson, phương phỏp trớch Principal Axis Factoring với phộp xoay Promax cú phương sai trớch bộ hơn song sẽ phản ỏnh cấu trỳc dữ liệu chớnh xỏc hơn phương phỏp trớch Princilap components với phộp xoay Varimax. Theo Nguyễn Đỡnh Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang (2007) [26], nếu sau phõn tớch EFA là phõn tớch hồi quy thỡ cú thể sử dụng phương phỏp trớch Principal components với phộp xoay Varimax cũn nếu sau EFA là phõn tớch nhõn tố khẳng định CFA và phõn tớch mụ hỡnh cấu trỳc tuyến tớnh SEM thỡ nờn sử dụng phương phỏp trớch Principal Axis Factoring với Phộp xoay Promax. Trong nghiờn cứu này nghiờn cứu sinh sử dụng phõn tớch nhõn tố khỏm phỏ và mụ hỡnh hồi quy bội do đú phương phỏp trớch Principal components và phộp xoay varimax được ỏp dụng.
(3) Tiờu chuẩn hệ số tải nhõn tố (Factor loadings) biểu thị tương quan đơn giữa cỏc biến với cỏc nhõn tố, dựng đểđỏnh giỏ ý nghĩa của EFẠ Theo Hair và cỏc cộng sự thỡ:
Factor loading í nghĩa
>0,3 í nghĩa tối thiếu >0,4 Quan trọng >0,5 Cú ý nghĩa thực tế
Trong trường hợp chọn tiờu chuẩn Factor loading > 0,3 thỡ cỡ mẫu ớt nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu là 100 thỡ nờn chọn tiờu chuẩn Factor Loading > 0,55, Nếu cỡ mẫu là 50 thỡ nờn chọn tiờu chuẩn Factor Loading > 0,75. Ngoài ra, trường hợp cỏc biến cú factor loading được trớch vào cỏc nhõn tố khỏc nhau mà chờnh lệch trọng số rất nhỏ
(Cỏc nhà nghiờn cứu thường khụng chấp nhận, 0,3), tức là khụng tạo nờn sự khỏc biệt
đểđại diện cho một nhõn tố, thỡ biến đú cũng bị loại và cỏc biến cũn lại sẽđược nhúm vào nhõn tố tương ứng đó được rỳt trớch trờn ma trận mẫu (Patten Matrix)
Tuy nhiờn cũng giống như trong phõn tớch Cronbach Alpha, việc loại bỏ hay khụng một biết quan sỏt khụng chỉ đơn thuần nhỡn vào con số thống kế mà cũn phải xem xột giỏ trị nội dung của biến đú. Trường hợp biến số cú trọng số Factor loading thấp hoặc được trớch vào cỏc nhõn tố khỏc nhau mà chờnh lệch trọng số rất thấp nhưng cú đúng gúp quan trọng vào giỏ trị nội dung của khỏi niệm mà nú đo lường thỡ khụng nhất thiết phải loại bỏ biến đú.