7. Kết cấu của luận văn
2.4.3. Phân tích nhântố khám phá EFA (Exploratory Factor
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) được sử dung để đánh giá độ giá trị của thang đo.
Cronbach’s Alpha chỉ dùng đểđ ánh giá độ tin cậy thang đo,vấn đề tiếp theo là thang đo phải được đánh giá giá trị của nó. Hai giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tu và giá trị phân biệt. Phương pháp EFA giúp chúng ta đánh giá hai giá trị này.
Sau khi loại các biến có độ tin cậy thấp, các biến còn lại sẽ tiếp tuc được sử dung để tiến hành phân tích nhântố. Phương pháp EFA dùng để rút gọn một tập kbiến quan sát thành một tập F(F <k) các nhân tố có ý nghĩa hơn.
Cơ sở của việc rút gọn này là dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát).
Chỉ tiêu được dùng đểxem xét sự thích hợp của phương pháp phân tích nhân tố là kết quả phân tích KMO, là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa 2 biến Xi và Xj với độ lớn của hệ số tương quan riêng phần của chúng(Norusis,1994). Kaiser(1974) đề nghị KMO>0,90: rất tốt; 0,9>KMO>0,80: tốt; 0,8>KMO>0,70: được; 0,7>KMO>0,60: tạm được; 0,6>KMO>0,50: xấu; và KMO<0,5: không thể chấp nhận (Nguyễn Đình Thọ, 2011, tr.397). Phương pháp trích hệ số sử dung là principalaxisfactoring với phép quay promax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue=1. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích> 50%.Các biến nào có Factor loading nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại(Hairetal,2006) vì biến này thật sự không đo lường khái niệm chúng ta cần đo lường (Nguyễn ĐìnhThọ, 2011tr.402). Các kết quả này sẽ được sử dung để hiệu chỉnh mô hình và các giả thuyết nghiên cứu. Quá trình hiệu chỉnh mô hình và các giả thuyết nghiên cứu sẽ được trình bày bước tiếp theo.