6. Tổng quan về tình hình nghiên cứu liên quan đến đề tài
4.2 XỬ LÝ, PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Mô hình nghiên cứu gồm 6 nhân tố. Trong đó có 28 biến độc lập và 3 biến phụ thuộc, các thang đo này được đánh giá thông qua phương pháp độ tin cậy thang đo Cronbach’s alpha và phân tích dữ liệu theo phương pháp EFA để thang đo tốt nhất cho nghiên cứu này với dữ liệu thu thập từ nghiên cứu chính thức.
Hệ số Cronbach’s alpha được sử dụng trước để loại bỏ các biến rác. Theo đó, các biến quan sát có hệ số tương quan biến- tổng (item-total corelation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn thang đo khi Cronbach’s alpha từ 0.6 trở lên.
Sau khi đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA để tìm thang đo tốt nhất cho nghiên cứu và nhân tố mới (nếu có) với các tiêu chuẩn:
- Hệ số KMO (Kaiser- Mayer- Olkin) phải có giá trị trong khoảng 0.5 đến 1 thì phân tích nhân tố mới thích hợp. Mức ý nghĩa kiểm định Bartlett là Sig phải nhỏ hơn hoặc bằng 0.05 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2005).
- Hệ số tải nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0.5.
- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50%, ngoài ra đạt độ giá trị và ý nghĩa nội dung.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal component với phép quay Varimax, điểm dừng khi trích nhân tố Eigenvalue lớn hơn 1. Phân tích nhân tố được dùng để xây dựng thang đo lường các khía cạnh khác nhau của khái niệm nghiên cứu, kiểm tra đơn khía cạnh của thang đo lường (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2005). Như vậy, phân tích nhân tố vừa giúp rút gọn tập hợp nhiều biến quan sát thành một số biến tương đối ít đồng thời kiểm tra độ tin cậy của các biến trong cùng một thang đo.