đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến- tổng hiệu chỉnh
Giá trị Cronbach Alpha nếu loại biến
TTNN1 9,8876 3,146 0,667 0,819
TTNN2 10,3146 3,423 0,720 0,793
TTNN3 9,9101 3,515 0,677 0,811
TTNN4 9,7303 3,404 0,690 0,804
Giá trị Cronbach Alpha thang đo Thị trƣờng nƣớc ngoài = 0,847
(Nguồn: kết quả khảo sát, 2017)
3.3.3.8 Thang đo Vai trị của hiệp hội
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo Vai trị của Hiệp hộithông qua hệ số Cronbach‟s Alpha đƣợc trình bày trong bảng 3.9 cho thấy: tất cả các biến quan sát đều thỏa mãn các chỉ tiêu đánh giá trong phân tích độ tin cậy thơng quan hệ số Cronbach‟s Alpha .
Bảng 3.9 Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo Vai trị của hiệp hội Trung bình thang Trung bình thang
đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến- tổng hiệu chỉnh
Giá trị Cronbach Alpha nếu loại biến
HH1 11,6404 4,733 0,722 0,822
HH2 11,7753 5,131 0,609 0,851
HH3 11,7753 5,017 0,728 0,822
HH4 11,5618 5,067 0,680 0,833
HH5 11,8090 4,974 0,668 0,836
Giá trị Cronbach Alpha thang đo Vai trò của hiệp hội = 0,862
Kết luận: Trong 36 biến quan sát dùng để đo lƣờng 08 khái niệm nghiên cứu
(kết quả xuất khẩu và các yếu tố tác động đến kết quả xuất khẩu) thì có 02 biến bị loại (CLM5 và TTTN1) do có hệ số tƣơng quan biến với tổng nhỏ hơn 0,3; còn 34 biến quan sát còn lại đều thỏa mãn các chỉ tiêu đánh giá trong phân tích độ tin cậy của các thang đo thông qua hệ số Cronbach‟s Alpha. Do vậy, tất cả 34 biến quan sát này đều đƣợc sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá ở mục tiếp theo.
3.3.3.9 Về kết quả phân tích nhân tố khám phá (Exploratary Factor Analysis)
Các chỉ tiêu đƣợc sử dụng để đánh giá các thang đo trong phân tích EFA: (i) Tính tích hợp của mơ hình EFA so với dữ liệu thu thập từ thị trƣờng
Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) đƣợc sử dụng để đánh giá tính tích hợp của mơ hình EFA với dữ liệu thu thập từ thị trƣờng.
Hệ số KMO thỏa điều kiện: 0,5< KMO < 1 thì phân tích nhân tố khám phá đƣợc xem là phù hợp với dữ liệu thị trƣờng (Hair và cộng sự, 2006).
(ii) Tính tƣơng quan của các biến quan sát trong thƣớc đo đại diện
Kiểm định Bartlett đƣợc sử dụng để đánh giá các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong một thang đo (nhân tố). Khi mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett nhỏ hơn 0,05 (Sig < 0,05) thì các biến quan sát có tƣơng quan tuyến tính với nhân tố đại diện (Hair và cộng sự, 2006).
(iii) Trọng số của các biến quan sát
Trọng số của các biến quan sát (Factor Loading) cần phải lớn 0,40 (Gerbing và Anderson, 1988).
(iv) Mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố
Phƣơng sai trích (% Cumulative Variance) đƣợc sử dụng để đánh giá mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố. Để đạt đƣợc mức độ giải thích thì phương sai trích cần phải lớn hơn 50% và Eigenvalue phải có giá trị lớn hơn 1 (Gerbing và Anderson, 1988).
69
Trong nghiên cứu của mình, tác giả sử dụng phƣơng pháp trích Principal Components với phép xoay Varimax để thực hiện phân tích EFA.
Về kết quả phân tích EFA các yếu tố tác động kết quả xuất khẩu
Kết quả EFA các yếu tố tác động đến kết quả xuất khẩu đƣợc trình bày trong bảng 3.9 cho thấy: 30 biến quan sát sau khi phân tích EFA thì đƣợc rút thành 07 nhân tố với tổng phƣơng sai trích là 69,848% tại Eigenvalue là 2,283.