Cronbach’ Alpha là một hệ số đo lường các biến quan sát trong một thang đo
của nghiên cứu. Phép kiểm định này phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố, kiểm tra biến quan sát nào phù hợp để đưa vào thang đo và loại bỏ các biến không phù hợp tránh tình trạng xuất hiện các yếu tố gây ảnh hưởng đến mô hình nghiên cứu. Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong đoạn [0,1]. Mức 0 nghĩa là các biến quan sát trong nhóm gần như không có một sự tương quan nào, mức 1 nghĩa là các biến quan sát tương quan hoàn hảo với nhau, hai mức 0 và 1 thường hiếm khi xảy ra trong phân tích dữ liệu. Thang đo hoàn toàn không có độ tin cậy, không có tính đơn hướng, các biến quan sát trong thang đo đối lập, ngược chiều nhau chỉ khi hệ số Cronbach’s Alpha âm vượt ngoài đoạn giới hạn [0,1] (Nguyễn Đình Thọ, 2011)
3.7 Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA)
Phân tích nhân tố EFA là một bước phân tích quan trọng trong xử lý định lượng của nghiên cứu. Thông qua EFA, các nhóm thang đo của nghiên cứu có thể được định hình lại cấu trúc, giúp ta xem xét các sự nhất quán và phân biệt các nhóm biến, cải thiện kết quả của việc nghiên cứu nhờ vào việc loại bỏ đi những biến quan sát rác.
Các tiêu chí cần thiết trong phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA
Theo Hair & ctg (1998), chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA là hệ số tải nhân tố Factor Loading. Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn yêu cầu: Factor loading > 0.5. Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp (KMO phải lớn hơn 0.5). Bartlett là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể.
37
Các biến quan sát có mối tương quan với nhau chỉ khi kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05). Phần trăm phương sai trích (Percentage of variance) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát.