Sau khi phân tích Cronbach’s Alpha để kiểm tra độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá được tiến hành nhằm đánh giá độ giá trị của thang đo, cụ thể là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Phương pháp rút trích được sử dụng để phân tích nhân tố trong nghiên cứu này là phương pháp Principal component analysis với phép quay vuông góc (Varimax).
Trong phương pháp phân tích EFA này, chúng ta sẽ quan tâm đến một số các chỉ tiêu đó là:
- Quan tâm đến tiêu chuẩn: Factor loading lớn nhất của mỗi biến quan sát ≥ 0.5. Tại mỗi biến quan sát, chênh lệch hệ số tải nhân tố lớn nhất và hệ hệ số tải nhân tố bất kỳ phải ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các yếu tố (Jabnoun & Al- Tamimi, 2003).
- Tổng phương sai trích ≥ 50% (Gerbing & Anderson, 1988)
- KMO ≥ 0.5 và kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê (sig. < 0.05)
4.3.2.1. Kết quả phân tích EFA của các yếu tố độc lập
• Chỉ số KMO là 0,807 lớn hơn 0,5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett là 0,00 nhỏ hơn 0,05, chứng tỏ dữ liệu nghiên cứu phù hợp để phân tích EFA
• 21 biến quan sát đo lường cho 05 yếu tố được rút trích vào 05 nhân tố ảnh hưởng tại Eigenvalue = 1,540 và phương sai trích đạt 63,797% đồng thời, tất cả biến quan sát được rút trích vào các nhân tố đều có trọng số tải nhân tố (Factor Loading) đạt tiêu chuẩn lớn hơn 0,5 và chênh lệch trọng số tải nhân tố của các biến quan sát lên các nhân tố khác nhau đều nhỏ hơn 0,3.
• Kết quả kiểm tra Cronbach’s Alpha tất cả các thang đo đều có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 đồng thời có tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3.
Bảng 4. 23: Kết quả EFA của thang đo các thành phần độc lập
Biến quan sát Các yếu tố
1 2 3 4 5 QHCV3 .791 QHCV2 .777 QHCV5 .771 QHCV4 .754 QHCV1 .716 TNPL3 .775 TNPL4 .770 TNPL1 .739 TNPL2 .733 TNPL5 .688 CHTT2 .808 CHTT1 .763 CHTT3 .734 CHTT4 .726 CHTT5 .564 DKLV3 .857 DKLV2 .823 DKLV1 .782
CNDG1 .798
CNDG2 .794
CNDG3 .771
Cronbach’s Alpha 0.844 0.825 0.817 0.804 0.755
Extraction Method: Principal axis factoring.
Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization.
Theo Nguyễn Đình Thọ (2013) để đánh giá thang đo chúng ta cần xem xét ba thuộc tính quan trọng trong kết quả của EFA. Thứ nhất, số lượng nhận tố rút trích được, thứ hai là trọng số nhân tố và thứ ba là tổng phương sai trích.
Theo mô hình lý thuyết đề xuất có 05 thành phần độc lập với 21 biến quan sát đã được đưa vào phân tích EFA, kết quả phân tích đã rút trích được 05 nhân tố. Điều này cho thấy thang đo đã rút trích được đúng với số lượng thành phần trong mô hình lý thuyết đề xuất và đúng với kỳ vọng mà mô hình lý thuyết đã đặt ra. Như vậy, thang đo đạt được giá trị phân biệt trên tất cả các yếu tố độc lập của mô hình.
Xem xét trọng số của các biến quan sát tải lên khái niệm tương ứng của lần phân tích EFA cuối cùng đều lớn hơn 0.5 và có chênh lệch hệ số tải nhân tố của các biến với các nhóm nhân tố đều nhỏ hơn 0.3 điều này cho thấy thang đo đạt được giá trị hội tụ.
Tóm lại, kết quả phân tích EEA ở trên cho thấy thang đo các thành phần độc lập đã đạt được độ giá trị hội tụ và độ giá trị phân biệt. Kết quả này được sử dụng cho bước phân tích hồi quy nhằm kiểm định các giả thuyết ở phần tiếp theo.
4.3.2.2. Kết quả phân tích EFA của biến phụ thuộc
Theo kết quả phân tích EFA tại bảng 4.6 cho thấy, hệ số KMO là 0,794 với mức ý nghĩa là 0,00 trong kiểm định Bartlett. Như vậy, thỏa mãn điều kiện trong phân tích nhân tố khám phá. Tổng phương sai trích là 64,908% lớn hơn 50% và chỉ số Eigenvalue là 2,596 lớn hơn 1. Các biến quan sát có hệ số tải lớn hơn 0,5. Điều này cho thấy thang đo đạt được giá trị phân biệt khi chỉ rút trích đúng một nhân tố như mô hình lý thuyết đề xuất, đồng thời cũng đạt được độ giá trị hội tụ do có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5, tổng phương sai trích trên 50%
Hệ số KMO = 0,794
Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett = 0,000
Biến quan sát Sự hài lòng
HL4 .843 HL2 .800 HL1 .795 HL3 .784 Chỉ số Eigenvalue 2,596 Phương sai trích 64,908% Cronbach’s Alpha 0,819
Do đó, thang đo sự hài lòng vẫn giữ nguyên 04 biến quan sát và đạt được độ giá trị để tiếp tục các phân tích tiếp theo.