Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Một phần của tài liệu 2305_011519 (Trang 48 - 49)

Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm đa biến phụ thuộc lẫn nhau, nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau. EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F < k) các yếu tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các yếu tố với các biến nguyên thuỷ (biến quan sát). Phân tích nhân tố EFA trong đề tài sử dụng phương pháp trích hệ số là Principal Component Analysis và phép quay Varimax để phân nhóm các yếu tố bởi vì các biến quan sát đo lường 6 khái niệm thành phần và khái niệm sự hài lòng đều là thang đo đơn hướng. Nếu các hệ số tương quan nhỏ

hơn 0.30, khi đó sử dụng EFA không phù hợp (Hair, Black, Babin, & Anderson, 2009). Các tiêu chí trong phân tích EFA:

- Hệ số Kaiser - Meyer - Olkin (KMO) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố thoả mãn 0.5 ≤ KMO ≤ 1. Neu chỉ số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích

nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Để sử dụng được hệ số KMO thì chỉ số này phải lớn hơn 0.5 (Hair et al., 2009)

- Bartlett’s test of sphericity: Bartlett là đại lượng thống kê dùng để xem xét các

giả thuyết biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê Sig < 5% (0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể (Hair et al., 2009).

- Chỉ số Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng để xác định số lượng yếu tố trong phân tích EFA. Những yếu tố nào có Eigenvalue ≥ 1 mới được giữ lại trong mô hình phân

tích các yếu tố có Eigenvalue <1 sẽ bị loại khỏi mô hình. Phương sai trích (Variance Explained Criteria): tổng phương sai trích phải lớn hơn 50% (Hair et al., 2009)

- Total Variance Explained (Tổng phương sai trích) ≥ 50% cho thấy mô hình là phù hợp. Coi biến thiên là 100% thì trị số này thể hiện các yếu tố được trích cô đọng được

bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu % của các biến quan sát.

- Hệ số tải yếu tố (Factor loading): Theo (Hair et al., 2009) hệ số tải yếu tố hay còn gọi là trọng số yếu tố (Factor loading) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA là Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, nếu Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng hoặc Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.

Một phần của tài liệu 2305_011519 (Trang 48 - 49)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(113 trang)
w