5. Kết cấu đề tài nghiên cứ u
2.2.3. Phân tích khám phá các nhân tố EFA
Phân tích nhân tố khám phá được dùng để rút gọn và tóm tắt các biến nghiên cứu thành các khái niệm. Thông qua phân tích nhân tốnhằm xác định mối quan hệcủa nhiều biến được xác định và tìm ra nhân tố đại diện cho các biến quan sát. Phân tích nhân tố khám phá cần dựa trên tiêu chuẩn cụ thể và tin cậy. Lòng trung thành của khách hàng sửdụng dịch vụinternet cáp quang chịu sự tác động của nhiều yếu tốkhác nhau. Để có thểtìm ra các nhân tố ảnh hưởng, nghiên cứu tiến hành phân tích nhân tố khám phá dựa trên 22 biến quan sát của 6 nhóm. Để thực hiện phân tích nhân tốkhám phá thì dữliệu phải đáp ứng tiêu chí qua hệ sốKMO và kiểm định Bartlett. Điều kiện để phân tích nhân tốkhám phá là:
- Hệsốtải nhân tốFactor loading lớn hơn 0.5
- HệsốKMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sựthích hợp của phân tích nhân tố. Trịsốcủa KMO phải đạt giá trị0.5 trởlên (0.5 < KMO < 1) là điều kiện đủ đểphân tích nhân tố là phù hợp. Nếu trị số này nhỏ hơn 0.5, thì phân tích nhân tốcó khả năng không thích hợp với tập dữliệu nghiên cứu.
- Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test os sphericity) có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
- Phần trăm phương sai toàn bộ (Percentage of variance) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát.