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 0,772 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 06 yếu tố được rút trích vào 06 nhân tố ảnh hưởng tại Eigenvalue = 1,006 và phương sai trích đạt 68,507% 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.
Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 đồng thời có tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3.
Bảng 4. 12: Kết quả EFA của thang đo các thành phần độc lập
Biến quan sát Các yếu tố
1 2 3 4 5 6 PL07 .834 PL04 .832 PL08 .825 PL05 .813 PL06 .783 LD12 .858 LD14 .828 LD15 .806 LD13 .764 BC03 .875 BC01 .834 BC02 .781 CH17 .814 CH16 .791 CH18 .729 DN11 .792 DN10 .778 DN09 .766 MT21 .810 MT20 .740 MT19 .678 Cronbach’s Alpha 0.850 0.842 0.670 0.791 0.728 0.613
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax 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 06 thành phần độc lập với 21 biến quan sát đã được đưa vào phân tích EFA, kết quả phân tích đã rút trích được 06 nhân tố. Điều
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%
Bảng 4. 13: Kết quả phân tích EFA của sự hài lòng
Hệ số KMO = 0,794
Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett = 0,000
Biến quan sát Sự hài lòng
HL25 .843 HL23 .800 HL22 .795 HL24 .784 Chỉ số Eigenvalue 2,596 Phương sai trích 64,908% Cronbach’s Alpha 0,736
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.