CHƯƠNG 4 : PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3 Phân tích nhân tố khám phá:
Kiểm định giá trị thang đo hay phân tích nhân tố là kiểm tra giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của từng khái niệm và giữa các khái niệm với nhau thông qua phân tích nhân tố khám phá EFA.
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) trong EFA là chỉ số được dùng để xem sét sự thích hợp của phân tích nhân tố.
KMO
Sig. (Bartlett’s Test of Sphericity) Số lượng nhóm nhân tố
Tổng phương sai trích
Hệ số KMO = 0.938 > 0.5 qua đó cho thấy rằng phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Mức ý nghĩa Sig. trong kiểm định Bartlett nhỏ hơn 0.05, tương đương bác bỏ giả thuyết: Mô hình nhân tố là không phù hợp, chứng tỏ dữ liệu nghiên cứu thu thập được dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp.
Ngoài ra, 7 nhân tố được rút ra khi tiến hành phân tích nhân tố. Kết quả của Tổng phương sai trích được ghi nhận 52.231% > 50%, khi đó có thể phát biểu rằng
liệu nghiên cứu.
Phép xoay Varimax thể hiện giá trị phân biệt và giá trị hội tụ của từng khái niệm nghiên cứu.
Như đã trình bày trong chương phương pháp nghiên cứu, để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tải nhân tố phải có giá trị lớn hơn 0.5 giữa các biến trong cùng một khái niệm và để đạt giá trị phân biệt thì đòi hỏi chênh lệch hệ số tải nhân tố giữa các biến đó phải tối thiểu 0.3. Qua kết quả phân tích thì các hệ số của nghiên cứu đều thỏa điều kiện của phân tích nhân tố (phụ lục).
Phân tích nhân tố được thực hiện nhằm đánh giá giá trị hội tụ và phân biệt của thang đo, việc phân tố theo từng yếu tố sẽ giúp cho nhà quản trị nhìn nhận về vấn đề một cách bao quát hơn về từng biến quan sát.