7. KẾT CẤU CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
4.1. PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY CỦA THANG ĐO
Nhƣ đã trình bày ở chƣơng 2, đề tài có 6 thang đo cho 6 khái niệm nghiên cứu, các thang đo này đƣợc đánh giá thông qua phƣơng pháp độ tin cậy thang đo Cronbach’s alpha và phân tích dữ liệu theo phƣơng pháp EFA để thang đo tốt nhất cho nghiên cứu này với dữ liệu thu thập từ nghiên cứu chính thức.
Hệ số Cronbach’s alpha đƣợc sử dụng trƣớc để loại bỏ các biến rác. Theo đó, các biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến - tổng (Corrected Item - total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn thang đo khi Cronbach’s alpha từ 0.6 trở lên.
Sau khi đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ đƣợc sử dụng trong phân tích yếu tố khám phá EFA để tìm thang đo tốt nhất cho nghiên cứu và yếu tố mới (nếu có) với các tiêu chuẩn:
- Hệ số KMO (Kaiser – Mayer - Olkin) phải có giá trị trong khoảng 0.5 đến 1
thì phân tích yếu tố mới thích hợp. Mức ý nghĩa kiểm định Bartlett là Sig phải nhỏ hơn hoặc bằng 0.05 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc).
- Hệ số tải yếu tố (Factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 (Hair và cộng
sự).
- Thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích lớn hơn hoặc bằng 50%, ngoài ra đạt độ giá trị và ý nghĩa nội dung.
Nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp trích yếu tố Principal component với phép quay Varimax, điểm dừng khi trích yếu tố Eigenvalue lớn hơn 1. Phân tích yếu tố đƣợc dùng để xây dựng thang đo lƣờng các khía cạnh khác nhau của khái niệm nghiên cứu, kiểm tra đơn khía cạnh của thang đo lƣờng (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc). Nhƣ vậy, phân tích yếu tố vừa giúp rút gọn tập hợp nhiều biến quan sát thành một số biến tƣơng đối ít đồng thời kiểm tra độ tin cậy của các biến trong cùng một thang đo.