Phân tích nhân tố khám phá EFA

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) tạo động lực làm việc cho cán bộ, giảng viên trường đại học kinh tế đại học quốc gia hà nội luận văn (Trang 55 - 57)

CHƢƠNG 2 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.4. Nghiên cứu định lƣợng

2.4.6. Phân tích nhân tố khám phá EFA

Các thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy sẽ đƣợc sử dụng phân tích nhân tố để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát thành một tập biến (gọi là nhân tố) ít hơn; các nhân tố đƣợc rút gọn này sẽ có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến quan sát ban đầu (Hair, Anderson, Tatham và Black; 1998). Phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA đƣợc dùng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo (dẫn theo Lê Ngọc Đức, 2008).

Bảng 2.4. Các bƣớc phân tích nhân tố EFA

Bƣớc Nội dung

1 - Đối với các biến quan sát đo lƣờng các khái niệm thành phần là các yếu tố ảnh hƣởng đến động lực làm việc của cán bộ, giảng viên, nghiên cứu này sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố Principal Axis factoring với phép quay Varimax.

2 - Đối với các biến quan sát đo lƣờng nhân tố tác động đến động lực làm việc (thang đo đơn hƣớng): sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố Principal Axis factoring với phép quay Varimax.

3 - Kiểm định Bartlett: các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể

- Xem xét giá trị KMO: 0,5≤KMO≤1 thì phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu; ngƣợc lại KMO≤ 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)

- Để phân tích EFA có giá trị thực tiễn: tiến hành loại các biến quan sát có hệ số tải nhân tố < 0,5

- Xem lại thông số Eigenvalues (đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố) có giá trị > 1

- Xem xét giá trị tổng phƣơng sai trích (yêu cầu là ≥ 50%): cho biết các nhân tố đƣợc trích giải thích đƣợc % sự biến thiên của các biến quan sát

(Nguồn: tổng hợp của tác giả) Cách thực hiện và tiêu chí đánh giá trong phân tích nhân tố khám phá EFA:

- Sử dụng phƣơng pháp trích yếu tố là Principal components với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalues =1. Với các thang đo đơn hƣớng thì sử dụng phƣơng pháp trích yếu tố Princial components. Tiến hành loại các biến số có trọng số nhân tố (còn gọi là hệ số tải nhân tố) nhỏ hơn 0,4 và

(Gerbing & Anderson, 1988; dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).

- Tiêu chuẩn đối với hệ số tải nhân tố là phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Các mức giá trị của hệ số tải nhân tố: lớn hơn 0,3 là đạt đƣợc mức tối thiểu; lớn hơn 0,4 là quan trọng; lớn hơn 0,5 là có ý nghĩa thực tiễn. Tiêu chuẩn chọn mức giá trị hệ số tải nhân tố: cỡ mẫu ít nhất là 350 thì có thể chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,3; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0,75 (Hair, Anderson, Tatham và Black; 2008).

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) tạo động lực làm việc cho cán bộ, giảng viên trường đại học kinh tế đại học quốc gia hà nội luận văn (Trang 55 - 57)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(111 trang)