CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2 Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
4.3.2 Phân tích nhân tố thang đo biến phụ thuộc
Bước 1: Kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tố đối với các dữ liệu ban đầu bằng chỉ số KMO (Kaiser – Meyer- Olkin) và giá trị thống kê Barlett.
Bảng 4. 12 Kiểm định KMO và Bartlett thang đo Ý định sử dụng
Hệ số KMO ( Kaiser-Meyer-Olkin) 0.788
Kiểm định Bartlett của thang đo
Giá trị Chi bình phương 348.412
df 6
Sig- mức ý nghĩa quan sát 0.000
40
Giả thuyết: H0: bốn biến quan sát trong tổng thể không có mối quan hệ với nhau.
Kết quả: sig = 0,000 => bác bỏ giả thuyết H0. Hệ số KMO = 0,788 (giữa 0,5 và 1). Kết quả này chỉ ra rằng các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau và phân tích nhân tố EFA là thích hợp.
Bước 2: Tiến hành phương pháp trích nhân tố và phương pháp xoay nhân tố
Bảng 4. 13 Kết quả phân tích nhân tố thang đo Ý định sử dụng
Hệ số nhân tố tải 1 YDSD1 0.812 YDSD4 0.794 YDSD3 0.790 YDSD2 0.738 Eigenvalue 2.459
Phương sai trích tích lũy (%) 61.474
(Nguồn: Xử lý từ dữ liệu khảo sát của nhóm nghiên cứu)
Kết quả phân tích EFA cho thấy, với phương pháp trích nhân tố Principal Component Analysis với phép xoay Varimax cho phép trích được một nhân tố với 4 biến quan sát và phương sai trích tích lũy được là 61,474% (> 50%). Giá trị Eigenvalue là 2,459 (đạt yêu cầu Eigenvalue > 1), các hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0,5.
=> Thang đo đạt yêu cầu. Các biến đo lường thành phần Ý định sử dụng đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo. Biến phụ thuộc sẽ nhận giá trị trung bình của các biến quan sát tương ứng để sử dụng cho các phân tích tiếp theo.