KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.) .808
Kiểm định Barlett (Bartlett's Test of Sphericity)
Chi bình phương 1469.943
Độ lệch chuẩn 210
Mức ý nghĩ .000
(Nguồn: Xử lý số liệu bằng spss)
Để xác định số lượng nhân tố, trong nghiên cứu này sử dụng hai tiêu chuẩn:
-Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser Criterion) nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo. Các nhân tố kém quan trọng bị loại bỏ, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng bằng cách xem xét giá trị Eigenvalue. Giá trị Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, chỉ có nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích.
-Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria): Phân tích nhân tố là thích hợp nếu tổng phương sai trích khơng được nhỏ hơn 50%.
Kết quả phân tích EFA đã cho ra 5 nhân tố cơ bản, 5 nhân tố này giải thích được 71,589%. Tất cả các hệ số tải nhân tố của các nhân tố trong từng nhóm yếu tố đều lớn hơn 0,5. Tiếp theo, để xác định số lượng nhân tố, nghiên cứu sử dụng 2 tiêu chuẩn:
Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser Criterion) nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo. Các nhân tố kém quan trọng bị loại bỏ, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng bằng cách xem xét giá trị Eigenvalues. Giá trị Eigenvalues đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, chỉ có nhân tố nào có Eigenvalues lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích. Kết quả phân tích EFA lần 1 cho ra 4 nhân tố có giá trị Eigenvalue > 1.
Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria): Phân tích nhân tố là thích hợp nếu tổng phương sai trích khơng được nhỏ hơn 50%. Kết quả EFA cho thấy có 4 nhân tố được rút ra. Với giá trị Factor loading > 0,5 của mỗi biến quan sát tại mỗi dòng. Điều kiện của Factor loading là phải lớn hơn hoặc bằng 0,5.
Có thể thấy các biến trong từng thang đo có sự xáo trộn vị trí khi đưa vào phân tích, tuy nhiên các biến trong từng thang đo có sự thay đổi sự giữa các nhân tố. Kiểm định Bartlett’s cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối quan hệ tương quan với nhau (Mức ý nghĩa Sig.= 0,000 < 0,05) với hệ số KMO= 0,808 (0,5 < KMO < 1,0), chứng tỏ phân tích EFA cho việc nhóm các biến quan sát này lại với nhau là thích hợp. Kết quả có 4 nhân tố với tổng phương sai trích là 71,589%; tức là khả năng sử dụng sáu nhân tố này để giải thích cho 20 biến quan sát là 71,589% (> 50%). Năm nhóm nhân tố này mơ tả như sau: