Phân tích nhân tố khám phá EFA

Một phần của tài liệu Các yếu tố ảnh hưởng đến động lực học tập trực tuyến trên ứng dụng zoom của sinh viên khoa quản trị kinh doanh trường đại học công nghiệp thành phố hồ chí minh (Trang 57 - 61)

CHƯƠNG 4 PHÂN TÍCH NGHIÊN CỨU

4.2.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA

4.2.3.1 Phân tích nhân tố EFA cho biến độc lập

Từ kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo ở phần trên, việc phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập được tiến hành dựa trên 25 biến quan sát của các khái niệm trong mơ hình nghiên cứu và cho ra kết quả sau:

Lần 1: Phân tích EFA đã thoả các điều kiện sau: Giá trị KMO = 0,895 (0.5=<KMO<=1) từ đó cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp. Giá trị Sig của Bartlett’s Test = 0,000 < 0,05 cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Đồng thời tổng phương sai trích (Total Variance Explained) là 50,997% > 50% cho thấy mơ hình EFA là phù hợp (Giải thích 56,981% sự biến thiên của tập dữ liệu) và giá trị Eigenvalues = 1,043 > 1 đủ tiêu chuẩn phân tích nhân tố.

Tập data ví dụ được sử dụng có cỡ mẫu là 177. Do vậy, hệ số tải tiêu chuẩn được chọn là 0.5. Khi thực hiện xoay nhân tố, có các biến khơng hiển thị kết quả trong bảng ma trận xoay “GD1”, “DT2”, “PP1”, “ĐK3”, “GD4”, PP3”, “MT4”, “MT3”. Vì vậy, tác giả loại bỏ 8 biến không hiển thị kết quả và bắt đầu phân tích EFA lần 2.

Lần 2: Sau khi loại bỏ biến xấu, tác giả phân tích EFA với 17 biến cịn lại. Kết quả phân tích đã thỏa các điều kiện như sau: Giá trị KMO = 0.865 (0.5=<KMO<=1) từ đó cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp. Giá trị Sig của Bartlett’s Test = 0,000 < 0,05 cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Đồng thời tổng phương sai trích (Total Variance Explained) là 58,858 >50% cho thấy mơ hình EFA là phù hợp và trị giá Eigenvalues = 1.000 >1 đủ tiêu chuẩn phân tích nhân tố (phụ lục 5). Tuy nhiên, có trường hợp biến xấu: “ĐK1” không hiển thị kết quả trong bảng ma trận xoay. Vì vậy, tác giả tiến hành loại bỏ biến khơng hợp lệ và phân tích lần 3.

57

Lần 3: Sau khi loại bỏ biến xấu, tác giả phân tích EFA với 16 biến cịn lại. Kết quả phân tích đã thỏa các điều kiện như sau: Giá trị KMO = 0,859 (0.5=<KMO<=1) từ đó cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp. Giá trị Sig của Bartlett’s Test = 0,000 < 0,05 cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Đồng thời tổng phương sai trích (Total Variance Explained) là 53,967 >50% cho thấy mơ hình EFA là phù hợp và trị giá Eigenvalues = 1.078 >1 đủ tiêu chuẩn phân tích nhân tố. Tuy nhiên, có trường hợp biến xấu: “GD2” không hiển thị kết quả trong bảng ma trận xoay. Vì vậy, tác giả tiến hành loại bỏ biến khơng hợp lệ và phân tích lần 3.

Lần 4: Sau khi loại bỏ biến xấu, tác giả phân tích EFA với 16 biến cịn lại. Kết quả phân tích đã thỏa các điều kiện như sau: Giá trị KMO = 0,856 (0.5=<KMO<=1) từ đó cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp. Giá trị Sig của Bartlett’s Test = 0,000 < 0,05 cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Đồng thời tổng phương sai trích (Total Variance Explained) là 55,967 >50% cho thấy mơ hình EFA là phù hợp và trị giá Eigenvalues = 1.076 >1 đủ tiêu chuẩn phân tích nhân tố (Phụ lục 5).

Bảng 4.3 Bảng ma trận nhân tố trong phân tích EFA.

Nhân tố 1 2 3 4 DT4 .715 PP2 .672 DT3 .654 PP6 .643 DT7 .562 DT6 .687 PP5 .651

58

(Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS)

Dựa vào bảng 4.3 là bảng ma trận xoay được thực hiện theo phương pháp xoay Promax và phương pháp trích xuất dữ liệu Principal Axis Factoring ta thấy các biến quan sát đạt các điều kiện sau:

Giá trị hội tụ: Các biến quan sát xếp thành nhóm với nhau với các hệ số tải nhân tố nằm cùng một cột trong cùng một thang đo như thang đo đã đề xuất ban đầu.

Giá trị phân biệt: Các biến quan sát khác đều chỉ xuất hiện một hệ số tải nhân tố và đều lớn hơn 0.5 chứng tỏ các biến quan sát có ý nghĩa thực tiễn và có thể dùng để đưa vào các phần kiểm định tiếp theo.

DT1 .650 DT5 .582 ĐK2 .809 ĐK4 .716 GD3 .569 MT1 .804 MT2 .693 PP4 .529 Tổng phương sai trích=55,967 Hệ số KMO= 0,856

Giá trị Sig trong kiểm định Bartlett = 0,000

59

4.2.3.2 Phân tích EFA cho biến phụ thuộc

Sau khi loại bỏ biến xấu, tác giả phân tích EFA với 16 biến cịn lại. Kết quả phân tích đã thỏa các điều kiện như sau: Giá trị KMO = 0,695 (0.5=<KMO<=1) từ đó cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp.

Đặt giả thuyết:

H0: Các biến quan sát trong thang đo biến động lực học tập trực tuyến khơng có tương quan với nhau.

H1: Các biến quan sát trong thang đo biến động lực học tập trực tuyến có tương quan với nhau.

Với độ tin cậy 95%, α = 0,05, giá trị Sig của Bartlett’s Test = 0,000 < 0,05 vì vây, bác bỏ H0 cho thấy các biến quan sát trong thang đo động lực học tập trực tuyến khơng có tương quan với nhau trong tổng thể. Từ bảng “Total Variance Explained", cho phép 1 yếu tố được rút trích ra với tổng phương sai là 48,223% ý nghĩa rằng yếu tố này giải thích được 48,223% biến thiên của tập quan sát. Từ bảng “Component Matrix", ta thấy có 4 biến quan sát với hệ số tải yếu tố đều lớn hơn 0,5 được tạo lại thành 1 yếu tố. Bác bỏ H0 (phụ lục 5). Bảng 4.4 Kết quả phân tích EFA của biến phụ thuộc

Biến quan sát Thành phần ĐL2 0,765 ĐL4 0,733 ĐL1 0,680 ĐL3 0,586 Tổng phương sai trích= 48,223 Hệ số KMO= 0,695

60

Trị giá Eigenvalues = 1.929

(Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS)

Một phần của tài liệu Các yếu tố ảnh hưởng đến động lực học tập trực tuyến trên ứng dụng zoom của sinh viên khoa quản trị kinh doanh trường đại học công nghiệp thành phố hồ chí minh (Trang 57 - 61)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(111 trang)