Biến quan sátHệ số tương quan biến tổngAlpha nếu bị loại bỏ biến
STC1 0,800 0,896
STC2 0,802 0,895
STC3 0,813 0,891
STC4 0,824 0,887
Cronbach’s Alpha = 0,917
(Nguồn: Thống kê từ số liệu điều tra của tác giả)
Từ kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo sự tin cậy, có 04 thang đo (biến quan sát) STC1, STC2, STC3 và STC4 đều có hệ số tương quan biến tổng > 0,3 và hệ số alpha đều nhỏ hơn alpha tổng do đó đều đạt yêu cầu.
Thang đo “công khai công vụ”
Từ kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo cơng khai cơng vụ lần 3, có 03 thang đo (biến quan sát) trong đó CKCV3, CKCV4 và CKCV5 đều có hệ số tương quan biến tổng > 0,3 và hệ số alpha nhỏ hơn alpha tổng do đó đều đạt yêu cầu. Ngoại trừ biến CSVC1 có hệ số alpha lớn hơn hệ số alpha tổng và khi loại biến này ra khỏi thang đo thì hệ số alpha của thang đo được cải thiện tăng lên đạt mức 0,958. Vì thế, biến CKCV1, khơng đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi thang đo.
Bảng 3.5. Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo công khai công vụ
Biến quan sátHệ số tương quan biến tổngAlpha nếu bị loại bỏ biến
CKCV3 0,921 0,931
CKCV4 0,909 0,941
CKCV5 0,905 0,944
Cronbach’s Alpha = 0,958
(Nguồn: Thống kê từ số liệu điều tra của tác giả)
Thang đo “Cán bộ công chức”
Từ kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo cán bộ cơng chức, có 05 thang đo (biến quan sát) CBCC2, CBCC3, CBCC4, CBCC5, CBCC6 đều có hệ số tương quan biến tổng > 0,3 do đó đều đạt yêu cầu. Ngoại trừ biến CBCC1 có hệ số alpha lớn hơn hệ số alpha tổng và khi loại biến này ra khỏi thang đo thì hệ số alpha của thang đo được cải thiện tăng lên đạt mức 0,971. Vì thế, biến CBCC1 khơng đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi thang đo.
Bảng 3.6. Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo cán bộ công chức
Biến quan sátHệ số tương quan biến tổngAlpha nếu bị loại bỏ biến
CBCC2 0,927 0,963 CBCC3 0,905 0,966 CBCC4 0,909 0,966 CBCC5 0,917 0,965 CBCC6 0,930 0,963 Cronbach’s Alpha = 0,971
(Nguồn: Thống kê từ số liệu điều tra của tác giả)
Thang đo “Quy trình thủ tục”
Từ kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo quy trình thủ tục lần 2, có 03 thang đo (biến quan sát) QTTT3, QTTT4, QTTT6 đều có hệ số tương quan biến tổng > 0,3 do đó đều đạt yêu cầu. Ngoại trừ biến QTTT5 có hệ số alpha lớn hơn hệ số alpha tổng và khi loại biến này ra khỏi thang đo thì hệ số alpha của thang đo được cải thiện tăng lên đạt mức 0,924 (Bảng 3.7). Vì thế, biến QTTT5 khơng đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi thang đo.
Bảng 3.7 Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo quy trình thủ tục lần 4
Biến quan sátHệ số tương quan biến tổngAlpha nếu bị loại bỏ biến
QTTT3 0,884 0,914
QTTT4 0,907 0,892
QTTT6 0,857 0,939
Cronbach’s Alpha = 0,941
(Nguồn: Thống kê từ số liệu điều tra của tác giả)
Thang đo “phí và lệ phí”
Thang đo phí và lệ phí gồm có 05 biến được trình bày trong Bảng 3.8. Giá trị Cronbach’s alpha = 0,879
Bảng 3.8. Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo phí và lệ phí
Biến quan sátHệ số tương quan biến tổngAlpha nếu bị loại bỏ biến
PLP1 0,758 0,842 PLP2 0,773 0,838 PLP3 0,698 0,858 PLP4 0,657 0,866 PLP5 0,683 0,861 Cronbach’s Alpha = 0,879
Từ kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo quy trình thủ tục, có 05 thang đo (biến quan sát) PLP1, PLP2, PLP3, PLP4 và PLP5 đều có hệ số tương quan biến tổng > 0,3 do đó đều đạt yêu cầu.
Thang đo “sự hài lòng của người dân”
Từ kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo sự hài lịng, có 05 thang đo (biến quan sát) SHL2, SHL3, SHL4, SHL5 và SHL6 đều có hệ số tương quan biến tổng > 0,3 do đó đều đạt yêu cầu. Ngoại trừ biến SHL1 có hệ số alpha lớn hơn hệ số alpha tổng và khi loại biến này ra khỏi thang đo thì hệ số alpha của thang đo được cải thiện tăng lên đạt mức 0,956 (Bảng 3.9). Vì thế, biến SHL1 khơng đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi thang đo.
Bảng 3.9. Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo sự hài lòng
Biến quan sátHệ số tương quan biến tổngAlpha nếu bị loại bỏ biến
SHL2 0,857 0,949 SHL3 0,879 0,945 SHL4 0,859 0,948 SHL5 0,888 0,943 SHL6 0,905 0,941 Cronbach’s Alpha = 0,956
(Nguồn: Thống kê từ số liệu điều tra của tác giả)
Kết luận: Sau khi kiểm tra độ tin cậy thang đo trước khi tiến hành phân tích nhân tố
khám phá (EFA), đã loại được 9 biến quan sát không đảm bảo độ tin cậy gồm: CSVC1, CKCV1, CKCV2, CBCC1, CBCC7, QTTT1, QTTT2, QTTT5, SHL1, nên chỉ có 30 biến quan sát được chấp nhận cho quá trình nghiên cứu tiếp theo.
3.5.2. Độ phù hợp của thang đo (Phân tích EFA)
Điều kiện để phân tích EFA
Phân tích EFA dựa trên cơ sở mối quan hệ giữa các biến đo lường, vì vậy, trước khi quyết định sử dụng EFA cần phải xem xét mối quan hệ giữa các biến đo lường này. Sử dụng ma trận hệ số tương quan có thể nhận biết được mức độ quan hệ giữa các biến (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Nếu các hệ số tương quan nhỏ (<0,3) thì sử dụng EFA khơng phù hợp. Một số tiêu chí đánh giá mối quan hệ giữa các biến sau:
• Kiểm định Bartlett: Dùng để xem xét ma trận tương quan có phải là ma trận đơn vị I (identity matrix), là ma trận có các thành phần (hệ số tương quan giữa các biến) bằng khơng và đường chéo (hệ số tương quan với chính nó) bằng 1. Nếu phép kiểm định Bartlett có p < 5%, giả thuyết Ho bị từ chối (ma trận tương quan là ma trận đơn vị), nghĩa là các biến có quan hệ với nhau.
• Kiểm định KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure of sampling adequacy) là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa hai biến Xi và Xj với độ lớn của hệ số tương quan riêng phần của mình. KMO càng lớn càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn. Để sử dụng EFA, KMO phải lớn hơn 0,5. Kaiser (1974) đề nghị KMO ≥ 0,9: Rất tốt; KMO ≥ 0,8: Tốt; KMO ≥ 0,7: Được; KMO ≥ 0,6: Tạm được; KMO ≥ 0,5: Xấu và KMO < 0,5: Khơng thể chấp nhận được.
• Kích thước mẫu: Để sử dụng EFA cần kích thước mẫu lớn.
Tiêu chuẩn chọn số lượng nhân tố
Có nhiều phương pháp chọn nhân tố, còn gọi là chọn điểm dừng, ba phương pháp thường được sử dụng là: (1) Tiêu chí eigenvalue, (2) Tiêu chí điểm gãy và (3) Xác định trước số lượng nhân tố.
• Tiêu chí eigenvalue: Là một tiêu chí sử dụng phổ biến trong xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố (dừng ở nhân tố) có eigenvalue tối thiểu bằng 1 (≥ 1) và phương sai trích >0,5.
• Tiêu chí điểm gãy: Cũng thường được sử dụng để xác định số lượng nhân tố. Tiêu chí này dựa vào đường biểu diễn giữa số nhân tố (trục hoành) và giá trị eigenvalue (trục tung). Điểm gãy là điểm tại đó đường biểu diễn eigenvalue = f (số nhân tố) thay đổi đột ngột độ dốc.
• Chọn trước số lượng các nhân tố: Số lượng nhân tố được xác định trước dựa vào lý thuyết.
Kết quả phân tích EFA
Nghiên cứu này thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) với phương pháp trích yếu tố Principal component cho phép rút gọn nhiều biến số (variables) ít nhiều có mối tương quan lẫn nhau thành các đại lượng được thể hiện dưới dạng mối tương quan theo đường thẳng được gọi là những nhân tố (factors), thực hiện phép
quay vuông góc Varimax (xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hố số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố).
Thực hiện phân tích nhân tố với các biến độc lập
Kết quả phân tích nhân tố: (Phụ lục 6)
Kết quả phân tích nhân tố có 06 nhân tố đại diện cho 25 biến quan sát với những tham số thống kê đều đạt những tiêu chuẩn đặt ra: (Bảng 3.10)
Bảng 3.10. Kiểm định KMO và Bartlett
KMO and Bartlett's Test
Kiểm định Kaiser-Meyer-Olkin Measure về sự thích hợp của mẫu 0,782 Kiểm định Bartlett's về cấu
hình của mẫu
Tương đương Chi – bình phương 610 572
Bậc tự do (Df) 300
Mức ý nghĩa (Sig.) 0,000
(Nguồn: Thống kê từ số liệu điều tra của tác giả)
Hệ số KMO = 0,782 > 0,5: Kết luận: Dữ liệu phù hợp để thực hiện phân tích nhân tố khám phá.
Kiểm định Bartlett:
+ Giả thuyết Ho: Các biến quan sát khơng có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
+ Kết quả kiểm định: Sig = 0,000 < 0,05. Kết luận: Bác bỏ giả thuyết Ho, nghĩa là các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
Tiêu chuẩn chọn số lượng nhân tố: sáu nhân tố được trích ra đều có giá trị eigenvalue lớn hơn 1 (đạt tiêu chuẩn) và phương sai trích > 0,5 bằng 83,962% (đạt tiêu chuẩn), điều này có nghĩa là sáu nhân tố được rút ra có thể giải thích được 83,962% sự biến thiên của tập dữ liệu. (Bảng 3.11).