Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi khi loại 02 biến ra khỏi mơ hình vì có hệ số tương quan biến tổng ≦ 0.3, 41 biến còn lại được đưa vào phân tích nhân tố khám phá dùng phương pháp rút trích (Principal Components) và phép quay (Varimax).
Hình 5: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett của nghiên cứu
Ta có kết quả như sau: kiểm định KMO và Barlett trong phân tích có hệ số KMO là 0.858 (0.50 ≦ KMO ≦ 1) với mức ý nghĩa thống kê (Sig.) là 0.000 (< 0.5) cho thấy phân tích nhân tố khám phá là phù hợp.
Hệ số tải nhân số (Factor Loading) được lấy giá trị là 0.4 (do kích cỡ mẫu là 211).
Tiến hành phân tích lần 1, ta có tiêu chuẩn Egienvalues = 1.027 > 1 và trích được 10 nhân tố mang ý nghĩa tóm tắt thơng tin tốt nhất. Tổng phương sai trích = 68.810% (> 50%) nên giải thích được 68.810% sự biến thiên của dữ liệu, như vậy việc giải thích yếu tố khá tốt.
Hình 7: Bảng kết quả ma trận xoay lần 1
Tuy nhiên từ kết quả ma trận xoay, xuất hiện những biến lỗi tải lên ở nhiều nhân tố, mức chênh lệch hệ số tải nhỏ hơn 0.4, hoặc hệ số tải nhỏ hơn 0.4, tác giả thực hiện loại bỏ những biến quan sát lỗi và thực hiện lại phân tích nhân tố khám phá EFA sau khi đã loại đi các biến quan sát lỗi.
Tiến hành phân tích sau khi đã loại bỏ các biến lỗi ta có kết quả kiểm định KMO = 0.832 với mức ý nghĩa thống kê (Sig.) là 0.000 < 0.5. Tiêu chuẩn Eigenvalues =
1.202, tổng phương sai trích 63.183% nên giải thích được 63.183% sự biến thiên của dữ liệu như vậy việc giải thích yếu tố khá tốt, kết quả ma trận xoay các biến cụ thể như sau:
Hình 8: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett của nghiên cứu (lần 2)
Hình 10: Bảng kết quả ma trận xoay lần 2
Dựa trên bảng kết qua ma trận xoay, tác giả đánh giá và tổng hợp lại các Nhân tố ảnh hưởng như sau:
Nhân tố F1 gồm: TM1, FB1, FB2, TM2, DD2, DD1, RTC2 Nhân tố F2 gồm: TT2, TT1, TT3, TT4 Nhân tố F3 gồm: VH1, VH2, CN1, CN2, CN4 Nhân tố F4 gồm: FB4, FB3, GC2, GC3 Nhân tố F5 gồm: RTG3, RTG2, RTC3 Nhân tố F6 gồm: TL3, TL4, TL5 Phân tích tương quan Pearson