CHƯƠNG 4 PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) là phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát có mối tương quan với nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến đã đưa ra ban đầu. (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Trong phân tích nhân tố khám phá (EFA), yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser- Meyer – Olkin) phải có giá trị lớn (0,5 < KMO < 1) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu hệ số KMO < 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu.
Đối với kích thước mẫu là 150 của nghiên cứu này, tiêu chuẩn để chọn các biến như sau:
- Hệ số KMO ≥ 0,5 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0,05; - Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0,5;
- Thang đo được chấp nhận khi có tổng phương sai trích ≥ 50% và hệ số Eigenvalue > 1;
- Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải lớn hơn 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Khi tiến hành phân tích nhân tố, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng trích các nhân tố có Eigenvalue > 1.
Kết quả phân tích nhân tố lần 1 đối với 20 biến quan sát của 5 biến độc lập sau khi đã kiểm định độ tin cậy. Các biến quan sát được phân tích theo tiêu chuẩn Eigenalue > 1 thì có 5 nhân tố được rút ra, hệ số KMO đạt 0.829 và tổng phương sai dùng để giải thích nhân tố > 50% (66,993%) thỏa điều kiện của phân tích nhân tố (Chi tiết kết quả phân
Bảng 4.6. Kết quả phân tích nhân tố khám phá Varimax Component 1 2 3 4 5 LHCU3 .803 LHCU2 .767 LHCU5 .758 LHCU4 .737 LHCU1 .729 LHCU6 .700 QTCL2 .871 QTCL3 .783 QTCL4 .750 QTCL1 .749 CPSX2 .857 CPSX3 .847 CPSX1 .689 MTBN2 .876 MTBN3 .842 MTBN1 .833 QHHT3 .775 QHHT2 .687 QHHT1 .616 QHHT4 .599
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 6 iterations.
Tiếp theo tiến hành phân tích nhân tố đối với biến phụ thuộc kết quả hoạt động của chuỗi cung ứng: KMO đạt được là 0.825, Eighenvalue > 1 và tổng phương sai dùng để giải thích nhân tố > 50% (53,129%) thỏa điều kiện của phân tích nhân tố. Như vậy, kết quả phân tích nhân tố về kết quả hoạt động của chuỗi cung ứng cho thấy 5 biến quan sát KQ1, KQ2,KQ3, KQ4, KQ5 đều có Hệ số tải nhân tố > 0,5 và dùng để giải thích thang đo kết quả chuỗi cung ứng là hợp lý (Chi tiết kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc
xin vui lịng tham khảo phụ lục F).
Mơ hình nghiên cứu tổng qt được hiệu chỉnh như mơ hình 4.2
Mơ hình 4.2. Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả)
CHI PHÍ SẢN XUẤT
QUẢN TRỊ CHẤT LƯỢNG
ĐỘ LINH HOẠT CỦA CCU
MỐI QUAN HỆ HỢP TÁC GIỮA CÁC THÀNH VIÊN
MƠI TRƯỜNG BÊN NGỒI
H1+ H2+ H3+ H4+ H5+ KẾT QUẢ CỦA CHUỖI CUNG ỨNG
Giả thuyết H1: Chi phí sản xuất ảnh hưởng đồng biến đến kết quả của chuỗi cung ứng. Giả thuyết H2: Quản trị chất lượng ảnh hưởng đồng biến đến kết quả của chuỗi cung ứng
Giả thuyết H3: Độ linh hoạt của chuỗi cung ứng ảnh hưởng đồng biến đến kết quả của chuỗi cung ứng
Giả thuyết H4: Mối quan hệ hợp tác giữa các thành viên giữa các thành viên trong chuỗi ảnh hưởng đồng biến đến kết quả của chuỗi cung ứng.
Giả thuyết H5: Mơi trường bên ngồi ảnh hưởng đồng biến đến kết quả của chuỗi cung ứng.