Nhân tố Số biến Hệ số
Cronbach’s Alpha
Số biến đạt yêu cầu
Thích ứng với mơi trường
sinh sống ở đô thị 7 0,891 7
Tiếp cận các dịch vụ 5 0,808 5
Việc làm – thu nhập 5 0,808 5
Sinh hoạt cộng đồng 3 0,865 3
Giao tiếp cộng đồng 3 0,731 3
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả xử lý bằng SPSS 20.0)
Từ bảng 4.1 và 4.2, ta thấy tất cả các thành phần đều có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 (tiêu chuẩn chọn thang đo), trong 5 thành phần trên, thành phần có hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha nh nhất là 0,731 (giao tiếp cộng đồng) và lớn nhất là 0,891 (thích ứng với mơi trường sinh sống ở đô thị).
Theo Hair và Cộng sự (2009) thì hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0,35 nếu cỡ mẫu là 250. Từ kết quả nghiên cứu của tác giả với cỡ mẫu là 306, với thành phần “thích ứng với mơi trường sinh sống ở đơ thị” có hệ số tương quan biến tổng nh nhất là 0,580 và lớn nhất là 0,772 như vậy đáp ứng yêu cầu. Thành phần “tiếp cận dịch vụ” có hệ số tương quan biến tổng nh nhất là 0,540 và lớn nhất là 0,633 như vậy đáp ứng yêu cầu. Thành phần “việc làm thu nhập” có hệ số tương quan biến tổng nh nhất là 0,532 và lớn nhất là 0,650 như vậy đáp ứng yêu cầu. Thành phần “sinh hoạt cộng đồng” có hệ số tương quan biến tổng nh nhất là 0,697 và lớn nhất là 0,813 như vậy đáp ứng yêu cầu và cuối cùng thành phần “giao tiếp cộng đồng” có hệ số tương quan biến tổng nh nhất là 0,458 và lớn nhất là 0,652 như vậy đáp ứng yêu cầu.
4.2.2 Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng để tóm tắt dữ liệu và các biến có liên hệ với nhau thơng qua kiểm định Barlett’s và Kaiser-Meyer- Olkin (KMO).
Ở nghiên cứu của mình tác giả tiến hành sử dụng phương pháp thành phần chính (Principle component) với phép xoay Varimex tại điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue >1. Kết quả xử lý bằng SPSS thể hiện trong bảng 4.3 như sau: