2.2. ỨNG DỤNG MƠ HÌNH ĐỊNH LƯỢNG PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ THỰC
2.2.3. Phân tích nhân tố
Sau khi phân tích Cronbach Alpha, hệ số tin cậy của các nhóm biến đạt khá cao và
đều lớn hơn 0.6, các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3, vì vậy tất cả các
biến được chấp nhận. Do đó, các biến được đưa vào để phân tích nhân tố. Phân tích nhân tố nhằm nhóm gọn các biến quan sát ban đầu thành những nhân tố mới có ý nghĩa. đồng thời phát hiện cấu trúc tiềm ẩn giữa các khái niệm nghiên cứu (nhân tố ban đầu) theo dữ liệu thực tế nhằm hình thành những nhân tố mới có ý nghĩa sát với thực tế nghiên cứu.
Đầu tiên, thực hiện hai kiểm định là “KMO and Bartlett's Test”. Kết quả chứng
Sig. =0.000). Phân tích nhân tố cho tất cả mọi biến trong mơ hình được thực hiện với phương pháp rút trích nhân tố là “Principal component” và phương pháp xoay là “Varimax”, phép xoay vng góc được lựa chọn nhằm mục đích trích tối đa %
phương sai của các biến quan sát ban đầu và làm gọn các biến quan sát (Hair và ctg. 2010). Còn tiêu chuẩn rút trích Eigenvalues > 1 nhằm đảm bảo mỗi nhân tố hình thành có thể giải thích tối thiểu biến thiên trọn vẹn của một biến quan sát (Hair và ctg. 2010).
Tiêu chuẩn chọn biến cho nhân tố đảm bảo một số điều kiện sau: Đảm bảo hệ số trích phương sai trong tổng thể các biến (Communality) >0.50. Hệ số tải lên nhân tố chính |>0.50| được xem là có ý nghĩa. Tuy nhiên, việc xác định biến loại bỏ hay khơng cịn phụ thuộc vào mức ý nghĩa của biến quan sát đó trong mơ hình. số biến trong cùng một cấu trúc tiềm ẩn nhằm đảm bảo các cấu trúc biến tiềm ẩn sau khi hình thành có ý nghĩa về mặt thực tiễn và khái niệm lý thuyết (Hair và ctg. 2010).