Mã
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Cronbach’s Alpha = .775
VD1 12.34 2.183 .615 .702
VD2 12.33 2.277 .546 .737
VD3 12.33 2.234 .588 .716
VD4 12.28 2.213 .564 .728
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS) Bảng 4.10 cho thấy, thang đo Vận dụng EMA trong DNSX thép (VD) được đo lường qua 4 biến VD1, VD2, VD3, VD4. Kết quả là đạt được yêu cầu về mức độ tin cậy của thang đo với hệ số Cronbach’s Alpha là 0.775 và hệ số tương quan giữa biến - tổng nhỏ nhất ở mức 0.546 > 0.3.
4.2.5 Phân tích nhân tố khám phá
Sau khi đã kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua việc phân tích hệ số Cronbach’s Alpha, tác giả tiến hành thực hiện phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA. Phân tích EFA rút gọn một tập hợp biến quan sát thành một tập các nhân tố ít hơn, có ý nghĩa hơn và vẫn bao quát được nội dung của tập hợp biến ban đầu (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Những điều kiện khi phân tích EFA:
Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin): Theo Kaiser (1974) ở mức chấp nhận được phải lớn hơn 0.5.
Hệ số tải nhân tố (factor loading) ≥ 0.5 mới đảm bảo ý nghĩa của EFA. Đồng thời, 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 (Hair et al, 2010).
Kiểm định Barlett’s có sig < 0.05 để chứng minh các biến quan sát có tương quan với nhân tố đại diện (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Tiêu chí điểm dừng Eigenvalue có giá trị tối thiểu phải bằng 1 và tổng phương sai trích ≥ 50% (Hair et al, 2010).
a. Phân tích nhân tố khám phá biến độc lập
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo qua hệ số Cronbach’s Alpha, tác giả tiếp tục đánh giá giá trị thang đo thơng qua phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA. Với 27 biến độc lập được đưa vào phân tích EFA lần 1 bằng phương pháp Principal Component và phép xoay Varimax, ta thu được bảng sau:
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s ( Lần 1) Bảng 20
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .761 Bartlett's Test
of Sphericity
Approx. Chi-Square 1930.383
df 351
Sig. .000
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Như vậy, hệ số KMO = 0.761 > 0.5, chứng minh rằng dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hồn tồn thích hợp. Giá trị sig = 0.000 < 0.05, do đó các biến quan sát có tương quan với nhân tố đại diện.
Tiếp tục tổng phương sai được giải thích (Total Variance Explained) ( xem Phụ lục 1) là 60.02% > 50% thỏa mãn tiêu chuẩn, cho thấy các biến quan sát thuộc các nhân tố biến độc lập là phù hợp.
Ngoài ra, kết quả nghiên cứu này có 6 nhân tố đại diện đảm bảo được tiêu chuẩn có Eigenvalues > 1.
Các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố factor loading > 0.5. Riêng biến QT4 tải lên ở 2 nhân tố khác nhau và có chênh lệch nhỏ hơn < 0.3, nên biến quan sát này không tạo nên sự khác biệt để đại diện cho một nhân tố nào nên tác giả loại biến QT4 khỏi mơ hình và tiến hành phân tích lần 2.
Bảng 4.12: Ma trận nhân tố xoay ( Rotated component matrix) Bảng 21 Component 1 2 3 4 5 6 LI1 .795 LI4 .682 LI5 .678 LI3 .658 LI7 .652 LI2 .577 LI8 .562 KK4 .850 KK2 .833 KK1 .832 KK3 .823 BC1 .786 BC4 .777 BC3 .768 BC5 .653 BC2 .635 QC1 .848 QC3 .821 QC2 .779 QT1 .823 QT2 .763 QT3 .733 QT4 .468 .562 AL2 .753 AL4 .730 AL3 .692 AL1 .551
Sau khi tiến hành phân tích EFA lần 2 cho thấy: hệ số KMO = 0.771 chứng tỏ dữ liệu nghiên cứu phù hợp để phân tích EFA (0.5 ≤ KMO ≤ 1). Ngoài ra, Sig =
0.000 ≤ 0.5 (thỏa mãn tiêu chí), do đó các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện. Tại Eigenvaluea = 1.427 với phương sai trích 60.79% (thỏa điều kiện). Điều này có nghĩa 60.79% sự biến thiên của các nhân tố là do các biến quan sát.
Bảng 4.13: Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s ( Lần 2) Bảng 22
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .771 Bartlett's Test
of Sphericity
Approx. Chi-Square 1827.852
df 325
Sig. .000
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS) Bảng 4.14: Ma trận nhân tố xoay ( Lần 2) Bảng 23 Component 1 2 3 4 5 6 LI1 .795 LI5 .680 LI4 .680 LI3 .658 LI7 .649 LI2 .580 LI8 .561 KK4 .852 KK1 .831 KK2 .830 KK3 .827 BC4 .779
BC1 .778 BC3 .772 BC5 .655 BC2 .634 QC1 .841 QC3 .823 QC2 .806 AL2 .770 AL4 .725 AL3 .681 AL1 .537 QT1 .859 QT3 .745 QT2 .743
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Bảng 4.14 cho thấy, mơ hình lúc này cịn lại 26 biến quan sát rút trích vào 6 nhóm nhân tố.
- Nhóm 1 gồm 7 biến quan sát: LI1, LI2, LI3, LI4, LI5, LI7, LI8 giữ nguyên tên cho nhân tố này là Nhận thức về lợi ích của EMA.
- Nhóm 2 gồm 4 biến quan sát: KK1, KK2, KK3, KK4 giữ nguyên tên cho nhân tố này là Khó khăn khi vận dụng EMA.
- Nhóm 3 gồm 5 biến quan sát: BC1, BC2, BC3, BC4, BC5 giữ nguyên tên cho nhân tố này là Nhu cầu công bố thông tin liên quan đến mơi trường.
- Nhóm 4 gồm 3 biến quan sát: QC1, QC2, QC3 giữ nguyên tên cho nhân tố này là Quy chuẩn pháp lý.
- Nhóm 5 gồm 4 biến quan sát: AL1, AL2, AL3, AL4 giữ nguyên tên cho nhân tố này là Áp lực từ các bên liên quan.
- Nhóm 6 gồm 3 biến quan sát: QT1, QT2, QT3 giữ nguyên tên cho nhân tố này là Nhận thức của nhà quản trị về EMA.
b. Phân tích nhân tố khám phá biến phụ thuộc
Kết quả kiểm định hệ số KMO = 0.766 cho thấy phân tích nhân tố khám phá phù hợp với dữ liệu thực tế. Ngoài ra, kiểm định Bartlett có sig = 0.000 <0.5 (thỏa mãn), do đó các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.