Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng hiệu
chỉnh
Cronbach's Alpha nếu loại
biến Cronbach's Alpha = .703, N of Items = 4
VDKTQT1 13.360 1.320 .515 .624
VDKTQT2 13.407 1.319 .500 .633
VDKTQT3 13.395 1.316 .500 .633
VDKTQT4 13.384 1.396 .438 .670
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Thang đo biến phụ thuộc gồm 4 biến quan sát, hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể là 0.703> 0.6. Hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh của tất cả các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s Alpha nếu bỏ đi biến quan sát đó đều nhỏ hơn 0.703. Từ đó, kết luận thang đo đạt tiêu chuẩn, đạt độ tin cậy.
Như vậy, sau khi thực hiện việc phân tích dữ liệu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha cho các biến độc lập và biến phụ thuộc, sau khi loại các thang đo MDCT4, TDNVKT5, CLKD5 thì các thang đo còn lại đảm
4.1.2.2 Đánh giá giá trị thang đo
Trong nghiên cứu, người nghiên cứu có thể thu thập được một số lượng biến khá lớn và hầu hết các biến này đều có mối quan hệ với nhau. Tuy nhiên, để phù hợp với thực tế và dễ dàng vận dụng, số lượng biến này cần phải giảm bớt đến một số lượng phù hợp, sao cho các biến được giữ lại là những biến có mối tương quan chặt chẽ đến kết quả nghiên cứu và có ý nghĩa thống kê cao.
Phân tích nhân tố khám phá EFA là tên chung của một nhóm các thủ tục được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các biến nhằm xác định các nhân tố giải thích được cho các liên hệ tương quan trong một tập hợp biến.
Trong phần mềm SPSS, các tham số và chỉ số có liên quan tới phân tích nhân tố gồm:
Đại lượng Bartlett’s dùng để xem xét giữa các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (nếu sig ≤ 0.05) hay khơng có tương quan với nhau (nếu sig ≥ 0.05).
Chỉ số KMO ≥ 0.5 dùng để xem xét sự thích hợp của việc sử dụng phương pháp phân tích nhân tố.
Chỉ số Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích cho mỗi nhân tố. Những nhân tố nào có chỉ số Eigenvalue ≥ 1 mới thực sự có ý nghĩa về mặt thống kê nên được giữ lại trong thang đo.
Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của phương pháp xoay nhân tố (EFA). Factor loading ≥ 0.30 được xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading ≥ 0.40 được xem là quan trọng, ≥ 0.50 được xem là có ý nghĩa thiết thực. Factor loading lớn nhất của các biến quan sát phải lớn hơn hoặc bằng 0.50. Trong nghiên cứu, thơng thường chỉ chấp nhận các biến có chỉ số Factor loading ≥ 0.50. Các biến có chỉ số Factor loading ≥ 0.40 dùng để bổ sung vào các nhân tố khi cần thiết.
Đánh giá giá trị thang đo biến độc lập
Kiểm định thích hợp của mơ hình phân tích nhân tố EFA.
Kết quả kiểm định trong bảng 4.3 cho thấy KMO = .706 > 0.5 và kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê với P-value < 0.05. Như vậy, việc sử dụng mơ hình EFA để đánh giá giá trị thang đo các biến độc lập là phù hợp.