CHƯƠNG 4 TRÌNH BÀY KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. KIỂM ĐỊNH PHÂN TÍCH NHÂN TỐ EFA (Exploratory Factor Analysis)
4.3.1. Phân tích nhân tố khám phá cho khái niệm các biến độc lập
Trong nghiên cứu này phân tích EFA được thực hiện 02 lần, phân tích lần 1 với 35 biến quan sát, phân tích EFA lần 2 được thực hiện với 31 biến quan sát sau khi ta loại bỏ 04 biến quan sát không phù hợp.
Theo Nguyễn Đình Thọ (2014) Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau, nghĩa là khơng có biến độc lập và biến phụ thuộc, nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá dùng để rút gọn một tập K biến quan sát thành một tập F biến quan sát (F< K). Các nhân tố có ý nghĩa hơn, cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy. Phương pháp phân tích EFA sẽ giúp chúng ta đánh giá 02 giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Theo Hair & ctg (2006) để chọn số lượng nhân tố, thường kết hợp 03 phương pháp là tiêu chí Eigenvalue, tiêu chí điểm gãy, và xác định trước số lượng nhân tố, đối với tiêu chí Eigenvalue số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố có Eigenvalue
tối thiểu bằng 1. Theo Norusis (1994), để sử dụng EFA thì KMO cần phải lớn hơn 0.5, KMO > 0.6 tạm, KMO > 0.8 khá tốt, KMO > 0.9 rất tốt.
Kích thước mẫu phân tích EFA, theo Hair & Ctg (2006) kích thước mẫu tốt là có tỉ lệ quan sát/ biến đo lường 5/1, tốt hơn là 10/1, trong bài nghiên cứu này tác giả có 312 mẫu quan sát để thực hiện nghiên cứu, đạt yêu cầu về số lượng mẫu tối thiểu để phân tích EFA.
Thơng qua phân tích EFA cho các biến quan sát của các biến độc lập, trước hết ta xem xét kết quả của bảng KMO and Bartlett's Test, ta thấy trị số Kaiser- Meyer-Olkin = 0.922, trị số này khá tốt (> 0.8 là khá tốt), bên cạnh giá trị Sig của Bartlett's Test có giá trị 0.000 < 0.05 rất nhiều, như vậy cho thấy giả thuyết ma trận đơn vị về hệ số tương quan của các biến quan sát bị bác bỏ, nghĩa là các biến quan sát này có tương quan với nhau. Do đó qua kết quả kiểm định ta thấy các biến quan sát này thích hợp để phân tích EFA.
Phân tích EFA lần 01 cho 35 biến quan sát của các khái niệm là các biến độc lập, phần mềm phân tích cho thấy có 07 nhân tố được rút trích, 07 nhân tố này tương ứng với 07 khái niệm hay thành phần của các khái niệm mà ta cho rằng là các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu, cụ thể:
Nhân tố số 1: Khái niệm các yếu tố liên quan đến chủ đầu tư
Nhân tố số 2: Khái niệm liên quan đến yếu tố phối hợp tuyên truyền
Nhân tố số 3: Khái niệm liên quan đến pháp lý
Nhân tố số 4: Khái niệm liên quan đến người quyết định đầu tư
Nhân tố số 5: Khái niệm liên quan đến nhà thầu thi công
Nhân tố số 6: Khái niệm liên quan đến nhà tư vấn
Nhân tố tố số 7: Khái niệm liên quan đến điều kiện tự nhiên.
Nhìn vào bảng Rotated Component Matrixa ta thấy qua phân tích EFA các biến quan sát được trích ra 07 nhân tố, tại điểm dừng có Eigenvalue = 1.119 (>1) rút trích được 07 nhân tố tương ứng với 07 khái niệm là các biến độc lập trong phân tích, tại điểm dừng này, có phương sai cho 07 nhân tố trích ra 65.536 % (> 60% trong nghiên cứu khoa học xã hội), các biến quan sát ngoại trừ các biến được liên kê
bên dưới thì đều có hệ số tải nhân tố lên nhân tố mà nó hội tụ đạt yêu cầu (> 0.5). Như vậy kết quả phân tích EFA lần 01 này rút trích được 07 nhân tố, có các ràng buộc về phương sai trích, điểm dừng Eigenvalue, kết quả kiểm định KMO và Bartlett's Test đều thỏa mãn cho phân tích EFA.
Tuy nhiên có các biến quan sát có hệ số tải nhân tố lên nhân tố mà nó hội tụ khơng đạt yêu cầu như: CDT8 (0.353< 0.55), PHTT1 (0.465), NQDDT5 (0.459), DKTN1 (0.375) điều này cho thấy các biến quan sát này nên được loại bỏ, sau khi xác định các biến quan sát có hệ số tải nhân tố khơng đạt u cầu để quyết định loại bỏ và thực hiện phân tích EFA lần 02, xét về mặt nội dung nếu loại bỏ các câu hỏi (biến quan sát) này ra khỏi nhân tố thì nội dung của thang đo (khái niệm) vẫn đảm bảo nên ta quyết định loại bỏ các biến đã liệt kê có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.55. Như vậy ta có 04 biến quan sát được loại khỏi tập biến quan sát ban đầu thơng qua phân tích EFA lần 02, như vậy từ 35 biến quan sát thơng qua phân tích EFA lần 01 ta còn lại 31 biến quan sát (câu hỏi) đại diện cho 07 nhân tố của các biến độc lập.
Ta tiến hành phân tích EFA lần thứ hai, ta thấy hệ số KMO tại phân tích EFA lần 02 là 0.914 đạt yêu cầu so với 0.55, hệ số này khá tốt, đồng thời giá trị Sig của kiểm định Bartlett 0.000 < 0.05, điều này cho thấy phân tích EFA là thích hợp, mặt khác tại điểm dừng có Eigenvalue 1.099 ( > 1) rút trích được 07 nhân tố ứng với tổng phương sai trích là 68.815% (đạt yêu cầu),
Như vậy qua phân tích EFA lần 02 cho các biến độc lập ta có 31 biến quan sát (câu hỏi) được đưa vào phân tích, kết quả rút trích được 07 nhân tố đại diện cho 31 biến quan sát của các biến độc lập cụ thể, bên cạnh đó nhìn vào bảng Rotated Component Matrixa các biến quan sát có hệ số tải nhân tố lên nhân tố mà nó hội tụ đều đạt yêu cầu lớn hơn 0.55, riêng biến CDT6 xấp xỉ 0.55 ta xem như phù hợp khi đưa vào phân tích EFA. Như vậy sẽ có 31 biến quan sát được hội tụ trên 07 nhân tố tương ứng với các khái niệm của các biến độc lập mà ta cần đo lường được đưa vào để phân tích và kiểm định mơ hình với vai trị là các biến độc lập tác động đến tình trạng chậm tiến độ dự án đầu tư XDCB.
Nhân tố số 2: Khái niệm liên quan đến yếu tố phối hợp tuyên truyền
Nhân tố số 3: Khái niệm liên quan đến pháp lý
Nhân tố số 4: Khái niệm liên quan đến người quyết định đầu tư
Nhân tố số 5: Khái niệm liên quan đến nhà thầu thi công
Nhân tố số 6: Khái niệm liên quan đến nhà tư vấn
Nhân tố tố số 7: Khái niệm liên quan đến điều kiện tự nhiên.
4.3.2 Phân tích nhân tố cho khái niệm tiến độ hồn thành của biến phụ thuộc
Tương tự như phân tích EFA cho các biến độc lập, 03 câu hỏi của biến phụ thuộc cũng được phân tích EFA. Qua phân tích ta thấy chỉ số KMO đạt yêu cầu 0.736 và kiểm định Bartlett có giá trị Sig= 0.000 < 0.05 đạt yêu cầu, đều này cho thấy dữ liệu của biến phụ thuộc thích hợp để phân tích EFA.
Kết quả phân tích EFA ta thấy rút trích được 01 nhân tố tại điểm có Eigenvalue = 2.378 (> 1), có tổng phương sai trích là 79.823%, hệ số tải nhân tố của các biến trên nhân tố mà nó hội tụ đều lớn hơn 0.55, lần lượt là: 0.874, 0.896, 0.901. Như vậy sẽ có 03 biến quan sát được hội tụ thành 01 nhân tố mà giả thuyết ta cho rằng là biến phụ thuộc để xem xét sự tác động của các biến độc lập đến tình trạng chậm tiến độ hồn thành dự án đầu tư XDCB (kết quả được thể hiện ở phụ lục).