CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4. PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
3.4.2. Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Để kiểm định lý thuyết khoa học thì trước hết cần phải đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Nếu như phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo thì phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) được sử dụng để đánh giá hai loại giá trị quan trọng là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), tức là nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F < k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Việc rút gọn này được dựa trên mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát.
Nhóm tác giả Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) cũng cho rằng: “Trong phân tích nhân tố, phương pháp sử dụng phổ biến nhất là phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax”.
Cũng theo Hair & ctg (1998, 111), “Factor loading (hệ số tải nhân tố hay trọng
- Hệ số tải nhân tố > 0,3: đạt mức tối thiểu. - Hệ số tải nhân tố > 0,4: xem là quan trọng.
- Hệ số tải nhân tố > 0,5: xem là có ý nghĩa thực tiễn .
Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu:
Hệ số tải nhân tố (Factor loading ) > 0,5
0,5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để kiểm tra sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp.
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05): là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
Phần trăm phương sai toàn bộ (Percentage of variance) > 50%: là phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là, xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %.
Trong phạm vi của nghiên cứu này, tác giả phân tích nhân tố khám phá bằng các tiêu chuẩn cụ thể như sau:
- Hệ số KMO thuộc khoảng 0,5 đến 1,0
- Nghiên cứu sử dụng kiểm định Bartlett có nghĩa thống kê (Sig. < 0,05)
- Các biến có hệ số nhân tố tải (Factor loading) > 0,5 được giữ lại và điểm dừng khi trích các biến có yếu tố eigenvalue lớn hơn 1, tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50%.