CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH ĐO LƯỜNG
4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
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” với phương pháp xoay là “Varimax”, đây là phương pháp thường được sử dụng cũng như cho phép rút trích tối đa % phương sai của các biến quan sát ban đầu so với các phương pháp khác (Nguyễn Đình Thọ, 2014). Số nhĩm nhân tố được tính dựa trên điều kiện phân tích hệ số Eigenvalues (với hệ số Eigenvalues > 1).
- Hệ số KMO là chỉ số kiểm tra sự thích hợp của phân tích EFA, hệ số này nếu nằm trong khoảng 0.5 đến 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng khơng trong tổng thể. Nếu kiểm định này cĩ Sig<0.05 thì bác bỏ giả thuyết này tức là các biến cĩ tương quan với nhau trong tổng thể (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Tiêu chuẩn hệ số tải (Factor loading) của mỗi biến mà nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại bỏ (Hair và cộng sự, 1998).
- Mức độ chênh lệch hệ số tải (Factor loading) lớn nhất của mỗi biến với hệ số tải (Factor loading) bất kỳ phải lớn hơn 0.3 (Nguyễn Đình Thọ, 2014).
- Tổng phương sai trích phải trên 50% (Nguyễn Đình Thọ, 2014).
4.2.2.1. Phân tích nhân tố khám phá đối với các biến độc lập
Kết quả phân tích EFA lần 1 đối với các biến độc lập cho thấy: EFA lần 1
Hệ sớ KMO = .864 và kiểm định Barlett có Sig.= .000 (< .05) cho thấy phân tích EFA là thích hợp. Tại eigenvalue = 1.093 rút trích được 9 nhân tớ (khơng hình thành thêm nhân tớ mới so với ban đầu) và phương sai trích được là 72,581%. Như vậy phương sai trích đạt yêu cầu.
Tuy nhiên các biến TICC2 (thang đo thành phần tiện ích cơng cộng) có trọng sớ factor loading khơng đạt yêu cầu (< .50). Vì vậy biến này sẽ bị loại. Kết quả phân tích EFA lần 1 được thể hiện trong Phụ lục 6.
EFA lần 2
Sau khi loại biến TICC2 (do khơng đạt hệ số tải), tác giả tiến hành phân tích EFA lần 2. Kết quả được trình bày trong Bảng 4.2.
Bảng 4.2: Phân tích EFA của các biến độc lập (lần 2)
Biến Nhân tố 1 2 3 4 5 6 7 8 9 TK1 .830 TK4 .810 TK3 .803 TK2 .791 MT1 .814 MT2 .785 MT4 .777 MT3 .711 GC1 .805 GC3 .738 GC2 .704 GC4 .703 TTPL3 .904 TTPL1 .812 TTPL2 .774 VHXH2 .880 VHXH1 .862 VHXH3 .756 HT1 .790 HT2 .784 HT3 .772 TH1 .813 TH3 .794 TH2 .786 VT2 .700 VT1 .691 VT4 .685 VT3 .680 TICC3 .820 TICC4 .805 TICC1 .755 Eigenvalue 9.281 2.508 2.308 2.169 1.554 1.508 1.350 1.151 1.050 Cronbach’s Alpha .885 .860 .871 .854 .889 .832 .801 .742 .742
Kết quả phân tích EFA lần 2 đối với các biến độc lập cho thấy:
Hệ sớ KMO = .870 và kiểm định Barlett có Sig.= .000 (< .05) cho thấy phân tích EFA là thích hợp. Tại eigenvalue = 1.050 rút trích được 9 nhân tớ với tởng phương sai trích được là 73.805% (> 50%) và khơng có nhân tớ mới nào được hình thành so với mơ hình nghiên cứu đề xuất ban đầu. Như vậy, sau khi phân tích EFA thì 31 biến quan sát này đã đảm bảo được tiêu chuẩn phân tích EFA (đạt yêu cầu), khơng có biến nào bị loại ở giai đoạn này.
4.2.2.2. Phân tích nhân tố khám phá đối với các biến phụ thuộc
Kết quả phân tích EFA đối với thang đo của biến phụ thuộc được trình bày trong Bảng 4.3, với kết quả như sau: Chỉ số KMO = 0.731> 0.5 và kết quả kiểm định Bartlett cĩ Sig là 0.000, vậy tập dữ liệu thỏa điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố. Các biến được trích trong 1 nhĩm nhân tố tương ứng tại engivalue là 2.383 với phương sai trích đạt được 79.424%, nghĩa là nhĩm nhân tố này đã giải thích được 79.424% mức độ biến thiên của tập dữ liệu.
Bảng 4.3: Phân tích EFA của biến phụ thuộc
Component
1
YD3 0.909
YD2 0.895
YD1 0.869
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS của tác giả
Như vậy, kết quả cuối cùng sau kiểm định Cronbach Alpha và phân tích nhân tố EFA thì cịn tổng cộng 34 biến quan sát, với 2 biến bị loại đĩ là TTPL4 và TICC2, từ 36 biến quan sát ban đầu.