CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố EFA sẽ giúp khám phá các cấu trúc khái niệm nghiên cứu, loại bỏ các biến đo lường không đạt yêu cầu và đảm bảo cho thang đo có tính đồng nhất. Mục đích của việc phân tích nhân tố EFA là xem xét mối quan hệ giữa các biến quan sát và gộp chúng vào các nhóm biến giải thích cho các nhân tố.
4.3.1. Phân tích nhân tố cho nhóm biến độc lập
Từ kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo ở phần trên, việc phân tích nhân tố trước tiên được tiến hành dựa trên 29 biến quan sát của các biến độc lập ảnh hưởng đến quyết định chọn trường mẫu giáo (theo mơ hình đề xuất ban đầu).
Kết quả đạt được hệ số KMO = 0,768 > 0.5 và kiểm định Barlett’s có giá trị 3558,705 với mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.05 cho thấy các biến quan sát thuộc cùng một nhân tố có tương quan chặt chẽ với nhau. Đồng thời tổng phương sai trích là 61,655 % > 50% cho thấy 7 nhân tố này giải thích 61,665 % sự biến thiên của tập dữ liệu và giá trị Eigenvalue = 1,225 >1 đủ tiêu chuẩn phân tích nhân tố (Phụ lục 5.1).
Bảng 4. 3 : Hệ số KMO và kiểm định Barlett’s nhóm biến độc lập
Chỉ số KMO ,768
Kiểm định Barlett’s 3558,705
Df 406
Sig. ,000
Bảng 4. 4 : Kết quả ma trận nhân tố nhóm biến độc lập Nhân tố Nhân tố 1 2 3 4 5 6 7 VC6 ,822 VC2 ,792 VC5 ,770 VC3 ,766 VC4 ,733 GV5 ,791 GV2 ,735 GV3 ,726 GV6 ,722 GV1 ,672 GV4 ,647 AT7 ,774 AT3 ,770 AT4 ,705 AT2 ,698 AT1 ,639 AT5 ,612 DT2 ,891 DT4 ,866 DT1 ,839 TT3 ,812 TT1 ,804 TT2 ,777 TK3 ,784 TK2 ,773 TK1 ,739 CP3 ,805 CP2 ,716 CP1 ,705
(Nguồn: Khảo sát và phân tích bằng SPSS 20)
Dựa vào bảng 4.4. ta thấy các biến quan sát đạt các điều kiệu sau:
- Giá trị hội tụ: Các biến quan sát xếp thành nhóm với nhau với các hệ số tải nhân tố nằm cùng một cột trong cùng một thang đo như thang đo đã đề xuất ban đầu.
- Giá trị phân biệt: Dựa vào bảng 4.4 ta thấy khơng có biến quan sát nào xuất hiện thêm hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 hai cột khác nhau nên các biến quan sát đạt giá trị phân biệt.
đều lớn hơn 0.5 chứng tỏ các biến quan sát có ý nghĩa thực tiễn và có thể dùng để đưa vào xây dựng mơ hình hồ quy nhằm kiểm định giả thuyết đặt ra ban đầu.
4.3.2. Phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc
Hệ số KMO = 0,627 > 0,5 và Kiểm định Bartlett’s trong phân tích nhân tố có mứa ý nghĩa sig = 0,000 <0.05; qua đó kết quả chỉ ra rằng các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau và phân tích nhân tố khám phá (EFA) thích hợp sử dụng trong nghiên cứu này.
Bảng 4. 5 : Hệ số KMO và kiểm định Barlett’s cho biến phụ thuộc
Chỉ số KMO ,627
Kiểm định Barlett’s 107,553
Df 3
Sig. ,000
(Nguồn: Khảo sát và phân tích bằng SPSS 20)
Kết quả phân tích nhân tố EFA của thang đo Quyết định với giá trị Eigenvalue là 1,678 > 1 và tổng phương sai trích là 55,928 % > 50% cho thấy nhân tố này giải thích 55,928 % sự biến thiên của tập dữ liệu. Do đó các thang đo rút ra được chấp nhận (phụ lục 5.2)
Dựa vào bảng 4.6. ta thấy các biến quan sát đạt hai điều kiệu sau:
- Giá trị hội tụ: Các biến quan sát xếp thành nhóm với nhau với các hệ số tải nhân tố nằm cùng một cột trong cùng một thang đo “quyết định chon trường mầm non’ như thang đo đã đề xuất ban đầu.
- Giá trị phân biệt: các biến quan sát đều chỉ xuất hiện một hệ số tải nhân tố nên đạt giá trị phân biệt.
- Ngoài ra các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 chứng tỏ các biến quan sát có ý nghĩa thực tiễn và có thể dùng để đưa vào xây dựng mơ hình hồi quy nhằm kiểm định giả thuyết đặt ra ban đầu.
Bảng 4. 6 : Kết quả ma trận nhân tố của biến phụ thuộc Nhân tố Nhân tố 1 QĐ1 ,793 QĐ2 ,729 QĐ3 ,719
(Nguồn: Khảo sát và phân tích bằng SPSS 20)