Bảng 4.10 : Tóm tắt mối tương quan giữa các khái niệm nghiên cứu
3.4. Các tiêu chí đánh giá thang đo
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), chúng ta cần đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo trước khi kiểm định lý thuyết khoa học. Thang đo được xem là tốt khi nó xác định đúng giá trị cần đo. Như vậy, độ tin cậy là thông số thường được sử dụng để làm tiêu chuẩn đánh giá. Độ tin cậy được đánh giá thông qua hệ số Cronbach Alpha. Hệ số Cronbach Alpha được sử dụng trước hết để loại các biến không phù hợp trước. Các biến có hệ số tương quan biến - tổng (item - total correlation) nhỏ hơn 0,30 sẽ bị loại và tiêu chuẩn thang đo khi nó có độ tin cậy alpha từ 0,60 trở lên (Nunnally & Burnstein, 1994)
Ngồi ra, phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một bước để xác định số lượng nhân tố trong thang đo. EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F ( F < k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Các trọng số nhân tố 0.5 trong EFA sẽ đạt được mức ý nghĩa, nếu nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại. Số lượng nhân tố được xác định dựa trên giá trị Eigenvalue. Những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 sẽ được giữ lại trong mơ hình để phân tích, ngược lại sẽ bị loại. Hệ số KMO ( Kaiser- Meyer- Olkin) là một chỉ số dùng
để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. KMO nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1 là đủ điều kiện để phân tích. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích phải 50% ( Gerbing & Anderson, 1988). Khác biệt giữa các trọng số nhân tố của một biến quan sát trên các nhân tố 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.