CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3 Kết quả nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến sự hữu hiệu của hệ thống
4.3.2 Kiểm định giá trị thang đo – phương pháp phân tích nhân tố khám phá
EFA
Sau khi đánh giá độ tin cậy thang đo bằng phương pháp Cronbach Alpha ở phần trên. Vấn đề tiếp theo là thang đo phải được đánh giá giá trị của nó bằng phương pháp phân tích EFA.
Hai giá trị quan trọng của thang đo là giá trị phân biệt và giá trị hội tụ. Sử dụng phương phá phân tích nhân tố giúp ta đánh giá được hai giá trị này.
Phương pháp phân tích EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập (f<k) để nhân tố có ý nghĩa hơn. (Nguyễn Đình Thọ 2011). Thêm vào đó, mục tiêu
của phân tích EFA sẽ giúp khám phá các cấu trúc khái niệm nghiên cứu, đưa ra việc loại các biến không phù hợp, không đạt yêu cầu khi nghiên cứu EFA.
Đánh giá giá trị thang đo bằng EFA
Theo tài liệu phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh của tác giả Nguyễn Đình Thọ, 2011 có hướng dẫn trong q trình phân tích nhân tố phải đáp ứng được những tiêu chí và điều kiện dưới đây:
Để đánh giá thang đo, cần xem xét các thuộc tính:
Sự phù hợp của phân tích nhân tố (Giá trị KMO và kiểm định Barllet Test): một nhân tố được xem là phù hợp đạt yêu cầu khi thõa điều kiện giá trị 1>KMO>0.50 và đồng thời kiểm định Barllet Test có ý nghĩa thống kê, tức giá trị Sig <0.05, đồng nghĩa với kết luận các biến quan sát có mối tương quan với nhau.
Số lượng nhân tố trích được : Tiêu chí Eigenvalue được sử dụng để xác định số lượng nhân tố trích trong phân tích EFA
Trọng số nhân tố (factor loading): chỉ tiêu được đưa ra nhằm mục đích xác định mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Điều kiện đặt ra cho trọng số nhân tố phải lớn hơn 0.5 mới đạt điều kiện.
Tổng phương sai trích TVE: Khi đánh giá kết quả EFA, cần xem xét tổng phương sai trích. Tổng này thể hiện các nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm của biến đo lường. Phương sai trích đạt yêu cầu khi lớn hơn 50% và eigenvalue lớn hơn 1. Nếu điều kiện này được thỏa mãn có thể kết luận mơ hình EFA là phù hợp.