CHƯƠNG 4 PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. Kiểm định thang đo
4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi phân tích độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha, 7 thang đo được đánh giá tiếp theo bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA.
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá được tiến hành để rút gọn tập hợp các biến độc lập thành một tập nhỏ hơn là các biến đại diện cho mỗi nhóm nhân tố mà khơng làm mất đi ý nghĩa giải thích và thơng tin của nhóm nhân tố đó (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Khi phân tích nhân tố khám phá EFA một số tiêu chuẩn mà các nhà khoa học quan tâm là:
46
- Hệ số KMO cần thỏa điều kiện 0,5≤ KMO≤ 1 để đảm bảo phân tích nhân tố EFA là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, trang 31).
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) là hệ số tương quan đơn giữa các biến và nhân tố, cho biết sự liên hệ chặt chẽ giữa các biến với nhau. Hệ số tải nhân tố của một biến quan sát trên nhân tố mà nó là biến đo lường sau khi quay phải cao và các trọng số trên các nhân tố khác nó khơng đo lường phải thấp để đạt giá trị hội tụ. Cụ thể, hệ số này phải ≥ 0.5 là giá trị chấp nhận được (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Ngồi ra, chênh lệch hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố lớn hơn hoặc bằng 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Hassan Al-Tamimi, 2003).
- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50 % (Hair &ctg, 1998) - Hệ số Eigenvalue phải có giá trị ≥ 1 (Gerbing & Anderson, 1998).
Bên cạnh đó, để tăng cường khả năng giải thích các nhân tố, nghiên cứu chọn phương pháp xoay Varimax produce – với thủ tục này sẽ xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố.