Thang đo Quyết định lựa chọn: Cronbach‟s Alpha = 0.817
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Alpha nếu loại biến này
LUACHON.1 5.8100 4.214 .587 .829
LUACHON.2 6.2950 3.787 .731 .688
LUACHON.3 6.5000 3.589 .699 .719
(Nguồn: Tính tốn của tác giả) Kết quả cho thấy:
Kết quả kiểm định Cronbach‟s Alpha cho thấy các thang đo đều lớn hơn 0,6 nên đạt độ tin cậy. Điều này cho thấy các biến có mối liên hệ chặt chẽ với nhau trong cùng khái niệm thành phần. Hệ số tương quan biến – tổng của các biến đều đạt yêu cầu > 0,3 cho thấy các biến có đóng góp nhiều cho thang đo chung. Tuy nhiên, đối
khi bỏ quan sát LUACHON.1 thì hệ số Cronbach‟s Alpha = 0.829, Thang đo Hiệu quả khám chữa bệnh có Cronbach‟s Alpha = 0.838 khi bỏ quan sát HQKCB.5 thì hệ số Cronbach‟s Alpha = 0.840 và thang đo Chi phí khám chữa bệnh có Cronbach‟s Alpha = 0.832, khi bỏ quan sát CPKCB.1 thì hệ số Cronbach‟s Alpha = 0.840. Nhưng tác giả vẫn giữ nguyên vì Cronbach‟s Alpha tổng khi có quan sát LUACHON.1, HQKCB.5, CPKCB.1 đã đủ tin cậy, và khi bỏ đi quan sát LUACHON.1, HQKCB.5, CPKCB.1 thì sẽ mất đi giá trị nội dung, các câu hỏi khảo sát trong mơ hình phải được nghiên cứu kỹ lưỡng hơn. Như vậy, tất cả 21 biến quan sát đều được giữ lại để tiếp tục phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA với các tiêu chuẩn sau:
Hệ số KMO phải có giá trị trong khoảng 0,5 đến 1 thì phân tích nhân tố mới thích hợp. Mức ý nghĩa của kiểm định Barlett là Sig. phải nhỏ hơn hoặc bằng 0,05 thì các biến quan sát mới có mối tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Hệ số tải nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 (Hair và cộng sự, 2008) được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50%, thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Component, phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue ≥ 1 đối với các biến quan sát đo lường (Gerbing và Anderson, 1988)
4.3.1. Phân tích EFA các nhân tố độc lập
Phương pháp EFA được sử dụng cho 18 biến quan sát của 4 nhân tố độc lập, với phương pháp Principal component analysis, phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue là 1.