3.2 Thiết kế nghiên cứu sơ bộ
3.2.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố được dùng để tóm tắt dữ liệu và rút gọn tập hợp các yếu tố quan sát thành những yếu tố chính dùng trong các phân tích, kiểm định tiếp theo. Các nhân tố được rút gọn này sẽ có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến quan sát ban đầu. Phân tích nhân tố khám phá được dùng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo. Cách thực hiện và tiêu chí đánh giá trong phân tích EFA như sau:
Phương pháp: Đối với thang đo đa hướng, sử dụng phương pháp trích yếu tố là Principal Axis Factoring với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố Eigen value lớn hơn hoặc bằng 1. Phương pháp này được cho rằng sẽ phản ánh dữ liệu tốt hơn khi dùng Principal Components với phép quay Varimax (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007). Đối với thang đo đơn hướng thì sử dụng phương pháp trích yếu tố Principal Components. Thang đo chấp nhận được khi tổng phương sai trích được bằng hoặc lớn hơn 50% (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007).
Tiêu chuẩn: Hệ số tải nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0,4 để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Các mức giá trị của hệ số tải nhân tố là: lớn hơn 0,3 là mức tối thiểu chấp nhận được, lớn hơn 0,4 là quan trọng, lớn hơn 0,5 là có ý nghĩa thực tiễn. Tiêu chuẩn chọn mức giá trị hệ số tải nhân tố là: cỡ mẫu ít nhất là 350 thì có thể chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,3; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn hệ số tải
nhân tố lớn hơn 0,55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0,75 (Hair và cộng sự, 1998).
Tiến hành thực hiện kiểm định: Kiểm định Barlett để kiểm định sự tương quan giữa các biến với nhau trong tổng thể và xem xét trị số KMO. Nếu KMO trong khoảng từ 0,5 đến 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu, ngược lại nếu KMO nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).