cậy bằng phân tích hệ số Cronbach’s alpha, được đưa vào phân tích nhân tố khám phá. Kết quả kiểm định Barlett (Barlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Barlett’s với sig = 0,000 (Phụ lục 6) và chỉ số KMO = 0,707 > 0,5 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp.
Tại mức giá trị Eigenvalues = 2,462, phân tích nhân tố đã rút trích được 1 nhân tố từ 5 biến quan sát với phương sai trích là 49,239 %, xem như đạt yêu cầu 50%.
Tất cả hệ số tải nhân tố của các biến đều lớn hơn 0,5 đạt yêu cầu.
Bảng 4.5: Kết quả phân tích nhân tố EFA thang đo Kết quả kinh doanh xuất khẩu Biến quan Biến quan sát Yếu tố 1 KQ1 .665 KQ2 .685 KQ3 .729 KQ4 .740 KQ5 .686
(Nguồn: Tổng hợp kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)
Dựa vào kết quả bảng ma trận xoay nhân tố (Rotated Component Matrix), lệnh
Transform/Compute Variable/mean được sử dụng để nhóm 5 biến COMPUTE KQXK
= MEAN (KQ1, KQ2, KQ3, KQ4, KQ5) thành biến Kết quả kinh doanh xuất khẩu, kí hiệu là KQXK.
4.4. Hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu
Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và nhân tố khám phá rút trích
được năm nhân tố ảnh hưởng đến Kết quả kinh doanh xuất khẩu. Các thang đo vẫn giữ
nguyên số biến quan sát nên do đó, mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết ban đầu vẫn
4.5. Phân tích tương quan
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy, tác giả sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa từng biến độc lập và
biến phụ thuộc cũng như mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau. Dựa vào bảng ma trận hệ số tương quan Pearson ta thấy có liên hệ giữa KQXK với cả 5 nhân tố
CLQC, CLHTPP, CLSP, CLPPTT, CLG do giá trị Sig đều nhỏ hơn 0,01 và hệ số tương quan thấp nhất là 0,443 (biến CLSP). Sơ bộ ta có thể kết luận các biến CLQC,
CLHTPP, CLSP, CLPPTT, CLG có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến
KQXK. Ngoài ra, hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng cao. Do đó, kiểm định
đa cộng tuyến cần được tiến hành trong các bước tiếp theo để xác định xem các biến độc lập có ảnh hưởng lẫn nhau hay khơng.