Biến quan sát Component 1 Quyết định sử dụng CLDV1 0,860 CLDV2 0,847 CLDV3 0,819 Eigenvalue 2,127 Phương sai trích 70.893%
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Kết quả phân tích EFA trích được 1 nhân tố. Số nhân tố trích được bằng với giả thuyết về số lượng nhân tố ban đầu là 1 nhân tố.
Kiểm định Bartlett có sig = 0,000 < 5%, và kiểm định KMO có chỉ số KMO = 0,704> 0,70. Theo Kaiser (1974) thì chỉ số KMO ≥ 0,70 là được. Theo kết quả kiểm định KMO và Barlett thì sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA là phù hợp.
Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0,5 là đạt yêu cầu. Tổng phương sai trích được là 70.893% lớn hơn 50%, đạt yêu cầu. Giá trị Eigenvalues của nhân tố lớn hơn 1 là đạt yêu cầu.
Kết luận:
Như vậy, ta thấy có 6 nhân tố được trích sau khi được phân tích nhân tố bằng phương pháp Principal Components với phép quay Varimax. Số lượng các nhân tố được trích này phù hợp với các thành phần ban đầu của thang đo, chứng tỏ phân tích EFA cho việc nhóm các biến quan sát này lại với nhau là thích hợp. Và kết quả này được đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính đa biến (nhân tố).
4.3.4 Kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng hồi quy bội 4.3.4.1. Phân tích tương quan:
Phân tích tương quan Pearson dùng để xác định mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Trong phân tích tương quan Pearson khơng có sự phân biệt giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu giữa hai biến có
tương quan chặt chẽ với nhau thì trong phân tích hồi quy cần phải chú ý đến hiện tượng đa cộng tuyến.