CHƢƠNG 3 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.3. THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƢỢNG
3.3.6. Phân tích nhân tố khám phá
Trong phân tích nhân tố phƣơng pháp Principal components analysis đi cùng với phép xoay varimax thƣờng đƣợc sử dụng. Phân tích nhân tố phải thỏa mãn 5 điều kiện nhƣ sau:
(1) Hệ số KMO ≥ 0.5 và mức ý nghĩa của Kiểm định Bartlet ≤ 0.05. ( Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
(2) Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) ≥ 0.5 để tạo giá trị hội tụ- Theo Hair và
Anderson (1998, 111). Hệ số tải nhân tố > 0.3 đƣợc xem là đạt mức tối thiểu thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350; hệ số tải nhân tố> 0.4 đƣợc xem là quan trọng; và ≥ 0.5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên thì nên chọn tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố > 0.55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố > 0.75. Trong phần phân tích nhân tố này, tác giả chấp nhận hệ số tải nhân tố từ 0.5 trở lên, nếu các biến quan sát khơng đạt u cầu này thì khơng phải là biến quan trọng trong mơ hình và bị loại để chạy tiếp phân tích nhân tố.
(3) Thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích ≥ 50%. (Hair và Anderson, 1998)
(4) Hệ số eigenvalue >1 (Gerbing và Anderson, 1998). Số lƣợng nhân tố đƣợc xác định dựa trên chỉ số eigenvalue - đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố.
tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi , 2003).
Sau khi kiểm tra điều kiện (1) của phân tích nhân tố, tiến đến xác định số lượng nhân tố thông qua điều kiện (3) là phƣơng sai trích ≥ 50% và (4) là eigenvalue >1. Tiếp đến, kiểm tra giá trị hội tụ theo điều kiện (2) và giá trị phân biệt theo điều kiện (5) của các thang đo nhằm điều chỉnh để phục vụ cho việc chạy hồi quy mơ hình tiếp theo. Kết quả phân tích EFA cuối cùng sẽ đáp ứng giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Các nhân số của các nhân tố dùng để tính tốn chỉ đƣợc hình thành sau khi kiểm tra EFA và Cronbach alpha. Nhân số bằng trung bình cộng (Mean) của các biến số (hoặc items) của từng nhân tố (factors), theo Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 406.