2.5.3 Đánh giá sơ bộ thang đo
Thang đo các khái niệm nghiên cứu đƣợc kiểm định sơ bộ bằng định lƣợng
trƣớc khi thực hiện nghiên cứu chính thức. Việc kiểm định này đƣợc thực hiện thông qua một nghiên cứu định lƣợng sơ bộ với một mẫu thuận tiện có kích thƣớc 135. Hai công cụ sử dụng để kiểm định sơ bộ các thang đo trên là hệ số tin cậy Cronbach Alpha và phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA. Hệ số Cronbach Alpha đƣợc sử dụng trƣớc để loại các biến khơng phù hợp. Các biến có hệ số tƣơng quan biến – tổng (item – total correlation) nhỏ hơn .30 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy Alpha từ .60 trở lên. Tiếp theo phƣơng pháp EFA đƣợc sử dụng. Các biến có trọng số (factor loading)1 nhỏ hơn .40 sẽ tiếp tục bị loại. Phƣơng pháp trích hệ số sử dụng là Principal Axis Factoring
1
Theo Hair & ctg (1998, 111), Multivariate Data Analysis, Prentice – Hall International, Inc, Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Factor loading > 0.3 đƣợc xem là đạt đƣợc mức tối thiểu, Factor loading > 0.4 đƣợc xem là quan trọng, > 0.5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn.
với phép quay Promax2 và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue = 1. Thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích bằng hoặc lớn hơn 50%.
2.5.3.1 Hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Kết quả phân tích Cronbach Alpha của năm thang đo đƣợc trình bày trong Bảng
3.6. Kết quả này cho thấy, biến BL_2 trong thang đo BL có hệ số tƣơng quan biến – tổng (.22) nhỏ hơn mức cho phép (.30). Vì vậy, biến này sẽ bị loại trong thang đo BL. Sau khi loại biến BL_2, các biến trong BL đều có hệ số tƣơng quan biến – tổng đạt yêu cầu (> .30). Hệ số Alpha cũng tăng từ .81 lên .87.
Các thang đo cịn lại đều có hệ số tƣơng quan biến – tổng đạt yêu cầu. Hệ số tƣơng quan biến – tổng nhỏ nhất là .40 (biến BI_2 trong thang đo BI). Thang đo BI có hệ số Alpha là .80. Hệ số Alpha của thang đo BA là .82, của thang đo PQ là .79 và của thang đo PBI là .86.
xi µ∑(-xi) s2∑(-xi) r(xi, ∑xi) α(-xi)
Thang đo BA: Alpha = .819
BA_1 11.6370 6.054 .591 .790
BA_2 11.8000 5.490 .611 .783
BA_3 11.9111 5.514 .657 .769
BA_4 12.0593 5.325 .567 .802
BA_5 11.7333 5.794 .657 .772
Thang đo BI: Alpha = .803
BI_1 19.8074 7.739 .622 .761
BI_2 20.0889 8.514 .405 .802
BI_3 19.8741 8.320 .466 .791
2 Dùng phƣơng pháp trích yếu tố Principal axis factoring với phép quay promax (oblique) sẽ phản ánh cấu
trúc dữ liệu chính xác hơn dùng Principal components với phép quay varimax (orthogonal) (Gerbing & Anderson 1988). Vì vậy, phƣơng pháp này đƣợc dùng trong tồn bộ cho phân tích EFA trong nghiên cứu này.
BI_4 19.9704 8.596 .508 .783
BI_5 19.8296 8.172 .549 .776
BI_6 20.0741 7.994 .506 .784
BI_7 20.0000 7.776 .737 .744
Thang đo PQ: Alpha = .795
PQ_1 12.6667 4.716 .688 .727
PQ_2 12.8370 4.525 .656 .730 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
PQ_3 12.8444 4.416 .676 .723
PQ_4 13.0963 4.506 .499 .786
PQ_5 12.6148 4.985 .413 .807
Thang đo PBI: Alpha = .863
PBI_1 18.3556 13.723 .638 .845 PBI_2 18.5481 13.160 .696 .836 PBI_3 18.5926 11.751 .785 .820 PBI_4 18.7185 13.666 .603 .848 PBI_5 18.3926 13.016 .509 .866 PBI_6 18.4667 12.564 .757 .827 PBI_7 18.5704 13.904 .499 .862
Thang đo BL: Alpha = .811 (khi loại biến BL_2: Alpha = .872)
BL_1 11.5926 3.631 .801 .711
BL_2 11.7259 5.081 .217 .872
BL_3 11.5333 3.848 .727 .737
BL_4 11.3704 3.802 .689 .746
BL_5 11.9111 3.783 .609 .773
Ghi chú: xi: biến quan sát; µ∑(-xi): trung bình thang đo nếu loại biến xi; s2∑(-xi): phƣơng sai thang đo nếu loại biến xi; r(xi, ∑xi): hệ số tƣơng quan biến-tổng; α(-xi): alpha nếu loại biến xi.