Chƣơng 3 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.3 Nghiên cứu sơ bộ:
3.3.2 Phương pháp đánh giá sơ bộ thang đo:
Việc đánh giá sơ bộ độ tin cậy và các giá trị của thang đo được thực hiện bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA thơng qua phần mềm xử lý SPSS 16.0 nhằm mục đích sàng lọc, loại bỏ các biến quan sát không đáp ứng tiêu chuẩn trước khi tiến hành nghiên cứu chính thức. Trong đó:
Cronbach alpha là phép kiểm định về độ tin cậy của một thang đo, tức là mức chặt chẽ (khả năng giải thích cho một khái niệm nghiên cứu) và tính nhất quán
của tập hợp các biến quan sát (các câu hỏi) đo lường một khái niệm (Nâng cao lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp, Bùi Thị Thanh và Nguyễn Xuân Hiệp, 2012, trang 145). Điều kiện cần để một thang đo được chấp nhận là hệ số Cronbach alpha phải từ 0,6 trở lên. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc cùng nhiều nhà nghiên cứu (Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, 2005, trang 257-258) đồng ý rằng khi hệ số Cronbach Alpha có giá trị từ 0,8 trở lên đến gần 1 là thang đo tốt; từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Song cũng có nhiều nhà nghiên cứu (như Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995) đề xuất hệ số cronbach alpha chỉ cần từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu. Và điều kiện đủ là hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh phải lớn hơn hoặc bằng 0,30 (Phương pháp nghiên cứu trong kinh doanh, Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 351). Tóm lại, một thang đo được chấp nhận về mặt độ tin cậy khi nó có hệ số cronbach alpha từ 0,6 và hệ số tương quan biến tổng từ 0,3 trở lên.
EFA dùng để đánh giá giá trị thang đo (tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt) hay rút gọn một tập biến. Tiêu chuẩn và điều kiện để chọn biến đối với phân tích EFA là:
Điều kiện kiểm định Bartlett phải có Sig <5% và chỉ số KMO phải lớn hơn 0,5. Kaiser (1974) đề nghị KMO lớn hơn hoặc bằng 0,9 là rất tốt; KMO lớn hơn hoặc bằng 0,8 là tốt; KMO lớn hơn hoặc bằng 0,7 là được, KMO lớn hơn hoặc bằng 0,6 là tạm được, KMO lớn hơn hoặc bằng 0,5 là xấu và nhỏ hơn 0,5 là không chấp nhận được (Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 396-397).
Tiêu chuẩn để rút trích nhân tố là nhân tố có Engenvalue lớn hơn hoặc bằng 1 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005), tổng phương sai trích phải từ 50% trở lên và hệ số tải nhân tố Factor loading phải lớn hơn 0,3 (Hair và các tác giả, 1998).