CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.4 Kiểm định tương quan
Sau khi kiểm định tương quan giữa các biến quan sát và độ tin cậy của các thang đo thành phần, tác giả tiến hành phân tích nhân tố khám phá để xác định các tập biến quan sát cĩ cùng ý nghĩa. Phân tích nhân tố khám phá (Exfloratory Factor Analysis - EFA) là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg, 1998). Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là Hệ số tải nhân tố (factor loading). Hệ số này cho người nghiên cứu biết được mỗi biến đo lường sẽ “thuộc về” những nhân tố nào.
Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser-Meyer –Olkin (KMO) phải cĩ giá trị lớn (0,5<KMO<1) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu hệ số KMO <0,5 thì phân tích nhân tố cĩ khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu. Thêm vào đĩ, hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát phải cĩ giá trị lớn hơn 0.5, điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 (mặc định của chương trình SPSS), và tổng phương sai dùng để giải thích bởi từng nhân tố lớn hơn 50% mới
thỏa yêu cầu của phân tích nhân tố (Gerbing & Anderson, 1988). Khi tiến hành phân tích nhân tố, tác giả đã sử dụng phương pháp trích (Extraction method) là Principal Axis factoring với phép xoay (Rotation) varimax và phương pháp tính nhân tố là phương pháp Regression.
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy 43 biến quan sát được nhĩm thành 11 nhân tố được đặt tên như bảng 4.6 dưới đây, hệ số tải nhân tố (Factor loading) đều lớn hơn 0.5 nên các biến quan sát đều quan trọng và cĩ ý nghĩa trong các nhân tố.
TIN_CAY1 TIN_CAY2 TIN_CAY3 TIN_CAY4 TIN_CAY5 DAP_UNG1 DAP_UNG2 DAP_UNG3 DAP_UNG4 H_HINH1 H_HINH2 H_HINH3 H_HINH4 DAM_BAO2 DAM_BAO3 DAM_BAO4 C_THONG1 C_THONG2 C_THONG3 C_THONG4 C_THONG5 H_ANH1 H_ANH2 H_ANH3 H_ANH4 GTXH1 GTXH2 GTXH3 CAM_XUC1 CAM_XUC2 CAM_XUC3 CAM_XUC4 CAM_XUC5 GIA_CA1 GIA_CA2 GIA_CA3 CHI_PHI1 CHI_PHI2 CHI_PHI3 CHI_PHI4
Nhân tố
6
Biến quan sát Tên nhân tố
1 2 3 4 5 7 .930 .915 .915 8 9 10 11 LOY1 LOY2
LOY3 Sự trung thành (LOY)
Theo phụ lục 5, Hệ số KMO = 0.79 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê chi- square của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 7754.046 với mức ý nghĩa là 0.000, do vậy các biến quan sát cĩ tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Phương sai trích đạt 77.112% thể hiện rằng 11 nhân tố rút ra giải thích được 77.112% biến thiên của dữ liệu. Do vậy, các thang đo đều đạt mức độ tin cậy cao