(Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục số III)
Kết luận từ bảng trên là hệ số tương quan biến tổng của biến QD5 không hợp lệ (0.085 < 0.3). Mặc dù, hệ số vẫn đạt yêu cầu (0.712 > 0.6) nhưng sau khi loại đi biến QD5 cho ra kết quả là sự gia tăng của hệ số tin cậy . Vì vậy, chính thức
loại biến QD5 ra khỏi nghiên cứu. Nhận được kết quả hệ số tin cậy mới là 0.782 > 1.6 (đạt yêu cầu). Bên cạnh đó, các biến quan sát cịn lại đều đạt yêu cầu về mặt liên kết để phân tích EFA.
KẾT LUẬN:
Sau khi tiến hành đo lường các yếu tố bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, nghiên cứu loại đi 2 biến quan sát chưa đáp ứng đầy đủ các yêu cầu (biến DC5 và biến QD5). Vì vậy, thang đo cịn lại 8 yếu tố với các biến quan sát như sau:
- Động cơ tham gia bảo hiểm nhân thọ và Quyết định tham gia bảo hiểm nhân thọ chỉ còn lại 4 biến quan sát.
- Các yếu tố còn lại vẫn đầy đủ 5 biến quan sát như trước khi tiến hành đo lường bằng hệ số tin cậy.
4.3.2 Nhân tố khám phá EFA
Nhân tố khám phá EFA được sử dụng như một cơng cụ để tóm tắt và thu nhỏ lại dữ liệu. Mối quan hệ giữa các biến được dùng như một công cụ giúp rút gọn các yếu tố lại thành các yếu tố mang ý nghĩa cơ đọng, chính xác hơn. Cụ thể, gom các biến có liên hệ với nhau thành một nhóm với tên gọi và đặc điểm chung.
Tổng cộng 7 yếu tố độc lập và 34 biến quan sát thông qua kiểm định về độ tin cậy được xem là có ý nghĩa về mặt thống kê. Toàn bộ các yếu tố và biến trên sẽ được đưa vào kiểm định bằng phương pháp phân tích yếu tố khám phá EFA.
Tiêu chuẩn: Factor loading – hệ số tài nhân tố >= 0.5; Cumulative% - tổng phương sai trích >= 50%; Eigenvalue >= 1 và KMO >= 0.5.
Phép xoay được dùng trong nghiên cứu là phép xoay Varimax, đồng thời sử dụng phương pháp trích Principal Compoment để phân tích nghiên cứu.
4.3.2.1 Biến độc lập
Giả thuyết được áp dụng cho cơng việc phân tích EFA các biến độc lập trong phần này:
Giả thuyết H0: Khơng có sự tương quan giữa các biến quan sát với nhau trong tổng thể.
Giả thuyết H1: Có sự tương quan giữa các biến quan sát với nhau trong tổng thể.
Tóm tắt kết quả phân tích: