biến phụ thuộc Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Hệ số tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại
biến
Biến phụ thuộc hoạt động chuyển đổi số: Cronbach’s Alpha = 0,681
CDS1 6,89 2,046 0,455 0,644
CDS2 6,99 2,219 0,521 0,561
CDS3 6,97 2,018 0,515 0,560
Nguồn: Tác giả đã tổng hợp từ kết quả trong SPSS, 2022.
Biến phụ thuộc chuyển đổi số có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,681> 0,6; chứng tỏ thang đo có độ tin cậy và có thể sử dụng được. Đồng thời, hệ số tương quan biến tổng của các thang đo đều lớn hơn 0,3 nên khơng có thang đo cần loại bỏ.
Kết luận: Thông qua kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha, tác giả đưa ra kết
luận rằng các thang đo đều có độ tin cậy và tiếp tục sử dụng phân tích tiếp cho nghiên cứu.
4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.2.2.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập
Sau kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha, tác giả tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để đánh giá mức độ hội tụ và mức độ phân biệt của thang đo.
Đối với kiểm định hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) bằng 0,661 thỏa yêu cầu nằm trong khoảng 0,5 đến 1; chứng tỏ phân tích nhân tố là phù hợp. Kiểm định Bartlett của mơ hình có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05) được thỏa mãn, do đó các biến quan sát trong một nhân tố có tương quan với nhau. Tổng phương sai trích (Percentage of variance) giải thích được 61,776% (> 50%) sự biến thiên của dữ liệu là phù hợp. Trị số Eigenvalue sẽ thỏa yêu cầu nếu nhân tố có giá trị hệ số này ≥ 1, xét kết quả Total Variance Explained (Phụ lục 5) thì 7 nhân tố đều thỏa yêu cầu. Ngoài ra, kết quả kiểm định xoay Varimax được thể hiện ở bảng 4.15, kết quả kiểm định xoay cho thấy, hệ số tải các nhân tố (Factor loading) đều lớn hơn 0,5 (thỏa yêu cầu)
và đồng thời khơng có biến quan sát nào nằm ở hai hay nhiều nhân tố khác nhau. Do đó, đảm bảo tính hội tụ và tính phân biệt của thang đo.
Bảng 4.15: Ma trận nhân tố đã xoay trong kết quả EFANhân tố Biến