3.3. Phân tích độ tin cậy
3.4.2. Phân tích nhân tố khám phá cho biến phụ thuộc
Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s đối với biến phụ thuộc được mô tả trong bảng 3.17. Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s cho thấy chỉ số KMO là 0,661, lớn hơn 0,5 nên các chỉ báo hồn tồn thích hợp để phân tích. Giá trị Sig của kiểm định Barlett’s là 0,000, nhỏ hơn 0,05 nên các chỉ báo của biến phụ thuộc có tương quan với nhau.
Bảng 3.17. Kết quả phân tích KMO và Barlett’s của biến phụ thuộc Chỉ số KMO 0,661 Kiểm định Barlett’s 62,394 df 3 Sig. 0,000 Nguồn: Tác giả tính tốn từ phần mềm SPSS
Kết quả sử dụng phương pháp trích Principal Components với phép quay Varimax như sau:
Bảng 3.18. Kết quả phân tích phương sai biến tổng thể của biến phụ thuộc
Nhân tố
Giá trị Eigenvalues Tổng trích bình phương tải trọng Tổng % phương sai % phương sai tích lũy Tổng % phương sai % phương sai tích lũy 1 1,948 64,918 64,918 1,948 64,918 64,918 2 0,619 20,621 85,540 3 0,434 14,460 100,000 Nguồn: Tác giả tính tốn từ phần mềm SPSS
Biến phụ thuộc có giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 nên thích hợp trong mơ hình nghiên cứu. Kết quả phân tích phương sai tổng thể của biến độc lập cho thấy biến phụ thuộc đưa ra trong mơ hình nghiên cứu giải thích 64,918% sự thay đổi của dữ liệu, lớn hơn 50% nên biến phụ thuộc đưa ra là thích hợp.
Kết luận: Kết quả phân tích nhân tố EFA cho thấy các biến độc lập và biến
phụ thuộc trong mơ hình nghiên cứu đều phù hợp và có ý nghĩa thực tiễn, khơng có sự thay đổi giữa các biến quan sát của biến độc lập hay sự thay đổi giữa các biến độc lập, giữ ngun mơ hình nghiên cứu như đề xuất ban đầu. Vì thế tác giả khơng có sự hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu.