3.4. Nghiên cứu định lượng chính thức
3.4.3.2 Kiểm định Cronbach’Alpha
Kiểm định Cronbach’s Alpha nhằm kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa biến quan sát và biến tổng. Để kiểm tra việc này sử dụng hai chỉ số thống kê là: hệ số Cronbach Alpha và hệ số tương quan biến tổng.
36
Hệ số Cronbach’s Alpha đánh giá biến quan sát tḥc mợt nhân tố nghiên cứu có phù hợp khơng. Nguyễn Đình Thọ (2009) đưa ra quy tắc đánh giá hệ số Cronbach’s Alpha như sau:
< 0.6: Thang đo nhân tố là không phù hợp
0.6 – 07: Chấp nhận được với các nghiên cứu mới 0.7 – 0.8: Chấp nhận được
0.8 – 0.95: Tốt
>= 0.95: Chấp nhận được nhưng không tốt, nên xem xét các biến quan sát có thể có hiện tượng trùng biến
Hệ số tương quan biến tổng cho biến mức độ liên kết giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến còn lại, phản ánh mức đợ đóng góp vào giá trị khái niệm của nhân tố. Tiêu chuẩn hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0.3.
Trong bài nghiên cứu tác giả áp dụng quy tắc chọn các biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha > 0.6 và hệ số tương quan biến tổng > 0.3, loại bỏ các biến quan sát không đủ điều kiện.
3.4.3.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá nhằm đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Dựa trên cơ sở mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát, phân tích EFA rút gọn tập n biến quan sát thành tập m (m<n) có ý nghĩa hơn, giúp tiết kiệm thời gian và kinh phí rất nhiều trong q trình nghiên cứu. Những tiêu chí trong phân tích EFA bao gồm:
Hệ số tải nhân tố là trọng số nhân tố, giá trị này cho biết mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố. Hệ số này càng cao, nghĩa là tương quan giữa biến quan sát đó với nhân tố càng lớn và ngược lại, nó là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Hệ số tải nhân tố ≥ 0.5 làm mức tiêu chuẩn với cỡ mẫu từ 120 đến dưới 350, hệ số tải nhân tố ≥ 0.3 với cỡ mẫu từ 350 trở lên là mơ hình phù hợp. Bartlett là một đại lượng thống kê được dùng để xem xét các biến khơng có tương quan trong tổng thể, Trong trường hợp kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê khi giá trị Sig. < 0.05, tức là các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể. Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Khi trị số nằm trong khoảng KMO 0.5 ≤ KMO ≤ 1 phân tích nhân tố là phù hợp.
37
Phương sai trích (Percentage of variance) cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu phần trăm, phân tích nhân tố là đạt yêu cầu khi hệ số này lớn hơn 50%. Eigenvalue là trị số để xác định số lượng nhân tố trong phân tích nhân tố khám phá EFA. Nhân tố nào có Eigenvalue ≥ 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích nhân tố khám phá EFA.