1.4.1 .Các biến và thang đo
2.2.3. Phân tích nhân tố EFA đối với các thang đo
2.2.3.1. Phân tích nhân tố EFA đối với thang đo biến độc lập
Phương pháp phân tích nhân tố EFA được dùng để kiểm định giá trị thang đo. Phương pháp phân tích nhân tố là kỹ thuật nhằm thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu, tìm mối liên hệ giữa các biến với nhau. Theo Hair và ctg 1998 trích dẫn bởi Nguyễn Đình Thọ, 2011, thì Factor loading (hệ số nhân tố) lớn hơn 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, lớn hơn 0.4 được xem là quan trọng, lớn hơn 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Do đó, với nghiên cứu này các quan sát có Factor loading nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại để đảm bảo ý nghĩa thực tiễn của thang đo. Mơ hình được kiểm định thơng qua việc tính hệ số KMO và Barkets Test. Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), giá trị KMO nằm giữa 0.5 đến 1 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố, cịn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có kahr năng khơng thích hợp với các dữ liệu. 32 biến quan sát của thang đo chất lượng dịch vụ đào tạo thông qua hệ số Corbachs Alphan đạt được đưa vào phân tích EFA.
Qua kết quả phân tích EFA, hệ số KMO and Barkets Test của thang đó khá cao 0.830 thoả mãn yêu cầu 0.5 <KMO<1, vói mức ý nghĩa (sig = 0,000) cho thấy phân tích nhân tố EFA là thích hợp. Giá trị Eigenvalues là 1,145>1 nghiên cứu đi đến kết luận thang đo được chấp nhận, 23 biến quan sát được nhóm lại thành 5 nhân tố tổng phương sai trích là 60,247 cho biết 5 nhân tố này giải thích được 60,247% biến thiên của các biến quan sát. Như vậy mơ hình nghiên cứu ban đầu qua kết quả phân tích hệ số Cronbach Alpha và phân tích nhân tố EFA, xác định 5 thang đo đại diện cho các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên đến chất lượng dịch vụ đào tạo CLC và 1 thang đo đại diện cho sự hài lòng của sinh viên chất lượng dịch vụ đào tạo CLC tại Học viện đều đạt yêu cầu và có ý nghĩa thống kê. Các thành phần trên sẽ được sử dụng trong phân tích kiểm định tiếp theo.
Bảng 2.12 : Kiểm định KMO and Bartlett's Test đối với biến độc lập
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .830
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2172.334
df 210
Sig. .000
Total Variance Explained
Comp onent
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulat ive % Total % of Variance Cumulativ e % 1 6.633 31.585 31.585 6.633 31.585 31.585 2.61 2 12.440 12.440 2 2.024 9.636 41.222 2.024 9.636 41.222 2.59 1 12.339 24.779 3 1.522 7.246 48.468 1.522 7.246 48.468 2.57 8 12.277 37.056 4 1.329 6.327 54.795 1.329 6.327 54.795 2.53 7 12.083 49.139 5 1.145 5.452 60.247 1.145 5.452 60.247 2.33 3 11.108 60.247 6 .977 4.653 64.900 7 .907 4.317 69.217 8 .791 3.765 72.982 9 .733 3.490 76.472 10 .682 3.250 79.722 11 .580 2.764 82.486 12 .535 2.550 85.036 13 .521 2.481 87.517 14 .485 2.311 89.828 15 .402 1.916 91.744 16 .386 1.837 93.581 17 .338 1.611 95.192 18 .330 1.574 96.765 19 .256 1.218 97.983 20 .227 1.081 99.064 21 .197 .936 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis.
Bảng 2.13. Ma trận xoay nhân tố cho biến độc lập
Component 1 2 3 4 5 QT2 .809 QT3 .766 QT1 .755 QT4 .571 VC4 .723 VC2 .714
VC5 .677 VC3 .657 VC1 .614 CT6 .717 CT3 .692 CT5 .688 CT1 .617 CT2 .543 GV2 .788 GV1 .786 GV4 .611 GV3 .523 TC2 .740 TC1 .737 TC3 .666
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bởi SPSS 22.0
Như vậy sau khi phân tích EFA thì mơ hình có 05 nhân tố (biến độc lập) với 21 biến quan sát. Cụ thể, nhân tố Quan tâm của Học viện (QT) gồm có QT2, QT3, QT1, QT4; nhân tố cơ sở vật chất (VC) gồm có VC4, VC2, VC5, VC3, VC1; nhân tố chương trình đào tạo (CT) gồm CT6, CT3, CT5, CT1, CT2; nhân tố đội ngũ giảng viên gồm có GV2, GV1, GV4, GV3; nhân tố tiếp cận dịch vụ giáo dục gồm có TC2, TC1, TC3.
2.2.3.2. Phân tích nhân tố EFA đối với thang đo biến phụ thuộc
Sau khi phân tích Cronbach’s Alpha, nhân tố biến phụ thuộc với 4 biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA). Kết quả thu được hệ số KMO bàng 0.782<1.0 chứng tỏ sự phù hợp của mơ hình EFA, giá trị kiểm định Barlett có ý nghĩa với Sig. = 0.000 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên pham vi tổng số quan sát. Kết quả ma trận xoay nhân tố trong Bảng cho thấy tất cả các biến quan sát đều có hệ số Factor Loading>0.5. Kết quả phân tích EFA cho thấy, nhân tố giải thích được 63,6%>50% sự biến thiên của bộ dữ liệu. Do đó, các biến phụ thuộc trong mơ hình nghiên cứu đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Bảng 2.14: Kiểm định KMO and Bartlett's Test đối với biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .782 Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 341.595
df 6
Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.551 63.781 63.781 2.551 63.781 63.781 2 .650 16.247 80.028
3 .429 10.724 90.751 4 .370 9.249 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis.
Bảng 2.15: Ma trận xoay nhân tố cho biến phụ thuộc
Initial Extraction HL1 1.000 .524 HL2 1.000 .708 HL3 1.000 .597 HL4 1.000 .723 Extraction Method: Principal
Component Analysis.