Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến – tổng có
hiệu chỉnh
Alpha nếu loại biến tổng Động cơ học tập α=0.802 DC1 14.19 5.483 0.627 0.751 DC2 14.55 5.817 0.629 0.754 DC3 14.45 5.465 0.565 0.772 DC4 14.51 5.698 0.555 0.774 DC5 14.50 5.636 0.563 0.771 Kiên định học tập α=0.744 KD1 20.86 11.142 0.255 0.755 KD2 21.18 10.481 0.397 0.726 KD3 21.64 9.861 0.516 0.701 KD4 21.88 9.572 0.509 0.701 KD5 21.75 9.827 0.466 0.712 KD6 22.14 9.549 0.554 0.691 KD7 21.74 9.472 0.512 0.700 Giá trị học tập α=0.813
GT1 10.91 4.692 0.644 0.760
GT2 10.91 4.652 0.696 0.734
GT3 11.03 4.715 0.695 0.735
GT4 10.91 5.624 0.500 0.822
Chất lượng sống sinh viên α=0.777
CL1 16.92 8.159 0.537 0.740 CL2 16.94 8.047 0.586 0.728 CL3 17.04 8.393 0.581 0.731 CL4 17.10 8.326 0.497 0.751 CL5 16.85 8.482 0.468 0.758 CL6 17.07 8.813 0.479 0.754
Kết quả phân tích Cronbach α của các thang đo cho thấy, hầu hết các hệ số tương quan biến tổng có hiệu chỉnh của các biến quan sát đều đạt yêu cầu, (tức > 0.3), tuy nhiên chỉ có một biến quan sát của thang đo kiên định học tập là không đạt yêu cầu. Biến KD1 – “Dù có khó khăn gì đi nữa, tơi ln cam kết hồn thành việc học của tơi tại trường” có hệ số tương quan biến tổng có hiệu chỉnh là 0.255 < 0.3, và khi bỏ biến này sẽ làm cho hệ số Cronbach alpha tăng từ 0.744 lên 0.755 tốt hơn. Về mặt thống kê nên bỏ biến KD1. Tuy nhiên, xét lại giá trị nội dung của thang đo thì thấy rằng khi bỏ biến KD1 thì khơng ảnh hưởng nhiều đến giá trị nội dung của thang đo kiên định học tập, vì những biến khác có thể làm tốt vai trị của mình. Trong chương 2, tác giả cũng nêu rõ định nghĩa của tính kiên định học tập, đó là một khái niệm tiềm ẩn thể hiện thái độ của con người thơng qua sự cam kết (commitment), kiểm sốt (control) và thử thách (challenge) trong cuộc sống. Trong đó, cam kết thể hiện qua việc dồn hết tâm trí và sức lực khi tham gia một cơng việc hay đối phó với một vấn đề nào đó; kiểm sốt nói lên xu hướng chịu đựng và hành động tích cực của một cá nhân khi đương đầu với những bất trắc xảy ra; thử thách biểu thị niềm tin về sự thay đổi trong cuộc sống. Trở lại thang
đo về kiên định học tập, biến KD1 là “dù có khó khăn gì đi nữa, tơi ln cam kết hồn thành việc học của tơi tại trường”, đây là một biến đo lường cho yếu tố cam kết trong “tính kiên định”; biến KD2 là “khi cần thiết tôi sẵn sàng làm việc cật lực để đạt được mục tiêu học tập” và biến KD3 “khi gặp vấn đề khó khăn trong học tập, tơi ln có khả năng giải quyết nó”. Như vậy, cả 3 biến KD1, KD2 và KD3 đều đo lường yếu tố cam kết trong tính “kiên định học học tập”. Nội dung của hai biến KD2 và KD3 cũng đã hàm chứa được nội dung của biến KD1. Do đó, có thể bỏ biến KD1, vì KD2 và KD3 có thể giải thích được nội dung của yếu tố “cam kết” trong “kiên định học tập”. Do vậy, tác giả quyết định bỏ biến KD1 – “Dù có khó khăn gì đi nữa, tơi ln cam kết hồn thành việc học của tơi tại trường”.
4.4.Phân tích nhân tố khám phá EFA
Khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:
- Hệ số KMO >= 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm định Barlett <= 0.05. KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure of sampling adequacy) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5 ≤ KMO ≤1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kaiser (1974) đề nghị KMO ≥ 0.90 là rất tốt; KMO ≥ 0.80: tốt; KMO ≥ 0.70: được; KMO ≥ 0.60: tạm được; KMO ≥ 0.50: xấu; KMO < 0.50: không thể chấp nhận được (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) >= 0.5. Theo Hair và cộng sự (2006), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading > 0.3 được xem là đạt được mức tối thiểu; > 0.4 được xem là quan trọng; >= 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair và cộng sự (2006) cũng khuyên rằng: nếu chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì factor loading phải > 0.75.
- Tổng phương sai trích >= 50% - Hệ số Eigenvalue >1
- Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố >= 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
- Phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng trích các yếu tố có eigenvalue >1
Kết quả phân tích nhân tố như sau: