Cronbach's Alpha N of Items .749 3 Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến RR1 8.45 1.404 .682 .549 RR2 8.40 1.511 .451 .820 RR3 8.39 1.442 .619 .618 Nhận xét: Nguồn: Do tác giả tổng hợp
Ta thấy, các biến đều cĩ hệ số tương quan biến tổng phù hợp (Corrected Item – Total Correlation) lớn hơn 0.3 và cĩ hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 nên các biến đều chấp nhận được và thích hợp đưa vào phân tích những bước tiếp theo.
4.2.3Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi phân tích độ tin cậy của thang đo, bước tiếp theo để thu nhỏ và tĩm tắt các dữ liệu nhằm xác định tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu chúng ta tiếp tục sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm xem xét mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần và giá trị phân biệt giữa các nhân tố. Sau khi phân tích nhân tố, chỉ những nhĩm nhân tố thỏa mãn điều kiện mới cĩ thể tham gia vào phần chạy hồi quy trong phân tích tiếp theo.
Các tham số thống kê quan trọng trong phân tích nhân tố gồm:
- Chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure of sampling adequacty): là một chỉ số dùng để xem xét mức độ thích hợp của phân tích nhân tố. Chỉ số KMO phải đủ lớn (>0.5) (Hair & cộng sự, 2006) thì phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố cĩ khả năng khơng thích hợp với dữ liệu.
- Chỉ số Eigenvalue: đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Chỉ những nhân tố cĩ Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích, các nhân tố cĩ Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mơ hình (Hair & cộng sự, 2006).
- Phương sai trích (Variance Explained Criteria): tổng phương sai trích phải lớn hơn 50% (Hair & cộng sự, 2006).
- Hệ số tải nhân tố (factor loadings): là hệ tố tương quan đơn giữa các biến và nhân tố. Hệ số này càng lớn cho biết các biến và nhân tố càng cĩ quan hệ chặt chẽ với nhau. Hệ số tải nhân tố được chấp nhận là lớn hơn 0.5 (Hair & cộng sự, 2006), các biến cĩ hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại khỏi mơ hình.
- Kiểm định Bartlett: để kiểm tra độ tương quan giữa các biến quan sát và tổng thể, phân tích chỉ số ý nghĩa khi sig cĩ giá trị nhỏ hơn 5% (Hair & cộng sự, 2006).
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA các biến độc lập như sau: