Phƣơng 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.
4.3.1. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA các biến độc lập
Kết quả EFA cho thấy 20 biến quan sát (biến độc lập) đƣợc nhóm thành 7 nhân tố, các chỉ số phù hợp tiêu chuẩn theo Hair & cộng sự, 2010, cụ thể:
- Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) đều > 0.5 nên các biến quan sát đều quan trọng trong các nhân tố, chúng có ý nghĩa thiết thực, mỗi biến quan sát có sai biệt về hệ số tải nhân tố đều ≥ 0.30, đảm bảo sự phân biệt giữa các nhân tố.
- Hệ số KMO = 0.672 là phù hợp (0.5 ≤ KMO ≤ 1), chứng tỏ phân tích nhân tố EFA là phù hợp với dữ liệu.
- Điểm dừng khi rút trích nhân tố thứ 7 với chỉ số Eigenvalue = 1.064 nên phù hợp (Eig>1)
- Tổng phƣơng sai trích đƣợc là 70,469% nên phù hợp (>50%) cho biết các nhân tố rút trích ra giải thích đƣợc 70,469% biến thiên của dữ liệu, do vậy các thang đo rút ra đƣợc chấp nhận
- Thống kê Chi-square của Kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa Sig = 0.000 nên phù hợp (sig <5%) chứng tỏ các biến quan sát có tƣơng quan trong tổng thể.
4.3.2. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA các biến phụ thuộc
Tổ hợp thang đo có 11 biến phụ thuộc. Q trình phân tích nhân tố rút trích có 4 nhân tố với 11 biến phụ thuộc, các chỉ số phù hợp tiêu chuẩn, cụ thể:
Chỉ số Eigenvalue = 1,355 nên phù hợp (Eig>1)
Tổng phƣơng sai trích đƣợc là 64,473% nên phù hợp (>50%) Kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa 0.000 nên phù hợp (sig <5%)
K t quả phân tích Xem thêm Phụ lục 4.2