CHƢƠNG 3 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.2. Thiế kế nghiên cứu
3.2.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố được dùng để tóm tắt dữ liệu và rút gọn tập hợp các yếu tố quan sát thành những yếu tố chính dùng trong các phân tích, kiểm định tiếp theo. Các nhân tố được rút gọn này sẽ có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến quan sát ban đầu. Phân tích nhân tố khám phá được dùng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo. Cách thực hiện và tiêu chí đánh giá trong phân tích EFA như sau:
Phƣơng pháp: Đối với thang đo đa hướng, sử dụng phương pháp trích yếu tố là
Principal Axis Factoring với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố Eigen value lớn hơn hoặc bằng 1. Phương pháp này được cho rằng sẽ phản ánh dữ liệu tốt hơn khi dùng Principal Components với phép quay Varimax (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007). Đối với thang đo đơn hướng thì sử dụng phương pháp trích yếu tố Principal Components. Thang đo chấp nhận được khi tổng phương sai trích được bằng hoặc lớn hơn 50% (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007).
Tiêu chuẩn: Hệ số tải nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0,4 để đảm bảo mức ý
nghĩa thiết thực của EFA. Các mức giá trị của hệ số tải nhân tố là: lớn hơn 0,3 là mức tối thiểu chấp nhận được, lớn hơn 0,4 là quan trọng, lớn hơn 0,5 là có ý nghĩa thực tiễn. Nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0,75 (Hair và cộng sự, 1998).
Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ đánh giá đạt yêu cầu khi hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5.
Tiến hành thực hiện kiểm định: Kiểm định Barlett để kiểm định sự tương quan
giữa các biến với nhau trong tổng thể và xem xét trị số KMO. Nếu KMO trong khoảng từ 0,5 đến 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu, ngược lại nếu KMO nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với dữ liệu (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Thu thập và xử lý dữ liệu.
Việc khảo sát được tiến hành bằng phương pháp phỏng vấn bằng bảng câu hỏi đối với hộ cận nghèo. Đồng thời làm sạch số liệu trước khi đưa vào xử lý bằng phần mềm SPSS.20. Quá trình làm sạch như sau:
Thứ nhất, loại bỏ các bảng câu hỏi không hợp lệ: các bảng trả lời bỏ trống nhiều đáp án, trả lời qua loa….
Thứ hai, dùng phần mêm SPSS.20 để kiểm tra tình trạng bất thường của bộ số liệu như sau:
Dùng lệnh Descriptives: giúp xác định được giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất cho các biến, giúp dễ dàng nhận thấy những giá trị được nhập ngoài khoảng cho phép. Đồng thời, lệnh Descriptives cũng giúp xác định được giá trị trung bình cho các biến liên tục, từ đó có thể xác định được những bất thường xảy ra.
Dùng lệnh Frequency: để kiểm tra value labels và các giá trị bất thường, kiểm tra số lượng trường hợp mất thông tin cho từng biến.
Dùng lệnh Sort case để xem các giá trị bất thường