Item-Total Statistics
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tươngquan biến - tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
Thang đo DE, Cronbach’s Alpha = 0.902 DE1 DE2 DE3 DE4 DE5 16.38 16.33 16.32 16.25 16.2 8.781 9.125 8.833 8.729 9.531 0.730 0.739 0.801 0.806 0.710 0.888 0.884 0.871 0.870 0.890
Thang đo quyết định mua BHYT TN với 5 biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,902 cho thấy độ tin cậy của các biến quan sát cao. Hệ số tương quan biến tổng giữa các biến đều đạt mức tốt (> 0,3) và hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nằm trong khoảng (0,6;0,9) đồng thời < 0,902. Với kết quả này, thang đo quyết định mua BHYT TN được sử dụng trong bài nghiên cứu và đảm bảo độ tin cậy cần thiết cho các phân tích tiếp theo.
4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật cần thiết trong việc rút gọn và tóm tắt các dữ liệu cần nghiên cứu.
Khi tiến hành phân tích nhân tố, ta cần chú trọng đến một số tiêu chuẩn cần quan tâm trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) như:
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0,5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05
- Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) ≥ 0.5; nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại
- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50 %; - Hệ số eigenvalue phải có giá trị ≥ 0.1
- 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.
- Khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, nhóm sử dụng phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue ln > 1.
Tiến hành phân tích nhân tố thành phần ảnh hưởng đối với quyết định mua BHYT TN với 39 biến quan sát, 8 nhân tố. Kết quả phân tích nhân tố được trình bày ở Bảng 4.. Phương sai trích đạt 62.64% thể hiện rõ 8 nhân tố rút ra giải thích được 62.64% biến thiên của dữ liệu. Vì vậy, các thang đo rút ra chấp nhận được.
Hệ số KMO = 0,956 > 0,5 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett's đạt giá trị 12294 với mức nghĩa là Sig. = 0,000 < 0,05. Điều đó cho ta biết các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể