Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,801
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 3188,282
Df 465
Sig. 0,000
Nguồn: Xử lý số liệu SPSS
Kết quả phân tích EFA đã cho ra 6 nhân tố cơ bản. Tất cả các hệ số tảinhân tố của các yếu tố trong từng nhóm nhân tố đều lớn hơn 0,5. Tiếp theo, để xác định số lượng nhân tố, nghiên cứu sử dụng 2 tiêu chuẩn:
Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser Criterion) nhằm xác định số nhân tố được trích từ
thang đo. Các nhân tố kém quan trọng bị loại bỏ, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng bằng cách xem xét giá trị Eigenvalues. Giá trị Eigenvalues đại diện cho phần
biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, chỉ có nhân tố nào có Eigenvalues lớn
hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích. Kết quả phân tích EFA lần 1 cho ra 6 nhân tố có giá trị Eigenvalue > 1.
Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria): Phân tích nhân tố là thích hợp nếu tổng phương sai trích khơng được nhỏ hơn 50%. Kết quả EFA cho thấy có 6nhân tố được rút ra. Với giá trị Factor loading >0,5 của mỗi biến quan sát tại mỗi dòng.Điều kiện của Factor loading là phải lớn hơn hoặc bằng 0,5.
Có thể thấy các biến trong từng thang đo có sự xáo trộn vị trí khi đưa vào phân tích, tuy nhiên các biến trong từng thang đo không thay đổi và vẫn giữ ngun. Vì vậy, qua phân tích EFA ta vẫn giữ được 31 biến quan sát ban đầu. Đồng thời kiểm định Bartlett’s cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối quan hệ
tương quan với nhau (Mức ý nghĩa Sig.= 0,000 < 0,05) với hệ số KMO = 0,801 (0,5
< KMO < 1,0), chứngtỏ phân tích EFA cho việc nhóm các biến quan sát này lại với nhau là thích hợp.
Kết quả với 6 nhân tố được rút trích ra với tổng phương sai trích là 66,527%; tức là khả năng sử dụng 6 nhân tố này để giải thích cho 31 biến quan sát là 66,527% % (> 50%).