CHƯƠNG 4 PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố (Exploratory Factor Analysis) là một kỹ thuật phân tích nhằm rút gọn tập hợp các biến độc lập thành một tập nhỏ hơn là các biến đại diện cho mỗi nhóm nhân tố mà không làm mất đi ý nghĩa giải thích và thơng tin của nhóm nhân tố đó (Hồng Trọng & Mộng Ngọc, 2005, trang 260).
Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser-Meyer –Olkin (KMO) phải có giá trị lớn (0,5<KMO<1) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu hệ số KMO <0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ
liệu. Thêm vào đó, Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là Hệ số tải nhân tố (factor loading). Hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát phải có giá trị lớn hơn 0,5 (tương ứng với cỡ mẫu khoảng 100), điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 (mặc định của chương trình SPSS), và tổng phương sai dùng để giải thích bởi từng nhân tố lớn hơn 50% mới thỏa yêu cầu của phân tích nhân tố. Một tiêu chuẩn nữa là 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, tác giả đã sử dụng phương pháp trích (Extraction method) là Principal Axis factoring với phép xoay (Rotation) Varimax và phương pháp tính nhân tố là phương pháp trung bình cộng của các biến thuộc nhân tố.
Kết quả phân tích nhân tố lần 1 đối với 14 biến quan sát của 5 biến độc lập sau khi đã kiểm định độ tin cậy. Các biến quan sát được phân tích theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 thì có 4 nhân tố được rút ra, hệ số KMO đạt 0,648.
Bảng 4.2. Kết quả phân tích nhân tố lần 1
Factor 1 2 3 4 CNTT2 .956 CNTT3 .882 CNTT1 .829 MQHTV5 .805 MQHTV4 .787 MQHTV2 .690 MQHTV1 .554 MQHTV3 .520 .460 QTCL2 .957 QTCL3 .838 QTCL1 .605 MTBN4 MTBN2 .931 MTBN1 .762
Extraction Method: Principal Axis Factoring.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.a
Từ bảng 4.2, ta thấy biến MQHTV3 có hệ số tải nhân tố 2 là 0.520 nhưng đồng thời có hệ số tải nhân tố 4 là 0.460, khoảng cách hệ số tải nhân tố 2 và 4 của biến MQHTV3 nhỏ hơn 0,3 nên biến này bị loại do không đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố. Biến MTBN4 bị loại do hệ số tải nhân tố < 0,3. Sau khi phân tích nhân tố lần 1, loại 2 biến MQHTV3, MTBN4 còn 12 biến tiếp tục phân tích nhân tố lần 2.
Kết quả phân tích nhân tố lần 2 đối với 12 biến độc lập cịn lại được mơ tả trong bảng 4.3. Các biến quan sát được phân tích theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 thì có 4 nhân tố được rút ra, hệ số KMO đạt 0,618. Công nghệ thông tin gồm 3 biến CNTT1, CNTT2, CNTT3, quản trị chất lượng gồm 3 biến QTCL1, QTCL2, QTCL3, mối quan hệ giữa các thành viên gồm 4 biến của MQHTV1, MQHTV2, MQHTV4, MQHTV5, Mơi trường bên ngồi gồm 2 biến MTBN1, MTBN2
Bảng 4.3. Kết quả phân tích nhân tố lần 2 Rotated Factor Matrixa
Factor 1 2 3 4 CNTT2 .955 CNTT3 .891 CNTT1 .833 QTCL2 .978 QTCL3 .863 QTCL1 .572 MQHTV4 .854 MQHTV5 .837 MQHTV2 .609 MQHTV1 .519 MTBN2 .999 MTBN1 .729
Extraction Method: Principal Axis Factoring.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.a
a. Rotation converged in 5 iterations.
Tiếp theo tiến hành phân tích nhân tố đối với biến phụ thuộc kết quả chuỗi cung ứng: KMO đạt được là 0,841, Eigenvalue > 1 và tổng phương sai dùng để giải thích nhân tố > 50% (58,225%) thỏa điều kiện của phân tích nhân tố. Như vậy, kết quả phân tích
nhân tố về kết quả chuỗi cung ứng cho thấy 5 biến quan sát KQ1, KQ2, KQ3, KQ4 và KQ5 đều có Hệ số tải nhân tố > 0,5 và dùng để giải thích thang đo kết quả chuỗi cung ứng là hợp lý (Chi tiết kết quả phân tích nhân tố biến độc lập lần 1, lần 2 và biến phụ
thuộc xin vui lòng tham khảo phụ lục 10).
Sau khi tiến hành phân tích dữ liệu thu thập được thơng qua các bước phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha, và phân tích nhân tố, mơ hình nghiên cứu giữ ngun gồm 4 biến độc lập (Công nghệ thông tin, Quản trị chất lượng, Mối quan hệ giữa các thành viên, Mơi trường bên ngồi) để đo lường biến phụ thuộc kết quả thực hiện của chuỗi cung ứng. Tuy nhiên 4 biến này được đo lường với 12 thang đo thay vì 17 thang đo ban đầu. Mơ hình nghiên cứu tổng quát được hiệu chỉnh như mơ hình 4.2.
Mơ hình 4.2. Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh
Giả thuyết H1: Sử dụng công nghệ thông tin tác động đồng biến đến kết quả của chuỗi cung ứng.
Giả thuyết H2: Quản trị chất lượng tác động đồng biến đến kết quả của chuỗi cung ứng.
Giả thuyết H3: Mối quan hệ giữa các thành viên tác động đồng biến đến kết quả của chuỗi cung ứng.
Giả thuyết H4: Các yếu tố môi trường bên ngoài tác động đồng biến đến kết quả của chuỗi cung ứng.