CHƢƠNG 1 : GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
4.3 Nghiên cứu thực nghiệm
4.3.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố là một nhóm các thủ tục được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Đa phần trong các nghiên cứu, số lượng biến quan sát được thu thập khá lớn, hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lượng của chúng phải được giảm bớt xuống đến một số lượng nhỏ hơn. Nhóm biến liên hệ với nhau sẽ được rút trích thành nhân tố (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc , 2008). Với nghiên cứu này, sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo, số lượng biến quan sát cịn lại được đưa vào sử dụng để phân tích nhân tố khám phá EFA là 17 biến.
Các tiêu chuẩn được quan tâm khi phân tích nhân tố khám phá EFA:
Thứ nhất, hệ số KMO trong khoảng từ 0,5 đến 1 thì phân tích nhân tố là thích
hợp. Kiểm định Bartlett phải có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0,05) để giữa các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Đây là các điều kiện cần để xem có áp dụng phân tích nhân tố cho các biến quan sát khơng (Hồng Trọng và Chu Nguyễn
Mộng Ngọc, 2008).
Thứ hai, hệ số tải nhân tố bằng 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu; từ 0,4 trở
tải nhân tố được xem là chỉ tiêu để báo đảm mức ý nghĩa thiết thực của EFA
(Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Thứ ba, tổng phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên và hệ số eigenvalue phải có giá trị lớn hơn 1 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Thứ tư, hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố lớn hơn hoặc
bằng 0.3 để bảo đảm giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).