Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến- tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
Sự ủng hộ của nhà quản lý (sup) Cronbach Alpha = 0,863
Sup_01 11,19 6,487 0,708 0,826 Sup_02 11,18 6,759 0,728 0,819 Sup_03 11,02 6,544 0,699 0,829 Sup_04 10,99 6,400 0,708 0,826
Lợi thế tương đối (rel) Cronbach Alpha = 0,814
Rel_01 10,91 5,875 0,670 0,749 Rel_02 10,90 5,624 0,707 0,729 Rel_03 10,98 6,393 0,579 0,791 Rel_04 10,65 6,670 0,581 0,790
Chi phí (cost) Cronbach Alpha = 0,777
Cost_01 6,56 3,393 0,536 0,785 Cost_02 6,22 3,414 0,646 0,668 Cost_03 6,18 3,072 0,665 0,639
Rủi ro ứng dụng (risk) Cronbach Alpha = 0,764
Risk_01 6,40 3,414 0,469 0,659 Risk_02 6,75 3,059 0,537 0,574 Risk_03 6,40 3,263 0,534 0,579
Áp lực thay đổi quy trình (Press) Cronbach Alpha = 0,697
Press_01 6,27 3,649 0,560 0,723 Press_02 6,27 3,262 0,619 0,656 Press_03 5,97 3,227 0,611 0,667
Ý định ứng dụng PMKT (adopt) Cronbach Alpha = 0,809
Adopt_01 6,99 3,731 0,639 0,757 Adopt_01 6,60 3,910 0,656 0,741 Adopt_01 6,80 3,553 0,680 0,715
(Nguồn: dữ liệu được thu thập và tổng hợp bởi tác giả) Nhận xét 1:
- Sử dụng kết quả từ bảng 4.3: Thang đo nhân tố sự ủng hộ của nhà quản
lý, được đo lường bởi bốn biến quan sát: sup_01, sup_02, sup_03,
sup_04. Tất cả bốn biến này đều có hệ số tương quan biến-tổng lớn hơn 0,4 và Cronbach’s Alpha (gọi tắt là Cronbach’s) nếu loại biến đều nhỏ hơn Cronbach’s tổng, nên chấp nhận thang đo và khơng có biến nào bị loại. Tương tự đối với thang đo các nhân tố: lợi thế tương đối, rủi ro ứng
dụng, ý định ứng dụng PMKT, thang đo đều đạt yêu cầu và khơng có
biến nào bị loại.
- Đối với thang đo nhân tố chi phí: nếu loại biến quan sát cost_01 thì
Cronbach’s có tăng lên từ 0,777 lên 0,785. Việc tăng hệ số này ở đây không ảnh hưởng nhiều đến độ tin cậy của thang đo, vì với mức 0,777 thang đo đã đạt được độ tin cậy tốt. Nên tác giả quyết định khơng loại biến, vì đây là một biến có ý nghĩa: biến này nói lên mối quan hệ về lợi ích đạt được và chi phí mà doanh nghiệp bỏ ra, sự cảm nhận về chi phí này có ý nghĩa quan trọng trong các quyết định ứng dụng hay không ứng dụng PMKT của nhà quản lý.
- Đối với thang đo nhân tố áp lực thay đổi quy trình, Cronbach’s khi loại
biến quan sát press_01 có tăng đáng kể từ 0,697 lên 0,723. Vậy tác giả quyết định loại biến này, nhằm làm tăng độ tin cậy thang đo, giúp ích cho việc kiểm định trong phân tích EFA và hồi quy ở bước sau.
Như vậy, sau khi kiểm định độ tin cậy các thang đo, kết quả thu được hệ số Cronbach’s Alpha đều đạt yêu cầu (lớn hơn 0,7). Đồng thời biến quan sát press_01 được loại ra trước khi phân tích ở bước tiếp theo.
4.3. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA 4.3.1. Điều kiện khi phân tích EFA 4.3.1. Điều kiện khi phân tích EFA
Sau khi kiểm định các thang đo đều đạt được độ tin cậy cho phép, tác giả tiếp tục kiểm định độ phù hợp của thang đo thơng qua kỹ thuật phân tích nhân tố EFA. Trong phân tích EFA, khi thang đo đạt độ tin cậy, các biến quan sát được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA cần đạt một số yêu cầu nhất định: Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)-là hệ số số kiểm định độ phù hợp của mơ hình trong phân tích nhân tố EFA tối thiểu 0,5 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett nhỏ hơn 0,05 (5%) (Kaiser, 1974). Riêng tác giả Tabachnick & Fidell (2007) cho rằng tối thiểu cần đạt KMO là 0,6 mới là điều kiện tốt trong phân tích nhân tố EFA. Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor Loading), theo Hair & cộng sự (2010), Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA . Factor loading ≥
0,3 được xem đạt mức tối thiểu, Factor loading ≥ 0,4 được xem là quan trọng, Factor loading ≥ 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% (Hair & cộng sự, 2010). Thứ tư, điểm dừng khi trích các yếu tố có hệ số Eigenvalue phải có giá trị ≥ 1 (Pallant, 2011). Thứ năm, 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 (Hair & cộng sự, 2010). Tổng hợp các chỉ tiêu được tóm tắt tại bảng 4.4.