Thống kê độ tin cậy
Cronbach's Alpha Số biến
Nguồn: Phụ lục 4.1 – Kết quả phân tích dữ liệu Cronbach Alpha
Bảng 4.12 Thống kê tương quan biến tổng thang đo biến phụ thuộc tính hữu hiệu
Thống kê tƣơng quan biến
TB thang đo nếu loại biến
tổng
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến HH01 11.06 1.463 0.489 0.698 HH02 11.01 1.514 0.507 0.685 HH03 10.95 1.439 0.645 0.609 HH04 10.94 1.540 0.474 0.704
Nguồn: Phụ lục 4.1 – Kết quả phân tích dữ liệu Cronbach Alpha
Thang đo biến phụ thuộc tính hữu hiệu được cấu thành bởi 4 biến quan sát. Trong bảng 4.11 hệ số Crobach’s Alpha bằng 0.734 lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến tổng của tất cả các biến nhỏ nhất là 0.474 (bảng 4.12), lớn hơn 0.3 nên các biến đều đạt yêu cầu. Vậy thang đo biến phụ thuộc tính hữu hiệu đạt độ tin cậy cần thiết.
4.3.2 Đánh giá giá trị thang đo – phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi đánh giá độ tin cậy ở mục 4.3.1, ta tiến hành đánh giá giá trị thang đo bằng phân tích nhân tố EFA. Phân tích nhân tố khám phá EFA là tập kĩ thuật phân tích thống kê có liên hệ nhau dùng để rút gọn một tập biến quan sát thành một tập các nhân tố có ý nghĩa hơn Để đánh giá giá trị thang đo cần xem xét sự phù hợp của phân tích nhân tố: phân tích nhân tố phù hợp khi giá trị KMO (chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa các biến với độ lớn của hệ số tương quan từng phần của chúng theo Norusis 1994) lớn hơn 0.5 và kiểm định Barllet Test có ý nghĩa, tức là giá trị Sig của kiểm định này bé hơn 0.05 (với độ tin cậy 95%), nghĩa là ma trận tương quan có phải là ma trận đơn vị, ma trận có các thành phần bằng không và đường chéo bằng 1 (Nguyễn Đình Thọ, 2014). Để đánh giá thang đo, cần xem xét ba thuộc tính quan trọng trong kết quả EFA:
số lượng nhân tố trong phân tích. Với tiêu chí này, số lượng nhân tố dừng có Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1 (Nguyễn Đình Thọ, 2014).
2) Trọng số nhân tố: trong phân tích nhân tố, trọng số nhân tố của một biến trên nhân tố mà nó là một biến đo lường sau khi quay nhân tố phải cao và các trọng số trên nhân tố mà nó khơng đo lường phải thấp. Đạt được điều kiện này thang đo đạt được giá trị hội tụ. Vậy, khi kiểm định trọng số nhân tố thì trọng số nhân tố của các biến phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 là chấp nhận được. Trong trường hợp trọng số nhân tố của một số biến nhỏ hơn 0.5 chúng ta có thể loại biến đó vì nó khơng đo lường khái niệm chúng ta cần đo. Tuy nhiên, nếu trọng số nhân tố của một số biến không quá nhỏ giả sử lớn hơn hoặc bằng 0.4, chúng ta không cần loại biến nếu nội dung của biến xét thấy có ý nghĩa trong thang đo. Trường hợp một biến quan sát tải lên cả 2 nhân tố thì trọng số nhân tố phải chênh lệch nhau 0.3 trở lên là giá trị có thể chấp nhận được, nếu hai biến này tương đương nhau thì có thể loại biến này đi. Tuy nhiên, cũng cần xem xét ý nghĩa của biến trong thang đo trước khi loại bỏ.
3) Tổng phương sai trích: khi đánh giá kết quả EFA, cần xem xét phần tổng phương sai trích, tổng này thể các nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường. Nếu tổng này từ 50% trở lên là được, còn từ 60% trở lên là tốt. Nếu điều kiện này được thỏa mãn ta có thể kết luận mơ hình EFA là phù hợp.
4.3.2.1 Kết quả đánh giá giá trị thang đo các nhân tố của hệ thống KSNB
Bảng 4.13 Kiểm định KMO and Bartlett's Test
Kiểm định KMO và Bartlett
Kiểm định KMO 0.786
Kiểm định Bartlett Approx. Chi-Square 2544.288
Df 496
Sig. 0.000
Nguồn: Phụ lục 4.2 – Kết quả phân tích dữ liệu EFA
Kết quả cho thấy hệ số KMO = 0.786 lớn hơn 0.5, đồng thời kiểm định Barllet Test có giá trị Sig = 0.000 bé hơn 0.05. Vậy phân tích nhân tố là phù hợp.