Chương 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2 Đánh giá thang đo
Các thang đo được đánh giá sơ bộ thông qua hai công cụ: hệ số
Cronbach alpha và phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis).
Độ tin cậy là mức độ tránh được các sai số ngẫu nhiên. Độ tin cậy liên
quan đến tính chính xác, tính nhất quán của kết quả. Nó là điều kiện cần để một
đo lường có giá trị. Chúng ta có thể thiết lập độ tin cậy dựa vào hệ số Cronbach
alpha. Hệ số này cho biết mức độ tương quan giữa các biến trong câu hỏi, được dùng để tính sự thay đổi của từng biến và mối tương quan giữa các biến (Bol E. Hayes, 1998). Qua đó, các biến có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại (Bol E. Hayes, 1998). Tiêu chuẩn chọn thang đo là khi có độ tin cậy Cronbach alpha từ 0.7 trở lên (Nunnally, 1978).
Sau khi các thang đo được đánh giá độ tin cậy là đạt yêu cầu, chúng sẽ
được đưa vào phân tích nhân tố EFA. Phân tích nhân tố EFA chỉ được sử dụng
khi hệ số KMO (Kaise – Mayer – Olkin) có giá trị nằm trong khoảng 0.5 đến 1 (Marija J.Norusis, 1993). Khi đó, các biến có hệ số tải nhân tố (factor loadings) phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 (Hair và cộng sự, 1998) và các trọng số tải của chính nó ở factor khác nhỏ hơn 0.35 (Igbaria và cộng sự, 1995) hoặc khoảng cách giữa hai trọng số tải của cùng một biến ở hai factor khác nhau lớn hơn 0.3 (Jabnoun và cộng sự, 2003). Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai
trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Hair và cộng sự, 1998) và Eigenvalue có giá trị lớn hơn 1 (Gerbin và Anderson, 1988).
Đối với thang đo sự tiện lợi của dịch vụ (khái niệm đa hướng): sử dụng
phương pháp phân trích hệ số Principal axis factoring với phép xoay Promax 1 và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue bằng 1.
Với thang đo sự thỏa mãn (khái niệm đơn hướng): sử dụng phương pháp trích hệ số Principal components với phép xoay Varimax.