CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.5. Phương pháp phân tích dữ liệu
3.5.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Trước khi kiểm định lý thuyết khoa học thì cần phải đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Phương pháp Cronbach Alpha dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Cịn phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phương pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Các thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy sẽ được sử dụng phân tích nhân tố để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát thành một tập biến (gọi là nhân tố) ít hơn; các nhân tố được rút gọn này sẽ có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung
thơng tin của tập biến quan sát ban đầu . Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA được dùng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo [8].
Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là khơng có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát).
Các tác giả Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) đề cập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất [8]
Theo Hair & ctg (1998, 111), Factor loading (hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:
- Factor loading > 0.3 được xem là 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 Các tiêu chí đánh giá :
- Kiểm định Bartlett: các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể
• Xem xét giá trị KMO: 0,5≤KMO≤1 thì phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu; ngược lại KMO≤ 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu [8].
• Để phân tích EFA có giá trị thực tiễn: tiến hành loại các biến quan sát có hệ số tải nhân tố < 0,5.
• Xem lại thông số Eigenvalues (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) có giá trị > 1
• Xem xét giá trị tổng phương sai trích (yêu cầu là ≥ 50%): cho biết các nhân tố được trích giải thích được % sự biến thiên của các biến quan sát
• Sử dụng phương pháp trích yếu tố là Principal components với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalues =1. Với các thang đo đơn hướng thì sử dụng phương pháp trích yếu tố Princial components. Tiến hành loại các
biến số có trọng số nhân tố (còn gọi là hệ số tải nhân tố) nhỏ hơn 0,4 và tổng phương sai trích được bằng hoặc lớn hơn 50% (thang đo được chấp nhận) [7].
• Tiêu chuẩn đối với hệ số tải nhân tố là phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Các mức giá trị của hệ số tải nhân tố: lớn hơn 0,3 là đạt được mức tối thiểu; lớn hơn 0,4 là quan trọng; lớn hơn 0,5 là có ý nghĩa thực tiễn. Tiêu chuẩn chọn mức giá trị hệ số tải nhân tố: cỡ mẫu ít nhất là 350 thì có thể chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,3; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0,75 (Hair, Anderson, Tatham và Black; 2008).