CHƢƠNG 4 : PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Phân tích nhân tố khám phá (efa)
Kiểm định giá trị thang đo hay phân tích nhân tố là kiểm tra giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của từng khái niệm và giữa các khái niệm với nhau thơng qua phân tích nhân tố khám phá EFA.
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) trong EFA là chỉ số đƣợc dùng để xem sét sự thích hợp của phân tích nhân tố.
KMO 0.869
Sig. (Bartlett’s Test of Sphericity) 0.000
Số lƣợng nhóm nhân tố 7
Hệ số KMO = 0.869 > 0.5 qua đó cho thấy rằng phân tích nhân tố là thích hợp
với dữ liệu nghiên cứu. Mức ý nghĩa Sig. trong kiểm định Bartlett nhỏ hơn 0.05, tƣơng đƣơng bác bỏ giả thuyết: Mơ hình nhân tố là khơng phù hợp, chứng tỏ dữ liệu nghiên cứu thu thập đƣợc dùng để phân tích nhân tố là hồn tồn thích hợp.
Ngồi ra, 7 nhân tố đƣợc rút ra khi tiến hành phân tích nhân tố. Kết quả của Tổng phƣơng sai trích đƣợc ghi nhận 63.27% > 50%, khi đó có thể phát biểu rằng các nhân tố trong nghiên cứu giải thích đƣợc 63.27% sự biến thiên của dữ liệu nghiên cứu.
Phép xoay Varimax thể hiện giá trị phân biệt và giá trị hội tụ của từng khái
niệm nghiên cứu.
Nhƣ đã trình bày trong chƣơng phƣơng pháp nghiên cứu, để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tải nhân tố phải có giá trị lớn hơn 0.5 giữa các biến trong cùng một khái niệm và để đạt giá trị phân biệt thì địi hỏi chênh lệch hệ số tải nhân tố giữa các biến đó phải tối thiểu 0.3. Qua kết quả phân tích thì các hệ số của nghiên cứu đều thỏa điều kiện của phân tích nhân tố (Phụ lục 6).
Phân tích nhân tố đƣợc thực hiện nhằm đánh giá giá trị hội tụ và phân biệt của thang đo, việc phân tố theo từng yếu tố sẽ giúp cho nhà quản trị nhìn nhận về vấn đề một cách bao quát hơn về từng biến quan sát.