: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
4.5 Kiểm định mơ hình nghiên cứu
4.5.1 Phân tích các yếu tố khám phá EFA
Nhằm xác định tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu, chúng ta sử dụng phƣơng pháp phân tích yếu tố khám phá EFA nhằm xem xét mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần và giá trị phân biệt giữa các yếu tố.
Sau khi phân tích yếu tố, chỉ những nhóm yếu tố thỏa mãn điều kiện mới có thể tham gia vào các phần phân tích tiếp theo.
Các tham số thống kê quan trọng trong phân tích nhân tố gồm:
- Chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure of sampling adequacty): là một chỉ số dùng để xem xét mức độ thích hợp của phân tích yếu tố. Chỉ số KMO phải đủ lớn (>0.5) thì phân tích yếu tố là thích hợp, cịn nếu nhỏ hơn 0.5 thì phân tích yếu tố có khả năng khơng thích hợp với dữ liệu (Hair et al, 2006).
- Chỉ số Eigenvalue: đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi yếu tố. Chỉ những yếu tố có Eigenvalue lớn hơn 1 mới đƣợc giữ lại trong mơ hình phân tích, các yếu tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mơ hình (Hair et al, 2006).
- Phƣơng sai trích (Variance Explained Criteria): tổng phƣơng sai trích phải lớn hơn 50% (Hair et al, 2006).
- Hệ số tải nhân tố (factor loadings): là hệ tố tƣơng quan đơn giữa các biến nhỏ và yếu tố. Hệ số này càng lớn cho biết các biến nhỏ và yếu tố càng có quan hệ chặt chẽ với nhau. Với số quan sát khoảng 200, hệ số tải nhân tố đƣợc chấp nhận là lớn hơn 0.5, các biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại khỏi mơ hình (Hair et al, 2006).
72
- Kiểm định Bartlett: để kiểm tra độ tƣơng quan giữa các biến quan sát và tổng thể, phân tích chỉ có ý nghĩa khi sig. có giá trị nhỏ hơn 5% (Hair et al, 2006).
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA các biến độc lập nhƣ sau:
Bảng 4-5 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA các biến độc lập
Biến quan sát Yếu tố 1 2 3 4 5 6 q15 .784 q25 .783 q17 .782 q16 .782 q24 .772 q23 .765 q18 .763 q8 .834 q9 .828 q11 .723 q10 .698 q3 .810 q4 .785 q2 .748 q1 .735 q19 .805 q20 .742 q22 .710 q21 .641 q7 .864 q6 .780 q5 .740 q14 .796
73
q13 .758
q12 .716
Nguồn: Khảo sát của nhóm nghiên cứu
Kết quả cho thấy, thang đo rút trích đƣợc 06 thành phần với:
Chỉ số KMO là 0.785 (lớn hơn 0.5) nên phân tích yếu tố đƣợc cho là thích hợp với dữ liệu thu thập đƣợc.
Chỉ số Eigenvalue là 1.195 (lớn hơn 1)
Tổng phƣơng sai trích đƣợc là 65.051% (lớn hơn 50%) Kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa 0.000 (nhỏ hơn 5%).
Vậy, 06 thành phần yếu tố là các biến độc lập đƣa vào mơ hình hồi quy bội để kiểm định mơ hình nghiên cứu.
Kết quả phân tích yếu tố khám phá EFA biến phụ thuộc
Bảng 4-6 Kết quả phân tích yếu tố khám phá EFA biến phụ thuộc
Biến quan sát Yếu tố 1 q27 .775 q29 .772 q30 .766 q26 .664 q28 .561
Nguồn: Khảo sát của nhóm nghiên cứu
Kết quả cho thấy, thang đo rút trích đƣợc 01 thành phần với:
Chỉ số KMO là 0.764 (lớn hơn 0.5) nên phân tích yếu tố đƣợc cho là thích hợp với dữ liệu thu thập đƣợc.
74
Chỉ số Eigenvalue là 2.539 (lớn hơn 1)
Tổng phƣơng sai trích đƣợc là 50.785% (lớn hơn 50%) Kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa 0.000 (nhỏ hơn 5%).
Vậy, 01 thành phần yếu tố là biến phụ thuộc đƣa vào mơ hình hồi quy bội để kiểm định mơ hình nghiên cứu.