Biến Hệsố tương quan biến tổng Hệsố Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Quyết định sửdụng: Cronbach’s Alpha = 0,757
QUYETDINH1 0,589 0,680
QUYETDINH2 0,641 0,609
QUYETDINH2 0,542 0,727
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020)
Kết quả đánh giá độ tin cậy của nhân tố “Quyết định sử dụng” cho hệ số Cronbach’s Alpha = 0,757. Hệsố tương quan biến tổng của 3 biến quan sát đều lớn hơn 0,3 đồng thời hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn 0,757 nên biến phụ thuộc “Quyết định sử dụng” được giữ lại và đảm bảo độ tin cậy để thực hiện các bước phân tích tiếp theo.
2.2.3. Phân tích nhân tốkhám phá (Exploratory Factor Analysis–EFA)
2.2.3.1. Kiểm định KMO và Bartlett’s Testbiến độc lập
Để áp dụng được phân tích nhân tố cần trải qua phép kiểm định sự phù hợp của dữliệu đối với phương pháp phân tích nhân tố. Kiểm định này được thực hiện qua hai đại lượng là chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olikin Meansure of Sampling Adequacy) và Barlett (Barlett’s Test of Sphericity).
HệsốKMO (Kaiser-Meyer-Olkin): Là một chỉsố dùng đểxem xét sựthích hợp của phân tích nhân tố. Trị sốKMO lớn (giữa 0,5 và 1) là điều kiện đủ đểphân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu như trịsốnày nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữliệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity): Dùng để xem xét ma trận tương quan có phải là ma trận đơn vị, là ma trận có các thành phần (hệ số tương quan giữa các biến) bằng không và đường chéo (hệ số tương quan với chính nó) bằng 1. Nếu kiểm định Bartlett’s có sig. < 0,05, chúng ta từchối giảthuyết H0 (ma trận tương quan là ma trận đơn vị) nghĩa là các biến có quan hệvới nhau (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Hệ sốtải nhân tố (factor loading) >0,5. Nếu biến quan sát có hệ sốtải nhân tố< 0,5 sẽbịloại (Nguyễn Đình Thọ, 2011).