Cronbach’s Alpha 0,764
Biến quan sát Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Tiếp tục đăng ký học tại ANI khi có các
khóa học tiếp theo 0,709 0,605
Giới thiệu bạn bè của bạn đến đăng ký
học tại ANI 0,492 0,851
Chọn ANI khi có nhu cầu 0,655 0,618
(Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS, 2021)
Thang đo hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,764 và tương quan biến tổng của các
biến thành phần đều lớn hơn 0,3. Do đó, các biến đo lường trong thang đo tính tin cậy
sau khi được đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha đều được sử dụng trong phân tích
EFA tiếp theo.
2.2.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Do khơng có biến nào loại khỏi mơ hình nghiên cứu ta thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá được sử dụng để rút gọn và tóm tắt các biến nghiên cứu thành khái niệm. Về mặt lý thuyết các biến đo lường thực hiện bởi câu hỏi trong bảng phỏng vấn tương quan với nhau và do đó chúng được rút gọn để có thể dễ quản lý. Thơng qua phân tích nhân tố nhằm xác định và tìm ra nhân tố đại diện cho các biến quan sát. Phân tích nhân tố khám phá dựa vào các tiêu chuẩn và tin cậy.
Rút trích những nhân tố được thực hiện bởi hệ số KMO và Bartlet’s Test
KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5<KMO<1 thì phân tích nhân tố là thích hợp (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
SVTH: Lê Tấn Bảo Trang 70
Đại lượng Bartlett’s test of sphericity là một đại lượng thống kê dùng để xem xét
giả thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Nếu Sig. kiểm định này bé
hơn hoặc bằng 0,05 kiểm định có ý nghĩa thống kê, có thể sử dụng kết quả phân tích EFA (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, năm 2008).
Tiêu chuẩn Kaiser nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo, để xác định cần xem xét giá trị Eigenvalue. Tiểu chuẩn phương sai trích nhằm xem xét phân tích nhân tố có thích hợp khơng.
2.2.3.1. Phân tích EFA cho biến độc lập
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA