Văn hóa tổ chức xanh VHTC 5 0.857
Mong muốn bảo vệ môi trường MM 5 0.856
Cam kết môi trường CKMT 5 0.844
Hành vi hướng đến môi trường HV 9 0.913
(Nguồn: Tổng hợp tính tốn của tác giả từ SPSS)
2.4.3. Phân tích nhân tố khám khá EFA đối với các thang đo
Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn. Thứ nhất hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) >=0.5, mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05. Thứ hai hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0.5. Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0.5 sẽ bị loại. Thứ ba thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích >50% và thứ tư là hệ số Eigenvalue có giá trị lớn hơn 1. Tiêu chuẩn thứ năm là sự khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al- Tamimi, 2003).
Khi phân tích EFA tác giả thực hiện với phép trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue >1.
Các thang đo với 30 biến quan sát đạt độ tin cậy Cronbach’s alpha được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA
Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với sig =0.000 cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0.938> 0.5 cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp đạt yêu cầu.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phương pháp rút trích Principal axis factoring và phép xoay Promax, phân tích nhân tố đã trích được 5 nhân tố từ 30 biến quan sát và với tổng phương sai trích là 54,465% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu. Như vậy, các biến quan sát giải thích được 54,465% sự biến thiên của biến thiên của toàn bộ dữ liệu.
Bảng 2.10. Kết quả phân tích EFA đối với nhóm nhân tốThành phần Các nhân tố trích