CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ DỮ LIỆU
3.2.3 Phân tích nhân tố khám phá Explore Factor Analysis (EFA)
Ðể tiến hành phân tích nhân tố EFA, đề tài thực hiện kiểm định KMO and Bartlett's Test. Sau đó tiến hành phân tích nhân tố EFA, các biến quan sát có hệ số tải <0.5 sẽ bị loại bỏ. Từ đó, rút trích được các nhóm nhân tố thích hợp.
Theo Mayers và cộng sự (2000), trong phân tích nhân tố phương pháp trích Pricipal Components Analysis cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến và chính xác nhất. Ðiều kiện để sử dụng EFA là hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố (Factor loading), KMO (Kaiser meyer olkin), kiểm định Bartlett và phần trăm phương sai tồn bộ (percentage of variance). Trong đó:
Hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố (Factor loading):
Theo Hair và cộng sự (1989), đây là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA.
Các mức độ của hệ số Factor loading:
o Factor loading > 0.3: được xem đạt mức độ tối thiểu o Factor loading > 0.4: được xem quan trong
o Factor loading > 0.5: được xem có ý nghĩa thực tiễn
KMO (Kaiser meyer olkin): là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp trong phân tích nhân tố 0.5< KMO <1 thì phân tích nhân tố là thích hợp
Kiểm định Bartlett : dùng để xem xét các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Kiểm định này có ý nghĩa thống kê khi Sig <0,5 đồng thời các biến trong mơ hình có mối tương quan với nhau trong tổng thể
Formatted: Space Before: 0 pt, After: 0 pt
43
Phần trăm phương sai toàn bộ (Percentage of variance): dùng để đo độ phù hợp của nhân tố ẩn và nó cho biết phương sai tính cho một nhân tố. Do vậy, điều kiện dùng để quyết định số nhân tố là dựa trên Eigenvalue từ 1 trở lên hoặc tổng phương sai trích của các nhân tố đạt 60% trở lên.