2.4 Dữ liệu và kết quả nghiên cứu
2.4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Qua phân tích nhân tố khám phá EFA sẽ loại bỏ các biến quan sát không đạt độ tin cậy, giá trị hội tụ và phân biệt; đồng thời tái cấu trúc các biến quan sát còn lại vào các nhân tố (thành phần đo lường) phù hợp, đặt cơ sở cho việc hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu, các nội dung phân tích tiếp theo.
Một số tiêu chuẩn mà các nhà nghiên cứu quan tâm trong phân tích EFA gồm:
Hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin): Đây là một tiêu chí dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, phân tích nhân tố khám phá thích hợp khi hệ số KMO lớn hơn 0.5 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity): Đại lượng Barlett là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig nhỏ hơn 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Chỉ số Eigenvalue: Đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Phương sai trích (Variance explained criteria): Tổng phương sai trích phải lớn hơn hoặc bằng 50%. (Nguyễn Đình Thọ, 2011) .
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) hay còn gọi là trọng số nhân tố: Là hệ số tương quan đơn giữa các biến và nhân tố. Hệ số này càng lớn cho biết các biến và nhân tố càng có quan hệ chặt chẽ với nhau. Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại (Nguyễn Đình Thọ, 2011)
Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố lớn hơn 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Nguyễn Đình Thọ, 2011) .
2.4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá đối với yếu tố độc lập
Kết quả phân tích nhân tố khám phá đối với các biến độc lập lần 1 cho thấy:
Chỉ số KMO là 0.805 lớn hơn 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett là 0.00 nhỏ hơn 0.05, chứng tỏ dữ liệu nghiên cứu phù hợp để phân tích EFA.
35 biến quan sát được trích vào 8 nhóm nhân tố tại Eigenvalue = 1.012 và phương sai trích đạt 58.558%. Biến quan sát TC4 rút trích vào các nhân tố có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) nhỏ hơn 0.5 nên bị loại ra khỏi thang đo. Biến quan sát DC4 rút trích vào nhân tố 4 và nhân tố 7 không đạt được giá trị phân biệt nên bị loại ra khỏi thang đo. Các biến quan sát này sau khi loại ra khỏi mô hình, cần phân tích lại nhân tố khám phá lần thứ 2 để kiểm tra.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá đối với các biến độc lập lần 2 cho thấy:
Chỉ số KMO là 0.805 lớn hơn 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett là 0.00 nhỏ hơn 0.05, chứng tỏ dữ liệu nghiên cứu phù hợp để phân tích EFA.
33 biến quan sát được trích vào 7 nhóm nhân tố tại Eigenvalue = 1.040 và phương sai trích đạt 57.127%. Các biến quan sát lần lượt giải thích cho 6 nhóm nhân tố vì nhóm nhân tố thứ 7 không có biến quan sát nào giải thích nên ta loại khỏi mô hình nhân tố thứ 7 mới khám phá.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá đối với yếu tố độc lập được trình bày sau:
Bảng 2.11 Kết quả phân tích EFA đối với yếu tố độc lập
Biến Hệ số tải nhân tố Eigenvalue Tổng Phương sai trích
Cronbach’s Alpha PT1 0.834
5.545 12.679 0.880
PT3 0.816 PT5 0.792 PT2 0.772 PT4 0.709 PT6 0.697 PT7 0.552 UT3 0.769
4.303 23.554 0.818
UT5 0.705 UT2 0.701 UT1 0.695 UT6 0.684 UT4 0.643 UT7 0.571 NL2 0.738
2.589 33.042 0.811
NL3 0.734 NL4 0.720 NL6 0.684 NL5 0.682 NL1 0.657 DC2 0.761
2.072 40.951 0.753
DC3 0.725 DC1 0.666 DC5 0.641 DC6 0.629
DU3 0.766 1.838 47.650 0.682
DU1 0.747 DU2 0.632 DU4 0.596 TC2 0.732
1.464 53.823 0.629
TC5 0.658 TC3 0.647 TC1 0.514
(Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng SPSS)
2.4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá đối vói yếu tố phụ thuộc
Kết quả phân tích nhân tố khám phá đối với yếu tố phụ thuộc cho thấy:
Chỉ sổ KMO là 0.701 lớn hơn 0.5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett là 0.00 nhỏ hơn 0.05, chứng tỏ dữ liệu nghiên cứu phù hợp để phân tích EFA.
Ba biến quan sát được trích vào 1 nhân tố tại Eigenvalue = 2.224 và tổng phương sai trích đạt 74.117%. Các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 chứng tỏ các biến quan sát đều quan trọng và có ý nghĩa với nhân tố được rút trích.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá đối với nhân tố phụ thuộc trình bày như sau:
Bảng 2.12 Kết quả phản tích EFA đối với nhân tố phụ thuộc Biến Hê số tải nhân tố Eigenvalue Tổng Phương
sai trích
Cronbach’s Alpha HL1 0.884
2.224 74.117 0.826
HL3 0.883 HL2 0.814
(Nguồn: Kết quả phân tích số liệu bằng SPSS)
2.4.4 Kiểm định mô hình nghiên cứu