KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) đối với thang đo các yếu tố ảnh hưởng hưởng
Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, tác giả tiếp tục phân tích nhân tố khám phá EFA. Hai giá trị quan trọng của thang đo là giá trị phân biệt và giá trị hội tụ mà chúng ta cần quan tâm, vì vậy sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA sẽ giúp chúng ta đánh giá đƣợc 02 giá trị này. Trong nghiên cứu này, tác giả quyết định lựa chọn phương pháp trích Principal Components với ph p xoay Varimax. Quá trình phân tích đƣợc chia làm 02 lần:
Lần thứ nhất phân tích các nhân tố độc lập (05 nhân tố), lần thứ hai phân tích các nhân tố phụ thuộc (01 nhân tố). Điều kiện cần kiểm tra: KMO là một ch tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là có hiệu lực. Bartlett’s Test of Sphericity: đại lƣợng Bartlett là một đại lƣợng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu sig. kiểm
định này b hơn hoặc bằng 0,05, kiểm định có ý nghĩa thống kê, Giá trị Eingenvalue lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 50% thì các nhân tố phù hợp và đạt yêu cầu có thể sử dụng kết quả phân tích EFA.
- Nhóm các nhân tố độc lập
Theo Hair và cộng sự (1998), phương pháp nhân tố khám phá cần chú ý các ch số bao gồm: Hệ số KMO, sig., tổng phương sai trích và các hệ số tải nhân tố.
Kết quả phân tích các nhân tố độc lập cho thấy, hệ số KMO = 0,937 thỏa điều kiện phải nằm trong đoạn từ 0,5 đến 1, điều này cho thấy sự thích hợp của phân tích nhân tố. Kiểm định Barlett có sig. = 0,000 thỏa điều kiện phải nhỏ hơn 0,05 nên chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau. Tổng phương sai trích của các nhân tố bằng 68,242% thỏa điều kiện phải lớn hơn hoặc bằng 50%, điều đó cho thấy 05 nhân tố này giải thích đƣợc 68,242% biến thiên của dữ liệu. Cuối cùng, xét các hệ số tải nhân tố của các biến đều đặt điều kiện lớn hơn 0,5 và ch thuộc một nhóm nhân tố. Từ đây ta kết luận rằng 05 nhân tố độc lập đều hoàn toàn thích hợp sau khi đã phân tích nhân tố khám phá EFA.
B ng 11 – Hệ số KMO và Kiểm định Bartlett's
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,937
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-
Square 5.986,312
df 435
Sig. 0,000
Nguồn: Tác gi thu thập năm 2020
B ng 12 - Kết qu phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of
Variance
Cumulative
%
Total % of Variance
Cumulative
%
Total % of Variance
Cumulative
% 1 13,519 45,062 45,062 13,519 45,062 45,062 4,552 15,174 15,174
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of
Variance
Cumulative
%
Total % of Variance
Cumulative
%
Total % of Variance
Cumulative
%
2 2,386 7,952 53,015 2,386 7,952 53,015 4,476 14,920 30,094
3 1,847 6,155 59,170 1,847 6,155 59,170 4,121 13,736 43,830
4 1,514 5,046 64,216 1,514 5,046 64,216 4,052 13,505 57,335
5 1,208 4,026 68,242 1,208 4,026 68,242 3,272 10,906 68,242
6 0,856 2,853 71,095
7 0,792 2,640 73,735
8 0,679 2,263 75,998
9 0,549 1,831 77,829
10 0,531 1,771 79,600
11 0,504 1,679 81,279
12 0,482 1,605 82,885
13 0,434 1,446 84,330
14 0,425 1,418 85,748
15 0,387 1,288 87,036
16 0,383 1,278 88,314
17 0,349 1,162 89,476
18 0,331 1,102 90,578
19 0,315 1,052 91,629
20 0,310 1,032 92,661
21 0,299 0,996 93,657
22 0,293 0,978 94,635
23 0,254 0,847 95,482
24 0,241 0,803 96,285
25 0,233 0,776 97,061
26 0,221 0,737 97,798
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of
Variance
Cumulative
%
Total % of Variance
Cumulative
%
Total % of Variance
Cumulative
%
27 0,216 0,722 98,519
28 0,185 0,617 99,137
29 0,137 0,455 99,592
30 0,122 0,408 100,000
Nguồn: Tác gi thu thập năm 2020
Hệ số KMO = 0,937 (0,5 < KMO < 1) chứng tỏ phân tích nhân tố cho việc nhóm các biến này lại với nhau là thích hợp. Tổng phương sai trích được là 68,242% (> 50%), tức là khả năng sử dụng 5 yếu tố này để giải thích cho 30 biến quan sát ban đầu là 68,242%. Bên cạnh đó, các biến đều có hệ số tải nhân tố khá lớn và tổng phương sai trích của phân tích nhân tố đều lớn hơn 50%. Điều này cho thấy các nhóm nhân tố này đều đạt yêu cầu cho các phân tích tiếp theo. Ngoài ra, để đánh giá tác động của các biến quan sát đối với mức độ chung của nhóm nhân tố chúng ta c ng xem x t kết quả của ma trận điểm số nhân tố nhƣ sau:
B ng 13 - Ma trận điểm số nhân tố
Rotated Component Matrixa Component
1 2 3 4 5
CSVC7 0,781
CSVC6 0,761
CSVC3 0,751
CSVC5 0,700
CSVC4 0,674
CSVC2 0,634
CSVC1 0,624
Rotated Component Matrixa Component
1 2 3 4 5
PV6 0,810
PV5 0,786
PV1 0,774
PV3 0,727
PV4 0,726
PV2 0,702
TC3 0,766
TC5 0,748
TC2 0,720
TC1 0,703
TC4 0,699
TC6 0,642
DU4 0,820
DU1 0,727
DU3 0,682
DU5 0,668
DU2 0,646
DU6 0,629
DC2 0,723
DC3 0,705
DC4 0,687
DC5 0,686
DC1 0,677
Rotated Component Matrixa Component
1 2 3 4 5
Nguồn: Tác gi thu thập năm 2020 - Nhóm các nhân tố phụ thuộc
Tương tự như phân tích các nhân tố độc lập, khi phân tích các nhân tố phụ thuộc ta cũng cần chú ý các ch số bao gồm: Hệ số KMO, sig., tổng phương sai trích và các hệ số tải nhân tố. Kết quả phân tích các nhân tố phụ thuộc cho thấy, hệ số KMO = 0,725 thỏa điều kiện phải nằm trong đoạn từ 0,5 đến 1, điều này cho thấy sự thích hợp của phân tích nhân tố. Kiểm định Barlett có sig. = 0,000 thỏa điều kiện phải nhỏ hơn 0,05 nên chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau.
Tổng phương sai trích của nhân tố bằng 77,726% thỏa điều kiện phải lớn hơn hoặc bằng 50%, điều đó cho thấy nhân tố này giải thích đƣợc 77,726% biến thiên của dữ liệu. Cuối c ng, x t các hệ số tải nhân tố của biến đạt điều kiện lớn hơn 0,5. Từ đây ta kết luận rằng nhân tố phụ thuộc hoàn toàn thích hợp sau khi đã phân tích nhân tố khám phá EFA.
B ng 14 - Hệ số KMO và Kiểm định Bartlett's KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,725
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-
Square 381,234
df 3
Sig. 0,000
B ng 15 – Kết qu phân tích các nhân tố phụ thuộc
Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 2,332 77,726 77,726 2,332 77,726 77,726
2 0,391 13,037 90,763
3 0,277 9,237 100,000
B ng 16 – Ma trận thành phần
Component Matrixa
Component 1
HL3 0,901
HL1 0,886
HL2 0,857