CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi chứng minh các biến quan sát đã đạt yêu cầu và đạt được độ tin cậy, tác giả sẽ tiến hành phân tích nhân tố khám phá.
Bảng 4.3: Bảng kết quả phân tích nhân tố khám phá lần thứ nhất Các thành phần
1 2 3 4 5
CN2 ,817
CN4 ,731
CN3 ,724 ,557
BT2 ,722 ,569
CN1 ,697
TDH1 ,760
TDH3 ,758
TDH4 ,712
TDH2 ,711
BT3 ,776
BT4 ,757
BT1 ,736
CH3 ,811
CH1 ,784
CH2 ,752
NT2 ,766
NT1 ,763
NT3 ,761
Hệ số KMO ,765
Sig. ,000
Eigenvalue 1,238
Phương sai trích 67,145
Nguồn: kết quả nghiên cứu của tác giả Bảng 4.3 cho thấy hệ số KMO = 0,765, điều này chứng minh rằng dữ liệu thực tế có thể được phân tích bằng EFA. Do đó, phân tích nhân tố cho mô hình nghiên cứu là phù hợp. Giá trị tổng phương sai trích = 67,145 > 50% vậy nên tất cả 6 nhân tố đã giải thích được trên 50% sự biến thiên của phương sai. Hệ số Eigenvalues của các nhân tố đều lớn hơn 1. Do đó, kết quả này phù hợp với giả thuyết của mô hình nghiên cứu. Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn mức tối thiểu là 0,3. Tuy nhiên biến BT2 có hệ số nhỏ hơn 0,3 nên loại biến này ra khỏi cấu trúc của nhân tố BT. Tổng 20 biến quan sát (tính cả 3 biến của biến phụ thuộc QD) còn lại sẽ được giữ lại trong mô hình.
Kết quả EFA lần 2
Sau khi loại bỏ biến BT2 thì còn lại 20 biến, tiếp tục đưa các biến này vào phân tích lần nữa theo tiêu chí như trên.
Bảng 4.4. Bảng kết quả phân tích nhân tố khám phá lần thứ hai
Bảng 4.4: Bảng kết quả phân tích nhân tố khám phá lần thứ hai Các thành phần
1 2 3 4 5 6
TDH3 ,763
TDH1 ,755
TDH4 ,722
TDH2 ,708
CN2 ,812
CN3 ,547 ,736
CN1 ,732
CN4 ,699
CH3 ,811
CH1 ,784
CH2 ,755
BT1 ,775
BT3 ,768
BT4 ,736
NT3 ,768
NT2 ,765
NT1 ,762
Hệ số KMO ,801
Sig. ,000
Eigenvalue 1,210
Phương sai trích 66,047
Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả Kết quả bảng 4.4 cho thấy, hệ số KMO = 0,801, vượt qua kiểm định Barlett’s ở mức ý nghĩa 5%. Do đó, phân tích nhân tố cho mô hình nghiên cứu là phù hợp. Giá trị tổng phương sai trích = 66,047 > 50% vậy nên tất cả 6 nhân tố đã giải thích được trên 50% sự biến thiên của phương sai. Hệ số Eigenvalues của các nhân tố đều lớn
hơn 1. Do đó, kết quả này phù hợp với giả thuyết của mô hình nghiên cứu. Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn mức tối thiểu là 0,3. Tuy nhiên biến CN3 tiếp tục có hệ số nhỏ hơn 0,3 nên loại biến này ra khỏi cấu trúc của nhân tố BT. Tổng 19 biến quan sát (tính cả 3 biến của biến phụ thuộc QD) còn lại sẽ được giữ lại trong mô hình.
Kết quả EFA lần 3
Sau khi loại bỏ biến BT2 thì còn lại 19 biến, tiếp tục đưa các biến này vào phân tích lần nữa theo tiêu chí như trên.
Bảng 4.5: Bảng kết quả phân tích nhân tố khám phá lần thứ ba Các thành phần
1 2 3 4 5 6
TDH3 ,752
TDH1 ,771
TDH4 ,739
TDH2 ,729
CN2 ,817
CN3 ,782
CN1 ,758
CN4 ,783
CH3 ,767
CH1 ,736
CH2 ,767
BT1 ,766
BT3 ,762
BT4 ,796
NT3 ,757
NT2 ,723
Hệ số KMO ,840
Sig. ,000
Eigenvalue 1,184
Phương sai trích 65,062
Nguồn: kết quả nghiên cứu của tác giả
Kết quả bảng 4.4 cho thấy, hệ số KMO = 0,801, vượt qua kiểm định Barlett’s ở mức ý nghĩa 5%. Do đó, phân tích nhân tố cho mô hình nghiên cứu là phù hợp. Giá trị tổng phương sai trích = 65,062 > 50% vậy nên tất cả 6 nhân tố giải thích được trên 50% sự biến thiên của phương sai. Hệ số Eigenvalues của các nhân tố đều lớn hơn 1.
Do vậy, kết quả này hoàn toàn phù hợp với giả thuyết ban đầu mô hình nghiên cứu.
Dựa vào kết quả, 19 biến quan sát có thể chia thành 6 nhóm nhân tố, tất cả các biến số đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5. Điều này cho thấy dữ liệu phân tích là phù hợp và có thể tiến hành phân tích hồi quy với 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc lần lượt là: Ý kiến người thân (NT); Đặc điểm trường đại học (TDH); Bản thân cá nhân sinh viên (BT); Cơ hội việc làm trong tương lai (CH); Đặc điểm chuyên ngành (CN);
Quyết định chọn (QD).