Tôi sẽ giới thiệu cho bạn bè của mình về những hoạt động ngoại khóa này
PHẢN 4: PHẢN 4: KÉT QUÁ NGHIÊN CỨU
4.2.3. Phân tích nhân z2 khám phá EFA
Sau khi đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach”s Alpha, cần phân tích nhân tô khám phá (EFA). Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (Interdependence Techniques), nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (Interrelationships).
EFA dùng đẻ rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F < k) các nhân tố có ý nghĩa hơn.
Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mỗi quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát).
Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha, chúng ta đánh giá môi quan hệ giữa các biến trong cùng một nhóm, cùng một nhân tố. Còn đối với EFA, chúng ta có thê xem xét mối quan hệ giữa các biến ở tất cả các nhóm (nhân tô) khác nhau nhằm phát hiện ra những biến quan sat tai lên nhiều nhân tô hoặc các biến quan sát bị phân sai nhân tố từ ban đâu.
a) Phân tích khám phá nhân tó EFA của biến độc lập
* Hệ số KMO và kiém dinh Bartlett’s
48
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequag .897 Approx. Chi-Squarg 1672.032
Bartlett's Test of Sphericity of 190
Sig. .000
Bang 4.24: Bang hé s6 KMO và kiém dinh Barlett’s cua biến độc lập Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tô. Trị số của KMO phải đạt giá trị 0.5 trở lên (0.5 < KMO < 1) là điều kiện
đủ đề phân tích nhân tổ là phù hợp. Trong đó, từ số liệu xử lý, hệ số KMO = 0,897 đã thỏa mãn điều kiện của kiểm định (0,5 < KMO = 0,897 < 1).
Kiểm dinh Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) ding dé xem xét cac bién quan sat trong nhân tô có tương quan với nhau hay không. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (sig Bartlett’s Test < 0.05), chimg tỏ các biến quan sát CÓ tương quan với nhau trong nhân
tố. Theo số liệu xử lí, sig = 0,000 < 0,05 nên các biến quan sát trong nhân tố có tương quan
với nhau.
* Tổng phương Sai trích (Total Variance Explained) Total Variance Explained
Componer Initial Eigenvalues Extraction Sums of |Rotation Sums of Squar Squared Loadings Loadings Total] % of |CumulativdTotall % of |CumulativgTotall % of |Cumulativ
Variance % Variance % Variance % 1 9.361] 46.807] 46.807 9.367) 46.807) 46.807 4.610 23.050) 23.050 2 2.343] 11.713 | 58.519 B.34¢) 11.713] 58.519 4.554 22.787) 45.837 Si 1.114| 5.568 64.088 11.114) 5.568] 64.088 B.65đ 18.251| 64.088
4 947| 4.733 68.821
5 865 | 4.325 73.146
6 ./01| 3.506 | 76.652
49
7 678} 3.391 80.043
8 645] 3.224 | 83.267
9 11) 2.555 | 85.822
10 .454| 2.270 | 88.092
11 390} 1.948 | 90.040
12 336 | 1.681 91.720
13 .285| 1.427 | 93.147
14 .260| 1.298 | 94.446
15 203} 1.263 | 95.709
16 .236 | 1.178 | 96.887
17 191] .953 97.840
18 171} .856 98.696
19 136] .681 99.377
20 125} .623 | 100.000
Bang 4.25: Bảng phương Sai trích của biến độc lập
Tir bang nay, ta thay tong phương sai trích bằng 64,088 > 50% chứng tỏ mô hình EFA phù hợp. Trị số Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phô biến để xác định số lượng nhân tó trong phân tích EFA. Từ số liệu xử liệu, trị số Eigenvalue là 1,114 > 1 đạt yêu cầu.
Như vậy, trong 23 nhân tô thì chỉ trích được 2 nhân tô đạt yêu cầu trong kiểm định mang
thông tin tóm tắt tốt nhất.
Có thể thấy, 2 nhân tố được trích cô đọng được 64,088% biến thiên các biến quan sát.
ˆ Ma trận xoay nhân 2:
Rotated Component Matrix®
Component
1 | 2 | 8
50
tinhtrangsuckhoe† 817
tinhtrangsuckhoe3 158
tinhtrangsuckhoe4 143
tinhtrangsuckhoe2 133
tinhtrangsuckhoe5 .666
Sothich4 .611
traoluu3 .858
traoluu4 .841
traoluu2 .807
traoluu1 .806
nganhhoc3 .660
nganhhoc2 544
nganhhoc4 009 039
nganhhoc†
Sothich1 114
muonthuthachbanthan1 710
Sothich3 .692
Sothich2 .675
muonthuthachbanthan2 .603
muonthuthachbanthan3 558
Bảng 4.26: Bảng ma trận xoay nhân #6 cua bién déc lap
Để ma trận xoay đạt yêu cầu thì phải thỏa mãn 2 yếu tố: giá trị hội và giá trị phân biệt. Giá trị hội tụ là các biến quan sát cùng tính chất hội tụ về cùng một nhân tố, khi biểu diễn trong ma trận xoay, các biến được nằm chung một cột với nhau. Còn giá trị phân biệt là các biến quan sát hội tụ về nhân tổ này và phải phân biệt với các biến quan sát hội tụ ở nhân tó khác, khi biêu diễn trong ma trận xoay, từng nhóm biến sẽ tách từng cột riêng biệt.
51
Theo Hair và cộng sự (2010), Multivariate Data Analysis hệ số tải của các biến trên đa phần đều lớn hơn 0,5 là biến quan sát tốt. So sánh ngưỡng này với kết quả ở ma trận xoay, có hai biến xấu là “nganhhoc4” và “nganhhocl” cần xem xét loại bỏ:
Biến “nganhhoc4” tải lên ở cả hai nhan t6 1a Component 1 va Component 2 với hệ số tải lần lượt là 0,509 và 0,539; mức chênh lệch hệ số tải bang 0,539 — 0,509 = 0,03
<0,2
Biến “nganhhocI” không có hệ số tải ở tất cá các nhân tó.
Vì thế, ta sẽ loại một lượt các biến xấu trong một lần phan tich EFA. Tu 20 bién
quan sát ở lần phân tích EFA thứ nhất, loại bỏ “nganhhoc4” và “nganhhocl” và đưa 18 biến quan sát còn lại vào phân tích EFA lần thứ hai.
* Hệ số KMO và kiém dinh Bartlett’s
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequad .897
Approx. Chi-Squard 1449.913
Bartlett's Test of Sphericity of 153
Sig. .000
Bảng 4.27: Bảng hệ số KMO Và kiểm định Barlett s của biến độc lập chạy lại lần thứ hai Hệ số KMO = 0,897 > 0,5: sig Barlett;s Test = 0,000 < 0,05. Như vậy, phân tích nhân tô là phù hợp.
* Tổng phương Sai trích (Total Variance Explained) Total Variance Explained
Compone} Initial Eigenvalues Extraction Sums of Rotation Sums of t Squared Loadings Squared Loadings Total] % of |Cumulativ|Total) % of |CumulativTotal] % of |Cumulativ
Variancdl e% Varianc] e% Varianc] e%
e e e
8.37 8.37 4.13
1 9 46.549] 46.549 9 46.549) 46.549 : 22.952| 22.952
52
2 ~ 12.879| 59.428 “ 12879| 59.428 . 22.271| 45.223 3 a 6.111 | 65.539 " 6.111 | 65.539 oe 20.316) 65.539 4 |.869] 4.827] 70.366
5 |.830| 4608| 74.974 6 |.701| 3892| 78.867 7 |.614| 3409| 82.276 8 |.501| 2783| 85.059 9 |.452| 2509| 87.567 10 |.384| 2132| 89.699 11. |.339| 1883| 91.583 12 |.303| 1685| 93.268 13 |.264| 1469| 94.737 14 |.253| 1405| 96.142 15 |.207| 1.148| 97.290 16 |.193] 1.071] 98.361 17 |.158] .879 | 99.241
18 |.137| .759 | 100.000