Sau khi phân tích h s tin c y Cronbach alpha, các thang đo đ c đánh giá ti p
theo b ng ph ng pháp phân tích nhân t EFA đ thu nh và gom các bi n l i, xem xét
m c đ h i t và giá tr phân bi t gi a các nhân t .
Phân tích nhân t đ c ti n hành theo ph ng pháp trích Principal Component Analysis v i phép quay Varimax, vì ph ng pháp trích này s làm cho t ng ph ng sai
trích t t h n.
Khi phân tích EFA c n l u ý các thông s sau:
Thông s KMO (Kaiser – Meyer – Olkin): thông s này có giá tr t 0.0 đ n 1.0; dùng đ ki m đ nh s phù h p c a t p d li u kh o sát. KMO có giá tr t 0.8 đ n 1.0 là r t t t; 0.5 đ n 0.8 là trung bình. Theo Hair và ctg (1998), KMO ph i l n h n 0.5 thì t p
d li u m i phù h p. Ki m đ nh Barlett xem xét gi thuy t v đ t ng quan gi a các
bi n quan sát b ng không trong t ng th . N u ki mđ nh này có ý ngh a th ng kê (sig. ≤
0.05) thì các bi n quan sát có t ng quan v i nhau trong t ng th (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2008).
Tr ng s nhân t hay h s t i nhân t (factor loading): là ch tiêu đ đ m b o
m c ý ngh a thi t th c c a EFA. Theo Hair và ctg (1998), factor loading > 0.3 đ c
xem là đ t đ c m c t i thi u, factor loading > 0.4 đ c xem là quan tr ng và > 0.5
đ c xem là có ý ngh a th c ti n. Ngoài ra, Hair và ctg (1998) c ng khuyên nh sau:
N u ch n tiêu chu n factor loading ≥ 0.3 thì c m u ít nh t là 350, n u c m u kho ng 100 thì nên ch n tiêu chu n factor loading ≥ 0.55, n u c m u c a b n kho ng 50 thì factor loading ph i ≥ 0.75. Do đó, trong nghiên c u này v i c m u là 253 m u nên tác gi ch n factor loading ≥ 0.5 đ c xem là có ý ngh a th c ti n.
Thông s Eigenvalue: thông s này bi u th s bi n thiên theo các nhân t c a
bi n kh o sát. Theo Hair và ctg (1998), thông s Eigenvalue > 1 thì các nhân t thành
Thông s ph n tr m t ng ph ng sai trích: bi u th s bi n thiên đ c gi i thích
b i các nhân t , thang đo đ c ch p nh n khi t ng ph ng sai trích c a t t c các nhân
t > 50% (Gerbing and Anderson, 1988).