Sau khi đánh giá đ tin c y c a thang đo b ng h s Cronbach alpha xong, ta lo i đi các bi n không đ m b o đ tin c y. Phân tích nhân t khám phá là k thu t đ c s d ng nh m thu nh và tóm t t các d li u. Ph ng pháp này r t có ích cho
vi c xác đ nh các t p h p bi n c n thi t cho v n đ nghiên c u và đ c s d ng đ
tìm m i quan h gi a các bi n v i nhau.
Trong phân tích nhân t khám phá các tham s đ c s d ng:
- Tr s KMO (Kaiser-Meyer – Olkin) là ch s dùng đ xem xét s thích h p c a
phân tích nhân t . Tr s KMO ph i có giá tr trong kho ng t 0.5 đ n 1 thì phân tích này m i thích h p, còn n u nh tr s này nh h n 0.5 thì phân tích nhân t có
kh n ng không thích h p v i các d li u.
- Eigenvalue đ xác đ nh s l ng nhân t . Ch nh ng nhân t có eigenvalue l n h n 1 thì m i đ c gi l i trong mô hình. i l ng eigenvalue đ i di n cho l ng
bi n thiên đ c gi i thích b i nhân t . Nh ng nhân t có eigenvalue nh h n 1 s
không có tác d ng tóm t t thông tin t t h n m t bi n g c.
- Ma tr n nhân t (component matrix) hay ma tr n nhân t khi các nhân t đ c
xoay (rotated component matrix). Ma tr n nhân t ch a các h s bi u di n các bi n
chu n hóa b ng các nhân t (m i bi n là m t đa th c c a các nhân t ). Trong nghiên c u này s d ng ph ng pháp xoay Equamax đ đ n gi n hóa gi i thích
nhân t và bi n.
- H s t i nhân t (factor loading) bi u di n t ng quan gi a các bi n và các nhân t . H s này cho bi t nhân t và bi n có liên quan ch t ch v i nhau. Nghiên c u
s d ng ph ng pháp rút trích nhân t “principal components” nên các h s t i
nhân t ph i có tr ng s l n h n 0.5 thì m i đ t yêu c u.
- Nhân s (Factor score) là b ng ma tr n th hi n nhân t m i đ c nhóm l i t các
bi n g c. Nhân t m i này làm đ i diên cho m t t p bi n g c mà nó gi i thích v i
m c đích làm g n d li u ph c cho các phân tích h i qui ti p theo. Công th c tính:
F1 = Wi1*X1 + Wi2*X2 + … + Wik*Xk
V i F là nhân t , W là tr ng s và X là bi n g c
Trong nghiên c u giá tr nhân t đ c th c hi n t đ ng và ma tr n h s đ c trình bày trong b ng Component Score Coeficent Matrix.