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 để 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 mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát).
Các tác giả Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) đề cập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất.
Theo Hair & ctg (1998, 111), Factor loading (hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:
• Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu
• Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng
• Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn
Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu:
Hệ số tải nhân tố (Factor loading ) > 0.5
0.5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
Phần trăm phương sai toàn bộ (Percentage of variance) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %.
Mô
hình nghiên cứu các biến
độc lập, kiểm soát và biến phụ thuộc: Chi phí, an toàn- bảo mật, tiện ích thẻ,
chính sách ngân hàng, thái độ khách hàng, hiệu quả dịch vụ, tiếp cận truyền
thông, mức thu nhập,
trình độ học vấn và biến phụ thuộc là quyết định sử dụng thẻ thanh toán
HƯỚNG DẪN THỰC HÀNH SPSS EFA ANALYSIS
KMO and Bartlett's Test
| ||
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
|
.778
| |
Bartlett's Test of Sphericity
|
Approx. Chi-Square
|
4484.355
|
df
|
465
| |
Sig.
|
.000
| |
Rotated Component Matrixa
| |||||||
Tham số
|
Component
| ||||||
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
| |
C1
|
0.853
| ||||||
C2
|
0.847
| ||||||
C3
|
0.784
| ||||||
C4
|
0.794
| ||||||
F1
|
0.773
| ||||||
F2
|
0.79
| ||||||
F3
|
0.769
| ||||||
F4
|
0.759
| ||||||
A1
|
0.622
| ||||||
A2
|
0.813
| ||||||
A3
|
0.81
| ||||||
A5
|
0.729
| ||||||
E1
|
0.771
| ||||||
E2
|
0.804
| ||||||
E3
|
0.789
| ||||||
E4
|
0.735
| ||||||
S1
|
0.719
| ||||||
S2
|
0.702
| ||||||
S3
|
0.6
| ||||||
S4
|
0.786
| ||||||
S5
|
0.664
| ||||||
P1
|
0.815
| ||||||
P2
|
0.796
| ||||||
P3
|
0.847
| ||||||
P4
|
0.803
| ||||||
P5
|
0.587
| ||||||
M1
|
0.863
| ||||||
M2
|
0.814
| ||||||
M3
|
0.89
| ||||||
M4
|
0.851
| ||||||
M5
| |||||||
Phương sai trích
|
3.86
|
3.056
|
2.89
|
2.671
|
2.644
|
2.585
|
2.479
|
Eigenvalues
|
12.453
|
9.86
|
9.322
|
8.617
|
8.528
|
8.338
|
7.995
|
Độ hội tụ
|
12.453
|
22.312
|
31.635
|
40.252
|
48.78
|
57.117
|
65.113
|
KMO and Bartlett's Test
|
0.788
|
Sig.
|
0
| ||||
0 nhận xét:
Đăng nhận xét