Tổng Hợp Các Biến Quan Sát Sau Khi Phân Tích Efa Sơ Bộ 119649

Biến quan sát

Có thể bạn quan tâm!

• Quy Trình Nc Định Lượng (Nguồn: Xây Dựng Từ Tác Giả)
• Thang Đo Các Khái Niệm Nc Đã Điều Chỉnh Theo Góp Ý Chuyên Gia (Thang Đo Nháp Lần 2)
• Tóm Tắt Kết Quả Đánh Giá Chi Tiết Độ Tin Cậy Thang Đo (Nc Sơ Bộ)
• Ảnh hưởng của rủi ro công nghệ thông tin đến chất lượng thông tin kế toán trong các doanh nghiệp tại Việt Nam 1738937919 - 16
• Tóm Tắt Kết Quả Kiểm Định Chính Thức Độ Tin Cậy Các Thang Đo Bằng Cronbach’S Alpha
• Ma Trận Xoay Các Nhân Tố Thức)

Xem toàn bộ 405 trang tài liệu này.

Biến quan sát

Biến quan sát

Biến quan sát

Biến quan sát

Nguồn: Kết quả được tập hợp qua phân tích từ phần mềm SPSS

Đań h giágiátrị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo

Ở bước này, nhằm đánh giá 2 giá trị của thang đo bao gồm giá trị phân biệt và giá trị hội tụ thì kỹ thuật phân tích EFA đã được thực hiện.

Theo Hair và cs (2019), việc kết hợp các biến phụ thuộc và độc lập trong một

phân tích EFA để phân tích chung và xét lại

mối quan hệ phụ thuộc

là không

thích hợp. Sẽ không hữu ích khi đưa các biến độc lập và phụ thuộc vào phân tích

chung khi phân tích EFA. Vì vậy,

đề tài đã xác định các biến

độc

lập

và phụ

thuộc ngay từ đầu thì mặc định hiện diện mối quan hệ phụ thuộc giữa 2 nhóm

biến.

Một

nhóm là

ảnh

hưởng

đến

các biến

khác và nhóm còn lại

chịu

ảnh

hưởng bởi các biến khác.

Mô hình NC trong luận án này thể

hiện mối quan hệ

tác động chỉ

có một

chiều từ các biến độc lập cùng hướng về biến phụ thuộc. Nên khi mối quan hệ tác động này có ý nghĩa sẽ kéo theo tương quan đủ lớn giữa 2 nhóm biến. Khi biến độc lập tác động càng mạnh, giải thích càng nhiều cho biến phụ thuộc thì sự tương quan sẽ càng mạnh. Vì thế, khi phân tích chung biến phụ thuộc và biến

độc lập trong 1 lần EFA thì khả năng vi phạm tính phân biệt sẽ rất cao. Khi đó,

biến phụ thuộc sẽ không thể

tách thành một nhân tố

riêng biệt trong ma trận

xoay mà thay vào đó sẽ hội tụ hoặc bị trộn lẫn với các nhân tố độc lập.

Chiến lược phân tích EFA để đánh giá thang đo trong luận án này được thực

hiện trên 2 nhóm riêng biệt: nhóm các nhân tố thuộc.

độc lập và nhóm nhân tố

phụ

Phép trích PAF (Principal Axis Factoring) được sử dụng với mục đích tìm ra mối quan hệ tiềm ẩn của các biến quan sát, từ đó giúp xác định các nhân tố và các biến quan sát thuộc từng nhân tố. Đối với đề tài có sự xuất hiện của biến

trung gian vừa đóng vai trò độc lập vừa đóng vai trò phụ thuộc thì phép quay

không vuông góc Promax được ưu tiên sử dụng. Đặc biệt, sau phân tích EFA, đề tài sẽ thực hiện phân tích SEM thì việc sử dụng phép quay Promax cùng phép trích PAF sẽ phù hợp hơn (Dean, 2009).

Phân tích EFA cho nhóm nhân tố độc lập

Do thang đo Rủi ro phần mềm có 1 biến SWR6 và thang đo Rủi ro văn hoá tổ chức có 2 biến OCR4 và OCR5 không đạt nên bị loại ở phân tích Cronbach’s Alpha và 3 biến này tiếp tục bị loại khi tham gia phân tích EFA.

Phụ

lục 19 cho thấy kết quả chạy phân tích nhân tố

khám phá EFA lần1,

biến HRR2 có hệ số tải nhỏ hơn 0,5. Loại HRR2, chạy kiểm định EFA lần 2

cho các biến độc lập thì xuất hiện 2 biến DATR1 và HRR1 có hệ số tải nhỏ

hơn 0,5. Tiếp tục loại HRR1, chạy lại kiểm định EFA lần 3, thì 2 biến quan sát HRR3 và HRR4 của nhân tố Rủi ro nguồn lực con người tải lên thành 1 nhân tố riêng biệt. Theo Hair và cs (2019) thì thang đo phải có ít nhất 3 biến quan sát trở lên thì mới đạt yêu cầu về độ tin cậy nên ta tạm thời loại biến Rủi ro nguồn lực con người HRR ra khỏi mô hình vì có khả năng không lý giải được cho biến phụ thuộc là CLHTTTKT và CLTTKT. Tuy nhiên, ta cũng cân nhắc giữ lại nhân tố

Rủi ro nguồn lực con người khi tiến hành phân tích định lượng chính thức với cỡ mẫu lớn hơn có thể sẽ có ý nghĩa giải thích hơn.

Tiến hành chạy kiểm định EFA lần 4, ta có chỉ số KMO là 0,855 nên thích hợp cho phân tích nhân tố. Sig. của kiểm định Bartlett’s bằng 0,000 (sig. này bé hơn 0,05), minh chứng này cho thấy các biến quan sát có tương quan nhau.

Về tổng phương sai trích được (Extraction Sums of Squared Loadings) là

58,937% > 50%. Kết quả này cho thấy 58,937% sự biến thiên của dữ được giải thích bởi 5 nhân tố được trích.

Phân tích EFA cho nhóm nhân tố phụ thuộc

liệu đã

Nhìn bảng kết quả ma trận xoay nhân tố phụ thuộc, ta thấy hệ số tải của biến AIQ6, AISQ1 và AISQ2 đều < 0,5 nên ta loại bỏ các biến này và chạy lại lần 2 thì chỉ số KMO là 0,920 nên phù hợp cho phân tích nhân tố. Sig. của kiểm định Bartlett’s = 0,000 (sig. này < 0,05), cho thấy các biến quan sát thật sự có tương quan với nhau.

Với tổng phương sai trích (Extraction Sums of Squared Loadings) bằng 55,869% > 50%. Kết quả này cho thấy 55,869% sự biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 2 nhân tố được trích.

Kết quả phân tích EFA cho nhóm nhân tố phụ thuộc được chi tiết ở phụ lục

20.

Kêt́ luận vềkết quả nghiên cứu sơ bộ

Từ phân tích định lượng sơ bộ chỉ ra các thang đo đều đạt độ tin cậy, đủ điều kiện tham gia EFA. Trong đó:

­ Có 1 biến SWR6 thuộc nhân tố Rủi ro phần mềm bị loại (tên biến: Không có tài liệu hướng dẫn hoặc tài liệu hướng dẫn sử dụng phần mềm không đầy đủ).

­ 2 biến OCR4 (Nhân viên nhiệt huyết theo đuổi công việc cá nhân hơn là hợp tác và cạnh tranh).và OCR5 (Thiếu sự ổn định trong vận hành HTTTKT) bị loại thuộc về nhân tố Rủi ro văn hoá tổ chức.

­ 1 biến AIQ6 (TTKT được trình bày khách quan) thuộc nhân tố CLTTKT bị

loại.

­ 2 biến AISQ1 (HTTTKT này dễ học hỏi) và AISQ2 (HTTTKT này dễ sử dụng) thuộc nhân tố CLHTTTKT cũng bị loại.

­ 2 nhân tố Rủi ro phần mềm SWR và Rủi ro dữ liệu DATR có các biến quan sát hội tụ lại thành một nhân tố mới, tạm gọi là Rủi ro phần mềm và dữ liệu.

­ Cuối cùng đặc biệt là 4 biến quan sát thuộc nhân tố Rủi ro nguồn lực con người HRR bị loại khỏi mô hình.

Việc quyết định loại hẳn các biến quan sát, đặc biệt là loại một nhân tố nào đó trong mô hình còn tuỳ thuộc vào giá trị nội dung mang ý nghĩa giải thích của biến quan sát hay nhân tố đó. Cho nên, việc loại hẳn chúng sẽ được xem xét kỹ ở bước NC định lượng chính thức tiếp theo sau đây với cỡ mẫu lớn hơn sẽ có tính đại diện cao hơn.

Theo bảng kết quả ma trận xoay các nhân tố lần cuối của các nhóm nhân tố độc lập và phụ thuộc ở bước NC định lượng sơ bộ, chúng ta có các nhân tố được định nghĩa lại như sau:

Bảng 4.4 – Tổng hợp các biến quan sát sau khi phân tích EFA sơ bộ