Kết Quả Phân Tích Nhân Tố Khám Phá Efa 55682

Item-Total Statistics

	Scale Mean if Item Deleted	Scale Variance if Item Deleted	Corrected Item- Total Correlation	Cronbach's Alpha if Item Deleted
mdhqttd1	5.92	2.824	.535	.618
mdhqttd2	5.82	2.946	.527	.628
mdhqttd3	5.89	2.802	.531	.622

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 340 trang tài liệu này.

Reliability Statistics

Cronbach's Alpha	N of Items
.739	4

Item-Total Statistics

	Scale Mean if Item Deleted	Scale Variance if Item Deleted	Corrected Item- Total Correlation	Cronbach's Alpha if Item Deleted
mdhqph1	9.12	5.403	.579	.653
mdhqph2	9.06	5.228	.570	.658
mdhqph3	9.14	5.741	.503	.696
mdhqph4	9.16	5.840	.476	.711

Reliability Statistics

Cronbach's Alpha	N of Items
.753	4

Item-Total Statistics

	Scale Mean if Item Deleted	Scale Variance if Item Deleted	Corrected Item- Total Correlation	Cronbach's Alpha if Item Deleted
thqtd1	8.86	5.829	.510	.717
thqtd2	8.85	5.536	.549	.696
thqtd3	8.82	5.696	.570	.684
thqtd4	8.90	5.717	.567	.686

Reliability Statistics

N of Items
.663			3
Item-Total Statistics
	Scale Mean if Item Deleted	Scale Variance if Item Deleted	Corrected Item- Total Correlation	Cronbach's Alpha if Item Deleted
mdhltt1	5.88	3.068	.405	.655
mdhltt2	5.89	2.802	.531	.492
mdhltt3	5.86	2.740	.490	.545

Cronbach's Alpha

4.2. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA

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 (Cerny & Kaiser 19776; Kaiser,19747). Table 5 cho thấy Bartlett test có ý nghĩa thống kê (Sig.=0.00), hệ số KMO=0.944. Hệ 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. Như vậy, các biến số hợp lệ để phân tích nhân tố (Snedecor, George, Cochran & William, 19898). Table 5 cho thấy Extraction Sums of Squared Loadings của 5 nhân tố = 62.848 % là hợp lệ (Hair, 20149). Hệ số Initial Eigenvalues của 5 nhân tố =1.902 (lớn hơn 1.40) là hợp lệ (Smith & Miao, 1994 10).

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.		.896
Bartlett's Test of Sphericity	Approx. Chi-Square	2582.598
	df	465
	Sig.	.000

Total Variance Explained

Component	Initial Eigenvalues			Extraction Sums of Squared Loadings
Component	Total	% of Variance	Cumulative %	Total	% of Variance	Cumulative %
1	8.343	26.914	26.914	8.343	26.914	26.914
2	1.730	5.582	32.496	1.730	5.582	32.496

6 Cerny, C.A., & Kaiser, H.F. (1977). A study of a measure of sampling adequacy for factor-analytic correlation matrices. Multivariate Behavioral Research, 12(1), 43-47.

7 Kaiser, H. 1974. An index of factor simplicity. Psychometrika 39: 31–36.

8 Snedecor, George W. and Cochran, William G. (1989), Statistical Methods, Eighth Edition, Iowa State University Press.

9 Joseph F. Hair Jr. William C. Black Barry J. Babin Rolph E. (2014). Anderson. Multivariate Data Analysis. Seventh Edition. Pearson Education Limited

10 Smith, R. M and Miao, C. Y. (1994). Assessing unidimensionality for Rasch measurement. In M. Wilson (Ed.): Objective Measurement: Theory into Practice. Volume 2. Greenwich: Ablex.

1.665	5.372	37.868	1.665	5.372	37.868
4	1.532	4.943	42.811	1.532	4.943	42.811
5	1.438	4.637	47.449	1.438	4.637	47.449
6	1.384	4.466	51.914	1.384	4.466	51.914
7	1.269	4.093	56.008	1.269	4.093	56.008
8	1.189	3.834	59.842	1.189	3.834	59.842
9	.862	2.781	62.623
10	.812	2.618	65.241
11	.780	2.515	67.756
12	.741	2.391	70.147
13	.700	2.258	72.405
14	.668	2.156	74.561
15	.616	1.987	76.548
16	.586	1.891	78.439
17	.584	1.884	80.323
18	.563	1.816	82.139
19	.542	1.748	83.888
20	.533	1.718	85.606
21	.507	1.636	87.241
22	.482	1.556	88.797
23	.462	1.491	90.288
24	.453	1.462	91.750
25	.436	1.407	93.157
26	.405	1.307	94.465
27	.390	1.259	95.723
28	.377	1.216	96.939
29	.348	1.122	98.061
30	.325	1.047	99.108
31	.276	.892	100.000

Total Variance Explained

Component

Rotation Sums of Squared Loadings

Total	% of Variance	Cumulative %
1	3.042	9.814	9.814
2	2.704	8.724	18.538
3	2.443	7.879	26.417
4	2.419	7.805	34.221
5	2.346	7.567	41.788
6	1.967	6.344	48.132
7	1.840	5.935	54.066
8	1.790	5.775	59.842
Extraction Method: Principal Component Analysis.

Component Matrixa

	Component
	1	2	3	4	5	6	7	8
sphtd2	.642
sphtd3	.625
yntd3	.621
sphtd5	.607
yntd4	.582
sphtd4	.569
mdhqph2	.548
mdhqttd3	.545
sphtd1	.544
ndtd1	.538
mdhqttd1	.537
mdhqttd2	.534
mdhqph1	.528
ndtd2	.528
thqtd3	.523
yntd2	.519
ndtd3	.514
mdhqph3	.507

.503
mdhltt1
thqtd4
yntd5
mdhqph4
thqtd1
thqtd2	.567
ndtd4
httd3		.529
httd2		.519
httd1
mdhltt3			.580
mdhltt2			.511

yntd1

Extraction Method: Principal Component Analysis.a

a. 8 components extracted.

Rotated Component Matrixa

	Component
	1	2	3	4	5	6	7	8
sphtd4	.733
sphtd5	.714
sphtd1	.696
sphtd2	.692
sphtd3	.678
yntd2		.772
yntd1		.646
yntd5		.640
yntd4		.628
yntd3		.585
ndtd4			.760
ndtd2			.731
ndtd3			.707

	.640
thqtd4		.729
thqtd2		.720
thqtd3		.698
thqtd1		.676
mdhqph1			.729
mdhqph2			.698
mdhqph4			.664
mdhqph3			.656
mdhqttd3				.714
mdhqttd1				.710
mdhqttd2				.702
httd1					.715
httd2					.707
httd3					.691
mdhltt2						.750
mdhltt3						.730
mdhltt1						.602

ndtd1

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.a

a. Rotation converged in 6 iterations.

Component Transformation Matrix

Component	1	2	3	4	5	6	7	8
1	.463	.411	.358	.344	.361	.320	.255	.269
2	-.112	-.615	.140	.745	.058	.014	.067	-.163
3	-.694	.106	.600	-.106	.284	.028	-.191	.134
4	-.404	.343	-.662	.299	.412	.138	.006	-.053
5	-.301	.392	.069	.310	-.690	-.107	.393	.113
6	-.176	-.273	-.025	-.360	.149	.303	.799	-.107
7	-.025	-.234	-.171	-.005	.153	-.452	.160	.814
8	.082	.205	.138	.024	.307	-.755	.273	-.440

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

4.3. Kết quản phân tích nhân tố khẳng dịnh CFA

Phân tích nhân tố khẳng định (CFA): sử dụng thích hợp khi nhà nghiên cứu có sẵn một số kiến thức về cấu trúc biến tiềm ẩn cơ sở. Trong đó mối quan hệ hay giả thuyết (có được từ lý thuyết hay thực nghiệm) giữa biến quan sát và nhân tố cơ sở thì được các nhà nghiên cứu mặc nhiên thừa nhận trước khi tiến hành kiểm định thống kê. Như vậy CFA là bước tiếp theo của EFA nhằm kiểm định xem có một mô hình lý thuyết có trước làm nền tảng cho một tập hợp các quan sát không. CFA cũng là một dạng của SEM. Khi xây dựng CFA, các biến quan sát cũng là các biến chỉ báo trong mô hình đo lường, bởi vì chúng cùng “tải” lên khái niệm lý thuyết cơ sở. Phương pháp phân tích nhân tố khẳng định CFA chấp nhận các giả thuyết của các nhà nghiên cứu, được xác định căn cứ theo quan hệ giữa mỗi biến và một hay nhiều hơn một nhân tố. Kết quả phân tích CFA thể hiện sau đây: Regression Weights: (Group number 1 - Default model)

		Estimate	S.E.	C.R.	P	Label
sphtd4	<---	SPHTD	1.000
sphtd5	<---	SPHTD	1.057	.104	10.126	***
sphtd1	<---	SPHTD	.826	.092	9.017	***
sphtd2	<---	SPHTD	1.007	.096	10.447	***
sphtd3	<---	SPHTD	1.083	.107	10.117	***
yntd2	<---	YNTD	1.000
yntd1	<---	YNTD	.907	.111	8.182	***
yntd5	<---	YNTD	.839	.107	7.833	***
yntd4	<---	YNTD	1.010	.115	8.748	***
yntd3	<---	YNTD	1.009	.111	9.115	***
ndtd4	<---	NDTD	1.000
ndtd2	<---	NDTD	1.189	.142	8.355	***
ndtd3	<---	NDTD	1.085	.136	7.983	***
ndtd1	<---	NDTD	1.019	.128	7.973	***
thqtd4	<---	THQTD	1.000
thqtd2	<---	THQTD	1.052	.126	8.348	***
thqtd3	<---	THQTD	1.041	.121	8.637	***
thqtd1	<---	THQTD	.930	.119	7.822	***
mdhqph1	<---	MDHQPH	1.000
mdhqph2	<---	MDHQPH	1.068	.120	8.917	***
mdhqph4	<---	MDHQPH	.810	.107	7.585	***
mdhqph3	<---	MDHQPH	.883	.108	8.162	***
mdhqttd3	<---	MDHQTTD	1.000
mdhqttd1	<---	MDHQTTD	.987	.119	8.269	***
mdhqttd2	<---	MDHQTTD	.943	.115	8.220	***
httd1	<---	HTTD	1.000
httd2	<---	HTTD	1.208	.196	6.165	***
httd3	<---	HTTD	1.016	.171	5.959	***
mdhltt2	<---	MDHLTT	1.000

		Estimate	S.E.	C.R.	P	Label
mdhltt3	<---	MDHLTT	.990	.131	7.554	***
mdhltt1	<---	MDHLTT	.821	.119	6.880	***

Standardized Regression Weights: (Group number 1 - Default model)

		Estimate
sphtd4	<---	SPHTD	.691
sphtd5	<---	SPHTD	.722
sphtd1	<---	SPHTD	.633
sphtd2	<---	SPHTD	.750
sphtd3	<---	SPHTD	.721
yntd2	<---	YNTD	.669
yntd1	<---	YNTD	.607
yntd5	<---	YNTD	.576
yntd4	<---	YNTD	.659
yntd3	<---	YNTD	.695
ndtd4	<---	NDTD	.612
ndtd2	<---	NDTD	.723
ndtd3	<---	NDTD	.668
ndtd1	<---	NDTD	.667
thqtd4	<---	THQTD	.671
thqtd2	<---	THQTD	.661
thqtd3	<---	THQTD	.696
thqtd1	<---	THQTD	.605
mdhqph1	<---	MDHQPH	.693
mdhqph2	<---	MDHQPH	.701
mdhqph4	<---	MDHQPH	.567
mdhqph3	<---	MDHQPH	.620
mdhqttd3	<---	MDHQTTD	.676
mdhqttd1	<---	MDHQTTD	.674
mdhqttd2	<---	MDHQTTD	.668
httd1	<---	HTTD	.563
httd2	<---	HTTD	.657
httd3	<---	HTTD	.587
mdhltt2	<---	MDHLTT	.698
mdhltt3	<---	MDHLTT	.652
mdhltt1	<---	MDHLTT	.558