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.

Báo chí truyền thông về chính sách cải cách hành chính nhà nước Việt Nam - 29


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

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




3


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

Xem tất cả 340 trang.

Ngày đăng: 27/12/2022
Trang chủ Tài liệu miễn phí