Trang chủ / Đào Tạo

Bảng Phương Sai Trích Khi Phân Tích Nhân Tố Rotated Component Matrixa

4.3.1.2.3. Đánh giá độ tin cậy của thang đo

Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), các biến có tương quan Biến – Tổng (hiệu chỉnh) < 0,3 là các biến rác, không phản ảnh khái niệm nghiên cứu, cần phải loại bỏ.


Một thang đo có Cronbach’s Alpha trong khoảng [0,7-0,8] là thang đo có độ tin cậy tốt. Cronbach’s Alpha ≥ 0,6 là có thể dùng được. Khi Cronbach’s Alpha của thang đo nhỏ (< 0,6), việc hiệu chỉnh thang đo được thực hiện bằng cách loại lần lượt các biến có tương quan Biến – Tổng thấp mà việc loại biến đó làm tăng Cronbach’s Alpha.

4.3.1.2.4. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Theo mô hình nghiên cứu có 06 nhóm nhân tố với 39 biến quan sát ảnh hưởng đến sự hài lòng sinh viên đối với chương trình dạo tạo.Sau khi khảo sát, dùng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (t heo H air và cộ ng sự, 1998 ) với phép quay Varimax để phân tích 36 biến quan sát. Sử dụng phương pháp kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) và Bartlett để đo lường sự tương thích của mẫu khảo sát. Hệ số KMO là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO trong khoảng 0.5 ≤ KMO ≤ 1 và càng lớn thì 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.


KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling

Adequacy.


0.764


Approx. Chi-Square

6.282E3


df

210

Bartlett's Test of Sphericity


Sig.


.000

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 110 trang tài liệu này.

Giải pháp nâng cao chất lượng đào tạo nhân lực ngành Du lịch – Khách sạn tại trường Cao đẳng Du lịch Vũng Tàu - 8


Bảng 2 - 10. Kết quả kiểm định KMO và Barlett

Kết quả kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) cho thấy trị số KMO là 0.764 rất cao và nằm trong khoảng 0.5<0.764<1 có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp. Bên cạnh đó, kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) có ý nghĩa các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.




Comp onent


Initial Eigenvalues

Extraction Sums of Squared Loadings

Rotation Sums of Squared Loadings


Total

% of Variance

Cumulative

%


Total

% of Variance

Cumulat ive %


Total

% of Variance

Cumulat ive %

1

6.658

31.703

31.703

6.658

31.703

31.703

3.740

17.812

17.812

2

2.768

13.182

44.884

2.768

13.182

44.884

3.278

15.611

33.422

3

2.519

11.993

56.877

2.519

11.993

56.877

3.061

14.578

48.001

4

1.804

8.591

65.468

1.804

8.591

65.468

2.850

13.571

61.572

5

1.387

6.607

72.075

1.387

6.607

72.075

2.206

10.503

72.075

6

.996

4.743

76.818







7

.861

4.100

80.918







8

.646

3.077

83.995







9

.578

2.750

86.745







10

.545

2.596

89.341







11

.446

2.125

91.467







12

.397

1.892

93.358







13

.371

1.765

95.123







14

.294

1.401

96.524







15

.238

1.132

97.656







16

.155

.737

98.393







17

.107

.510

98.903

18

.094

.448

99.351

19

.059

.280

99.631

20

.045

.216

99.847

21

.032

.153

100.000




Comp onent


Initial Eigenvalues

Extraction Sums of Squared Loadings

Rotation Sums of Squared Loadings


Total

% of Variance

Cumulative

%


Total

% of Variance

Cumulat ive %


Total

% of Variance

Cumulat ive %

1

6.658

31.703

31.703

6.658

31.703

31.703

3.740

17.812

17.812

2

2.768

13.182

44.884

2.768

13.182

44.884

3.278

15.611

33.422

3

2.519

11.993

56.877

2.519

11.993

56.877

3.061

14.578

48.001

4

1.804

8.591

65.468

1.804

8.591

65.468

2.850

13.571

61.572

5

1.387

6.607

72.075

1.387

6.607

72.075

2.206

10.503

72.075

6

.996

4.743

76.818







7

.861

4.100

80.918







8

.646

3.077

83.995







9

.578

2.750

86.745







10

.545

2.596

89.341







11

.446

2.125

91.467







12

.397

1.892

93.358







13

.371

1.765

95.123







14

.294

1.401

96.524







15

.238

1.132

97.656







16

.155

.737

98.393







17

.107

.510

98.903

18

.094

.448

99.351

19

.059

.280

99.631

20

.045

.216

99.847

21

.032

.153

100.000

Extraction Method: Principal Component Analysis.


Bảng 2 - 11 Bảng phương sai trích khi phân tích nhân tố Rotated Component Matrixa


Component

1

2

3

4

5

TC1

.657





.796

.861

.783

TC2

.808




TC3

.731




TC4

.856




TC5

.715




TC6

.606




HH1



.539


HH2



.579


HH3



.830


HH4



.808


HH5



.747


DC1


.680



DC2


.939



DC3


.918



DC4


.939



DU1




.966

DU2




.955

DU3




.956

NL1





NL2





NL3







Component

1

2

3

4

5

TC1

.657





.796

.861

.783

TC2

.808




TC3

.731




TC4

.856




TC5

.715




TC6

.606




HH1



.539


HH2



.579


HH3



.830


HH4



.808


HH5



.747


DC1


.680



DC2


.939



DC3


.918



DC4


.939



DU1




.966

DU2




.955

DU3




.956

NL1





NL2





NL3





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



Component

1

2

3

4

5

TC1

.657





.796

.861

.783

TC2

.808




TC3

.731




TC4

.856




TC5

.715




TC6

.606




HH1



.539


HH2



.579


HH3



.830


HH4



.808


HH5



.747


DC1


.680



DC2


.939



DC3


.918



DC4


.939



DU1




.966

DU2




.955

DU3




.956

NL1





NL2





NL3





a. Rotation converged in 6 iterations.


Bảng 2 – 12 Ma trận xoay nhân tố

Sau khi chạy ma trận xoay nhân tố trong bảng 4.9 các biến quan sát cuối cùng đều có trọng số lớn hơn 0.5, vì v ậ y mô hình nghiên cứu bao gồm 36 yếu tố thành phần, trích thành 6 nhóm nhân tố. Các giá trị Eigenvalues trong bảng 4.8 đều lớn hơn 1 và độ biến thiên được giải thích tích luỹ là 72.075% cho biết 6 nhóm nhân tố nêu trên giải thích được 72.075%biến thiên của các biến quan sát.

Như vậy, bộ công cụ đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến sự hài lòng của sinh viên đối với chương trình đào tạo đại học đảm bảo độ tin cậy và độ giá trị của thang đo.

4.3.1.2.5. Hồi quy

4.3.1.2.5.1. Phân tích hồi quy

Để xác định, đo lường và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tự hài lòng sinh viên đối với chương trình đào tạo, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến giữa 6 nhân tố ảnh hưởng thu được từ phần phân tích nhân tố khám phá ở trên.

Theo kết quả hồi quy Ols dạng Enter, ta thu được kết quả hồi quy theo bảng sau. Kết quả này cho giá trị R2=0.473 khá cao; giá trị R2 cho biết rằng các biến độc lập trong mô hình có thể giải thích được 47.3% sự thay đổi của biến phụ thuộc.


Model Summaryb



Model


R


R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate


Durbin-Watson

1

.693a

.480

.473

…

2.202


a. Predictors: (Constant), NL,DU,DC,TC,HH

b. Dependent Variable:H L


ANOVAb



Model

Sum of Squares


df

Mean Square


F


Sig.

1

Regression

115.307

5

23.061

64.324

.000a


Residual

124.764

348

.359


Total

240.070

353



a. Predictors: (Constant), NL,DU,DC,TC,HH

b. Dependent Variable: HL

..... Xem trang tiếp theo?
⇦ Trang trước - Trang tiếp theo ⇨

Ngày đăng: 04/01/2024