Trước khi kiểm định lý thuyết khoa học thì cần phải đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Phương pháp Cronbach Alpha dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Còn phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phương pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt

.

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
Các tác giả Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. ( 2000 ) đề cập rằng : Trong nghiên cứu và phân tích tác nhân, chiêu thức trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là phương pháp được sử dụng thông dụng nhất .
Theo Hair và ctg ( 1998, 111 ), Factor loading ( thông số tải tác nhân hay trọng số tác nhân ) là chỉ tiêu để bảo vệ 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 nghiên cứu và phân tích tác nhân mày mò là phải thỏa mãn nhu cầu những nhu yếu :
Hệ số tải tác nhân ( 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 nghiên cứu và phân tích tác nhân. Trị số KMO lớn có ý nghĩa nghiên cứu và phân tích tác nhân 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 những biến không có đối sánh tương quan trong toàn diện và tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê ( Sig. < 0.05 ) thì những biến quan sát có mối đối sánh tương quan với nhau trong toàn diện và tổng thể .
Phần trăm phương sai hàng loạt ( Percentage of variance ) > 50 % : Thể hiện Phần Trăm biến thiên của những biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100 % thì giá trị này cho biết nghiên cứu và phân tích tác nhân lý giải được bao nhiêu % .

Mô hình nghiên cứu và điều tra

những biến độc lập, trấn áp và biến phụ thuộc vào : giá thành, bảo đảm an toàn – bảo mật thông tin, tiện ích thẻ, chủ trương ngân hàng nhà nước, thái độ người mua, hiệu suất cao dịch vụ, tiếp cận tiếp thị quảng cáo, mức thu nhập, trình độ học vấn và biến nhờ vào là quyết định hành động sử dụng thẻ giao dịch thanh toán

HƯỚNG DẪN THỰC HÀNH SPSS EFA ANALYSIS

Kiểm định sự thích hợp của nghiên cứu và phân tích tác nhân với tài liệu của mẫu trải qua giá trị thống kê Kaiser-Meyer-Olkin ( KMO ). Theo đó, trị số của KMO lớn hơn 0,5 thì nghiên cứu và phân tích tác nhân là thích hợp, những biến có thông số truyền tải ( factor loading ) lớn hơn hoặc bằng 0.3. Điểm dừng Eigenvalue ( đại diện thay mặt cho phần biến thiên được lý giải bởi mỗi tác nhân ) lớn hơn 1 và tổng phương sai trích ( Cumulative % Extraction Sums of Squared Loadings ) lớn hơn 0.5. Tiến hành nghiên cứu và phân tích tác nhân mày mò biến độc lập, hiệu quả bảng 4.16 cho thấy có những tác nhân quy tụ, thông số KMO and Bartlett’s Test bằng 0.788 lớn hơn 0.5 và Sig. đều thoã mãn nhu yếu, thông số phương sai trích thõa mãn nhu yếu. Do đó đã tạo điều kiện kèm theo kiến thiết xây dựng quy mô hồi quy thực nghiệm nghiên cứu và điều tra với 07 nhóm biến nghiên cứu và điều tra theo quy mô kim chỉ nan. Các tác nhân quy tụ lại những nhóm tác nhân không có sự đổi khác về số lượng tác nhân cũng như ý nghĩa của nhóm tác nhân so với quy mô gốc. Các tác nhân lý giải 65.111 % ý nghĩa độ quy tụ của quy mô hồi quy điều tra và nghiên cứu .

Gửi email bài đăng này

BlogThis!

Chia sẻ lên TwitterChia sẻ lên Facebook

Categories : LUẬN VĂN, NGHIÊN CỨU KHOA HỌC, PHẦN MỀM, PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG, SPSS