CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. Kết quả nghiên cứu
4.2.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Kết quả Cronbach’s Alpha ở phần trước cho thấy trong 31 biến quan sát đều đạt yêu cầu để phân tích nhân tố khám phá EFA.
43
Kiểm định Bartlett dùng để kiểm định giả thuyết 𝐻0 đặt ra trong phân tính này là các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể.
Dùng trị số KMO để kiểm tra xem kích thước mẫu có phù hợp với phân tích nhân tố hay không. Trị số của KMO > 0,5 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp (Hair và cộng sự, 2006).
Giá trị sig. trong kiểm định Bartlett < 0,05 tức bác bỏ giả thiết 𝐻0 cho rằng các biến quan sát không có tương quan với nhau trong tổng thể (Hair và cộng sự, 2006).
Chọn các nhân tố có giá trị Eigenvalue >1 và tổng phương sai trích được > 50% (Gerbing và Anderson, 1998).
4.2.3.1. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) biến độc lập
Khi phân tích factor cho 27 biến quan sát độc lập, phương pháp được sử dụng là phương pháp trích yếu tố Principal Component Analysis với phép xoay Varimax.
Bảng 4.4. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett các biến độc lập
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 0,780
Kiểm định Bartlett của thang đo
Giá trị Chi bình phương 1927,304
df 351
Sig – mức ý nghĩa quan sát 0,000
Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả.
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett trong phân tích nhân tố cho chỉ số Kaiser-Meyer-Olkin = 0,780 > 0,5 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp. Giá trị sig. = 0,000 trong kiểm định Bartlett < 0,05 nên giả thiết 𝐻0 bị bác bỏ. Vì vậy các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau và phân tích nhân tố EFA là thích hợp.
Bảng 4.5. Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) của các biến độc lập Biến quan
sát
Hệ số nhân tố tải
1 2 3 4 5 6
44
CN1 0,781
CN5 0,734
CN3 0,693
CN4 0,663
CN2 0,650
NT1 0,768
NT2 0,735
NT3 0,681
NT4 0,660
NT5 0,642
TC1 0,747
TC3 0,674
TC5 0,647
TC4 0,642
TC2 0,632
XH1 0,794
XH2 0,774
XH3 0,710
XH4 0,704
MT4 0,717
MT3 0,693
MT2 0,690
MT1 0,652
DK4 0,737
DK3 0,696
DK1 0,670
DK2 0,588
Eigenvalue 4,716 2,418 2,002 1,839 1,799 1,446
45 Phương
sai trích (%)
17,465 8,956 7,414 6,810 6,662 5,356
Phương sai trích tích lũy (%)
17,465 26,421 33,835 40,644 47,306 52,662
Với phương pháp rút trích Principal compmant và phép quay Varimax, có 06 nhân tố được rút trích từ 27 biến quan sát. Hệ số tải của các nhân tố đều lớn hơn 0,5, tại mức giá trị Eigenvalues
= 1,446 > 1 với tổng phương sai trích bằng 52,662% > 50% đạt yêu cầu. Điều này chứng tỏ 52,662% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 6 yếu tố. Vì vậy các biến quan sát trong 06 thang đo khái niệm nghiên cứu đều quan trọng.
Có 6 nhóm từ các biến quan sát được rút trích trừ kết quả bảng 4.5 tương ứng với 06 yếu tố tác động tới ý định khởi nghiệp của đề tài nghiên cứu. Các biến độc lập sẽ nhận giá trị trung bình của các biến quan sát tương ứng để sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
Bảng 4.6. Các biến độc lập của mô hình hồi quy
STT Tên biến Ký hiệu
1 Tiêu chuẩn xã hội XH
2 Nhân thức tính khả thi NT
3 Môi trường giáo dục Đại học MT
4 Điều kiện tài chính DK
5 Tính cách cá nhân TC
6 Cảm nhân sự khát khao CN
Nguồn: tác giả tổng hợp.
46
4.2.3.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) biến phụ thuộc
Gọi giả thuyết 𝐻0 là 4 biến quan sát trong tổng thể không có mối quan hệ với nhau.
Bảng 4.7. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett biến phụ thuộc
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 0,728
Kiểm định Bartlett của thang đo
Giá trị Chi bình phương 209,072
df 6
Sig – mức ý nghĩa quan sát 0,000
Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả.
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett trong phân tích nhân tố cho chỉ số Kaiser-Meyer-Olkin = 0,728 > 0,5 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp. Giá trị sig. = 0,000 trong kiểm định Bartlett < 0,05 nên giả thuyết 𝐻0 bị bác bỏ. Vì vậy các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau và phân tích nhân tố EFA là thích hợp.
Bảng 4.8. Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) của các biến độc lập Hệ số nhân tải
1
YD1 0,795
YD3 0,751
YD2 0,707
YD4 0,666
Eigenvalue 2,138
Phương sai trích tích lũy (%) 53,455 Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả.
Tương tự như trình tự phân tích nhân tố các biến độc lập, với phương pháp rút trích Principal compmant và phép quay Varimax, có 01 nhân tố được rút trích từ 4 biến quan sát. Hệ số tải của các nhân tố đều lớn hơn 0,5, tại mức giá trị Eigenvalues = 2,138 > 1 với tổng phương sai
47
trích bằng 53,455% > 50% đạt yêu cầu. Vì vậy các biến quan sát của thang đo này đạt yêu cầu cho các phân tích tiếp theo.
Sau khi nghiên cứu định tính, kiểm định độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố EFA, các thang đo được lựa chọn đã được kiểm định đảm bảo yêu cầu về giá trị độ tin cậy để có thể sử dụng trong các phân tích tiếp theo.