67 Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 7 8 TECH3 0,716 DELI4 0,737 DELI2 0,735 DELI1 0,725 DELI3 0,662 PRICE4 0,776 PRICE1 0,772 PRICE2 0,749 PRICE3 0,614 TRUST4 0,726 TRUST1 0,719 TRUST2 0,681 TRUST3 0[.]
67 Biến quan sát 0,716 Nhân tố TECH3 DELI4 0,737 DELI2 0,735 DELI1 0,725 DELI3 0,662 PRICE4 0,776 PRICE1 0,772 PRICE2 0,749 PRICE3 0,614 TRUST4 0,726 TRUST1 0,719 TRUST2 0,681 TRUST3 0,670 QUALI3 QUALI1 QUALI2 QUALI4 PROMO3 PROMO1 PROMO2 Phương pháp trích xuất liệu: Principal Component Analysis Phương pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization Nguồn: Kết tổng hợp từ SPSS 0,786 0,738 0,631 0,561 0,881 0,806 0,750 Kết ma trận xoay cho thấy, 31 biến quan sát đƣợc phân chia thành nhân tố, tất biến quan sát có hệ số tải nhân tố Factor Loading lớn 0.5 nhƣ thang đo nghiên cứu ban đầu 4.3.2 Phân tích nhân tố EFA biến phụ thuộc: Kết phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc cho thấy Bảng 4.8 Bảng kết kiểm định KMO Bartlett’s Test Kiểm định KMO Barlett’s Chỉ số KMO Kiểm định Barlett‟s Df Sig Nguồn: Kết tổng hợp từ SPSS ,868 958,184 10 ,000 68 Chỉ số KMO có giá trị 0,5< 0, 868 50%: đạt yêu cầu; nói nhân tố giải thích 72,965% biến thiên liệu, thang đo đƣợc chấp nhận Đồng thời biến quan sát đƣợc nhóm vào nhân tố có hệ số tải nhân tố 69 biến quan sát lớn 0,5, cho thấy biến quan sát nhân tố phân tích quan trọng với hệ số tải nhân tố có ý nghĩa thực tiễn Giá trị hệ số Eigenvalues nhân tố = 3.648 lớn Bảng 4.11 Bảng ma trận nhân tố với phƣơng pháp xoay Principal Varimax Biến quan sát Nhân tố SELSUP4 0,901 SELSUP5 0,882 SELSUP2 0,832 SELSUP1 0,828 SELSUP3 0,825 Nguồn: Kết tổng hợp từ SPSS Kết phân tích nhân tố cho thang đo định lựa chọn nhà cung cấp có nhân tố phụ thuộc đƣợc hình thành định danh với biến quan sát Sau phân tích nhân tố khám phá EFA hoàn tất, kết cho thấy nhân tố rút trích đƣợc phù hợp với số lƣợng tên biến mơ hình đề xuất, vậy, mơ hình giả thuyết nghiên cứu đề xuất không thay đổi Các biến quan sát đƣợc chia thành 08 nhân tố độc lập 01 nhân tố phụ thuộc Do mơ hình đƣợc giữ ngun nên tác giả tiếp tục kiểm định giả thuyết ban đầu phân tích tƣơng quan 4.4 Kiểm định mơ hình nghiên cứu: 4.4.1 Kiểm định hệ số tƣơng quan Pearson Kiểm định hệ số tƣơng quan Pearson (r ) nhằm để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính biến độc lập biến phụ thuộc Giá trị tuyệt đối r cao cho thấy mức độ tƣơng quan hai biến lớn Nếu biến có tƣơng quan chặt chẽ phải lƣu ý đến vấn đề đa cộng tuyến sau phân tích hồi quy Bảng 4.12 Bảng ma trận tƣơng quan biến SELS UP QUA LI PRIC PROM E O SER VI DEL I TRU ST TEC H FLE X 70 SELS UP SELS UP QUAL I PRICE PROM O SERVI TECH FLEX PRIC PROM E O SER VI DEL I TRU ST TEC H FLE X ,718** ,718** ,502** ,413** ,276** ,328** ,642** ,536** ,523** ,204** ** ** ,699 DELI TRUS T QUA LI ,578 ,669** ,469** ,522 ** ,450 ** ,651 ** ,511 ** ,581 ** ,346 ** ,614** ,259** ,369 ** ,568 ** ,246 ** ,251 ** ,557 ** ,516** ,477 * * ,386 ** ,413* ,342* * * ,458 ** ,475* ,586* ,389* * * * 1 ** Tƣơng quan mức ý nghĩa 0.01 (2 phía) Nguồn: Kết tổng hợp từ SPSS Theo kết ma trận tƣơng quan, hệ số tƣơng quan Pearson biến độc lập với biến phụ thuộc lơn 0,3 mức ý nghĩa 0.01 Trong đó, hệ số tƣơng quan SELSUP QUALI, SELSUP PRICE cao 0,718; mối tƣơng quan giam dần theo thứ tự DELI, TRUST, FLEX, SERVI, TECH; hệ số tƣơng quan SELSUP PROMO thấp 0,413 Nhƣ nói biến độc lập đƣa vào mơ hình để giải thích cho SELSUP 4.4.2 Kiểm định giả thuyết độ phù hợp mơ hình Bảng 4.13 Bảng đánh giá độ phù hợp mơ hình hồi quy Hệ số xác định Ƣớc lƣợng sai R điều chỉnh Durbin-Watson R2 số ,890a 0,791 0,786 0,46384 1,336 Nguồn: Kết tổng hợp từ SPSS Mơ hình R Theo Hoàng Trọng Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số xác định R2 R2 điều chỉnh đƣợc sử dụng để đo lƣờng mức độ phù hợp mơ hình xây dựng