Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng trước để loại các biến không phù hợp. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng (item – total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy từ 0.6 trở lên (Peterson, 1994).
Bảng 4.2 Kết quả Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến – tổng các thang đo
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến - tổng
Cronbach's alpha nếu loại
biến Ảnh hưởng xã hội : Cronbach's Alpha = 0.743
XH1 7.8746 0.758 0.614 0.603
XH2 7.8172 0.891 0.527 0.705
XH3 7.7061 0.791 0.569 0.659
Giá cả cảm nhận : Cronbach's Alpha = 0.765
Gia1 11.2975 2.476 0.522 0.733
Gia2 11.5699 2.555 0.601 0.697
Gia3 11.3405 2.269 0.631 0.673
Gia4 11.2975 2.361 0.522 0.736
Thu nhập bình quân : Cronbach's Alpha = 0.755
TN1 11.0466 1.965 0.554 0.697
TN2 10.9391 1.827 0.555 0.698
TN3 10.9355 1.888 0.558 0.695
TN4 10.8100 2.111 0.551 0.702
Nhận thức cá nhân : Cronbach's Alpha = 0.798
NT1 11.0323 2.276 0.537 0.782
NT2 11.0358 1.884 0.725 0.684
NT4 10.7670 2.079 0.651 0.726
Hành vi mua mua sản phẩm vi phạm bản quyền : Cronbach's Alpha = 0.726
HVM1 8.0143 0.446 0.512 0.710
HVM2 8.1254 0.527 0.589 0.597
HVM3 8.1326 0.547 0.570 0.622 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha được trình bày trong bảng 4.2 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha các thang đo của các khái niệm ảnh hưởng xã hội, giá cả cảm nhận, thu nhập bình quân, nhận thức cá nhân và hành vi mua sản phẩm vi phạm bàn quyền đều cao và nằm trong khoảng 0.7 - 0.8. Hệ số tương quan biến - tổng của các biến quan sát đo lường các khái niệm nghiên cứu khá cao và đều lớn hơn 0.5 (> 0.3), nghĩa là có sự tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát khi cùng đo lường một khái niệm nghiên cứu và các biến quan sát đạt yêu cầu.
Như vậy, với hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến – tổng của các biến quan sát đạt yêu cầu nên các thang đo được chấp nhận về mặt độ tin cậy.
4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA, phương thức Principal Components và phép quay Varimax với 18 biến quan sát để xác định số lượng nhân tố, xem xét mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần và giá trị phân biệt giữa các nhân tố. Các tiêu chuẩn khi phân tích EFA:
Hệ số KMO ( Kaiser – Meyer – Olkin ) >= 0.5, mức ý nghĩa của kiểm định Barrlett =< 0.05
Trọng số nhân tố ( Factor loading ) >= 0.5. Nếu biến quan sát nào có trọng số nhân tố < 0.5 sẽ bị loại.
Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát trên các nhân tố >= 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Tổng phương sai trích >=50%
Hệ số Eigenvalue > 1
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA được trình bày trong bảng 4.3 cho thấy:
Hệ số KMO và Eigenvalue
Hệ số KMO dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Các biến độc lập có hệ số KMO đạt 0.723 (>0.5) và có tiêu chí hệ số Eigenvalue = 1.165 > 1, có nghĩa là với hệ số Bartlett's có mức ý nghĩa quan sát 0.000% < 0.05 đã khẳng định rằng phương pháp phân tích trên là phù hợp (hay thỏa mãn điều kiện cho phân tích nhân tố) và có mối tương quan giữa các biến quan sát với nhau của các biến độc lập (Xem bảng 4.11, phụ lục 4). Biến phụ thuộc có hệ số KMO đạt 0.677 (>0.5) và có tiêu chí hệ số Eigenvalue = 1.969 > 1, có nghĩa là với hệ số Bartlett's có mức ý nghĩa quan sát 0.000% < 0.05 đã khẳng định rằng phương pháp phân tích trên là phù hợp (hay thỏa mãn điều kiện cho phân tích nhân tố) và có mối tương quan giữa các biến quan sát với nhau của biến phụ thuộc (Xem bảng 4.14, phụ lục 4). Như vậy, dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là thích hợp.
Số lượng nhân tố trích:
Với 18 biến quan sát của các biến độc lập và biến phụ thuộc được nhóm thành 5 nhân tố: Ảnh hưởng xã hội, Giá cả, Nền kinh tế, Tính cách cá nhân và Hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền. Như vậy số lượng nhân tố trích được năm nhân tố, sơ bộ về mặt số lượng các thành phần là đạt yêu cầu và phù hợp với giả thuyết ban đầu về số lượng nhân tố của mô hình.
Chúng ta thấy, ảnh hưởng xã hội được đo lường bằng ba biến (XH1, XH2, XH3), giá cả cảm nhận được đo lường bằng bốn biến (Gia1, Gia2, Gia3, Gia4), thu nhậo bình quân được đo lường bởi bốn biến (TN1, TN2, TN3, TN4), nhận thức cá nhân được đo lường bởi bốn biến (NT1,NT2,NT3,NT4) và hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền được đo lường bởi ba biến (HVM1, HVM2, HVM3). Kết quả EFA cho thấy các biến này đều nằm ở những thành phần mà nó đo lường. Vì vậy, về mặt nhân tố, các thang đo của các khái niệm này phù hợp.
Trọng số nhân tố
Vấn đề xem xét tiếp theo trong sử dụng EFA đánh giá thang đo là trọng số nhân tố. Trọng số nhân tố của biến quan sát trên nhân tố mà nó đo lường phải cao và trọng số trên các nhân tố khác nó không đo lường phải thấp.
Ảnh hưởng xã hội
Trọng số nhân tố các biến XHi đo lường khái niệm ảnh hưởng xã hội ở mức độ >= 0.5, thấp nhất là 0.624 và cao nhất là 0.815. Điều này có nghĩa các biến quan sát của thang đo này có phần chung lớn hơn phần riêng và chỉ đo lường cho khái niệm ảnh hưởng xã hội. Vì vậy, thang đo ảnh hưởng xã hội đạt được giá trị hội tụ (Xem bảng 4.12, phụ lục 4).
Chênh lệch trọng số nhân tố của biến quan sát XHi >= 0.3, có nghĩa là các biến XHi chỉ đo lường khái niệm ảnh hưởng xã hội so với các khái niệm khác trong mô hình. Vì vậy, thang đo ảnh hưởng xã hội đạt được giá trị phân biệt (Xem bảng 4.12, phụ lục 4).
Giá cả cảm nhận
Trọng số nhân tố các biến Giai đo lường khái niệm giá cả ở mức độ >= 0.5, thấp nhất là 0.687 và cao nhất là 0.823. Điều này có nghĩa các biến quan sát của thang đo này có phần chung lớn hơn phần riêng và chỉ đo lường cho
khái niệm giá cả. Vì vậy, thang đo giá cả đạt được giá trị hội tụ (Xem bảng 4.12, phụ lục 4).
Chênh lệch trọng số nhân tố của biến quan sát Giai >= 0.3, có nghĩa là các biến Giai chỉ đo lường khái niệm giá cả so với các khái niệm khác trong mô hình. Vì vậy, thang đo giá cả đạt được giá trị phân biệt (Xem bảng 4.12, phụ lục 4).
Thu nhập bình quân
Trọng số nhân tố các biến TNi đo lường khái niệm giá cả ở mức độ >= 0.5, thấp nhất là 0.699 và cao nhất là 0.812. Điều này có nghĩa các biến quan sát của thang đo này có phần chung lớn hơn phần riêng và chỉ đo lường cho khái niệm thu nhập bình quân. Vì vậy, thang đo thu nhập bình quân đạt được giá trị hội tụ (Xem bảng 4.12, phụ lục 4).
Chênh lệch trọng số nhân tố của biến quan sát TNi >= 0.3, có nghĩa là các biến TNi chỉ đo lường khái niệm thu nhập bình quân so với các khái niệm khác trong mô hình. Vì vậy, thang đo thu nhập bình quân đạt được giá trị phân biệt (Xem bảng 4.12, phụ lục 4)
Nhận thức cá nhân
Trọng số nhân tố các biến NTi đo lường khái niệm nhận thức cá nhân ở mức độ >= 0.5, thấp nhất là 0.544 và cao nhất là 0.895. Điều này có nghĩa các biến quan sát của thang đo này có phần chung lớn hơn phần riêng và chỉ đo lường cho khái niệm nhận thức cá nhân. Vì vậy, thang đo nhận thức cá nhân đạt được giá trị hội tụ (Xem bảng 4.12, phụ lục 4).
Chênh lệch trọng số nhân tố của biến quan sát NTi >= 0.3, có nghĩa là các biến NTi chỉ đo lường khái niệm nhận thức cá nhân so với các khái niệm (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
khác trong mô hình. Vì vậy, thang đo nhận thức cá nhân đạt được giá trị phân biệt (Xem bảng 4.12, phụ lục 4).
Hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền
Trọng số nhân tố các biến HVMi đo lường khái niệm hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền ở mức độ >= 0.5, thấp nhất là 0.771 và cao nhất là 0.835. Điều này có nghĩa các biến quan sát của thang đo này có phần chung lớn hơn phần riêng và chỉ đo lường cho khái niệm hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền. Vì vậy, thang đo hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền đạt được giá trị hội tụ (Xem bảng 4.16, phụ lục 4).
Chênh lệch trọng số nhân tố của biến quan sát HVMi >= 0.3, có nghĩa là các biến HVMi chỉ đo lường khái niệm hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền so với các khái niệm khác trong mô hình. Vì vậy, thang đo hành vi mua sản phẩm vi phạm bản quyền đạt được giá trị phân biệt (Xem bảng 4.16, phụ lục 4).
Tổng phương sai trích
Tổng phương sai trích thể hiện các nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm từ các biến đo lường. Tổng sai phương trích của các biến độc lập là 63.861%, có nghĩa là các nhân tố trích được 63.861% từ các biến đo lường XHi, Giai, TNi, NTi (Xem bảng 4.13, phụ lục 4). Tổng sai phương trích của biến phụ thuộc là 65.625%, có nghĩa là các nhân tố trích được 65.625% từ biến đo lường HVMi (Xem bảng 4.15, phụ lục 4). Tổng này phải đạt từ 50% trở lên để có phần chung lớn hơn phần riêng và từ 60% trở lên là tốt. Như vậy, các tổng phương sai trích của biến độc lập và biến phụ thuộc thỏa được điều kiện trên, chúng ta kết luận mô hình EFA của nghiên cứu này là phù hợp.