Như đã trình bàyở trên, đề tài có sáu thang đo để đo lường cho sáu biến độc lập
và một thang đo để đo lường cho một biến phụ thuộc. Từ dữ liệu nghiên cứu định lượng chính thức, tác giả tiến hành kiểm tra độ tin cậy của các thang đo trên bằng hai
công cụ là: hệ số tin cậy Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Việc đánh giá các thang đo thông qua hệ sốCronbach Alpha nhằm đảm bảo độ tin cậy cho thang đo –nó cho ta biết các biến đo lường có liên kết với nhau hay không, nhưng nó lại không cho chúng ta biết biến nào cần loại bỏ. Do đó, cùng với hệ số Cronbach Alpha thì hệ số tương quan giữa biến và tổng sẽ là một tiêu chí nhằm loại bỏ các biến không đóng góp vào việc mô tả khái niệm cần đo.
4.1.1. Hệsốtin cậy Cronbach Alpha
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008): “nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thangđo l ường là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng đ ược. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị Cronbach Alpha
từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng đ ược trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu”. Như vậy, tiêu chuẩn chọn thang đo khi hệ số Cronbach Alphađạt từ 0,6 trở lên và hệ số t ương quan giữa biến
và tổng không nhỏ hơn 0,3.
Kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo cho thấy tất cả các thang đo: (1)
Hình thức trình bảy quảng cáo trực tuyến; (2) Cộng đồng trực tuyến; (3) Dịch vụ hỗ
trợ khách hàng trực tuyến; (4) Dịch vụ giao hàng trực tuyến; (5) Truyền thông trực
tuyến; (6) Nội dung marketing trực tuyến; (7) Lòng trung thành đối với thương hiệu điện thoại di động thông minh, đều đạt độ tin cậy cho phép (Cronbach Alpha đạt từ
Bảng 4.1. Kết quả Cronbach Alpha các khái niệm nghiên cứu
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 biến này bịloại Hình thức trình bày quảng cáo trực tuyến: Cronbach Alpha = 0,865
HTTB1 22.91 9.628 .717 .835 HTTB2 22.88 10.088 .651 .844 HTTB3 23.46 11.110 .379 .880 HTTB4 22.92 9.993 .635 .847 HTTB5 23.02 9.836 .654 .844 HTTB6 22.72 9.685 .706 .836 HTTB7 22.87 9.781 .731 .834
Cộng đồng trực tuyến: Cronbach Alpha = 0,846
CDTT1 14.44 5.763 .712 .798
CDTT2 14.49 6.300 .592 .830
CDTT3 14.29 5.823 .661 .812
CDTT4 14.55 6.019 .583 .835
CDTT5 14.42 5.942 .730 .795
Dịch vụhỗtrợkhách hàng trực tuyến: Cronbach Alpha = 0,740
HTKH1 7.09 1.036 .555 .667
HTKH2 7.36 1.074 .573 .650
HTKH3 7.12 .924 .574 .649
Dịch vụgiao hàng trực tuyến: Cronbach Alpha = 0,880
DVGH1 6.95 2.112 .705 .884
DVGH2 6.90 1.843 .819 .783
DVGH3 6.83 1.902 .783 .816
Truyền thông trực tuyến: Cronbach Alpha = 0,780
TTTT1 11.02 2.614 .560 .740
TTTT2 11.32 2.423 .609 .715
TTTT3 11.27 2.345 .640 .698
TTTT4 11.11 2.899 .544 .750
Nội dung marketing trực tuyến: Cronbach Alpha = 0,924
NDTT1 22.68 11.555 .747 .914 NDTT 2 22.68 11.570 .684 .921 NDTT 3 22.69 11.164 .785 .911 NDTT 4 22.72 11.162 .774 .912 NDTT 5 22.65 11.466 .770 .912 NDTT 6 22.65 11.318 .770 .912 NDTT 7 22.62 11.556 .818 .908
Lòng trung thành thương hiệu ĐTTM: Cronbach Alpha = 0,840
LTT1 18.45 6.167 .573 .822 LTT2 18.65 6.007 .606 .815 LTT3 18.71 6.057 .630 .811 LTT4 18.80 5.912 .630 .811 LTT5 18.89 6.020 .591 .818 LTT6 18.72 5.834 .666 .803
Trong đó, Cronbach Alpha nhỏ nhất là 0,740 của thang đo dịch vụ hỗ trợ khác
hàng trực tuyến (HTKH) và hệ số tương quan biến – tổng nhỏ nhất là 0,379 của biến
HTTB3 (Xem bảng 4.1). Do đó, tất cả các thang đo đều được sử dụng vào bước phân
tích nhân tố khám phá (EFA).
4.1.2 Phân tích nhân tốkhám phá EFA
Tất cảcác biến quan sát đạt được độ tin cậy sẽ tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) để trích ra các phát biểu không phù hợp và nhóm các phát biểu có liên hệ tương quan thành các nhóm nhân tốvới các tiêu chuẩn như sau:
- Hệ số KMO (Kaiser - Meyer - Olkin) phải có giá trị trong khoảng 0,5 đến 1 thì phân tích EFA mới thích hợp. Mức ý nghĩa của kiểm định Barlett là Sig. phải≤ 0,05
(Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008);
- Hệsốtải nhân tố(Factor loading) phải≥ 0,5 (Hair et al., 1998);
- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích phải≥50%;
- Khác biệt hệsốtải nhân tốcủa một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3
- Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal components (PCA) với phép quay Varimax, và điểm dừng khi trích các nhân tố có Eigenvalue > 1 (Gerbing & Anderson, 1988). Vì các khái niệm nghiên cứu trong đề tài còn khá mới nên tác giảsửdụng phương pháp PCA để có thể trích được nhiều phương sai nhất để đưa vào phân tích bước tiếp theo.
4.1.2.1. Phân tích EFA các biến độc lập
Đưa 29 biến quan sát của các thang đo: Hình thức trình bày quảng cáo (HTTB), cộng đồng trực tuyến (CDTT), dịch vụhỗtrợ khách hàng (HTKH), dịch vụgiao hàng (DVGH), truyền thông trực tuyến (TTTT) và nội dung marketing trực tuyến (NDTT) vào phân tích EFA. Kết quả phân tích EFA như sau (xem “Phụ Lục 7. Kết quả EFA biến độc lập lần 1”):
HệsốKMO là 0,896 cho thấy phân tích nhân tốlà phù hợp với dữliệu; thống kê Chi–square của kiểm định Barlett’s đạt 4284,711 với mới ý nghĩa Sig là 0,000 chứng tỏcác biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Sáu nhân tốcó ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất được trích ra tại eigenvalue bằng 1,061. Phương sai trích bằng cho 66,869 thấy có 66, 869% biến thiên của dữliệu được giải thích bởi 06 nhân tố được trích ra.
Kết quả phân tích EFA cho thấy biến quan sát HTTB3 có hệ số nhân tố không
đạt yêu cầu (khác biệt hệsố tải nhân tốcủa biến HTTB3 quan sát giữa các nhân tố < 0.3).Như vậy, biến hình nền của một trang web quảng cáo trực tuyến (HTTB3) bị loại khỏi thang đo hình thức trình bày quảng cáo trực tuyến. Việc loại biến này khôngảnh
hưởng đến lý thuyết về hình thức trình bày của một quảng cáo trực tuyến, các biến quan sát còn lại vẫn thểhiện đầy đủvềkhái niệm của thang đo này. Bên cạnh đó, xem
lại kết quả phân tích Cronbach Alpha cho thấy, hệ số tương quan biến tổng của biến HTTB3 có trọng số nhỏ nhất so với các biến còn lại (0,379). Nếu bỏ biến này đi thì Cronbach Alpha của thang đo hình thức trình bày quảng cáo trực tuyến sẽbằng 0,88.
Sau khi loại biến này khỏi mô hình và xử lý lại EFA lần 2, kết quả vẫn trích
được 06 nhân tố tại eigenvalue là 1,060 với phương sai 68,274 (xem “PhụLục 8. Kết quả phân tích EFA lần 2”). Nhân tố 1 gồm các biến NDTT1, NDTT2, NDTT3, NDTT4, NDTT5, NDTT6, NDTT7; nhân tố2 gồm các biến HTTB1, HTTB2, HTTB4, HTTB5, HTTB6, HTTB7; nhân tố3 gồm các biếnCĐTT1, CĐTT2, CĐTT3, CĐTT4, CĐTT5; nhân tố 4 gồm cá biến TTTT1, TTTT2, TTTT3, TTTT4; nhân tố 5 gồm các biến DVGH1, DVGh2, DVGH3 và nhân tố6 gồm các biến HTKH1, HTKH2, HTKH3 (xem bảng 4.2).
Mô hình ban đầu đề xuất có 06 nhân tố tác động đến lòng trung thành thương
hiệu điện thoại di động thông minh. Kết quả EFA cũng trích được 06 nhân tố như
trong mô hình đề xuất. Trừ trường hợp biến HTTB3 bị loại, các nhóm biến quan sát của các thang đo khác không thay đổi, tên của các thang đo vẫn giữ như ban đầu.
(Nguồn: Xử lý của tác giả từ số liệu điều tra)
Tiếp tục đưa 06 biến quan sát của biến phụ thuộc lòng trung thành (LTT) vào phân tích EFA. Kết quảEFA cho thấy, trích được 1 nhân tốtại 3,334 với phương sai là
55,559; và các biến quan sát đạt độhội tụ, tạo thành một nhân tố. Các thông sốsau khi xử lý đều đạt yêu cầu (xem “Phụ Lục 9. EFA biến phụ thuộc”). Như vậy, tất cả các biến quan sát của thang đo này đều được giữ nguyên như ban đầu và được đưa vào mô
hìnhđểxửlý bước tiếp theo.
Bảng 4.2. Kết quảphân tích nhân tố(EFA lần 2) Nhân tố 1 2 3 4 5 6 HTTB1 .138 .759 .175 .168 .077 .068 HTTB2 .118 .718 .109 .127 .026 .222 HTTB4 .153 .730 -.050 .163 .116 .073 HTTB5 .276 .686 .165 .003 .224 .094 HTTB6 .270 .763 .123 .147 -.016 -.025 HTTB7 .254 .756 .307 .103 -.056 -.034 CDTT1 .132 .120 .773 .098 .141 .178 CDTT2 .216 .144 .609 .017 .197 .263 CDTT3 .079 .168 .804 .079 -.016 .116 CDTT4 .129 .107 .674 .187 .209 .008 CDTT5 .002 .119 .782 .108 .214 .153 HTKH1 .231 .109 .261 .162 .077 .712 HTKH2 .179 .112 .305 .118 .206 .696 HTKH3 .236 .077 .097 .136 .183 .746 DVGH1 .303 .014 .267 .213 .695 .166 DVGH2 .223 .114 .273 .149 .786 .267 DVGH3 .287 .154 .246 .167 .782 .128 TTTT1 .223 .222 .091 .640 .121 .098 TTTT2 .149 .005 .092 .810 .192 .047 TTTT3 .210 .158 .149 .753 .056 .122 TTTT4 .116 .285 .128 .689 .069 .161 NDTT1 .661 .245 .143 .241 .302 .108 NDTT2 .652 .153 .061 .219 .186 .212 NDTT3 .763 .279 -.019 .220 .190 .067 NDTT4 .803 .148 .135 .149 .057 .152 NDTT5 .767 .177 .179 .053 .145 .250 NDTT6 .798 .195 .088 .063 .135 .102 NDTT7 .823 .228 .151 .157 .074 .085
Phương pháp trích: Phân tích thành phần chính (PCA) Phương pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization.
(Nguồn: Xử lý của tác giả từ số liệu điều tra)
Tóm lại, sau khi phân tích EFA, mô hình nghiên cứu vẫn giống như mô hìnhđ ề
xuất ban đầu. Cụthể, mô hình gồm 06 biến độc lập: hình thức trình bày quảng cáo trực tuyến, cộng đồng trực tuyến, dịch vụ hỗ trợ khách hàng, dịch vụ giao hàng, truyền thông trực tuyến, nội dung marketing trực tuyến và 01 biên phụ thuộc là lòng trung thành với điện thoại di động thông minh. Các giả thuyết nghiên cứu vẫn giữ nguyên
như cũ.