Sau quá trình đánh giá, lựa chọn các yếu tố làm chỉ báo cho các khái niệm nền của mô hình TPB của tác giả Ajen, kết quả là có 9 biến quan sát thuộc về 3 nhóm yếu tố lớn là Thái độ, Kiểm soát, Ảnh hưởng của xã hội và 6 biến thuộc về
ý định hành vi. Các biến quan sát được thiết lập dựa trên các nghiên cứu đi trước của mô hình TPB. Cho nên dựa vào các bài nghiên cứu này tác giả đã có cơ sở để chỉ ra được biến quan sát nào là của khái niệm nào (biến tiềm ẩn) và cũng đã giả định từ trước trong phần cơ sở lý luận của bài nghiên cứu rằng những biến tiềm ẩn này không có mối liên hệ với nhau trong mô hình nghiên cứu. Sau đây là kết quả phân tích CFA của thang đo trong từng biến tiềm ẩn.
Đầu tiền tác giả kiểm tra bộ số liệu có phân phối chuẩn hay không, thông qua việc phân tích Kutosis và Skewness dựa vào bảng kết quả bên dưới:
Bảng 4.17 : kết quả giá trị trung bình, kurtosis và skewness các biến chỉ báo Điểm
TB
Skewness Kurtosis Statistic Std. Statistic Std. Khi có vấn đề chưa thỏa mãn, bạn dự
định phàn nàn ngay. 1.62 1.153 .241 -.029 .478 Khi có vấn đề chưa thỏa mãn, bạn dự
định phàn nàn với gia đình/bạn bè. 3.52 -.066 .241 -.442 .478 Khi có vấn đề chưa thỏa mãn, bạn dự
định phàn nàn với người đồng hành. 2.44 .005 .241 -.681 .478 Khi có vấn đề chưa thỏa mãn, bạn dự
định phàn nàn người có thẩm quyền. 2.27 .236 .241 -.642 .478 Khi có vấn đề chưa thỏa mãn, bạn dự
định phàn nàn thông qua mạng xã hội. 3.10 -.136 .241 -.354 .478 Khi có vấn đề chưa thỏa mãn, bạn dự
định phàn nàn vào vài ngày tới. 1.94 .722 .241 -.545 .478 Bạn luôn quan tâm đến việc mình phàn
nàn. 2.07 .372 .241 -1.055 .478 Theo bạn phàn nàn có ảnh hưởng tích cực đến siêu thị. 2.44 .109 .241 -1.075 .478 Theo bạn phàn nàn có thể thực hiện bất cứ lúc nào. 2.56 .120 .241 -.982 .478 Theo bạn phàn nàn rất phổ biến. 2.54 .061 .241 -.778 .478 Bạn bè, người thân phàn nàn, bạn sẽ phàn nàn. 3.41 -.290 .241 -.486 .478
Khi thấy những người đồng hành phàn
nàn, bạn sẽ phàn nàn. 3.13 -.087 .241 -.744 .478 Khi nhiều người khác phàn nàn, bạn sẽ
Dựa vào hệ số Kurtosis và Skewness ta thấy được rằng, hệ số kurtorsis đều nhỏ hơn 7 và hệ số Skewness đều nhỏ hơn 2 cho nên có thể kết luận rằng, bộ số liệu thu thập về ý định phàn nàn của khách hàng có phân phối chuẩn. Thông qua kết quả nghiên cứu này tác giả sẽ có cơ sở để sử dụng phương pháp phân tích trong phân tích nhân tố khám phá. Phương pháp trích Principal axis factoring được tác giả chọn để phân tích vì mẩu số liệu có phân phối chuẩn và kết quả còn được tiếp tục sử dụng để phân tích nhân tố CFA và SEM, và phép xoay Promax.
Trong phân tích nhân tố EFA, KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5 <= KMO <= 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết Ho: độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig<=0.5) thì các biến quan sát có tương quan nhau trong tổng thể (Trọng & Ngọc, 2005, 262). Kết quả phân tích EFA cho từng yếu tố được thể hiện ở bảng bên dưới điều có ý nghĩa thống kê vì hệ của kiểm định KMO cho từng nhân tố điều lớn hơn 0.5 và kiểm định bartlett đều có ý nghĩa thống kê với mức Sig < 0.5. Dựa theo một số tài liệu có liên quan đến phân tích các nhân tố khám phá EFA. Hệ số tải của các nhân tố (Factor loading) ở >= 0.3 là có thể chấp nhận được, nhưng một số nghiên cứu khác lại hệ số này phải >= 0.5 mới phù hợp. Vì vậy, tác giả chọn hệ số tải các nhân tố ở giữa 2 mức trên 0.4 để làm cơ sở giữ lại các biến quan sát. Hạn chế việc loại bỏ quá nhiều biến quan sát vì số lượng biến quan sát của từng Biến tiềm ẩn là khá ít.
Dựa vào bản kết quả phân tích EFA, ta sẽ loại đi những biến quan sát nào có hệ số Factor loading nhỏ hơn 0.4 tương ứng loại bỏ đi biến Gia đình và bạn bè ảnh hưởng đến việc phàn nàn của bạn vì hệ có hệ số là 0.123. Các biến quan sát còn lại sẽ tiếp tuc để phân tích nhân tố khẳng định CFA.
Bảng 4.18: Kết quả EFA của các thang đo
Nguồn: thống kê số liệu thu thập 2013
Biến quan sát
Nhân tố
1 2 3 Ý
định Attitude 1 Bạn luôn quan tâm đến việc phàn nàn .406
Attitude 2 Phàn nàn có ảnh hưởng tích cực đến siêu thị .999
Attitude 3 Phàn nàn có ảnh hưởng tiêu cực đến siêu thị .459
Control 1 Bạn có thể phàn nàn bất cứ lúc nào .737
Control 2 Hành vi phàn nàn phổ biến ở quốc gia bạn
sống .544
Control 3 Gia đình bạn bè người thân ảnh hưởng đến
việc phàn nàn của bạn .123
Social 1 Khi bạn bè, gia đình phàn nàn, bạn sẽ phàn
nàn .612
Social 2 Khi nghe/ thấy tourmates phàn nàn, bạn sẽ
phàn nàn .965
Social 3 Khi thấy nghiều người phàn nàn, bạn sẽ
phàn nàn .681
Inten 1 Phàn nàn ngay .706
Inten 2 Phàn nàn với gia đình .783
Inten 3 Phàn nàn với tourmates .743
Inten 4 Phàn nàn với cơ người có thẩm quyền .626
Inten 5 Phàn nàn trên các mạng xã hội .546
4.3.2 Phân tích nhân tố khẳng định CFA
Phân tích CFA cho các biến quan sát của các biến tiềm ẩn trong mô hình gồm 3 thành phần Thái độ, Kiểm soát, và Ảnh hưởng của xã hội.
Nghiên cứu sử dụng các chỉ tiêu Chi - bình phương (CMIN), chi bình phương điều chỉnh theo bật tự do (CMIN/df), chỉ số thích hợ so sánh (CFI), chỉ số Tuckers và Lewis (TLI), chỉ số RMSEA. Nếu mô hình nhận được giá trị TLI, CFI, GFI> 0.9 và RMSEA < 0.08 thì mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường.
Hình 4.1: Kết quả chạy CFA
Nguồn: Kết quả thống kê số liệu điều tra tháng 4/2013
Kết quả chạy CFA cho thấy rằng mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường GFI,TLI, CFI đều lớn hơn 0.9, RMSEA = 0.65 < 0.08. CMIN/df = 1.415 < 2 (bậc tự do là 17 và giá trị chi - bình phường = 24.049) là phù hợp. nhưng với chi bình phương khá nhỏ = 24.049, P – vlue =0.118 lớn hơn độ tin cậy cho phép 10% cho nên ta có thể kết luận rằng không có mối liên hệ giữa các biến tiềm ẩn trong mô hình nghiên cứu. Cụ thể mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn được thể hiện trong bảng bên dưới:
Bảng 4.19: Mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn (chưa chuẩn hóa) Estimate S.E. C.R. P
Xa hoi <--> Kiem soat .073 .043 .600 .548 Thai do <--> Kiem soat .152 .061 .843 .399 Thai do <--> Xa hoi .135 .044 1.045 .296
Nguồn: Kết quả thống kê số liệu điều tra 4/2013
Nhìn vào bảng bên trên, thấy được rằng hệ số ước lượng mối tương quan giữa các biến tiềm ẩn với nhau là rất thấp và Pvalue của từng cập tương quan thì rất lớn, cho nên không có sự liên hệ giữa các biến trong mô hình nghiên cứu.
Hệ số ước lượng của các biến quan sát đều nhỏ hơn 0.9 cho nên mô hình đạt giá trị phân biệt, không có sự tương quan giữa các sai số trong mô hình nên mô hình đã đạt được giá trị phân biệt.
Có duy nhất một trọng số chuẩn hóa nhỏ hơn 0.5 tương ứng với biến quan sát Bạn luôn quan tâm đến việc phàn nàn của mình nên biến này sẽ được loại ra khỏi mô hình SEM khi tác giả chạy phân tích. Các trọng số chuẩn hóa đều >= 0.5 và P value đều nhỏ hơn độ tin cậy cho phép. Do đó, có thể kết luận rằng các biến quan sát dùng để đo lường 3 thành phần của ý định điều có giá trị hội tụ.