Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha thì phân tích nhân tố khám phá EFA (exploratory factor analysis) là kỹ thuật nhằm thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
4.3.2.1 Kiểm định KMO và Barlett
Tương tự các nghiên cứu khác trước đây, khi đi vào phân tích nhân tố ta cần kiểm định xem việc tiến hành phân tích nhân tố có phù hợp hay không. Việc kiểm tra được thực hiện thông qua việc tính hệ số KMO và kiểm định Bartlett’s Test. Nếu 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết H0 là độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong thống kê. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig=0) thì các biến quan sát có sự tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kết quả phân tích:
- Kiểm định tính thích hợp của mô hình có hệ số KMO là 0,773. Hệ số này lớn hơn 0,5 và nhỏ hơn 1.
- Kiểm định Bartlett về tương quan các yếu tố quan sát cho thấy tại mức ý nghĩa có giá trị sig = 0,000 bé hơn 0,05.
- Kết quả cho thấy mô hình thích hợp sử dụng phân tích nhân tố và có ý nghĩa thống kê.
Xây dựng mô hình nhân tố
Từ kết quả phân tích nhân tố sẽ có được các nhóm nhân tố chung. Dựa theo bảng dữ liệu nhóm các nhân tố theo từng dòng và kết hợp cùng với trọng số của từng nhân tố trong nhóm để xây dựng mô hình nhân tố. Các nhóm nhân tố
bao gồm các nhân tố có mối quan hệ chặt chẽ với nhau, các biến có tương quan thấp sẽ bị loại.
Bảng 4.11 KMO và kiểm định Bartlett’s Test.
KMO và kiểm định Bartlett
Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình (KMO) 0,773
Kiểm định Bartlett về các thông số
Chi - bình phương 777,403
Df 153
Sig. 0,000
4.3.2.2 Xây dựng mô hình nhân tố
Bảng 4.12 Ma trận xoay nhân tố
Biến Ma trận xoay nhân tố
F1 F2 F3 F4 F5
Ưu tiên chọn sản phẩm tiết kiệm điện 0,764
Mua thường xuyên hơn 0,593
Có ý định mua khi có nhu cầu 0,585
Tuyên truyền quảng bá giúp nâng cao
nhận thức 0,458
Có đủ kiến thức và kinh nghiệm để mua 0,887
Giới thiệu cho bạn bè người thân mua 0,652
Mua sản phẩm là do bản thân quyết định 0,642 Sẵn lòng trả tiền nhiều hơn để mua 0,557
Mua sản phẩm là một ý tưởng tốt 0,824
Giải pháp ưu việt để tiết kiệm điện 0,627
Mua vì thói quen 0,551
Sản phẩm có chất lượng tốt 0,847
Sự kiện “Giờ Trái Đất” 0,597
Dán nhãn năng lượng giúp dễ lựa chọn 0,520
Chi phí trong tháng sẽ tăng 0,490
Công bố rộng rãi và chính xác thông tin 0,480
Người bán khuyên mua 0,765
Gia đình muốn mua 0,532
Phương sai trích 62,67%
Kết quả cho thấy không có yếu tố quan sát nào có hệ số tương quan bé hơn 0,5 nên không cần phải loại biến. Vì vậy, 18 tiêu chí ban đầu sẽ được sử dụng để phân tích và đánh giá trong những phần sau.
Phân tích nhân tố EFA đã trích được 5 nhân tố từ 18 biến quan sát với phương sai trích được là 62,67% > 50% (đạt yêu cầu), có nghĩa là 5 nhân tố này đã giải thích được 62,67% độ biến thiên của dữ liệu.
Bảng 4.13 Ma trận điểm nhân tố
Biến Ma trận điểm nhân tố
F1 F2 F3 F4 F5
Ưu tiên chọn sản phẩm tiết kiệm điện 0,419
Mua thường xuyên hơn 0,246
Có ý định mua khi có nhu cầu 0,293
Tuyên truyền quảng bá giúp nâng cao
nhận thức 0,146
Có đủ kiến thức và kinh nghiệm để mua 0,479
Giới thiệu cho bạn bè người thân mua 0,333
Mua sản phẩm là do bản thân quyết định 0,273 Sẵn lòng trả tiền nhiều hơn để mua 0,216
Mua sản phẩm là một ý tưởng tốt 0,413
Giải pháp ưu việt để tiết kiệm điện 0,281
Mua vì thói quen 0,287
Sản phẩm có chất lượng tốt 0,555
Sự kiện “Giờ Trái Đất” 0,246
Dán nhãn năng lượng giúp dễ lựa chọn 0,210
Chi phí trong tháng sẽ tăng 0,205
Công bố rộng rãi và chính xác thông tin 0,197
Người bán khuyên mua 0,496
Thông qua kết quả phân tích nhân tố ở bảng 4.13 cho thấy 5 nhân tố được tạo ra (F1, F2, F3, F4, F5). Cụ thể:
Mô hình phân tích nhân tố chung có dạng như sau: Bảng 4.14 Mô hình phân tích nhân tố chung
Nhóm Tên Nhân Tố Biến quan sát Hệ số 1 Hành vi mua sản phẩm tiết kiệm điện
Ưu tiên chọn sản phẩm tiết kiệm
điện 0,419
Mua thường xuyên hơn 0,246
Có ý định mua khi có nhu cầu 0,293
Tuyên truyền quảng bá giúp nâng
cao nhận thức 0,146 2 Nhận thức kiểm soát hành vi mua hàng
Có đủ kiến thức và kinh nghiệm để
mua 0,479
Giới thiệu cho bạn bè người thân
mua 0,333
Mua sản phẩm là do bản thân quyết
định 0,273
Sẵn lòng trả tiền nhiều hơn để mua 0,216
3 Thái độ đối với hành vi
Mua sản phẩm là một ý tưởng tốt 0,413
Giải pháp ưu việt để tiết kiệm điện 0,281
Mua vì thói quen 0,287
4
Vai trò chính phủ
Sản phẩm có chất lượng tốt 0,555
Sự kiện “Giờ Trái Đất” 0,246
Dán nhãn năng lượng giúp dễ lựa
chọn 0,210
Chi phí trong tháng sẽ tăng 0,205
Công bố rộng rãi và chính xác
thông tin 0,197
5
Quy chuẩn chủ quan
Người bán khuyên mua 0,496
Gia đình muốn mua 0,322
Fi = Wi1X1 + Wi2X2 + … +WikXk
Từng hệ số trong phương trình ước lượng nhân tố sẽ có mức ảnh hưởng khác nhau đến nhân tố chung. Biến có hệ số lớn nhất sẽ có ảnh hưởng nhiều nhất đến nhân tố chung. Từ kết quả của ma trận điểm nhân tố, các phương trình nhân tố được thiết lập như sau:
F1 = 0,419 * Ưu tiên chọn sản phẩm tiết kiệm điện + 0,246 * Mua thường xuyên hơn
+ 0,293 * Có ý định mua khi có nhu cầu
+ 0,146 * Tuyên truyền quảng bá giúp nâng cao nhận thức
Nhân tố chung F1_ Hành vi mua sản phẩm tiết kiệm điện nhận thấy biến “Ưu tiên chọn sản phẩm tiết kiệm điện” có hệ số điểm nhân tố là 0,419 nên sẽ tác động mạnh nhất đến nhân tố chung, đồng thời biến có hệ số điểm nhân tố “Tuyên truyền quảng bá giúp nâng cao nhận thức” là 0,146 có mức ảnh hưởng thấp nhất trong các biến thuộc nhân tố chung F1.
→ Cần có giải pháp nâng cao vai trò của các hoạt động tuyên truyền để nâng cao nhận thức và hành vi mua các sản phẩm tiết kiệm điện.
F2 = 0,479 * Có đủ kiến thức và kinh nghiệm để mua + 0,333 * Giới thiệu cho bạn bè người thân mua + 0,273 * Mua sản phẩm là do bản thân quyết định + 0,216 * Sẵn lòng trả tiền nhiều hơn để mua
Nhân tố chung F2_ Nhận thức kiểm soát hành vi mua hàng: biến “Có đủ kiến thức và kinh nghiệm để mua” có hệ số điểm nhân tố cao nhất 0,479 như vậy nó sẽ ảnh hưởng mạnh nhất trong các biến quan sát và biến “Sẵn lòng trả tiền nhiều hơn để mua” với hệ số điểm nhân tố là 0,216 có mức tác động thấp nhất trong nhân tố chung F2.
→ Cần có giải pháp về giá sản phẩm cho phù hợp với nhu cầu và thu nhập của người dân.
F3 = 0,413 *Mua sản phẩm là một ý tưởng tốt + 0,281*Giải pháp ưu việt để tiết kiệm điện + 0,287 *Mua vì thói quen
Nhân tố chung F3_ Thái độ đối với hành vi: biến “Mua sản phẩm là một ý tưởng tốt” có hệ số điểm nhân tố cao nhất 0,413 như vậy nó sẽ ảnh hưởng mạnh nhất trong các biến quan sát và biến “Giải pháp ưu việt để tiết kiệm
điện” với hệ số điểm nhân tố là 0,281 có mức tác động thấp nhất trong nhân tố chung F3.
F4 = 0,555 * Sản phẩm có chất lượng tốt + 0,246 * Sự kiện “Giờ Trái Đất”
+ 0,210 * Dán nhãn năng lượng giúp dễ lựa chọn + 0,205 * Chi phí trong tháng sẽ tăng
+ 0,197 * Công bố rộng rãi và chính xác thông tin
Nhân tố chung F4_Vai trò chính phủ: biến “Sản phẩm có chất lượng tốt” có hệ số điểm nhân tố cao nhất 0,555 như vậy nó sẽ ảnh hưởng mạnh nhất trong các biến quan sát và biến “Công bố rộng rãi và chính xác thông tin” với hệ số điểm nhân tố là 0,197 có mức tác động thấp nhất trong nhân tố chung F4.
F5 = 0,496 * Người bán khuyên mua + 0,322 * Gia đình muốn mua
Nhân tố chung F5_Quy chuẩn chủ quan: biến “Người bán khuyên mua” có hệ số điểm nhân tố cao nhất 0,496 như vậy nó sẽ ảnh hưởng mạnh trong các biến quan sát và biến “Gia đình muốn mua” với hệ số điểm nhân tố là 0,322 có mức tác động thấp nhất trong nhân tố chung F5.
Từ kết quả phân tích nhân tố, tác giải đưa ra mô hình điều chỉnh như hình 4.1:
Hình 4.1 Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Hành vi mua sản phẩm tiết kiệm điện (F1)
Nhận thức kiểm soát hành vi mua hàng (F2)
Thái độ đối với hành vi (F3)
Vai trò chính phủ (F4)
Ý định
mua
