Phân tích nhân t khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) là ph ng pháp phân tích thông kê dùng đ rút g n m t t p h p nhi u bi n quan sát có m i t ng quan v i nhau thành m t t p bi n (g i là các nhân t ) ít h n đ chúng có ý ngh a h n nh ng v n ch a đ ng h u h t n i dung thông tin c a t p bi n ban đ u. Khi thang đo đ t đ tin c y, các bi n quan sát s đ c s d ng trong phân tích nhân t khám phá EFA v i các tiêu chí nh sau:
Tiêu chu n Bartlett và h s KMO dùng đ đánh giá s thích h p c a EFA. Theo đó, gi thi t H0 (các bi n không có t ng quan trong t ng th ) b bác b và do đó
EFA đ c g i là thích h p khi: 0.5≤ KMO≤ 1.0 và Sig. <.05. Tr ng h p KMO <0.5 thì phân tích nhân t không thích h p v i d li u.
Tr ng s nhân t (Factor loading) ≥ 0.5. N u bi n quan sát có tr ng s nhân t < 0.5 s b lo i.
Khác bi t h s tr ng s nhân t c a m t bi n quan sát trên các nhân t ≥0.3 đ đ m b o giá tr phân bi t gi a các nhân t .
T ng ph ng sai trích ≥50%.
Theo Gerbing và Anderson (1988), các nhân t có Eigenvalues<1.0 s không có tác d ng tóm t t thông tin t t h n các bi n g c (bi n ti m n trong các thang đo tr c khi EFA). Vì th các nhân t s đ c rút trích t i Eigenvalues>1.0.
Khi phân tích EFA v i thang đo các y u t tác đ ng đ n ý đ nh mua qu n áo tr em Vi t Nam, tác gi s d ng ph ng pháp rút trích Principal Component Analysis v i phép quay Varimax và đi m d ng trích các nhân t có Eigenvalues>1.0.
4.3.1 Phân tích EFA v iăthangăđoăcácănhơnăt nhăh ngăđ năýăđnh mua
4.3.1.1ăPhơnătíchăEFAăl nă1
t gi thi t H0 là 26 bi n quan sát c a các nhân t nh h ng đ n ý đnh mua qu n áo tr em Vi t Nam không có m i t ng quan v i nhau. K t qu ki m đ nh KMO và Bartlett cho th y gi thi t b bác b (sig. =.000<.05), h s KMO = .843 >0.5. K t qu cho th y vi c phân tích nhân t là phù h p.
V i đi u ki n giá tr Eigenvalues = 1.032> 1.0, ph ng pháp rút trích nhân t Principle Component, phép quay Varimax, cho phép 7 nhân t đ c rút trích t 26 bi n quan sát và ph ng sai trích đ c 63.857%. Tuy nhiên có 2 bi n quan sát là KS2, GA1 không có m i t ng quan v i nhau nên tác gi lo i bi n này (Tham kh o ph l c 8). Tác gi ti n hành ch y l i EFA l n 2 v i 24 bi n quan sát.
4.3.1.2ăPhơnătíchăEFAăl nă2
Sau khi lo i 1 bi n quan sát, t ng t tác gi đ t gi thi t H0 là 24 bi n quan sát c a các nhân t nh h ng đ n ý đnh mua qu n áo tr em Vi t Nam không có m i t ng quan v i nhau. K t qu ki m đ nh KMO và Bartlett cho th y gi thi t b bác b (Sig.=.000<.05) và KMO = .833>0.5. K t qu cho th y vi c phân tích nhân t là phù h p.
V i đi u ki n giá tr Eigenvalues = 1,010> 1.0, ph ng pháp rút trích nhân t Principle Component, phép quay Varimax, cho phép 7 nhân t đ c rút trích t 24 bi n quan sát và ph ng sai trích đ c 65.713%. Nhìn chung, tuy có s đi u ch nh so v i mô hình ban đ u nh ng k t qu phân tích EFA l n 2 cho th y đ t đi u ki n và ti n hành đ a vào phân tích h i qui .
B ng 4.3 T ng h p thông s phân tích EFA
Thông s EFA l n 1 EFA l n 2
KMO .843 .833
Eigenvalues 1.032 1.010
Ph ng sai trích (%) 63.857 65.713
S nhóm (S bi n) 7(26) 7 (24)
B ng 4.4 K t qu phân tích nhân t Bi n Bi n
Quan sát
Nhân t t tên nhân t
1 2 3 4 5 6 7 TD5 .665 Chu n ch quan CQ1 .760 CQ2 .689 CQ3 .720 CQ4 .792 CQ5 .619 CL2 .802 Ch t l ng CL3 .853 CL4 .657 CT1 .613 Chiêu th CT2 .871 CT3 .786 TD1 .814 Thái đ TD2 .794 TD3 .639 TD4 .536 GA2 .793 M c giá GA3 .768 CL1 .547 PP2 .625 Phân ph i PP3 .739 PP4 .788 KS1 .873 Ki m soát
KS3 .589 hành vi Eigenvalues 6.521 2.287 1.758 1.533 1.429 1.234 1.010 Ph ng sai trích (%) 14.87 24.896 34.796 44.533 52.474 60.014 65.713 Cronbach’s Alpha .838 .817 .763 .711 .738 .653 .503
4.3.2 Phân tích nhân t v iăýăđnh mua qu n áo tr em Vi t Nam
t gi thi t H0 là 4 bi n quan sát c a các nhân t tác đ ng đ n ý đ nh mua qu n áo tr em Vi t Nam không có m i t ng quan v i nhau. K t qu ki m đnh KMO và Bartlett cho th y gi thi t b bác b (Sig. = .000<0.05), h s KMO = 0.721 > 0.5. K t qu cho th y vi c phân tích nhân t là phù h p.
V i đi u ki n Eigenvalues=2.340>1, ph ng pháp rút trích nhân t Principle Component, phép quay Varimax, cho phép m t nhân t đ c rút trích t 4 bi n quan sát và ph ng sai trích đ c là 58.490%, các bi n đ u có tr ng s nhân t l n h n 0.5.
B ng 4.5 K t qu phân tích nhân t ụăđnh mua
Bi n quan sát Nhân t t tên nhân t
1 YD1 0.757 Ý đnh mua (YD) YD2 0.700 YD3 0.777 YD4 0.821 Eigenvalues 2.340 Ph ng sai trích (%) 58.490 Cronbach Alpha .763
T k t qu phân tích nhân t cho phép rút trích m t nhân t đ t tên là Ý đ nh mua, kí hi u: YD, đ c đo l ng b ng 4 bi n quan sát:
YD1: Tôi mu n mua qu n áo tr em Vi t Nam.
YD2: Tôi s mua qu n áo tr em Vi t Nam n u tôi đang có nhu mua qu n áo tr em.
YD3: Tôi ch đ ng tìm ki m qu n áo tr em Vi t Nam.
YD4: Tôi khuy n khích và g i ý m i ng i mua qu n áo tr em Vi t Nam
4.3.3 Ki măđ nhăđ tin c y c aăthangăđoăm i
Sau khi phân tích nhân t , tác gi ki m đ nh l i h s tin c y c a các thang đo m i, nh m ki m đnh l i m c đ ch t ch c a các thang đo m i. K t qu ki m đnh cho th y các thang đo m i đ t yêu c u, ngo i tr thang đo Ki m soát hành vi không đ t yêu c u vì h s =.503 < 0.6. Nh v y còn sáu bi n quan sát đ c gi l i cho nghiên c u ti p theo.
4.3.4 Mô hình nghiên c u và các gi thi t nghiên c u
C n c vào k t qu phân tích EFA, thì mô hình gi đ nh ban đ u có s thay đ i. S thay đ i đáng l u ý nh t là bi nki m soát hành vi, trong mô hình s lo i bi n này vì h s =.503. Bên c nh đó, thang đo thái đ có bi n quan sát TD5 đ c tách ra và đ c nhóm v i bi n Chu n ch quan và thang đo ch t l ng có bi n quan sát CL1 đ c tách ra và đ c nhóm v i bi n m c đ c m nh n giá.
Tóm l i, thông qua k t qu phân tích nhân t khám phá, tác gi đư hi u ch nh thang đo và đi u ch nh l i mô hình v i 22 bi n quan sát thu c 6 bi n đ c l p bao g m: Chu n ch quan (6 bi n quan sát), Chiêu th (3 bi n quan sát), Ch t l ng (3 bi n quan sát), Thái đ (4 bi n quan sát), Phân ph i (3 bi n quan sát), M c đ c m nh n giá (3 bi n quan sát) và 4 bi n quan sát thu c 1 bi n ph thu c: ý đ nh (4 bi n quan sát).
B ngă4.6ă ánhăgiáăgi thuy t nghiên c u
Gi thi t Bi n ph thu c Bi năđ c l p M i quan h k v ng
H1 Thái đ Ý đnh mua +
H2 Chu n ch quan Ý đnh mua +
H4 Giá c Ý đnh mua + H5 Ch t l ng Ý đnh mua + H6 Phân ph i Ý đnh mua + H7 Chiêu th Ý đnh mua + Hình 4.6 Mô hình nghiên c u 4.4 Phân tích h i qui
C n c vào mô hình trên, các gi thi t đ c đ t ra là có s t ng quan gi a các y u t tác đ ng đ n ý đnh mua qu n áo tr em Vi t Nam t i Tp. H Chí Minh và ý đnh mua tác
Thái đ Chu n ch quan M c đ c m nh n giá Ch t l ng s n ph m Phân ph i Chiêu th Ý đnh mua H H H H H H
đ ng đ n hành vi mua. Phân tích h i qui đ c s d ng đ xác đnh s t ng quan này có tuy n tính hay không và m c đ quan tr ng c a t ng nhân t trong s tác đ ng đ n ý đnh mua qu n áo tr em Vi t Nam. Thông qua giai đo n phân tích nhân t khám phá, thì có 6 nhân t đ c đ a vào ki m đ nh mô hình. Giá tr nhân t là trung bình c a các bi n quan sát thành ph n thu c nhân t đó.
Sáu nhân t đ c đ a vào mô hình bao g m:Chu n ch quan (6 bi n quan sát), Chiêu th (3 bi n quan sát), Ch t l ng (3 bi n quan sát), Thái đ (4 bi n quan sát), Phân ph i (3 bi n quan sát), Giá (3 bi n quan sát). M t bi n ph thu c là Ý đnh mua qu n áo tr em Vi t Nam (4 bi n quan sát).
Ph ng pháp h i qui t ng th các bi n s đ c s d ng trên ph n m m SPSS 16.0. Mô hình h i qui có d ng nh sau:
Y=X0 + 1X1+ 2X2+ 3X3+ 4X4+ 5X5+ 6X6 Trong đó:
Các h s h i qui: 1, 2, 3, 4, 5, 6
Bi n ph thu c Y: ý đ nh mua qu n áo tr em Vi t Nam
Bi n đ c l p bao g m:
X0: là m t bi n đ c l p ng u nhiên có phân ph i chu n v i trung bình b ng 0 và ph ng saikhông đ i. X1: Chu n ch quan X2: Ch t l ng s n ph m X3: Chiêu th X4: Thái đ X5: M c giá X6: Phân ph i s n ph m 4.4.1ăPhơnătíchăt ngăquan
Tr c khi phân tích h i qui, thì ki m tra h s t ng quan Pearson đ xem xét các m i quan h t ng quan tuy t tính gi a các bi n ph thu c và t ng bi n đ c l p, c ng
nh gi a các bi n đ c l p v i nhau. H s này luôn n m trong kho ng t -1 đ n +1, l y giá tr tuy t đ i, n u l n h n 0,thì có th k t lu n m i quan h là ch t ch và càng g n 1thì m i quan h càng ch t ch , n u nh h n 0.3 thì m i quan h không ch t ch .
K t qu trong b ng h s t ng quan (tham kh o ph l c 9) cho th y bi n ph thu c có m i quan h t ng quan tuy t tính v i c sau bi n đ c l p.
4.4.2ă ánhăgiáăđ phù h p c a mô hình h i qui tuy n tính
Theo Hoàng Tr ng & Chu Nguy n M ng Ng c (2008), h s xác đnh R2 đ c ch ng minh là hàm không gi m theo s bi n đ c l p đ c đ a vào mô hình, càng đ a thêm bi n đ c l p vào mô hình thì R2 càng t ng, tuy nhiên đi u này c ng đ c ch ng minh r ng không ph i ph ng trình càng có nhi u bi n s phù h p h n v i d li u. H s xác đ nh R2 hi u chnh đ c s d ng đ ph n ánh sát h n m c đ phù h p c a mô hình h i qui tuy t tính b i. R2 hi u ch nh không nh t thi t t ng lên khi nhi u bi n đ c l p đ c thêm vào ph ng trình, nó là th c đo s phù h p đ c s d ng cho tr ng h p h i qui tuy t tính b i vì nó không ph thu c vào đ phóng đ i c a R2.
B ng 4.7 ánhăgiáăđ phù h p c a mô hình
Mô hình R R2 R2 hi u ch nh l ch chu n
1 .681a .464 .450 .74146433
Trong mô hình này, k t qu cho th y h s R2 = .464 và R2 hi u ch nh =.450, đi u này cho th y mô hình h i qui tuy n tính phù h p v i t p d li u đ tin c y 95%.
Ti p theo ki m đnh F là phép ki m đnh gi thi t v đ phù h p c a mô hình h i qui tuy n tính t ng th . Ki m tra xem bi n ph thu c có m i liên h tuy n tính v i toàn b t p h p các bi n đ c l p hay không.
Gi thi t H0: 1= 2= 3= 4= 5= 6=0
N u gi thi t H0 b bác b chúng ta có th k t lu n là k t h p c a các bi n hi n có trong mô hình có th gi i thích đ c thay đ i c a bi n ph thu c, đi u này c ng có ngh a là mô hình xây d ng phù h p v i t p d li u.
B ng 4.8 K t qu phân tích ki măđnh F Mô hình T ngăđ l ch Mô hình T ngăđ l ch bìnhăph ng B c t do df l ch bình ph ngăbìnhăquơn F Sig. H i qui 113.605 6 18.934 34.440 .000a Ph n d 131.395 239 .550 T ng 245.000 245
Theo k t qu trong b ng trên, tr th ng kê F đ c tính t giá tr R2 c a mô hình đ y đ , giá tr Sig.< .05 cho th y s an toàn khi bác b gi thi t H0 cho r ng t t c các h s h i qui b ng 0 (ngoài tr h ng s ), mô hình h i qui tuy n tính b i đ c xây d ng phù h p v i t p d li u.
4.4.3ăụăngh aăh s h i qui
K t qu phân tích h i qui cho th y, 6 nhân t tác đ ng đ n ý đ nh mua qu n áo tr em Vi t Nam, đó là Chu n ch quan, Chiêu th , Ch t l ng, Thái đ , Phân ph i, Giá c (do h s beta đ u d ng). i u này ch ng t khi chu n ch quan t ng, chiêu th làm t t, Ch t l ng t t, thái đ tích c c đ i v i vi c mua qu n áo tr em Vi t Nam, phân ph i t t, giá c t ng x ng v i ch t l ng thì đ u tác đ ng tích c c đ n ý đ nh mua qu n áo tr em Vi t Nam ho c ng c l i. B ng 4.9 K t qu phân tích h i qui Mô hình 1 H s ch aăhi u ch nh H s hi u ch nh t Sig. l ch chu n Beta H ng s -1.219E-16 .047 .000 1.000 Chu n ch quan (CQ) .479 .047 .479 10.112 .000 Ch t l ng (CL) .224 .047 .224 4.728 .000 Chiêu th (CT) .179 .047 .179 3.770 .000 Thái đ (TD) .237 .047 .237 4.995 .000 M c c m nh n giá (GA) .220 .047 .220 4.642 .000 Phân ph i ( PP) .218 .047 .218 4.595 .000
Ph ng trình h i qui đ i v i các bi n đư chu n hóa có d ng nh sau:
Ý đnh mua=0,479(Chu n ch quan)+0,237(Thái đ )+0,224(Ch t l ng)+0,220(M c giá)+0,218(Phân ph i)+0,179(Chiêu th )
Qua ph ng trình cho th y, chu n ch quan tác đ ng l n nh t đ n ý đ nh mua qu n áo tr em Vi t Nam c a ng i tiêu dùng t i Tp.H Chí Minh, còn chiêu th tác đ ng ít nh t trong 6 nhân t tác đ ng đ n ý đnh mua.
Hình 4.7 K t qu mô hình nghiên c u Ý đnh mua Thái đ Chu n ch quan M c đ c m nh n giá c Ch t l ng s n ph m Phân ph i Chiêu th 0,237 0,479 0,179 0,218 0,224 0,220
4.5 Dò tìm các vi ph m gi đ nh c n thi t
4.5.1 Gi đnh liên h tuy n tính gi a các bi n ph thu c và các bi năđ c l p
Theo Hoàng Tr ng & Chu Nguy n M ng Ng c (2008), đ i v i h i qui tuy n tính b i, bi u đ phân tán gi a các bi n (Scatterplot, tham kh o ph l c 10) là ph ng ti n t t nh t đ đánh giá m c đ phù h p v i d li u quan sát.
N u gi đ nh liên h tuy n tính và ph ng sai b ng nhau đ c th a mãn, thì s không nh n th y có gì liên h gi a các giá tr d đoán và ph n d , chúng s phân tán ng u nhiên. Theo đ th , ph n d phân tán ng u nhiên trong m t vùng xung quanh đ ng đi qua tung đ 0 ch không t o thành m t hình d ng nào. Nh v y giá tr d đoán và ph n d đ c l p nhau. Nh v y mô hình h i qui phù h p.
4.5.2 Gi đ nhăph ngăsaiăc a sai s khôngăđ i
D a trên đ th Scatterplot đ th y s thay đ i c a ph n d . Theo Hoàng Tr ng & Chu Nguy n M ng Ng c (2008), n u ph ng sai không đ i thì các ph n d ph i phân tán ng u nhiên quanh tr c 0 (t c quanh giá tr trung bình c a ph n d ) trong m t ph m vi không đ i.
4.5.3 Gi đnh v phân ph i chu n c a ph năd
Ph n d có th không tuân theo phân ph i chu n vì nh ng lí do nh : s d ng sai mô hình, ph ng sai không ph i là h ng s , s l ng ph n d không nhi u đ phân tích…dùng đ th Histogram đ ki m tra phân ph i chu n c a ph n d , n u đ th có