tính Cronbach‟săAlpha cho m tăthangăđoăthìăthangăđoăph i có t i thi u là ba bi năđoăl ng. Tuy nhiên, Cronbach‟săAlpha ch đoăl ngăđ tin c y c a thang
đoă ch khôngă tínhă đ că đ tin c y c a t ng bi n quan sát. Theo Nunnally &
Bernsteină (1994),ă thangă đoă cóă th ch p nh nă đ c v m tă đ tin c y n u
Cronbach‟săAlpha>= 0.6.
Ngoài ra, các bi năđoăl ng cho cùng m t khái ni m nghiên c u ph i có
t ngăquanăch t ch v i nhau, nên c n ph i ki m tra thêm h s t ngăquanăbi n t ng (item-total correlation), n u h s này >= 0.3 thì bi nă đóă đ t yêu c u (Nunnally & Bernstein, 1994). Nh ng bi n nào có h s t ngăquanăbi n t ng <
ta c n ph i xem xét h s Cronbach‟săAlpha c aăthangăđoăcóăt ngălênăhayăkhông,ă
n u nó làm gi m h s Cronbach‟săAlpha c aăthangăđoăthìătaănênăgi bi năđóăl i. Ý ngh aăc a vi căđánhăgiáăCronbach‟săAlpha lƠăxemăxétăxemăthangăđoăđóă
có đoăcùngăm t khái ni m hay không. Nói cách khác, trong m tăthangăđoăcóăch s
Cronbach‟săAlpha cao ch ng t nh ngăđápăviênăđ c h i s hi u cùng m t khái ni m. Và có câu tr l iăđ ng nh t ật ngăđ ngănhauăậ qua m i bi n quan sát c a
thangăđo.
3.4.2.2 Phân tích nhân t khám phá EFA
Hai giá tr quan tr ng c aăthangăđoălƠăGiáătr h i t và Giá tr phân bi t. S d ngăph ngăphápă EFAăs giúpăchúngă taăđánhăgiáăhaiălo i giá tr này (Nguy n
ìnhăTh , 2012).
Nóiă đ nă gi n, EFA giúp s p x p l iă thangă đoă thƠnhă nhi u t p (các bi n thu c cùng m t t p là giá tr h i t , vi c chia các t p khác nhau là giá tr phân bi t),ănh ăv y thì các bi n thu c cùng m t t p s đoăl ng cùng m t khái ni m. Nó d aătrênăc ăs s t ngăquanăgi a các bi n v i nhau.
Nh ăchúngătaăđƣăbi t, phân tích EFA d aătrênăc ăs m i quan h gi a các bi n quan sát. Vì th chúng ta c n ph i xem xét m i quan h này b ng ki măđnh Bartlett và KMO b ngăph ngăphápăPrincipal component analysis và phép xoay Varimax (xoay nguyên góc các nhân t đ t i thi u hóa các bi n có h s l n t i cùng m t nhân t ,ăt ngăc ng kh n ngăgi i thích các nhân t ) đ phân nhóm các y u t :
- H s KMO (Kaiser-Mayer-Olkin): ch s dùngăđ xem xét phân tích nhân t có thích h p hay không. N u 0.5 <= KMO <= 1 thì phân tích nhân t là phù
h p.
- Ki măđnh Barlett xem xét gi thuy t H0:ăt ngăquanăgi a các bi n quan sát b ng không trong t ng th , n u ki măđ nhănƠyăcóăýăngh aăth ng kê (sig < 0.05) thì các bi năquanăsátăcóăt ngăquanăv i nhau. (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n
- Ch n s l ng nhân t b ng tiêu chí eigenvalue: s l ng nhân t đ c xác
đnh nhân t có ch s eigenvalue >= 1 (Nguy nă ìnhăTh , 2012) và t ng ph ngăsaiătríchă>=ă50%ă(Anderson & Gerbing, 1988).
- Xét ma tr n tr ng s sau khi xoay: các h s t i nhân t (factor loading) c a t ng bi n quan sát mƠănóăđoăl ng ph i cao (>0.5) và các h s t i nhân t
khácănóăkhôngăđoăl ng ph i th p.ăThôngăth ng chênh l ch gi a h s c a hai nhân t <ă0.3ăthìăđ c ch p nh n. (Nguy nă ìnhăTh , 2012).
3.4.2.3 Phân tích h i quy
Mô hình h i quy b i MLR (Multiple Linear Regression) bi u di n m i quan h c a hai hay nhi u bi năđ c l p vào m t bi n ph thu căđ nhăl ng.
- Tr c tiên, th c hi n phơnătíchăt ngăquan:
V i h s Pearson Correlation nói lên m căđ t ngăquanăgi a các bi n v i nhau trong mô hình. H s t ngăquanăcƠngăl n nói lên m căđ t ngăquanăcƠngă cao,ăđi u này có th d n t i hi năt ngăđaăc ng tuy n khi ki măđnh mô hình h i quy.
H s Sig (m căýăngh aă)ănói lên tính phù h p c a h s t ngăquanăgi a các bi n theo phép ki măđnh F v i m tăđ tin c yăchoătr c. H s này < 0.05 là
đ đi u ki năđ ch y h i quy.
- K ti p, ch y h i quy tuy n tính:
H s R2hi u ch nh là ch s dùngăđ đánhăgiáăm căđ phù h p c a mô hình MLR. H s này > 0.4 là ch p nh păđ c.
i v i gi đnh v tínhăđ c l p c a sai s , t călƠăkhôngăcóăt ngăquanăgi a các ph năd ,ăch s DurbinăWatsonădùngăđ ki măđ nhăt ngăquanăc a các sai s k nhau. Ch s này trong kho ng (0,4), n u các ph năd ăkhôngăcóăt ngăquan,ăgiáă
tr d s g n b ng 2.
H s phóngăđ iăph ngăsaiăVIFă(VarianceăInflationăFactor)ădùngăđ ki m tra hi năt ngăđaăc ng tuy n gi a các bi năđ c l p. H s này >10thì s x y ra hi năt ng này, t c là các bi năđ c l păcóăt ngăquanăv i nhau d năđ n mô hình không còn phù h p n a.
Ki măđ nhăgi ăthuy tăv ăphơnăph iăchu năc aăph năd ă:ăd aătheoăbi uăđ ă t năs ăd ăchu năhóa;ăxemăgiáătr ătrungăbìnhăb ngă0ăvƠăđ ăl chăchu năb ngă1.
Vi tăph ngătrìnhăh i quy tuy n tính, ki măđ nhătăđ bác b /ch p nh n gi thuy t.
3.4.2.4 Ki măđnh s khác bi t
Trongă tr ng h p bi n phân lo i có t 3 nhóm tr lên ta ti n hành phân tích
ph ngăsaiăm t y u t (One-Way ANOVA):
- Th c hi n ki măđnh Levene b ng Test of Homogeneity of variances, n u sig < = 0.05 thì k t lu năph ngăsaiăgi a các l a ch n c a bi năđ nh tính trên khác nhau.
- N uăsigă>0.05ăthìăph ngăsaiăgi a các l a ch n c a bi năđ nh tính trên không khác nhau, xem ti p k t qu b ng ANOVA. N u sig b ng ANOVA> 0.05 k t lu n không có s khác bi t gi a các nhóm bi năđnh tính, còn n u sig b ng này < = 0.05 thì k t lu n có s khác bi t gi a các nhóm bi năđ nh tính.
N u bi n phân lo i ch có 2 nhóm thì ta ti n hành phân tích t-test đ c l p:
- Ki m tra ki mă đ nh Levene's b ng Independent Samples Test N uăsig.ă<ă0.05ăthìăph ngăsaiăgi a 2 l a ch n c a bi năđnh tính trên khác nhau, ta s s d ng k t qu ki măđ nh T ph n Equal variances not assumed. N u giá tr sig c a ki măđ nh t ph n Equal variances not assumed sig. > 0.05 thì k t lu n ki măđ nh T không có s khác bi t, còn Sig <= 0.05 thì k t lu n có s khác bi t gi a các nhóm c a bi năđnh tính
- N u sig. c a ki măđ nhănƠyă>=0.05ăthìăph ngăsaiăgi a 2 l a ch n c a bi n
đnh tính trên không khác nhau, ta s s d ng k t qu ki măđ nh T ph n Equal variances assumed. N u giá tr sig c a ki mă đ nh t ph n Equal variances not assumed sig. > 0.05 thì k t lu n ki măđ nh T không có s khác bi t, còn Sig <= 0.05 thì k t lu n có s khác bi t gi a các nhóm c a bi năđ nh tính.
Khi có s khác bi t gi a các nhóm c a bi nă đ nh tính v iă đ nhă l ng trong ph n T ậ Test ho c ANOVA ta ti p t c theo dõi giá tr Mean b ng Descriptives và k t lu n n u nhóm nào có giá tr Meanăcaoăh năthìăk t lu n
nhómăđóătácăđ ng nhi uăh năv i bi năđ nhăl ng.
Nh ăv y,ăch ngă3 tác gi đƣătrìnhăbƠyăph ngăphápănghiênăc u c aăđ tài bao g mă2ăb c. Nghiên c uăs ăb đnh tính b ng k thu t ph ng v nătayăđôiănh m m căđíchăb sung và hi u ch nhăthangăđo cho phù h p v i th tr ng TP.HCM, bao g m:
(1)ThangăđoăắGiáăc : có 4 bi n quan sát t GC1 GC4 (2)ThangăđoăắCh tăl ng”ă:ăcóă4ăbi n quan sát t CL1 CL4
(3)ThangăđoăắGiáătr th ngăhi u”ă:ăcóă3ăbi n quan sát t TH1 TH3 (4)ThangăđoăắHo tăđ ng chiêu th ”ă:ăcóă4ăbi n quan sát t CT1 CT4 (5)ThangăđoắGiáătr c măxúc”ă:ăcóă8ăbi n quan sát t CX1 CX8 (6)ThangăđoăắNhómăthamăkh oă”ă:ăcóă3ăbi n quan sát t TK1TK3 (7)ThangăđoăắQuy tăđnh l a ch n”ă:ăcóă6ăbi n quan sát t QD1 QD6 Nghiên c u chính th că đ nhă l ng b tă đ u b ng vi că xácă đnh khung m u, c m u, thi t k b ng câu h i r i g iăđ năcácăđ iăt ng c n kh o sát, d li uăsauăđóă đ c làm s ch,ămƣăhóaăđ chu n b đ aăvƠoăphơnătích.
Ch ngăti p theo s trình bày cách th căthuăđ c k t qu c a nghiên c u b ng ph n m m SPSS.
CH NGă4: PHÂN TÍCH D LI U NGHIÊN C U
Ch ngănƠyătrìnhăbƠyăk t qu nghiên c uăđ nhăl ng chính th c thông qua
cácăph ngăphápăphơnătíchăs li u.ăTr c tiên, tác gi s d ngăCronbach‟săAlphaă đ ki mătraăđ tin c y c aăthangăđo.ăK đ n, dùng phân tích nhân t khám phá
EFAăđ ki măđ nh giá tr h i t , giá tr phân bi t. Ti p theo, phân tích t ngăquană
và h i quy b iăđ cădùngăđ đánhăgiáăm căđ tácăđ ng c a t ngăthangăđoăđ n quy tăđnh l a ch năth ngăhi u bia. Và cu i cùng, tác gi ki măđ nh thêm nh ng
đ căđi măcáănhơnănh ăgi iătính,ăđ tu i, thu nh pầcóăt o ra s khác bi t trong quy tăđ nh l a ch n hay không .