Một số tiêu chuẩn mà các nhà nghiên cứu thường quan tâm khi phân tích nhân tố khám phá (EFA). Thứ nhất, hệ số KMO ≥ 0.5, mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05. Thứ hai, hệ số tải nhân tố ( Factor Loading) ≥ 0.5, nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0.5 sẽ bị loại. Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%. Thứ tư, hệ số eigenvalue phải có giá trị ≥ 1 (Gerbing & Anderson 1988). Thứ năm, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun & AL-Tamimi 2003).
SVTH: Nguyễn Thị Tố Nhi 52
Phân tích nhân tố với biến độc lập
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA được trình bày tại bảng 4.7
Kết quả kiểm định KMO có giá trị là 0.726 ( lớn hơn 0.5) và kiểm định Bartlett’s có sig. là 0.000 ( nhỏ hơn 0.05) cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể, vì vậy việc phân tích nhân tố là phù hợp.
Kết quả phân tích nhân tố lần một với 21 biến quan sát được đưa vào phân tích theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 và tổng phương sai trích là 60,705% (lớn hơn 50%) có 5 nhóm nhân tố được trích ra (phụ lục). Tuy nhiên, các biến quan sát REW6, CON1, NEC5, NEC6, SAF4 bị loại bỏ vì không đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố, hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0.3 ( Jabnoun & AL-Tamimi, 2003).
Kết quả phân tích nhân tố lần hai cho thấy 16 biến quan sát được gom thành 5 nhóm nhân tố, tổng phương sai trích là 66,231% ( lớn hơn 50%). Tuy nhiên, các biến quan sát REW1, REW2, REW3, REW7 tiếp tục bị loại bỏ vì không đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Kết quả phân tích nhân tố lần ba cho thấy có 12 biến quan sát được gom thành 5 nhóm nhân tố, các hệ số tải nhân tố của các biến đều lớn hơn 0.5, tổng phương sai trích là 72,401%, hay nói cách khác 5 nhân tố này giải thích được 72,401% biến thiên của dữ liệu. Hệ số KMO là 0.620 ( lớn hơn 0.5), kiểm định Bartlett’s có sig = 0.000 < 0.05 đều đạt yêu cầu. Tuy nhiên, sau khi phân tích EFA đã tách nhóm Sự cần thiết của thực phẩm chức năng thành hai nhóm nhỏ NEC2, NEC3, NEC4 và NEC7, NEC9. Xét thấy nhóm biến quan sát NEC2, NEC3, NEC4 thể hiện mức độ cần thiết của thực phẩm chức năng trên thị trường còn biến NEC7, NEC9 đề cập đến mức độ an toàn của các loại thực phẩm đối với sức khỏe . Vậy nên việc tách nhóm như trên là hoàn toàn hợp lý, tác giả quyết định giữ biến quan sát NEC2, NEC3, NEC4 vẫn thuộc nhóm Sực cần
SVTH: Nguyễn Thị Tố Nhi 53
thiết của thực phẩm chức năng (NEC), hình thành nhóm mới Mức độ an tàn của thực phẩm (MAT) chứa hai biến NEC7, NEC9.
Bảng 4.7. Kết quả EFA
Nguồn: Tổng hợp kết quả xử lý của SPSS
Component 1 2 3 4 5 NEC4 .853 NEC3 .800 NEC2 .767 CON3 .839 CON4 .811 CON2 .723 REW4 .858 REW5 .806 SAF2 .866 SAF3 .774 NEC7 .846 NEC9 .790 Hệ số KMO .620 Tổng phương sai trích (%) 72.401 Eigenvalues 1.175
SVTH: Nguyễn Thị Tố Nhi 54
Năm nhân tố bao gồm các thang đo được đặt tên lại như sau:
Nhân tố thứ nhất “ Sự cần thiết của thực phẩm chức năng” NEC1 Thực phẩm chức năng là hoàn toàn không cần thiết
NEC2 Số lượng thực phẩm chức năng trên thị trường ngày càng nhiều sẽ là xu hướng xấu cho tương lai
NEC3 Thực phẩm chức năng chỉ là giả mạo
Nhân tố thứ hai “ Lòng tin đối với thực phẩm chức năng” CON1 Thực phẩm chức năng là an toàn tuyệt đối
CON2 Tôi tin rằng thực phẩm chức năng sẽ có tác dụng như những gì nó cam kết
CON3 Thực phẩm chức năng là sản phẩm hàng đầu dựa trên khoa học
Nhân tố thứ ba “ Lợi ích người tiêu dùng nhận được khi sử dụng thực phẩm chức năng”
REW1 Thực phẩm chức năng có thể khắc phục những thiệt hại gây ra bởi một chế độ ăn uống không lành mạnh
REW2 Tôi có thể phòng bệnh bằng cách sử dụng thực phẩm chức năng thường xuyên
Nhân tố thứ tư “ Sự an toàn khi sử dụng thực phẩm chức năng”
SAF1 Tác dụng của thực phẩm chức năng lên sức khỏe được phóng đại quá mức
SVTH: Nguyễn Thị Tố Nhi 55
Nhân tố thứ năm “ Mức độ an toàn của thực phẩm” MAT1 Những thức ăn ngon chưa chắc tốt cho sức khỏe
MAT2 Sức khỏe của bạn sẽ không tốt khi sử dụng những loại thực phẩm không lành mạnh
Kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc
Kết quả phân tích nhân tố sự sẵn sàng tiêu dùng thực phẩm chức năng cho thấy có một nhân tố rút ra với đầy đủ ba biến quan sát, các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5. Phương sai trích nhân tố là 81,863% cho thấy nhân tố giải thích được 81,863% sự biến thiên của dữ liệu. Ngoài ra hệ số KMO = 0.5 thõa mãn điều kiện và kiểm định Bartlett's có sig = 0.000 ( nhỏ hơn 0.05) đạt yêu cầu, do đó việc phân tích nhân tố là hoàn toàn phù hợp. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Nhân tố “ sự sẵn sàng tiêu dùng thực phẩm chức năng” gồm các biến cụ thể như sau:
WTC1 Tôi sẽ sử dụng thực phẩm chức năng nếu như được bạn bè và ngươi thân giới thiệu
WTC2 Tôi sẽ sử dụng thực phẩm chức năng khi nó được mọi người sử
SVTH: Nguyễn Thị Tố Nhi 56
Bảng 4.8. Kết quả phân tích nhân tố EFA cho biến phụ thuộc Component Matrixa Component 1 WTC1 .905 WTC2 .905 KMO 0.500 Tổng phương sai trích (%) 81.863 Eigenvalues 1.637
Nguồn: Tổng hợp kết quả xử lý của SPSS