Tiếp theo, người thực hiện phân tích nhân tố EFA về mua ngẫu hứng của khách hàng. Kết quả sau khi chạy nhân tố như sau:
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Kết quả EFA cũng gom thành 1 nhân tố, các biến đều đạt yêu cầu (các hệ số tải nhân tố > 0.5 ). Với hệ số KMO = 0,694 (0,5 ≤ KMO ≤ 1) và hệ số Bartlett's có mức ý nghĩa quan sát 0.000% < 0.05 đã khẳng định rằng phương pháp phân tích trên là phù hợp (hay thỏa mãn điều kiện cho phân tích nhân tố). Tổng phương sai trích là 52,958% > 50% tức là 4 biến rút trích được rút ra góp phần giải thích được khoảng 52,958% sự biến thiên của các biến quan sát; Eigenvalue = 2,118 >1: phù hợp dữ liệu nghiên cứu. Như vậy, sau quá trình thực hiện phân tích Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố, các biến quan sát được gom thành 5 nhân tố khái niệm thành phần như mô hình đề xuất ban đầu. Bảng phân nhóm và đặt tên nhóm cho 5 nhân tố được tạo như sau:
Bảng 4.15: Bảng phân nhóm và đặt tên nhóm
Nhóm nhân tố Biến
Nhóm X1: Nhân viên NV1, NV2, NV3, NV4
Nhóm X2: Người tham khảo NTK1, NTK2, NTK3, NTK4
Nhóm X3: Thiết kế trưng bày và trang trí DE1, DE3, DE4, DE5
Nhóm X4: Bố trí trong siêu thị BT1, BT2, BT5
Nhóm X5: Các giác quan GQ2, GQ3, GQ4, GQ5
Nhóm Y: Mua ngẫu hứng MNH1, MNH2, MNH3, MNH4
(Nguồn: Đề xuất của tác giả)
Component Matrixa (Ma trận nhân tố)
Component 1
Mua hàng nhiều hơn 0.807
Dạo rồi mua 0.727
NVBH tư vấn SP 0.71
Chi nhiều tiền hơn 0.66
Phép trích nhân tố PCA (Principal Component Analysis). a. Chỉ một nhân tố