Thang đo quyết định mua hàng gồm có ba biến quan sát QD1, QD2 và QD3. Sau khi tiến hành kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha thì cả ba biến quan sát này đều phù hợp và thỏa mãn điều kiện để tiếp tục cho phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy bội.
63
Bảng 4.25:KMO và Kiểm định Bartlettthang đo quyết định mua
KMO và kiểm định Bartlett
Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình (KMO) 0,653
Kiểm định Bartlett về các thông số
Chi – bình phương 81,192
Df 3
Sig. 0,000
Nguồn : Số liệu điều tra trực tiếp 100 người mua vé số năm 2013
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0,5, mức ý nghĩa của kiểm định
Bartlett ≤ 0,05. (KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của
EFA, 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp.
Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa
thống kê (Sig ≤ 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Hệ số KMO = 0,653 nên EFA phù hợp với dữ liệu phân tích. Kiểm định Barlett test xem xét giả thuyết:
+H0: các biến không có tương quan với nhau +H1: Các biến tương quan với nhau.
Kết quả cho thấy Barlett test = 81,192 và Significance P.value=0,000 <0,05. Từ đó, ta có thể bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 với mức ý nghĩa 5%, có nghĩa là các biến có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.
Phương sai trích đạt 67,687% thể hiện rằng nhân tố rút ra được giải thích được 67,687% biến thiên của dữ liệu, vì thế các thang đo rút ra được chấp nhận được.
Trong phân tích EFA sử dụng phương pháp Principal component
analysis với phép quay varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue là 1 và cho phép rút ra trọng số của các biến quan sát (factor
loading) để tiến hành so sánh bỏ hay giữ lại trong nghiên cứu. Nhìn vào bảng Total variance explainted (phụ lục 5) ta thấy phương sai trích đạt 67,687% thể hiện rằng nhân tố được rút ra giải thích được 67,687% biến thiên dữ liệu, vì thếcác thang đo rút ra chấp nhận được.
64
Bảng 4.26: Kết quảphân tích nhân tố EFA thang đo quyết định mua
STT Biến quan sát Nhân tố
Quyết Định 1 QD1 0,732 2 QD2 0,862 3 QD3 0,867 Giá trị Eigenvalue 2,031 Phương sai trích (%) 67,687
Nguồn : Số liệu điều tra trực tiếp 100 người mua vé số năm 2013
Theo Hair & ctg (1998), hệ số tải nhân tố (factor loading) là chỉ tiêu
để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical
significance). Factor loading > 0,3 được xem là đạt được mức tối thiểu,
Factor loading > 0,4 được xem là quan trọng, ≥ 0,5 được xem là có ý
nghĩa thực tiễn. Tác giả chọn Factor loading ≥ 0,5. Phương pháp trích hệ
số được sử dụng là phương pháp trích nhân tố, phép quay Varimax và
điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue lớn hơn 1. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50%.
Kết quả phân tích cho ta thấy tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố thỏa điều kiện ≥ 0,5 nên tất cả các biến đề được giữ lại. Phương
sai trích bằng 67,687% thỏa mãn điều kiện ≥ 50% và có Eigenvalue = 2,031(lớn hơn 1). Kết luận, có 1 nhóm nhân tố được hình thành sau khi tiến hành phân tích nhân tố EFA thang đo quyết định mua vé số kiến thiết của người dân Q.NK, TPCT. Đặt tên là “Quyết định mua vé số”.
Bảng 4.27:Xác định điểm nhân tố của thang đo quyết định mua
STT Biến quan sát Nhân tố
Quyết định mua
1 QD1 0,360
2 QD2 0,425
3 QD3 0,427
Nguồn : Số liệu điều tra trực tiếp 100 người mua vé số năm 2013
Ta có phương trình nhân tố thang đo quyết định mua vé số
65
Dựa vào phương trình nhân tố quyết định mua, ta thấy rằng biến quan sát QD2 (Tôi sẽ tiếp tục mua vé số phù hợp với thu nhập của tôi), QD3 (Tôi sẽ tiếp tục mua vé số ở những người bán dạo mà tôi thích) có sự ảnh hưởng gần như nhau với nhân số lần lượt là 0,425 và 0,427. Biến có mức độ ảnh hưởng thấp nhất đến nhân tố chung chính là biến quan sát QD1 (Tôi sẽ tiếp tục mua vé số phù hợp với mục đích của tôi) với nhân số
bằng 0,36.