4.1.2.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi các thành phần của thang đo cảm nhận lợi ích mua sắm trực tuyến được đánh giá sơ bộđộ tin cậy thang đo với hệ số Cronbach Alpha, tất cả các biến quan sát đều đạt yêu cầu cho phân tích nhân tố EFA. Phép trích nhân tố được sử dụng là Principal Axis Factoring (PAF) với phép quay không vuông góc Promax.
56
Bảng 4.3 Phân tích nhân tố EFA lần 1 cho thang đo cảm nhận lợi ích
Biến quan sát Nhân tố NT1 NT2 NT3 NT4 PU16 0,920 PU11 0,776 PU12 0,766 PU17 0,485 PU9 0,860 PU7 0,818 PU8 0,755 PU6 0,589 PU5 0,810 PU4 0,748 PU3 0,649 PU1 0,603 PU13 0,748 PU14 0,732 PU2 0,667 PU10 0,595 PU15 0,159 KMO: 0,907 Significant: 0,000 Giá trị Eigen: 1,147 Tổng phương sai trích: 63,914%
Nguồn: Kết quả phân tích EFA của thang đo cảm nhận lợi ích mua hàng trực tuyến từ số liệu điều tra, năm 2013
Bộ tiêu chí 17 biến lợi ích mua sắm trực tuyến có thể tồn tại các mối quan hệ giữa các biến này với nhau. Vì vậy, phân tích nhân tố được thực hiện nhằm gom nhóm các biến có sự tương đồng với nhau thành nhóm lớn có tính đại diện nhất trong bộ tiêu chí các lợi ích mà khách hàng tìm đến hoạt động mua sắm trực tuyến. Việc gom thành nhóm lớn sẽ giúp ích trong việc tiến hành phân tích nhân tố khẳng định CFA và phân khúc thị trường ởcác bước sau vì sốlượng biến được giảm và có tính bao quát hơn.
Trước khi phân tích nhân tố ta tiến hành kiểm định KMO và Barlett để xem các biến có tương quan với nhau không. Kết quả kiểm định KMO và Barlett có hệ số KMO = 0,907 (>0,5) và kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê, Significant = 0,000 (< 5%), chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể và phân tích nhân tố(EFA) là phương pháp phù hợp.
Qua phân tích EFA, 17 biến đo lường lợi ích mua sắm trực tuyến được gom thành 4 nhóm nhân tố. Biến mua sắm trực tuyến giúp tôi tìm kiếm và mua sản phẩm nhanh hơn có trọng số nhân tố (0,159) nhỏhơn 0,4. Vì vậy biến này sẽ bị loại và tiến hành EFA lần 2.
57
Bảng 4.4 Phân tích nhân tố EFA lần 2 cho thang đo cảm nhận lợi ích
Biến quan sát Nhân tố NT1 NT2 NT3 NT4 PU16 0,908 PU11 0,778 PU12 0,758 PU17 0,481 PU9 0,857 PU7 0,811 PU8 0,746 PU6 0,586 PU5 0,801 PU4 0,743 PU3 0,647 PU1 0,596 PU13 0,733 PU14 0,721 PU2 0,666 PU10 0,599 KMO: 0,903 Significant: 0,000 Giá trị Eigenvalue: 1,147 Tổng phương sai trích: 66,343%
Nguồn: Kết quả phân tích EFA của thang đo cảm nhận lợi ích mua hàng trực tuyến từ số liệu điều tra, năm 2013
Kết quả kiểm định KMO và Barlett có hệ số KMO = 0,903 (>0,5) và kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê, Significant = 0,000 (< 5%), chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể và phân tích nhân tố (EFA) là phương pháp phù hợp.
Qua phân tích EFA, 16 biến đo lường lợi ích mua sắm trực tuyến được gom thành 4 nhóm nhân tố. Các trọng số nhân tố (factor loading) của các biến đều ≥0,4 là đạt yêu cầu. Vì theo Hair và ctv (1998), nếu chọn trọng số nhân tố là 0,3 thì cỡ mẫu ít nhất là 350 và trọng số nhân tố > 0,4 được xem là quan trọng. Ðiểm dừng tại giá trị Eigenvalue bằng 1,147 và tổng phương sai trích là 66,343% (>50%) đạt yêu cầu, có nghĩa là 4 nhóm nhân tố này giải thích được 66,343% biến thiên của các biến quan sát.
Nhóm các nhân tố lợi ích của mua sắm trực tuyến:
Nhân tố 1 được đặt tên là phong cách sống & sở thích tìm kiếm sản phẩm độc đáo cùng với tham gia vào các nhóm mua gồm các biến quan sát:
Ø Giúp tôi có được những quyết định mua tốt hơn.
Ø Để tìm mua sản phẩm đặc biệt không dễ tìm thấy trên thị trường hay sản
58
Ø Tôi thấy mua sắm trực tuyến phù hợp với phong cách sống của tôi.
Ø Tham gia vào các nhóm mua cùng bạn bè và người thân đểđược hưởng
những quyền lợi tốt nhất.
Nhân tố 2 được đặt tên là đa dạng hóa sự lựa chọn trong mua sắm gồm các biến quan sát:
Ø Tôi sẽ không thấy ngại nếu tôi không mua.
Ø Tôi có thể so sánh và nhận được thông tin chi tiết về sản phẩm. Ø Tôi có được sự lựa chọn rộng rãi hơn về sản phẩm.
Ø Bản thân tôi có thể tránh khỏi đám đông và giao thông.
Nhân tố 3 được đặt tên là tối đa hóa sự thuận tiện trong mua sắm gồm các biến quan sát:
Ø Tôi có thể mua sắm bất cứ thời gian nào tôi muốn (24 giờ/7 ngày). Ø Tôi không phải rời khỏi nhà để đi mua sắm.
Ø Tạo điều kiện dễ dàng cho so sánh giá cả. Ø Sự thuận tiện.
Nhân tố 4 được đặt tên là tối ưu hóa hiệu quả hoạt động mua sắm gồm
các biến quan sát:
Ø Giúp tôi kiểm soát tốt hơn chi tiêu của tôi.
Ø Giúp công việc mua sắm của tôi có chất lượng và đạt hiệu quảhơn. Ø Tiết kiệm thời gian.
Ø Cá tính tôi thường mất nhiều thời gian khi muốn quyết định.
4.1.2.2 Phân tích nhân tố khẳng định CFA cho thang đo cảm nhận lợi ích
Thang đo cảm nhận lợi ích là khái niệm đa hướng gồm 4 thành phần lợi ích của hoạt động mua sắm trực tuyến đó là: (1) phong cách sống & sở thích tìm kiếm sản phẩm độc đáo cùng với tham gia vào các nhóm mua, (2) đa dạng hóa sự lựa chọn trong mua sắm, (3) tối đa hóa sự thuận tiện trong mua sắm (4) tối ưu hóa hiệu quả hoạt động mua sắm. Mô hình CFA của thang đo này có 98 bậc tự do.
59
Hình 4.1 Kết quả phân tích CFA của các thang đo cảm nhận lợi ích Kết quả CFA của các thang đo cảm nhận lợi ích mua sắm trực tuyến cho thấy mô hình chưa đạt được độ tương thích với dữ liệu thị trường: χ2[98] = 208,076 (p=0,000); chi-square/df = 2,123 chưa đạt yêu cầu do > 2; GFI = 0,938; TLI = 0,950; CFI = 0,959 và RMSEA = 0,054. Tiến hành CFA lần 2 để hiệu chỉnh chỉ sốđạt độtương thích với dữ liệu thịtrường.
60
Kết quả CFA lần 2 của các thang đo cảm nhận lợi ích mua sắm trực tuyến cho thấy mô hình đã đạt được độ tương thích với dữ liệu thị trường: χ2[97] = 181,605 (p=0,000); chi-square/df = 1,872 đạt yêu cầu < 2; GFI = 0,945; TLI = 0,961; CFI = 0,969 và RMSEA = 0,048. Kết quả cũng cho thấy trọng số CFA của tất cả các biến quan sát đều lớn hơn 0,5 (nhỏ nhất là 0,643) khẳng định giá trị hội tụ của các thành phần trong thang đo cảm nhận lợi ích.
Thành phần phong cách sống & sở thích tìm kiếm sản phẩm độc đáo cùng với tham gia vào các nhóm mua có mối tương quan giữa các sai số của biến quan sát nên không đạt được tính đơn hướng. Các thành phần còn lại của thang đo lợi ích đều không có mối tương quan giữa các sai số của biến quan sát nên đều đạt được tính đơn hướng. Tiếp theo hệ số tương quan của các thành phần của khái niệm cảm nhận lợi ích đều nhỏ hơn đơn vị, kèm theo sai lệch chuẩn (p-value) nhỏhơn 0,05. Vì vậy các thành phần này đạt được giá trị phân biệt trong cùng khái niệm (Steenkamp & van Trijp 1991).
Bảng 4.5 Quan hệ giữa các lợi ích trong thành phần cảm nhận lợi ích
Mối quan hệ Tương quan r SE CR p-value
Phong cách sống & sở thích mua theo
nhóm ↔Đa dạng hóa sự lựa chọn 0,484 0,045 11,495 1,903×e-26 Đa dạng hóa sự lựa chọn↔ Tối đa hóa sự
thuận tiện 0,582 0,042 10,020 3,990×e-21
Tối đa hóa sự thuận tiện↔ Tối ưu hóa
hiệu quả mua sắm 0,612 0,041 9,564 1,469×e-19
Phong cách sống & sở thích mua theo
nhóm ↔ Tối ưu hóa hiệu quả mua sắm 0,601 0,041 9,732 3,945×e-20 Phong cách sống & sở thích mua theo
nhóm ↔ Tối đa hóa sự thuận tiện 0,618 0,040 9,472 2,998×e-19
Đa dạng hóa sự lựa chọn ↔ Tối ưu hóa
hiệu quả mua sắm 0,660 0,039 8,822 4,130×e-17
Nguồn: kết quả quan hệ giữa các lợi ích trong thành phần cảm nhận lợi ích từ số liệu điều tra, năm 2003
SE: sai lệch chuẩn; CR: giá trị tới hạn
4.1.3 Kiểm định thang đo cảm nhận tính dễ sử dụng, cảm nhận tính rủi ro, nhóm tham khảo ý kiến, sự tín nhiệm, sự hài lòng và ý định
