PI1 Dự định mua trong tương lai
312 1 5 4.22 .789
PI2 Chắc chắn mua khi cần 312 1 5 3.90 .860 PI3 Niềm tin người khác cũng sẽ mua
312 2 5 3.81 .765
Valid N (listwise) 312
4.2 Đánh giá độ tin cậy của thang đo
4.2.1 Thang đo các khái niệm thành phần
Như đã trình bày, các thang đo trong nghiên cứu này được đánh giá thơng qua hai phương pháp đĩ là phương pháp phân tích hệ số tin cậy Cronbrach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA.
a. Thành phần thái độ (attitude) (phụ lục E.2)
Thang đo thái độ cĩ hệ số Cronbach’s alpha khá cao là 0,867 và các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường thành phần đều khá cao (nhỏ nhất là 0,734), cho thấy hành khách đánh giá các biến quan sát này khá nhất quán. Do vậy, các biến thành phần này đều đạt yêu cầu và được sử dụng trong việc phân tích nhân tố EFA.
b. Thành phần hữu ích cảm nhận (perceived usefulness) (phụ lục E.3)
Ở thành phần này, hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha là 0,854 và trong đĩ các biến đo lường thành phần đều cĩ hệ số tương quan biến tổng đều bằng và lớn hơn 0,627. Điều đĩ cũng cho phép kết luận rằng các thành phần này đạt yêu cầu và cĩ thể sử dụng để phân tích nhân tố ở bước tiếp theo.
c. Thành phần thuận tiện cảm nhận (perceived ease of use) (Phụ lục E.4)
Thành phần thuận tiện cảm nhận cĩ trị số Cronbach’s Alpha trung bình là 0,811 và trong các biến quan sát thì đều cĩ hệ số tương quan biến tổng gần bằng nhau và thấp nhất là 0,604. Như vậy khơng cĩ biến nào bị loại và chúng sẽ tiếp tục được dùng cho việc phân tích nhân tố khám phá EFA ở bước tiếp theo.
d. Thành phần chuẩn mực chủ quan (subject norms) (phụ lục E.5)
Hệ số độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thành phần này là 0,750. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát khơng cao như các thành phần khác nhưng đều lớn hơn 0,3 nên các biến này vẫn được sử dụng trong phép phân tích nhân tố.
Thành phần này cĩ ba biến quan sát và vẫn sẽ tiếp tục dùng cho việc phân tích hệ số EFA vì các biến này đều cĩ hệ số tương quan biến tổng cao (thấp nhất là 0,696). Và hệ số Cronbach’s Alpha của thành phần này là đáng tin cậy (0,866).
f. Thành phần điều kiện tiện nghi (facilitating conditions) (phụ lục E.7)
Hệ số Cronbach’s Alpha này cũng tương đối cao và đạt mức 0,796 và các hệ số tương quan biến tổng của hai biến quan sát là 0,729 và 0,908. Như vậy hai biến quan sát thuộc thành phần này đều được sử dụng trong phân tích nhân tố EFA.
g. Thành phần tính tự chủ (self-efficancy) (phụ lục E.8)
Hệ số Cronbach’s Alpha của thành phần này là 0,866 (rất cao so với 0,5). Hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường thành phần thấp nhất là 0,697. Như vậy cho thấy hành khách đánh giá các biến này khá nhất quán và các biến này đủ điều kiện để tham gia trong phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.2 Thang đo xu hướng mua (Phụ lục E.9)
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “xu hướng mua” của hành khách đạt giá trị khá cao là 0,864, ngồi ra hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát thấp nhất là PI1=0,706 (Dự định mua trong tương lai). Vì vậy các biến này đều được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA trong bước tiếp theo.
Kết quả khi kiểm tra độ tin cậy của các thang đo thành phần cũng như thang đo xu hướng mua cho thấy khơng cĩ biến quan sát nào bị loại do khơng đạt tiêu chuẩn về mặt thống kê (hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3) nên các biến này đều đủ độ tin cậy và được sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
4.3 Phân tích nhân tố
Các biến sau khi được kiểm tra độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng sẽ tiếp tục được kiểm tra mức độ tương quan của chúng theo nhĩm biến. Phân tích nhân tố được sử dụng khi hệ số Kaiser-Mayer-
Olkin (KMO) cĩ giá trị lớn hơn 0,5 (Garson, 2003). Các hệ số chuyển tải nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0,4 sẽ tiếp tục bị loại khỏi nhĩm biến để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến trong một nhân tố; điểm dừng khi eigenvalue lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 0,5 (Gerbing & Anderson, 1998). Trong nghiên cứu này, phương pháp trích yếu tố Principal Axis Factoring với phép quay
Promax sẽ được sử dụng để phân tích nhân tố.
4.3.1 Phân tích nhân tố biến độc lập
Tất cả cĩ 22 biến quan sát ban đầu sau khi kiểm định sự tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha đều thỏa mãn và được đưa vào phân tích nhân tố khám phá. Kết quả phân tích nhân tố EFA thể hiện như sau:
Bảng 4.3.1.1: Kết quả phân tích nhân tố EFA các biến độc lập
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .850 Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square 4101.915
Df 231
Sig. .000
Hệ số KMO = 0,850 cho thấy giả thuyết về ma trận tương quan tổng thể là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến cĩ tương quan với nhau và thỏa mãn điều kiện trong phân tích nhân tố.
Kết quả phân tích cho thấy cĩ 5 nhân tố được trích tại điểm eigenvalue là 1,333 và phương sai trích là 68,63%. Như vậy là các chỉ tiêu phân tích đều đạt yêu cầu và kết quả phân tích này là cĩ ý nghĩa.
Bảng 4.3.1.2: Phân tích phương sai tổng thể
Trong 5 nhân tố trích được ta quan sát thấy:
(a) Nhĩm nhân tố thứ 1: Bao gồm các biến AT1, AT2, AT3 và PU1, PU2, PU3
♦ Khơng cĩ biến quan sát nào cĩ hệ số chuyển tải (factor loading) nhỏ hơn 0,5 nên khơng bị loại khỏi mơ hình nghiên cứu.
♦ Hai thành “phần thái độ” (attitude) và “hữu ích cảm nhận” (perceived usefulness) được nhập lại thành một nhĩm nhân tố với các hệ số chuyển tải tương đối cao. Như vậy thì trong phạm vi của nghiên cứu về việc mua vé máy bay trực tuyến, hành khách đã cĩ ý đồng nhất hai yếu tố này thành một, tức là thái độ của họ đối với hình thức mua vé điện tử qua Factor Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings(a)
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total
% of Variance Cumulative % 1 7.782 35.374 35.374 7.394 33.609 33.609 5.987 2 2.541 11.550 46.924 2.179 9.904 43.513 4.828 3 1.893 8.603 55.527 1.513 6.879 50.392 5.243 4 1.549 7.039 62.566 1.151 5.230 55.622 3.393 5 1.333 6.059 68.626 .871 3.961 59.582 3.403 6 .952 4.329 72.955 7 .811 3.688 76.643 8 .670 3.045 79.687 9 .565 2.566 82.254 10 .546 2.480 84.734 11 .449 2.040 86.774 12 .414 1.882 88.656 13 .378 1.718 90.375 14 .338 1.536 91.911 15 .320 1.455 93.365 16 .283 1.288 94.654 17 .250 1.136 95.790 18 .239 1.086 96.875 19 .209 .948 97.824 20 .187 .851 98.675 21 .154 .700 99.375 22 .138 .625 100.000
Extraction Method: Principal Axis Factoring.