1.2 .Cơ sởthực tiễn
1.2.2 .Thực trạng ngành cà phê rang xay tại thịtrường Thành phốHuế
2.3.3. Phân tích nhân tốkhám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
2.3.3.2. Phân tích nhân tốkhám phá EFA biến độc lập
Đối với nghiên cứu này, khi phân tích nhân tốkhám phá EFA, đềtài sửdụng phương pháp phân tích các nhân tốchính (Principal Components) với sốnhân tố (Number of Factor) là 5 theo mô hình nghiên cứu đềxuất. Mục đích sửdụng phương pháp này là đểrút gọn dữliệu (nếu có), hạn chếvi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tốtrong việc phân tích mô hình hồi quy tiếp theo. Các tiêu chí tiếp theo trong phân tích nhân tốkhám phá EFA:
- TrịsốEigenvalue là một tiêu chí sửdụng phổbiến đểxác định sốlượng nhân tố trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, chỉcó những nhân tốnào có Eigenvalue≥ 1 mới được giữlại trong mô hình phân tích.
- Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) ≥ 50% cho thấy mô hình EFA là phù hợp. Coi biến thiên là 100% thì trịsốnày thểhiện các nhân tố được trích cô đọng được bao nhiêu % và bịthất thoát bao nhiêu % của các biến quan sát.
- Hệsốtải nhân tố(Factor Loading) hay còn gọi là trọng sốnhân tố, giá trịnày biểu thịmối quan hệtương quan giữa biến quan sát với nhân tố. Hệsốtải nhân tốcàng cao, nghĩa là tương quan giữa biến quan sát đó với nhân tốcàng lớn và ngược lại. Theo Hair & ctg (2009,116), Multivariate Data Analysis, 7th Edition thì:
• Factor Loadingởmức ± 0.3: Điều kiện tối thiểu đểbiến quan sát được giữlại. • Factor Loadingởmức ± 0.5: Biến quan sát có ý nghĩa thống kê tốt.
• Factor Loadingởmức ± 0.7: Biến quan sát có ý nghĩa thống kê rất tốt. Kết quảrút trích nhân tốbiến độc lập như sau:
Bảng 2.19: Rút trích nhân tố biến độc lập
Biến quan sát NHÓM NHÂN TỐ
1 2 3 4 5 NHANVIEN5 0,698 NHANVIEN3 0,691 NHANVIEN4 0,685 NHANVIEN1 0,661 NHANVIEN2 0,660 PHANPHOI2 0,842 PHANPHOI4 0,836 PHANPHOI3 0,666 PHANPHOI1 0,655 GIACA2 0,864 GIACA4 0,800 GIACA1 0,665 GIACA3 0,598 SANPHAM3 0,825 SANPHAM1 0,689 SANPHAM2 0,667 SANPHAM4 0,556 XUCTIEN4 0,697 XUCTIEN2 0,671 XUCTIEN3 0,662 XUCTIEN1 0,572 Hệs ố Eigenvalue 7,196 1,899 1,731 1,365 1,225
Phương sai tích lũy tiến (%) 13,973 27,404 40,040 52,620 63,885
Dựa theo bảng trên, ta thấy nghiên cứu phù hợp với các tiêu chí. Trịsố Eigenvalue đều lớn hơn 1 nên được giữlại trong mô hình phân tích. Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) là 63,885% đạt điều kiện lớn hơn 50% cho thấy mô hình phân tích nhân tốEFA là phù hợp. Tiếp thep là hệsốtải nhân tố(Factor Loading) của 21 biến quan sát đều lớn hơn 0,5 có nghĩa biến quan sát thống kê tốt. Qua đó, ta có thểkết luận rằng việc phân tích nhân tốtrên là phù hợp, được chấp nhận.
Thực hiện đặt tên cho các nhóm nhân tố:
- Nhân tố1 (Factor1): Nhân viên bán hàng, bao gồm 5 biến quan sát: NHANVIEN1; NHANVIEN2; NHANVIEN3; NHANVIEN4; NHANVIEN5. - Nhân tố2 (Factor 2): Sản phẩm, bao gồm 4 biến quan sát: SANPHAM1;
SANPHAM2; SANPHAM3; SANPHAM4
- Nhân tố3 (Factor 3): Giá cả, bao gồm 4 biến quan sát: GIACA1; GIACA2; GIACA3; GIACA4
- Nhân tố4 (Factor 4): Phân phối, bao gồm 4 biến quan sát: PHANPHOI1; PHANPHOI2; PHANPHOI3; PHANPHOI4
- Nhân tố5 (Factor 5): Xúc tiến, bao gồm 4 biến quan sát: XUCTIEN1; XUCTIEN2; XUCTIEN3; XUCTIEN4