7. Kết cấu luận văn:
2.2.5. Phân tích nhân tố EAF
Luận văn thực hiện EFA riêng cho 2 nhóm biến độc lập và biến phụ thuộc. Kết quả phân tích EFA của các nhóm như sau:
a. Phân tích nhân tố cho biến độc lập
Thang đo khái niệm độc lập (Kỳ vọng về kết quả, Sự tự tin vào năng lực bản thân đối với TMĐT, Niềm tin của khách hàng, Sự e ngại về rủi ro, Nhận thức về sự thích thú) sau khi kiểm định Cronbach Alpha , các biến đạt yêu cầu sẽ được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA). Mục đích của EFA là khám phá cấu trúc của thang đo trong mô hình nghiên cứu.
Khi phân tích EFA cho các thang đo biến độc lập, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng trích các yếu tố có Eigenvalue > 1. Kết quả EFA cho thấy :
Phân tích EFA lần 1:
Hệ số KMO = 0.879 và kiểm định Barlett có Sig.= .000 (< .05) cho thấy phân tích EFA là thích hợp.
Tại Eigenvalue = 1.148 rút trích được 5 nhân tố (không có nhân tố mới hình thành) và phương sai trích được là 66.831%. Như vậy phương sai trích đạt yêu cầu. Tuy nhiên biến TT6 (Tôi thích việc mua hàng trên website bán lẻ vì có nhiều lựa chọn), có hệ số tải nhân tố < 0.5 và biến TT4 (Tôi thích xem đánh giá của các khách hàng đã mua sản phẩm trên các website bán lẻ), có hệ số chênh lệch < 0.3, không đạt độ hội tụ. Vì vậy, 2 biến này sẽ bị loại để tiếp tục thực hiện EFA lần 2 với 19 biến quan sát.
Phân tích EFA lần 2: (lần cuối)
Sau khi loại 2 biến quan sát TT6 (Tôi thích việc mua hàng trên website bán lẻ vì có nhiều lựa chọn) và biến TT4 (Tôi thích xem đánh giá của các khách hàng đã mua sản phẩm trên các website bán lẻ) và chạy lại các thao tác phân tích EFA lần 2, kết quả là hệ số KMO = .869 và kiểm định Barlett có Sig.= .000 (< .05) cho thấy phân tích EFA là thích hợp.
Tại Eigenvalue = 1.123 rút trích được 5 nhân tố và phương sai trích được là 67.720%, đạt yêu cầu > 50% (Xem Bảng 2.24). Thang đo chính thức còn lại 19 biến quan sát và tất cả đều có ý nghĩa (giá trị >0,5) (Xem Bảng 2.25)
Bảng 2.16: Tổng phương sai trích của các biến độc lập (lần 2)
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 7.094 37.336 37.336 7.094 37.336 37.336 2.992 15.745 15.745 2 2.115 11.134 48.470 2.115 11.134 48.470 2.589 13.624 29.369 3 1.371 7.217 55.687 1.371 7.217 55.687 2.445 12.867 42.237 4 1.164 6.124 61.812 1.164 6.124 61.812 2.428 12.776 55.013 5 1.123 5.908 67.720 1.123 5.908 67.720 2.414 12.707 67.720 6 .872 4.589 72.309
Bảng 2.17: Ma trận xoay nhân tố EFA (lần 2) Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 NT2 .815 NT1 .784 NT3 .742 NT4 .720 NL1 .821 NL3 .793 NL4 .745 TT2 .811 TT1 .693 TT3 .664 TT5 .567 RR2 .799 RR1 .755 RR4 .715 RR3 .710 KV1 .765 KV4 .711 KV5 .672 KV2 .642
b. Phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc
Hệ số KMO = .689 và kiểm định Bartlett có Sig.= .000 (< .05) cho thấy phân tích EFA là thích hợp.
Bảng 2.18: Tổng phương sai trích của biến phụ thuộc
Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 2.311 77.018 77.018 2.311 77.018 77.018
2 .476 15.860 92.878
3 .214 7.122 100.000
Giá trị Eigenvalues = 2.311
Giá trị Tổng phương sai trích = 77.018% > 50%. Giá trị này cho biết nhóm nhân tố này giải thích được 77.018% sự biến thiên của các biến quan sát.