CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.2. Thống kê mẫu nghiên cứu
4.3.2.2. Phân tích nhân tố thang đo biến phụ thuộc
Bước 1: Kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tố đối với các dữ liệu
ban đầu bằng chỉ số KMO (Kaiser – Meyer- Olkin) và giá trị thống kê Barlett (Phụ
lục 7).
Bảng 4.15. Kiểm định KMO và Bartlett- thang đo Quyết định mua sản phẩm Surimi Hệ số kiểm định sựtương hợp của mẫu (KMO) 0,841 Kiểm định Bartlett's Approx. Chi-Square 939,225 Số bậc tự do (df) 6 Mức ý nghĩa (Sig.) 0,000
Giả thuyết: H02: 4 biến quan sát trong tổng thể không có mối quan hệ với nhau.
Kết quả: sig = 0,000 => bác bỏ giả thuyết H02. Hệ số KMO = 0,841 (giữa 0,5 và 1). Kết quả này chỉ ra rằng các biến qua sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau và phân tích nhân tố (EFA) là thích hợp.
Bước 2: Tiến hành phương pháp trích nhân tốvà phương pháp xoay nhân tố
Bảng 4.16. Kết quả phân tích nhân tố - Thang đo Quyết định mua sản phẩm Surimi Hệ số nhân tố tải 1 QDM4 0,884 QDM3 0,882 QDM2 0,870 QDM1 0,838 Eigenvalue 3,017
Phương sai trích tích lũy (%) 75,413
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu điều tra của tác giả)
Kết quả phân tích EFA cho thấy, với phương pháp trích nhân tố principal
component, phép quay Varimax cho phép trích được một nhân tố với 4 biến quan
sát và phương sai trích tích lũy được là 75,413% (> 50%), Giá trị Eigenvalue là
3,017 (đạt yêu cầu Eigenvalue > 1), các hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0,5 => thang đo đạt yêu cầu.
Các biến đo lường thành phần Quyết định mua sản phẩm Surimiđều được sử
dụng trong các phân tích tiếp theo. Biến phụ thuộc sẽ nhận giá trị trung bình của các biến quan sát tương ứng để sử dụng cho các phân tích tiếp theo.