Bảng 4.30: Kiểm định liên quan
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 0,702
Approx. Chi-
Square 222,782
df 6
Kiểm định Bartlet (Bartletts test)
Sig. 0,000
Tổng sai tích 55,875%
Từ bảng 4.33 cho thấy hệ số KMO là 0,702 giá trị này lớn hơn 0,5 và nhỏ hơn 1 nên đạt yêu cầu của nghiên cứu đạt ra và giá trị sig. là 0,000 nhỏ hơn 0,05 nên thỏa yêu cầu cỉa nghiên cứu. Điều này có ý nghĩa bộ số liệu phù hợp cho phân tích nhân tố.
Bảng 4.33 còn cho thấy giá trị Egien là 2,235 lớn hơn 1 đạt yêu cầu của nghiên cứu. Tổng phương sai trích cũng cho thấy sự phù hợp khi đạt giá trị là 55,875% lớn hơn 50% đạt yêu cầu của nghiên cứu. Điều này có ý nghĩa với 1 nhân tố sẽ giải thích được 55,875% sự biến thiên của bộ dữ liệu. Kết quả ma trận xoay nhân tố được thể hiện trong bảng sau:
Bảng 4.31: Ma trận xoay nhân tố Biến Hệ số tải Trọng số ND21YK4 0,844 0,377 ND21YK1 0,727 0,325 ND21YK2 0,706 0,316 ND21YK3 0,705 0,316
Nguồn: Số liệu điều tra năm 2016
Từ bảng 4.33 cho thấy bốn biến quan sát đo lường cho nhân tố quyết định của khách hàng đều có hệ số tải cao hơn 0,5 đạt yêu cầu của nghiên cứu. Tác giả quyết định đặt tên nhân tố này là QD.
QD = 0,377ND21YK4 + 0,325ND21YK1 + 0,316ND21YK2 + 0,316ND21YK3
Từ phương trình trên cho thấy biến quan sát ND21YK4 “Tôi sẽ tiếp tục mua sắm trực tuyến hàng may mặc tại các trang web có uy tín” với trọng số 0,377 cao nhất trong nhân tố này, bên cạnh đó biến quan sát ND21YK3 “Tôi sẽ tiếp tục mua sắm trực tuyến hàng may mặc tại các trang web bán hàng hóa có chất lượng” với trọng số là 0,316
Như vậy sau khi phân tích nhân tố cho thấy 49 biến quan sát đo lường cho các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng may mặc của nữ giới địa bàn tỉnh Hậu Giang thì kết quả cho thấy còn lại 18 biến quan sát đo lường cho bốn nhóm nhân tố và bốn biến quan sát đo lường cho nhân tố quyết định và mô hình nghiên cứu được thay đổi như sau:
Hình 4.7 Mô hình nghiên cứu điều chỉnh
Như vậy sau khi phân tích nhân tố thì có giả thuyết cho mô hình nghiên cứu đề xuất còn được giữ lại là: H1; H2; H6 và H7. Những giả thuyết còn lại bị loại vì nhân tố không còn tồn tại. Nên tác giả đặt lại các giải thuyết cho mô hình nghiên cứu như sau:
H1: Sản phẩm càng tốt (+) thì quyết định mua sản phẩm càng cao (+), quan hệ đồng biến.
H2: Đặc điểm cá nhân càng phù hợp (+) thì quyết định mua sản phẩm càng cao (+), quan hệ đồng biến.
H3: Thời gian càng thích hợp (+) thì quyết định mua sản phẩm càng cao (+), Sản phẩm (SP)
Cá nhân (CN)
Thời gian (TG) Giá cả (GC)
Biến rà soát: tuổi, hôn nhân, nghề
nghiệp, nơi ở
H4: Giá cả càng tốt (+) thì quyết định mua sản phẩm càng cao (+), quan hệ đồng biến.
Để kiểm tra các giả thuyết trên có phù hợp hay không tác giả tiến hành phân tích hồi qui tuyến tính bội.