Bảng 4.27: Kiểm định liên quan
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 0,744
Approx. Chi-
Square 2104,432
df 153
Kiểm định Bartlet (Bartletts test)
Sig. 0,000
Tổng sai tích 62,82%
Từ bảng 4.27 cho thấy hệ số KMO là 0,744 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 4.27 còn cho thấy giá trị Egien là 1,659 lớn hơn 1 đạt yêu cầu của nghiên cứu. Tổng phương sai trích cũng cho thấy sự phù hợp khi đạt giá trị là 62,82% lớn hơn 50% đạt yêu cầu của nghiên cứu. Điều này có ý nghĩa với 4 nhân tố sẽ giải thích được 62,82% sự biến thiên của bộ dữ liệu. Kết quả ma trận xoay nhân tố được thể hiện trong bảng sau:
Bảng 4.28: Ma trận xoay nhân tố Nhân tố Biến quan sát 1 2 3 4 ND20SP3 .806 ND20TT6 .786 ND20SP4 .764 ND20SP1 .729 ND20CN1 .533 ND20DU2 .520 ND20NT2 .500 ND20CN3 .877 ND20CN5 .856 ND20CN8 .757 ND20CN4 .662 ND20GC3 .823 ND20GC2 .804 ND20DU4 .781 ND20NTK4 .689 ND20TG3 .827 ND20TG4 .790 ND20TG5 .682
Nguồn: Số liệu điều tra năm 2016
Qua bảng 4.28 cho thấy tất cả biến quan sát điều có hệ số tải lớn hơn 0,5 đạt yêu cầu của nghiên cứu và nên tất cả các biến này điều được giữ lại để phân tích
cho bước tiếp theo. Sau đây tác giả tiến hành đặt tên và viết phương trình nhân tố cho từng nhân tố. Bảng 4.29: Ma trận trọng số Component Biến 1 2 3 4 ND20SP1 .251 -.076 .005 -.077 ND20SP3 .266 -.060 -.044 -.016 ND20SP4 .263 .023 -.033 -.111 ND20GC2 -.026 -.030 .308 -.016 ND20GC3 -.064 -.051 .325 .016 ND20TT6 .253 -.011 -.014 -.051 ND20NT2 .135 -.022 -.118 .160 ND20NTK4 .039 -.041 .280 -.132 ND20CN1 .147 .038 .063 -.037 ND20CN3 -.021 .341 -.071 -.009 ND20CN4 .018 .240 .064 -.177 ND20CN5 .016 .344 -.130 .004 ND20CN8 -.095 .288 -.034 .063 ND20TG3 -.087 -.003 -.057 .417 ND20TG4 -.036 .007 -.045 .373 ND20TG5 -.052 -.078 .055 .322 ND20DU2 .121 .079 -.006 .070 ND20DU4 -.068 -.094 .322 .037
Nguồn: Số liệu điều tra năm 2016
- Với nhân tố thứ nhất được tạo thành các biến quan sát (ND20SP3; ND20TT6; ND20SP4; ND20SP1; ND20NT2; ND20CN1; ND20DU2) từ năm nhân tố ban đầu đó là Sản phẩm có 3 biến, Tiện lợi có 1 biến và Cá nhân có 1 biến, Đáp ứng 1 biến vì tác giả đặt tên nhân tố này là Sản phẩm ký hiệu là SP và phương trình nhân tố được viết như sau:
SP = 0,251ND20SP1 + 0,266ND20SP3 + 0,263ND20SP4 + 0,253ND20TT6 + 0,135ND20NT2 + 0,147ND20CN1 + 0,121ND20DU2
Từ phương trình nhân tố trên cho thấy biến quan sát ND20SP3 “Đủ kích cỡ (size)” với trọng số là 0,266 cao nhất trong phương trình, điều này cho biết sự đóng
góp của biến này vào sự hình thành nên nhân tố Sản phẩm (SP) là cao nhất. Điều này hoàn toàn phù hợp vì khi khách hàng thích nơi nào mà mặc hàng có nhiều Size để họ có thể lựa cho nhiều người thân trong gia đình, hay bạn bè của mình. Biến quan sát ND20TT6 “Có thể thoải mái lựa chọn mà không thấy ngại” có trọng số là 0,253 cao thứ ba trong nhân tố. Điều này cho thấy biến quan sát này dóng góp cao thứ ba trong việc tạo nên nhân tố này. Hình thức mua hàng trên mạng được đa số phụ nữ hiện nay thích là do họ có thể tư do lựa chọn, không bị ràng buộc như khi đi đến một cửa hàng để lựa. Biến quan sát ND20SP4 “Chất liệu vải tốt” với trọng số là 0,263 cao thứ hai trong việc góp phần tạo nên nhân tố SP. Biến quan sát ND20SP1 “Chất lượng sản phẩm cao”, ND20CN1 “Thời gian sử dụng internet”
và ND20NT2 “Có niềm tin với hình thức thanh toán” với trọng số lần lượt là 0,251; 0,147 và 0,135 đứng vị trí tiếp theo trong việc góp phần tạo nên nhân tố SP.
- Nhân tố thứ 2 được tạo thành bởi các biến quan sát ND20CN5, ND20CN3; ND20CN4; ND20CN8 thuộc nhân tố cá nhân ban đầu nên tác giả giữ nguyên tên là nhân tố này là Cá nhân ký hiệu là CN và có phương trình nhân tố như sau:
CN = 0,341ND20CN3 + 0,240ND20CN4 + 0,344ND20CN5 + 0,288ND20CN8 Từ phương trình nhân tố cho thấy biến quan sát ND20CN5 “Tuổi tác” có trọng số 0,344 cao nhất trong việc góp phần tạo nên nhân tố CN. Biến quan sát ND20CN4 “Thu nhập hộ gia đình” có trọng số là 0,240 thấp nhất trong việc góp phần tạo nên nhân tố CN. Mua sám mặt hàng may măc trên mạng hay trên chợ truyền thống thì tuổi tác của khách hàng sẽ ảnh hưởng rất nhiều về việc lựa trọn mua của khách hàng, còn việc thu nhập thì sẽ không ảnh hưởng nhiều đến việc quyết định mua hàng online vì giá trên các trang mạng thì rất phù hợp cho mọi mức thu nhập của khách hàng. Nên điều này cho thấy sự phù hợp của bộ dữ liệu đối với thực tế.
- Nhân tố thứ 3 được tạo thành từ các biến quan sát ND20GC2; ND20GC3; ND20NTK4; ND20DU4, các biến quan sát này thuộc ba nhân tố ban đầu đó là nhân
tố Gía cả có hai biến, sự đáp ứng có một biến và Nhóm tham khảo có một biến nên tác giả quyết định đặc tên nhân tố này là Đáp ứng và thuận tiện ký hiệu là GC.
GC = 0,308ND20GC2 + 0,325ND20GC3 + 0,280ND20NTK4 + 0,322ND20DU4
Từ phương trình nhân tố cho thấy biến quan sát ND20GC3 “Có thể mua sắm ở bất cứ nơi đâu” với trọng số là 0,325 cao nhất trong việc góp phần hình thành nên nhân tố GC. Bên cạnh đó thì biến quan sát ND20NTK4 “Tên miền dễ nhớ” với trọng số là 0,280 thấp nhất trong việc góp phần tạo nên nhân tố GC. Mua sắm qua mạng là một loại hình mà khách hàng mua hàng mà không cần đến cửa hàng mà vẫn chọn và mua được hàng hóa mà mình vừa ý nhất. Nên việc biến quan sát ND20GC3 có trọng số cao nhất trong việc góp phần tạo nên nhân tố GC.
- Nhân tố thứ tư được tạo thành từ các biến quan sát ND20TG3; ND20NT2; ND20TG5; ND20TG4 thuộc nhân tố thời gian ban đầu nên tác giả giữ nguyên tên nhân tố này là Thời gian ký hiệu TG.
TG = 0,417ND20TG3 + 0,373ND20TG4 + 0,322ND20TG5 + 0,160ND20NT2
Qua phương trình cho thấy biến quan sát ND20TG3 “Quy trình đặt hàng đơn giản, nhanh chóng” có trọng số 0,417 cao nhất trong việc góp phần tạo nên nhân tố TG. Biến quan sát ND20NT2 “Giao hàng đúng hẹn” với trọng số 0,160 thấp nhất trong việc góp phần tạo nên nhân tố này.