6. Bố cục đề tài
2.2.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập
Trong nghiên cứu này, khi phân tích nhân tố khám phá EFA đề tài sử dụng phương pháp phân tích các nhân tố chính (Principal Components) với số nhân tố (Number of Factor) được xác định từ trước là 5 theo mô hình nghiên cứu đề xuất. Mục đích sử dụng phương pháp này là để rút gọn dữ liệu, hạn chế vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tố trong việc phân tích mô hình hồi quy tiếp theo.
Phương pháp xoay nhân tố được chọn là Varimax procedure: xoay nguyên gốc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố nhằm tăng cường khả năng giải thích nhân tố. Những biến nào có hệ số tải nhân tố < 0,5 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu, chỉ những biến nào có hệ số tải nhân tố > 0,5 mới được đưa vào các phân tích tiếp theo.
Ở nghiên cứu này, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) phải thỏa mãn điều kiện
lớn hơn hoặc bằng 0,5. Theo Hair & ctg (1998), Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor Loading > 0,3 được xem là mức tối thiểu và được khuyên dùng nếu cỡ mẫu lớn hơn 350. Nghiên cứu này chọn giá trị Factor Loading > 0,5 với cỡ mẫu là 150.
Bảng 10: Rút trích nhân tố biến độc lập Biến quan sát Nhóm nhân tố
1 2 3 4 5 TTBH2 0,823 TTBH1 0,812 TTBH4 0,744 TTBH3 0,740 CSBH3 0,815 CSBH1 0,805 CSBH4 0,762 CSBH2 0,750 CSVC1 0,756 CSVC4 0,750 CSVC3 0,727 CSVC2 0,726 HHGH1 0,800 HHGH4 0,750 HHGH3 0,750 HHGH2 0,718 TVHT4 0,783 TVHT1 0,740 TVHT2 0,730 TVHT3 0,724 Eigenvalue 3,410 2,766 2,350 1,984 1,819 Cumulative % 17,050 30,880 42,631 52,553 61,647
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2019)
Thực hiện phân tích nhân tố lần đầu tiên, đưa 20 biến quan sát trong 5 biến độc lập ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn nhà phân phối của các nhà bán lẻ vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 5 nhân tố được tạo ra.
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, số biến quan sát vẫn là 20, được rút trích lại còn 5 nhân tố. Không có biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) bé hơn 0,5 nên không loại bỏ biến, đề tài tiếp tục tiến hành các bước phân tích tiếp theo.
Kết quả phân tích nhân tố được chấp nhận khi Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria) > 50% và giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 (theo Gerbing & Anderson, 1998). Dựa vào kết quả trên, tổng phương sai trích là 61,647% > 50% do đó phân tích nhân tố là phù hợp.
Đề tài tiến hành gom các biến quan sát:
- Nhân tố 1 (Factor 1): Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Thông tin bán hàng – TTBH”gồm 4 biến quan sát: TTBH1, TTBH2, TTBH3, TTBH4.
- Nhân tố 2 (Factor 2): Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Chính sách bán hàng – CSBH”gồm 4 biến quan sát: CSBH1, CSBH2, CSBH3, CSBH4.
- Nhân tố 3 (Factor 3): Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là“Cơ sở vật chất và trang thiết bị – CSVC”gồm 4 biến quan sát: CSVC1, CSVC2, CSVC3, CSVC4.
- Nhân tố 4 (Factor 4): Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là“Hàng hóa và giao hàng – HHGH”gồm 4 biến quan sát: HHGH1, HHGH2, HHGH3, HHGH4.
- Nhân tố 5 (Factor 5): Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Tư vấn và hỗ trợ bán hàng – TVHT”gồm 4 biến quan sát: TVHT1, TVHT2, TVHT3, TVHT4.