6. Bố cục đề tài
3.2.2. Thang đo “hiểu biết về sản phẩm”
Kết quả từ phân tích số liệu từ bảng 3.7 cho thấy, thang đo hiểu biết về sản phẩm có hệ số Cronbach Alpha = 0,753, hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát đều đạt giá trị lớn hơn 0,3. Do vậy, các biến đo lƣờng thành phần này đều đạt yêu cầu và đƣợc sử dụng trong việc phân tích nhân tố khám phá EFA. Và đây là thang đo tốt, có tƣơng quan chặt chẽ với nhau để đo lƣờng sự hiểu biết về sản phẩm.
Bảng 3.7 Kết quả Cronb h’s Alph ủ th ng đo “hiểu biết về sản phẩm”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến Hiểu biết về sản phẩm (Cronbach’s Alpha = 0.753)
HB1 9.69 4.840 0.540 0.701 HB2 9.79 6.174 0.521 0.728 HB3 9.90 4.356 0.596 0.671 HB4 9.76 4.683 0.593 0.670 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS) 3.2.3. Thang đo “cảm nhận về chất lƣợng sản phẩm”
Thang đo này có hệ số Cronbach Alpha = 0,766, hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát đều đạt giá trị lớn hơn 0,3. Do đó, các biến đo lƣờng thành phần này đều đạt yêu cầu và đƣợc sử dụng trong việc phân tích nhân tố khám phá EFA. Và đây là thang đo tốt, có tƣơng quan chặt chẽ với nhau để đo lƣờng nhân tố cảm nhận về chất lƣợng sản phẩm. Thể hiện nhƣ bảng dƣới đây:
Bảng 3.8. Kết quả Cronb h’s Alph ủ th ng đo “Cảm nhận về hất l ợng sản phẩm”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến Cảm nhận về chất lƣợng sản phẩm (Cronbach’s Alpha = 0.766) CL1 10.01 3.312 0.571 0.708 CL2 10.08 3.206 0.594 0.695 CL3 9.85 3.153 0.539 0.726 CL4 9.98 3.140 0.561 0.713 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
3.2.4. Thang đo “cảm nhận về giá cả”
Kết quả từ bảng 3.9 cho ta thấy thang đo cảm nhận về giá cả có hệ số Cronbach Alpha = 0,832, hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát đều đạt giá trị lớn hơn 0,3. Do vậy, các biến đo lƣờng thành phần này đều đạt yêu cầu và đƣợc sử dụng trong việc phân tích nhân tố khám phá EFA. Và đây là thang đo tốt, có tƣơng quan chặt chẽ với nhau để đo lƣờng nhân tố cảm nhận về giá cả. Thể hiện nhƣ bảng dƣới đây:
Bảng 3.9: Kết quả Cronb h’s Alph ủ th ng đo “Cảm nhận về giá ả”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Cảm nhận về giá cả (Cronbach’s Alpha = 0.832)
GC1 9.08 4.379 0.829 0.712
GC2 9.02 5.081 0.585 0.820
GC3 9.08 5.034 0.565 0.830
GC4 9.05 4.445 0.682 0.779
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
3.2.5. Thang đo “Ảnh hƣởng của chuẩn mực chủ quan”
Từ kết quả ở bảng 3.10 ta thấy, thang đo Ảnh hƣởng của chuẩn mực chủ quan có hệ số Cronbach Alpha = 0,781, hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát đều đạt giá trị lớn hơn 0,3. Do vậy, các biến đo lƣờng thành phần này đều đạt yêu cầu và đƣợc sử dụng trong việc phân tích nhân tố khám phá EFA. Và đây là thang đo tốt, có tƣơng quan chặt chẽ với nhau để đo lƣờng cho nhân tố ảnh hƣởng của chuẩn mực chủ quan. Thể hiện nhƣ bảng dƣới đây:
Bảng 3.10 Kết quả Cronb h’s Alph ủ th ng đo “Ảnh h ởng ủ huẩn mự hủ qu n”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến Ảnh hƣởng của chuẩn mực chủ quan (Cronbach’s Alpha = 0.781)
CM1 9.90 3.393 0.747 0.644
CM2 10.11 3.708 0.537 0.754
CM3 10.07 3.732 0.557 0.742
CM4 10.11 3.862 0.517 0.762
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
3.2.6. Thang đo “Ý định mua ”
Bảng 3.11 thể hiện kết quả của thang đo Ý định mua. Ta thấy, hệ số Cronbach Alpha của thang đo này là 0,805, hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát đều đạt giá trị lớn hơn 0,3. Do vậy, các biến đo lƣờng thành phần này đều đạt yêu cầu và đƣợc sử dụng trong việc phân tích nhân tố khám phá EFA. Và đây là thang đo tốt, có tƣơng quan chặt chẽ với nhau để đo lƣờng cho ý định mua của ngƣời tiêu dùng. Thể hiện nhƣ bảng dƣới đây:
Bảng 3.11 Kết quả Cronb h’s Alph ủ th ng đo “Ý định mu ”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến Ý định mua (Cronbach’s Alpha = 0.805)
YD1 6.43 .563 0.580 0.805
YD2 6.41 .487 0.787 0.594
YD3 6.35 .509 0.605 0.787
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
3.3. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ (EFA)
Phƣơng pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau, nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối quan hệ giữa các biến với nhau. EFA dùng để rút gọn một tập k biến
quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Giá trị hội tụ và giá trị phân biệt cũng đƣợc đánh giá thông qua bƣớc phân tích EFA.
Trƣớc khi đi kiểm định giá trị của các thang đo bằng kiểm định EFA, tác giả kiểm tra xem dữ liệu có đầy đủ điều kiện để phân tích hay không bằng kiểm định KMO và kiểm định Barlett.
Hệ số (Kaiser – Meyer-Olklin) KMO là một chỉ số dùng để đánh giá sự phù hợp của phân tích nhân tố. Nó so sánh độ lớn của hệ số tƣơng quan giữa hai biến Xi và Xj với độ lớn của hệ số tƣơng quan riêng phần của chúng. Trị số KMO lớn (từ 0,5 đến 1) thì bộ dữ liệu sẽ phù hợp để phân tích nhân tố. Các giá trị của KMO và ý nghĩa: [0,9 – 1]: rất tốt, [0,8 – 0,9]: tốt, [0,7 – 0,8]: đƣợc, [0,6 – 0,7]: tạm đƣợc, [0,5 – 0,6]: xấu (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Kiểm định Barlett là kiểm định thống kê nhằm xem xét giả thuyết các biến không có tƣơng quan trong tổng thể. Điều kiện cần áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tƣơng quan với nhau.
Phép trích Principal Component Analysis với phép quay Varimax đƣợc sử dụng trong phân tích nhân tố thang đo các biến độc lập. Các biến có hệ số tải (Factor loading) nhỏ hơn 0,4 sẽ bị loại (vì kích thƣớc mẫu là 222), điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố) > 1 và tổng phƣơng sai trích lớn hơn 50% (Gerbing và Anderson, 1988).
3.3.1. Phân tích nhân tố khám phá lần 1 biến độc lập:
Sau khi tiến hành chạy EFA lần 1 của biến độc lập, tác giả thu đƣợc kết quả nhƣ sau:
Bảng 3.12: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett test lần 1 cho các biến độc lập
Hệ số KMO 0.730 Kiểm định Bartlett‟s Test Chi Bình Phƣơng 1585.974 Df 190 Sig. 0.000 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Kết quả từ bảng 3.12 cho thấy, giá trị KMO=0,730>0,5, kiểm định Bartlett có Chi-square= 1585.974, df=190 nên p(Chi-Square, df)=0,000<0,05 nên khẳng định dữ liệu là thích hợp để phân tích nhân tố.
Kết quả của ma trận thành phần sau khi xoay với tất cả các chỉ báo thỏa mãn điều kiện hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,4. Bảng 3.13 dƣới đây là ma trận xoay biến độc lập.
Bảng 3.13: Kết quả lần 1 ủ m trận thành phần s u khi xo y.
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố
1 2 3 4 5 GC1 .841 GC2 .789 GC3 .769 GC4 .738 HB2 .592 .588 CM1 .889 CM3 .750 CM2 .743 CM4 .717 CL1 .770 CL2 .756 CL3 .737 CL4 .725 SK2 .805 SK3 .790 SK1 .756 SK4 .645 HB3 .810 HB4 .781 HB1 .765 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Nhƣng từ bảng trên ta thấy biến quan sát HB2 “Tôi nghĩ rằng tôi rất am hiểu về yến sào” đo lƣờng cho cả 2 nhân tố GC (giá cả) và HB (hiểu biết), đồng thời chênh lệch giữa hai trọng số nhỏ hơn 0,3 nên loại biến quan sát này ra khỏi thang đo “Hiểu biết về sản phẩm”. Và sẽ tiến hành chạy là EFA với 19 chỉ báo còn lại.
3.3.2.Phân tích nhân tố khám phá lần 1 cho biến phụ thuộc:
Cho kết quả nhƣ sau:
Bảng 3.14: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett test lần 1 cho biến phụ thuộc.
Hệ số KMO 0.625
Kiểm định Bar`tlett Chi Bình Phƣơng 254.760
df 3
Sig. 0.000
Kết quả từ bảng trên, ta dễ dàng nhận thấy rằng, kết quả phân tích nhân tố khám phá của biến phụ thuộc với KMO = 0,625>0,5 và kiểm định Bartlett với p(Chi-Square, df)=0,000<0,05 nên có thể khẳng định dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố.
Bảng 3.15 Kết quả phân tí h nhân tố lần 1 ho biến phụ thuộ .
Biến quan sát
Eigenvalue Tổng phƣơng sai trích (%) YD1 2.174 72.645 YD2 YD3 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Từ bảng trên, ta thấy phân tích cũng đã rút trích từ 3 chỉ báo của biến phụ thuộc thành một nhân tố chính có Eigenvalues =2,174>1 và tổng phƣơng sai trích tích lũy là 72,465%>50% .
Ma trận thành phần đƣợc thể hiện nhƣ bảng 3.10 dƣới: Bảng 3.16 M trận thành phần ho biến phụ thuộ . Hệ sổ tải nhân tố YD2 0.921 YD3 0.822 YD1 0.806 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Kết quả EFA của biến phụ thuộc cho thấy 3 chỉ báo đƣợc tải vào một nhân tố. Tất cả các hệ số tải đều từ 0.806 trở lên đạt tiêu chuẩn đề ra và cho thấy các chỉ báo có quan hệ ý nghĩa với biến phụ thuộc. Vì vậy biến Ý định mua yến sào sẽ vẫn giữ lại cả 3 biến quan sát YD1, YD2, YD3 và đƣợc đƣa vào phân tích hồi quy ở bƣớc tiếp theo.
3.3.3. Phân tích EFA lần 2 cho các biến độc lập
Sau khi phân tích nhân tố lần 1 và loại biến HB2, 19 biến quan sát còn lại đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố lần 2. Kết quả phân tích nhân tố cho thấy có 5 nhóm đƣợc rút ra. Trong đó, các hệ số truyền tải đều lớn hơn 0,4. Kết quả kiểm định KMO - Bartlett test và kết quả phân tích nhân tố lần 2 cho các biến độc lập đƣợc trình bày lần lƣợt trong bảng 3.17 và 3.18
Bảng 3.17:Kết quả kiểm định KMO và Bartlett test lần 2 cho các biến độc lập.
Hệ số KMO 0.743
Kiểm định Bartlett Chi Bình Phƣơng 1359.523
df 171
Sig. .000
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Bảng 3.17 cho thấy kết quả kiểm định KMO và Bartlett có trị số KMO = 0,743 (nằm từ 0,5 đến 1) và giả thuyết H0 (các biến quan sát không đủ tƣơng quan để tiến hành phân tích nhân tố) bị bác bỏ với mức ý nghĩa 5% (sig. = 0,000 ). Nhƣ vậy, các điều kiện ban đầu đã đƣợc thỏa mãn để tiến hành phân tích nhân tố. Kết quả phân tích nhân tố đƣợc trình bày trong bảng sau:
Bảng 3.18 Kết quả phân tí h nhân tố lần 2 ho á biến độ lập.
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 3.778 19.886 19.886 3.778 19.886 19.886 2.673 14.070 14.070 2 2.597 13.669 33.555 2.597 13.669 33.555 2.463 12.961 27.030 3 2.276 11.978 45.533 2.276 11.978 45.533 2.451 12.902 39.933 4 1.704 8.966 54.499 1.704 8.966 54.499 2.334 12.285 52.218 5 1.520 8.002 62.502 1.520 8.002 62.502 1.954 10.284 62.502 6 .791 4.163 66.664 7 .741 3.900 70.565 8 .700 3.683 74.248 9 .634 3.337 77.585 10 .594 3.128 80.712 11 .577 3.035 83.748 12 .530 2.792 86.540 13 .484 2.547 89.087 14 .454 2.391 91.478 15 .438 2.306 93.785 16 .393 2.066 95.851 17 .335 1.766 97.616 18 .263 1.384 99.001 19 .190 .999 100.000 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Bảng 3.19 Kết quả lần 2 ủ m trận thành phần s u khi xo y. Biến quan sát Hệ số tải nhân tố Nhân tố 1 2 3 4 5 GC1 0.866 Cảm nhận giá cả GC4 0.781 GC2 0.769 GC3 0.763 CM1 0.888 Ảnh hƣởng chuẩn mực chủ quan CM3 0.755 CM2 0.742 CM4 0.718 CL1 0.761 Cảm nhận chất lƣợng CL3 0.757 CL2 0.747 CL4 0.730 SK2 0.806 Ý thức sức khỏe SK3 0.788 SK1 0.759 SK4 0.646 HB3 0.829 Hiểu biết về sản phẩm HB1 0.784 HB4 0.773 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS) Kết quả:
Kết quả từ bảng 3.18 cho thấy từ 19 biến quan sát rút ra 5 nhóm nhân tố. Tổng phƣơng sai trích giải thích đƣợc khi nhóm nhân tố đƣợc rút ra là 62.502% (>50%). Tức là 5 nhân tố này giải thích đƣợc 62.502% biến thiên của dữ liệu. Và giá trị hệ số Eigenvalues của 5 nhân tố đều lớn hơn 1.
Kết quả từ bảng 3.19 cho thấy, EFA cho sự quan tâm đến sức khỏe cho thấy 4 tiêu chí đo lƣờng sự quan tâm đến sức khỏe đƣợc tải vào một nhân tố.
Tất cả các hệ số tải đều từ 0.646 trở lên đạt tiêu chuẩn đề ra và cho thấy các biến quan sát có quan hệ ý nghĩa với nhân tố.
Kết quả từ bảng 3.19 cho thấy, EFA cho cảm nhận về chất lƣợng sản phẩm cho thấy 4 tiêu chí đo lƣờng nhận thức về chất lƣợng đƣợc tải vào một nhân tố. Các hệ số tải về nhân tố của từng biến quan sát là 0,761; 0,757; 0,747; 0,730 đã cho thấy chúng có quan hệ ý nghĩa với cảm nhận về chất lƣợng sản phẩm.
Kết quả từ bảng 3.19 cho thấy, EFA cho ảnh hƣởng của chuẩn mực chủ quan cho thấy 4 tiêu chí đo lƣờng sự quan tâm đến môi trƣờng đƣợc tải vào một nhân tố. Tất cả các hệ số tải đều từ 0,718 trở lên đạt tiêu chuẩn đề ra và cho thấy các biến quan sát có quan hệ ý nghĩa với nhân tố ảnh hƣởng của chuẩn mực chủ quan.
Kết quả từ bảng 3.19 cho thấy, EFA cho nhân tố hiểu biết về sản phẩm cho thấy 3 tiêu chí đo lƣờng hiểu biết về sản phẩm tải về một nhân tố. Hệ số tải là 0,829; 0,784; 0,773 chứng tỏ các tiêu chí đo lƣờng có quan hệ ý nghĩa với nhân tố hiểu biết về sản phẩm.
Kết quả từ bảng 3.19 cho thấy, EFA cho cảm nhận về giá cả cho thấy 4 chỉ báo đo lƣờng này tải về một nhân tố, với hệ số tải thấp nhất là 0,763, cao nhất là 0,866 chứng tỏ các tiêu chí đo lƣờng có quan hệ ý nghĩa với nhân tố cảm nhận về giá cả.
Kết luận:
Nhƣ vậy sau khi loại bỏ 1 biến quan sát HB2, thực hiện kiểm định nhân tố EFA lần 2 cho các biến độc lập, ta đƣợc kết quả nhƣ sau: Các nhân tố sự quan tâm đến sức khỏe, nhận thức về chất lƣợng, chuẩn mực chủ quan, hiểu biết về sản phẩm, cảm nhận về giá cả đều có tất cả các biến quan sát cùng tải về một nhân tố độc lập và có giá trị Factor loading đảm bảo yêu cầu (> 0.4).
Mức độ quan trọng của các yếu tố trong từng nhóm nhân tố đƣợc đánh giá thông qua hệ số tải (factor loading) của từng yếu tố trong kết quả phân tích nhân tố, trọng số càng lớn thì vai trò của yếu tố trong nhóm càng quan trọng. Theo đó, một số yếu tố tiêu biểu có mức độ quan trọng nhất trong từng nhóm là”GC1-Yến sào có giá cao” (0,866) trong nhóm “cảm nhận về giá cả sản phẩm”. “CM1-Những ngƣời thân của tôi khuyên tôi nên dùng yến sào” (0,888) trong nhóm “ảnh hƣởng của chuẩn mực chủ quan”. “CL1-Tôi quan tâm đến chất lƣợng sản phẩm khi tiêu dùng yến sào” (0,761) trong nhóm “cảm nhận về chất lƣợng sản phẩm”, “SK2- Tôi luôn tìm những thực phẩm ngon bổ tốt cho sức khỏe để sử dụng” (0,806) trong nhóm “sự quan tâm đến sức khỏe”. “HB3-Tôi biết đến yến sào từ khá lâu” (0,829) trong nhóm “hiểu biết về sản phẩm”.
3.4. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU – GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU- THANG ĐO SAU KHI PHÂN TÍCH EFA THANG ĐO SAU KHI PHÂN TÍCH EFA
Dựa trên kết quả kiểm định sơ bộ (phân tích nhân tố, Cronbach Alpha). Giả thuyết nghiên cứu ban đầu gồm 5 biến độc lập (20 biến quan sát) và 1 biến phụ thuộc (3 biến quan sát). Sau khi kiểm định sơ bộ thang đo, Mô hình vẫn giữ 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc. Tuy nhiên, biến quan sát HB2 “Tôi nghĩ rằng tôi rất am hiểu về yến sào” bị loại khỏi thang đo “Hiểu biết về sản phẩm” khi phân tích nhân tố khám phá.
Thang đo trong nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố đƣợc trình bày nhƣ bảng 3.20 sau:
Bảng 3.20: Th ng đo hiệu hỉnh s u khi phân tí h nhân tố khám phá EFA
Các thang đo Mã hóa
Sự quan tâm đến sức khỏe
1. Tôi nghĩ là mình rất quan tâm đến sức khỏe SK1
3. Tôi nghĩ sức khỏe rất quan trọng cho cuộc sống SK3
4. Tôi nghĩ cần phải biết cách ăn uống lành mạnh SK4
Hiểu biết về sản phẩm
1. Yến sào rất tốt cho ngƣời bệnh và cho cả ngƣời khỏe HB1
2. Yến sào đắt đỏ vì công dụng và tính khan hiếm của nó HB3
3. Tôi biết đến yến sào từ khá lâu HB4