6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.3. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA
3.3.1. Thang đo gắn kết sản phẩm
- Kiểm định Bartlett và đo lƣờng sự thích hợp của dữ liệu (MSA):
Kết quả phân tích cho thấy giá trị KMO = 0.699 > 0.5, kiểm định Bartlett có chi-square = 1.942E3, df = 120 nên p (chi-square, df) = 0.000 < 0.05 (Bảng 3.8).
Bảng 3.8. Bảng giá trị KMO and Bartlett's Test khi phân tích EFA lần đầu đối với biến gắn kết sản phẩm
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .699 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1.942E3
Df 120
Sig. .000
Tuy nhiên trong bảng Rotated Component Matrix có chỉ báo RR1, CQ3, QT3 có giá trị nhỏ hơn 0.5 (Xem phụ lục 11). Vì vậy, tác giả thực hiện bỏ lần lƣợt chỉ báo có giá trị trên đƣờng chéo nhỏ hơn 0.5, giá trị nhỏ hơn thì
bỏ trƣớc. Các chỉ báo bị loại khỏi mô hình sau khi phân tích khám phá EFA là: RR1, CQ3 và QT3 (Bảng 3.9). 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 0.5 và không xảy ra hiện tƣợng cross-loading.
Bảng 3.9. Bảng tổng hợp giá trị Rotated Component Matrixa
và Total Variance Explained khi phân tích EFA lần cuối đối với biến gắn kết sản phẩm
Component 1 2 3 4 5 VT2 .946 VT3 .945 VT1 .918 CQ4 .913 CQ1 .913 CQ2 .903 BT3 .925 BT2 .872 BT1 .866 RR2 .937 RR3 .931 QT1 .925 QT2 .922 Eigenvalue 3.263 2.973 2.065 1.619 1.335 % of Variance 25.097 22.869 15.881 12.453 10.269 Cumulative % 25.097 47.966 63.847 76.300 86.569
Kết quả phân tích EFA lần cuối cho thấy có thể rút trích từ 16 chỉ báo thành 5 nhân tố có giá trị riêng eigenvalue ≥ 1 với phƣơng sai trích tích lũy bằng 86.569% ≥ 60%.
Đặt tên các biến:
- Nhân tố 1: Gồm VT1, VT2, VT3 => Đƣợc đặt tên là biến “Sự vui thích”.
- Nhân tố 2: CQ1, CQ2, CQ4 => Đƣợc đặt tên là biến “Khả năng chủ quan của việc ra quyết định sai”.
- Nhân tố 3: Gồm BT1, BT2, BT3 => Đƣợc đặt tên là biến “Giá trị biểu tƣợng” .
- Nhân tố 4: RR2, RR3 => Đƣợc đặt tên là biến “Rủi ro trong việc ra quyết định sai”.
- Nhân tố 5: QT1, QT2 => Đƣợc đặt tên là biến “Sự quan tâm”.
Kết quả phân tích EFA lần cuối cũng cho thấy giá trị KMO = 0.695 > 0.5, kiểm định Bartlett có chi-square = 1.833E3, df = 78 nên p (chi-square, df) = 0.000 < 0.05 (Bảng 3.10).
Bảng 3.10. Bảng giá trị KMO and Bartlett's Test khi phân tích EFA lần cuối đối với biến gắn kết sản phẩm
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .695 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1.833E3
Df 78
Sig. .000
Đồng thời, đo lƣờng sự tƣơng thích của dữ liệu (MSA) với tất cả giá trị trên đƣờng chéo đều lớn hơn 0.5 nên khẳng định dữ liệu là thích hợp để phân tích nhân tố.
3.3.2. Thang đo lòng trung thành thƣơng hiệu
Tác giả thực hiện tƣơng tự với các chỉ báo của biến lòng trung thành thƣơng hiệu. Sau khi loại bỏ 4 chỉ báo: HV6, HV1, NT1 và CX2 không thỏa mãn điều kiện do có hệ số tải nhân tố hoặc cross – loading nhỏ hơn 0.5, kết quả cuối cùng nhƣ sau (Kết quả lần đầu ở phụ lục 12):
Bảng 3.11. Bảng giá trị KMO and Bartlett's Test khi phân tích EFA lần cuối đối với biến lòng trung thành thƣơng hiệu
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .965 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2.276E3
Df 66
Sig. .000
Bảng 3.12. Bảng tổng hợp giá trị Rotated Component Matrixa
và Total Variance Explained khi phân tích EFA lần cuối đối với biến lòng trung
thành thƣơng hiệu Component 1 CX7 .900 HV5 .873 CX5 .871 HV4 .860 CX1 .846 CX4 .833 NT3 .830 CX6 .819 HV3 .816 HV2 .811 CX3 .786 NT2 .734 Eigenvalue 8.320 % of Variance 69.332 Cumulative % 69.332
Kết quả phân tích nhân tố khám phá với KMO = 0.965 > 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.
Phân tích cũng đã rút trích từ 16 chỉ báo thành 1 nhân tố có eigenvalue ≥ 1 và tổng phƣơng sai trích tích lũy là 69.332% ≥ 60% với tất cả hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.4.
Nhƣ vậy mô hình nghiên cứu đã đề xuất sau khi phân tích EFA không thay đổi.