Sau khi kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các thành phần của thang đo, nghiên cứu tiếp tục thực hiện phân tích EFA đối với các thang đo. Mục đích của kỹ thuật phân tích EFA là nhằm xác định các nhân tố nào thực sự đại diện cho các biến quan sát trong các thang đo. Các nhân tố đại diện mới cho 20 biến quan sát không tính đến 3 biến quan sát thuộc thang đo Quyết định của khách hàng) có được từ kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA có thể khác so với mô hình nghiên cứu đã được đề xuất. Việc phân tích EFA được thực hiện qua các kiểm định:
Phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập
Bảng 4.3: Kết quả phân tích EFA cho các khái niệm đo lường Nhân tố 1 2 3 4 5 VT6 .854 VT5 .835 VT4 .796 VT2 .790 VT1 .760 VT3 .742
TC5 .868 TC1 .828 TC2 .819 TC3 .798 TC4 .777 KT2 .919 KT3 .913 KT1 .857 TT2 .875 TT3 .866 TT1 .834 MK1 .846 MK2 .750 MK3 .739 Hệ số KMO 0.826 Sig. 0.000 Eigenvalue 1.455 Phương sai trích 71.88%
Nguồn từ tính toán thông qua SPSS
Theo kết quả Bảng 4.3 thì ta có thể kết luận hệ số KMO = 0.826 thỏa mãn điều kiện 0,5 < KMO < 1, cho thấy phân tích EFA là thích hợp cho dữ liệu thực tế. Kết quả kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa Sig. nhỏ hơn 0.05 cho thấy các biến quan
sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện. Phân tích nhân tố khám phá EFA trích ra được 5 nhân tố đại diện cho 20 biến quan sát với tiêu chuẩn Eigenvalues là 1.455 lớn hơn 1. Bảng phương sai tích lũy cho thấy giá trị phương sai trích là 71.88%. Điều này có nghĩa là các nhân tố đại diện giải thích được 71.88% mức độ biến động của 20 biến quan sát trong các thang đo. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA trích ra được 5 nhân tố đại diện cho 20 biến quan sát trong các thang đo. Các nhân tố và các biến quan sát trong từng nhân tố cụ thể được trình bày trong bảng ma trận xoay nhân tố. Bảng 4.3 cho thấy, các biến quan sát trong mỗi nhân tố đều thỏa mãn yêu cầu có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.55 như vậy, 5 nhân tố cụ thể như sau:
Nhân tố 1: Bao gồm các biến quan sát TC1; TC2; TC3; TC4; TC5. Đặt tên cho
nhân tố này là TC đại diện cho nhân tố Tài chính.
Nhân tố 2: Bao gồm các biến quan sát TT1; TT2; TT3. Đặt tên cho nhân tố này
là TT đại diện cho nhân tố Thuộc tính nhà.
Nhân tố 3: Bao gồm các biến quan sát VT1; VT2; VT3; VT4; VT6. Đặt tên cho
nhân tố này là VT đại diện cho nhân tố Vị trí nhà ở.
Nhân tố 4: Bao gồm các biến quan sát MK1; MK2; MK3. Đặt tên cho nhân tố
này là MK đại diện cho nhân tố Hoạt động truyền thông.
Nhân tố 5: Bao gồm các biến quan sát KT1; KT2; KT3. Đặt tên cho nhân tố này
Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
Bảng 4.4: Kiểm định KMO và Bartlett cho biến phụ thuộc
Kiểm định Kaiser-Meyer-Olkin 0.713
Kiểm định Bartlett
Approx. Chi-Square 409.883
Df 3
Sig. .000
Nguồn từ tính toán thông qua SPSS
Hệ số KMO = 0.713 thỏa mãn điều kiện 0.5 < KMO < 1, cho thấy phân tích EFA là thích hợp cho dữ liệu thực tế. Bảng 4.4 cho kết quả kiểm định Bartlett có hệ số Sig. nhỏ hơn 0.05 cho thấy các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.
Bảng 4.5: Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với các nhân tố đại diện của biến phụ thuộc
Nhân tố
Chỉ tiêu Eigenvalues Tổng bình phương hệ số tải trích được Tổng cộng Phương sai Phương
sai tích lũy
Tổng cộng Phương sai Phương sai tích lũy
1 2.217 73.889 73.889 2.217 73.889 73.889
2 .442 14.738 88.627
3 .341 11.373 100.000
Nguồn từ tính toán thông qua SPSS
Bảng 4.5 cho thấy phân tích nhân tố khám phá EFA trích ra được 1 nhân tố đại diện cho 3 biến quan sát trong thang đo Quyết định của khách hàng mua căn hộ với tiêu chuẩn Eigenvalues là 2.217 lớn hơn 1. Cột phương sai tích lũy trong Bảng
diện cho quyết định của khách hàng giải thích được 73.889% mức độ biến động của 3 biến quan sát trong các thang đo. Nhân tố đại diện cho Quyết định của khách hàng mua nhà ở bao gồm 3 biến quan sát QD1; QD2; QD3. Đặt tên cho nhân tố này là QD. Nhân tố QD được tác giả tính toán thông qua phần mềm SPSS 22.0 bằng cách hồi quy các biến số quan sát thành phần.
4.2.3. Phân tích tương quan
Bảng 4.6: Bảng ma trận hệ số tương quan QD TC TT VT MK KT QD Hệ số tương quan 1 .546** .371** .450** .352** .492** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 377 377 377 377 377 377 TC Hệ số tương quan .546** 1 .254** .247** .114* .364** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .027 .000 N 377 377 377 377 377 377 TT Hệ số tương quan .371** .254** 1 .052 .090 .272** Sig. (2-tailed) .000 .000 .316 .080 .000 N 377 377 377 377 377 377 VT Hệ số tương quan .450** .247** .052 1 .211** .241** Sig. (2-tailed) .000 .000 .316 .000 .000 N 377 377 377 377 377 377 MK Hệ số tương quan .352** .114* .090 .211** 1 .139** Sig. (2-tailed) .000 .027 .080 .000 .007 N 377 377 377 377 377 377
KT
Hệ số tương quan .492** .364** .272** .241** .139** 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .007
N 377 377 377 377 377 377
*tương ứng với mức ý nghĩa 5%; ** tương ứng với mức ý nghĩa 1%
Nguồn từ tính toán thông qua SPSS
Ma trận hệ số tương quan tại bảng 4.6 cho thấy mối tương quan riêng giữa các cặp biến trong mô hình. Kết quả cho thấy các biến độc lập trong mô hình TC; TT; VT; MK; KT đều có tương quan có ý nghĩa thống kê với biến phụ thuộc QD. Các biến độc lập TC; TT; VT; MK; KT có mối tương quan dương tại mức ý nghĩa 1% và 5% với biến phụ thuộc QD. Như vậy, nhân tố Tài chính; Thuộc tính nhà; Vị trí nhà ở; Hoạt động truyền thông; Kiến trúc nhà có tương quan với Quyết định của khách hàng mua căn hộ.