Ý nghĩa/Mục đích:
“Phân tích khám phá nhân tố (EFA – Exploratory Factor Analysis) là một phương pháp phân tích thống kê được sử dụng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập hợp biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chưa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu.” - (Hair & ctg, 1998)
Các bước thực hiện꞉
16
- Analyze → Dimension Reduction → Factor
- Tiếp theo, chọn tất cả các biến đưa vào (trừ biến đã bị loại và thông tin cá nhân)
Hình 2.4: Phân tích EFA
- Descriptives: Chọn mục Initial Solution và mục KMO and Barlett’s test of sphericity → Continue
- Rotation: Tích chọn phép quay Varimax → Continue
- Options: Tích vào 2 mục: Sorted by size và Suppress small coefficients. Tại mục này sẽ có hàng Absolute value below, kích thước mẫu file dữ liệu là 200 nên tác giả sẽ nhập vào 0.5 → Continue => OK
Đọc kết quả
Bảng 2.7: Bảng kết quả phân tích nhân tố khám phá lần 1
Rotated Component Matrixa
TRU2 PEU1 PEU2 TRU1 BI3 SI3 BI2 SI4 BI4 BI1 TRU4 PU2
4 18 download by : skknchat@gmail.com SI1 PU3 SI2 PU4 .871 .871 .840 .840
Xét biến nhân tố TRU4: 0.540 – 0.518 = 0.022 < 0.3 => loại TRU4. Xét biến nhân tố PU2: 0.540 – 0.518 = 0.022 < 0.3 => loại PU2. Xét biến nhân tố PEU3: không nằm trên bất kỳ cột nào => loại PEU3. Sau khi loại bỏ 3 biến TRU4, PU2, PEU3, ta phân tích nhân tố EFA lần 2, thu được kết quả:
Bảng 2.8: Bảng kết quả phân tích nhân tố khám phá lần 2
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 TRU2 .744 PEU1 .687 PEU2 .654 TRU1 .642 SI4 .633 BI3 .629 19 download by : skknchat@gmail.com BI2 SI3 BI4 BI1 PU1 SI1 PU3
PU4 .625 .621 .591 .561 .813 .813 .721 .721 .890 .890
Đọc bảng Rotated Component Matrix có 16 biến được chia thành 3 nhân tố sau:
Nhân tố 1: gồm 10 biến quan sát, trong đó, được đo lường bởi 2 biến trong thành phần niềm tin (TRU), 2 biến trong thành phần nhận thức dễ sử dụng (PEU), 2 biến trong thành phần ảnh hưởng xã hội (SI) và 4 biến trong thành phần ý định sử dụng (BI). Do số lượng biến (BI) chiếm nhiều nhất, nên ta có thể xác định nhân tố 1 này được sử dụng để đo lường ý định sử dụng ví điện tử Momo của khách hàng, nhân tố 1 này sẽ được đặt tên là: Ý định sử dụng, ký hiệu là BI.
Nhân tố 2: gồm có 4 biến quan sát, trong đó, được đo lường bởi 2 biến
trong thành phần nhận thức hữu ích (PU), 1 biến trong thành phần niềm tin (TRU) và 1 biến trong thành phần ảnh hưởng xã hội (SI). Do số lượng biến (PU) chiếm nhiều nhất, nên ta có thể xác định nhân tố 2 này được sử dụng để đo lường nhận thức hữu ích của khách hàng đối với ví điện tử Momo, nhân tố 2 này sẽ được đặt tên là: Nhận thức hữu ích, ký hiệu là PU.
Nhân tố 3: gồm có 2 biến quan sát, trong đó, được đo lường bởi 1 biến
trong thành phần ảnh hưởng xã hội (SI) và 1 biến trong thành phần nhận thức hữu ích (PU). Do số lượng các biến bằng nhau và biến nhận thức hữu ích đã có ở trên, nên ta có thể xác định nhân tố 3 này được sử dụng để đo lường ảnh hưởng xã hội của ví điện tử Momo đến khách hàng, nhân tố 3 này được đặt tên là: Ảnh hưởng xã hội, ký hiệu là SI.