2 .7 Thực trạng tiêu dùng thực phẩm hữu cơ tại siêu thị Quế Lâm
2.2.9. Phân tích nhân tố khám phá
Phân tích nhân tố khám phá được sử dụng để rút gọn và tóm tắt các biến nghiên cứu thành các khái niệm. Thông qua phân tích phân tích nhân tố nhằm xác định mối quan hệcủa nhiều biến được xác định và tìm ra nhân tố đại diện cho các biến quan sát. Phân tích nhân tốkhám phá cần dựa vào tiêu chuẩn cụthểvà tin cậy.
Dưới đây là một sốchỉ tiêu khi phân tích nhân tốkhám phá:
-Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO phải đạt giá trị 0.5 trở lên (0.5 ≤ KMO ≤ 1) là điều kiện đủ đểphân tích nhân tốlà phù hợp. Nếu trị sốnày nhỏ hơn 0.5, thì phân tích nhân tốcó khả năng không thích hợp với tập dữliệu nghiên cứu.
-Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) dùng để xem xét các biến quan sát trong nhân tố có tương quan với nhau hay không. Chúng ta cần lưu ý, điều kiện cần đểáp dụng phân tích nhân tố là các biến quan sát phản ánh những khía cạnh khác nhau của cùng một nhân tốphải có mối tương quan với nhau. Điểm này liên quan
đến giá trị hội tụ trong phân tích EFA được nhắc ở trên. Do đó, nếu kiểm định cho thấy không có ý nghĩa thống kê thì không nên áp dụng phân tích nhân tốcho các biến
đang xem xét. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (sig Bartlett’s Test < 0.05),
chứng tỏcác biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố.
-Trị số Eigenvaluelà một tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue ≥
1 mới được giữlại trong mô hình phân tích .
-Tổng phương sai trích (Total Variance Explained)≥ 50% cho thấy mô hình EFA là phù hợp. Coi biến thiên là 100% thì trị số này thểhiện các nhân tố được trích côđọng được bao nhiêu % và bịthất thoát bao nhiêu % của các biến quan sát.
-Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) hay còn gọi là trọng sốnhân tố, giá trị này biểu thị mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố. Hệsốtải nhân tốcàng cao, nghĩa là tương quan giữa biến quan sát đó với nhân tốcàng lớn và ngược lại.
Trong lần phân tích nhân tố đầu tiên, ta thấy biến quan sát “Thực phẩm hữu cơ có giá đắt hơn so với thực phẩm thường”, “Nhìn chung, tôi có sự trải nghiệm và ấn tượng tốt về thực phẩm hữu cơ”, “Tôi chọn thực phẩm hữu cơ vì là thực phẩm có chất lượng cao so với thực phẩm thông thường” … lần lượt kí hiệu (KTTD6, KTTD3, MQTCL1, MQTCL2) có hệ số tải < 0.5 nên đã loại 4 biến đó ra ra khỏi mô hình và tiến hành phân tích nhân tốkhám phá lần hai.
Tiếp tục với việc loại bỏcác biến không phù hợp theo tiêu chí loại biến là biến có hệsốtải thấp nhất trong các lần chạy EFA tiếp theo. Để có được kết quảcuối cùng, đề
tài nàyđã phải tiến hành 5 lần chạy EFA, với việc loại bỏ lần lượt thêm 4 biến không phù hợp. Kết quảcụthểcủa 5 lần chạy EFA được tổng hợp kết quả được tóm tắt trong bảng sau: Bảng 2.22: Bảng tóm tắt 5 lần rút trích nhân tố Phân tích nhân tố (Lần) Hệ số KMO Số nhân tố rút trích được Phương sai trích (>50%) Biến bị loại 1 0.877 6 58.369 KTTD6, KTTD3 KTTD2,MQTCL1, MQTCL2 2 0.848 6 62. 693 MQTMT3, MQTCL4 3 0.83 5 60. 510 MQTMT4 4 0.831 5 61.349 YTSK3 5 0.825 5 63.127
(Nguồn: tổng hợp từ điều tra trên SPSS 2018)
Sau khi thực hiện 5 lần phân tích nhân tố để loại bỏ các biến quan sát không phù hợp, chúng ta có bảng phân tích nhân tố lần5như sau:
Bảng 2.23: Kiểm định KMO and hệ số Bartlett's
HệsốKMO 0.825
Kiểm định Bartlett's Approx. Chi-Square 1047.884
Df 136
Sig. 0.000
(Nguồn: tổng hợp từ điều tra trên SPSS 2018)
Bảng 2.24: Tổng phương sai trích
Compone
nt
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadingsa Total % of Varian ce Cumula tive % Total % of Varian ce Cumul ative % Total 1 4.924 28.962 28.962 4.924 28.962 28.962 3.654 2 2.147 12.628 41.590 2.147 12.628 41.590 3.087 3 1.486 8.744 50.334 1.486 8.744 50.334 3.209 4 1.169 6.874 57.207 1.169 6.874 57.207 2.583 5 1.006 5.919 63.127 1.006 5.919 63.127 1.849 6 .851 5.003 68.130 7 .713 4.196 72.325 8 .678 3.989 76.315 9 .634 3.732 80.046 10 .550 3.233 83.279 11 .502 2.951 86.231 12 .460 2.707 88.938 13 .454 2.670 91.607 14 .423 2.488 94.096 15 .377 2.216 96.312 16 .337 1.985 98.297 17 .290 1.703 100.000
(Nguồn: tổng hợp từ điều tra trên SPSS 2018)
Bảng 2.25: Pattern Matrixa Component 1 2 3 4 5 TD5 0.851 TD1 0.772 TD2 0.759 TD3 0.699 TD4 0.678 MQTCL3 0.724 UHPT3 0.709 UHPT1 0.708 UHPT2 0.686 YTSK1 0.803 YTSK4 0.765 YTSK2 0.713 YTSK5 0.689 KTTD5 0.862 KTTD4 0.856 MQTMT1 0.857 MQTMT2 0.632
(Nguồn: tổng hợp từ điều tra trên SPSS 2018)
Ở bảng 2.23 ta thấy hệ số KMO là 0.825 nằm trong khoảng (0.5 ≤ KMO ≤ 1) điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê
vì (sig Bartlett’s Test < 0.05), điều này chứng tỏcác biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố.
Qua bảng 2.24 thì ta thấy có năm nhóm nhân tốnào có trị sốEigenvalue≥ 1nên
được được giữlại trong mô hình phân tích.
Qua bảng 2.25 thì ta thấy hệsốtải nhân tố(Factor Loading) hay còn gọi là trọng sốnhân tố đều lớn hơn 0.5 nên có mối quan hệ tương giữa biến quan sát với nhân tố.
Sau khi phân tích nhân tố xong ta được nhóm các nhân tố ởbảng như sau:
Bảng 2.26: Phân tích nhân tố khám phá
Nhóm nhân tố Kí hiệu
tên biến Hệ số tải Thái độ của người tiêu dùng
Tôi thích dùng thực phẩm hữu cơ vì nó rất tốt THAIDO5 0.851 Tôi nghĩ việc mua thực phẩm hữu cơ là một điều tốt THAIDO1 0.772 Tôi nghĩ việc mua thực phẩm hữu cơ là rất quan trọng THAIDO2 0.759 Tôi nghĩ thực phẩm hữu cơ là sự lựa chọn khôn ngoan THAIDO3 0.699
Tôi tin tưởng vào nguồn gốc xuất xứ của thực phẩm hữu cơ THAIDO4 0.689 Tôi thấy các loại thực phẩm hữu cơ đều ăn rất ngon MQTCL3 0.724
Ủng hộphát triển thực phẩm hữu cơ
Cần mở rộng hệthống phân phối thực phẩm hữu cơ đểtất cảmọi người trên địa bàn có thểmua một cách dểdàng
UHPT3 0.709
Tôi mong muốn nhiều người sẻ biết đến lợi ích mà sản
phẩm hữu cơ mang lại
UHPT1 0.708
Cần nâng cao hiểu biết của người tiêu dùng vềthực phẩm hữu cơ
UHPT2 0.686
Ý thức về sức khỏe
Lượng chất dinh dưỡng trong thực phẩm hữu cơ cao hơn
so với thực phẩm thường
YTSK1 0.803
Tôi thường chọn những thực phẩm tươi ngon có thời hạn
sử dụng ngắn
YTSK4 0.765
Thực phẩm hữu cơ không chứa vi sinh vật gây bệnh YTSK2 0.713 Thực phẩm hữu cơ rất tốtcho sức khỏe của cả gia đình tôi YTSK5 0.657
Kiến thức của người tiêu dùng
Thực phẩm hữu cơ là thực phẩm không sử dụng phân
bón, thuốc trừ sâu
KTTD5 0.862
Kiến thức về thực phẩm hữu cơ của tôi dựa vào những
lần tôi đọc báo trên những trang nói về thực phẩm hữu cơ
KTTD4 0.856
Mối quan tâm về chất lượng
Tôi rất quan tâm đến môi trường MQTMT1 0.857 Vấn đề môi trường là yếu tố quan trọng trong việc lựa
chọn thực phẩm của tôi
MQTMT2 0.632
(Nguồn: tổng hợp từ điều tra trên SPSS 2018)
Sau khi phân tích nhân tố lần 5 thì ta được bảng 2.26, trong bảng này thì có 2 nhóm nhân tốbị xáo trộn lại với nhau đó là MQTCL3 và UHPT1, UHPT2,UHPT 3, vì
MQTCL3 là “Tôi thấy các loại sản phẩm hữu cơ đều ăn rất ngon” khi mà người tiêu
dùng đánh giá là thực phẩm hữu cơ ăn ngon đó là một hướng khen ngợi rất có lợi cho những cơ sở đang kinh doanh vềthực phẩm hữu cơ, là sựngầmủng hộcủa người tiêu dùng vềthực phẩm hữu cơ, nếu như ăn ngon thì người tiêu dùng sẻ tiếp tục mua sau từng đợt thì họ sẻ chuyển sang giai đoạn ủng hộ bằng hành động đó là việc người tiêu dùng sẻgiới thiệu bạn bè người thân trong gia đìnhđến mua thực phẩm hữu cơ. Vì vậy
nên MQTCL3 được đổi tên chung thành nhóm ủng hộ phát triển. Vậy nên giả thuyết
đề ra ban đầuởmục 1.1.4.2 nên giảthuyết H1c và H2c không còn tồn tại.