Thực hiện phân tích tương tự như cách phân tích nhân tố khám phá cho biến độc lập. Ta đưa các biến phụ thuộc là YDSD1, YDSD2 vào để phân tích, thu được kết quả như sau:
STT 1 2
Phương sai trích (%)
Hình 43. Bảng Kết quả phân tích EFA cho các biến phụ thuộc
Kết quả phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc cho thấy có 2 biến quan sát được nhóm thành 1 nhân tố. Các biến có trọng số tải nhân tố (Factor loading) đều lớn hơn 0,5 nên các biến quan sát đều quan trọng trong nhân tố biến phụ thuộc, chúng có ý nghĩa thiết thực. Hệ số KMO = 0.531 > 0.5 nên phân tích EFA phù hợp với dữ liệu. Kiểm định Bartlett’s test có mức ý nghĩa 0.000 < 0.05, do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Giá trị Eigenvalue = 1.730 > 1 đạt yêu cầu. Phương sai trích được bằng 86.499%, cho biết nhân tố biến phụ thuộc giải thích được 86.499% biến thiên của dữ liêu nghiên cứu.
Tóm tắt kết quả phân tích nhân tố (EFA):
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu đều đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt chấp nhận được, phân tích EFA là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu… Như vậy, từ 4 nhân tố của mô hình nghiên cứu đề xuất ban đầu, còn 3 nhân tố với 11 biến quan sát của nhân tố độc lập và 2 biến quan sát của nhân tố phụ thuộc. Do đó, mô hình nghiên cứu đã đề xuất cần được hiệu chỉnh.
Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh: Mô hình nghiên cứu sử dụng 3 nhân tố từ các nhân tố trong mô hình đề xuất ban đầu: (1) Điều kiện thuận lợi, (2) Kì vọng, (3) Ảnh hưởng xã hội. Điều kiện thuận lợi Ý định sử dụng zom Kì vọng ảnh hưởng xã hội Hình 44. Mô hình hiệu chỉnh
Các giả thuyết trong mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh được trình bày trong bảng dưới: Giả thuyết
H1
H2 H3
của sinh viên
Hình 45. Bảng các giả thuyết mới