CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
2.2. Kết quả nghiên cứu
2.2.4.2. Phân tích nhân tố khám khá EFA biến độc lập
Trong nghiên cứu này, khi phân tích nhân tố khám phá EFA đề tài sử dụng
phương pháp phân tích các nhân tố chính (Principal Components) với số nhân tố
(Number of Factor) được xác định từ trước là 5 theo mơ hình nghiên cứu đềxuất. Mục
đích sử dụng phương pháp này là để rút gọn dữ liệu, hạn chế vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tốtrong việc phân tích mơ hình hồi quy tiếp theo.
Phương pháp xoay nhân tố được chọn là Varimax procedure: xoay nguyên gốc cả
nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố nhằm tăng
cường khả năng giải thích nhân tố. Những biến nào có hệsốtải nhân tố< 0.5 sẽbị loại khỏi mơ hình nghiên cứu, chỉ những biến nào có hệsốtải nhân tố > 0.5 mới được đưa vào các phân tích tiếp theo.
Ởnghiên cứu này, hệsốtải nhân tố(Factor Loading) phải thỏa mãn điều kiện lớn hơn hoặc bằng 0.5. Theo Hair & ctg (1998), Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo
mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor Loading > 0.3 được xem là mức tối thiểu và
được khuyên dùng nếu cỡ mẫu lớn 350. Factor Loading > 0.4 được xem là quan trọng,
Factor Loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn, và nghiên cứu này chọn giá trị
Factor Loading > 0.5 với cỡ mẫu là 120.
Bảng 2. 10: Rút trích nhân tốbiến độc lậpBiến quan sát Biến quan sát Nhóm nhân tố 1 2 3 4 5 CHAMSOC1 0.906 CHAMSOC2 0.902 CHAMSOC3 0.844 CHAMSOC4 0.728 GIACA2 0.860 GIACA1 0.812 GIACA4 0.771 GIACA3 0.692 THUONGHIEU3 0.866 THUONGHIEU1 0.716 THUONGHIEU2 0.706 THUONGHIEU4 0.618 CHUQUAN4 0.781 CHUQUAN1 0.648 CHUQUAN2 0.638 CHUQUAN3 0.608 CHATLUONG2 0.788 CHATLUONG1 0.759 CHATLUONG3 0.668 HệsốEigenvalue 5.601 3.017 1.645 1.364 1.147
Phương sai tiến lũy tiến(%) 29.481 45.359 54.016 61.197 67.236 Trường Đại học Kinh tế Huế
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020)
Thực hiện phân tích nhân tố lần đầu tiên, đưa 19 biến quan sát trong 5 biến độc lập ảnh hưởng đến quyết định mua của khách hàng vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 5 nhân tố được tạo ra.
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, số biến quan sát vẫn là 19, được rút trích lại cịn 5 nhân tố. Khơng có biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) bé hơn 0.5 nên không loại bỏbiến, đề tài tiếp tục tiến hành
các bước phân tích tiếp theo.
Kết quả phân tích nhân tố được chấp nhận khi Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria) > 50% và giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 (theo Gerbing & Anderson, 1998). Dựa vào kết quảtrên, tổng phương saitrích là 67.236% > 50% do đó phân tích nhân tốlà phụhợp.
Đặt tên cho các nhóm nhân tố:
- Nhân tố (Factor 1) gồm 4 biến quan sát: THUONGHIEU1, THUONGHIEU2, THUONGHIEU3, THUONGHIEU4. Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “ Thương hiệu”.
- Nhân tố 2 (Factor2) gồm 4 biến quan sát: GIACA1, GIACA2, GIACA3, GIACA4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là“Giá cả”.
- Nhân tố 3 (Factor 3) gồm 3 biến quan sát: CHATLUONG1, CHATLUONG2, CHATLUONG3. Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Chất lượng sản
phẩm”.
- Nhân tố 4 (Factor 4) gồm 4 biến quan sát: CHAMSOC1, CHAMSOC2, CHAMSOC3, CHAMSOC4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là“Chăm sóc khách hàng”.
- Nhân tố 5 (Factor 5) gồm 4 biến quan sát: CHUQUAN1, CHUQUAN2, CHUQUAN3, CHUQUAN4. Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Chuẩn
chủ quan”.