6. Cấu trúc của luận văn
3.2.2.Phân tích nhân tố khám phá EFA cho nghiên cứu định lƣợng
Sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha để kiểm tra độ tin cậy của thang đo để loại bỏ đi các biến không đảm bảo độ tin cậy cao, việc phân tích nhân tố khám phá EFA đƣợc sử dụng để kiểm tra độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần trong mô hình nghiên cứu. Phƣơng pháp rút trích đƣợc chọn để phân tích nhân tố là phƣơng pháp Principal Component Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức đƣợc sử dụng phổ biến nhất. (Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J, 2000)
Khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhà nghiên cứu thƣờng quan tâm đến một số tiêu chuẩn:
- Trị số KMO ≥ 0,5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett căn cứ trên giá trị Sig < 0,05.
KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0,5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Kiểm định Bartlett là một đại lƣợng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tƣơng quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05) thì các biến quan sát có mối tƣơng quan với nhau trong tổng thể.
- Đại lượng Eigenvalue > 1
Đại lƣợng Eigenvalue đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố. Chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới đƣợc giữ lại trong mô hình phân tích.(Gerbing & Anderson, 1988)
- Tổng phương sai trích ≥ 50%
Tổng phƣơng sai trích là phần trăm phƣơng sai toàn bộ đƣợc giải thích bởi từng nhân tố. Nếu coi biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố cô đọng đƣợc bao nhiêu phần trăm và bị thất thoát bao nhiêu %. Tổng phƣơng sai trích tối thiểu phải bằng 50% thì phân tích nhân tố đƣợc xem là phù hợp.(Gerbing & Anderson, 1988)
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0,5. Nếu biến quan sát này có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại.
Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của phân tích nhân tố khám phá. Factor loading > 0,3 đƣợc xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading > 0,4 đƣợc xem là quan trọng và Factor loading > 0,5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. (Hair & ctg, 1998)
a. Phân tích nhân tố khám phá cho biến độc lập
Tất cả 29 biến thuộc 7 yếu tố trong mô hình nghiên cứu đề xuất đều đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố khám phá. Kết quả phân tích nhân tố khám
phá đối với các biến độc lập này (xem Phụ lục 4)
Chạy KMO lần 1
Bảng 3.15. Kết quả phân tích KMO cho biến độc lập lần 1 KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,819
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 4092,471
df 406
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Hệ số KMO = 0,819 > 0,5 và Sig = 0,000 < 0,05 nên có thể kết luận giữa các tiêu thức có mối quan hệ nhất định, tức là có tiêu thức chính.
Bảng Total Variance Explained cho biết phân tích nhân tố đã trích đƣợc 7 yếu tố từ 29 biến quan sát với phƣơng sai trích rút là 67,861% > 50% nên đạt yêu cầu.
Trong ma trận hệ số tải nhân tố (Rotated Component Matrix) có 7 biến quan hệ cùng lúc với 2 yếu tố trở lên là: KT4, KT5, KT6, TC1, TC3, TC5, KN4. Do đó loại bỏ dần các biến trên ra và thực hiện lại phân tích nhân tố khám phá EFA.
Chạy KMO lần 2
Bảng 3.16. Kết quả phân tích KMO cho biến độc lập lần 2 KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,765
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2770,871
df 231
Sig. ,000 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Hệ số KMO = 0,765 > 0,5 và Sig = 0,000 < 0,05 nên có thể kết luận giữa các tiêu thức có mối quan hệ nhất định, tức là có tiêu thức chính.
Bảng Total Variance Explained cho biết phân tích nhân tố đã trích đƣợc 6 yếu tố từ 22 biến quan sát với phƣơng sai trích rút là 68,938% > 50% nên đạt yêu cầu.
Trong ma trận hệ số tải nhân tố (Rotated Component Matrix) có 2 biến quan hệ cùng lúc với 2 yếu tố trở lên là: TC6, KN5. Do đó loại bỏ dần các biến trên ra và thực hiện lại phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 3.17. Kết quả phân tích KMO cho biến độc lập lần 3 KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,748
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2502,601
df 190
Sig. ,000
Rotated Component Matrixa Component 1 2 3 4 5 6 TC2 ,794 TC4 ,715 KT2 ,714 KT3 ,691 KT1 ,649 GC2 ,855 GC1 ,845 GC3 ,832 HM1 ,913 HM3 ,876 HM2 ,849 KN3 ,864 KN2 ,792 KN1 ,743 TK2 ,839 TK3 ,789 TK1 ,669 TH2 ,853 TH3 ,739 TH1 ,739
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 6 iterations.
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Hệ số KMO = 0,748 > 0,5 và Sig = 0,000 < 0,05 nên có thể kết luận giữa các tiêu thức có mối quan hệ nhất định, tức là có tiêu thức chính.
Bảng Total Variance Explained cho biết phân tích nhân tố đã trích đƣợc 6 yếu tố từ 20 biến quan sát với phƣơng sai trích rút là 71,796% > 50% nên đạt yêu cầu.
Các hệ số tải nhân tố (Factor loading) của các biến quan sát trong bảng Rotated Component Matrix đều lớn hơn 0,5 nên đạt yêu cầu.
Bảng Rotated Component Matrix tách bạch các nhóm tiêu thức khác nhau một cách rõ rệt, những tiêu thức giống nhau sẽ hội tụ về một nhóm. Nhƣ vậy sẽ có 20 tiêu thức đƣợc chia làm 6 nhóm.
Nhƣ vậy sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA đƣợc kết quả có 20 chỉ báo đƣợc phân chia trong 6 nhóm nhƣ:
- Nhóm nhân tố “Kỹ thuật” đƣợc tạo thành từ sự kết hợp của các biến
thuộc 2 yếu tố đề xuất cũ là “Đặc tính kỹ thuật” và “Tính năng tăng cƣờng” gồm 5 chỉ báo: KT1, KT2, KT3, TC2, TC4.
- Nhóm nhân tố “Giá cả và điều kiện thanh toán” gồm 3 chỉ báo: GC1,
GC2, GC3.
- Nhóm nhân tố “Dịch vụ hậu mãi” gồm 3 chỉ báo: HM1, HM2, HM3.
- Nhóm nhân tố “Khả năng kết nối và di động” gồm 3 chỉ báo: KN1,
KN2, KN3.
- Nhóm nhân tố “Thiết kế” gồm 3 chỉ báo: TK1, TK2, TK3.
- Nhóm nhân tố “Thƣơng hiệu” gồm 3 chỉ báo: TH1, TH2, TH3.
Tóm lại, qua kết quả phân tích nhân tố EFA, 2 yếu tố đề xuất cũ là “Đặc tính kỹ thuật” và “Tính năng tăng cƣờng” có mối quan hệ gần với nhau nên đƣợc gộp chung thành một yếu tố gọi là nhân tố “Kỹ thuật”. So với mô hình nghiên cứu đề xuất, mô hình điều chỉnh còn lại 6 nhân tố với 20 biến quan sát,
không phát sinh thêm khái niệm mới hay nhân tố mới. Nhân tố đặc tính kỹ thuật và nhân tố tính năng tăng cƣờng tƣơng tự nhau và có mối quan hệ rất gần nhau nên sẽ đƣợc gom lại thành nhân tố Kỹ Thuật để phục vụ cho việc phân tích các nhân tố ảnh hƣởng đến ý định mua của ngƣời tiêu dùng tại TP. HCM.
b. Phân tích nhân tố khám phá cho biến phụ thuộc (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Thực hiện phân tích nhấn tố để kiểm tra độ hội tụ của các biến trong biến phụ thuộc (Ý định mua). Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho biến phụ thuộc Ý định mua nhƣ sau:
Bảng 3.18. Kết quả phân tích KMO cho biến phụ thuộc KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,620
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 83,653
df 3
Sig. ,000
Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 1,689 56,296 56,296 1,689 56,296 56,296 2 ,743 24,769 81,065 3 ,568 18,935 100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
1
QD2 ,807
QD1 ,726
QD3 ,715
Extraction Method: Principal
Component Analysis. a. 1 components extracted.
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Kết quả phân tích biến phụ thuộc cho các kết luận:
- Hệ số KMO = 0,620 > 0,5 với Sig = 0,000 < 0,05 có thể kết luận dữ
liệu phù hợp để phân tích nhân tố.
- Tại các giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 với phƣơng pháp rút trích
phƣơng pháp Principal Component và phép quay Varimax, phân tích nhân tố đối với biến phụ thuộc đã trích đƣợc 1 yếu tố từ 3 biến quan sát với phƣơng sai trích 56,296% > 50% nên đạt yêu cầu.
Nhƣ vậy các biến quan sát đƣợc hội thù thành một nhân tố “Quyết định mua”.
c. Kiểm định lại độ tin cậy cho các nhóm yếu tố biến độc lập
Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập thu đƣợc kết quả có 20 chỉ báo đƣợc phân chia trong 6 nhóm nhân tố. Trong đó có 2 nhóm nhân tố “Kỹ thuật” và “Khả năng kết nối và di động” là có sự thay đổi so với ban đầu. Nhóm yếu tố “Kỹ thuật” đƣợc tạo thành từ sự kết hợp của các biến KT1, KT2, KT3 thuộc nhân tố đề xuất cũ “Đặc tính kỹ thuật” và các biến TC2, TC4 thuộc nhân tố “Tính năng tăng cƣờng” cũ. Nhóm nhân tố “Khả năng di động và kết nối” bị loại bỏ 2 biến quan sát KN4, KN5 chỉ gồm 3 biến quan sát KN1, KN2, KN3. Vì vậy, cần tiến hành kiểm định lại độ tin cậy Cronbach’s Alpha kiểm định thống kê về mức độ tƣơng quan chặt chẽ của các biến trong thang đo.
Bảng 3.19. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của thang đo “Kỹ thuật” Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
,799 5 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted KT1 14,7880 6,377 ,576 ,763 KT2 14,8880 6,293 ,611 ,752 KT3 14,9360 6,012 ,597 ,756 TC2 14,9800 6,429 ,592 ,758 TC4 15,0480 6,608 ,532 ,776
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Thang đo “Kỹ thuật” đƣợc đo lƣờng trên 5 biến. Kết quả thực hiện Cronbach’s Alpha là 0,799 > 0,7 cho thấy thang đo lƣờng sử dụng đƣợc. Tƣơng quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0,3. Nhƣ vậy không có biến nào bị loại khỏi thang đo. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kiểm định thang đo “Khả năng kết nối và di động”
Bảng 3.20. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của thang đo “Khả năng kết nối và di động” mới
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
,828 3 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted KN1 7,5440 2,434 ,593 ,852
KN3 7,5360 1,993 ,784 ,658
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Thang đo “Khả năng kết nối và di động” đƣợc đo lƣờng trên 3 biến. Kết quả thực hiện Cronbach’s Alpha là 0,828 > 0,8 cho thấy thang đo lƣờng tốt. Tƣơng quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0,3. Nhƣ vậy không có biến nào bị loại khỏi thang đo.