Kết quả phân tích nhân tố các biến độc lập

4.3.1.1. Kết quả phân tích EFA lần 1

a. Kiểm định KMO và Bartlett

Kết quả kiểm định cho ra trị số của KMO đạt 0,756 lớn hơn 0,5 và Sig của Bartlett’s Test là 0,000 nhỏ hơn 0,05 cho thấy các quan sát là hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố (xem Bảng 4.3 và Phụ lục 4.1).

Bảng 4. 3. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett các biến độc lập lần 1

Trị số KMO

Đại lượng thống kê Bartlett’s (Bartlett’s Test of Sphericity) Biến quan sát SD3 SD1 SD2 HU2 HU1 HU3 CQ2 CQ1 CQ3 TC2 TC3 TC1 HV3

b. Ma trận xoay các nhân tố, hệ số Eigenvalue và tiêu chuẩn phương sai trích

Bảng 4.4 cho thấy, có biến quan sát HV1 đều tải lên đồng thời 2 nhân tố 1 và 5 nhưng hệ số tải không đủ phân biệt nên ta sẽ loại biến quan sát HV1 và chạy lại.

4.3.1.2. Kết quả phân tích EFA lần 2

a. Kiểm định KMO và Bartlett

Kết quả kiểm định cho ra trị số của KMO đạt 0,725 lớn hơn 0,5 và Sig của Bartlett’s Test là 0,000 nhỏ hơn 0,05 cho thấy các quan sát là hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố (xem Bảng 4.5 và Phụ lục 4.1).

Bảng 4. 5. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett các biến độc lập lần 2

Trị số KMO

Đại lượng thống kê Bartlett’s (Bartlett’s Test of Sphericity)

(Nguồn: Tác giả tổng hợp kết quả điều tra)

b. Ma trận xoay các nhân tố, hệ số Eigenvalue và tiêu chuẩn phương sai trích

Bảng 4.6 cho thấy, 15 quan sát được rút trích thành 5 nhóm nhân tố có hệ số Eigenvalue >1 với Eigenvalues nhỏ nhất là 1,117 và có tổng phương sai trích bằng 79,936%. Như vậy, các nhân tố được rút trích phản ánh được 79,936% sự biến thiên của dữ liệu gốc (xem thêm Phụ lục 4.1).

Như vậy, sau khi phân tích EFA lần 2 có 5 nhân tố được tạo thành, trong đó có 01 nhân tố mới có sự thay đổi là HV. Ta sẽ tiến hành kiểm định độ tin cậy thang đo lần 2 với nhân tố này. Kết quả thu được độ tin cậy của thang đo Nhận thức kiểm

soát hành vi cho thấy độ tin cậy đạt 0,881 > 0,6 đạt yêu cầu và tất cả các biến thành

phần đều có tương quan với tổng > 0,3 nên thang đo Nhận thức kiểm soát hành vi có các biến HV2, HV3 đạt yêu cầu để đưa vào phân tích tiếp theo (xem bảng 4.7).

Bảng 4. 6. Kết quả EFA cho các biến độc lập lần 2

Biến quan sát

SD3 SD1 SD2 HU2 HU1 HU3 CQ2 CQ1 CQ3 TC2 TC1 TC3 HV3 HV2 Eigenvalue Tổng phương sai trích (%) Biến quan

HV2 HV3

4.3.2. Kết quả phân tích EFA biến phụ thuộc

Kết quả kiểm định cho ra trị số của KMO đạt 0,836 lớn hơn 0,5 và Sig của Bartlett’s Test là 0,000 nhỏ hơn 0,05 cho thấy 4 quan sát hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố (xem bảng 4.8).

Đối với kết quả phân tích nhân tố khám phá biến phụ thuộc tại Bảng 4.9, tổng phương sai trích là 74,384% lớn hơn 50% và giá trị Eigenvalues của nhân tố = 2,975 > 1, do đó sử dụng phương pháp phân tích nhân tố là phù hợp. Như vậy, ta thu được nhân tố QD với 4 biến quan sát QD1, QD2, QD3, QD4.

Bảng 4. 8. Kiểm định KMO cho biến phụ thuộc

Trị số KMO

Đại lượng thống kê Bartlett’s (Bartlett’s Test of Sphericity)

Bảng 4. 9. Kết quả EFA cho các biến phụ thuộc (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

Biến quan sát

Eigenvalues

(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)

Như vậy, sau khi thực hiện phân tích Cronbach’s alpha và EFA ta thu được 18 biến quan sát với 5 nhân tố sẽ được đưa vào phân tích tiếp theo như sau:

- Thang đo Chuẩn chủ quan có 03 biến quan sát gồm: CQ1, CQ2, CQ3. - Thang đo Nhận thức kiểm soát hành vi có 02 biến quan sát: HV2, HV3. - Thang đo Sự tin cậy có 03 biến quan sát gồm: TC1, TC2, TC3.

- Thang đo Quyết định mua mỹ phẩm qua Facebook có 04 biến quan sát gồm: QD1, QD2, QD3, QD4.

4.4. Phân tích tương quan Pearson

Bảng 4. 10. Ma trận hệ số tương quan

Bảng kết quả phân tích 4.10 cho thấy, tất cả 5 biến độc lập (HU, SD, CQ, HV, TC) đều có tương quan tuyến tính dương với biến phụ thuộc QD (sig < 0,05 và hệ số tương quan > 0). Tiến hành đưa cả 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc vào mô hình hồi quy tuyến tính ở bước tiếp theo.

Bảng 4. 11. Kết quả phân tích hồi quy

(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)

4.5. Phân tích hồi quy tuyến tính đa bội

4.5.1. Dò tìm các vi phạm giả định hồi quy

4.5.1.1. Hiện tương tự tương quan bậc 1

Kết quả phân tích hồi quy trên bảng 4.11 cho thấy, hệ số Durbin - Watson = 2,110 với N = 125 ở mức ý nghĩa 5%, mô hình gồm 5 biến độc lập, tra bảng phân phối có DL = 1,571 và DU = 1,780. Thấy DU < DW < 4-DU nên kết luận không có tự tương quan bậc 1.

4.5.1.2. Hiện tượng phương sai sai số thay đổi

Đồ thị phân tán của giá trị dự báo và phần dư trong Hình 4.1 cho thấy, các giá trị phần dư phân tán một cách ngẫu nhiên trong một phạm vi quanh trục 0 (giá trị trung bình của phần dư), nghĩa là phương sai của phần dư không đổi và chứng tỏ rằng không bị vi phạm giả định liên hệ tuyến tính.

Hình 4. 1. Đồ thị phân tán giữa giá trị dự đoán và phần dư từ hồi quy

(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả) 4.5.1.3. Giả định phần dư có phân phối chuẩn

Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa trong Hình 4.2 cho thấy giá trị trung bình, mode, trung vị xấp xỉ nhau và bằng 0, các giá trị phân bố cân đối quanh 2 phía giá trị trung bình theo hình chuông. Do đó có thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn của phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm.

Hình 4. 2. Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa

(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả) 4.5.1.4. Hiện tượng đa cộng tuyến

Bảng 4.11 cho thấy, tất cả các hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 cho nên có thể kết luận trong mô hình không hề có đa cộng tuyến.