Để đánh giá độ tin cậy của thang đo, tác giả sử dụng phương pháp phân tích thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Thông qua hệ số này, tác giả kiềm tra được tính nhất quán của các thang đo đề đánh giá sự liên kết logic giữa các chỉ báo trong
thang đo, nhằm xác định các chỉ báo không nhất quán, từ đó loại bỏ những chi báo
này ra khỏi thang đo đế tăng độ tin cậy của thang đo. Những chỉ báo có hệ số tương
quan biến tống (Corrected Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Thang đo có chi số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 sẽ được giữ lại.
3.3.1. Thang đo vãn hóa Việt Nam
Kiểm định độ tin cậy của thang đo văn hóa Việt Nam bằng phần mềm SPSS cho kết quả như sau:
Bảng 3.8. Độ tin cậy của thang đo văn hóa Việt Nam
Ã--- --- --- —>--- >
Biên quan sát
Trung bình thang đo nếu
loai• biến
Phương sai
thang đo nếu
loai • biến Tương quan biến - tổng Cronbach’s Alpha nếu loai♦ biến
Văn hóa Việt Nam: Cronbach’s Alpha = 0,694 (Số biến: 3)
VHÍ 7,172 2,021 0,503 0,611
VH2 6,788 1,924 0,553 0,546
VH3 6,566 2,065 0,474 0,647
Nguôn: Tác giả tính toán từ phân mềm SPSS
Thang đo văn hóa Việt Nam có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,694, lớn hơn 0,6
nên thang đo sẽ được giữ lại.
Các chỉ báo trong thang đo gồm VH1, VH2, VH3 có hệ số tương quan biến tổng trên 0,3, đảm bảo yêu cầu.
Các chỉ báo có chỉ số Cronbach’s Alpha nếu bị loại đều nhỏ hơn chỉ số
Cronbach’s Alpha của thang đo nên đảm bảo yêu cầu.
Kết luận: Biến văn hóa Việt Nam đáng tin cậy và đo lường tốt
3.3.2. Thang đo gia đình
Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo gia đình bằng phần mềm SPSS được thể hiện ở bảng 3.3.
Thang đo gia đình có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,858, lớn hơn 0,6 nên thang đo sẽ được giữ lại.
Các chỉ báo trong thang đo gồm GDI, GD2, GD3 có hệ số tương quan biến
tổng trên 0,3, đảm bảo yêu cầu.
Các chỉ báo có chỉ số Cronbach’s Alpha nếu bị loại đều nhở hơn chỉ số
Cronbach’s Alpha của thang đo nên đảm bảo yêu cầu.
Bảng 3.9. Độ tin cậy của thang đo thói quen gia đình
r
Biên quan sát
Trung bình thang đo nếu
loai biến•
Phương sai
thang đo nếu
ỉoaỉ biến• Tương quan biến - tổng Cronbach’s Alpha nếu loai biến•
Thói quen gia đình: Cronbach’s Alpha = 0,858 (Số biến: 3)
GDI 7,828 2,511 0,758 0,780
GD2 8,121 2,230 0,700 0,842
GD3 7,949 2,497 0,751 0,785
Ngưôn: Tác giả tỉnh toán từ phân mềm SPSS
Kết luận: Biến gia đình đáng tin cậy và có mức đo lường tốt, không xảy ra sự
trùng lặp giữa các chỉ báo.
3.3.3. Thang đo động cơ
Kiểm định độ tin cậy của thang đo động cơ bằng phần mềm SPSS cho kết quả
như bảng 3.10.
Thang đo động cơ có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,843, lớn hơn 0,6 nên thang
đo sẽ được giữ lại.
Các chỉ báo trong thang đo gồm DC1, DC2, DC3 có hệ số tương quan biến tổng trên 0,3, đảm bảo yêu cầu.
Các chỉ báo có chỉ sô Cronbach’s Alpha nêu bị loại đêu nhở hơn chỉ sô
Cronbach’s Alpha của thang đo nên đảm bảo yêu cầu.
Bảng 3.10. Độ tin cậy của thang đo động CO’ tiêu dùng
Biên quan sát
Trung bình
thang đo nếu
loai biến•
Phương sai
thang đo nếu
loai biến• Tương quan biến - tổng Cronbach’s Alpha nếu loai biến♦
Động cơ tiêu dùng: Cronbach’s Alpha = 0,843 (Số biến: 3)
DCl 7,182 3,109 0,722 0,768
DC2 6,808 3,136 0,718 0,772
DC3 6,596 3,182 0,685 0,804
ĩ--- --- --- ỹ--->
Nguôn: Tác giả tính toán từ phân mêm SPSS
Kết luận: Biến động cơ đáng tin cậy và có mức đo lường tốt, không xảy ra sự
trùng lặp giữa các chỉ báo.
3.3.4. Thang đo giá trị chuẩn mực
Kiểm định độ tin cậy của thang đo giá trị chuẩn mực bằng phần mềm SPSS
cho kết quả như sau:
Bảng 3.11. Độ tin cậy của thang đo giá trị chuấn mực
X--- --- --- 5---\
Biên quan sát
Trung bình thang đo nếu
loai biến•
Phưong sai
thang đo nếu
ỉoaỉ • biến Tương quan biến - tổng Cronbach’s Alpha nếu loaỉ biến•
Giá trị chuẩn mực: Cronbach’s Alpha = 0,844 (Số biến: 3)
GTl 6,909 3,328 0,687 0,804
GT2 7,202 2,877 0,792 0,699
GT3 7,606 3,445 0,656 0,833
Nguôn: Tác giả tính toán từ phản mêm SPSS
Thang đo giá trị chuẩn mực có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,844, lớn hon 0,6 nên thang đo sẽ được giữ lại.
Các chỉ báo trong thang đo gồm GT1, GT2, GT3 có hệ số tương quan biến
tổng trên 0,3, đảm bảo yêu cầu.
Các chỉ báo có chỉ số Cronbach’s Alpha nếu bị loại đều nhỏ hơn chỉ số
Cronbach’s Alpha của thang đo nên đảm bảo yêu cầu.
Kết luận: Biến giá trị chuẩn mực đáng tin cậy và có mức đo lường tốt, không xảy ra sự trùng lặp giữa các chỉ báo.
3.3.5. Thang đo thông tin truyền miệng
Kiểm định độ tin cậy của thang đo thông tin truyền miệng bằng phần mềm
SPSS cho kết quả như sau:
Bảng 3.12. Độ tin cậy của thang đo thông tin truyên miệng
r
Biên quan sát
Trung bình
thang đo nếu
loai• biến
Phương sai
thang đo nếu
loai biến• Tương quan biến - tổng Cronbach’s Alpha nếu loaỉ biến•
Thông tin truyền miệng: Cronbach’s Alpha = 0,621 (Số biến: 3)
TTl 7,576 1,614 0,422 0,534
TT2 7,778 1,236 0,489 0,434
TT3 7,455 1,679 0,391 0,575
y--- --- --- --- --- V
Nguôn: Tác giả tỉnh toán từ phân mềm SPSS
Thang đo thông tin truyền miệng có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,621, lớn hơn
0,6 nên thang đo sẽ được giừ lại.
Các chỉ báo trong thang đo gồm TT1, TT2, TT3 có hệ số tương quan biến tổng trên 0,3, đảm bảo yêu cầu.
Các chỉ báo có chỉ số Cronbach’s Alpha nếu bị loại đều nhỏ hơn chỉ số Cronbach’s Alpha của thang đo nên đảm bảo yêu cầu.
Kết luận: Biến thông tin truyền miệng đáng tin cậy và có mức đo lường tốt,
không xảy ra sự trùng lặp giữa các chỉ báo.
3.3.6. Thang đo hành vi tiêu dùng
Kết quả kiếm định độ tin cậy của thang đo hành vi tiêu dùng bằng phần mềm SPSS được thể hiện ở bảng 3.7.
Thang đo hành vi tiêu dùng có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,694, lớn hơn 0,6 nên thang đo sẽ được giữ lại.
Các chỉ báo trong thang đo gồm HV1, HV2, HV3 có hệ số tương quan biến
tổng trên 0,3, đảm bảo yêu cầu.
Các chỉ báo có chỉ số Cronbach’s Alpha nếu bị loại đều nhỏ hơn chỉ số
Cronbach’s Alpha của thang đo nên đảm bảo yêu cầu.
Kết luận: Biến hành vi tiêu dùng đáng tin cậy và có mức đo lường tốt, không
xảy ra sự trùng lặp giữa các chỉ báo.
Bảng 3.13. Độ tin cậy của thang đo hành vi tiêu dùng
Nguôn: Tác giả tính toán từ phân mêm SPSS
r
Biên quan sát
Trung bình
thang đo nếu
loai biến•
Phương sai
thang đo nếu
loai• biến Tương quan biến - tổng Cronbach’s Alpha nếu loaỉ biến•
Hành vi tiêu dùng: Cronbach’s Alpha = 0,729 (Số biến: 3)
HVl 7,475 2,476 0,502 0,699
HV2 7,535 2,190 0,546 0,647
HV3 7,434 1,779 0,621 0,555
3.4. Phân tích nhân tố khám phá
Sau khi kiếm tra độ tin cậy của thang đo bàng phân tích chỉ số Cronbach’s
Alpha, tác giả sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá đế xem xét mức độ
hội tụ của các biến quan sát. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp
trích Principal Component với phép quay Varimax đê kiêm tra mức độ tương quan giữa các chỉ báo trong các biến quan sát.
Trong quá trình phân tích nhân tố khám phá, chỉ số KMO nằm trong khoảng từ 0,5 đến 1 và kiềm định Barlett’s có giá trị Sig nhở hơn 0,05 thì các chỉ báo mới thích họp dùng để phân tích nhân tố và giữa các chỉ báo có mối quan hệ tương quan với nhau.
Giá trị Eigenvalues phải lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 50%. Trong mỗi biến số các chỉ số có giá trị Factor loading nhở hơn 0,5 sẽ tiếp tục bị loại
để đảm bảo sự hội tụ giữa các nhân tố.
Hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0,3 thì biến quan sát mới được giữ lại và sẽ nằm
trong nhóm nhân tố có hệ số tải cao hơn.
3.4.1. Phân tích nhân tố khám phá cho biến độc lập
Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s với các biến độc lập như sau :
Băng 3.14. Kết quả phân tích KMO và Barlett’s của các biến độc lập
ĩ--- ỹ--->
Chỉ số KMO 0,827
Kiểm đinh Barlett’s• 630,134
df 105
Sig. 0,000
Nguôn: Tác giả tính toán từ phân mêm SPSS
Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s cho thấy chi số KMO là 0,827, lớn hơn
0,5 nên các chỉ báo hoàn toàn thích hợp đề phân tích nhân tố. Giá trị Sig của kiềm định Barlett’s là 0,000, nhỏ hơn 0,05 nên các chỉ báo của các nhân tố có sự tương quan với nhau và thích họp để phân tích nhân tố.
Kết quả sử dụng phương pháp trích Principal Components với phép quay Varimax như sau:
Bảng 3.15. Kết quả phân tích phương sai tổng thể của các biến độc lập
Nhân tố
Giá trị Eigenvalues
9
Tông trích bình phương tải trọng
9 Tông % phương sai % phương sai tích lũy 9 Tông % phương sai % phương sai tích lũy 1 5,582 37,215 37,215 5,582 37,215 37,215 2 1,539 10,262 47,477 1,539 10,262 47,477 3 1,325 8,836 56,313 1,325 8,836 56,313 4 1,244 8,290 64,603 1,244 8,290 64,603 5 1,074 7,159 71,762 1,074 7,159 71,762 6 0,767 5,117 76,879 Ã--- --- Ã---\
Nguôn: Tác giả tỉnh toán từ phân mêm SPSS
Kết quả cho thấy 5 biến độc lập có giá trị Eigenvalue lớn hơn 1, như vậy cả 5 biến độc lập đều phù họp để phân tích nhân tố. Kết quả phân tích phương sai tổng
thể của biến độc lập cho thấy 5 biến độc lập đưa ra trong mô hình nghiên cứu giải thích 71,762% biến thiên dữ liệu, lớn hơn 50% nên các biến độc lập đưa ra là thích họp.
Kết quả ma trận xoay với phép quay Varimax tại bảng 3.16 cho thấy 15 chỉ báo được chia thành 5 nhân tố và hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5, chứng tỏ rằng
các chỉ báo này có ỷ nghĩa và thích hợp trong mồi nhân tố.
Các chỉ báo được sắp xếp theo đúng với giả thuyết sắp xếp trong thang đo, không có sự xáo trộn giữa các chỉ báo của các thang đo khác nhau nên tác giả giừ nguyên 5 nhân tố dùng để phân tích hành vi tiêu dùng như trong mô hình đề xuất
mà không có sự gộp, tách các chỉ báo.
__ z * „ F
Bang 3.16. Kêt quả ma trận xoay vói phép quay Varimax của các biên độc lập
y \ y NHÂN TỐ 1 2 3 4 5 GDI 0,848 GD3 0,841 GD2 0,802 DC1 0,834 DC2 0,802 DC3 0,758 GT3 0,829 GT2 0,828 GT1 0,749 VH1 0,800 VH2 0,758 VH3 0,587 TT2 0,750 TT3 0,731 TT1 0,691
Nguôn: Tác giả tỉnh toán từ phân mêm SPSS
Kết luận: Các biến độc lập thích hợp để nghiên cứu biến phụ thuộc và có ý nghĩa thực tiễn trong nghiên cứu.
3.4.2. Phân tích nhân tố khám phá cho biến phụ thuộc
Kết quả kiếm định KMO và Barlett’s đối với biển phụ thuộc được mô tả trong bảng 3.17. Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s cho thấy chỉ số KMO là 0,661, lớn hơn 0,5 nên các chỉ báo hoàn toàn thích hợp để phân tích. Giá trị Sig của kiềm định