Các thống kê biến tổng
Biến Trung bình
nếu loại biến
Phương sai nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ sốCronbach’s Alpha khi loại biến SỰ TIỆN LỢI: Cronbach’s Alpha=0.839
STL1 15.16 9.140 0.641 0.807 STL2 15.39 9.757 0.530 0.835 STL3 15.38 8.548 0.691 0.792
STL4 15.12 8.558 0.710 0.787 STL5 15.39 8.752 0.641 0.807 NHẬN THỨC VỀ SỰ THÍCH THÚ: Cronbach’s Alpha = 0.895 NTTT1 15.24 8.995 0.643 0.895 NTTT2 15.05 8.771 0.778 0.864 NTTT3 14.88 8.595 0.778 0.863 NTTT4 15.11 8.601 0.787 0.861 NTTT5 15.18 9.224 0.732 0.874
TÍNH HỮU ÍCH: Cronbach’s Alpha = 0.707
THI1 14.50 6.804 0.270 0.740 THI2 14.57 5.563 0.706 0.558 THI3 14.49 5.759 0.659 0.580 THI4 14.66 5.614 0.692 0.565 THI5 14.89 7.359 0.143 0.791
TÍNH HỮU ÍCH SAU KHI LOẠI BIẾN THI1 VÀ THI5: Cronbach’s Alpha = 0.893
THI2 7.40 20.423 0.774 0.860 THI3 7.32 20.452 0.777 0.857 THI4 7.49 20.352 0.816 0.823
ẢNH HƯỞNG XÃ HỘI : Cronbach’s Alpha = 0.873
AHXH1 15.10 10.332 0.637 0.862 AHXH2 14.80 10.023 0.748 0.834 AHXH3 14.88 10.247 0.745 0.835 AHXH4 15.04 10.225 0.694 0.847 AHXH5 14.89 10.309 0.679 0.851
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên phần mềm SPSS)
Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha đối với các thành phần nghiên cứu cho thấy, hệ số Cronbach’s Alpha của tất cả các khái niệm nghiên cứu đều lớn hơn
0.6, tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Vì vậy,
NHẬN THỨC VỀ RỦI RO: Cronbach’s Alpha = 0.660
RR1 13.56 7.937 0.560 0.537 RR2 13.64 7.558 0.603 0.512 RR3 14.35 9.284 0.205 0.718 RR4 13.03 10.361 0.206 0.687 RR5 13.63 8.125 0.562 0.540
NHẬN THỨC VỀ RỦI RO SAU KHI LOẠI BIẾN RR3 VÀ RR4: Cronbach’s Alpha = 0.790
RR1 6.84 3.556 0.628 0.719 RR2 6.92 3.411 0.635 0.713 RR5 6.91 3.694 0.633 0.715
SỰ TIN TƯỞNG :Cronbach’s Alpha = 0.859
STT1 14.40 9.718 0.673 0.830 STT2 14.09 9.524 0.729 0.816 STT3 14.01 9.598 0.589 0.856 STT4 13.83 9.639 0.712 0.820 STT5 13.91 10.123 0.695 0.826
QUYẾT ĐỊNH MUA SẮM TRỰC TUYẾN : Cronbach’s Alpha = 0.893
QDMTT1 7.21 2.277 0.781 0.854 QDMTT2 7.25 2.342 0.794 0.844 QDMTT3 7.25 2.201 0.794 0.843
có thể kết luận rằng thang đo được sử dụng trong nghiên cứu là phù hợp và đáng tin cậy, đảm bảo trong việc đưa vào các kiểm định, phân tích tiếp theo.
4.2.1.2 Phân tích nhân tố EFA
a. Phân tích EFA các biến độc lập
EFA được thực hiện với phép trích Principle Component với phép xoay Varimax và các tiêu chuẩn Community > = 0.5, hệ số tải nhân tố (Factor loading) > = 0.5, Eigenvalue >=1, tổng phương sai trích >= 0.5 (50%) và hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) > = 0.5 để đảm bảo dữ liệu phù hợp cho phân tích nhân tố.
Sau khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo, nghiên cứu tiếp tục kiểm định giá trị thang đo bằng phân tích EFA. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA, số biến quan sát được giữ lại là 25 biến quan sát với 6 nhân tố. Khi phân tích EFA thì tác giả đã loại bỏ đi 1 biến do có hệ số tải nhỏ hơn 0.5. Trình tự tiến hành loại các biến quan sát được giải thích như sau:
+Sau khi xoay nhân tố lần 1, loại 1 biến quan sát sau:
Anh/Chị có thể dễ dàng tìm kiếm thông tin về sản phẩm muốn mua tại các trang Web bán hàng trực tuyến (STL2) do hệ số tải nhỏ hơn 0.5
+ Sau khi xoay nhân tố lần 2, tất cả các biến quan sát đều đáp ứng tốt các điều kiện để tiến hành phân tích.