hotrotailieu247@gmail.com SP3 8.93 10.437 0.668 0
5.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
Bảng 5.6: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett của biến phụ thuộc
Hệ số KMO 0.703
Kiểm định Bartlett
Chi bình phương 231.834
Df 3
Sig. <0.001
(Nguồn: Nhóm nghiên cứu phân tích)
Tương tự như phân tích các biến độc lập, tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến phụ thuộc. Cụ thể ta có một số kết quả để phân tích như sau:
− Hệ số KMO = 0.703 với kiểm định Bartlett có Sig. < 0.001 (< 0.05) cho thấy phân tích EFA là thích hợp;
− Eigenvalue = 2.237 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thơng tin tốt nhất
− Tổng phương sai trích = 74.579% cho thấy có 74.579% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 1 nhân tố được rút ra;
− Ba biến phụ thuộc được đưa vào phân tích EFA được trích thành 1 nhân tố và tất cả các biến liên quan đều có hệ số tải nhân tố > 0.5.
Bảng 5.7: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc
Biến quan sát
Nhân tố
Quyết định chọn quán cà phê để học bài
hotrotailieu247@gmail.com
QD2 0.678
QD3 0.799
(Nguồn: Nhóm nghiên cứu phân tích)
5.4. Phân tích tương quan Pearson
Nhóm nghiên cứu dựa vào phân tích tương quan Pearson để lượng hố mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc sau khi đã có được mơ hình hiệu chỉnh cuối cùng.
Bảng 5.8: Phân tích tương quan Pearson
QD VT SP KG XH DV QD Tương quan Pearson 1 VT Tương quan Pearson .733 ** 1 SP Tương quan Pearson .490 ** .410** 1 KG Tương quan Pearson .520 ** .383** .335** 1 XH Tương quan Pearson .321 ** .290** 0.096 .228** 1 DV Tương quan Pearson .360 ** .346** .210** 0.128 .225** 1
**. Tương quan với mức ý nghĩa bằng 0.01 (hai bên)
(Nguồn: Nhóm nghiên cứu phân tích)
Bảng phân tích cho thấy sig tương quan Pearson của các biến độc lập với các biến phụ thuộc đều nhỏ hơn 0.05. Chứng tỏ có mối liên hệ tuyến tính giữa 5 biến độc lập là VT, SP, KG, XH, DV với biến phụ thuộc QD để được tiếp tục đưa vào phân tích hồi quy. Trong đó, giữa biến VT và QD có mối tương quan mạnh nhất với hệ số r là 0.733 và tương quan yếu nhất là giữa biến XH với biến QD với hệ số r đạt 0.321.
hotrotailieu247@gmail.com
Bên cạnh đó, khi phân tích hồi quy cũng cần chú ý hệ số VIF để kiểm tra được vấn đề đa cộng tuyến của các biến. Vì theo kết quả phân tích tương quan Pearson, các biến độc lập đều có hệ số này lớn hơn 0.3 và các giá trị Sig. đều < 0.001, đồng nghĩa các biến này có khả năng tương quan với nhau.