CHƯƠNG 4 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ
4.2 ĐÁNH GIÁ THANG ĐO
4.2.1 Phân tích hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Theo mô hình nghiên cứu đề xuất thì có 5 khái niệm cần được đo lường đánh giá. Tất cả 21 biến quan sát của 5 khái niệm đều được thực hiện tính toán hệ số Cronbach alpha thông qua phần mềm SPSS. Kết quả phân tích Cronbach Alpha cho thấy các thang đo đều đạt độ tin cậy Bảng 4-2 sẽ thể hiện kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach alpha.
Bảng 4-2 Phân tích hệ số tin cậy Cronbach Alpha
BIẾN Trung bình thang
đo nếu loại biến Phương sai thangnếu loại biến Tương quanbiến – tổng Alpha nếuloại biến
EX - Mức độ chuyên môn (Expertise) (Alpha= 0.910)
EX1 9.97 8.095 .737 .905 EX2 9.74 7.826 .865 .858 EX3 9.80 8.015 .831 .870 EX4 9.64 8.327 .753 .897 AT - Mức độ hấp dẫn (Attractiveness) (Alpha= 0.881) AT1 14.61 10.316 .760 .844 AT2 14.66 10.548 .740 .849 AT3 14.65 10.585 .770 .843 AT4 15.00 10.796 .667 .867 AT5 14.71 11.337 .639 .872
TR – Độ tin cậy (Trustworthiness) (Alpha= 0.912)
TR1 9.56 8.421 .784 .891
TR2 9.63 7.887 .818 .880
TR3 9.37 8.660 .765 .898
TR4 9.52 8.112 .835 .874
RC – Mối quan hệ với người tiêu dùng (Relationship with Consumers) (Alpha= 0.775)
RC3 10.70 5.682 .644 .684
RC4 10.29 6.261 .531 .744
PI – Ý định mua (Purchase Intention) (Alpha= 0.866)
PI1 9.74 7.352 .790 .800
PI2 9.86 7.210 .778 .803
PI3 9.75 7.615 .673 .846
PI4 9.81 7.517 .633 .864
Nguồn: Nhóm nghiên cứu
Kiểm tra kết quả phân tích Cronbach alpha ta thấy 5 khái niệm cần đo lường có 21 biến quan sát. Tất cả 21 biến quan sát này đều có tương quan biến - tổng từ 0,513 đến 0,865 (> 0,3) và hệ số Cronbach alpha lớn hơn 0,6, nên tất cả 21 biến quan sát này đều đạt yêu cầu và được chấp nhận. (Xem Bảng 4-2 và Phụ lục 10)
4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá - EFA sẽ giúp chúng ta đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo. Vì vậy, các biến quan sát đạt yêu cầu về hệ số tin cậy ở mục 4.2.1 sẽ được tiếp tục đánh giá về giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Phương pháp EFA là phương pháp đánh giá liên kết - đánh giá thang đo của khái niệm này trong mối quan hệ của nó với thang đo các khái niệm khác, nên nếu chúng ta sử dụng EFA cho từng thang đo riêng lẻ thì kết quả tương tự như phân tích Cronbach alpha và phân tích này hầu như không có giá trị (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
4.2.2.1 Kết quả phân tích khám phá nhân tố lần một
Theo mô hình nghiên cứu đề xuất có tất cả năm khái niệm cần đo lường với 21 biến quan sát. Sử dụng phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax (Gerbing và Erson, 1988) với hệ số tải ≥ 0,5 (Hair và cộng sự, 1998) đối với cả biến độc lập và biến phụ thuộc. Thực hiện kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát (Hoàng Trọng, 2008).
ra. Giá trị Cumulative % cho biết 3 nhân tố đầu giải thích 69.323% biến thiên của dữ liệu. Theo Hair và cộng sự (1998), phương sai trích phải từ 50% trở lên mô hình mới phù hợp. Việc thực hiện phân tích nhân tố đưa ra kết quả cho thấy hoàn toàn có đủ các điều kiện để phân tích nhân tố.
Với kết quả đã có, hệ số KMO là 0.938 nằm trong khoảng tiêu chuẩn cho phép tối thiểu (0.5<KMO<1) và Sig Bartlett’s = 0.00 cho biết các biến quan sát có tương quan với nhau trên tổng thể (Sig<0.05). Như vậy, các hệ số nói trên cho phép kết luận rằng việc phân tích EFA là hoàn toàn phù hợp.
Kết quả lần xoay thứ nhất trong bảng Pattern Matrix cho biết, một số biến quan sát có giá trị < 0,5, một số biến thể hiện giá trị ở hai nhân tố, do vậy, nhóm nghiên cứu tiến hành loại các biến đó ra để tiến hành lần phân tích tiếp theo.
Chỉ có một biến quan sát bị loại là RC 2. Các biến quan sát còn lại được giữ nguyên.
4.2.2.2 Kết quả phân tích khám phá nhân tố lần thứ hai
Dựa vào kết quả phụ lục 11 và tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 thì có 3 nhân tố được trích ra. Giá trị Cumulative % cho biết 3 nhân tố đầu giải thích 70.645% biến thiên của dữ liệu. Theo Hair và cộng sự (1998), phương sai trích 70.645% lớn hơn 50% nên khẳng định mô hình mới phù hợp. Việc thực hiện phân tích nhân tố đưa ra kết quả cho thấy hoàn toàn có đủ các điều kiện để phân tích nhân tố.
Với kết quả đã có, hệ số KMO là 0.936 nằm trong khoảng tiêu chuẩn cho phép tối thiểu (0.5<KMO<1) và Sig Bartlett’s = 0.00 cho biết các biến quan sát có tương quan với nhau trên tổng thể (Sig<0.05). Như vậy, các hệ số nói trên cho phép kết luận rằng việc phân tích EFA là hoàn toàn phù hợp.
Các nhóm nhân tố mới bao gồm
Yếu tố độ tin tưởng và mối quan hệ (Trustworthiness & Relationship): TR4, TR1, TR2, TR3, RC1, RC3.
Yếu tố độ hấp dẫn và độ tương tác (Attractiveness & Interactiveness): AT1, AT3, AT2, RC4, AT5, AT4.
4.2.3 Điều chỉnh mô hình nghiên cứu4.3.3.1 Mô hình nghiên cứu mới 4.3.3.1 Mô hình nghiên cứu mới
Hình 4-2 Mô hình nghiên cứu mới
Nguồn: Nhóm nghiên cứu
Danh sách biến thang đo cho mô hình nghiên cứu mới trình bày trong Phụ lục 12
4.3.3.2 Giả thuyết nghiên cứu sau khi điều chỉnh mô hình
Mô hình nghiên cứu được điều chỉnh và giả thuyết nghiên cứu cũng được điều chỉnh cho phù hợp. Các giả thuyết được điều chỉnh lần hai như sau:
Nhóm giả thuyết chính:
- Giả thuyết H1: Yếu tố độ tin tưởng và mối quan hệ của người ảnh hưởng trên mạng xã hội có tác động thuận đến hành vi mua hàng của gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh.
- Giả thuyết H2: Yếu tố độ hấp dẫn và độ tương tác của influencer có tác động thuận đến hành vi mua hàng của gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh.
- Giả thuyết H3: Mức độ chuyên môn của influencer có tác động thuận đến hành vi mua hàng của gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh.