CHƯƠNG 3 : KẾT QUẢ VÀ LUẬN GIẢI KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để khám phá các nhân tố ẩn lớn hơn có ảnh hưởng tới các nhóm biến quan sát. Kết quả của phân tích nhân tố là các nhân tố ẩn, nhóm các biến quan sát ảnh hưởng bởi nhân tố ẩn đó cũng như mức độ ảnh hưởng của từng biến quan sát tới nhân tố ẩn.
Các tiêu chuẩn được sử dụng trong phân tích nhân tố EFA như sau: • Hệ số KMO > 0.05 (Hair và cộng sự, 2006)
• Mức ý nghĩa Barlett < 0.05 (Hair và cộng sự, 2006)
• Hệ số tải Factor Loading > 0.5 do số lượng mẫu được sử dụng để phân tích chỉ đạt 108 mẫu (Hair và cộng sự, 2006)
• Trị số Eigenvalue > 1
• Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) ≥ 50%
Ở bước kiểm định thang đo, tất cả các thang đo và tất cả các biến quan sát đều được giữ lại để phân tích và đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát theo các nhóm nhân tố. Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Component và phép quay Varimax.
Kết quả kiểm định nhóm nhân tố độc lập gồm các biến: COO1, COO2, COO3, WAR1, WAR2, WAR3, PRC1, PRC2, PRC3, PRC4, ADV1, ADV2, ADV3, ADV4, WOM1, WOM2, WOM3 như sau:
Bảng 3-10 Kiểm định KMO và Bartlett cho biến độc lập
Hệ số KMO 0.699
Kiểm định Bartlett's 1263.493
df 136
Sig. 0.000
(Nguồn: tác giả tự tổng hợp)
Kết quả kiểm định KMO và Barlett cho các biến độc lập có hệ số KMO = 0.699 > 0.5 với hệ số Sig = 0.000 < 0.05 nên phân tích nhân tố là hợp lệ và các biến trong tổng thể có mối liên quan với nhau.
Với phương pháp tríc Principal Component và phép quay Varimax, điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue = 1.672 > 1, phân tích đã trích được 5 nhân tố từ 20 biến quan sát và tổng phương sai trích là 78.212% > 50%.
Bảng 3-11 Kết quả ma trận nhân tố xoay NHÂN TỐ 1 2 3 4 5 ADV2 0.918 ADV3 0.917 ADV1 0.880 ADV4 0.824 PRC3 0.922 PRC2 0.915 PRC1 0.900 PRC4 0.588 WAR2 0.940 WAR3 0.916 WAR1 0.857 WOM2 0.887 WOM3 0.873 WOM1 0.854 COO1 0.855 COO3 0.805 COO2 0.791 (Nguồn: tác giả tự tổng hợp)
Tất cả các hệ số tải của tất cả các biến quan sát đều > 0.5 chứng tỏ các biến quan sát đều có ảnh hưởng tới nhân tố được khám phá ra. Ngoài ra các biến quan sát của cùng một nhóm nhân tố theo phân nhóm ban đầu đều chỉ cùng nhau ảnh hưởng lên nhân tố của nhóm đó, khơng có hiện tượng ảnh hưởng chéo sang các nhân tố khác. Vì vậy các nhân tố có thể đại diện cho các biến quan sát được sắp xếp như sau:
Nhân tố thứ 1: Bao gồm các biến ADV1, ADV2, ADV3, ADV4, đại diện bằng nhân tố quảng cáo trực tuyến.
Nhân tố thứ 2: Bao gồm các biến PRC1, PRC2, PRC3, đại diện bằng nhân tố giá.
Nhân tố thứ 3: Bao gồm các biến WAR1, WAR2, WAR3, đại diện bằng nhân tố bảo hành.
Nhân tố thứ 4: Bao gồm các biến WOM1, WOM2, WOM3, đại diện bằng nhân tố thông tin truyền miệng trực tuyến.
Nhân tố thứ 5: Bao gồm các biến COO1, COO2, COO3, đại diện bằng nhân tố xuất xứ sản phẩm.
Các nhân tố mới được tính tốn giá trị bằng phương pháp lấy trung bình cộng của các biến quan sát thành phần.
3.3.2 Kiểm định nhóm nhân tố phụ thuộc
Kết quả kiểm định nhân tố phụ thuộc gồm các biến PUR1, PUR2, PUR3 như sau:
Bảng 3-12 Kiểm định KMO và Bartlett cho biến phụ thuộc
Hệ số KMO 0.673
Kiểm định Bartlett's 85.641
df 3.000
Sig. 0.000
(Nguồn: tác giả tự tổng hợp)
Kết quả kiểm định KMO và Barlett cho các biến độc lập có hệ số KMO = 0.673 > 0.5 với hệ số Sig = 0.000 < 0.05 nên phân tích nhân tố là hợp lệ và các biến trong tổng thể có mối liên quan với nhau.
Với phương pháp tríc Principal Component và phép quay Varimax, điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue = 2.052 > 1, phân tích đã trích được 1 nhân tố từ 3 biến quan sát và tổng phương sai trích là 68.386% > 50%, có ý nghĩa nhân tố mới đại diện cho 68.386% sự biến thiên dữ liệu của các nhân tố thành phần.
Do đó 3 biến quan sát PUR1, PUR2, PUR3 có thể được đại diện bằng nhân tố mới có giá trị lấy bằng phương pháp trung bình cộng của các biến quan sát thành phần.