• Phân tích EFA lần thứ nhất:
Kết quả phân tích EFA lần 1 như bảng phụ lục III.3.1. Ở kết quả phân tích EFA lần 1 có 6 yếu tố được trích tại Eigen Value là 1.771 và phương sai trích được là 67.047% với chỉ số KMO là 0.766. Như vậy việc phân tích nhân tố là thích hợp và phương sai trích đạt yêu cầu. Tuy nhiên:
o Ta loại biến q1.1, q5.3, q5.4 vì có hệ số tải nhân tố < 0.5.
o Ta loại biến q1.2, q2.1 vì có trọng số đối với 2 nhân tố nhưng độ
chênh lệch < 0.3.
o Tiến hành phân tích EFA với 16 biến còn lại. • Phân tích EFA lần 2:
Kết quả phân tích EFA lần 2 như bảng phụ lục III.3.2. Sau khi loại 5 biến trên thì EFA trích được 4 yếu tố tại Eigen Value là 1.458 và phương sai trích được là 71.137% với chỉ số KMO là 0.746. Như vậy việc phân tích nhân tố là thích hợp và phương sai trích đạt yêu cầu. Tuy nhiên:
o Ta loại biến q2.4 vì có trọng số đối với 2 nhân tố nhưng độ chênh lệch < 0.3 o Biến q6.1 đa nghĩa nên ta loại.
o Tiến hành phân tích EFA với 14 biến còn lại. • Phân tích EFA lần 3:
Kết quả phân tích như ở bảng phụ lục III.3.3. Sau khi loại 3 biến trên thì EFA trích được 4 yếu tố tại Eigen Value là 1.406 và phương sai trích được là 72.996% với chỉ số KMO là 0.754. Như vậy việc phân tích nhân tố là thích hợp và phương sai trích đạt yêu cầu. Tuy nhiên:
o Ta loại biến q1.3 vì có trọng số đối với 2 nhân tố nhưng độ chênh lệch < 0.3 o Ta loại biến q5.1, q5.2 vì nó cùng đo lường cho một nhân tố với q6.2,
q6.3 nhưng lại có trọng số nhỏ hơn.
o Tiến hành phân tích EFA với 11 biến còn lại • Phân tích EFA lần 4:
Sau khi loại 3 biến trên thì EFA trích được 4 yếu tố tại Eigen Value là 1.427 và phương sai trích được là 67.045% với chỉ số KMO là 0.647. Như vậy việc phân tích nhân tố là thích hợp và phương sai trích đạt yêu cầu. Tuy nhiên:
o Ta loại biến q1.4 vì có hệ số tải nhân tố < 0.5. o Tiến hành phân tích EFA với 10 biến còn lại • Phân tích EFA lần 5:
Kết quả phân tích như ở bảng phụ lục III.3.5
Sau khi loại 3 biến trên thì EFA trích được 4 yếu tố tại Eigen Value là 1.439 và phương sai trích được là 72.205% với chỉ số KMO là 0.637. Tất cả các biến đều có hệ số tải nhân tố tương đối cao, thấp nhất là biến q4.1=0.664. Như vậy việc phân tích nhân tố là thích hợp và phương sai trích đạt yêu cầu.
Bảng 3.8 Bảng liệt kê hệ số tải nhân tố ở phân tích EFA lần 5 Rotated Component Matrixa
Component
1 2 3 4
thuan tien - tim thong tin sp .767
thuan tien - mua san pham bat cu noi dau .855
de su dung - thu tuc don gian .697
de su dung - de dang tim duoc sp minh can .767 de su dung - chuc nang de hieu va ro rang .830
anh huong xa hoi - gia dinh ung ho toi .664 anh huong xa hoi - ban be dong nghiep gioi thieu .809 anh huong xa hoi - to chuc ung ho toi su dung .749
rui ro - lo thong tin ca nhan .980
rui ro - do an toan cua thanh toan .976 Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 5 iterations.
Kết quả phân tích nhân tố EFA lần thứ 3 cho thấy, có 4 nhân tố được trích ra, các nhân tố này tương ứng với 4 khái niệm độc lập ban đầu là:
(1) Nhận thức sự thuận tiện(2 biến): q2.2, q2.3.
(2) Nhận thức tính dễ sử dụng (3 biến): q3.1, q3.2, q3.3.
(3) Ảnh hưởng xã hội (3 biến): q4.1, q4.2, q4.3. (4) Cảm nhận sự rủi ro (2 biến): q6.2, q6.3 Và một khái niệm phụ thuộc là (4) Ý đinh sử dụng