Nguồn: kết quả phân tích của tác giả
Khảo sát được thực hiện từ ngày 12 tháng 08 năm 2019 đến hết ngày 15 tháng 09 năm 2019. Bảng khảo sát được phát trực tiếp tại các trường đại học (Đại học Kinh tế Tp. HCM và Đại học Tài chính – Marketing vào buổi sáng và tối trong các ngày trong tuần kể cả thứ 7 và chủ nhật) và online (công cụ Google Docs) được phát qua Zalo và Facebook. Sau khi loại bỏ 8 bảng khảo sát giấy và 20 khảo sát online dữ liệu hoàn chỉnh thu về bao gồm: 113 bảng khảo sát giấy và 187 bảng khảo sát online và khơng có dữ liệu bị mất (missing data) ở các thang đo nghiên cứu và phần gạn lọc. Kết quả mẫu thu thập được trình bày tại Bảng 4.1, các kết quả chi tiết và các sản phẩm/dịch vụ được nhắc tới trong bảng khảo sát được trình bày tại Phụ lục 5.
4.2. Kiểm định mơ hình đo lường 4.2.1. Kiểm định Cronbach’s Alpha 4.2.1. Kiểm định Cronbach’s Alpha
Biến quan
sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến - tổng
Alpha nếu loại biến này CRE1 9.51 4.95 0.62 0.76 CRE2 9.43 4.49 0.75 0.70 CRE3 9.44 4.64 0.71 0.72 CRE4 9.59 5.19 0.44 0.85 CREA1 16.33 13.77 0.53 0.85 CREA2 16.49 12.80 0.65 0.83 CREA3 16.43 12.63 0.67 0.83 CREA4 16.49 12.91 0.62 0.84 CREA5 16.22 11.84 0.70 0.82 CREA6 16.29 12.69 0.70 0.82
Tính đáng tin cậy (CRE): Alpha = 0.808
Bảng 4.2: Đánh giá độ tin cậy thang đo của các khái niệm nghiên cứu (Tiếp theo)
Nguồn: kết quả phân tích của tác giả
Từ Bảng 4.2 cho thấy các thang đo đều đạt độ tin cậy, các hệ số Cronbach’s Alpha đều lớn hơn 0.6, tương quan biến – tổng đều lớn hơn 0.3. Trong đó, tính đáng tin cậy có hệ số Cronbach’s Alpha bé nhất (CA = 0.808), tiếp đến tính sáng tạo có CA = 0.857. Biến có hệ số tương quan biến – tổng nhỏ nhất là CRE4 (0.44) và khi loại biến đi thì hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.808 sẽ tăng lên 0.85 nhưng tác giả không loại biến này ngay vì các tiêu chuẩn đều được chấp nhận mà sẽ tiếp tục quan sát biến này trong các kiểm định tiếp theo. Các biến cịn lại đều có hệ số tương quan
Biến quan
sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến - tổng
Alpha nếu loại biến này IN1 18.11 22.06 0.69 0.93 IN2 17.98 20.01 0.80 0.92 IN3 18.04 20.01 0.85 0.91 IN4 18.00 19.69 0.83 0.91 IN5 18.16 19.83 0.82 0.91 IN6 17.83 20.83 0.78 0.92 AV1 8.51 4.77 0.70 0.83 AV2 8.29 4.75 0.70 0.83 AV3 8.30 4.80 0.70 0.83 AV4 8.52 4.59 0.75 0.81 FE1 8.10 5.85 0.70 0.82 FE2 8.22 6.01 0.66 0.84 FE3 8.07 5.77 0.72 0.81 FE4 8.17 5.88 0.72 0.81 PI1 9.41 5.92 0.72 0.86 PI2 9.38 5.39 0.77 0.84 PI3 9.33 5.71 0.75 0.85 PI4 9.59 5.61 0.75 0.85
Ý định mua PI: Alpha = 0.885
Thái độ đối với video quảng cáo (AV): Alpha = 0.864
Trải nghiệm dòng chảy FE: Alpha = 0.858 Tính xâm nhập (IN): Alpha = 0.93
biến – tổng đều lớn hơn 0.6 (trừ biến CREA1 là 0.53). Các bảng phân tích Cronbach’s Alapha chi tiết được trình bày tại Phụ lục 6.
4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA lần 1
Trước khi tiến hành phân tích nhân tố, tác giả kiểm tra một số điều kiện cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp. Như bảng KMO and Bartlett's Test trong Phụ lục 7, hệ số KMO = 0.915 > 0.5 cho thấy phần chung các biến lớn, kiểm định Bartlett có Sig = 0.000 < 0.05 thể hiện các biến độc lập có quan hệ với nhau. Do đó, tập dữ liệu phù hợp để tiến hành phân tích EFA.
Như bảng Total Variance Explained và bảng Pattern Matrix tại Phụ lục 7, tại Eigenvalues lớn hơn 1, với phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax có 28 biến quan sát được nhóm thành 6 nhân tố với tổng phương sai trích 62.052% > 50%. Tuy nhiên, biến CREA1 có hệ số tải nhân tố là 0.38 < 0.5 nên ta loại biến này và tiến hành phân tích lại EFA.
4.2.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA lần 2
Như phân tích EFA lần thứ 1, tác giả kiểm tra một số điều kiện cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp. Bảng KMO and Bartlett's Test trong Phụ lục 7, hệ số KMO = 0.914 > 0.5 cho thấy phần chung các biến lớn, kiểm định Bartlett có Sig = 0.000 < 0.05 thể hiện các biến độc lập có quan hệ với nhau. Do đó, tập dữ liệu phù hợp để tiến hành phân tích EFA.
Như bảng Total Variance Explained và bảng Pattern Matrix tại Phụ lục 7, tại Eigenvalues lớn hơn 1, với phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax có 27 biến quan sát được nhóm thành 6 nhân tố với tổng phương sai trích 62.979% > 50%. Tuy nhiên, biến CRE4 có hệ số tải nhân tố là 0.462 < 0.5 nên ta loại biến này và tiến hành phân tích lại EFA.
4.2.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA lần 3
Bảng KMO and Bartlett's Test (Phụ lục 7) cho thấy hệ số KMO = 0.914 > 0.5 và kiểm định Bartlett có Sig = 0.000 < 0.05. Do đó, tập dữ liệu phù hợp để tiến hành phân tích EFA.
Bảng 4.3: Kết quả phân tích EFA thang đo các khái niệm nghiên cứu
Nguồn: kết quả phân tích của tác giả
Như bảng Total Variance Explained và bảng Pattern Matrix tại Phụ lục 7, tại Eigenvalues lớn hơn 1, với phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax có 26 biến quan sát được nhóm thành 6 nhân tố với tổng phương sai trích 64.519% > 50%. Các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 và chênh lệch các hệ số tải nhân tố trong mỗi biến đều lớn hơn 0.3 cho thấy các biến quan sát của các khái
1 2 3 4 5 6 IN4 .903 IN3 .896 IN5 .881 IN2 .839 IN6 .778 IN1 .694 CREA6 .820 CREA4 .794 CREA5 .723 CREA2 .659 CREA3 .625 PI2 .898 PI3 .850 PI4 .732 PI1 .683 FE4 .870 FE1 .691 FE2 .681 FE3 .675 AV2 .784 AV4 .761 AV3 .723 AV1 .681 CRE2 .941 CRE3 .814 CRE1 .656
Trải nghiệm dòng chảy (FE)
Thái độ đối với video quảng cáo (AV)
Tính đáng tin cậy (CRE) Biến quan sát Nhân tố Tên các thành phần Tính xâm nhập (IN) Tính sáng tạo (CREA) Ý định mua (PI)
Nguồn: kết quả phân tích của tác giả