Cronbach's Alpha 0.899
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha khi loại biến MN1 11.69 5.048 0.812 0.851 MN2 11.69 4.475 0.834 0.825 MN3 11.78 4.568 0.764 0.891
Ta thấy hệ số Cronbach’s Alpha tổng của thang đo Chuẩn mực đạo đức là 0.899 nằm trong khoảng [0.75;0.95] và hệ số tương quan biến – tổng của các biến đều lớn hơn 0.3. Ngoài ra, hệ số Cronbach’s Alpha khi loại các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha tổng nên các biến của thang đo Chuẩn mực đạo đức đều được giữ lại để đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 4.11. Hệ số Cronbach’s Alpha của Thang đo Ý định mua thiết bị tiết kiệm năng lượng.
Cronbach's Alpha 0.872
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha khi loại biến YD1 23.28 12.411 0.759 0.831 YD2 23.44 13.936 0.489 0.892 YD3 23.32 11.672 0.775 0.825 YD4 23.38 11.715 0.740 0.834 YD5 23.26 12.060 0.744 0.833
Nguồn: Kết quả xử lý số liệu từ SPSS.
Ta thấy thang đo Ý định mua TBGDTKNL có hệ số Cronbach’s Alpha tổng là 0.872 nằm trong khoảng [0.75;0.95] và hệ số tương quan biến – tổng của các biến đo lường đều lớn hơn 0.3. Tuy nhiên, biến YD2 – “Tôi sẽ cân nhắc kỹ trước khi mua một sản phẩm tiết kiệm năng lượng” khi bị loại thì hệ số Cronbach’s Alpha mới là 0.892, lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha tổng. Mặt khác, xét về giá trị nội dung, khi loại biến YD2 thì các biến cịn lại vẫn đo lường đầy đủ nội dung của khái niệm Ý định mua TBGDTKNL nên biến YD2 bị loại. Các biến YD1, YD3, YD4 và YD5 được giữ lại và tiếp tục phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA.
Các tiêu chuẩn cần quan tâm khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA gồm:
Hệ số KMO càng lớn càng tốt. Giá trị của KMO nằm trong khoảng [0.5;1] thì phân tích nhân tố khám phá đó là thích hợp. Trong kiểm định Barlett, giá trị sig nhỏ hơn 0.05 thì kiểm định này có ý nghĩa thống kê và các biến quan sát có tương quan với nhau.
Sau khi kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, có 33 biến tiếp tục được đưa vào phân tích EFA với phương pháp trích Principal Components và phép xoay Varimax.
4.3.1. Phân tích EFA đối với các biến độc lập.
Phân tích EFA lần thứ nhất.