3.2 Kết quả
3.2.3 Phân tích khám phá nhân tố EFA
Mayers, L.S. và cộng sự (2000) đề cập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất. Phân tích nhân tố khám phá EFA là phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát có mối tương quan với nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập hợp các biến ban đầu. Khi thang đo đã đạt độ tin cậy, theo Hair và cộng sự (2010) các biến quan sát sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố EFA với các yêu cầu sau: - Hệ số KMO đạt giá trị 0.5 trở lên (0.5 ≤ KMO ≤ 1)
- Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (sig < 0.05) - Trị số Eigenvalue của các nhân tố có Eigenvalue ≥ 1 - Tổng phương sai trích ≥ 50%
- Hệ số tải nhân tố ≥ 0.5
Bảng 3.3: Kết quả phân tích nhân tố EFA
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 6
RT1 Tôi cảm thấy quyền riêng tư cá nhân của mình khơng được bảo vệ khi mua hàng trực tuyến
.708
RT2 Tôi cảm thấy khơng an tồn trong các
giao dịch khi mua hàng trực tuyến
.780
RT3 Mạng trực tuyến khơng có đủ các yếu
tố bảo mật
.775
BM1 Tôi không thể cảm thấy bảo mật khi
gửi thông tin nhạy cảm qua các trang www.
BM2 Tơi khơng thể cảm thấy hồn tồn an
tồn khi cung cấp thơng tin nhạy cảm về bản thân mình trên các trang www.
.757
BM3 Các trang www. là không phải một
phương thức an toàn để gửi các thông tin nhạy cảm
.746
BM4 Nhìn chung, các trang www. không
phải là một nơi an tồn để truyền đi thơng tin nhạy cảm
.714
NB1 Khả năng mua hàng giá rẻ trên Internet
đồng nghĩa với mua hàng giả, hàng đã sử dụng
.806
NB2 Những hứa hẹn về dịch vụ sau khi bán
không được thực hiện
.835
NB3 Thông tin về người bán hàng trực
tuyến không được cung cấp đầy đủ
.809
NB4 Khó khăn giải quyết tranh chấp khi mua hàng trực tuyến
.757
HN1 Nếu tôi mua một sản phẩm cho bản thân trong vịng 12 tháng tới, tơi lo rằng sản phẩm sẽ khơng cung cấp được những lợi ích mà tôi mong đợi
.750
HN2 Khi cân nhắc mua sản một món hàng
sớm hơn dự kiến, lo ngại liệu sản phẩm sẽ hoạt động được như tôi mong muốn.
.828
HN3 Suy nghĩ về việc mua một sản phẩm khiến tôi lo lắng về mức độ tin cậy của nó.
.736
TC1 Nếu tơi mua sản phẩm này trong vòng
12 tháng tiếp theo, tơi có thể lo ngại rằng đây là quyết định đầu tư không khôn ngoan
.814
TC3 Nếu tôi mua một sản phẩm cho bản thân trong vịng 12 tháng tới, tơi lo rằng số tiền bỏ ra là khơng xứng đáng
.800
YD1 Tơi rất thích mua hàng trực tuyến mặc
dù đây không phải là kênh bán hàng duy nhất để mua mặt hàng tôi cần.
.717
YD2 Tơi rất thích sử dụng Internet để mua
hàng khi có nhu cầu.
.712
YD3 Tôi sẽ mua hàng trực tuyến bất kỳ khi
nào tôi cần một sản phẩm
.754
YD4 Tôi sẽ giới thiệu bạn bè và người thân
mua sắm trực tuyến
.765
Eigenvalue (%) 14.586 13.635 13.533 10.897 10.603 10.600
Phương sai trích (%) 14.586 28.222 41.755 52.652 63.254 73.855
Nguồn: tổng hợp kết quả nghiên cứu trích từ SPSS của tác giả
Tác giả thực hiện phân tích nhân tố EFA với phương pháp trích hệ số là Principal Component Analysis và phép xoay Varimax để phân nhóm các nhân tố trong thang đo. Kết quả phân tích nhân tố cho thấy 21 biến quan sát được phân nhóm thành 6 nhân tố tương ứng với 6 thành phần với điểm dừng trích các yếu tố đều thỏa eigenvalue >= 1: rủi ro nhận thức về sự gian lận của người bán, nhận thức rủi ro về quyền riêng tư, bảo mật, hiệu năng sản phẩm và tài chính.
Tất cả hệ số tải nhân tố ≥ 70%, hệ số KMO đạt 0.912 ở mức ý nghĩa của kiểm định Barlett sig. = 0,000, tổng phương sai trích = 73.855% > 50% nên kết quả phân tích EFA và các thang đo rút ra là phù hợp và được chấp nhận, kết quả là tất cả các biến đều thỏa các điều kiện đặt ra, không phải bỏ biến, tiếp tục sử dụng được cho phân tích hồi quy tuyến tính bội.