Hệ số Cronbach’s Alpha Số biến phân tích
.830 4
Ngoài ra quan sát bảng 4-20 ta thấy, hệ số tương quan biến tổng của các biến nghiên cứu trong thang đo nghiên cứu khái niệm thói quen tiêu dùng (TQ) đều lớn hơn 0.3, như vậy cả 04 biến nghiên cứu trong thang đo đều đáp ứng điều kiện sử dụng làm thang đo biến nghiên cứu thói quen tiêu dùng.
Bảng 4-20. Kết quả phân tích Cronbach alpha cho thang đo khái niệm thói quen tiêu dùng khái niệm thói quen tiêu dùng
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến này
Phương sai thang đo nếu loại biến này
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến này
TQ1 9.67 9.190 .642 .793
TQ2 9.76 9.365 .642 .793
TQ3 9.63 8.947 .657 .786
TQ4 9.53 8.493 .692 .770
4.2.2. Kiểm định giá trị thang đo - phân tích nhân tố khám phá EFA
Có thể thấy, một trong những mục đích chính của phương pháp phân tích nhân tố EFA là nhằm giảm bớt số lượng biến quan sát trong hệ thống thang đo. Trong q trình phân tích EFA, một trong những chỉ tiêu thường được dùng để đánh giá độ phù hợp là hệ số KMO, 0.5 ≤ KMO ≤ 1, thì phân tích EFA được xem là đáp ứng yêu cầu về mặt thống kê (Hồng & Chu 2016). Phân tích EFA cho kết quả được công nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn 50% (Hair 1998), đồng thời hệ số Eigenvalue > 1 (Gerbing & Anderson 1988).
4.2.2.1. Đối với biến độc lập
Ta nhận thấy kết quả từ bảng 4-21 đã cho thấy, đối với hệ thống thang đo biến độc lập hệ số KMO là 0.834 > 0.5, như vậy thang đo biến độc lập đáp ứng điều kiện phân tích EFA để đo lường các nhân tố độc lập trong mơ hình nghiên cứu.
Ngồi ra, kiểm định Barlett’s test bằng 0.000 < 0.05, đại lượng Barlett’s test là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Nếu sig kiểm định này bé hơn hoặc bằng 0.05, kiểm định có ý nghĩa thống kê, có thể sử dụng kết quả phân tích EFA (Hồng & Chu 2016).