CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4. Kết quả nghiên cứu
4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
- Sau khi phân tích độ tin cậy của thang đo, bước tiếp theo để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu nhằm xác định tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu chúng ta tiếp tục sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm xem xét mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần và giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Sau khi phân tích nhân tố, chỉ những nhóm nhân tố thỏa mãn điều kiện mới có thể tham gia vào phần chạy hồi quy trong phân tích tiếp theo.
Các tham số thống kê quan trọng trong phân tích nhân tố gồm:
Chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure of sampling adequacty): là một chỉ số dùng để xem xét mức độ thích hợp của phân tích nhân tố. Chỉ số KMO phải đủ lớn (>0.5) (Hair & cộng sự, 2006) thì phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với dữ liệu.
Chỉ số Eigenvalue: đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích, các nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mơ hình (Hair & cộng sự, 2006).
Phương sai trích (Variance Explained Criteria): tổng phương sai trích phải
lớn hơn 50% (Hair & cộng sự, 2006).
Hệ số tải nhân tố (factor loadings): là hệ tố tương quan đơn giữa các biến và nhân tố. Hệ số này càng lớn cho biết các biến và nhân tố càng có quan hệ chặt chẽ với nhau. Với mẫu khoảng 200, hệ số tải nhân tố được chấp nhận là lớn hơn 0.5 (Hair & cộng sự, 2006), các biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại khỏi mơ hình.
Kiểm định Bartlett: để kiểm tra độ tương quan giữa các biến quan sát và tổng thể, phân tích chỉ só ý nghĩa khi sig có giá trị nhỏ hơn 5% (Hair & cộng sự, 2006).
4.3.1 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA như sau: Biến quan sát Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 NS3 .848 NS4 .799 NS2 .793 NS1 .761 CL1 .800 CL4 .758 CL3 .754 CL2 .720 CX2 .844 CX3 .835 CX1 .814 GC1 .895 GC3 .777 GC2 .750 XH1 .886 XH3 .787 XH2 .635
Bảng 4-12 Kết quả phân tích nhân tố EFA
Thang đo rút trích được 5 thành phần với:
Chỉ số KMO = 0.751>0.5 nên kết luận phân tích nhân tố là phù hợp với dữ liệu.
Chỉ số Eigenvalue = 1.398>1 nên khơng có nhân tố nào bị loại khỏi mơ hình Tổng phương sai trích được là 71.608% > 0.5 nên các nhân tố đều được giữ
lại trong mơ hình.
Kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa 0.000<0.5 nên độ tương quan giữa các
4.3.2 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc: Biến quan sát Biến quan sát Nhân tố 1 YD2 .903 YD1 .882 YD3 .870
Bảng 4-13:Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
Chỉ số KMO = 0.730>0.5 nên phân tích nhân tố biến phụ thuộc ý định mua hàng là phù hợp với dữ liệu
Chỉ số Eigenvalue = 2.349>1 nên nhân tố phù hợp với mơ hình
Tổng phương sai trích được là 78.301% >0.5 nên biến phụ thuộc này phù hợp
Kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa 0.000<0.5 nên độ tương quan giữa biến
phụ thuộc và tổng thể là chặt chẽ.