4.3 Nghiên cứu định lượng chính thức
4.3.2.1 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) 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 biến ban đầu (Hair và cộng sự, 1998).
Khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:
Hệ số KMO (Kaiser–Meyer–Olkin) ≥ 0,5, mức ý nghĩa của kiểm định
Barlett ≤ 0,05. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, nếu 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng khơng trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig ≤ 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0,5, nếu biến quan sát nào có hệ
số tải nhân tố < 0,5 sẽ bị loại. Theo Hair và cộng sự (1998), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Factor loading > 0,3 được xem là đạt được mức tối thiểu, factor loading > 0,4 được xem là quan trọng, ≥ 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair và cộng sự (1998) cũng khuyên như sau: nếu chọn tiêu chuẩn factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu của bạn ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading > 0,55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì factor loading phải > 0,75.
Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%.
Hệ số Eigenvalue >1 (Gerbing và Anderson,1998, trích trong Trần
Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003, trích trong Bùi Ngun Hùng và Võ Khánh Tồn, 2005).
Khi phân tích EFA đối với thang đo, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng trích các yếu tố có eigenvalue >1.
Kết quả phân tích EFA các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận quảng
cáo qua tin nhắn điện thoại
Sau khi tiến hành kiểm định thang đo bằng Cronbach’s Alpha, tất cả 25 biến quan sát của thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận quảng cáo qua tin nhắn điện thoại 6 thành phần đều đạt yêu cầu và đều được đưa vào phân tích EFA.
Kết quả phân tích EFA cho thấy 25 biến quan sát được phân tích thành 6 nhân tố. Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều > 0,5 nên các biến quan sát đều quan trọng trong các nhân tố. Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố đều > 0,3 nên đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Kết quả KMO & Bartlett: hệ số KMO = 0,823 đạt yêu cầu > 0,5 nên
EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi - Square của kiểm định Bartlett đạt mức 5177 với mức ý nghĩa Sig = 0,00, do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.
Hệ số Eigenvalue = 1,549 > 1: đạt yêu cầu, điểm dừng tại nhân tố thứ
6 với phương sai trích đạt 73,712 %, có nghĩa là 6 nhân tố được rút ra giải thích được 73,712 % biến thiên của dữ liệu.
Bảng 4.6 Kết quả phân tích nhân tố EFA các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận quảng cáo qua tin nhắn điện thoại
Nhân tố thứ nhất được đặt tên là: “Niềm tin mang tính cá nhân”
Ký hiệu là PT, gồm có 6 biến quan sát:
PT1 Tôi sẽ chấp nhận quảng cáo qua tin nhắn ĐTDĐ của công ty X nếu tôi đã có ấn tượng tốt với sản phẩm của X
PT2 Tôi sẽ chấp nhận quảng cáo qua tin nhắn ĐTDĐ của công ty X nếu tôi đã có ấn tượng tốt với các chiến dịch quảng cáo trước của X
PT3 Tôi sẽ chấp nhận quảng cáo qua tin nhắn ĐTDĐ của công ty X nếu tôi là khách hàng thân thiết của X
PT4 Tôi sẽ chấp nhận quảng cáo qua tin nhắn ĐTDĐ của công ty X nếu một người quen khuyên tôi nên sử dụng sản phẩm của X
PT5 Tôi sẽ chấp nhận quảng cáo qua tin nhắn ĐTDĐ của cơng ty X nếu gia đình/bạn bè tơi có ấn tượng tốt với cơng ty X
PT6 Tôi sẽ chấp nhận quảng cáo qua tin nhắn ĐTDĐ của cơng ty X nếu gia đình/bạn bè tôi đã sử dụng sản phẩm của X
Nhân tố thứ hai được đặt tên là: “Cảm nhận về sự hữu ích”
Ký hiệu là PU, gồm có 5 biến quan sát:
PU1 Quảng cáo qua tin nhắn ĐTDĐ có thơng tin giảm giá, ưu đãi…giúp tiết kiệm chi phí mua hàng.
PU2 Quảng cáo qua tin nhắn ĐTDĐ giúp tiết kiệm thời gian tiếp cận thông tin
PU3 Quảng cáo qua tin nhắn ĐTDĐ cung cấp thơng tin hữu ích
PU4 Quảng cáo qua tin nhắn ĐTDĐ tiện lợi vì có thể xem lại nội dung quảng cáo khi quên
PU5 Quảng cáo qua tin nhắn ĐTDĐ có nội dung hấp dẫn, thú vị tạo sự hứng thú cho người đọc
Nhân tố thứ ba được đặt tên là: “Cảm nhận về sự đánh đổi”
Ký hiệu là PS, gồm có 4 biến quan sát:
PS1 Vấn đề lớn nhất khi nhận quảng cáo qua tin nhắn ĐTDĐ là mất khả năng kiểm soát
PS2 Vấn đề lớn nhất khi nhận quảng cáo qua tin nhắn ĐTDĐ là lộ thông tin cá nhân
PS3 Vấn đề lớn nhất khi nhận quảng cáo qua tin nhắn ĐTDĐ là mất thời gian tìm hiểu
PS4 Vấn đề lớn nhất khi nhận quảng cáo qua tin nhắn ĐTDĐ là phiền phức
Nhân tố thứ tư được đặt tên là: “Cảm nhận về sự kiểm sốt”
Ký hiệu là PC, gồm có 4 biến quan sát:
PC1 Tôi sẵn sàng nhận quảng cáo qua tin nhắn DTDĐ từ các thương hiệu tôi đã cung cấp thông tin cá nhân
PC2 Việc tơi có thể quyết định nhận quảng cáo qua tin nhắn ĐTDĐ là quan trọng
PC3 Việc tơi có thể quyết định từ chối nhận quảng cáo qua tin nhắn ĐTDĐ là quan trọng
PC4 Việc tơi có thể sàng lọc chỉ nhận các thông tin quảng cáo phù hợp với nhu cầu là quan trọng
Nhân tố thứ năm được đặt tên là: “Niềm tin về sự riêng tư và pháp luật”.
Ký hiệu là LT, gồm có 3 biến quan sát:
LT1 Tơi tin tưởng rằng nhà mạng sẽ chỉ dùng thông tin cá nhân của tôi khi được tôi cho phép
LT2 Tôi tin tưởng rằng những doanh nghiệp sẽ chỉ dùng thông tin cá nhân của tôi khi được tôi cho phép
LT3 Tôi tin tưởng rằng quyền riêng tư của người tiêu dùng được pháp luật bảo vệ
Nhân tố thứ sáu được đặt tên là: “Giá trị có điều kiện của thông
tin”.
Ký hiệu là CI, gồm có 3 biến quan sát:
CI1 Tơi sẽ đọc quảng cáo qua tin nhắn DTDĐ có các địa điểm nhất định (khu mua sắm, ngân hàng..) để hưởng lợi khi mua sắm/giao dịch ở đó
CI2 Tơi sẽ đọc quảng cáo qua tin nhắn DTDĐ có cung cấp thời gian cụ thể để thực hiện/hưởng lợi khi mua sắm/giao dịch
CI3 Tôi sẽ dành thời gian cung cấp thông tin cá nhân để nhận được quảng cáo qua tin nhắn DTDĐ phù hợp với nhu cầu
Kết quả phân tích EFA thang đo sự chấp nhận quảng cáo qua tin nhắn
điện thoại
Kết quả phân tích nhân tố đối với thang đo sự chấp nhận quảng cáo qua tin nhắn điện thoại di động cho thấy 3 biến quan sát MA1, MA2, MA3 nhóm thành 1 nhân tố được rút trích ra, khơng có biến quan sát nào bị loại và EFA là phù hợp. Với hệ số KMO = 0,632, thống kê Chi - Square của kiểm định Bartlett đạt mức 828,952 với mức ý nghĩa Sig = 0,00. Hệ số tải nhân tố của các biến đều đạt trên 0,5 (hệ số tải nhân tố của biến MA3 có giá trị thấp nhất trong các hệ số tải nhân tố của thang đo này và bằng 0,763), phương sai trích là 80,076%.