Biến quan sát Các nhân tố 1 2 3 4 GPI1 .812 GPI2 .635 GPI3 .719 GPI4 .761 AGB1 .689 AGB2 .900 AGB3 .733 AGB5 .748 GBP1 .711 GBP2 .722 GBP4 .744 GBP5 .781 GBK1 .774 GBK2 .888 GBK3 .813 GBK4 .673 GBK5 .814
Ở lần phân tích EFA này, các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lên nhân tố mà nó đo lường đạt yêu cầu (>0.5), cho thấy các biến quan sát của thang đo các khái niệm tương ứng đạt được giá trị hội tụ và phân biệt lên nhân tố mà nó đo lường, 4 nhân tố rút trích được tưng ứng:
Nhân tố 1 bao gồm các biến quan sát GBK1, GBK2, GBK3, GBK4, GBK5 nhân tố này tương ứng với khái niệm kiến thức thương hiệu xanh.
Nhân tố 2 bao gồm các biến quan sát AGB1, AGB2, AGB3, AGB5 nhân tố này tương ứng với khái niệm thái độ đối với thương hiệu xanh.
Nhân tố 3 bao gồm các biến quan sát hội tụ GBP1, GBP2, GBP4, GBP5 nhân tố này tương ứng với khái niệm định vị thương hiệu xanh.
Nhân tố 4 bao gồm các biến quan sát hội tụ GPI1, GPI2, GPI3, GPI4 nhân tố này tương ứng với khái niệm ý định mua lại thương hiệu xanh. Như vậy sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, số lượng nhân tố rút trích được là 4 nhân tố, tương ứng với 4 khái niệm nghiên cứu của luận văn, có 19 biến quan sát được đưa vào phân tích EFA, kết quả có 2 biến quan sát có hệ số tải nhân tố lên nhân tố mà nó đo lường khơng đạt yêu cầu tiến hành loại bỏ, còn lại 17 biến quan sát đạt yêu cầu sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA. Các biến quan sát sẽ được đưa vào phân tích CFA tiếp tục nhằm kiểm định lại các giá trị của thang đo.
4.4. Kết quả phân tích nhân tố khẳng định CFA
Theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2008) khi phân tích CFA để đo lường mức độ phù hợp của mơ hình với thơng tin thị trường, người ta thường sử dụng Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df); Chỉ số thích hợp so sánh (CFI_ Comparative Fit Index); Chỉ số Tucker & Lewis (TLI_ Tucker & Lewis Index); Chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation); Chỉ số GFI. Mơ hình được xem là thích hợp hay tương thích với dữ liệu thị trường khi kiểm định Chi-square có P-value <
chỉ số đạt giá trị thấp hơn lân cận thì mơ hình vẫn có thể tương thích với dữ liệu thị trường).
Phân tích nhân tố khẳng định CFA là một trong các kỹ thuật thống kê nhằm phục vụ cho mơ hình cấu trúc tuyến tính, CFA cho chúng ta kiểm định các biến quan sát đại diện cho các nhân tố tốt đến mức nào. CFA là bước tiếp theo của EFA vì CFA chỉ sử dụng thích hợp khi nhà nghiên cứu có sẵn một số kiến thức về cấu trúc tiềm ẩn cơ sở, trong đó mối quan hệ hay giả thuyết (có được từ lý thuyết hay thực nghiệm) giữa biến quan sát và nhân tố cơ sở thì được nhà nghiên cứu mặc nhiên thừa nhận trước khi tiến hành kiểm định thống kê.
Phương pháp CFA được sử dụng để khẳng định lại tính đơn hướng, tin cậy, giá trị hội tụ và phân biệt của bộ thang đo những yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sản phẩm xanh - Nghiên cứu trường hợp túi nilon tự hủy sinh học của người tiêu dùng trên địa bàn TP. HCM.
4.4.1. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình CFA