Hành vi mua sản phẩm xanh Mã hóa
Sự ưa thích của tơi đối với sản phẩm đèn compact tiết kiệm điện. Mua sản phẩm xanh 1 Mức độ tôi chọn mua đèn compact tiết kiệm điện khi chọn mua bóng
đèn.
Mua sản phẩm xanh2 Mức độ trung thành của tôi với sản phẩm đèn compact tiết kiệm điện
khi chọn mua bóng đèn.
Mua sản phẩm xanh3
3.4 Mẫu nghiên cứu 3.4.1 Đối tượng khảo sát 3.4.1 Đối tượng khảo sát
Đối tượng khảo sát là người tiêu dùng trên 18 tuổi đang sinh sống và làm việc tại thành phố Hồ Chí Minh.
3.4.2 Kích thước mẫu
Để sử dụng EFA, kích thước mẫu phải lớn. Tuy nhiên, việc xác định kích thước mẫu phù hợp là rất phức tạp nên thông thường dựa vào kinh nghiệm. Trong EFA, kích thước mẫu thường được xác định dựa vào (1) kích thước tối thiểu và (2) số lượng biến đo lường đưa vào phân tích. Hair & cộng sự (2006, trích trong Nguyễn Đình Thọ,
2011) cho rằng để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát/ biến đo lường là 5:1. Tức là kích thước mẫu n = số biến đưa vào phân tích * 5.
Kích thước mẫu trong phân tích hồi qui bội (MLR) phụ thuộc vào nhiều yếu tố ví dụ như mức ý nghĩa (significant level), độ mạnh của phép kiểm định (power of the test), số lượng biến độc lập, v.v (Tabachnick & Fidell, 2007, trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011). Một cơng thức kinh nghiệm thường dùng để tính kích thước mẫu cho MLR là n ≥ 50 +8p. Trong đó, n là kích thước mẫu, p là số lượng biến độc lập trong mơ hình. Green (1991, trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011) cho rằng cơng thức trên tương đối phù hợp nếu p < 7. Khi p> 7 công thức trên hơi quá khắt khe.
Trong nghiên cứu này, số lượng biến đưa vào phân tích EFA là 16, số lượng biến độc lập định lượng trong mơ hình nghiên cứu là 5. Kích thước mẫu của nghiên cứu chính thức là n=214, phù hợp với điều kiện về kích thước mẫu cho phân tích EFA và hồi qui bội.
3.5 Đánh giá thang đo
Như đã giới thiệu thang đo nháp 1 sau khi được điều chỉnh qua nghiên cứu định tính sơ bộ thành thang đo nháp 2, thang đo này sẽ được sử dụng tiếp trong nghiên cứu định lượng sơ bộ với mẫu n = 50 để đánh giá sơ bộ thang đo thơng qua phân tích hệ số tinh cậy Cronbach alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Trong phân tích EFA do kích thước mẫu trong nghiên cứu sơ bộ nhỏ (để tiết kiệm thời gian và chi phí), nên khơng phù hợp để xem xét tất cả các thang đo cùng một lúc. Vì vậy chúng ta sẽ dùng EFA cho từng khái niệm. Chiến lược này khơng hồn chỉnh vì khơng xem xét được sự kết hợp của các thang đo. Vì vậy nó chỉ dùng để đánh giá sơ bộ và sau đó tiếp tục đánh giá trong định lượng chính thức.
3.5.1 Kết quả phân tích độ tin cậy
Để kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha, mỗi thang đo phải có từ ba biến quan sát trở lên (Nguyễn Đình Thọ, 2011), tuy nhiên thang đo cho 3 khái niệm sự tin tưởng vào người khác, sự mong đợi người khác hợp tác và sự cảm nhận hiệu quả của hành vi mua sản phẩm xanh chỉ bao gồm hai biến quan sát, do đó ta khơng thể sử dụng Cronbach alpha để kiểm định độ tin cậy cho các thang đo này. Tuy
vậy, các thang đo này được rút ra trong nhiều nghiên cứu trước đây và đã được đảm bảo về độ tin cậy, do đó tác giả vẫn giữ lại tồn bộ để kiểm định các nhân tố khám phá.
Các thang đo của các khái niệm còn lại sẽ được đánh giá thông qua hệ số tin cậy Cronbach alpha.
3.5.1.1 Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo nhận thức được tính thay thế của sản phẩm xanh
Bảng 3.7Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo nhận thức được tính thay thế của sản phẩm xanh
Hệ số Cronbach's Alpha Số lượng biến
0,661 4
Biến quan sát thang đo nếu Trung bình loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến – tổng
Hệ số Cronbach's Alpha nếu loại
biến
SP thay thế 1 8,90 9,969 0,56 0,54
SP thay thế 2 8,70 8,786 0,56 0,52
SP thay thế 3 8,54 7,968 0,55 0,51
SP thay thế 4 8,18 10,600 0,19 0,77
3.5.2 Kết quả phân tích EFA sơ bộ
Kết quả phân tích EFA lần 1 cho thấy, hệ số kiểm định KMO là 0,592; kiểm định Barlett’s test of sphericity đối với giả thuyết không (Ho: các biến khơng có tương quan nhau trong tổng thể) cho giá trị Sig bằng 0. Do đó tác bác bỏ giả thuyết Ho. Như vậy, phân tích nhân tố là phương pháp phù hợp để phân tích ma trận tương quan thể hiện qua bảng PLA trong phụ lục.
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy, có 4 nhân tố được trích ra tại lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố (eigenvalue) là 1,195 và tổng phương sai trích là
68,034%. Một tiêu chuẩn quan trọng đối với hệ số tải nhân tố (factor loading) lớn nhất cần được quan tâm là nó phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 (theo Hair & cs, 1998). Ta thấy biến SP thay thế 4có hệ số tải <0,5, khơng đảm bảo giá trị hội tụ. Vì vậy tạm thời ta loại biến này và chạy lại EFA lần 2.