CHƯƠNG 4 : PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. Kiểm Định Thang Đo
4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.2.2.1. Phân tích EFA cho các biến độc lập
Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt tất cả dữ liệu. Khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:
Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser- Meyer-Olkm) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA. KMO càng lớn càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn theo Nguyễn Đình Thọ (2011). Giá trị KMO trong khoảng từ 0,5 – 1 thì phân tích nhân tố khám phá đó là thích hợp (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Kiểm định Bartlett cân nhắc giả thuyết về độ tương quan giữa các biến bằng không trong tổng thể. Nếu Sig < 0,05 thì kiểm định này có ý nghĩa thống kê và giữa những biến quan sát có tương quan với nhau, như vậy đủ điều kiện để tiến hành phân tích EFA (Hair, 2010).
Tác giả sử dụng phép xoay Varimax và phương pháp trích Principal Components, sau khi các biến quan sát đạt yêu cầu về phân tích cronbach alpha, sau đó được đưa vào phân tích EFA, kết quả 28 biến quan sát thuộc 6 khái niệm (6 biến độc lập) được đưa vào để phân tích EFA.
Bảng 4.3 tóm tắt phân tích EFA
Các thông số EFA biến độc lập EFA biến
phụ thuộc EFA lần 1 EFA lần Cuối
Chỉ số KMO 0,831 0,829 0,704
Hệ số Eigenvalues 1,568 1,539 1,984
Giá trị sig kiểm định Bartlett 0,000 0,000 0,000 Tổng phương sai trích 68,996% 74,803% 49,604%
Số nhân tố rút trích 6 6 1
Bảng 4.4 Kết quả phân tích nhân tố khám phá lần đầu Các nhân tố 1 2 3 4 5 6 CLSP1 ,857 CLSP2 ,419 CLSP3 ,855 CLSP4 ,855 CLSP5 ,803 MDVG1 ,796 MDVG2 ,893 MDVG3 ,746 MDVG4 ,729 NTVW1 ,856 NTVW2 ,875 NTVW3 ,456 NTVW4 ,763 NTVW5 ,838 RRQL1 ,889 RRQL2 ,764 RRQL3 ,774 RRQL4 ,846 RRQL5 ,478 STHT1 ,758 STHT2 ,851 STHT3 ,813 STHT4 ,810 STHT5 ,804 TMMS1 ,862 TMMS2 ,821 TMMS3 ,818 TMMS4 ,807
Nguồn nghiên cứu định lượng
Kết quả phân tích nhân tố EFA có KMO = 0,831 (đạt yêu cầu > 0,5); sig = 0,000 (đạt yêu cầu < 0,05). Kết quả Chi-square của kiểm định Bartlett’s với sig = 0,00 < 0,05 do đó các biến quan sát có tương quan với nhau thích hợp phân tích EFA. Như vậy dữ liệu phân tích phù hợp với phân tích nhân tố; trong các biến quan sát tại điểm
tố với tổng phương sai trích là 68,996%, số biến quan sát bị loại là 3 biến quan sát với hệ số tải nhân tố < 0,5 (CLSP2 = 0,419, RRQL5 = 0,478, RRQL5= 0,478) sau khi tiến hành lần lượt loại bỏ 3 biến quan sát khơng đạt u cầu và tiến hành phân tích EFA tiếp theo thu được kết quả.
Bảng 4.5 kết quả phân tích EFA lần cuối
Số lượng nhân tố 1 2 3 4 5 6 CLSP1 ,863 CLSP3 ,861 CLSP4 ,858 CLSP5 ,802 MDVG1 ,799 MDVG2 ,899 MDVG3 ,753 MDVG4 ,737 NTVW1 ,872 NTVW2 ,878 NTVW4 ,771 NTVW5 ,836 RRQL1 ,894 RRQL2 ,736 RRQL3 ,790 RRQL4 ,873 STHT1 ,757 STHT2 ,855 STHT3 ,816 STHT4 ,811 STHT5 ,806 TMMS1 ,868 TMMS2 ,828 TMMS3 ,816 TMMS4 ,819
EFA. Như vậy dữ liệu phân tích phù hợp với phân tích nhân tố; trong các biến quan sát tại điểm dừng hệ số Eigenvalue 1,539 (> 1), dữ liệu rút trích được số lượng nhân tố là 6 nhân tố với tổng phương sai trích là 74,803 %, các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố > 0,5, như vậy sau khi phân tích EFA cho các biến độc lập có 3 biến quan sát khơng đạt u cầu.
4.2.2.2 Phân tích EFA biến phụ thuộc
Kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc hành vi mua quần áo trực tuyến thu được như bảng 4.4.
Bảng 4.6: Kết quả phân tích nhân tố thang đo hành vi mua quần áo trực tuyến Ma trận nhân tố Ma trận nhân tố
Biến quan sát Nhân tố
1 HVMS1 ,716 HVMS2 ,785 HVMS4 ,548 HVMS3 ,745 Eigenvalue 2,663 Phương sai trích 66,574
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Kết quả EFA hành vi mua quần áo trực tuyến có 4 biến hành vi mua sắm được gom lại thành 1 nhóm với KMO = 0,704 nên phân tích nhân tố là phù hợp. Kết quả Chi-square của kiểm định Bartlett’s với sig = 0,00 < 0,05 do đó các biến quan sát có tương quan với nhau nên cả 4 biến đều được giữ lại. Điểm dừng trích của 1 nhân tố tại Eigenvalue= 1,984 với phương sai trích đạt 49,604% thể hiện 1 nhân tố giải thích được gần 49,604 % biến thiên của dữ liệu. Hơn nữa các trọng số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5, do đó các biến quan sát của thang đo này đạt yêu cầu cho bước phân tích tiếp theo.
Kết quả thang đo thu được sau phân tích EFA:
a. Thang đo sự thuận tiện
Bảng 4.7: Thang đo sự thuận tiện Biến quan sát Biến quan sát
Không cần rời khỏi nhà khi mua sắm
Không tốn thời gian đi lại và tham quan cửa hàng Dễ dàng tìm được sản phẩm mình cần
Có thể mua sắm ở bất kỳ đâu
Có thể tìm thấy hầu hết tất cả những mặt hàng
Nguồn: kết quả phân tích SPSS
b. Thang đo Thoải mái khi mua sắm
Bao gồm 4 biến quan sát.
Bảng 4.8: Thang đo Thoải mái khi mua sắm Biến quan sát Biến quan sát
Có thể thoải mái lựa chọn sản phẩm mà không thấy ngại Không bị nhân viên cửa hàng làm phiền
Không cảm thấy ngại khi không quyết định mua Thời gian lựa chọn sản phẩm thoải mái không giới hạn
Nguồn: kết quả phân tích SPSS
c. Thang đo mong đợi về giá
Bao gồm 4 biến quan sát.
Bảng 4.9: Thang đo mong đợi về giá Mong đợi về giá Mong đợi về giá
Tôi thấy mức giá khi mua trực tuyến thấp hơn tại cửa hàng bình thường Tơi sẽ mua hàng nhiều hơn nếu được giao hàng miễn phí
Tơi sẵn sàng trả giá cao hơn cho các sản phẩm khơng có ở cửa hàng thơng thường Tơi dễ dàng so sánh giá khi mua hàng trực tuyến
Bảng 4.10: Thang đo chất lượng sản phẩm Biến quan sát Biến quan sát
Tôi sẽ xem xét tất cả các yếu tố để chọn sản phẩm tốt nhất khi mua hàng trực tuyến.
Khi mua sắm trực tuyến, ý kiến phản hồi chỉ ra chất lượng sản phẩm tốt hơn. Khi mua sắm trực tuyến, sự đa dạng sản phẩm chỉ ra chất lượng sản phẩm tốt hơn Giá cao hơn cho các sản phẩm tốt hơn khi mua sắm trực tuyến.
Nguồn: kết quả phân tích SPSS
e. Thang đo niềm tin vào Web
Bao gồm 4 biến quan sát (5 biến quan sát loại 1).
Bảng 4.11: Thang đo niềm tin vào trang web Biến quan sát Biến quan sát
Cách bố trí thích hợp của trang web bán hàng trực tuyến cho thấy sự uy tín hơn Những hình ảnh gắn với sản phẩm trên web bán hàng trực tuyến làm tăng thêm lòng tin tới cửa hàng
Các cửa hàng trực tuyến lâu đời cho thấy sự uy tín cao
Phương pháp xác định tính thực tế của sản phẩm được bán trên cửa hàng trực tuyến làm tăng lịng tin của tơi tới của hàng
Nguồn: kết quả phân tích SPSS
f. Thang đo về rủi ro liên quan đến sản phẩm/ dịch vụ
Bao gồm 4 biến quan sát (5 biến quan sát loại 1 biến quan sát)
Bảng 4.12: Thang đo về rủi ro liên quan đến sản phẩm/ dịch vụ Biến quan sát Biến quan sát
Tôi không quan tâm đến chuyện có thể khơng nhận được hàng hóa
Tơi khơng quan tâm đến chuyện khơng được hồn tiền nếu sản phẩm bị hư hại hay không giống mô tả
Tôi không quan tâm đến chuyện không biết được sản phẩm là hàng thật hay giả Tôi không quan tâm đến chuyện sản phẩm nhận được thường khơng đúng với hình ảnh được quảng cáo
Nguồn: kết quả phân tích SPSS
g. Thang đo về hành vi mua sắm quần áo trực tuyến
Bảng 4.13: Thang đo về hành vi mua sắm quần áo trực tuyến Biến quan sát Biến quan sát
Tôi dự định sẽ sử dụng (hoặc tiếp tục sử dụng) mua quần trực tuyến Tơi có kế hoạch mua quần áo trực tuyến trong thời gian tới
Tôi sẽ giới thiệu cho nhiều người cùng sử dụng mua quần áo
Trong thời gian tới, tơi có ý định chuyển đổi từ mua sắm truyền thống qua mua sắm trực tuyến
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS