STT Các nhân tố Biến quan sát Cronbach Alpha Số biến quan sát
Ký hiệu biến quan sát
1 Giá trị cảm nhận 3 GT2; GT3; GT4 0.677
2 Cảm nhận tính dễ sử dụng 4 SD1; SD2; SD3; SD4 0.774
3 Niềm tin 3 NT1; NT2; NT3 0.704
4 Chức năng 5 CN1; CN2; CN3; CN4; CN5 0.814
5 Kinh nghiệm mua hàng trực tuyến 3 KN1; KN2; KN3 0.825
6 Ý định mua lại hàng trực tuyến 2 ML1; ML2 0.723
4.2.2 Kiểm định giá trị thang đo – Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
EFA dùng để rút gọn một tập biến quan sát thành một tập các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát. Nhắc lại một số lưu ý khi chạy EFA:
-Hệ số KMO: dùng để so sánh phần chung giữa các biến với phần riêng của nó,
0.5≤KMO≤1 là đạt yêu cầu (Kaiser, 1974).
-Tổng phương sai trích: thang đo đạt yêu cầu khi tổng phương sai trích của các nhân tố phải ≥0.5 (Gerbing & Anderson, 1988).
-Eigenvalues: Điểm dừng của thang đo là khi hệ số Eigenvalues ≥1 (Gerbing & Anderson, 1988).
-Trọng số nhân tố: Biến Xi chỉ đạt yêu cầu khi trọng số nhân tố λi≥0.5 (tương ứng
với trên 50% phương sai của Xi được giải thích bởi nhân tố). Tuy nhiên trong một số trường hợp nhằm đảm bảo giá trị nội dung của nó thì λi≥0.4 là chấp nhận được (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
-Chênh lệch trọng số: λia – λib <0.3 phải thỗ thì biến Xi mới được chấp nhận. Nếu khơng thì Xi vừa đo lường cho nhân tố A vừa đo lường cho nhân tố B, như vậy ta cần loại bỏ nó (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Trong đề tài này, tác giả đưa các biến độc lập cùng lúc vào EFA, biến phụ thuộc được tách riêng ra vì trong phép quay vng góc (varimax) các biến phụ thuộc và độc lập khơng có quan hệ với nhau.
4.2.2.1 EFA với các biến độc lập
Lần lượt đưa các biến độc lập vào mơ hình EFA ta được kết quả sau:
-Hệ số KMO=0.747>0.5. Kiểm định Bartlett: Đạt yêu cầu (Sig=0.000< 0.05). -Eigenvalues: Dừng lại ở số lượng nhân tố là 5. Như vậy khơng có sự thay đổi về số lượng nhân tố tương ứng với số biến độc lập ban đầu của mơ hình.
-Tổng phương sai trích: Đạt yêu cầu: 66.25% > 50%. Điều này có nghĩa là 5 nhân tố này giải thích được 66.25% độ biến thiên của tập dữ liệu.