STT
Ma trận nhân tố sau khi xoay
Nhân tố Tên biến quan sát Thành phần
1 2 3 1 PTT_1 .796 .045 .054 Ý Thức tính mới lạ và thời trang (PTT) 2 PTT_3 .783 .096 .118 3 PTT_2 .755 .135 .018 4 PTT_4 .752 .040 .102 5 PHH_2 .114 .860 .130 Ý thức chất lƣợng cao và hoàn hảo (PHH) 6 PHH_3 -.035 .847 .214 7 PHH_1 .220 .763 .124 8 PGIA_2 -.056 .115 .801
Ý thức về giá cả & giá trị (PGIA) 9 PGIA_3 .123 .341 .648 10 PGIA_4 .204 -.065 .623 11 PGIA_1 .036 .234 .588 Initial Eigenvalues 3.457 2.025 1.220 Phƣơng sai trích 31.424 18.406 11.088 Phƣơng pháp xử lý: Principal Component Analysis.
Phép xoay: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 3 iterations.
Nguồn: Xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
- Từ kết quả tại Bảng 4-4 cho thấy:
Kết quả KMO and Bartlett's Test cao đạt .759 (>0.5) tại p value = .000 (<0.05).
Tất cả các nhân tố đều có hệ số tải lớn hơn 0.5 (nhỏ nhất là 0.588)
Có 3 nhân tố đã đƣợc khám phá tại hệ số Eigenvalues bằng 1.220 (>1)
Tổng mức độ giải thích cho mơ hình là 60.918%. (>50%) hay 3 nhân tố
này đã giải thích đƣợc 60.918% độ biến thiên của dữ liệu.
Điều này có nghĩa rằng các biến qua phân tích EFA là phù hợp và
đƣợc sử dụng cho những phân tích tiếp theo.
4.2.5. Điều chỉnh thang đo và các giả thuyết.
Sau phân tích sơ bộ thang đo cho các biến độc lập và các biến phụ thuộc, thang đo khơng có sự thay đổi (chỉ có 1 biến quan sát bị loại đó là “cịn size phù hợp với tơi” thuộc “tiêu chí liên quan đến thiết kế và thời trang”, do đó các giả thuyết đƣợc giữ nguyên khơng đổi.
4.3. PHÂN TÍCH HỒI QUI
Sau khi phân tích EFA, mơ hình nghiên cứu giữ ngun 5 biến độc lập và 3 biến phụ thuộc. Để kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu, tác giả đã phân tích tƣơng quan và lần lƣợt phân tích hồi qui bội bằng phƣơng pháp “enter” cho 5 biến độc lập với từng biến phụ thuộc, các phƣơng trình hồi quy nhƣ sau:
Phƣơng trình 1 PTT = Const2. + β11*TBH + β12 *TTT + β13*TCL + β14*TTH + β15*TGIA Phƣơng trình 2 PCT = Const2. + β21*TBH + β22 *TTT + β23*TCL + β24*TTH + β25*TGIA Phƣơng trình 3 PGIA = Const3. + β31*TBH + β32 *TTT + β33*TCL + β34*TTH + β35*TGIA
Quy trình phân tích hồi quy gồm 2 giai đoạn: (1) Kiểm tra các giả định của mơ hình hồi quy và (2) kiểm định độ phù hợp của mơ hình, chi tiết từng phần nhƣ sau:
- Phân tích tƣơng quan.
- Kiểm định sự vi phạm các giả định hồi quy: Trƣớc khi phân tích kết quả hồi
qui, các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính cần đƣợc kiểm định.
Giả định liên hệ tuyến tính
Khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập
Phƣơng sai của phân phối phần dƣ là không đổi
Các phần dƣ có phân phối chuẩn
Khơng có hiện tƣợng tự tƣơng quan giữa các phần dƣ.
- Kiểm định các giả thuyết
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình.
Kết quả kiểm định các giả thiết trong mơ hình
4.3.1. Phân tích tƣơng quan.
Khi phân tích hồi qui tuyến tính bội, các mối tƣơng quan tuyến tính giữa tất cả các biến cần đƣợc kiểm tra trƣớc để đánh giá mối quan hệ giữa các biến định lƣợng. Hệ số tƣơng quan Pearson đƣợc sử dụng để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lƣợng. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Hồng Ngọc, 2008). Phân tích tƣơng quan đƣợc thực hiện giữa 3 biến phụ thuộc và 5 biến độc lập. Đồng thời cũng phân tích tƣơng quan giữa các biến độc lập với nhau nhằm phát hiện những mối tƣơng quan chặt chẽ giữa các biến độc lập. Vì những tƣơng quan nhƣ vậy có thể ảnh hƣởng lớn đến kết quả của phân tích hồi quy nhƣ gây ra hiện tƣợng đa cộng tuyến. Từ kết quả phân tích tƣơng quan (xem bảng 4-5) cho thấy, có sự tƣơng quan giữa các biến độc lập với các biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau, chúng ta sẽ khám phá sự tƣơng quan này ở phần kế tiếp.