Các thành phần Số biến Cronbach's Alpha Tƣơng quan biến-tổng hiệu chỉnh bé nhất Cronbach's Alpha nếu xóa biến Sản phẩm 4 0,770 0,500 0,755 Giá cả 4 0,775 0,545 0,740 Phân phối 4 0,783 0,534 0,757 Chiêu thị 4 0,725 0,457 0,698 Con ngƣời 3 0,758 0,509 0,774 Bằng chứng hữu hình 3 0,765 0,663 0,617 Quy trình 3 0,778 0,572 0,746
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu định lượng – Phụ lục 5)
Nhận xét
Đối với các thang đo Sản phẩm (SP), Giá cả (GC), Phân phối (PP), Chiêu thị (CT), Con ngƣời (CN), Quy trình (QT) hệ số Cronbach Alpha đều cao hơn 0,7. Các hệ số tƣơng quan biến – tổng hiệu chỉnh tƣơng ứng của các thang đo này cũng đều cao hơn 0,3. Chứng tỏ các thang đo này có độ tin cậy tốt.
Tuy nhiên, hệ số Cronbach Alpha của yếu tố Bằng chứng hữu hình (HH) lại chỉ đạt 0,67, thấp hơn khoảng 0,7 – 0,8 của một thang đo có độ tin cậy tốt. Trong biến quan sát thành phần ta nhận thấy biến HH2 có hệ số tƣơng quan biến – tổng hiệu chỉnh rất thấp, thấp hơn cả ngƣỡng chấp nhận đƣợc là 0,3. Khi loại biến này thì hệ số Cronbach Alpha của thang đo sẽ có xu hƣớng tăng lên 0,765. Do đó ta sẽ loại biến này ra khỏi thang đo. Qua nghiên cứu định tính lần (Phụ lục 7) thảo luận tay đôi với các chuyên gia, lý do giải thích cho biến HH2 “Website của ngành hàng cung cấp thông tin hữu ích và thu hút” khơng có ý nghĩa trong thang đo đã đƣợc đƣa ra. Vì có rất nhiều bác sĩ đã nhầm lẫn fanpage và website chính thức của ngành hàng dẫn tới việc rối loạn cho sự lựa chọn đánh giá cho điểm. Bên cạnh đó, với việc website của ngành hàng hiện tại vẫn chƣa có phiên bản tiếng Việt, vẫn đang liên kết với website chính của tập đồn nên một phần cũng gây khó hiểu, khơng thu hút với
ngƣời xem.
Bên cạnh đó tại yếu tố Con ngƣời, khi loại biến CN3 thì Cronbach Alpha có tăng lên nhƣng không đáng kể (từ 0,758 lên 0,774). Tƣơng quan biến-tổng hiệu chỉnh của biến này vẫn đạt 0,509, lớn hơn 0,3 rất nhiều. Qua nghiên cứu định tính lần (Phụ lục 7) thảo luận tay đôi, các chuyên gia đều cho rằng biến CN3 “Nhân viên giao hàng lịch sự, chuyên nghiệp, đúng giờ, đúng quy cách” là quan trọng vì nó là một trong ba thành phần tất yếu cấu thành nên yếu tố con ngƣời trong hệ thống, gồm: nhân viên kinh doanh, nhân viên tổng đài và nhân viên giao hàng nên khơng thể loại. Do đó ta vẫn giữ lại biến CN3 trong nghiên cứu.
Sau khi kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha tác giả tiếp tục tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis).
2.3.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phƣơng pháp phân tích nhân tố EFA (Exploratory Factor Analysis) là một phƣơng pháp phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), giúp ta đánh giá hai giá trị quan trọng giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo (Nguyễn Đình Thọ, 2014). EFA rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến khởi tạo.
Để phân tích EFA có ý nghĩa là phải thỏa mãn các yêu cầu: hệ số Factor loading > 0,5, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) phải thỏa điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1, kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05). Ngồi ra, trong phân tích EFA phƣơng pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax cũng đƣợc đi kèm và thỏa các điều kiện sau: Phần trăm tổng phƣơng sai trích (Percentage of variance) > 50%, hệ số Eigenvalue ≥ 1.
Kết quả cụ thể (Phụ lục 5) sau khi phân tích nhƣ sau: thống kê Chi-square của kiểm định Barlett đạt giá trị 1157,463 với mức ý nghĩa 0,000; hệ số KMO = 0,658 > 0,5. Do vậy các biến quan sát có tƣơng quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Phƣơng sai trích đƣợc 64,5763% thể hiện ở 7 nhân tố đƣợc rút ra, hệ số Eigenvalue
= 1,497. Do vậy, các thang đo rút ra là chấp nhận đƣợc. Kết quả phân tích từ ma trận xoay cho thấy các biến quan sát thỏa điều kiện có trọng số nhân tố lớn hơn 0,5 và hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3. Ngoài ra, từ 7 thành phần của thang đo gốc, tác giả rút ra đƣợc 7 thành phần đảm bảo đƣợc giá trị phân biệt và giá trị hội tụ. Kết quả tổng hợp phân tích EFA đƣợc trình bày trong