CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) là phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát có mối tương quan với nhau thành một tâp biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chưa đựng hầu hết các nội dung thông tin của tập biến ban đầu. Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), khi thang đo đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA đạt các yêu cầu sau:
- Tiêu chuẩn Bartlett và hệ số KMO dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA. Theo đó, giả thuyết H0 (các biến khơng có tương quan với nhau trong tổng thế) bị bác bỏ và do đó EFA được gọi là thích hợp khi 0.5≤KMO≤1 và sig<0.05. Trường hợp KMO <0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với dữ liệu.
- Trọng số nhân tố (factor loading) ≥ 0.5. Nếu biến quan sát nào có trọng số nhân tố <0.5 sẽ bị loại.
- Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát trên các nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố
- Tổng phương sai trích > 50%.
- Theo Gerbing và Anderson (1998), các nhân tố có eigenvalue <1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn biến gốc (biến tiềm ẩn trong các thang đo trước khi EFA). Vì thế, các nhân tố chỉ được rút trích tại Eigenvalue > 1.
Khi phân tích EFA với thang đo các nhân tố của truyền thông marketing du kích tác động đến hành vi truyền miệng qua mạng xã hội, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng trích các yếu tố có Eigenvalue >1. Phân tích nhân tố sẽ được thực hiện đối với 2 phần:
kiểm định KMO và Bartlett cho thấy giả thuyết H0 bị bác bỏ (sig=.000 <0.05), hệ số KMO = 0.903 > 0.5, kết quả này cho thấy việc phân tích nhân tố là phù hợp.
Với điều kiện giá trị Eigenvalue > 1, phương pháp rút trích nhân tố Principle Component, phép quay Varimax, cho phép 5 nhân tố được rút trích 22 biến quan sát và phương sai trích được 58.380%. Nhìn chung, kết quả phân tích EFA cho thấy đạt điều kiện và tiến hành đưa vào phân tích hồi qui.
Tổng hợp quy trình phân tích EFA
Bảng 4. 3 Tổng hợp kết quả phân tích EFA mơ hình 1
Thơng số Chỉ số KMO (sig.) .000 Eigenvalues 1.012 Phương sai trích 58.380% Số nhóm (số biến) 5 (22) Số biến bị loại 0
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
Tuy nhiên, kết quả thể hiện ở bảng 4.4 xoay nhân tố có 2 sự thay đổi lớn:
- Hai biến NE1 và NE2 của thang đo “Tính mới lạ” được gộp chung vào thang đo “Tính lợi ích”. Kết quả này cũng phù hợp với trong kết quả nghiên cứu của Đinh Đức Tâm và Lê Trọng Khương (2015). Cả 5 yếu tố: NE1, NE2, BE1, BE3, BE4 này được bao hàm trong ý nghĩa thể hiện “Tình sáng tạo” đã được định nghĩa bởi G. Haberland và P. Dacin (1992). Ông định nghĩa rằng: “Sáng tạo là hoạt động tạo ra bất cứ cái gì có đồng thời tính mới lạ và tính lợi ích. Vì thế, khơng phải tất cả những mẫu quảng cáo mới lạ đều là sáng tạo nếu khách hàng không tiếp nhận được ý nghĩa và lợi ích từ thơng điệp quảng cáo đó mang lại và ngược lại” (G. Haberland và P. Dacin, 1992). Vì thế, nhân tố mới bao gồm 5 biến NE1, NE2, BE1, BE3, BE4 được đặt lại tên “Tính sáng tạo”.
- Trong khi đó, ba biến NE3, NE4, NE5 được tách riêng thành một nhân tố có ý nghĩa phân biệt và hội tụ cao. Dựa vào nội dung của ba biến quan sát này, có thể thấy yếu tố bối cảnh, địa điểm quảng cáo độc đáo, thông minh được số đông
đáp viên đánh giá tương đồng. Ngồi ra, theo lý thuyết về Marketing du kích, Levinson (1984) cũng cho rằng việc lựa chọn, sử dụng chiến thuật địa điểm quảng cáo là một trong những yếu tố then chốt đem đến sự khác biệt, mới lạ, bất ngờ trong quảng cáo marketing du kích. Vì thế, ba biến này được tách riêng thành một thang đo là hợp lý và được đặt lại tên thành nhân tố “Chiến thuật đặt vị trí quảng cáo”.
Bảng 4. 4: Ma trận xoay nhân tố
Tên biến 1 2 3 4 5 Đặt tên nhân tố
BE4 .793 Tính sáng tạo BE1 .777 NE2 .760 BE3 .694 NE1 .520 CL2 .707 Sự rõ ràng CL1 .671 CL4 .647 CL3 .643 CL5 .572 SR3 .690 Tính bất ngờ SR1 .667 SR2 .618 SR4 .618 SR5 .594
HM1 .647 HM2 .588 NE4 .786 Chiến thuật đặt vị trí quảng cáo NE5 .783 NE3 .503 Eigenvalue 7.572 1.678 1.493 1.089 1.012 Phương sai trích 34.416 42.045 48.831 53.780 58.380 Cronbach’s Alpha 0.866 0.712 0.732 0.697 0.830
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
4.3.2 Phân tích EFA với thang đo “Sự yêu thích đối với quảng cáo”
Đặt giả thiết H0 là 4 biến quan sát của thang đo “Sự yêu thích đối với quảng cáo” khơng có mối quan hệ tương quan với nhau. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett cho thấy giả thuyết bị bác bỏ (sig=.000 < 0.05), hệ số KMO =.735 > .5, kết quả này cho thấy việc phân tích nhân tố là phù hợp.
Với điều kiện giá trị Eigenvalue >1, phương pháp rút trích nhân tố Principle Component, phép quay Varimax, cho phép 1 nhân tố được rút trích từ 4 biến quan sát và phương sai trích được là 52.385%, các biến thành phần đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn .5, thấp nhất là .660
Bảng 4. 5 Kết quả phân tích EFA với thang đo Sự yêu thích đối với quảng cáo
Biến quan sát Nhân tố Đặt tên nhân tố
1
IN1 .789
Sự yêu thích đối với quảng cáo (IN)
IN2 .730
IN4 .660
Eigenvalue 52.385%
Phương sai trích 2.095
Cronbach’s Alpha 0.695
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả
Từ kết quả phân tích nhân tố cho phép rút ra một nhân tố đặt tên là “Sự yêu thích đối với quảng cáo”, ký hiệu là IN, được đo lường bằng 4 biến quan sát: IN1, IN2, IN3, IN4.
4.3.3 Phân tích EFA với thang đo “Hành vi truyền miệng qua mạng xã hội”
Đặt giả thiết H0 là 5 biến quan sát của thang đo “Hành vi truyền miệng qua mạng xã hội” khơng có mối quan hệ tương quan với nhau. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett cho thấy giả thuyết bị bác bỏ (sig=.000 < 0.05), hệ số KMO =.735 > .5, kết quả này cho thấy việc phân tích nhân tố là phù hợp. Với điều kiện giá trị Eigenvalue > 1, phương pháp rút trích nhân tố Principle Component, phép quay Varimax, cho phép 1 nhân tố được rút trích từ 4 biến quan sát và phương sai trích được là 50.841%, các biến thành phần đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn .5, thấp nhất là .669
Bảng 4. 6 Kết quả phân tích EFA với thang đo Hành vi truyền miệng qua mạng xã hội.
Biến quan sát Nhân tố Đặt tên nhân tố
1 WO1 .294
Hành vi truyền miệng qua mạng xã hội (WO)
WO2 .263
Eigenvalue 2.542
Phương sai trích 2.095
Cronbach’s Alpha 0.695
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả.
Từ kết quả phân tích nhân tố cho phép rút ra một nhân tố đặt tên là “Hành vi truyền miệng qua mạng xã hội”, ký hiệu là WO, được đo lường bằng 5 biến quan sát: WO1, WO2, WO3, WO4, WO6.