Chương 4 PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Phân tích nhân tố khám phá
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp trích yếu tố Principal component với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có EigenValues lớn hơn hoặc bằng 1 đối với 24 quan sát đo lường.
Thực hiện các phân tích:
- Kiểm định Giả thuyết các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể dựa vào hệ số KMO và kiểm định Barlett. Phân tích nhân tố là thích hợp khi hệ số KMO >0.5 và mức ý nghĩa Barlett < 0.05 (Hair, 2006).
- Tiến hành loại các biến quan sát có hệ số tải nhân tố < 0.5 (Hair, 2006).
- Chọn các nhân tố có giá trị Eigenvalues > 1 và tổng phương sai trích được > 50% (Anderson and Gerbing, 1988).
Bảng 4.3 : Kết quả kiểm định Ba rlett KMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .917 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 5243.748
df 210
Sig. 0.000
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu nghiên cứu chính thức
Hệ số KMO = 0.917 > 0.5: Phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu nghiên cứu
Kiểm định Barlett’s chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hồn tồn thích hợp với mức ý nghĩa < 0.05. Bác bỏ H0, các biến quan sát trong phân tích EFA là có tương quan nhau trong tổng thể. Như vậy, các điều kiện ban đầu đã được đáp ứng để tiến hành phân tích nhân tố.
Phương pháp sử dụng là Principle component với phép quay Varimax. Việc phân tích nhân tố sẽ được tiến hành với tồn bộ các biến quan sát, sau đó sẽ loại bỏ từng biến số có hệ số truyền tải thấp.
Giá trị tổng phương sai trích = 63.7% > 50%: Đạt yêu cầu. Kết quả cho thấy 4 nhân tố trên này giải thích 63.7% sự biến thiên của dữ liệu.
Bảng 4.4 : Kết quả tổng phương sai trích
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu nghiên cứu chính thức
Thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến ý định chọn mua gồm 7 nhân tố với 21 biến quan sát. Sau khi thang đo được kiểm định bằng công cụ Cronbach’s alpha đạt độ tin cậy, các biến được đưa vào phân tích nhân tố EFA.
Cách tiến hành phân tích nhân tố được thực hiện qua 2 lần như sau:
Lần 1: Tập hợp 21 biến quan sát sau khi được kiểm tra độ tin cậy được đưa vào phân tích nhân tố (EFA). Kết quả như sau:
• Hệ số KMO đạt 0.9 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi – Square của kiểm định Bartlett's với mức ý nghĩa Sig = 0.000 do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau.
• Kết quả phân tích nhân tố cũng cho thấy phương sai được giải thích là 63.7% (lớn hơn 50%)
• Điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố thứ 4 với eigenvalue là 1.051. Kết quả phân tích nhân tố là phù hợp.
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 9.418 44.846 44.846 9.418 44.846 44.846 4.415 21.026 21.026 2 1.678 7.992 52.838 1.678 7.992 52.838 3.453 16.442 37.468 3 1.233 5.871 58.709 1.233 5.871 58.709 3.149 14.993 52.462 4 1.051 5.006 63.715 1.051 5.006 63.715 2.363 11.254 63.715 5 .939 4.471 68.186 6 .880 4.189 72.375 7 .727 3.462 75.837 8 .611 2.908 78.745 9 .565 2.692 81.437 10 .492 2.343 83.781 11 .468 2.228 86.009 12 .435 2.071 88.080 13 .424 2.018 90.098 14 .362 1.722 91.820 15 .315 1.502 93.323 16 .285 1.358 94.680 17 .263 1.254 95.934 18 .258 1.226 97.161 19 .215 1.025 98.185 20 .209 .997 99.182 21 .172 .818 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Total Variance Explained
Component
• Các biến quan sát hệ số chuyển tải đạt yêu cầu (>0.5): ngoại trừ biến SE1 khơng đạt u cầu.
Do đó, việc phân tích nhân tố lần 2 được thực hiện với việc loại biến SE1.
Bảng 4.5 : Kết quả phân tí ch nhâ n tố
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu nghiên cứu chính thức
Kết quả phân tích nhân tố EFA lần 2 cho thấy, có 4 nhân tố được trích ra. Kết quả phân tích nhân tố cho thấy nhóm biến quan sát của các nhân tố này có hệ số tải nhân tố tốt (từ 0.504 trở lên) và hệ số Cronbach’s Alpha của các nhân tố đều lớn hơn 0.7. Như vậy, các thang đo cho các khái niệm được chấp nhận và đảm bảo độ tin cậy của thang đo và được sử dụng cho phân tích hồi quy tuyến tính bội.
Tuy nhiên, ta nhận thấy trong ma trận xoay nhân tố, các biến quan sát được sắp xếp theo 4 nhóm, do đó các nhân tố này được gom lại và đặt tên cụ thể theo tính chất của các biến quan sát như sau:
Nhân tố thứ nhất: được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là nhân tố
Danh tiếng ký hiệu là REP, gồm 3 biến quan sát: RE1 Website mua sắm này nổi tiếng
RE2 Website mua sắm này có uy tín RE3 Website này quan tâm tới khách hàng
Nhân tố thứ hai: được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là nhân tố
Chất lượng thông tin INFO, gồm 3 biến quan sát:
IQ1 Tơi ln tìm thấy thơng tin về sản phẩm và dịch vụ mình quan tâm trên website này
IQ2 Tôi cho rằng website này cung cấp thông tin sản phẩm một cách trung thực IQ3 Website này thường xuyên cập nhật mới nội dung
Nhân tố thứ ba: được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là nhân tố Sự
dễ dàng sử dụng EOU, gồm 6 biến quan sát:
EU1 Tơi dễ dàng tìm được thơng tin mình cần khi vào website này EU2 Tôi cho rằng việc sử dụng website mua sắm này là nhanh chóng EU3 Tơi dễ dàng sử dụng các tiện ích của website
DQ1 Website này có thiết kế đẹp DQ2 Bố cục của website dễ hiểu DQ3 Font chữ của website dễ nhìn
Nhân tố thứ tư: được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là nhân tố
SQ1 Website này nhanh chóng giải quyết những thắc mắc / yêu cầu từ tôi
SQ2 Website này cho phép đăng những ý kiến đánh giá của tôi về sản phẩm và dịch vụ của họ
SQ3 Tơi dễ dàng gửi các u cầu của mình tới bộ phận hỗ trợ SE2 Website này nêu rõ điều khoản và điều kiện hoạt động SE3 Website này rất quan tâm tới vấn đề bảo mật
SO1 Người thân và bạn bè của tôi cho rằng website này đáng tin cậy SO2 Những người quen có khun tơi mua sắm ở website này SO3 Tôi tin tưởng đánh giá của người thân và bạn bè về website này
4.4. Hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết Hình 4 .4: Mơ hì nh hi ệu chỉ nh