Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s alpha nếu loại biến Nhân tố ý định sử dụng: Cronbach’s Alpha = 0.746
YD1 7.5889 1.551 .617 .611
YD2 7.4111 1.350 .610 .620
YD3 7.6222 1.789 .503 .737
4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Mục đích của phân tích nhân tố khám phá là để thu nhỏ và gom các biến lại nhằm đạt được giá trị hội tụ của các biến quan sát theo từng nhân tố và giá trị phân
biệt giữa các nhân tố. Điều kiện cần và đủ để áp dụng phân tích nhân tố là khi kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) với sig. < 0.05 và chỉ số KMO > 0.5.
Trong phân tích nhân tố phương pháp Principal components analysis đi cùng với phép xoay varimax thường được sử dụng. Sau khi xoay các nhân tố, hệ số tải nhân tố > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên. Ngoài ra, trị số Eigenvalues phải lớn hơn 1. Những nhân tố có Eigenvalues nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Ngoài ra, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua định mua
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ nhất:
Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's (bảng số 10a, phụ lục 4) với sig = 0.000 và chỉ số KMO = 0.867> 0.5 đều đáp ứng được yêu cầu.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, phân tích nhân tố đã trích được 4 nhân tố từ 17 biến quan sát và với tổng phương sai trích là 71.385% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu (bảng số 10b, phụ lục 4).
Dựa trên phân tích của bảng ma trận xoay nhân tố (bảng số 10c, phụ lục 4), biến CL3 bị loại do có hệ số tải nhân tố của nó = 0.468 chưa đạt yêu cầu (nhỏ hơn 0.5). Do đó, việc phân tích nhân tố lần thứ hai được thực hiện với việc loại biến này.