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
Thang đo Giá Trị Hình Ảnh: Cronbach’s alpha : .889
HA1 19.12 12.176 .764 .860 HA2 18.95 13.091 .703 .870 HA3 19.24 12.146 .738 .864 HA4 18.97 12.933 .680 .873 HA5 19.31 13.077 .732 .866 HA6 19.57 13.671 .621 .882
Thang đo Giá Trị Chất Lượng: Cronbach’s alpha : .890 CL1 19.30 11.844 .681 .875 CL2 19.47 11.332 .747 .867 CL3 19.33 11.639 .673 .877 CL4 19.47 12.086 .646 .879 CL5 19.38 12.586 .658 .878 CL6 19.42 11.816 .699 .873 CL7 19.27 12.601 .733 .872
Thang đo Giá Trị Tính Theo Giá Cả: Cronbach’s alpha : .851
TG1 10.23 4.317 .779 .772
TG2 10.17 4.858 .669 .820
TG3 10.21 4.825 .647 .828
TG4 10.22 4.321 .678 .819
Thang đo Giá Trị Nhân Sự: Cronbach’s alpha : .846
NS1 9.93 4.155 .645 .821
NS2 10.10 4.103 .640 .823
NS3 10.24 4.059 .653 .818
Thang đo Giá trị Cảm xúc: Cronbach’s alpha : .864
CX1 10.38 3.574 .788 .794 CX2 10.23 3.868 .642 .856 CX3 10.42 3.949 .660 .847 CX4 10.24 3.815 .770 .805
Thang đo Giá trị Xã Hội: Cronbach’s alpha : .893
XH1 10.38 5.109 .779 .857 XH2 10.23 5.113 .725 .879 XH3 10.28 5.581 .748 .870 XH4 10.34 5.036 .815 .844
Thang đo Quyết Định Mua Của Khách Hàng: Cronbach’s alpha .812
QĐ1 10.11 3.929 .535 .816 QĐ2 10.16 3.997 .628 .764 QĐ3 10.29 4.112 .644 .758 QĐ4 10.21 3.821 .734 .715
( Nguồn: Xử lý từ dữ liệu khảo sát của tác giả)
Kết quả tính tốn Cronbach’s Alpha của thang đo các khái niệm nghiên cứu trong mơ hình đều lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3. Do
đó, tất cả các thang đo sẽ được dùng cho phân tích nhân tố ở bước tiếp theo. (Xem
phụ lục7)
4.2.2 Kết quả phân tích nhân tố EFA
Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) trong tập 2 cuốn “Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS” Phân tích nhân tố khám phá là tên chung của một nhóm các thủ tục được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phân tích nhân tố là một kỹ thuật phụ thuộc lẫn nhau trong đó tồn bộ các mối liên hệ phụ thuộc lẫn nhau sẽ được nghiên cứu. Phương pháp này rất hữu ích cho việc
xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau. Tiêu chuẩn áp dụng và chọn biến đối với phân tích nhân tố khám phá bao gồm:
- Tiêu chuẩn Barlett và hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA. Theo đó, EFA được gọi là thích hợp khi 0.5 ≤ KMO ≤ 1. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, trang 262).
- Theo Hair và ctg (1998), hệ số tải nhân tố (Factor Loading) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading ≥ 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading ≥ 0.4 được xem là quan trọng, Factor loading ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Trong nghiên cứu này, nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố ≤ 0.5 sẽ bị loại.
- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%.
- Điểm dừng khi trích các yếu tố có hệ số Eigenvalue phải có giá trị ≥ 1 (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008)
- Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.30 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
4.2.3 Phân tích nhóm nhân tố tác động đến quyết định mua của khách hàng
Kết quả EFA: sáu nhân tố thành phần với 29 biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố sau khi phân tích Cronbach alpha đạt yêu cầu. Kết quả phân tích cho 29 biến, có 6 yếu tố được trích tại eigenvalues có giá trị đạt 1.071 với phương sai trích là 69.110%. Hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 (xem kết quả ở phụ lục 8).