Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s alpha nếu loại biến Thang đo hành vi tiêu dùng xe: Alpha = 0.793
HV1 9.66 4.339 .630 .727 HV2 9.35 4.063 .627 .728 HV3 9.49 3.764 .654 .700
4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.1. Phân tích nhân tố khám phá thang đo các yếu tố ảnh hƣởng đến hành vi tiêu dùng xe đến hành vi tiêu dùng xe
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 6a, phụ lục 5) với sig = 0.000 và chỉ số KMO = 0.882 > 0.5 đều đáp ứng được yêu cầu.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, phân tích nhân tố đã trích được 5 nhân tố từ 23 biến quan sát với tổng phương sai trích là 72.636% (> 50%) đạt yêu cầu (bảng số 6b, phụ lục 5). Dựa trên phân tích của bảng ma trận xoay yếu tố(bảng số 6c, phụ lục 5), biến TL18 bị loại do có hệ số tải yếu tố= 0.483 (< 0.5) chưa đạt yêu cầu. Do đó, việc phân tích nhân tố lần thứ hai được thực hiện với việc loại biến này ra.
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ hai:
Kết quả kiểm định kiểm định Bartlett's và KMO (bảng số 7a, phụ lục 5) với sig = 0.000 và chỉ số KMO = 0.880 đều đáp ứng được yêu cầu.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, phân tích nhân tố đã trích được 4 yếu tốvới tổng phương sai trích là 69.917% (> 50%) đạt yêu cầu (bảng số 7b, phụ lục 5). Dựa trên phân tích của bảng ma trận xoay nhân tố (bảng số 7c, phụ lục 5), biến TL13 bị loại dựa vào tiêu chuẩn khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố lớn hơn hay bằng 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố do khơng có sự chênh lệch rõ ràng giữa các hệ số tải nhân
tố nên có khả năng biến này tạo ra việc trích nhân tố giả. Vì vậy, phân tích nhân tố sẽ được tiến hành lần thứ ba với việc loại ra biến này.
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ ba (có sự tách yếu tố tâm lý
thành yếu tố đẳng cấp và yếu tố chất lƣợng):
Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's (bảng số 8a, phụ lục 5) với sig = 0.000 và chỉ số KMO = 0.870 > 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 yếu tố với tổng phương sai trích là 70.682% (> 50%) đạt yêu cầu (bảng số 8b, phụ lục 5). Kết quả tại bảng 4.4 cho thấy hệ số tải nhân tố của các biến này đều lớn hơn 0.5 đạt yêu cầu.
Bảng 4.4: Ma trận xoay nhân tố (lần thứ 3) Component Matrixa Component 1 2 3 4 TL14 .913 TL11 .910 TL2 .907 TL1 .821 TL4 .774 TL3 .768 TL7 .689 TL9 .899 TL15 .884 TL8 .873 TL5 .847 TL6 .800 TL12 .579
MT4 .855 MT2 .827 MT1 .735 MT3 .685 CN2 .825 CN3 .791 CN1 .781 CN4 .763
Dựa trên phân tích của bảng ma trận xoay nhân tố tại bảng 4.4, có sự tách nhóm của yếu tố tâm lý thành hai yếu tố khác nhau: yếu tố thứ nhất gồm các biến TL1, TL2, TL3, TL4, TL7, TL11, TL14 mang đặc trưng, phong cách của hành vi tiêu dùng xe nên được đặt tên là đẳng cấp. Yếu tố này thể hiện
hành vi tiêu dùng xe là vì muốn thể hiện cá tính hay cái tơi cá nhân hơn là xem chiếc xe như chỉ là phương tiện di chuyển, đó chính là thể hiện được địa vị, thể hiện được cá tính, kiểu dáng xe và thiết kế tổng thể, màu sắc, mẫu mã xe, phân khối xe. Yếu tố thứ hai gồm các biến TL5, TL6, TL8, TL9, TL12, TL15 xem việc tiêu dùng xe như là nhu cầu thiết yếu cá nhân vì thế đáp viên chú ý đến chất lượng chiếc xe, giá cả, và cả hệ thống hậu mãi. Do đó, yếu tố này được đặt tên là chất lượng.
Lệnh Transform/compute variable được sử dụng để nhóm các biến đạt yêu cầu với hệ số tải yếu tố> 0.5 thành 4 nhân tố, các yếu tố này được đặt tên cụ thể như sau:
Yếu tố thứ nhất: Yếu tố đẳng cấp (DC) được nhóm từ trung bình của 7 biến quan sát: TL1, TL2, TL3, TL4, TL7, TL11, TL14.
Yếu tố thứ hai: Yếu tố chất lƣợng (CL) được nhóm từ trung bình của 6 biến quan sát: TL5, TL6, TL8, TL9, TL12, TL15 .
Yếu tố thứ ba: Yếu tố mơi trƣờng (MT) được nhóm từ trung bình của 4 biến quan sát: MT1, MT2, MT3, MT4.
bình của 4 biến quan sát: CN1, CN2, CN3, CN4.
4.3.2. Phân tích nhân tố khám phá thang đo hành vi tiêu dùng xe
Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett‟s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's (bảng số 9a, phụ lục 5) với sig = 0.000 và chỉ số KMO = 0.708 ( > 0.5) đáp ứng được yêu cầu.
Tại các mức giá trị Eigenvalues = 2.125, phân tích nhân tố đã rút trích được 1 yếu tố từ 3 biến quan sát với tổng phương sai trích là 70.844% ( > 50%) đạt yêu cầu. (bảng số 9b, phụ lục 5)