Ký hiệu Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến - Tổng
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ biến 1. Thang đo Vị trí (VT), Cronbach’s Alpha: 0,809
VT01 6.21 0.59 0.77
VT02 6.30 0.59 0.77
VT03 6.47 0.66 0.76
VT04 5.86 0.63 0.76
VT05 6.75 0.51 0.80
2. Thang đo Chuẩn chủ quan (CQ), Cronbach’s Alpha: 0,822
CQ01 2.19 0.63 0.80
CQ02 2.05 0.71 0.73
CQ03 1.94 0.70 0.73
3. Thang đo Không gian sống (KG), Cronbach’s Alpha: 0,843
KG01 4.58 0.59 0.84
KG02 4.73 0.68 0.80
KG03 4.23 0.77 0.76
KG04 4.79 0.68 0.80
4. Thang đo Tài chính (TC), Cronbach’s Alpha: 0,802
TC01 4.24 0.62 0.75
TC02 4.36 0.64 0.74
TC03 3.87 0.68 0.72
TC04 4.65 0.52 0.80
5. Thang đo Tính năng (TN), Cronbach’s Alpha: 0,788
TN01 6.30 0.58 0.75
TN02 6.73 0.54 0.76
TN03 6.96 0.58 0.74
TN04 6.77 0.61 0.74
TN05 6.92 0.53 0.76
6. Thang đo Ý định mua căn hộ chung cư (HV), Cronbach’s Alpha: 0,871
HV01 7.06 0.62 0.86
HV02 7.08 0.74 0.84
HV03 7.08 0.69 0.85
(Nguồn: Chi tiết Phụ lục 4)
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của các thang đo các biến Vị trí (VT), Chuẩn
chủ quan (CQ), Khơng gian sống (KG), Tài chính (TC), Tính năng (TN), Ý định mua chung cư (HV), kết quả được ghi nhận như sau:
Hệ số Cronbach’s Alpha của từng biến đều từ 0.7 đến 0.8. Tuy nhiên, loại trừ một thang đo CQ04 do có hệ số Cronbach’s Alpha khi loại bỏ biến lớn hơn 0,8 gây ảnh hưởng xấu đến hệ số Cronbach’s Alpha chung của cả thang đo.
Hệ số tương quan biến-tổng các biến quan sát của từng thang đo trên đều lớn hơn 0,3 cho thấy đạt yêu cầu kiểm định.
Có thể kết luận, thang đo kế thừa các nghiên cứu trước đây nên bảng câu hỏi được thiết kế rõ ràng, phân nhóm tốt và mẫu tốt, đa số các thang đo trên đều đạt độ tin cậy cao, các biến quan sát còn lại đáp ứng kiểm tra đều được giữ nguyên cho bước phân tích nhân tố khám phá tiếp theo EFA để đánh giá sự hội tụ và phân biệt của nhóm biến quan sát cần nghiên cứu.
3.4. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích EFA để kiểm tra giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo, và các kiểm định như sau:
Kiểm định KMO nhằm kiểm tra sự phù hợp của kích thước mẫu trong phân tích nhân tố. Điều kiện để phân tích nhân tố thích hợp là hệ số KMO > 0,5 (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kiểm định Bartlett’s được sử dụng để kiểm định sự tương quan của các biến quan sát với nhau trong tổng thể, điều kiện Sig <0,05 để bác bỏ giả thuyết H0: các biến khơng có tương quan với nhau trong tổng thể.
Phân tích nhân tố cho tất cả các biến trong mơ hình được thực hiện với phương pháp trích “Principal axis factoring” với phép xoay “Promax”. Theo Gerbing & Anderson (1988) phương pháp này sẽ phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phương pháp trích “Principal components” với phép xoay “Varimax” từ nhiều biến quan sát thành các biến tiềm ẩn ít hơn mà vẫn giải thích được thơng tin của dữ liệu.
hình thành có thể giải thích tối thiểu biến thiên trọn vẹn của một biến quan sát. (Hair và ctg, 2010 được trích bởi Nguyễn Đình Thọ (2014) (Thọ 2014)).
Hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0,5 (Factor loading > 0,5) để có thể kết luận phân tích nhân tố khám phá này có ý nghĩa thực tiễn. (Hair & ctg, 1998; Nguyễn Đình Thọ, 2014 (Thọ 2014)).