Biến quan
sát Trung bình thangđo nếu loại biến Phương sai thangđo nếu loại biến
Tương quan biến - tổng hiệu chỉnh Cronbach’s Alpha nếu loại biến Tính hiệu quả: Cronbach’s Alpha = 0.838
EFF1 14.60 8.804 .559 .826
EFF2 14.30 8.601 .575 .822
EFF3 14.38 8.093 .680 .794
EFF4 14.19 7.575 .683 .793
EFF5 14.51 8.140 .711 .786
Khả năng đáp ứng đầy đủ: Cronbach’s Alpha = 0.834
FUL1 10.02 6.154 .735 .757
FUL2 10.23 6.818 .686 .783
FUL3 10.07 6.352 .656 .794
FUL4 10.40 6.757 .587 .824
Sự bảo mật: Cronbach’s Alpha = 0.856
PRI1 6.50 3.457 .705 .819
PRI2 6.62 3.228 .742 .785
PRI3 6.49 3.298 .738 .789
Giá trị cảm nhận: Cronbach’s Alpha = 0.825
PEV1 6.04 2.451 .751 .687
PEV2 6.11 2.475 .784 .656
PEV3 6.59 2.973 .529 .904
Quy trình cơng bằng: Cronbach’s Alpha = 0.933
PFA1 15.34 14.552 .780 .923 PFA2 15.38 14.864 .811 .919 PFA3 15.41 14.361 .796 .921 PFA4 15.37 14.575 .825 .917 PFA5 15.34 14.686 .790 .922 PFA6 15.41 14.576 .813 .919
Sự hài lòng: Cronbach’s Alpha = 0.909
SAT1 10.23 6.259 .766 .891
SAT3 10.00 6.079 .788 .884
SAT4 10.08 5.982 .804 .878
a) Cronbach’s Alpha của các thành phần Thành phần Tính hiệu quả
Kết quả thành phần Tính hiệu quả có Cronbach’s Alpha là 0.838 và các hệ số tương quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.4. Hệ số tương quan biến - tổng nhỏ nhất là 0.559 (EFF1). Vì vậy 5 biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Khả năng đáp ứng đầy đủ
Kết quả thành phần Khả năng đáp ứng đầy đủ có Cronbach’s Alpha là 0.834 và các hệ số tương quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.4. Hệ số tương quan biến - tổng nhỏ nhất là 0.587 (FUL4). Vì vậy 4 biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Sự bảo mật
Kết quả thành phần Sự bảo mật có Cronbach’s Alpha là 0.856 và các hệ số tương quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.4. Hệ số tương quan biến - tổng nhỏ nhất là 0.705 (PRI1). Vì vậy 3 biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Giá trị cảm nhận
Kết quả thành phần Giá trị cảm nhận có Cronbach’s Alpha là 0.825 và các hệ số tương quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.4. Hệ số tương quan biến - tổng nhỏ nhất là 0.529 (PEV3). Vì vậy 3 biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Kết quả thành phần Quy trình cơng bằng có Cronbach’s Alpha là 0.933 và các hệ số tương quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.4. Hệ số tương quan biến - tổng nhỏ nhất là 0.780 (PFA1). Vì vậy 6 biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
b) Cronbach’s Alpha của thành phần Sự hài lịng
Kết quả thành phần Sự hài lịng có Cronbach’s Alpha là 0.909 và các hệ số tương quan biến - tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.4. Hệ số tương quan biến - tổng nhỏ nhất là 0.766 (SAT1). Vì vậy 4 biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
(Xem thêm Phụ lục 7 - Kết quả kiểm định các thang đo bằng Cronbach’s Alpha)
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn:
- Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser- Meyer-Olkin) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA. KMO càng lớn càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Giá trị KMO trong khoảng từ 0.5 - 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng khơng trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì giữa các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể đủ để tiến hành phân tích EFA. (Hair, 2010).
- Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor Loading), theo Hair & các tác giả (2010), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Hệ số tải nhân tố bằng 0.3 được xem đạt mức tối thiểu, từ giá trị 0.4 trở lên, hệ số tải nhân tố được xem là quan trọng, và từ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Ngồi ra, Hair & ctg (2010)
cũng đề nghị: nếu chọn tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố ≥ 0.3 thì cỡ mẫu của nghiên cứu ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn hệ số tải nhân tố ≥ 0.55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải ≥ 0.75. Trong nghiên cứu này, nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0.50 sẽ bị loại.
- Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Cũng theo Nguyễn Đình Thọ (2011) thì tổng phương sai trích từ 60% trở lên là tốt.
- Thứ tư, điểm dừng khi trích các yếu tố có hệ số Eigenvalue phải có giá trị ≥ 1 (Hair, 2011).
- Thứ năm, 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 (Jabnoun & Al-Tamimi, 2003).
4.3.2.1Phân tích nhân tố tác động
Khi phân tích EFA cho các nhân tố tác động, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigen value lớn hơn 1. Như đã trình bày ở mục 4.3.1, tất cả 21 biến quan sát của 5 thành phần tiếp tục đưa vào phân tích EFA. Kết quả đầy đủ được trình bày trong Phụ lục 4.
Qua rút trích nhân tố lần 1 loại bớt 1 biến FUL4 có hệ số tải nhân tố khơng đạt yêu cầu (phụ lục 4). Biến bị loại FUL4 có nội dung “Trang web trung thực về các dịch vụ/sản phẩm nó cung cấp.”, về mặt ý nghĩa thì FUL1, FUL2, FUL3 đã bao hàm ý nghĩa của FUL4 do đó khi biến này có hệ số tải khơng đạt u cầu ta có thể loại mà khơng sợ ảnh hưởng về ý nghĩa.
Kết quả thể hiện trong bảng 4.3 cho thấy sau khi loại bỏ biến không tin cậy, thang đo cịn lại 20 biến được tiến hành phân tích nhân tố lần 2 và trích thành 5 nhóm với tổng phương sai trích đạt: 73.788% (đạt yêu cầu > 50%) nghĩa là 5 nhân tố rút ra giải thích được 73.788% biến thiên của dữ liệu; điểm dừng khi trích các yếu tố hệ số Eigenvalue có giá trị >1. Hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 nên các biến quan sát đều
quan trọng, các khái niệm nghiên cứu đạt giá trị hội tụ. Hệ số KMO là 0.888 (đạt yêu cầu > 0.5) thể hiện sự thích hợp của phân tích nhân tố, kiểm định Bartlett đạt ý nghĩa thống kê (sig < 0.05).
Sau đó chạy lại Cronbach’s Alpha cho thấy 5 nhân tố này đều đạt yêu cầu. Như vậy có thể kết luận, phân tích nhân tố là phù hợp.