Số biến Biến quan sát
Tâm lý 2 V_1, V_4
Nhu cầu 3 V_5, V_8, V_9
Nguồn thông tin 6 V_10, V_11, V_12, V_13, V_15, V_17
Độ tin cậy 7 V_18, V_19, V_22, V_23, V_24, V_25, V_26
Kinh nghiệm 7 V_29, V_30, V_31, V_32, V_33, V_34, V_37
Trung thành 2 V_39, V_40
Nguồn: Bài nghiên cứu.
Việc phân tích nhân tố khám phá EFA được thực hiện thơng qua phần mềm SPSS 16.1 với phương pháp trích yếu tố principal Axis Factoring, phép xoay nhân tố
Promax, điểm dừng trích nhân tố Eigenvalue và hệ số KMO, mức ý nghĩa kiểm định Barlett. Theo đó, kết quả phân tích phải đạt các tiêu chí sau:
• Hệ số KMO >= 0.5 (Othman và Owen, 2000)
• Mức ý nghĩa của kiểm định Barlett <=0.05.
• Hệ số Eigenvalue >= 1, nếu nhỏ hơn sẽ bị loại khỏi mơ hình (Garson, 2003).
• Tổng phương sai trích >= 50% (Gerbing và Anderson, 1988).
• Hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố (factor loading) >= 0.5
trong một nhân tố (Hair và các cộng sự, 2006), nếu nhỏ hơn sẽ bị loại khỏi mơ hình.
• Khác biệt giữa các factor loading >= 0.3 (Jabnoun và cộng sự, 2003).
4.3.1 Phân tích EFA với thang đo các yếu tố tác động đến quyết định mua của người tiêu dùng đối với sản phẩm thuốc khơng kê đơn
Do trong q trình phân tích nhân tố khám phá EFA, các biến quán sát nếu không thỏa điều kiện sẽ bị loại, nên việc phân tích EFA sẽ được tiến hành nhiều lần tương ứng với các bước loại biến có hệ số tải nhân tố <=0.5 kết hợp với việc xem xét sự khác biệt giữa các hệ số tải nhân tố và giá trị nội dung của biến đó.
Lần 1:
27 biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA theo các tiêu chuẩn đã được đưa ra. Eigenvalue = 1.072 lớn hơn 1 có 9 nhân tố được tạo ra. Tổng phương sai trích 68.55%, hệ số KMO = 0.707 và sig. của kiểm định Barlett < 0.05. Do đó đã đạt yêu cầu. Tuy nhiên, có 6 biến quan sát có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 1.5 (Phụ lục 5) nên các biến này sẽ bị loại khỏi q trình phân tích từng bước tương
ứng sẽ loại các biến có hệ số thấp nhất trước và thực hiện song song với việc xem xét giá trị nội dung của biến quan sát đó.
Lần 2:
Sau khi loại biến V_19 và V_34, 25 biến cịn lại được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố và xem xét vẫn theo tiêu chí như trên. Kết quả đạt yêu cầu với hệ số KMO = 0.703, sig < 0.05, tổng phương sai trích 71.77% và tại Eigenvalue = 1.064 có 9 nhân tố được trích. Tuy nhiên có 5 biến khơng đạt điều kiện của hệ số tải biến (Phụ lục 5), xem xét về mặt nội dung, tiến hành loại 2 biến V_13 và V_18 trước.
Lần 3:
Kết quả thu được 8 nhân tố tại Eigenvalue = 1.053 với tổng phương sai trích 70,21%. Hệ số KMO = 0.694 và sig. < 0.05, đạt yêu cầu (Phụ lục 5). Hệ số tải nhân tố của các biến đều đạt trên 0.5 ngoại trừ V_15, V_37, V_5 và V_10. Thực hiện loại 2 biến V_15 và V_37 do có hệ số truyền tải thấp nhất.
Lần 4:
Sau khi thực hiện loại 2 biến còn lại 21 biến với các hệ số tải nhân tố tương ứng hầu hết đều trên 0.5 ngoại trừ biến V_10 có hệ số tải nhân tố 0.483 và khác biệt hệ số tải bé nhất là 0.164 (Phụ lục 5). Tuy không đảm bảo về mặt thống kê nhưng xét về mặt nội dung vì V_10 là đại diện cho yếu tác động của bác sĩ đến quyết định mua của người tiêu dùng nên tác giả quyết định giữ lại.
Các điều kiện khác được thỏa mãn, KMO = 0.685 > 0.5, sig. < 0.05, tổng phương sai trích 72.08% và Eigenvalue = 1.026 > 1. Kết quả phân tích nhân tố khám phá được trình bày như sau: