4.2.1. Độ tin cậy
Thang đo nháp đã được đánh giá sơ bộ ở chương 3. Trong chương 4, thang đo chính thức đã loại ra biến quan sát PJ2 của thang đo PJ và WBD5 của thang đo WBD. Kết quả đánh giá độ tin cậy theo hệ số Cronbach’s alpha được thể hiện ở bảng 4.2 như sau:
Bảng 4.2: Kết quả Cronbach’s alpha (lần 1)
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tƣơng quan biến - tổng
Cronbach’s alpha nếu loại biến
Tính vị chủng tiêu dùng (CET) Cronbach’s alpha = .667
CET2 5.7331 3.270 .463 .596
CET4 5.9884 3.527 .489 .560
CET5 5.5899 3.405 .486 .562
PJ1 11.9961 7.388 .577 .745
PJ3 12.1915 7.574 .576 .746
PJ4 12.1683 7.652 .551 .754
PJ5 12.0290 7.331 .615 .733
PJ6 11.9942 7.653 .513 .767
Tiêu dùng phô trƣơng (CC) Cronbach’s alpha = .895
CC1 41.1567 88.094 .485 .892 CC2 41.3810 87.791 .471 .893 CC3 41.0058 90.886 .409 .894 CC6 41.2282 85.731 .638 .885 CC7 41.3733 87.126 .603 .887 CC8 41.4526 88.163 .536 .889 CC9 41.1683 86.474 .592 .887 CC10 41.2012 83.180 .678 .883 CC11 41.2186 85.295 .644 .885 CC12 41.0522 84.960 .591 .887 CC13 41.2882 84.682 .664 .884 CC14 41.4081 86.145 .629 .886 CC15 41.5106 85.917 .623 .886 CC16 41.9168 87.545 .557 .889
Sự sẵn lòng mua hàng nội (WBD) Cronbach’s alpha = .407
WBD1 10.8298 5.048 .407 .201 WBD2 11.1799 5.066 .447 .181 WBD3 10.6634 4.991 .354 .232 WBD4 9.9613 8.208 -.25 9 .633 WBD6 10.2166 4.976 .219 .349
Nguồn: Xử lý số liệu trên SPSS
Sau kết quả Cronbach’s alpha lần 1, nhận thấy các biến WBD4 và WBD6 có hệ số tương quan biến – tổng nhỏ hơn mức cho phép (0.3). Trong phần đánh giá sơ bộ thang đo ở chương 3, khi phân tích EFA, 2 biến WBD4 và WBD6 lúc đó cũng cho thấy có sự tách biệt về mặt giá trị nội dung so với khái niệm “sự sẵn lòng mua” ban đầu. Do đó, tại bước này, các biến WBD4 và WBD6 nên được loại khỏi mơ hình.
Kết quả Cronbach’s alpha sau khi loại các biến WBD4 và WBD6 cho thấy kết quả tốt hơn, các thang đo lúc này đều cho kết quả đáng tin cậy khi có hệ số
Cronbach’s alpha > 0.6, và các biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng đạt yêu cầu (>0.3) (Bảng 4.3)
Bảng 4.3: Kết quả Cronbach’s alpha (lần 2)
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tƣơng quan biến - tổng
Cronbach’s alpha nếu loại biến
Tính vị chủng tiêu dùng (CET) Cronbach’s alpha = .667
CET2 5.7331 3.270 .463 .596
CET4 5.9884 3.527 .489 .560
CET5 5.5899 3.405 .486 .562
Đánh giá giá trị hàng nội (PJ) Cronbach’s alpha = .789
PJ1 11.9961
PJ3 12.1915 7.574 .576 .746
PJ4 12.1683 7.652 .551 .754
PJ5 12.0290 7.331 .615 .733
PJ6 11.9942 7.653 .513 .767
Tiêu dùng phô trƣơng (CC) Cronbach’s alpha = .895
CC1 41.1567 CC2 41.3810 87.791 .471 .893 CC3 41.0058 90.886 .409 .894 CC6 41.2282 85.731 .638 .885 CC7 41.3733 87.126 .603 .887 CC8 41.4526 88.163 .536 .889 CC9 41.1683 86.474 .592 .887 CC10 41.2012 83.180 .678 .883 CC11 41.2186 85.295 .644 .885 CC12 41.0522 84.960 .591 .887 CC13 41.2882 84.682 .664 .884 CC14 41.4081 86.145 .629 .886 CC15 41.5106 85.917 .623 .886 CC16 41.9168 87.545 .557 .889
Sự sẵn lòng mua hàng nội (WBD) Cronbach’s alpha = .679
WBD1 4.5822 2.635 .503 .570
WBD2 4.9323 2.753 .511 .564
WBD3 4.4159 2.503 .467 .624
4.2.2. Phân tích yếu tố khám phá EFA
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo chính thức thơng qua hệ số Cronbach’s alpha và có một số hiệu chỉnh, các thang đo hiện tại đều có độ tin cậy đạt yêu cầu (> 0.6). Tuy nhiên, độ tin cậy chỉ mới là một điều kiện cần, chứ chưa đủ để đánh giá thang đo thực sự có giá trị (Thompson 2004, trích trong Cao Quốc Việt 2012). Phân tích EFA được sử dụng như là một phương pháp để giảm bớt dữ liệu, giúp rút trích từ các biến quan sát thành một hay một số biến tổng hợp (gọi là nhân tố hay thành phần) và cũng để kiểm tra tính đơn hướng trong thang đo Likert (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2008). Bảng 4.4 và 4.5 trình bày kết quả phân tích EFA cuối cùng của cả 3 thang đo. Các thang đo được dùng phương pháp trích Principal axis factoring (phép xoay Promax) nhằm phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn. Chi tiết về các bảng tính tốn khi phân tích EFA cho bước này sẽ được đề cập ở Phụ lục 3.
Bảng 4.4: Kết quả EFA (nghiên cứu chính thức) (lần 1)
Phương pháp trích: Principal Axis Factoring – phép xoay Promax
N = 517 Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 CC11 .796 CC13 .769 CC14 .750 CC12 .716 CC10 .687 CC15 .660 CC16 .619 PJ5 .779 PJ6 .634 PJ4 .622 PJ3 .617 PJ1 .607 CC7 .920 CC6 .783 CC8 .593
CC9 CC1 .802 CC2 .672 CC3 WBD2 .666 WBD1 .665 WBD3 .597 CET2 .632 CET4 .576 CET5 .539 Phƣơng sai trích 49.924%
Nguồn: Xử lý số liệu trên SPSS Nhận thấy 2 biến CC3 và CC9 khơng đạt yếu cầu khi có trọng số < 0.5, do đó cũng sẽ bị loại ra. Ta có kết quả như bảng 4.5:
Bảng 4.5: Kết quả EFA (nghiên cứu chính thức) (lần 2)
Phương pháp trích: Principal Axis Factoring – phép xoay Promax
N = 517 Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 CC11 .815 CC13 .762 CC14 .736 CC12 .718 CC10 .704 CC15 .661 CC16 .610 PJ5 .777 PJ6 .635 PJ4 .619 PJ3 .612 PJ1 .600 CC7 .867 CC6 .796 CC8 .565 WBD2 .694
WBD1 .657 WBD3 .582 CET2 .626 CET4 .577 CET5 .559 CC1 .714 CC2 .591 Phƣơng sai trích 50.869%
Nguồn: Xử lý số liệu trên SPSS
Kết quả phân tích EFA cuối cùng cho thấy: Các biến cịn lại đều có trọng số > 0.5, tổng phương sai trích sau khi loại các biến có trọng số khơng đạt yêu cầu đều cho kết quả > 50%. Cụ thể cho từng nhóm nhân tố được rút ra sau khi phân tích EFA như sau:
(1) Nhân tố thứ nhất – Tính vị chủng tiêu dùng (CET):
Bao gồm 3 biến quan sát : CET2, CET4, CET5. Đây cũng chính là 3 biến của thang đo CET (tính vị chủng tiêu dùng), do đó, nhân tố thứ nhất chính là “Tính vị chủng tiêu dùng” (CET)
(2) Nhân tố thứ hai – Đánh giá giá trị hàng nội (PJ):
Bao gồm 5 biến quan sát: PJ1, PJ3, PJ4, PJ5, PJ6; đều là các biến dùng để đo lường khái niệm đánh giá giá trị hàng nội (PJ), do đó, nhân tố thứ hai chính là “Đánh giá giá trị hàng nội” (PJ)
(3) Các nhân tố được phân chia từ khái niệm Tiêu dùng phô trương:
Khác với các khái niệm còn lại đều là những khái niệm đơn hướng, khái niệm Tiêu dùng phô trương là một khái niệm đa hướng, do đó, sau khi phân tích EFA, các biến quan sát thuộc thang đo CC lý thuyết đã có sự phân tách thành các nhóm nhân tố như sau:
- Nhóm 1: gồm CC1 và CC2
- Nhóm 2: gồm CC6, CC7, CC8
- Nhóm 3: gồm CC10, CC11, CC12, CC13, CC14, CC15, CC16
Trong thang đo của Marcoux & ctg (1997), thang đo Tiêu dùng phô trương bao gồm 18 biến quan sát cuối cùng và chia thành 5 nhân tố:
(1) chủ nghĩa khoái lạc vật chất (Materialistic hedonism) (5 biến, tương ứng CC1- CC5);
(2) luồng thông tin khi thuộc về/phân ly từ một nhóm (Communication of belonging to/dissociation from a group) (5 biến, tương ứng CC6 – CC9);
(3) phô diễn địa vị xã hội (Social status demonstration) (3 biến, tương ứng CC10 – CC12);
(4) tạo ảnh hưởng tới các cá nhân khác (Interpersonal mediation) (4 biến, tương ứng CC13 – CC16);
(5) thói khoe khoang (Ostentation) (2 biến, tương ứng CC17 – CC18).
Với dữ liệu thu thập được trong nghiên cứu này, các nhóm nhân tố của khái niệm “Tiêu dùng phô trương” của thang đo gốc đã có sự thay đổi và chỉ cịn 3 nhóm nhân tố:
- Nhóm 1 (CC_MAT) - Chủ nghĩa khối lạc vật chất: hiện chỉ cịn 2 biến CC1
và CC2.
- Nhóm 2(CC_GRP) - Luồng thơng tin khi thuộc về/phân ly từ một nhóm: có 3
biến CC6, CC7, CC8.
- Nhóm 3(CC_STT) - Phơ trương địa vị và tầm ảnh hưởng: có 7 biến CC10,
CC11, CC12, CC13, CC14, CC15, CC16.
Hai nhóm nhân tố trong thang đo gốc là Phơ diễn địa vị xã hội và Tạo ảnh hưởng tới các cá nhân khác trong nghiên cứu này cùng được gom về một nhân tố, được đặt tên chung là “Phô trương địa vị và tầm ảnh hưởng”. Riêng 2 biến đo lường cho nhóm nhân tố “thói khoe khoang” trong thang đo gốc là CC17 và CC18 trong dữ liệu của nghiên cứu này đã bị loại ở bước nghiên cứu sơ bộ định lượng.
(4) Sự sẵn lòng mua hàng nội (WBD):
Sau khi phân tích EFA, 3 biến quan sát WBD1, WBD2, WBD3 của thang đo Sự sẵn lòng mua hàng nội đều có trọng số > 0.5 và cùng thể hiện một phạm trù (kết quả EFA chỉ rút trích được một nhân tố duy nhất). Như vậy khái niệm Sự sẵn lòng mua hàng nội (WBD) sẽ bao gồm 3 biến quan sát WBD1, WBD2, WBD3.
Phân tích nhân tố khẳng định CFA trong phân tích cấu trúc tuyến tính SEM cho phép kiểm định cấu trúc lý thuyết của các thang đo lường như mối quan hệ giữa một khái niệm nghiên cứu với các khái niệm khác mà không bị chệch do sai số đo lường (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2008), do đó, CFA có nhiều ưu điểm hơn so với EFA trong kiểm định thang đo. CFA có thể xem là bước tiếp theo của EFA để kiểm định xem có một mơ hình lý thuyết có trước làm nền tảng cho
một tập hợp các quan sát không.8
Để đo lường mức độ phù hợp của mơ hình với thơng tin thị trường, cũng cần xét đến Chi-bình phương (Chi-square, ký hiệu CMIN khi sử dụng AMOS), Chi- bình phương điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df), chỉ số thích hợp so sánh (CFI – comparative fit index), chỉ số xác hợp (GFI – goodness of fit index), chỉ số Tucker & Lewis (TLI – Tucker & Lewis index), chỉ số RMSEA (Root mean square error approximation). Mơ hình được xem là thích hợp với dữ liệu thị trường khi kiểm định Chi-bình phương có P-value > 0.05, tuy nhiên, Chi-bình phương có nhược điểm là phụ thuộc vào kích thước mẫu (Nguyễn Khánh Duy 2009), do đó có thể xem xét các chỉ tiêu khác nữa khi đánh giá mơ hình. Nếu một mơ hình nhận được các giá trị GFI, TLI, CFI ≥0.9 (Bentler & Bonett 1980, trích trong Nguyễn Khánh Duy 2009); CMIN/df ≤2, một số trường hợp có thể ≤3 (Carmines & McIver 1981, trích trong Nguyễn Khánh Duy 2009); RMSEA ≤0.08, RMSEA ≤0.05 được xem là rất tốt (Steiger 1990, trích trong Nguyễn Khánh Duy 2009)
4.3.1. Thang đo tiêu dùng phô trƣơng
Kết quả CFA cho thang đo tiêu dùng phô trương được thể hiện qua hình 4.1. Phân tích CFA được thực hiện thông qua phần mềm AMOS 21 theo nguyên tắc điều chỉnh các quan hệ có MI > 4 (Modification Indice), nhưng các điều chỉnh được
đảm bảo phù hợp về mặt cơ sở lý thuyết. 9
8 Theo Phạm Đức Kỳ, Cơ sở lý thuyết của mơ hình mạng (SEM), theo http://www.mbavn.org/
9 Chỉ số điều chỉnh mơ hình (MI) là chỉ số ước lượng sự thay đổi của Chi-bình phương ứng với mỗi trường hợp thêm vào một mối quan hệ khả dĩ (ứng với giảm một bậc tự do). Nếu MI chỉ ra rằng lượng giảm ∆Chi- bình phương >3.84 (ứng với giảm một bậc tự do) thì cho phép đề nghị một mối quan hệ làm tăng độ phù hợp của mơ hình (Hair & ctg 1998, theo Phạm Đức Kỳ 2007, www.mbavn.org)
Hình 4.1 cho thấy mơ hình có 47 bậc tự do, Chi-bình phương = 157.885 với giá trị và p =.000. Kết quả này không tốt lắm, tuy nhiên, do nhược điểm của Chi- bình phương là phụ thuộc vào kích thước mẫu. Khi n càng lớn thì giá trị thống kê Chi-bình phương càng lớn, điều này làm giảm mức độ phù hợp của mô hình (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang 2008). Như vậy, có thể xem xét các chỉ tiêu khác như GFI, TLI, CFI và RMSEA. Ở đây, các chỉ tiêu GFI, TLI, CFI đều lớn hơn 0.9 và RMSEA cũng cho kết quả nhỏ hơn 0.08, vì vậy, mơ hình này được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường.
Mặt khác, cũng cần xét đến tính đơn hướng và giá trị hội tụ của mơ hình:
• Tính đơn hƣớng
Mức độ phù hợp của mơ hình với dữ liệu thị trường cho chúng ta điều kiện cần và đủ để cho tập biến quan sát đạt được tính đơn hướng, trừ trường hợp các sai số của các biến quan sát có tương quan với nhau (Stenkamp & Van Trijp 1991, trích trong Nguyễn Khánh Duy 2009). Xem xét lại kết quả CFA (hình 4.1), chỉ có thành phần CC_STT trong thang đo (Phô trương địa vị và tầm ảnh hưởng) là khơng đạt được tính đơn hướng. Điều này cũng tỏ ra hợp lý, vì thành phần này vốn được tạo nên từ 2 thành phần của thang đo CC ban đầu.
• Giá trị hội tụ
Gerbing & Anderson (1988) cho rằng thang đo đạt giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa của thang đo đều > 0.5 và có ý nghĩa thống kê (p < 0.05). Ở trường hợp này, các trọng số chuẩn hóa đều > 0.5 (xem phụ lục 5, bảng 5.2), và có ý nghĩa thống kê (xem phụ lục 5, bảng 5.1, cột P). Như vậy, mơ hình đạt giá trị hội tụ.
Hình 4.1: Kết quả CFA cho thang đo CC (chuẩn hóa)
Nguồn: Xử lý số liệu trên Amos
4.3.2. Thang đo tính vị chủng tiêu dùng, đánh giá giá trị hàng nội và sự sẵn lòng mua hàng nội
Khác với thang đo tiêu dùng phô trương CC, các thang đo này đều là những thang đo đơn hướng (sau kết quả phân tích EFA), do đó, có thể đánh giá các thang
đo này thơng qua mơ hình tới hạn (hay mơ hình bão hịa, saturated model). Hình 4.2 cho thấy kết quả của mơ hình tới hạn (chuẩn hóa):
Hình 4.2: Mơ hình tới hạn tổng quát (n = 517) (chuẩn hóa)
Nguồn: Xử lý số liệu trên Amos
Nhận thấy kết quả chỉ số Chi-bình phương/df < 3, các chỉ số GFI, TLI, CFI đều > 0.9 và RMSEA < 0.08. Như vậy, mơ hinh này thích hợp với dữ liệu thị trường.
Về tính đơn hướng, trừ khái niệm Tiêu dùng phơ trương (CC) đã được xác định ngay từ lý thuyết là một khái niệm đa hướng, và thang đo khái niệm Đánh giá giá trị hàng nội (PJ) khơng giữ được tính đơn hướng khi có sai số e25 và e26 tương quan với nhau (hình 4.2), thang đo các khái niệm khác đều đạt tính đơn hướng .
Về giá trị hội tụ, các trọng số đã chuẩn hóa ở các thang đo đều có giá trị > 0.5 và có ý nghĩa thống kê (xem Phụ lục 6). Như vậy, các thang đo đều đạt giá trị hội tụ.
Về giá trị phân biệt, kết quả cho thấy mối quan hệ giữa các khái niệm nghiên cứu đều khác với 1 (xem Phụ lục 7), do đó, các khái niệm Tiêu dùng phơ trương (CC), Tính vị chủng tiêu dùng (CET), Đánh giá giá trị hàng nội (PJ) và Sự sẵn lòng mua hàng nội (WBD) đạt giá trị phân biệt.
4.3.3. Điều chỉnh mơ hình nghiên cứu
Sau khi đã kiểm định các thang đo bằng EFA và CFA cho thấy, khái niệm đa hướng Tiêu dùng phơ trương (CC) cịn lại 3 thành phần so với 5 thành phần của lý thuyết; các khái niệm đều đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt như đã phân tích ở mục 4.3. Bảng 4.6 tóm tắt lại kết quả kiểm định thang đo. Các thang đo đều có hệ số tin cậy Cronbach’s alpha đạt yêu cầu (> 0.6) và có phương sai trích > 50%.
Bảng 4.6: Bảng tóm tắt kết quả kiểm định thang đo
Khái niệm Số thành phần Số biến quan sát Độ tin cậy Phƣơng sai trích Giá trị (hội tụ và phân biệt) Cronbach’s alpha Tổng hợp CET 1 3 .672 .672 60.473 Đạt PJ 1 5 .788 .788 54.254 Đạt CC 3 CC_MAT 2 .732 .888 56.994 Đạt CC_GRP 3 .831 CC_STT 7 .883 WBD 1 3 .676 .676 61.141 Đạt
Nguồn: Xử lý số liệu trên SPSS
Từ kết quả trên, mặc dù có sự thay đổi trong thành phần và số biến quan sát của các khái niệm, nhưng những thay đổi này không làm ảnh hưởng tới mơ hình nghiên cứu ban đầu (hình 2.1). Do đó mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu được giữ nguyên không điều chỉnh.
4.4.1. Kiểm định độ thích hợp của mơ hình lý thuyết
Phương pháp phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM) được sử dụng để kiểm định mơ hình lý thuyết đã đề xuất trong chương 2. Phương pháp ước lượng ML cũng sẽ được dùng để ước lượng các tham số của mơ hình. Kiểm định bootstrap sẽ được sử dụng để ước lượng lại các tham số của mơ hình nhằm kiểm tra độ tin cậy của các ước lượng.
Hình 4.3 thể hiện kết quả SEM cho mơ hình lý thuyết, với các chỉ số Chi- bình phương = 597.481, bậc tự do df = 216, p = 0.000; Chi-bình phương/df = 2.766 (< 3); GFI= 0.911(> 0.9); TLI= 0.902 (> 0.9); CFI= 0.916 (> 0.9) và RMSEA= 0.059 (< 0.08). Điều này cho thấy mơ hình lý thuyết phù hợp với dữ liệu của thị trường.
Hình 4.3: Kết quả SEM của mơ hình lý thuyết (chuẩn hóa)
Nguồn: Xử lý số liệu trên Amos Tuy nhiên, khi xem xét Bảng trọng số chưa chuẩn hóa (Bảng 4.7), nhận thấy