CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2 Đánh giá thang đo
4.2.1 Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Các thang đo được kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach Alpha. Hệ số của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ, mạch lạc mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau, giúp loại đi những biến và thang đo không phù hợp. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được. Cũng có nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995)10
Từ đó, tác giả kiểm định độ tin cậy của thang đo dựa trên cơ sở các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên.
Bảng 4.2: Kết quả kiểm định Cronbach’s alpha của thang đo Thái độ
Thang đo TD, Cronbach alpha = 0.818
Biến quan sát Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến – tổng hiệu chỉnh
Cronbach’s alpha nếu loại
biến TD1 15.40 5.771 0.706 0.751 TD2 15.21 6.179 0.689 0.759 TD3 15.17 6.515 0.554 0.797 TD4 16.12 6.702 0.468 0.813 TD5 15.87 6.072 0.638 0.773
Ở thang đo Thái độ, Cronbach alpha là 0.818, tương quan biến - tổng từ 0.468 trở lên. Cronbach alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn 0.818. Vì vậy, đây là thang
đo tốt nên tất cả các biến quan sát đều được giữ lại trong phân tích nhân tố khám phá .
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định Cronbach’s alpha của thang đo Chuẩn chủ quan
Thang đo CCQ, Cronbach alpha = 0.926
Biến quan sát Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến – tổng hiệu chỉnh
Cronbach’s alpha nếu loại
biến
CCQ1 9.43 4.806 0.761 0.926
CCQ2 9.55 4.454 0.906 0.878
CCQ3 9.55 4.700 0.790 0.917
CCQ4 9.47 4.476 0.860 0.894
Ở thang đo Chuẩn chủ quan, Cronbach alpha là 0.926, tương quan biến - tổng từ 0.761 trở lên. Cronbach’s alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn hoặc bằng 0.926. Vì vậy, đây là thang đo tốt nên tất cả các biến quan sát đều được giữ lại trong phân tích nhân tố khám phá.
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định Cronbach’s alpha của thang đo Kiểm soát hành vi cảm nhận
Thang đo KSHV, Cronbach alpha = 0.755
Biến quan sát Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến – tổng hiệu chỉnh
Cronbach’s alpha nếu loại
biến
KSHV1 10.89 4.126 0.505 0.729
KSHV2 10.47 4.338 0.600 0.673
KSHV3 10.35 4.592 0.559 0.696
Ở thang đo Kiểm soát hành vi cảm nhận, Cronbach alpha là 0.755, tương quan biến - tổng từ 0.505 trở lên. Cronbach alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn hoặc bằng 0.755. Vì vậy, đây là thang đo tốt nên tất cả các biến quan sát đều được giữ lại trong phân tích nhân tố khám phá.
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định Cronbach alpha của thang đo Kiến thức
Thang đo KT, Cronbach alpha = 0.681
Biến quan sát Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến – tổng hiệu chỉnh
Cronbach’s alpha nếu loại
biến
KT1 8.76 2.587 0.369 0.672
KT2 8.78 2.332 0.549 0.563
KT3 8.76 2.205 0.502 0.588
KT4 9.07 2.329 0.442 0.630
Ở thang đo Kiến thức, Cronbach’s alpha là 0.681, tương quan biến - tổng từ 0.369 trở lên. Cronbach’s alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn hoặc bằng 0.681. Vì vậy, đây là thang đo tốt nên tất cả các biến quan sát đều được giữ lại trong phân tích nhân tố khám phá.
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định Cronbach alpha của thang đo Ý định sử dụng
Thang đo YD, Cronbach alpha = 0.903
Biến quan sát Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến – tổng hiệu chỉnh
Cronbach’s alpha nếu loại
biến
YD1 10.6 4.898 0.788 0.872
YD2 10.34 4.911 0.774 0.877
YD3 10.56 5.012 0.780 0.875
Ở thang đo Kiểm soát hành vi cảm nhận, Cronbach alpha là 0.903, tương quan biến - tổng từ 0.774 trở lên. Cronbach’s alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn hoặc bằng 0.903. Vì vậy, đây là thang đo tốt nên tất cả các biến quan sát đều được giữ lại trong phân tích nhân tố khám phá.
Bảng 4.7: Bảng tổng hợp kiểm định các thang đo
STT Thang đo Số biến
quan sát
Số biến bị loại
Cronbach alpha
Tương quan biến – tổng nhỏ nhất 1 Thái độ (TD) 5 0 0.818 0.468 2 Chuẩn chủ quan (CCQ) 4 0 0.926 0.761 3 Kiểm soát hành vi cảm nhận (KSHV) 4 0 0.755 0.505 4 Kiến thức (KT) 4 0 0.681 0.369 5 Ý định sử dụng (YD) 4 0 0.903 0.774
Sau khi kiểm định thang đo, hệ số Cronbach Alpha của tất cả các thang đo đều lớn hơn 0.6, tương quan biến tổng - tổng của tất cả các biến đều lớn hơn 0.3. Như vậy, tất cá các thang đo đều tốt, tất cả các biến đều được giữ lại để phân tích nhân tố khám phá (EFA).
4.2.2 Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) là phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát có mối tương quan với nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu.
Sau khi kiểm định các thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha, khơng có biến quan sát nào bị loại, tất cả 17 biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố.
số tiêu chuẩn sau:
- Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.5, mức ý nghĩa của kiểm định Barlett ≤ 0.05. (Hair và cộng sự, 2006)
- Thứ hai, hệ số tải nhân tố (factor loadings) ≥ 0.5. Biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại. (Hair và cộng sự, 2006)
- Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% (Anderson và Gerbing, 1988)
- Thứ tư, hệ số Eigenvalue có giá trị ≥ 1. (Anderson và Gerbing, 1988)
- Thư năm, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo sự phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
4.2.2.1Phân tích EFA đối với biến độc lập
Sau khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, các thang đo được đánh giá tiếp theo bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA áp dụng cho 17 biến quan sát. Tác giả sử dụng phương phá trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng trích cá yếu tố có eigenvalue > 1.
Bảng 4.8: Kết quả phân tích nhân tố (EFA) biến độc lập
STT Tên biến Nhân tố Tên nhân tố
1 2 3 4 1. CCQ2 0.927 Chuẩn chủ quan (Kí hiệu: CCQ) 2. CCQ4 0.897 3. CCQ3 0.853 4. CCQ1 0.848 5. TD1 0.845 Thái độ (Kí hiệu: TD) 6. TD2 0.844 7. TD5 0.740 8. TD3 0.684 9. TD4 0.541 10. KSHV2 0.838 Kiểm sốt hành vi cảm nhận (Kí hiệu: KSHV) 11. KSHV3 0.770 12. KSHV1 0.655 13. KSHV4 0.636 14. KT3 0.759 Kiến thức (Kí hiệu: KT) 15. KT2 0.713 16. KT4 0.689 17. KT1 0.595 Eigenvalue 5.041 2.473 1.989 1.396 Phương sai trích 29.655 44.201 55.902 64.111
KMO và kiểm định Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.787
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1665.981
df 136
Kết quả của phân tích nhân tố ban đầu được trình bày trong bảng 4.8. Kết quả này cho thấy hệ số KMO đạt yêu cầu (0.787 > 0.5) và có bốn yếu tố được trích tại Eigenvalue là 1.396 và tổng phương sai trích đạt 64.111%. Như vậy phương sai trích đạt yêu cầu (>50%)
4.2.2.2Phân tích EFA đối với biến phụ thuộc
Để đảm bảo độ tin cậy và độ kết dính của các nhân tố của Ý định sử dụng đã đưa ra ở phần lý thuyết, chúng ta cũng sẽ phải tiến hành phân tích nhân tố đối với các nhân tố của “Ý định sử dụng”. Mong đợi của chúng ta là các nhân tố này sẽ cùng nhau tạo thành một nhân tố (phạm trù) có Eigenvalue lớn hơn 1. Điều đó có nghĩa là bốn yếu tố đo lường “Ý định sử dụng” có sự kết dính cao và cùng thể hiện một phạm trù “Ý định sử dụng”.
Kết quả phân tích nhân tố các biến quan sát thuộc thành phần phụ thuộc “Ý
định sử dụng” được trình bày ở Bảng 4.10
Bảng 4.9 Kết quả phân tích nhân tố (EFA) biến phụ thuộc KMO và kiểm định Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.845 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 504.189 df 6 Sig. .000
Tên biến Nhân tố Tên nhân tố
1 YD1 0.883 Ý định sử dụng (Ký hiệu YD) YD2 0.883 YD3 0.879 YD4 0.875 Eigenvalue 3.099 Phương sai trích 77.479%
phương pháp rút trích nhân tố Principal Component, cho phép 1 nhân tố được rút trích từ 4 biến quan sát và phương sai trích được là 77.479%, các nhân tố đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5, thấp nhất là 0.875. Hệ số KMO là 0.845 > 0.5 thỏa mãn yêu cầu và kiểm định Barlette có ý nghĩa thơng kê (Sig. < 0.000) nên các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
4.2.2.3Diễn giải kết quả
Kết quả phân tích nhân tố đã đưa ra mơ hình về ý định sử dụng túi sinh thái là tổ hợp 4 yếu tố độc lập bao gồm: “Thái độ”, “Chuẩn chủ quan”, “Kiểm soát hành vi cảm nhận”, và “Kiến thức” và 1 yếu tố phụ thuộc là “Ý định sử dụng”.
Kết quả phân tích nhân tố các yếu tố độc lập bao gồm các thành phần sau: Thành phần “Thái độ” bao gồm 5 biến: TD1, TD2, TD3, TD4 và TD5.
Thành phần “Chuẩn chủ quan” bao gồm 4 biến: CCQ1, CCQ2, CCQ3 và CCQ4.
Thành phần “Kiểm soát hành vi cảm nhận” bao gồm 4 biến: KSHV1, KSHV2, KSHV3 và KSHV4.
Thành phần “Kiến thức” bao gồm 4 biến: KT1, KT2, KT3, và KT4
Kết quả phân tích nhân tố của nhóm biến phụ thuộc chỉ có 1 thành phần duy nhất gọi là thành phần “Ý định sử dụng” bao gồm 4 biến YD1, YD2, YD3 và YD4.
4.3 Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu
Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho thấy có 4 nhân tố được rút trích và 4 nhân tố này sẽ được đưa vào kiểm định mơ hình. Giá trị của nhân tố là trung bình của các biến quan sát thuộc nhân tố đó. Đầu tiên, tác giả sẽ sử dụng phân tích Pearson nhằm kiểm tra sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mơ hình hồi quy. Từ kết quả phân tích hồi quy giúp kiểm định các giả thuyết nghiên cứu (từ H1- H4).
Mơ hình hồi quy tổng qt có dạng sau:
Ý định sử dụng túi sinh thái = β0 + β1 x Thái độ + β2 x Chuẩn chủ quan + β3 x Kiểm soát hành vi cảm nhận+ β4 x Kiến thức + ε
4.3.1 Phân tích tương quan
Phân tích tương quan này là phân tích tương quan Pearson (vì các biến được đo bằng thang đo khoảng) để xác định các mối quan hệ tuyến tính giữa các biến trước khi tiến hành phân tích hồi qui tuyến tính tiếp theo. Phân tích tương quan được thực hiện giữa biến phụ thuộc là “Ý định sử dụng” (YD) và các biến độc lập: “Thái độ” (TD), “Chuẩn chủ quan” (CCQ), “Kiểm soát hành vi cảm nhận” (KSHV), và “Kiến thức” (KT). Đồng thời cũng phân tích tương quan giữa các biến độc lập với nhau nhăm phát hiện những mối tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập. Vì những tương quan như vậy có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả của phân tích hồi quy như gây ra hiện tượng đa cộng tuyến. (xem Bảng 4.10).
Bảng 4.10: Ma trận tương quan giữa các biến
TD CCQ KSHV KT YD TD 1 0.338 0.341 0.238 0.486 CCQ 1 0.2 0.241 0.453 KSHV 1 0.355 0.428 KT 1 0.421 YD 1
Theo ma trận tương quan thì các biến độc lập đều có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc. Cụ thể, mối quan hệ tương quan giữa “Thái độ” (TD) và “Ý định sử dụng” (YD) là cao nhất (r = 0.486), kế đến là tương quan giữa “Chuẩn chủ quan” (CCQ) với “Ý định sử dụng” (YD) (r = 0.453), tương quan giữa “Kiểm soát hành vi cảm nhận” (KSHV) với “Ý định sử dụng” (YD) (r = 0.428) và tương quan giữa “Kiến thức” (KT) với “Ý định sử dụng” (YD) là nhỏ nhất (r = 0.421)
Ngoài ra, kết quả trong Bảng 4.7 chỉ ra rằng các hệ số tương quan đều có ý nghĩa thống kê (p <0.01) và các mối quan hệ trên có thể được đánh giá là tốt, kết quả phân tích tương quan cũng cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập ở mức tương quan khá yếu nên không cần quan tâm đến hiện tượng đa cộng tuyến. Như vậy, việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp.
4.3.2 Phân tích hồi quy
Sau khi phân tích tương quan, phân tích hồi quy được thực hiện với 4 biến độc lập bao gồm “Thái độ”, “Chuẩn chủ quan”, “Kiểm soát hành vi cảm nhận”, “Kiến thức” và 1 biến phụ thuộc là “Ý định sử dụng”. Phân tích hồi qui được thực hiện bằng phương pháp Enter, các biến được đưa vào cùng một lúc để chọn lọc trên các tiêu chí loại những biến có Sig. > 0.05. Kết quả phân tích được trình bày ở Bảng 4.11 và 4.12
Bảng 4.11 Bảng thơng số mơ hình hồi quy Model Summary Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn dự đoán 1 0.658 .433 .422 .55742
Biến dự đoán: (hằng số), Thái độ (TD); Chuẩn chủ quan (CCQ); Kiểm soát hành vi cảm nhận (KSHV); Kiến thức (KT)
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Kết quả trong bảng ANOVA cho thấy mức ý nghĩa của kiểm định F là Sig = 0.000 (<0.05), vì vậy mơ hình hồi quy tuyến tính bội của chúng ta phù hợp với tập dữ liệu với mức tin cậy là 95%.
Bảng 4.12: Kết quả phân tích phương sai (hồi quy) ANOVAa Mơ hình Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Sig. Phần hồi quy 1 Phần dư Tổng cộng 47.507 4 11.877 38.223 .000b 62.144 200 .311 109.651 204
a.Biến phụ thuộc: Ý định sử dụng túi sinh thái (YD)
b.Biến dự đoán: (Hằng số), Thái độ (TD); Chuẩn chủ quan (CCQ); Kiểm soát hành vi cảm nhận (KSHV); Kiến thức (KT)
Bảng 4.13: Kết quả các hệ số hồi quy sử dụng phương pháp EnterCoefficientsa Coefficientsa Mơ Hình Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B chuẩnSai số Beta Dung sai VIF
Hằng số -.436 .327 -1.335 .183 TD .329 .071 .274 4.610 .000 .802 1.247 CCQ .276 .060 .267 4.634 .000 .856 1.168 KSHV .224 .066 .203 3.423 .001 .803 1.246 KT .330 .088 .219 3.772 .000 .838 1.193
a.Biến phụ thuộc: Ý định sử dụng túi sinh thái (YD)
Kết quả phân tích hồi quy đa biến cho thấy tất cả 4 biến độc lập đều đạt mức ý nghĩa 5% (Sig. < 0.05). Hệ số Beta của 4 biến độc lập thể hiện mức độ ảnh hưởng lên biến phụ thuộc “Ý định sử dụng” và đều mang dấu (+) cho thấy mối quan hệ giữa 4 biến này với biến phụ thuộc “Ý định sử dụng” là quan hệ cùng chiều, điều này phù hợp với các giả thuyết đã đặt ra, cụ thể là thành phần “Thái độ” (TD) có tác động mạnh nhất đến “Ý định sử dụng” (YD) của người tiêu dùng (Beta = 0.274, sig = 0.000), kế đến là các thành phần “Chuẩn chủ quan” (CCQ) (Beta = 0.267, sig = 0.000), “Kiến thức” (KT) (Beta = 0.219, sig = 0.000) và thành phần tác động yếu nhất là “Kiểm soát hành vi” (KSHV) (Beta = 0.203, sig = 0.001). Do đó, cả 4 giả thuyết đưa ra đều được chấp nhận với mức ý nghĩa thống kê 5%. Hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) bằng 42.2%, phương sai biến phụ thuộc “Ý định sử dụng” được giải thích bởi 4 biến độc lập này. Đồng thời hệ số phóng đại phương sai (VIF – Variation Inflation Factor)11 của các biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu đều khá nhỏ: từ 1.168 đến 1.247. Do đó khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình nghiên cứu.
11
Theo Hair và cộng sự (2006) (trích Nguyễn Đình Thọ, 2011) thì nếu VIP của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì biến đó hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy bội.
H1= 0.274 (Sig = 0.000)
Thái độ
Chuẩn chủ quan H1= 0.267 (Sig = 0.000)
Ý định sử dụng túi sinh thái
H1= 0.203 (Sig = 0.001)
Kiểm soát hành vi cảm nhận