- Kiểm định KMO và Barlett nhằm kiểm tra các biến có tương quan với nhau tổng thể hay khơng, để có cơ sở đưa vào phân tích nhân tố trong bước kế tiếp.
Gía trị Sig. phải nhỏ hơn 0,05 (tức là giữa các biến phải có sự tương quan với nhau)
Trị số KMO thuộc từ 0,5 đến 1.
- Phân tích nhân tố: chia nhân tố thành hai nhóm biến độc lập và biến phụ thuộc.
1. Biến độc lập:
Sau khi thực hiện các bước kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach’Alpha.
Đặt giả thuyết Ho: Các biến độc lập khơng có sự tương quan với nhau trong tổng thể
Phải đủ cơ sở để loại bỏ Ho để có thể tiến hành phân tích nhân tố.
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .819
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1008.343
df 153
Sig. .000
Từ bảng trên ta thấy: Gía trị Sig. =0.000<0.05 Hệ số KMO=0,819
40
Total Variance Explained
Componen t
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulativ e % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 6.168 34.267 34.267 6.168 34.267 34.267 2.980 16.557 16.557 2 2.071 11.507 45.773 2.071 11.507 45.773 2.803 15.571 32.128 3 1.551 8.615 54.389 1.551 8.615 54.389 2.746 15.256 47.384 4 1.242 6.898 61.286 1.242 6.898 61.286 1.824 10.133 57.517 5 1.031 5.726 67.012 1.031 5.726 67.012 1.709 9.495 67.012 6 .784 4.358 71.370 7 .721 4.004 75.375 8 .676 3.755 79.129 9 .570 3.166 82.296 10 .517 2.871 85.167 11 .495 2.747 87.914 12 .453 2.514 90.428 13 .394 2.187 92.616 14 .357 1.983 94.598 15 .287 1.592 96.191 16 .265 1.475 97.665 17 .235 1.304 98.970
18 .185 1.030 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis.
Bảng: Eigenvalues và phương sai trích
Dựa vào bảng trên, có 2 nhân tố được rút ra. Phương sai tích lũy đạt được là 67,012%(lớn hơn 50%) có nghĩa là 67,012% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 2 nhân tố đầu tiên.
Ma trận nhân tố với phương pháp xoay Varimax:
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 A3 .764 A2 .731 A5 .700 A4 .695 A1 .688 B3 .815 B4 .730 B6 .711 B2 .613 B5 .590 D2 .796 D1 .779
42
C2 .839
C4 .779
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 7 iterations.
Các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5, và khơng có trường hợp biến nào cùng lúc tải lên cả hai nhân tố với hệ số tải gần nhau. Nên các nhân tố đảm bảo được giá trị hội tụ và phân biệt khi phân tích EFA. Ngồi ra khơng có sự xáo trộn các nhân tố, nghĩa là câu hỏi của nhân tố này không bị nằm lẫn lộn với câu hỏi của nhân tố kia. Nên sau khi phân tích nhân tố thì các nhân tố độc lập này được giữ nguyên, không bị tăng thêm hoặc giảm đi nhân tố.
- Biểu đồ Histogram:
Giá trị trung bình Mean=6.06E-15 gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0.986 gần bằng 1, như vậy có thể nói, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó, có thể kết luận rằng: Giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm
44 Các điểm phân vị trong phân phối của phần dư tập trung thành một đường chéo, như vậy giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
- Phần dư chuẩn hóa phân bổ tập trung xung quanh đường hồnh độ 0, do vậy giả định quan hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
- Như vậy với 4 giả thiết từ H1 đến H4 chúng ta đã đặt ra ban đầu ở mục Cơ sở lý thuyết và mơ hình nghiên cứu giả thì tất cả 4 giả thiết đều được chấp nhận là: H1, H2, H3, H4 tương ứng với các biến: Tính dễ sử dụng, Tính hữu ích, Đặc tính sản phẩm và cơng ty, Kinh nghiệm người dùng.