CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
2.2. Kết quả nghiên cứu
2.2.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá được sử dụng để rút gọn và tóm tắt các biến nghiên cứu thành khái niệm. Để rút trích những nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua củanhà bán lẻ đối với ngành hàng P&G trên thị trường Bắc sông Hương, tỉnh Thừa Thiên Huế được thực hiện bởi hệ số KMO (Kaiser Meyer-Olikin of Sampling Adequacy) và Bartlet’s Test.
KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0,5≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, tập 2, trang 31, năm 2008).
Đại lượng Bartlett’s test of sphericity là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Nếu Sig. kiểm định này bé hơn hoặc bằng 0,05 kiểm định có ý nghĩa thống kê, có thể sử dụng kết quả phân tích EFA (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, tập 2, trang 30, năm 2008).
Tiêu chuẩn Kaiser nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo, để xác định cần xem xét giá trị Eigenvalue. Tiểu chuẩn phương sai trích nhằm xem xét phân tích nhân tố có thích hợp khơng.
Phân tích nhân tốkhám phá EFA cho các biến độc lập
Bảng 2.10 - Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s của biến độc lập
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,805
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1242.602
df 171
Sig. 0,000
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s với KMO = 0,805 nên phân tích nhân tố phù hợp. Giá trị Sig. của kiểm định Bartlett’s = 0,000 < 0,05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Như vậy, dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hồn tồn phù hợp.
Tiến hành phân tích nhân tố sử dụng phương pháp Principal Components với phép xoay là Varimax. Phân tích nhân tố khámphá EFA sẽ giữ lại các biến quan sát có hệ số tải lớn hơn 0.5 và sắp xếp chúng thành những nhóm chính đó là những nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua của nhà bán lẻ đối với ngành hàng P&G trên thị trường Bắc Sông Hương, tỉnh Thừa Thiên Huế.
Có 5 nhân tố được trích từ thang đó, các nhân tố này đều có giá trị Eigenvalue >1, do đó các nhân tố được trích ra này có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn biến gốc và được
giữ lại trong mơ hình. Tổng phương sai trích bằng 70,988% (>50%) nên việc phân tích nhân tốlà thích hợp. (Xem phục lục 3)
Bảng 2.11 - Ma trận xoay nhân tố của biến độc lập
1 2 3 4 5
CSBH - Thanh tốn nhanh, an
tồn, thuận tiện .868
CSBH - Chiết khấu tốt khi mua
đơn hàng lớn .846
CSBH - Khuyếnmãi hấp dẫn .837
CSBH - Giáổn định .753
CSBH - Chính sách trả thưởng
trưng bày tốt .738
CSBH - Mức giá đảm bảo lợi
nhuận. .711
NVBH - Nhân viên lịch sự, nhiệt tình, vui vẻ giải đáp các thắc mắc của khách hàng.
.886 NVBH - Nhân viên am hiểu về
sản phẩm. .883
NVBH - Nhân viên luôn sẵn sàng
phục vụ. .844
HĐXT - Các chương trình khuyến
mãi hấp dẫn .787
HĐXT - Cơng ty hỗ trợ đầy đủ
công cụ bán hàng .783
HĐXT - Thơng tin về các chương trình khuyến mãi được cung cấp đầy đủ.
.753 HĐXT - Các chương trình khuyến
mãiđược tổ chức thường xuyên .628
MQH - Được thăm hỏi tặng quà
vào lễ, tết. .869
MQH - Được tham gia các
chương trình khen, thưởng. .842
MQH - Nhân viên xây dựng quan
hệ tốt với nhà bán lẻ. .824
TH -Thương hiệu P&G, nhà phân phối Tuấn Việt gần gũi với khách hàng.
.862 TH - Được nhiều khách hàng tổ
chức tin dùng và biết đến. .839
TH -Thương hiệu P&G, nhà phân phối Tuấn Việt có uy tín trên thị trường.
.795
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Giá trị tiêu chuẩn của hệ số tải Factor Loading cần phải phụ thuộc vào kích thước mẫu. Với từng kích thước mẫu khác nhau, mức trọng số nhân tố để biến quan sát có ý nghĩa thống kê là hoàn toàn khác nhau. Với điều tra nghiên cứu có kích thước mẫu là 135 nên hệ số tải tương ứng là 0,5.
Ma trận xoay nhân tố được thể hiện như bảng 2.11, tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 và các biến đều chỉ tải một nhân tố duy nhất nên phân tích nhân tố đạt yêu cầu. Phân tích nhân tố đã cho kết quả của các biến quan sát được nhóm vào 5 nhân tố. Các nhân tố sẽ được sử dụng để tính tốn thành các biến mới cho việc phân tích hồi quy.
Nhân tố “Chính sách bán hàng” có phương sai trích là24,4% gồm 6 biến quan sát và các hệ số tải của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5 chứng tỏ thang đo đạt giá trị hội tụ và phân biệt trong nhân tố này.
Nhân tố “Nhân viên bán hàng” có phương sai trích là 19,959%, gồm 3 biến quan sát và các hệ số tải của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5 chứng tỏ thang đo đạt giá trị hội tụ và phần biệt trong nhân tố này.
Nhân tố “Hoạt động xúc tiến” có phương sai trích là 11,408%, gồm 4 biến quan sát và các hệ số tải của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5 chứng tỏ thang đo đạt giá trị hội tụ và phân biệt trong nhân tố này.
Nhân tố “Mối quan hệ” có phương sai trích là 7,919%, gồm 4 biến quan sát và các hệ số tải của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5 chứng tỏ thang đo đạt giá trị hội tụ và
Nhân tố “Thương hiệu” có phương sai trích là 7.303%, gồm 3 biến quan sát và các hệ số tải của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5 chứng tỏ thang đo đạt giá trị hội tụ và phân biệt trong nhân tố này.
Phân tích nhân tốkhám phá EFA cho biến phụthuộc
Quyết định mua của nhà bán lẻ đối với ngành hàng P&G gồm 2 biến quan sát, sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA cho ra kết quả như bảng sau:
Bảng 2.12 - Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s của biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .500 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 106.123 df 1 Sig. .000 (Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Với giá trị Sig. trong kiểm định Bartlett’s = 0,00 < 0,05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể, hệ số KMO = 0,5 cho nên đủ điều kiện nên việc phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu mẫu.
Bảng 2.13 - Kết quả phân tích nhân tố khám phá đối với biến phụ thuộc
Initial Extraction - QĐM - Tôi sẽ giới thiệu các tổ chức khác lựa
chọn mua ngành hàng P&G thông qua nhà phân phối Tuấn Việt trong thời gian tới.
1.000 0.871
- QĐM - Tôi sẽ tiếp tục lựa chọn mua ngành hàng P&G thông qua nhà phân phối Tuấn Việt trong thời gian tới.
1.000 0.871
(Nguồn: Xử lý số liệu SPSS)
Sau khi tiến hành phân tích EFA chỉ có một nhân tố rút trích với giá trị Eigenvalues = 1.742 > 1 và tổng phương sai trích là 87,118% ( xem phụ lục 3), hệ số tải của 2 biến quan sát đều lớn hơn 0,5 nên tất cả các biến được giữ nguyên trong mơ hình nghiên cứu.