hệ số Cronbach’s Alpha if item deleted lần lượt là 0.876 và 0.887 lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha của biến tổng. Bên cạnh đó hệ số tương quan biến tổng là 0.271 và 0.215 đều nhỏ hơn 0.3. Do đó tác giả sẽ loại hai biến này ra khỏi bài nghiên cứu này.
Sau khi loại biến quan sát TK4 và TK7 tác giả phân tích lại hệ số Cronbach’s Alpha của biến khảo sát nhóm tham khảo được kết quả: hệ số Cronbach’s Alpha là 0.911 các biến quan sát thuộc nhóm tham khảo cịn lại đều có hệ số Cronbach’s Alpha if item deleted nhở hơn của biến tổng và hệ số tương quan biến tổng cũng đều lớn hơn 0.3.
Bảng 4.8. Kết quả Cronbach’s Alpha sau khi loại biến TK4 và TK7 Biến quan Biến quan
sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
(Scale Mean if Item Deleted)
Phương sai thang đo nếu loại biến (Scale Variance if Item Deleted) Tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) Cronbach's Alpha nếu loại biến
(Cronbach's Alpha if Item Deleted)
Nhóm tham khảo: Cronbach's Alpha = 0.911
TK1 25.25 23.531 .474 .919 TK2 25.38 21.051 .767 .895 TK3 25.42 21.319 .737 .898 TK5 25.31 21.537 .743 .897 TK6 25.38 21.673 .751 .897 TK8 25.35 21.597 .705 .900 TK9 25.27 21.983 .751 .897 TK10 25.27 21.571 .783 .894
- Ý định mua
Biến khảo sát YĐ mua có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.854 Hệ số Cronbach’s Alpha if item deleted của các biến quan sát YD2, YD3, YD4, YD5 đều cho kết quả nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha của biến tổng. Biến quan sát YD1 có hệ số Cronbach’s Alpha if item deleted là 0.906 lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha của biến tổng Tuy nhiên hệ số tương quan biến tổng cũng đều lớn hơn 0.3 nên tác giả sẽ giữ lại biến quan sát YD1 trong các phân tích tiếp theo.
4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá
Trước khi vào phân tích nhân tố khám phá EFA cần phải kiểm tra dữ liệu đã đáp ứng đầy dủ u cầu để phân tích thơng qua kiểm định KMO và kiểm định Barlett.
Phép trích nhân tố PCA (Principal Components Analysis model) kết hợp với phép quay vng góc Varimax (Kaiser, 1958) được sử dụng để trích nhiều phương sai từ các biến đo lường với số lượng thành phần nhỏ nhất để phục vụ cho mục tiêu dự báo tiếp theo (Dunteman, 1989; Hair và cộng sự, 2006). Điều kiện để xem xét nên giữ hay loại biến là hệ số tải nhân tố (Factor loadings), điểm dừng (Eigenvalue) và tổng phương sai trich (Percentage of variance). Biến được giữ lại khi Factor loadings >0.3, Eigenvalue >1 và Percentage of variance >50% (Gerbing và Anderson, 1988).
- Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA của biến phụ thuộc
KMO = 0.811 > 0.5 (Kaiser, 1974), và kiểm định Barlett cho kết quả p = 0.000 < 5% cho thấy các biến có quan hệ với nhau và dữ liệu thích hợp tiến hành phân tích nhân tố EFA.
5 biến đo lường YĐ mua đều tải về 1 nhân tố với phương sai trích 67.873% và hệ số Factor loadings đều lớn hơn 0.3.