Việc đánh giá độ tin cậy của thang đo là điều cần thiết trong việc phân tích, và để đánh giá độ tin cậy của thang đo các biến trong mơ hình nghiên
cứu, tác giả tiến hành tính tốn hệ số Cronbach’s Alpha và xem xét các hệ số tương quan biến tổng.
Theo cơ sở lý thuyết ở chương 3, thì nghiên cứu này của tác giả sẽ thực hiện đánh giá thang đo dựa theo các tiêu chí sau:
(1) Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 (đây là những biến khơng đóng góp nhiều cho sự mơ tả của khái niệm cần đo và nhiều nghiên cứu trước đây đã sử dụng tiêu chí này)
(2) Chọn thang đo có độ tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 (lý do chọn là do các khái niệm trong nghiên cứu này là tương đối mới đối với đối tượng nghiên cứu khi tham gia trả lời)
Ngoài ra, nếu có độ tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 nhưng cột “CronBach’s Alpha nếu loại biến” lớn hơn độ tin cậy Cronbach’s Alpha thì biến quan sát đó cũng sẽ bị loại.
Kết quả của kiểm định thang đo được tác giả trình bày chi tiết ở bảng 4.2. Đối với tất cả các thang đo: “Chính phủ Việt Nam”; “Doanh nghiệp Việt Nam”; “Người dân Việt Nam”; “Chủ nghĩa Quốc tế”; “Hành vi tiêu dùng” thì ngay lần đầu chạy thì hệ số Cronbach’s Alpha nhận được đều nhận được giá trị lớn hơn 0,6 và khơng có biến nào có tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 cho nên ta thấy rằng các mục hỏi trong thang đo đều được giữ lại.
Như vậy, tác giả thu được kết quả hoàn chỉnh gồm 26 biến quan sát với 5 bộ thang đo. Khơng có trường hợp nào nếu loại biến đó đi sẽ làm tăng hệ số Cronbach’s Alpha trong bộ thang đo đó, và đây cũng là cơ sở cho bước tiếp theo là phân tích khám phá EFA.
Bảng 4.2. Kết quả kiểm tra độ tin cậy của thang đo với Cronbach’s Alpha
Biến Trung bình Phƣơng sai Tƣơng quan Cronbach’s
Quan sát thang đo thang đo biến - tổng Alpha
nếu loại biến nếu loại biến nếu loại biến
Chính phủ Việt Nam Cronbach’s Alpha = 0,839 N = 6
CP1 18,07 12,855 0,659 0,804 CP2 18,00 12,784 0,611 0.813 CP3 17,67 13,042 0,619 0,811 CP4 17,94 13,228 0,542 0,827 CP5 18,07 12,684 0,689 0,798 CP6 18,11 13,146 0,575 0,820
Doanh nghiệp Việt Nam Cronbach’s Alpha = 0,760 N = 5
DN1 13,99 8,955 0,455 0,741
DN2 14,15 8,218 0,547 0,710
DN3 14,47 7,913 0,577 0,699 DN4 14,56 7,802 0,562 0,705 DN5 14,27 8,242 0,501 0,727
Ngƣời dân Việt Nam Cronbach’s Alpha = 0,793 N = 5
CC1 13,76 9,263 0,441 0,793 CC2 13,98 8,596 0,546 0,762 CC3 14,16 7,901 0,659 0,725 CC4 14,30 7,975 0,645 0,730
CC5 14,18 8,148 0,575 0,754
Chủ nghĩa Quốc tế Cronbach’s Alpha = 0,703 N = 6
QT1 17,28 7,714 0,485 0,648 QT2 16,70 8,394 0,343 0,689 QT3 17,18 7,742 0,404 0,673 QT4 17,59 7,252 0,532 0,631 QT5 18,13 7,658 0,418 0,669 QT6 18,15 7,541 0,426 0,666
Hành vi tiêu dùng Cronbach’s Alpha = 0,724 N = 4
HV1 10,23 4,428 0,451 0,698 HV2 10,40 4,126 0,487 0,680 HV3 10,77 4,292 0,557 0,639 HV4 10,83 4,176 0,563 0,633
Bảng 4.3. Tổng hợp các nhân tố sau khi hoàn thành phân tích Cronbach’s Alpha Nhân tố Trƣớc phân tích Cronbach’s Alpha
Sau phân tích Cronbach’s Alpha Số biến Hệ số Cronbach’s Alpha Số biến đạt yêu cầu Chính phủ Việt Nam 6 0,839 6
Doanh nghiệp Việt Nam 5 0,760 5
Ngƣời dân Việt Nam 5 0,793 5
Chủ nghĩa Quốc tế 6 0,758 6
Hành vi tiêu dùng 4 0,724 4
(Nguồn: tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
4.2.2. Đánh giá thang đo thơng qua phân tích nhân tố khám phá EFA
Cũng từ cơ sở lý thuyết ở chương 3, tác giả thấy rằng việc sử dụng kết quả của EFA trong nghiên cứu chính là nền tảng cho bước tiếp theo của nghiên cứu phân tích nhân tố khẳng định CFA và mơ hình cấu trúc SEM. Chính vì vậy, tác giả dựa vào tiêu chuẩn sau (Nguyễn Khánh Duy, 2009):
(1) “Sử dụng phương pháp rút trích nhân tố Principal Axis Factoring với phép xoay Promax: sẽ phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phương pháp trích Principal Components với phép xoay Varimax” (Gerbing và Anderson, 1988)
(2) Quan tâm tiêu chuẩn: Factor Loading lớn nhất của mỗi Item >= 0,5 (3) Quan tâm đến tiêu chuẩn “giá trị phân biệt”: tại mỗi Item, chênh lệch Factor Loading là lớn nhất và Factor Loading bất kỳ phải >= 0,3 (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003)
(4) Tổng phương sai trích >= 0,5 (Gerbing và Anderson, 1988)
(5) Hệ số KMO >= 0,5, kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig =< 0,05) – (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Như vậy, khi chạy phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả đã lựa chọn khai báo điều kiện giữ lại các biến có hệ số tải nhân từ 0,5 trở lên để có thêm cơ sở loại biến trong các phân tích của tác giả.
4.2.2.1. Đánh giá thang đo “Chủ nghĩa Dân tộc Kinh tế”
Việc đánh giá thang đo “Chủ nghĩa Dân tộc Kinh tế” gồm nhân tố thành phần “Chính phủ”; “Doanh nghiệp” và “Cơng chúng” thơng qua việc phân tích nhân tố khám phá EFA cụ thể như sau
Ở tất cả các lần chạy EFA kết quả đều có KMO > 0,5 và Sig. < 0,05 nên ở phần trình bày chi tiết về phân tích nhân tố EFA thì tác giả khơng đề cập đến.
(1) Lần chạy EFA đầu tiên, tác giả thấy có 5 nhân tố được rút trích tại giá trị Eigenvalues là 1,007 > 1 và tổng phương sai trích là 57,786% > 50%. Khi đó, ta có thể nói rằng, các phương sai trích giải thích được 57,786% sự biến thiên của dữ liệu. Tuy nhiên, có một số biến bị loại (không tải lên nhân tố nào) vì có hệ số tải nhân nhỏ hơn 0,5 cụ thể là các biến: biến “CC1 – Người dân VN nên kêu gọi người khác khơng mua hàng hóa nước ngồi khi hàng hóa đó VN có thể sản xuất”; biến “DN2 – Công ty VN nên không mua các NVL từ các cơng ty nước ngồi khi cơng ty VN có thể sản xuất”; biến “DN5 – Công ty VN nên quan tâm hơn về chất lượng và mẫu mã cho sản phẩm của mình”; biến “CP6 – Chính phủ VN nên ấn định thị phần tối đa mà các cơng ty
nước ngồi có thể giành ở VN”; và biến “CP3 – Chính phủ VN nên hạn chế các cơng ty nước ngồi chuyển lợi nhuận về nước họ”. Tất cả những biến đó tác giả loại bỏ ra khỏi tập biến và tiến hành phân tích nhân tố lần 2.
(2) Lần chạy EFA lần 2, chỉ có 4 nhân tố được rút trích và giá trị Eigenvalues là 1,015 > 1, với tổng phương sai trích là 60,866 > 0,5 nhưng có 1 biến bị loại (khơng tải lên nhân tố nào) vì hệ số tải nhân nhỏ hơn 0,5 là biến “DN1 – Công ty VN nên không bán công ty VN cho các cơng ty nước ngồi”. Do đó, tác giả tiếp tục loại bỏ biến đó ra khỏi tập biến, và tiến hành phân tích nhân tố lần 3.
(3) Lần chạy EFA lần 3, chỉ có 3 nhân tố biến xuất hiện với giá trị Eigenvalues là 1,202 > 1 và tổng phương sai trích là 56,112 > 0,5 và các hệ số nhân tố đều lớn hơn 0,5. Qua đó, cho thấy rằng các biến đóng góp vào các nhân tố đều có ý nghĩa thực tiễn.
Qua lần chạy cuối cùng này, tác giả đã nhận được 1 tập hợp (thang đo “Chủ nghĩa dân tộc Kinh tế”) gồm 10 biến được chia thành 3 nhân tố và kết quả như sau:
Bảng 4.4. Kết quả KMO và kiểm định Bartlett’s
KMO 0,676
Kiểm định Bartlett's
Chi – bình phương 1.363,599
df 45
Sig. 0,000
Bảng 4.5. Ma trận xoay nhân tố Nhân tố Nhân tố Cơng chúng Chính phủ Doanh nghiệp
CC2 - Người dân VN nên ủng hộ các chính sách hạn chế sự có mặt của cơng ty nước ngồi
0,781
CC3 - Người dân VN nên không mua hàng hóa nước ngồi khi hàng hóa đó Việt Nam có thể sản xuất
0,641
CC4 - Người dân VN nên kêu gọi các tổ chức cơng quyền có hành động hạn chế hoạt động của công ty nước ngoài tại VN
0,527
CC5 - Người dân VN nên like ý kiến không ủng hộ hàng nước ngoài trên mạng xã hội
0,858
CP1 – Chính phủ VN nên giới hạn qui mô đầu tư của nước ngoài vào VN
0,606
CP2 – Chính phủ VN nên chỉ cho phép sự đầu tư của cơng ty nước ngồi vào một số lĩnh vực nhất định
0,591
CP4 – Chính phủ VN nên xây dựng bộ văn bản quy định hoạt động cho các cơng ty nước ngồi đang kinh doanh ở VN
0,717
CP5 – Chính phủ VN nên hạn chế mua sản phẩm của nước ngồi khi các cơng ty VN có thể sản xuất
0,839
DN3 – Công ty VN nên không chuyển giao công nghệ cho các cơng ty nước ngồi
0,743
với các cơng ty nước ngồi
(Nguồn: tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Như vậy, sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA cho thang đo “Chủ nghĩa Dân tộc Kinh tế”, tác giả rút ra được 3 nhóm nhân tố, cụ thể như sau:
Nhân tố “Chính Phủ” gồm các biến: CP1, CP2, CP4, CP5 Nhân tố “Doanh nghiệp” gồm các biến: DN3, DN4
Nhân tố “Công chúng” gồm các biến: CC2, CC3, CC4, CC5
4.2.2.2. Đánh giá thang đo “Chủ nghĩa Quốc tế”
Việc đánh giá thang đo “Chủ nghĩa Quốc tế” gồm 6 biến quan sát “là 1 khái niệm đơn hướng (các biến quan sát rút thành 1 nhân tố) nên ta có thể sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis vì nó sẽ làm cho tổng phương sai trích tốt hơn khi thực hiện việc phân tích nhân tố khám phá EFA” (Khánh Duy, 2009)
(1) Lần chạy EFA đầu tiên, ta có kết quả KMO = 0,634 > 0,5 và Sig. < 0,05 và có 2 nhân tố được rút trích tại giá trị Eigenvalues là 1,562 > 1 và tổng phương sai trích là 66,590% > 50%. Khi đó, ta có thể nói rằng, các phương sai trích giải thích được 66,590% sự biến thiên của dữ liệu. Tuy nhiên, có 3 biến quan sát cùng tải lên cả 2 nhân tố nhưng không đạt tiêu chuẩn “giá trị phân biệt” rất nhỏ so với 0,3 nên tác giả đã loại là biến “QT3 – Tơi thích tiếp xúc những người đến từ nhiều quốc gia khác nhau” và biến “QT5 –Tơi cảm thấy hài lịng khi mua hàng ngoại nhập hơn là hàng sản xuất tại VN”, và biến “CP6 – Tôi nhận thấy chất lượng cuộc sống của tơi được cải thiện hơn nếu có nhiều sản phẩm ngoại nhập”. Tác giả tiếp tục phân tích nhân tố lần 2.
(2) Lần chạy EFA lần 2, chỉ có 1 nhân tố được rút trích với kết quả KMO = 0,562 > 0,5; Sig. < 0,05 và giá trị Eigenvalues là 1,680 > 1, với tổng phương sai trích là 55,991 > 0,5 và khơng có biến nào bị loại với các hệ số
nhân tố đều lớn hơn 0,5. Qua đó, tác giả đã nhận được 1 tập hợp (thang đo “Chủ nghĩa Quốc tế”) gồm 3 biến quan sát: QT1, QT2, QT4
Bảng 4.6. Kết quả KMO và kiểm định Bartlett’s
KMO 0,562
Kiểm định Bartlett's
Chi – bình phương 121,495
df 3
Sig. 0,000
(Nguồn: tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Bảng 4.7. Tổng phƣơng sai trích
Thành phần
Các giá trị đặc trƣng ban đầu Tổng phƣơng sai trích
Tổng chênh lệch % Tích lũy % Tổng chênh lệch % Tích lũy % 1 1,680 55,991 55,991 1,680 55,991 55,991 2 0,839 27,957 83,947 3 0,482 16,053 100,000
(Nguồn: tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
4.2.2.3. Đánh giá thang đo “Hành vi tiêu dùng”
Việc đánh giá thang đo “Hành vi tiêu dùng” thơng qua phân tích nhân tố khám phá EFA cũng như thang đo “Chủ nghĩa Quốc tế” cũng được thực hiện thông qua hai lần chạy như sau:
(1) Lần chạy EFA đầu tiên, ta có kết quả KMO = 0,620 > 0,5 và Sig. < 0,05 và có 2 nhân tố được rút trích tại giá trị Eigenvalues là 1,066 > 1 và tổng
phương sai trích là 81,849% > 50%. Khi đó, ta có thể nói rằng, các phương sai trích giải thích được 81,849% sự biến thiên của dữ liệu. Tuy nhiên, có 2 biến quan sát cùng tải lên cả 2 nhân tố nhưng không đạt tiêu chuẩn “giá trị phân biệt” rất nhỏ so với 0,3 nên tác giả đã loại là biến “HV1 – Đa phần tôi cố gắng mua sữa tươi hộp giấy sản xuất tại VN” và biến “HV2 – Bất cứ khi nào có thể, tơi dành thời gian tìm hiểu nhãn sữa tươi hộp giấy để chủ động mua các sản phẩm sản xuất tại VN”. Tác giả tiếp tục phân tích nhân tố lần 2.
(2) Lần chạy EFA lần 2, chỉ có 1 nhân tố được rút trích với kết quả KMO = 0,500 >= 0,5; Sig. < 0,05 và giá trị Eigenvalues là 1,741 > 1, với tổng phương sai trích là 87,048 > 0,5 và khơng có biến nào bị loại với các hệ số nhân tố đều bằng 0,933 > 0,5. Qua đó, tác giả đã nhận được 1 tập hợp (thang đo “Hành vi tiêu dùng”) gồm 2 biến quan sát: HV3, HV4
Bảng 4.8. Kết quả KMO và kiểm định Bartlett’s
KMO 0,500
Kiểm định Bartlett's
Chi – bình phương 249,643
df 1
Sig. 0,000
Bảng 4.9. Tổng phƣơng sai trích
Thành phần
Các giá trị đặc trƣng ban đầu Tổng phƣơng sai trích
Tổng chênh lệch % Tích lũy % Tổng chênh lệch % Tích lũy % 1 1,741 87,048 87,048 1,741 87,048 87,048 2 0,259 12,952 100,000
(Nguồn: tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích SPSS)
Qua việc phân tích nhân tố khám phá EFA thì mơ hình của tác giả vẫn không thay đổi, chỉ thay đổi về các biến trong các nhân tố. Từ đó, tác giả sử dụng kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA trên để tiến hành phân tích nhân tố khẳng định CFA.
Bảng 4.10. Tổng hợp thang đo sau khi phân tích EFA
TT Tên nhân tố Số biến
1 Chính phủ CP1, CP2, CP4, CP5 2 Doanh nghiệp DN3, DN4 3 Công chúng CC2, CC3, CC4, CC5 4 Chủ nghĩa Quốc tế QT1, QT2, QT4 5 Hành vi tiêu dùng HV3, HV4 (Nguồn: Tác giả tổng hợp)
4.3. Phân tích nhân tố khẳng định CFA
Với việc phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả có được mơ hình đo lường lịng u nước thơng qua hành vi tiêu dùng sản phẩm Việt Nam (cụ thể
là sữa tươi hộp giấy sản xuất tại Việt Nam). Tuy nhiên, cần phải kiểm định xem mơ hình trên có đạt được u cầu cho việc đo lường hay không và các thang đo có thật sự là tốt, hay có phản ánh đúng thông tin thị trường hay khơng. Vì vậy, tác giả đã sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khẳng định CFA để kiểm định lại mơ hình trên. Theo như cơ sở lý thuyết chương 3, tác giả sẽ thực hiện đánh giá mơ hình CFA thơng qua các chỉ tiêu như sau:
Theo Nguyễn Đình Thọ và nguyễn Thị Mai Trang (2008) cho rằng “nếu mơ hình nhận được các giá trị TLI, CFI >= 0,9; CMIN/df =< 2; RMSEA =< 0,08 thì mơ hình phù hợp (tương thích) với dữ liệu thị trường”.
Theo Nguyễn Khánh Duy (2009) thì “đánh giá độ tin cậy của thang đo thơng qua (1) Hệ số tin cậy tổng hợp có giá trị lớn hơn 0,5 và phương sai rút trích có ý nghĩa khi có giá trị trên 0,5; (2) Hệ số Cronbach’s Alpha có biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên”
4.3.1. Phân tích nhân tố khẳng định thang đo “Chủ nghĩa Dân tộc Kinh tế” tế”
Tác giả thực hiện phân tích nhân tố khẳng định với tổng cộng là 10 biến quan sát và 3 nhóm nhân tố khác nhau qua 3 lần chạy, cụ thể:
(1) Chạy CFA lần 1: theo kết quả ta có Chi-square điều chỉnh bậc tự do (CMIN/df) = 8,736 >> 2; Chỉ số thích hợp so sánh (CFI) = 0,815 < 0,9; Chỉ số Tucker & Lewis (TLI) = 0,740 < 0,9 và Chỉ số RMSEA = 0,157 > 0,08. Do đó sự phù hợp của mơ hình khơng đạt và theo bảng hệ số đã chuẩn hóa thì biến “CP4 – Chính phủ VN nên xây dựng bộ văn bản quy định hoạt động cho các cơng ty nước ngồi đang kinh doanh ở VN” có giá trị là 0,477 < 0,5 nên thang đo “Chính phủ” chưa đạt giá trị hội tụ. Vì vậy, tác giả loại bỏ biến CP4 và tiếp tục làm lại khâu phân tích nhân tố khám phá (EFA) sau khi loại biến CP4 vì nó làm cơ sở cho phân tích khẳng định CFA lần 2
Bảng 4.11. Hệ số đã chuẩn hóa
Mối tƣơng quan giữa biến và nhân tố Hệ số đã chuẩn hóa