Biến
quan sát
Trung bình
thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan
biến tổng
Cronbach’s
Alpha nếu loại biến
Giá trị cảm nhận (Alpha = 0,835)
CN1 7,75 1,515 ,751 ,728
CN2 7,70 1,377 ,750 ,718
CN3 7,84 1,457 ,606 ,868
(Nguồn: Tổng hợp và xử lý số liệu của tác giả, tháng 08/2015)
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo Giá trị cảm nhận là 0,835 > 0,6. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến CN1, CN2, CN3 đều > 0,3 nên tất cả các biến đều đạt yêu cầu đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) tiếp theo.
4.2.2 Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá nhằm rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) thỏa mãn hai điều kiện: “Giá trị hội tụ” – các biến quan sát hội tụ về cùng một nhân tố; “Giá trị phân biệt” – các biến quan sát thuộc về nhân tố này phải phân biệt với nhân tố khác.
Trong phân tích này, người ta thường đánh giá các thông số sau:
Chỉ số KMO: là chỉ số dùng để xét sự phù hợp của phân tích nhân tố. Trị số của
KMO lớn (giữa 0,5 và 1) là điệu kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp với dữ
liệu, nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích
hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, trang 31).
Bartlett test of Sphericity: kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết Ho: Độ tương
52
nhau. Nếu kiểm định có ý nghĩa thống kê (sig < 0,05) thì các biến có tương quan với nhau trong tổng thể.
Hệ số tải nhân tố (Factor loading): Hair và cộng sự (2009) cho rằng, hệ số tải
nhân tố ≥ 0,3 là đạt mức tối thiểu, ≥ 0,4 là quan trọng, ≥ 0,5 là có ý nghĩa thực tiễn. Và cũng theo Hair và cộng sự (2009) nếu cỡ mẫu nhỏ hơn 100 thì hệ số tải nhân tố phải là 0,75, từ 100 đến 350 thì hệ số tải là 0,55, lớn hơn 350 thì hệ số tải là 0,3. Và chênh lệch hệ số tải của một biến quan sát lên các nhân tố ≤ 0,3 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại để đảm bảo độ phân biệt của nhân tố (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Trong nghiên cứu này, tác giả chọn hệ số tải nhân tố là 0,5 là có ý nghĩa thực tiễn.
Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) phải ≥ 50%, cho biết các nhân
tố được trích giải thích được % sự biến thiên của các biến quan sát.
Hệ số eigenvalues, đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố,
Eigenvalues có giá trị lớn hơn 1.
4.2.2.1 Phân tích nhân tố các thang đo ảnh hưởng đến giá trị cảm nhận của khách
hàng nữ đối với mặt hàng xe tay ga của hãng Yamaha tại TP.HCM
Bước tiếp theo là phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha là phân tích nhân tố khám phá, với các thành phần chính (Principal Components), phép xoay nguyên góc Varimax và hệ số Eigenvalues lớn hơn 1.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA như sau:
Hệ số KMO = 0,781 chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại là phù
hợp với dữ liệu.
Kiểm định Bartlett cho thấy các biến có trong tổng thể có tương quan với nhau
(sig = ,000 < 0,05).
Phương pháp rút trích Principal Components với phép xoay ngun góc Varimax và điểm dừng khi trích các nhân tố có Eigenvalues > 1, phân tích nhân tố đã trích được 8
53
nhân tố từ 29 biến quan sát tại mức giá trị có Eigenvalue bằng 1,096 > 1 và phương sai trích là 69,030% cho biết 8 nhân tố này giả thích được 69,030% biến thiên của dữ liệu.
Dựa trên kết quả phân tích nhân tố lần thứ nhất của bảng Rotated Component Matrix (Phụ lục) các biến CL3, CX5, CX6, XH3, LD3, NS1, NS2 bị loại do các hệ số tải của các biến quan sát này khi tải lên các nhân tố có chênh lệch dưới (<) 0,3 khơng đảm bảo giá trị phân biệt.
Sau khi loại bảy biến ở lần thứ nhất, kết quả phân tích nhân tố lần thứ hai đạt được hệ số KMO bằng 0,743, kiểm định Bartlett có sig. bằng ,000 (< 0,05), từ 22 biến rút được 8 nhân tố tại mức giá trị có Eigenvalue bằng 1,020 > 1và phương sai trích là 75,417%. Biến NS4 tiếp tục bị loại do hệ số tải của biến quan sát này khi tải lên các nhân tố có chênh lệch dưới (<) 0,3 khơng đảm bảo giá trị phân biệt.
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ ba cho 21 biến cịn lại có hệ số KMO bằng 0,737, kiểm định Bartlett có sig. bằng ,000 (< 0,05), từ 21 biến rút được 7 nhân tố tại mức giá trị có Eigenvalue bằng 1,029 > 1 và phương sai trích là 72,404%. Biến CL1, CL2, NS3 tiếp tục bị loại do hệ số tải của biến quan sát này khi tải lên các nhân tố có chênh lệch dưới (<) 0,3 khơng đảm bảo giá trị phân biệt.
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ tư cho 18 biến còn lại có hệ số KMO bằng
0,715, kiểm định Bartlett có sig. bằng ,000 (< 0,05), từ 18 biến rút được 6 nhân tố tại mức giá trị có Eigenvalue bằng 1,225 > 1 và phương sai trích là 71,860. Biến XH1 bị loại do hệ số tải của biến quan sát này khi tải lên các nhân tố có chênh lệch dưới (<) 0,3 khơng đảm bảo giá trị phân biệt.
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ năm cho 17 biến quan sát còn lại có hệ số KMO bằng 0,705, kiểm định Bartlett có sig. bằng ,000 (< 0,05), từ 17 biến rút được 6 nhân tố tại
mức giá trị có Eigenvalue bằng 1,180 > 1 và phương sai trích là 73,225%. Biến XH2 bị
loại do hệ số tải của biến quan sát này khi tải lên các nhân tố có chênh lệch dưới (<) 0,3 không đảm bảo giá trị phân biệt.
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ sáu cho 16 biến quan sát cịn lại có hệ số KMO bằng 0,686, kiểm định Bartlett có sig. bằng ,000 (< 0,05), từ 16 biến rút được 6 nhân tố tại
54
mức giá trị có Eigenvalue bằng 1,150 > 1 và phương sai trích là 75,784%. Các biến cịn lại đều có hệ số tải lớn đều thỏa mãn Giá trị hội tụ và Giá trị phân biệt.
Từ 29 biến quan sát ban đầu, sau 6 lần thực hiện phân tích nhân tố EFA cịn lại16 biến quan sát và rút được 6 nhân tố mới. Thành phần 6 nhân tố mới và hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha cho 6 nhân tố mới được trình bày trong Bảng 4.10.
Qua kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA), từ 29 biến quan sát ban đầu gom lại thành 6 nhân tố tại mức giá trị Eignenvalue bằng 1,150 > 1. Tổng phương sai trích bằng 75,784%, cho biết 6 nhân tố này giải thích được 75,784% sự biến thiên của dữ liệu. Hệ số KMO bằng 0,686 > 0,5 đạt yêu cầu và kiểm định Bartlett’s có ý nghĩa về mặt thống kê (sig. = 0,000 < 0,5). Kết quả đánh giá hệ số tin vậy Cronbach’s Alpha cho 6 nhân tố mới được trình bày trong Bảng 4.10.