3.1. Quy trình nghiên cứu
3.2.2. Nghiên cứu định lượng
Tác giả thực hiện nghiên cứu định lượng chính thức bằng kỹ thuật khảo sát qua bảng câu hỏi giấy với kích cỡ mẫu dực kiến là n= 360.
Các kỹ thuật định lượng được sử dụng sẽ bao gồm kỹ thuật phân tích Cronbach’s Alpha nhằm kiểm định độ tin cậy thang đo, phân tích nhân tố khám phá EFA (một lần nữa kiểm tra độ tin cậy của thang đo) xem xét các biến quan sát có thực sự đo lường tốt cho nội dung mà nó đo lường hay khơng.
Sau khi các biến quan sát thuộc các thang đo được đưa vào phân tích EFA thì sẽ tiếp tục phân tích nhân tố khẳng định CFA để kiểm tra tính phù hợp của thang đo, xem xét các giá trị hội tụ, giá trị phân biệt, tính đơn nguyên, giá trị liên hệ lý thuyết để trước khi đưa vào phân tích SEM.
Do bài nghiên cứu với mơ hình cấu trúc tuyến tính nên sẽ dùng kỹ thuật phân tích SEM để thực hiện phân tích nhằm kiểm định các giả thuyết nghiên cứu và đo lường mức độ tác động của các yếu tố lên ý định mua sản phẩm xanh.
3.2.2.1. Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Phép kiểm định này phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố.
Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1]. Về lý thuyết, hệ số này càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên điều này khơng hồn tồn chính xác. Hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (α > 0.95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo khơng có khác biệt gì nhau (nghĩa là chúng cùng đo lường một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu. Hiện tượng này gọi là trùng lắp trong đo lường (redundancy) (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
Mơ hình đo lường kết quả dựa trên nguyên tắc trùng lắp (De Vellis, 2003 trích từ Nguyễn Đình Thọ, 2013). Các biến đo lường dùng để đo lường cùng một khái niệm nghiên cứu nên chúng phải có tương quan chặt chẽ với nhau. Vì vậy khi kiểm tra từng biến đo lường chúng ta sử dụng hệ số tương quan biến - tổng (item - total
correlation). SPSS sử dụng hệ số tương quan biến - tổng hiệu chỉnh (corrected item - total correlation). Hệ số này lấy tương quan của biến đo lường xem xét với tổng các
biến còn lại của thang đo (khơng tính biến đang xem xét). Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến-tổng hiệu chỉnh ≥ 0.30 thì biến đó đạt yêu cầu (Nunnally và Bernstein, 1994 trích từ Nguyễn Đình Thọ, 2013).
Vì vậy một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.75- 0.95]. Nếu Cronbach’s Alpha ≥ 0.60 là thang do có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy (Nunnally và Bernstein, 1994 trích từ Nguyễn Đình Thọ, 2013).
3.2.2.2 . Phân tích nhân tố khám phá EFA
Hai giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để đánh giá hai loại giá
trị này và thông qua đánh giá ba thuộc tính quan trọng trong kết quả EFA gồm: (1) số lượng nhân tố trích được, (2) trọng số nhân tố và (3) tổng phương sai trích.
Với bài nghiên cứu này, phương pháp mơ hình nhân tố chung (Common
Factor Model – CFM) được sử dụng với phép trích Principal Axis Factoring và phép
xoay Promax, bởi vì phương pháp này phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn các phương pháp khác (Gerbing và Anderson 1988 trích dẫn từ Nguyễn Đình Thọ 2013).
(1) Xem xét số lượng nhân tố trích cho phù hợp với giả thuyết ban đầu về số lượng khái niệm nghiên cứu. Nếu đạt được điều này, có thể kết luận là các khái niệm nghiên cứu (đơn hướng) đạt giá trị phân biệt.
(2) Trọng số nhân tố của biến Xi trên nhân tố mà nó là một biến đo lường sau khi quay phải cao và các trọng số trên các nhân tố khác nó khơng đo lường phải thấp. Đạt được điều kiện này, thang đo đạt giá trị hội tụ. Theo Hair và cộng sự (2009) thì:
• Trọng số nhân tố ≥ 0.3: Điều kiện tối thiểu để biến quan sát được giữ lại. • Trọng số nhân tố ≥ 0.5: Biến quan sát có ý nghĩa thống kê tốt.
• Trọng số nhân tố ≥ 0.7: Biến quan sát có ý nghĩa thống kê rất tốt.
Tuy nhiên, giá trị tiêu chuẩn của trọng số nhân tố phụ thuộc vào kích thước mẫu. Với từng khoảng kích thước mẫu khác nhau, mức trọng số nhân tố để biến quan sát có ý nghĩa thống kê là hồn tồn khác nhau. Với tiêu chí chấp nhận: Trọng số nhân tố ≥ 0.4 (với kích thước mẫu tối thiểu 200) để đảm bảo ý nghĩa thiết thực của phân tích khám phá nhân tố trong trường hợp này (Hair và cộng sự, 2010 trích từ Nguyễn Đình Thọ, 2013). Chênh lệch giữa trọng số nhân tố lớn nhất và trọng số nhân tố bất kỳ ≥ 0.3 (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003 trích từ Nguyễn Đình Thọ, 2013) để đảm bảo giá trị thang đo.
(3) Tổng phương sai trích TVE ≥ 50% (Gerbing và Anderson, 1988) để đảm bảo giá trị trong nghiên cứu thực tiễn.
Kiểm định KMO là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa hai biến với độ lớn của hệ số tương quan từng phần của chúng (Norusis, 1994 trích từ Nguyễn Đình Thọ, 2013). Để sử dụng EFA, KMO ≥ 0.50. Kaiser (1974) đề nghị với 0.50 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp.
Kiểm định Bartlett dùng để xem xét ma trận tương quan có phải là một trận đơn vị I. Nếu kiểm định này có p < 0.05 (có ý nghĩa thống kê) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
3.2.2.3 . Phân tích nhân tố khẳng định CFA
Trong phân tích nhân tố khám phá EFA, các yếu tố cấu thành được phát hiện dựa trên số liệu nghiên cứu. Trong phân tích nhân tố khẳng định CFA, mơ hình các yếu tố cấu thành được khẳng định đã có sẵn từ nghiên cứu trước đó hoặc mơ hình lý thuyết đã được xác định từ trước. Theo Hair và cộng sự (2010), CFA được sử dụng để đánh giá mức độ đại diện của biến đo lường cho các khái niệm nghiên cứu và kiểm định sự phù hợp của mơ hình lý thuyết với dữ liệu thị trường.
Các chỉ số thường được sử dụng trong CFA: Chi-bình phương (Chi-square), df (bậc tự do). Sự phù hợp của mơ hình được xác định bởi sự tương ứng giữa ma trận hiệp phương sai quan sát được và một ma trận hiệp phương sai ước lượng lấy kết quả từ mơ hình được đề xuất. Với mức ý nghĩa thống kê của Chi-square là p < 0.05, hai ma trận hiệp phương sai khác nhau về mặt thống kê. Ngược lại, với mức ý nghĩa thống kê của Chi-square là p > 0.05, mơ hình đề xuất phù hợp với dữ liệu thị trường (Hair và cộng sự, 2010).
Tuy nhiên, Chi-square là chỉ số phụ thuộc vào kích thước mẫu (kích thước mẫu tăng => Chi-square tăng). Vì vậy các chỉ số được tính tốn bổ sung bao gồm:
Chi-square/df (Cmin/df): Dùng để đo mức độ phù hợp một cách chi tiết hơn của cả mơ hình với dữ liệu thị trường, điều kiện: Chi-square/df ≤ 3 (Carmines và Mclver, 1981) và Chi-square/df càng nhỏ càng tốt.
Chỉ số so sánh sự phù hợp – CFI (Comparative fix index): Lấy độ phù hợp của một mơ hình với một bộ dữ liệu và so sánh với độ phù hợp của một mơ hình khác với chính bộ dữ liệu đó. CFI dao động trong khoảng (0,1) và CFI càng lớn càng tốt, thường là CFI ≥ 0.9 (Bentler và Bonett, 1980). Đồng thời, chỉ số TLI (Tucker-Lewis Index) cũng được xem xét với giá trị TLI ≥ 0.9 (Hair và cộng sự, 2006).
Chỉ số RMSEA: Xem xét giá trị sai số của mơ hình (Steiger và Lind, 1980), chỉ số đạt giá trị càng thấp càng tốt, thông thường RMSEA ≤ 0.8 (Steiger, 1990).
Để kiểm định giá trị của các khái niệm nghiên cứu trong CFA, các chỉ số đánh giá thang đo thường được sử dụng bao gồm: (1a) Độ tin cậy tổng hợp CR, (1b) Phương sai trích VE; (1c) Hệ số Cronbach’s Alpha; (2) Tính đơn hướng; (3) Giá trị hội tụ; (4) Giá trị phân biệt và (5) Giá trị liên hệ theo lý thuyết (Hair và cộng sự, 1998). Các chỉ số từ (1) đến (4) đươc đánh giá trong mơ hình thang đo các khái niệm nghiên cứu, giá trị liên hệ theo lý thuyết (5) được đánh giá trong mơ hình lý thuyết (Anderson và Grebing, 1988).
(1) Độ tin cậy tổng hợp và phương sai trích
Độ tin cậy tổng hợp (Jorekog, 1971) được tính theo cơng thức sau:
(∑ )
(∑ ) ∑ ( )
: Trọng số chuẩn hóa của biến quan sát thứ i;
: Phương sai của sai số đo lường biến quan sát thứ i; p: Số biến quan sát của thang đo.
Điều kiện: Chỉ số độ tin cậy tổng hợp của các thang đo lớn hơn 0.6 (Bagozzi và Yi, 1988)
Phương sai trích (Fornell và Larcker, 1981) phản ánh lượng biến thiên chung của các biến quan sát được tính tốn bởi biến tiềm ẩn và được tính theo cơng thức sau:
∑
∑ ∑ ( )
Trong đó:
: Trọng số chuẩn hóa của biến quan sát thứ i;
: Phương sai của sai số đo lường biến quan sát thứ i; p: Số biến quan sát của thang đo.
Điều kiện: Phương sai trích của các thang đo lớn hơn 0.5 (Fornell và Larcker, 1981; Bagozzi và Yi, 1988)
(2) Tính đơn hướng
Để kiểm định tính đơn hướng của thang đo các khái niệm nghiên cứu, Steenkamp và Van Trijp (1991) cho rằng khi khơng có tương quan giữa các sai số đo lường thì mơ hình phù hợp với dữ liệu thị trường (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2008).
Giá trị hội tụ có nghĩa là các biến trong một yếu tố có mối tương quan cao. Điều này được thể hiện bằng các trọng số nhân tố. Thang đo các khái niệm nghiên cứu đạt giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa lớn hơn 0.5 và các trọng số chưa chuẩn hóa đều có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% (p < 0.05) (Gerbing và Anderson, 1988)
(4) Giá trị phân biệt
Giá trị phân biệt là mức độ mà các yếu tố khác biệt với nhau và không tương quan với nhau. Giá trị phân biệt đạt được khi tương quan giữa hai thành phần của khái niệm hoặc hai khái niệm thực sự khác biệt so với 1. Trong bài nghiên cứu này, các khái niệm đều là đơn hướng, nếu hệ số tương quan giữa chúng nhỏ hơn 1 (Steenkam và Vantrijp, 1991) với độ tin cậy 95% thì các khái niệm đạt được giá trị phân biệt.
3.2.2.4 . Kiểm định mơ hình lý thuyết - SEM
Để kiểm định mơ hình lý thuyết, phương pháp phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM được sử dụng với sự hỗ trợ của phần mềm AMOS 20.0. Mơ hình SEM là sự mở rộng của mơ hình tuyến tính tổng qt (GLM) cho phép nhà nghiên cứu kiểm định một tập hợp phương trình hồi quy cùng một lúc. Với việc phối hợp tất cả các kỹ thuật như hồi quy đa biến, phân tích nhân tố và phân tích mối quan hệ tương hỗ, SEM cho phép kiểm tra các mối quan hệ phức hợp trong mơ hình lý thuyết thơng qua ước lượng đồng thời các phần tử trong tổng thể mơ hình, ước lượng mối quan hệ nhân quả giữa các khái niệm tiềm ẩn, các mối quan hệ ổn định và không ổn định, đo các ảnh hưởng trực tiếp cũng như gián tiếp, kể cả sai số đo và tương quan phần dư. Với kỹ thuật phân tích nhân tố khẳng định CFA, mơ hình SEM cho phép linh động tìm kiếm mơ hình phù hợp nhất trong các mơ hình đề nghị. Bên cạnh đó, khi các hệ số ước lượng chuẩn hố nhỏ hơn 1 và có ý nghĩa thống kê (p < 0.05), có thể kết luận rằng thang đo của các khái niệm nghiên cứu trong mơ hình đạt giá trị liên hệ với lý thuyết.