CHƢƠNG 4 : PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2 Phân tích độ tin cậy Cronbach alpha
Các thang đo đƣợc kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach’s Alpha. Hệ số alpha của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tƣơng quan với nhau (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tr.251).
Phƣơng pháp độ tin cậy Cronbach alpha đƣợc dùng để sàng lọc thang đo. Độ tin cậy cho biết độ nhất quán của thang đo trong mỗi lần đo, và hệ số tƣơng quan biến tổng cho biết sự tƣơng quan của một biến quan sát với các biến còn lại trong thang đo. Theo tiêu chuẩn chọn thang đo do Nunnally & Burnstein (1994) đề nghị thì thang đo phải có độ tin cậy alpha từ 0.60 trở lên và các biến phải có hệ số tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0.30 (trích từ Nguyễn Đình Thọ, 2011). Tuy nhiên thang đo đƣợc đánh giá là tốt khi có hệ số alpha biến thiên trong khoảng [0.70-0.80]. Nếu Cronbach α ≥ 0.60 là thang đo có thể chấp nhận đƣợc về mặt độ tin cậy(Nunnally & Burnstein, 1994, trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011). Trong nghiên cứu này thang đo đƣợc chấp nhận phải có hệ số Cronbach alpha ≥ 0.60 và các biến đạt yêu cầu phải có hệ số tƣơng quan biến tổng ≥ 0.30.
Nhìn chung, tất cả các thang đo đều đạt mức độ tin cậy:
- Kết quả phân tích độ tin cậy ở bảng trên cho thấy độ tin cậy của thang đo trong từng khái niệm lần lƣợt là: nhận thức sự hữu ích là 0.844, nhận thức tính dễ sử dụng là 0.843, chuẩn chủ quan là 0.779, nhận thức kiểm soát hành vi là 0.795, sự tin cậy là 0.891 và ý định mua hàng là 0.853 (tất cả các hệ số Cronbach’s Alpha đều lớn hơn 0.6).
Bảng 4.1: Kết quả Cronbach’s Alpha các thang đo Biến Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến-tổng
Cronbach's alpha nếu loại biến
Nhận thức sự hữu ích: α = .844 PU1 10.58 4.193 0.705 0.793 PU2 10.73 4.400 0.625 0.825 PU3 10.81 3.972 0.677 0.805 PU4 10.66 3.919 0.717 0.786 Nhận thức tính dễ sử dụng: α = .843 PEU1 10.59 4.875 0.739 0.775 PEU2 10.65 5.098 0.597 0.838 PEU3 10.86 4.948 0.666 0.807 PEU4 10.58 5.096 0.722 0.784 Chuẩn chủ quan: α = .779 SN1 6.53 1.943 0.556 0.769 SN2 6.00 1.882 0.660 0.652 SN3 6.05 1.936 0.635 0.681
Nhận thức kiểm soát hành vi: α = .795
PBC1 7.94 1.834 0.584 0.781 PBC2 7.98 1.675 0.711 0.638 PBC3 8.21 1.997 0.627 0.735 Sự tin cậy: α = .891 TRU1 9.94 5.554 0.773 0.855 TRU2 9.95 5.252 0.812 0.839 TRU3 9.60 5.398 0.717 0.877 TRU4 9.49 5.672 0.743 0.866 Ý định mua hàng: α = .853 PI1 11.93 4.595 0.603 0.856 PI2 12.10 4.389 0.730 0.797 PI3 11.91 4.536 0.751 0.789 PI4 11.60 4.925 0.715 0.808
- Hệ số Cronbach’s alpha if Item Deleted của thang đo các khái niệm hầu hết đều không vƣợt quá hệ số tin cậy Cronbach’s alpha của khái niệm thang đo. Hệ số Cronbach’s alpha của thang đo khái niệm khi xóa biến PI1 có cao hơn hệ số Cronbach’s alpha ban đầu, do đó laoij bỏ biến PI1
- Hệ số tƣơng quan biến tổng của tất cả các thang đo đều lớn hơn 0.3 (nhỏ nhất là 0.556 ở biến quan sát SN1 trong thang đo chuẩn chủ quan). Thang đo sau khi hiệu chỉnh gồm 21 biến quan sát đƣợc sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo thì phân tích nhân tố khám phá EFA đƣợc sử dụng. Phƣơng pháp phân tích nhân tố đƣợc tiến hành để rút gon tập hợp các biến độc lập thành một tập hợp nhỏ hơn các biến đại diện cho mỗi nhóm nhân tố mà khơng làm mất đi ý nghĩa giải thích và thơng tin của nhóm nhân tố đó (Hồng Trong và Mộng Ngọc, 2005, tr. 260). Trong phân tích EFA, tất cả các biến độc lập và phụ thuộc đều đƣợc cùng đƣa vào để phân tích một lƣợt. Các chỉ số đƣợc quan tâm trong phân tích nhân tố khám phá EFA là:
- Chỉ số KMO phải ≥ 0.5 và sig ≤ 0.05 để kiểm định Bartlett có ý nghĩa, thì việc phân tích nhân tố mới thích hợp (Nguyễn Đình Thọ, 2011)
- Chỉ số Eigenvalue đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue > 1 mới đƣợc giữ lại trong mơ hình. - Tổng phƣơng sai trích đƣợc (Varience Explained Criteria) ≥ 50%
- Hệ số tải nhân tố (factor loading) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Hệ số tải nhân tố > 0.3 đƣợc xem là đạt mức tối thiểu, > 0.4 đƣợc xem là quan trọng và ≥ 0.5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Trong nghiên cứu này, hệ số tải nhân tố yêu cầu phải ≥ 0.5 mới đạt yêu cầu (Hair và ctg, 1998). Ngồi ra, các biến nào có độ chênh lệch về hệ số tải nhân tố mà nó đo lƣờng với hệ số tải trên nhân tố mà nó khơng đo lƣờng ≤ 0.3 cũng sẽ bị loại.
EFA của các thành phần: 18 biến quan sát đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố.
- Hệ số KMO = 0.855 (> 0.6) và kiểm định Bartlett có sig = 0.00, kết quả cho thấy các biến quan sát trong tổng thể có mối tƣơng quan với nhau và phƣơng pháp phân tích nhân tố EFA phù hợp với dữ liệu khảo sát.
- Theo tiêu chuẩn Eigenvalue > 1, có 5 nhân tố mới đƣợc trích ra. Hệ số Cumulative % = 71.768 %, cho biết 5 nhân tố đầu tiên giải thích đƣợc 71.768 % độ biến thiên của dữ liệu, cả 5 nhân tố đều thỏa điều kiện. - Giá trị hội tụ: Kết quả trên cho thấy các biến quan sát trong thang đo đều
đóng góp vào khái niệm cần đo (nhân tố chung) với hệ số tải nhân tố > 0.5, thang đo đạt giá trị hội tụ.
- Giá trị phân biệt: hầu hết các biến quan sát đều có hệ số tải khơng mạnh
lên các nhân tố khác. Trừ biến SN1 là có hệ số tải nhân tố trên 2 cột. Mặc dù kết quả cho thấy biến quan sát SN1 có hệ số tải nhân tố > 0.3 trên 2 cột, tuy nhiên chênh lệch giữa 2 hệ số tải này lớn hơn 0.3 nên không loại biến SN1 ra khỏi thang đo chuẩn chủ quan.
Bảng 4.2: Kiểm định KMO and Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .855 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2097.894
df 153
Bảng 4.3: Kết quả phân tích EFA Component Component 1 2 3 4 5 TRU2 .870 TRU1 .854 TRU4 .792 TRU3 .742 PEU1 .806 PEU4 .795 PEU3 .747 PEU2 .701 PU4 .828 PU3 .797 PU1 .757 PU2 .663 PBC2 .857 PBC3 .819 PBC1 .768 SN2 .841 SN3 .831 SN1 .324 .716
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 6 iterations.
EFA đối với biến phụ thuộc ý định mua sắm: Thực hiện phân tích nhân tố cho
biến phụ thuộc ý định mua sắm, 3 biến quan sát đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố, kết quả đƣợc trình bày trong bảng 4.4 và bảng 4.5.
Bảng 4.4: Kiểm định KMO and Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .734 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 309.357
df 3
Bảng 4.5: Kết quả EFA cho biến phụ thuộc Component Component 1 PI3 .892 PI2 .881 PI4 .876
Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 1 components extracted.
- Kết quả phân tích EFA cho thấy có 1 nhân tố đƣợc trích ra, hệ số Cumulative % = 77.953 %, cho biết 6 nhân tố đầu tiên giải thích đƣợc 77.953 % biến thiên của dữ liệu. Hệ số KMO = 0.734 (> 0,6) và kiểm định Bartlett có sig = 0.000, cho thấy các biến quan sát của biến ý định mua sắm đạt yêu cầu cho phân tích tiếp theo.
Theo mơ hình lý thuyết ban đầu, có 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc đƣợc đƣa vào mơ hình bao gồm: nhận thức sự hữu ích, nhận thức tính dễ sử dụng, chuẩn chủ quan, nhận thức kiểm soát hành vi, sự tin cậy và ý định mua hàng. Khi phân tích nhân tố, kết quả cho ra đƣợc 6 nhân tố, không xuất hiện nhân tố mới nên mơ hình ban đầu đƣợc giữ nguyên để tiếp tục đƣa vào phân tích tƣơng quan và hồi quy (xem trong phụ lục 5)