(Nguồn: Theo kết quả xử lý trên SPSS)
Như vậy, mẫu khảo sát khơng có sự đồng đều về giới tính, trình độ học vấn và thâm niên canh tác. Đa số là nam giới, trình độ từ trung học phổ thơng trở xuống, có thâm niên canh tác từ 5 – 10 năm, sự chênh lệch này phù hợp với tổng thể.
4.3. Kiểm định thang đo
167 37 2 81% 18% 1% 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180
THPT trở xuống Trung cấp - Cao đẳng Đại học
Trình độ học vấn 48 95 63 23.3% 46.1% 30.6% 0 20 40 60 80 100
Dưới 5 năm 5 - 10 năm Trên 10 năm
Các thang đo được kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach Alpha. Hệ số Cronbach Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau, giúp loại đi những biến và thang đo không phù hợp. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt; từ 0,7 đến gần 0,8 thì sử dụng được. Có những nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Ngoài ra, hệ số tương quan biến-tổng (item-total correlation) dùng để kiểm tra mối tương quan chặt chẽ giữa các biến cùng đo lường một khái niệm nghiên cứu. Nếu một biến có hệ số tương quan biến-tổng ≥ 0,3 thì biến đó đạt u cầu. Kết quả phân tích Cronbach Alpha được trình bày trong Bảng 4.2.
Bảng 4.2a: Kết quả kiểm định Cronbach Alpha của các thang đo Biến Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến- tổng Cronbach Alpha nếu loại biến Thái độ: α = 0,835 TD1 14,2379 6,611 0,715 0,780 TD2 14,3301 6,564 0,706 0,782 TD3 14,1748 6,496 0,711 0,780 TD4 14,2816 6,262 0,742 0,770 TD5 14,1019 8,024 0,333 0,879 Chuẩn chủ quan: α = 0,855 CQ1 11,7621 5,714 0,669 0,831 CQ2 11,8010 6,033 0,719 0,807 CQ3 11,7718 6,021 0,669 0,828 CQ4 11,5728 5,953 0,743 0,798
Nhận thức kiểm soát hành vi: α = 0,875
KS1 18,7039 7,780 0,673 0,855 KS2 18,7816 7,294 0,705 0,849 KS3 18,7379 7,297 0,783 0,836 KS4 18,7961 7,900 0,508 0,884 KS5 18,9320 7,381 0,741 0,843 KS6 18,8883 7,446 0,685 0,852
Mối quan tâm đến môi trường: α = 0,867
MT1 7,4175 1,366 0,741 0,822
MT2 7,4563 1,488 0,707 0,849
MT3 7,4272 1,475 0,801 0,770
Giá trị của giá cả: α = 0,839
GC1 7,5485 1,537 0,831 0,642
GC2 7,6214 1,885 0,652 0,825
GC3 7,5874 1,922 0,637 0,838
Ý định mua thuốc BVTV sinh học: α = 0,650
YD1 11,0330 2,922 0,544 0,510
YD2 11,2136 3,154 0,262 0,712
YD3 10,9359 2,683 0,497 0,532
YD4 11,1301 3,183 0,472 0,562
(Nguồn: Theo kết quả xử lý trên SPSS)
Kết quả phân tích cho thấy, tất cả hệ số Cronbach Alpha đều đạt giá trị trên 0,6; α lớn nhất là 0,875, α nhỏ nhất là 0,650. Giá trị tương quan biến-tổng của các biến đo lường nhân tố đều > 0,3; chỉ có thang đo ý định mua có biến YD2 tương
quan biến-tổng = 0,262 < 0,3; nếu loại biến thì α tăng lên 0,712. Do đó, tác giả quyết định loại biến YD2 khỏi mơ hình. Khi đó, tất cả hệ số Cronbach Alpha đều đạt giá trị trên 0,7; α lớn nhất là 0,875, α nhỏ nhất là 0,712. Giá trị tương quan biến-tổng của các biến đo lường nhân tố còn lại đều > 0,3. Các thang đo đều đạt yêu cầu và các biến quan sát đều được đưa vào phân tích nhân tố.
Bảng 4.2b: Kết quả kiểm định Cronbach Alpha của thang đo ý định mua sau khi loại biến YD2
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến- tổng Cronbach Alpha nếu loại biến α = 0,712 YD1 7,4757 1,656 0,542 0,610 YD3 7,3786 1,388 0,537 0,627 YD4 7,5728 1,768 0,530 0,630
(Nguồn: Theo kết quả xử lý trên SPSS)
Ngồi ra, thang đo thái độ có biến TD5 có giá trị Cronbach Alpha khi loại biến = 0,879 > α = 0,835, và thang đo nhận thức kiểm sốt hành vi có biến KS4 có giá trị Cronbach Alpha khi loại biến = 0,884 > α = 0,875. Hai biến này sẽ được xem xét trong phân tích nhân tố.
4.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (Eploratory Factor Analysis) là phương pháp thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát có mối tương quan với nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu. Cơ sở phân tích EFA dựa trên các tiêu chuẩn về Bartlett, hệ số KMO, hệ số tải và phương sai trích với phép xoay Varimax.
- Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure of sampling adequancy) là một chỉ số dùng để đánh giá sự thích hợp của phân tích nhân tố. EFA được gọi là thích hợp khi: 0,5≤ KMO ≤1. Trường hợp KMO < 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với dữ liệu.
- Tiêu chuẩn Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Theo Kaiser (1974) (trích trong Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008), nếu kiểm định có ý nghĩa thống kê (sig≤ 0,05) thì các biến có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading): theo Hair và cộng sự (1998) (trích trong Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008), hệ số tải nhân tố của một biến quan sát trên các nhân tố ≥ 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, ≥ 0,4 được xem là quan trọng, ≥ 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tế. Vậy trong phân tích nghiên cứu, hệ số tải nhân tố ≥ 0,5.
- Eigenvalue: đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Các nhân tố có Eigenvalue < 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn biến gốc. Với tiêu chí này, số lượng nhân tố được xác định (dừng ở nhân tố) có eigenvalue tối thiểu bằng 1 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
- Tổng phương sai trích TVF thể hiện các nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm các biến đo lường, và TVF ≥ 50% thì phân tích EFA phù hợp.
4.4.1. Phân tích EFA với thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua
4.4.1.1. Phân tích EFA lần 1
Thang đo các thành phần ảnh hưởng đến ý định mua thuốc BVTV sinh học gồm 5 thành phần với 21 biến quan sát đạt độ tin cậy Cronbach Alpha được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett's có sig = 0,000 < 0,05; KMO = 0,848 > 0,5 cho thấy việc phân tích nhân tố là phù hợp. Với điều kiện Eigenvalues > 1, phương pháp rút trích Principal components và phép xoay Varimax, đã rút trích được 5 nhân tố từ 21 biến quan sát với phương sai trích là 70,921% (> 50%) đạt yêu cầu. Dựa trên phân tích của bảng ma trận xoay nhân tố (Rotated Component Matrixa), hai biến TD5, KS4 có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5; trong đó, biến TD5 có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn biến KS4 nên sẽ bị loại. Phân tích nhân tố sẽ được tiến hành lần thứ hai với việc loại biến TD5.
Bảng 4.3: Kết quả loại biến sau khi phân tích EFA lần 1
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố Quyết định
TD5 0,443 Loại
KS4 0,450 Giữ lại
(Nguồn: Theo kết quả xử lý trên SPSS)
4.4.1.2. Phân tích EFA lần 2
Phân tích EFA lần 2 gồm 5 thành phần với 20 biến quan sát sau khi loại biến TD5. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett's có sig = 0,000 < 0,05; KMO = 0,844 > 0,5 cho thấy việc phân tích nhân tố là phù hợp.
Với điều kiện Eigenvalues > 1, phương pháp rút trích Principal components và phép xoay Varimax, đã rút trích được 5 nhân tố từ 20 biến quan sát với phương sai trích là 72,571% (> 50%) đạt yêu cầu. Dựa trên phân tích của bảng ma trận xoay nhân tố (Rotated Component Matrixa), biến KS4 bị loại do có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5. Phân tích nhân tố sẽ được tiến hành lần thứ ba với việc loại biến này ra.
Bảng 4.4: Kết quả loại biến sau khi phân tích EFA lần 2
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố Quyết định
KS4 0,482 Loại
(Nguồn: Theo kết quả xử lý trên SPSS)
4.4.1.3. Phân tích EFA lần 3
Phân tích EFA lần 3 gồm 5 thành phần với 19 biến quan sát sau khi loại biến TD5, KS4. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett's có sig = 0,000 < 0,05; KMO = 0,834 > 0,5 cho thấy việc phân tích nhân tố là phù hợp.
Với điều kiện Eigenvalues > 1, phương pháp rút trích Principal components và phép xoay Varimax, đã rút trích được 5 nhân tố từ 19 biến quan sát với phương sai trích là 73,992 % (> 50%) đạt yêu cầu. Kết quả tại bảng Rotated Component Matrixa cho thấy hệ số tải nhân tố của các biến đều lớn hơn 0,5 đạt yêu cầu.
Bảng 4.5: Kết quả phân tích nhân tố EFA các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua mua Biến quan sát Nhân tố Tên nhân tố 1 2 3 4 5 KS3 0,840 Nhận thức kiểm soát hành vi KS5 0,839 KS6 0,808 KS1 0,742 KS2 0,643 TD1 0,871 Thái độ TD4 0,839 TD3 0,829 TD2 0,818 CQ4 0,838 Chuẩn chủ quan CQ2 0,831 CQ1 0,768 CQ3 0,734 MT3 0,882 Mối quan tâm đến môi trường MT1 0,821 MT2 0,815 GC1 0,897 Giá trị của giá cả GC3 0,807 GC2 0,765 Eigenvalue 6,543 2,454 1,927 1,804 1,330 Phương sai trích 34,438 47,353 57,496 66,993 73,992
(Nguồn: Theo kết quả xử lý trên SPSS)
Dựa vào kết quả bảng ma trận xoay các nhân tố, các nhân tố được nhóm thành năm nhân tố bao gồm:
- Nhân tố thứ nhất: Thành phần Nhận thức kiểm sốt hành vi được nhóm từ trung bình của 5 biến quan sát: KS1, KS2, KS3, KS5, KS6 và mã hoá là KS. - Nhân tố thứ hai: Thành phần Thái độ được nhóm từ trung bình của 4 biến
quan sát: TD1, TD2, TD3, TD4 và mã hoá là TD.
- Nhân tố thứ ba: Thành phần Chuẩn chủ quan được nhóm từ trung bình của 4 biến quan sát: CQ1, CQ2, CQ3, CQ4 và mã hoá là CQ.
- Nhân tố thứ tư: Thành phần Mối quan tâm đến mơi trường được nhóm từ trung bình của 3 biến quan sát: MT1, MT2, MT3 và mã hoá là MT.
- Nhân tố thứ năm: Thành phần Giá trị của giá cả được nhóm từ trung bình của 3 biến quan sát: GC1, GC2, GC3 và mã hoá là GC.
4.4.2. Phân tích EFA với thang đo ý định mua thuốc BVTV sinh học
Thang đo ý định mua thuốc BVTV sinh học gồm 3 biến quan sát, sau khi loại biến YD2 qua phân tích độ tin cậy bằng phân tích hệ số Cronbach Alpha, 3 biến này được sử dụng để phân tích nhân tố khám phá. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett's có sig = 0,000 < 0,05; KMO = 0,680 > 0,5 cho thấy việc phân tích nhân tố là thích hợp.
Với mức giá trị Eigenvalues > 1, phân tích nhân tố đã rút trích được 1 nhân tố từ 3 biến quan sát với phương sai trích là 63,884% (>50%) và tất cả các hệ số tải nhân tố của các biến đều lớn hơn 0,5 đạt yêu cầu.
Bảng 4.6: Kết quả phân tích nhân tố EFA ý định mua thuốc BVTV sinh học học
Biến quan sát Nhân tố Tên nhân tố
1 YD1 0,804 Ý định mua YD3 0,800 YD4 0,795 Eigenvalue 1,917 Phương sai trích 63,884
(Nguồn: Theo kết quả xử lý trên SPSS)
Từ kết quả phân tích nhân tố cho phép rút trích ra một nhân tố đặt tên là ý định mua, ký hiệu YD, được đo lường bằng 3 biến quan sát:
- YD1: tôi muốn sử dụng thuốc BVTV sinh học
- YD3: tơi sẽ chủ động tìm kiếm thuốc BVTV sinh học để mua
- YD4: tơi sẽ khuyến khích và gợi ý mọi người mua thuốc BVTV sinh học.
4.4.3. Tổng hợp các biến quan sát sau khi kiểm định thang đo và phân tích EFA
biến TD5 trong thang đo Thái độ, KS4 trong thang đo Nhận thức kiểm soát hành vi, YD2 trong thang đo Ý định mua thuốc BVTV sinh học. Các nhân tố và biến quan sát còn lại vẫn giữ nguyên.
Bảng 4.7: Tổng hợp các biến quan sát sau khi phân tích EFA Nhân tố Biến Nhân tố Biến
quan sát Nội dung biến quan sát
Thái độ
(TD) TD1
Tôi tin rằng việc sử dụng thuốc BVTV sinh học giúp giảm thiểu ô nhiễm môi trường
TD2 Tôi tin rằng việc sử dụng thuốc BVTV sinh học giúp bảo vệ môi trường
TD3 Tôi tin rằng việc sử dụng thuốc BVTV sinh học giúp cải tạo môi trường
TD4 Tôi cho rằng việc sử dụng thuốc BVTV sinh học là một ý hay
Chuẩn chủ quan
(CQ)
CQ1 Bạn bè nghĩ rằng tôi nên mua thuốc BVTV sinh học CQ2 Gia đình nghĩ rằng tơi nên mua thuốc BVTV sinh học CQ3 Xã hội khuyến khích tơi nên mua thuốc BVTV sinh
học
CQ4 Những người quan trọng với tôi nghĩ rằng tôi nên mua thuốc BVTV sinh học
Nhận thức kiểm
sốt hành vi (KS)
KS1 Tơi thường thấy thuốc BVTV sinh học bán ở khu vực tôi canh tác
KS2 Tơi có đủ thơng tin về thuốc BVTV sinh học
KS3 Tơi có thể dễ dàng mua thuốc BVTV sinh học bất cứ khi nào tôi cần
KS5 Tôi thấy thuốc BVTV sinh học dễ phối trộn KS6 Tôi thấy thuốc BVTV sinh học dễ bảo quản Mối quan
tâm đến môi trường
(MT)
MT1 Sử dụng thuốc BVTV sinh học là một trong các giải pháp cơ bản để giảm thiểu ô nhiễm môi trường MT2
Sử dụng thuốc BVTV sinh học là một trong các giải pháp quan trọng để bảo vệ môi trường (đất, nước, hệ sinh thái,...)
MT3 Sử dụng thuốc BVTV sinh học là một trong các giải pháp quan trọng để cải tạo môi trường sống (tạo ra
các nơng sản an tồn, đảm bảo sức khỏe người và vật nuôi,...)
Giá trị của giá cả
(GC)
GC1 Tơi thấy thuốc BVTV sinh học có giá cả hợp lý GC2 Tơi thấy thuốc BVTV sinh học có giá trị xứng đáng
với giá cả bỏ ra
GC3 Với giá cả hiện tại, thuốc BVTV sinh học có chất lượng và hiệu quả tốt
Ý định mua (YD)
YD1 Tôi muốn sử dụng thuốc BVTV sinh học
YD3 Tôi sẽ chủ động tìm thuốc BVTV sinh học để mua YD4 Tơi sẽ giới thiệu và khuyến khích mọi người mua
thuốc BVTV sinh học
4.5. Phân tích tương quan và hồi qui tuyến tính
Căn cứ vào mơ hình nghiên cứu lý thuyết, giả thuyết đặt ra là có sự tương quan giữa các yếu tố tác động đến ý định mua thuốc BVTV sinh học. Phương pháp hồi qui được sử dụng để xác định sự tương quan này có tuyến tính hay khơng và mức độ quan trọng của từng nhân tố trong sự tác động đến ý định mua thuốc BVTV sinh học. Sau khi phân tích EFA, có 5 nhân tố được đưa vào kiểm định mơ hình, giá trị nhân tố là trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó. Phân tích tương quan Pearson được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mơ hình hồi qui. Phương trình hồi qui tuyến tính bội diễn tả các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua là:
YD = β0 + β1*KS + β2*TD + β3*CQ + β4*MT + β5*GC
Các biến độc lập (Xi): thành phần Nhận thức kiểm soát hành vi (KS), thành phần Thái độ (TD), thành phần Chuẩn chủ quan (CQ), thành phần Mối quan tâm đến môi trường (MT), thành phần Giá trị của giá cả (GC).
Biến phụ thuộc (Y): (YD) Ý định mua thuốc BVTV sinh học. βk là hệ số hồi qui riêng phần (k = 0…5)
Phương pháp hồi qui tổng thể các biến (phương pháp Enter) sẽ được sử dụng trên SPSS 16.0.
4.5.1. Phân tích tương quan
Trước hết, sử dụng ma trận hệ số tương quan Pearson để xét mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số này luôn nằm từ -1 đến +1, lấy giá trị tuyệt đối, nếu lớn hơn 0,6 thì có thể kết luận mối quan hệ là chặt chẽ, càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt, nếu nhỏ hơn 0,3 thì cho biết mối quan hệ là lỏng lẻo.
Kết quả trong bảng hệ số tương quan (phụ lục 8) cho thấy biến phụ thuộc ý định mua có mối quan hệ tuyến tính với 5 biến độc lập. Sơ bộ ta có thể kết luận năm biến độc lập KS, TD, CQ, MT, GC có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho