CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) là phương pháp phân tích 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. Khi thang đo đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA với các yêu cầu sau:
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): 0.5 ≤ KMO ≤ 1 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05;
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0.5;
- Phương sai trích ≥ 50% và hệ số Eigenvalue >1;
- Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải lớn hơn 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
4.4.1. Phân tích EFA với thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sản phẩm xanh sản phẩm xanh
Khi phân tích EFA với thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sản phẩm xanh, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng trích các yếu tố có Eigenvalue >1.
4.4.1.1. Phân tích EFA lần 1
Kết quả phân tích nhân tố lần 1 cho thấy 21 biến quan sát của 5 nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua sản phẩm xanh được nhóm thành 5 nhân tố. Hệ số KMO = 0.910 > 0.5 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett’s với mức ý nghĩa 0.000 do đó các biến quan sát có tương quan với nhau. Phương sai trích đạt 64.642% thể hiện 5 nhân tố giải thích được hơn 64% biến thiên của dữ liệu, do vậy các thang đo rút ra chấp nhận được. Điểm dừng trích các yếu tố tại nhân tố thứ 5 với Eigenvalue = 1.067. Nhìn chung, kết quả phân tích EFA của các
biến quan sát đều đạt điều kiện hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5. Tuy nhiên, có 2 biến quan sát là PCE2 và SI5 có hệ số tải nhân tố lớn nhất lần lượt là 0.480 và 0.422, nhỏ hơn 0.5 nên tác giả quyết định loại 2 biến này. Do đó, chạy EFA lần 2 được tiến hành với 19 biến quan sát còn lại.
4.4.1.2. Phân tích EFA lần 2
Kết quả phân tích nhân tố lần 2 cho thấy 19 biến quan sát của 5 nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua sản phẩm xanh được nhóm thành 5 nhân tố. Hệ số KMO = 0.906 > 0.5 nên EFA phù hợp với dữ liệu, thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett’s với mức ý nghĩa 0.000. Phương sai trích đạt 67.977%. Điểm dừng trích các yếu tố tại nhân tố thứ 5 với Eigenvalue = 1.056. Tất cả các biến quan sát đều đạt hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5. Do đó, kết quả EFA lần 2 đã thỏa mãn các điều kiện để thực hiện các bước tiếp theo của quy trình nghiên cứu.
Bảng 4.3: Kết quả phân tích EFA thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua sản phẩm xanh STT Tên biến Nhân tố Tên nhân tố 1 2 3 4 5 1 COL4 .790 Tính tập thể 2 COL5 .705 3 COL1 .684 4 COL2 .664 5 COL3 .658 .306 6 PCE3 .820 Nhận thức của người tiêu dùng và thơng tin
tức về tính hiệu quả vì mơi trường 7 PCE4 .767 8 PCE1 .740 9 SI4 .720 10 AGP2 .812
Thái độ đối với hành vi mua xanh
11 AGP1 .324 .718
12 AGP3 .672
14 SI2 .825 Ảnh hưởng nhóm tham khảo 15 SI1 .802 16 SI3 .744 17 CSI2 .810 Sự quan tâm đến hình ảnh cái tơi 18 CSI3 .786 19 CSI1 .748 Eigenvalue 1.056 Phương sai trích 67.977%
Nhân tố thứ nhất được đặt tên là Tính tập thể, ký hiệu: COL. Gồm 5 biến
quan sát sau:
COL4 Tơi làm việc chủ yếu vì điều tốt cho những người khác trong nhóm ngay cả khi lợi ích đem lại cho bản thân ít hơn
COL5 Tơi luôn chia sẻ và quan tâm đến người khác
COL1 Tơi làm việc chăm chỉ vì mục đích của nhóm ngay cả khi khơng có được sự cơng nhận cá nhân
COL2 Tơi là một thành viên có tinh thần hợp tác tốt trong nhóm COL3 Tơi sẵn sàng giúp đỡ người khác khi họ cần
Nhân tố thứ hai được tạo thành từ 1 biến quan sát của thang đo Ảnh hưởng
xã hội và 3 biến quan sát từ thang đo Nhận thức về tính hiệu quả của người tiêu dùng.
PCE3 Tôi nghĩ rằng nếu tôi thực hiện một số hành vi bảo vệ môi trường trong cuộc sống hằng ngày thì tơi sẽ đóng góp rất nhiều vào môi trường của chúng ta PCE4 Tôi nghĩ rằng nếu tơi tham gia bảo vệ mơi trường thì sẽ khuyến khích gia
đình và bạn bè cùng tham gia
PCE1 Tơi có thể bảo vệ mơi trường bằng cách mua các sản phẩm thân thiện với môi trường
SI4 Tơi đã từng đọc tin tức nói rằng việc tiêu dùng sản phẩm xanh góp phần tạo nên một môi trường tốt hơn
Khi một người hiểu rõ về những lợi ích từ việc tiêu dùng sản phẩm xanh đối với môi trường từ các nguồn thơng tin trên báo chí thì nhận thức về tính hiệu quả của họ về mơi trường được nâng cao hơn và hướng đến tiêu dùng sản phẩm xanh để bảo
vệ mơi trường. Vì thế, nhân tố mới được đặt tên là Nhận thức của người tiêu dùng
và thơng tin về tính hiệu quả vì mơi trường, ký hiệu: PCIE (Perceived Consumer
and Information on Environmental Effectiveness).
Nhân tố mới được tạo ra này gồm 4 biến quan sát và được đánh giá lại độ tin cậy bằng hệ số Cronbach alpha. Kết quả cho thấy, Cronbach alpha của PCIE đạt 0.849 và hệ số tương quan biến-tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3.
Bảng 4.4: Đánh giá lại độ tin cậy của nhân tố mới PCIE
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 Nhận thức của người tiêu dùng và thơng tin về tính
hiệu quả vì mơi trường Cronbach Alpha = .849
PCE3 12.33 3.936 .727 .790
PCE4 12.47 4.214 .688 .807
PCE1 12.40 4.169 .684 .809
SI4 12.27 4.256 .649 .824
Nhân tố thứ ba được đặt tên là Thái độ đối với hành vi mua xanh, ký hiệu
là: AGP. Gồm 4 biến quan sát như sau:
AGP2 Tôi tin rằng việc sử dụng các sản phẩm xanh sẽ giúp giảm thiểu việc sử dụng lãng phí nguồn tài ngun thiên nhiên
AGP1 Tơi nghĩ rằng việc sử dụng các các sản phẩm xanh sẽ giúp giảm thiểu ô nhiễm, cải thiện môi trường
AGP3 Tôi tin rằng việc sử dụng các sản phẩm xanh sẽ giúp bảo tồn tài nguyên thiên nhiên
AGP4 Tôi cảm thấy tốt khi sử dụng sản phẩm xanh
Nhân tố thứ tư được tạo thành từ 3 biến quan sát còn lại của thang đo Ảnh
trọng. Do đó, nhân tố này được đặt tên lại cho phù hợp là Ảnh hưởng nhóm tham
khảo (The Influence of The Reference Groups - IRG), ký hiệu: IRG. Gồm 3 biến
quan sát sau:
SI2 Gia đình nghĩ rằng tơi nên tiêu dùng sản phẩm xanh SI1 Bạn bè nghĩ rằng tôi nên tiêu dùng sản phẩm xanh
SI3 Những người quan trọng với tơi khuyến khích tơi nên mua sản phẩm xanh Nhân tố này được đánh giá lại độ tin cậy bằng hệ số Cronbach alpha. Kết quả cho thấy, Cronbach alpha của IRG đạt 0.843 và hệ số tương quan biến-tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3.
Bảng 4.5: Đánh giá lại độ tin cậy của nhân tố mới IRG
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 Ảnh hưởng xã hội Cronbach Alpha = .843
SI2 7.50 1.947 .746 .745
SI1 7.57 2.001 .706 .783
SI3 7.50 1.989 .673 .815
Nhân tố thứ năm được đặt tên là Sự quan tâm đến hình ảnh cái tơi, ký hiệu
là: CSI. Gồm 3 biến quan sát như sau:
CSI2 Tham gia bảo vệ môi trường khiến tôi đặc biệt trong mắt người khác CSI3 Tôi sẽ bị cho là lạc hậu nếu không tham gia bảo vệ môi trường CSI1 Tham gia bảo vệ môi trường giúp tôi được xã hội đánh giá cao
4.4.2. Phân tích EFA với thang đo ý định mua sản phẩm xanh
Sau khi phân tích EFA, bốn biến quan sát của thang đo ý định mua sản phẩm xanh được nhóm thành 1 nhân tố. Khơng có biến quan sát nào bị loại. EFA phù hợp với hệ số KMO = 0.805, phương sai trích gần bằng 69.638%; các biến quan sát có hệ số tải nhân tố trên 0.5, mức ý nghĩa kiểm định của Bartlett là 0.000.
Bảng 4.6: Kết quả phân tích nhân tố của thang đo ý định mua sản phẩm xanh
STT Tên biến Nhân tố Tên nhân tố 1 1 GPI3 .871 Ý định mua sản phẩm xanh (GPI) 2 GPI4 .860 3 GPI1 .836 4 GPI2 .767 Eigenvalue 2.786 Phương sai trích 69.638%
Từ kết quả phân tích nhân tố cho phép rút trích ra một nhân tố đặt tên là Ý định
mua sản phẩm xanh, ký hiệu GPI, được đo lường bằng 4 biến quan sát sau:
GPI3 Tôi muốn thực hiện việc tiêu dùng sản phẩm xanh GPI4 Tôi muốn khuyên mọi người mua sản phẩm xanh GPI1 Tôi muốn mua sản phẩm xanh
GPI2 Tôi xem xét mua sản phẩm xanh trước tiên khi thực hiện mua sắm
4.4.3. Điều chỉnh mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu
Hình 4.2: Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh H1 H1 Ý định mua xanh Tính tập thể Sự quan tâm đến hình ảnh cái tơi
Nhận thức của người tiêu dùng và thơng tin về tính hiệu quả vì mơi trường
Ảnh hưởng nhóm tham khảo
Thái độ đối với hành vi mua xanh
H2
H3
H5 H4
Điều chỉnh các giả thuyết:
H1: Thái độ đối với hành vi mua xanh có quan hệ dương đối với ý định mua sản phẩm xanh
H2: Ảnh hưởng nhóm tham khảo có quan hệ dương đối với ý định mua sản phẩm xanh
H3: Nhận thức của người tiêu dùng và thơng tin về tính hiệu quả vì mơi trường có quan hệ dương đối với ý định mua sản phẩm xanh
H4: Sự quan tâm đến hình ảnh cái tơi có quan hệ dương đối với ý định mua sản phẩm xanh
H5: Tính tập thể có quan hệ dương đối với ý định mua sản phẩm xanh
4.5. Kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu
Sau khi qua giai đoạn phân tích nhân tố, có 5 nhân tố được đưa vào kiểm định mơ hình gồm: Thái độ đối với hành vi mua xanh (AGP), Ảnh hưởng nhóm tham khảo (IRG), Nhận thức của người tiêu dùng và thơng tin về tính hiệu quả vì mơi trường (PCIE), Sự quan tâm đến hình ảnh cái tơi (CSI), Tính tập thể (COL) và biến phụ thuộc là Ý định mua sản phẩm xanh (GPI). 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 quy. Mơ hình hồi quy có dạng sau:
Ý định mua sản phẩm xanh = βo + β1 x Thái độ đối với hành vi mua xanh
+ β2 x Ảnh hưởng nhóm tham khảo + β3 x Nhận thức của người tiêu dùng và thơng tin về tính hiệu quả vì mơi trường + β4 x Sự quan tâm đến hình ảnh cái tơi + β5 x Tính tập thể + ε
4.5.1. Phân tích tương quan
Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu các biến có tương quan chặt chẽ thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Theo kết quả của ma trận tương quan thì các biến đều có tương quan và có ý nghĩa ở mức 0.000. Hệ số tương quan biến phụ thuộc là ý định mua sản phẩm xanh với các biến độc lập ở mức tương đối (đều lớn hơn 0.3), trong đó Tính tập thể có tương quan cao nhất với ý định mua sản phẩm xanh (0.670). Do đó, ta có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc ý định mua sản phẩm xanh.
Bảng 4.7: Ma trận tương quan giữa các biến
AGP IRG PCIE CSI COL GPI
(biến phụ thuộc) AGP 1 IRG .519 1 PCIE .510 .436 1 CSI .341 .461 .362 1 COL .529 .509 .547 .457 1 GPI (biến phụ thuộc) .584 570 .624 .499 .670 1
4.5.2. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy được thực hiện với 5 biến độc lập bao gồm: Thái độ đối với hành vi mua xanh (AGP), Ảnh hưởng nhóm tham khảo (IRG), Nhận thức của người tiêu dùng và thông tin về tính hiệu quả vì mơi trường (PCIE), Sự quan tâm đến hình ảnh cái tơi (CSI), Tính tập thể (COL) và biến phụ thuộc là Ý định mua sản phẩm xanh
(GPI). Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter. Các biến được đưa vào cùng một lúc để xem biến nào được chấp nhận. Kết quả phân tích hồi quy như sau:
Kết quả cho thấy mơ hình hồi quy đưa ra tương đối phù hợp với mức ý nghĩa 0.05. Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.610 có nghĩa là có khoảng 61% phương sai ý định mua sản phẩm xanh được giải thích bởi 5 biến độc lập là: Thái độ đối với hành vi mua xanh, ảnh hưởng nhóm tham khảo, nhận thức của người tiêu dùng và thông tin về tính hiệu quả vì mơi trường, sự quan tâm đến hình ảnh cái tơi, tính tập thể. Cịn lại 39% ý định mua sản phẩm xanh của người tiêu dùng trẻ được giải thích bằng các yếu tố khác.
Bảng 4.8: Hệ số R2 hiệu chỉnh
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn dự đoán
1 .785a .616 .610 .388
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ý tưởng của kiểm định này về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập là xem xét biến phụ thuộc có quan hệ tuyến tính với tồn bộ biến độc lập hay không.
Giả thuyết Ho: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0
Nếu giả thuyết Ho bị bác bỏ có nghĩa là các biến độc lập trong mơ hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc, điều này có nghĩa là mơ hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Trong bảng phân tích ANOVA, ta thấy giá trị sig. rất nhỏ (sig. = 0.000 < 0.05), nên mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.9: Kết quả phân tích kiểm định F ANOVAb ANOVAb Mơ hình Tổng các bình phương Df Bình phương trung bình F Sig. 1 Phần hồi quy 79.991 5 15.998 106.149 .000a Phần dư 49.887 331 .151 Tổng cộng 129.878 336
Bảng 4.10: Kết quả phân tích hồi quy
Mơ hình Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa T Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Dung sai VIF Hằng số .045 .172 .258 .796
Thái độ đối với hành
vi mua xanh .162 .043 .166 3.763 0.000 .594 1.685 Ảnh hưởng nhóm tham khảo .142 .040 .154 3.504 0.001 .600 1.667 Nhận thức của người tiêu dùng và thơng tin về tính hiệu quả vì mơi trường .242 .041 .258 5.945 0.000 .618 1.618 Sự quan tâm đến hình ảnh cái tơi .120 .034 .143 3.539 0.000 .715 1.399 Tính tập thể .324 .050 .297 6.443 0.000 .546 1.833
Trong kết quả trên, nếu sig. < 0.05 tương đương với độ tin cậy 95% và |t| > 2 thì nhân tố đó được chấp nhận, có nghĩa là nó có sự tác động đến ý định mua sản phẩm xanh. Kết quả hồi quy cho thấy 5 nhân tố đều thỏa mãn điều kiện.
Hệ số hồi quy thể hiện dưới hai dạng: (1) chưa chuẩn hóa (Unstandardized) và (2) chuẩn hóa (Standardized). Vì hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa (B), giá trị của nó phụ thuộc vào thang đo cho nên chúng ta không thể dùng chúng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng một mơ hình được. Hệ số hồi quy chuẩn hóa (beta, ký hiệu β) là hệ số chúng ta đã chuẩn hóa các biến (các biến