IV. Kết quả nghiên nghiên cứu và thảo luận
4.4. Phân tích nhân tố khám phá
4.4.1. Kết quả phân tích nhân tố khám phá
Để loại bỏ một lần nữa những thang đo không đủ độ tin cậy, giữ lại các thang đo có độ kết dính cao, có thể gom thành các nhân tố phản ánh chính xác thành phần đo lường các biến, nhóm đã tiến hành phân tích nhân tố khám phá. Được tiến hành với sự trợ giúp của phần mềm STATA 14, các biến (Items) có hệ số tả khơng đạt u cầu cũng như không đạt tiêu chuẩn hội tụ sẽ bị loại dần cho đến khi bảng ma trận thành phần xoay hội tụ thì thơi.
• Phân tích EFA biến độc lập
- Phân tích EFA lần 1
Kết quả kiểm định EFA lần 1 cho thấy Hệ số KMO là 0.869 đảm bảo dữ liệu đủ khả
năng cho phân tích.
Bên cạnh đó mức độ ý nghĩa Sig. của kiểm định Bartlett là .000 (<0.05) chứng tỏ dữ liệu cung cấp đã phù hợp để phân tích.
Bảng 4.4.1a: Kiểm định EFA lần 1
Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin Kiểm định Barlett
Bảng 4.2.1b: Bảng ma trận xoay lần 1
Bảng ma trận xoay lần 1 cho thấy:
Thang đo TD1 có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5.
Thang đo TH2 và CCQ3 có hệ số tải thuộc nhiều nhóm nhân tố
Do vậy, nhóm nghiên cứu loại bỏ lần lượt 3 biến này và tiếp tục đưa 14 cịn lại vào phân tích EFA lần 2.
● Phân tích EFA lần 2
Kết quả kiểm định EFA cho thấy Hệ số KMO là 0.807 đảm bảo dữ liệu đủ khả năng cho phân tích.
Bên cạnh đó mức độ ý nghĩa Sig. của kiểm định Bartlett là .000 (<0.05) chứng tỏ dữ liệu cung cấp đã phù hợp để phân tích.
Bảng 4.4.1c: Kiểm định EFA lần 2
Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin Kiểm định Bartlett
Bảng 4.4.1d: Bảng ma trận xoay lần 2
Sau kiểm định EFA lần thứ 2, do hai nhóm “Thu hút” và “Thuyết phục” có cộng tuyến cao, nhóm quyết định gộp chung hai nhân tố này thành nhân tố mới: “Nhân tố thu hút và thuyết phục” (ký hiệu: THTP), vì cả hai biến này đều có điểm chung là thể hiện mức độ ảnh hưởng của KOLs, Beauty Bloggers.
4.4.2 Phân tích EFA biến phụ thuộc
Hệ số KMO là 0.79 lớn hơn 0.5 bên trên cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp. Kiểm định Bartlett đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%, chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Bảng 4.4.2a: Kiểm định EFA biến phụ thuộc
Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin
Kiểm định Barlett
Bảng 4.4.2b: Bảng ma trận xoay biến phụ thuộc
Dựa vào kết quả phân tích, thang đo ý định và hành vi tiêu dùng sau khi phân tích cho kết quả chập lại thành 1 nhóm, nhóm nghiên cứu quyết định kiểm tra lại các phiếu khảo sát và nhận thấy rằng từ ý định tiêu dùng sản phẩm làm đẹp đến hành vi tiêu dùng sản phẩm làm đẹp trong lĩnh vực mỹ phẩm gần như là khơng có khoảng cách. Vì vậy, nhóm nghiên cứu quyết định gộp thang đo ý định, hành vi mua hàng và đổi tên kí hiệu thang đo hành vi mua hàng từ (HV) thành (Y) cụ thể sẽ được trình bày dưới đây:
Nhóm nhân tố Hành vi mua hàng (Y): với 5 biến quan sát
Vậy sau phân tích nhân tố EFA, 21 biến quan sát đã được tách ra làm 5 nhân tố và các nhân tố được đặt tên như sau:
Từ đó, nhóm nghiên cứu có được mơ hình và các giả thuyết mới như sau: