Vậy nhận biếnủng hộphát triển thực phẩm hữu cơ
Kết luận chung:
Bảng 2.21: Tổng hợp kết quả sau khi kiểm định Cronbach’s AlphaNhân tố Nhân tố
Số lượng biến quan sát
Cronbach’ s Alpha chung của tổng biến
Thái độ 5 0.819
Ý thức sức khỏe 5 0.756
Kiến thức tiêu dùng 5 0.748 (sau khi đã loại biến) Mối quan tâm môi trường 4 0.731
Mối quan tâm chất lượng 4 0.715
Ủng hộ phát triển thực phẩm hữu cơ
3 0.668
(Nguồn: tổng hợp từ điều tra trên SPSS 2018)
Sau khi tiến hành kiểm định tin cậy của thang đo Cronbach’Alpha thu được lại 26 nhân tố ở (bảng 2.21 tổng hợp kết quả sau khi kiểm định Cronbach’s Alpha) với mức độtin cậy chung lớn hơn 0.6 và đã loại 1 biến có chỉsố tương quan biến tổng nhỏ
hơn 0.3 và tiếp tục đưa 26 biến đó vào bước phân tích nhân tốEFA tiếp theo.
2.2.9. Phân tích nhân tố khám phá
Phân tích nhân tố khám phá được sử dụng để rút gọn và tóm tắt các biến nghiên cứu thành các khái niệm. Thơng qua phân tích phân tích nhân tố nhằm xác định mối quan hệcủa nhiều biến được xác định và tìm ra nhân tố đại diện cho các biến quan sát. Phân tích nhân tốkhám phá cần dựa vào tiêu chuẩn cụthểvà tin cậy.
Dưới đây là một sốchỉ tiêu khi phân tích nhân tốkhám phá:
-Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin)là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO phải đạt giá trị 0.5 trở lên (0.5 ≤ KMO ≤ 1) là điều kiện đủ đểphân tích nhân tốlà phù hợp. Nếu trị sốnày nhỏ hơn 0.5, thì phân tích nhân tốcó khả năng khơng thích hợp với tập dữliệu nghiên cứu.
-Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) dùng để xem xét các biến quan sát trong nhân tố có tương quan với nhau hay không. Chúng ta cần lưu ý, điều kiện cần đểáp dụng phân tích nhân tố là các biến quan sát phản ánh những khía cạnh khác nhau của cùng một nhân tốphải có mối tương quan với nhau. Điểm này liên quan
đến giá trị hội tụ trong phân tích EFA được nhắc ở trên. Do đó, nếu kiểm định cho
thấy khơng có ý nghĩa thống kê thì khơng nên áp dụng phân tích nhân tốcho các biến
đang xem xét. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (sig Bartlett’s Test < 0.05),
chứng tỏcác biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố.
-Trị số Eigenvaluelà một tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue ≥
1 mới được giữlại trong mơ hình phân tích .
-Tổng phương sai trích (Total Variance Explained)≥ 50% cho thấy mơ hình
EFA là phù hợp. Coi biến thiên là 100% thì trị số này thểhiện các nhân tố được trích cơđọng được bao nhiêu % và bịthất thốt bao nhiêu % của các biến quan sát.
-Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) hay còn gọi là trọng sốnhân tố, giá trị này biểu thị mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố. Hệsốtải nhân tốcàng cao, nghĩa là tương quan giữa biến quan sát đó với nhân tốcàng lớn và ngược lại.
Trong lần phân tích nhân tố đầu tiên, ta thấy biến quan sát “Thực phẩm hữu cơ
có giá đắt hơn so với thực phẩm thường”, “Nhìn chung, tơi có sự trải nghiệm và ấn tượng tốt về thực phẩm hữu cơ”, “Tơi chọn thực phẩm hữu cơ vì là thực phẩm có chất lượng cao so với thực phẩm thông thường” … lần lượt kí hiệu (KTTD6, KTTD3, MQTCL1, MQTCL2) có hệ số tải < 0.5 nên đã loại 4 biến đó ra ra khỏi mơ hình và
tiến hành phân tích nhân tốkhám phá lần hai.
Tiếp tục với việc loại bỏcác biến khơng phù hợp theo tiêu chí loại biến là biến có hệsốtải thấp nhất trong các lần chạy EFA tiếp theo. Để có được kết quảcuối cùng, đề
tài nàyđã phải tiến hành 5 lần chạy EFA, với việc loại bỏ lần lượt thêm 4 biến không phù hợp. Kết quảcụthểcủa 5 lần chạy EFA được tổng hợp kết quả được tóm tắt trong bảng sau: Bảng 2.22: Bảng tóm tắt 5 lần rút trích nhân tố Phân tích nhân tố (Lần) Hệ số KMO Số nhân tố rút trích được Phương sai trích (>50%) Biến bị loại 1 0.877 6 58.369 KTTD6, KTTD3 KTTD2,MQTCL1, MQTCL2 2 0.848 6 62. 693 MQTMT3, MQTCL4 3 0.83 5 60. 510 MQTMT4 4 0.831 5 61.349 YTSK3 5 0.825 5 63.127
(Nguồn: tổng hợp từ điều tra trên SPSS 2018)
Sau khi thực hiện 5 lần phân tích nhân tố để loại bỏ các biến quan sát khơng phù hợp, chúng ta có bảng phân tích nhân tố lần5như sau:
Bảng 2.23: Kiểm định KMO and hệ số Bartlett's
HệsốKMO 0.825
Kiểm định Bartlett's Approx. Chi-Square 1047.884
Df 136
Sig. 0.000
Bảng 2.24: Tổng phương sai trích
Compone
nt
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadingsa Total % of Varian ce Cumula tive % Total % of Varian ce Cumul ative % Total 1 4.924 28.962 28.962 4.924 28.962 28.962 3.654 2 2.147 12.628 41.590 2.147 12.628 41.590 3.087 3 1.486 8.744 50.334 1.486 8.744 50.334 3.209 4 1.169 6.874 57.207 1.169 6.874 57.207 2.583 5 1.006 5.919 63.127 1.006 5.919 63.127 1.849 6 .851 5.003 68.130 7 .713 4.196 72.325 8 .678 3.989 76.315 9 .634 3.732 80.046 10 .550 3.233 83.279 11 .502 2.951 86.231 12 .460 2.707 88.938 13 .454 2.670 91.607 14 .423 2.488 94.096 15 .377 2.216 96.312 16 .337 1.985 98.297 17 .290 1.703 100.000
Bảng 2.25: Pattern MatrixaComponent Component 1 2 3 4 5 TD5 0.851 TD1 0.772 TD2 0.759 TD3 0.699 TD4 0.678 MQTCL3 0.724 UHPT3 0.709 UHPT1 0.708 UHPT2 0.686 YTSK1 0.803 YTSK4 0.765 YTSK2 0.713 YTSK5 0.689 KTTD5 0.862 KTTD4 0.856 MQTMT1 0.857 MQTMT2 0.632
(Nguồn: tổng hợp từ điều tra trên SPSS 2018)
Ở bảng 2.23 ta thấy hệ số KMO là 0.825 nằm trong khoảng (0.5 ≤ KMO ≤ 1) điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê
vì (sig Bartlett’s Test < 0.05), điều này chứng tỏcác biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố.
Qua bảng 2.24 thì ta thấy có năm nhóm nhân tốnào có trị sốEigenvalue≥ 1nên
được được giữlại trong mơ hình phân tích.
Qua bảng 2.25 thì ta thấy hệsốtải nhân tố(Factor Loading) hay cịn gọi là trọng sốnhân tố đều lớn hơn 0.5 nên có mối quan hệ tương giữa biến quan sát với nhân tố.
Sau khi phân tích nhân tố xong ta được nhóm các nhân tố ởbảng như sau:
Bảng 2.26: Phân tích nhân tố khám phá
Nhóm nhân tố Kí hiệu
tên biến Hệ số tải Thái độ của người tiêu dùng
Tơi thích dùng thực phẩm hữu cơ vì nó rất tốt THAIDO5 0.851 Tơi nghĩ việc mua thực phẩm hữu cơ là một điều tốt THAIDO1 0.772 Tôi nghĩ việc mua thực phẩm hữu cơ là rất quan trọng THAIDO2 0.759 Tôi nghĩ thực phẩm hữu cơ là sự lựa chọn khôn ngoan THAIDO3 0.699
Tôi tin tưởng vào nguồn gốc xuất xứ của thực phẩm hữu cơ THAIDO4 0.689 Tôi thấy các loại thực phẩm hữu cơ đều ăn rất ngon MQTCL3 0.724
Ủng hộphát triển thực phẩm hữu cơ
Cần mở rộng hệthống phân phối thực phẩm hữu cơ đểtất cảmọi người trên địa bàn có thểmua một cách dểdàng
UHPT3 0.709
Tơi mong muốn nhiều người sẻ biết đến lợi ích mà sản phẩm hữu cơ mang lại
UHPT1 0.708
Cần nâng cao hiểu biết của người tiêu dùng vềthực phẩm hữu cơ
UHPT2 0.686
Ý thức về sức khỏe
Lượng chất dinh dưỡng trong thực phẩm hữu cơ cao hơn
so với thực phẩm thường
YTSK1 0.803
Tôi thường chọn những thực phẩm tươi ngon có thời hạn
sử dụng ngắn
YTSK4 0.765
Thực phẩm hữu cơ không chứa vi sinh vật gây bệnh YTSK2 0.713 Thực phẩm hữu cơ rất tốtcho sức khỏe của cả gia đình tơi YTSK5 0.657
Kiến thức của người tiêu dùng
Thực phẩm hữu cơ là thực phẩm không sử dụng phân bón, thuốc trừ sâu
KTTD5 0.862
Kiến thức về thực phẩm hữu cơ của tôi dựa vào những lần tôi đọc báo trên những trang nói về thực phẩm hữu cơ
KTTD4 0.856
Mối quan tâm về chất lượng
Tôi rất quan tâm đến môi trường MQTMT1 0.857 Vấn đề môi trường là yếu tố quan trọng trong việc lựa
chọn thực phẩm của tôi
MQTMT2 0.632
Sau khi phân tích nhân tố lần 5 thì ta được bảng 2.26, trong bảng này thì có 2
nhóm nhân tốbị xáo trộn lại với nhau đó là MQTCL3 và UHPT1, UHPT2,UHPT 3, vì
MQTCL3 là “Tơi thấy các loại sản phẩm hữu cơ đều ăn rất ngon” khi mà người tiêu dùng đánh giá là thực phẩm hữu cơ ăn ngon đó là một hướng khen ngợi rất có lợi cho
những cơ sở đang kinh doanh vềthực phẩm hữu cơ, là sựngầmủng hộcủa người tiêu dùng vềthực phẩm hữu cơ, nếu như ăn ngon thì người tiêu dùng sẻ tiếp tục mua sau từng đợt thì họ sẻ chuyển sang giai đoạn ủng hộ bằng hành động đó là việc người tiêu dùng sẻgiới thiệu bạn bè người thân trong gia đìnhđến mua thực phẩm hữu cơ. Vì vậy nên MQTCL3 được đổi tên chung thành nhóm ủng hộ phát triển. Vậy nên giả thuyết
đề ra ban đầuởmục 1.1.4.2 nên giảthuyết H1c và H2c khơng cịn tồn tại.
2.2.10. Phân tích nhân tố khẳng định CFA
Phân tích nhân tố khẳng định CFA được thực hiện với 17 biến quan sát. Từ kết quả phân tích EFA có 5 nhân tố được rút ra với các nhóm thang đo tương ứng tạo thành mơ hìnhđo lường các khái niệm và được đưa vào phân tích nhân tố khẳng định
CFA để xem xét sự phù hợp của mơ hình với dữ liệu thị trường. Dưới đây là quy tắc
đánh giá mức độphù hợp của mơ hình cấu trúc.
Bảng 2.27: Quy tắc đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình cấu trúc
Chỉ số u cầu
Chi sque điều chỉnh theo bậc tựdo ( giá trị CMIN/dfởbảng output khi chạy AMOS)
CMI/df <2: phù hợp tốt RMSEA RMSEA<0.08: phù hợp RMSEA>0.1: ít phù hợp GFI 0<GFI<1 GFI xấp xĩ bằng 1: phù hợp tốt TLI 0<TLI<1 TLI xấp xĩ bằng 1: phù hợp tốt CFI 0<CFI<1 CFI xấp xĩ bằng 1: phù hợp tốt
Nguồn: Byrne, (2011), Arbuckle (2006)
Nếu một mơ hình nhận giá trị GFI từ 0,9 đến 1, RMSEA có giá trị <0.8 thì mơ hình này được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn ThịMai Trang, 2011).
Các chỉ tiêu đánh giá là (1) hệ số tin cậy tổng hợp (composite reliability), (2) tổng phương sai trích được (variance extracted), (3) tính đơn hướng
(unidimensionality), (4) gá trị hội tụ (convergent validity), (5) giá trị phân biệt (discriminant validity) và (6) giá trị liên hệ lý thuyết (lomonolical validity). Các chỉ
tiêu được đánh giá trong mơ hình thang đo. Riêng giá trị liên hệlý thuyết được đánh giá trong mơ hình lý thuyết (Anderson & Gerbing, 1988).
Đo lường mức độ phù hợp của mơ hình với thơng tin thị trường
Kết quảphân tích nhân tố CFA ta được chỉ sốChi-square= 142.601; df=109; P= 0.017 có ý nghĩa thống kê, Chi-square/df=1.308 nhỏ hơn 3 GFI=0.924, CFI=0.965
đều lớn hơn 0.9 và đều xấp xỉgần giá trị1; TLI= 0.956 RMSEA=0.039 (hình 2.1). Các chỉ số trên đều thõa mãn các điều kiện của mơ hình phù hợp. Vì vậy mơ
hình là phù hợp với dữliệu thị trường. Ngồi ra cần xem xét thêm các chỉ tiêu khác về
độtin cậy của thang đo, tính đơn hướng, giá trị hội tụ, giá trịphân biệt.
Đánh giá độ tin cậy thang đo
Độtin cậy của thang đo được đánh giá thông qua 3 chỉ số: Độ tin cậy tổng hợp (CR), tổng phương sai rút trích (AVE) và hệsố Cronbach’s Alpha.
Hệsố Cronbach’s Alpha: Đãđược phân tích trong mục 2.2.8
Độ tin cậy tổng hợp (Joeskog 1971) và tổng phương sai trích (Fornell
&Larcket 1981) được tính theo cơng thức:
;
Trong đó:
: Là trọng số chuẩn hóa biến thứ i
1 - : Là phương sai số đô lường biến quan sát thứ i
p: Là số biến quan sát của thang đo
Chỉ tiêu phải đạt yêu cầu từ 0.5 trở lên, phải đạt yêu cầu từ 0.7 trở lên. Giá trị CR và AVE được tính trên phần mền Exel căn cứ theo công thức trên và hệ số
Độtin cậy tổng hợp và tổng phương sai trích được tính dựa trên cơ sở trọng số nhân tố ước lượng trong mơ hình CFA của thang đo:
Bảng 2.28: Độ tin cậy tổng hợp và tổng phương sai trích
Khái niệm Độ tin cậy tổng hợp Phương sai trích
Thái độ 0.820 0.477
Ủng hộphát triển 0.731 0.425
Ý thức sức khỏe 0.751 0.435
Kiến thức tiêu dung 0.790 0.656 Mối quan tâm môi trường 0.565 0.402
(Nguồn: Kết quảxửlý AMOS)
Theo Hair & ctg 1995; Nunnally 1978 thì thangđo được đánh giá là đáng tin cậy khi độtin cậy tổng hợp đạt giá trịCR > 0.7 và tổng phương sai rút trích AVE > 0.5.
Theo kết quả xử lý sốliệu ởbảng 2.28 thì ta thấy độtin cậy tổng hợp của các khái niệm thái độ, ủng hộ phát triển, ý thức sức khỏe, kiến thức tiêu dùng đều lớn
hơn 0.7 riêng thang đo mối quan tâm mơi trường có độtin cậy nhỏ hơn 0.7 nên khái niệm mối quan tâm mơi trường có độ tin cậy tổng hợp khơng tốt nên thang đo các biến cịn lại đạt được độ tin cậy tổng hợp. Đối với phương sai trích AVE thì đa số
các khái niệm khơng đạt giá trị AVE > 0.5 nên thang đo khơng có ý nghĩa về chỉ tiêu này.
Như vậy có thểkết luận rằng thang đo có độtin cậy khơng cao.
Kiểm định giá trị hội tụ
Thang đo được xem đạt giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa của thang đo lớn hơn 0.5 và có các trọng số chưa chuẩn hóa của thang đo có ý nghĩa thống kê (Gerbing &Anderson, 1988; Hair & ctg 1992).
Bảng 2.29: Bảng phản ánh giá trị hội tụ của thang đoHệ số chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa (Estimate) P value TD5 <--- THAIDO 0.737 *** TD1 <--- THAIDO 0.715 *** TD2 <--- THAIDO 0.706 *** TD3 <--- THAIDO 0.652 *** TD4 <--- THAIDO 0.637 *** MQTCL3 <--- UHPT 0.674 *** UHPT3 <--- UHPT 0.604 *** UHPT1 <--- UHPT 0.614 *** UHPT2 <--- UHPT 0.652 *** YTSK1 <--- YTSK 0.691 *** YTSK4 <--- YTSK 0.599 *** YTSK2 <--- YTSK 0.674 *** YTSK5 <--- YTSK 0.658 *** KTTD5 <--- KTTD 0.799 *** KTTD4 <--- KTTD 0.817 *** MQTMT1 <--- MQTMT 0.518 *** MQTMT2 <--- MQTMT 0.731 ***
(Nguồn: Kết quảxửlý AMOS)
Kết quả trong bảng 2.29 cho thấy, các trọng số CFA của biến quan sát khi chuẩn hóa đều lớn hơn 0.5 (trọng sốnhỏnhất là 0.52 và lớn nhất là 0.817 và các trọng số chưa chuẩn hóa theo kết quả nghiên cứu đều có ý nghĩa thống kê (p value < 0.05).
Như vậy, từ kết quả khẳng định rằng các thang đo sử dụng trong mơ hình
Tính đơn ngun
Theo Steenkamp & Van Trip (1991), mức độ phù hợp của mơ hình với dữ liệu thị trường cho chúng ta điều kiện cần và đủ để cho tập biến quan sát đạt được tính đơn nguyên trừ trường hợp sai số của các biến quan sát đó có tương quan với nhau. Từ kết quả thu được mơ hình được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường khơng có tương
quan giữa các sai số đo lường nên có thể kết luận mơ hìnhđạt tính đơn nguyên.
Giá trị phân biệt
Giá trị phân biệt được đánh giá qua các tiêu chí sau:
(1) Đánh giá hệ số tương quan giữa các khái niệm có khác biệt với 1 hay
không.
(2) So sánh giá trị căn bậc hai của AVE với các hệ số tương quan của một khái niệm với các khái niệm còn lại.
Bảng 2.30: Ma trận tương quan giữa các khái niệm
THAIDO UHPT YTSK KTTD MQTMT THAIDO 0.477
UHPT 0.308 0.425
YTSK 0.527 0.448 0.435
KTTD 0.436 0.504 0.394 0.656
MQTMT 0.221 0.694 0.279 0.416 0.402
(Nguồn: Kết quảxửlý AMOS)
Bảng 2.31: Tổng phương sai rút trích (AVE) của các khái niệm
AVE AVE^2 THAIDO 0.477 0.691 UHPT 0.425 0.652 YTSK 0.435 0.660 KTTD 0.656 0.809 MQTMT 0.402 0.634
Ta nhận thấy các hệ số tương quan giữa các cặp khái niệm đều nhỏ hơn 1(bảng 2.30) và có ý nhĩa thống kê (p value <0.05) do đó các hệ số tương quan đều khác 1.