PHÂN TÍCH NHÂN TỐ EFA

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ Quản trị kinh doanh: Một số yếu tố ảnh hưởng đến sự sẵn lòng mua của người tiêu dùng: Trường hợp sản phẩm điện thoại di động thông minh và bia (Trang 67 - 71)

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.2 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ EFA

Phân tích nhân tố được sử dụng để rút gọn một tập nhiều biến quan sát thành một tập biến (gọi là nhân tố) ít hơn. Các nhân tố được rút gọn này sẽ có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến quan sát ban đầu (Hair, Anderson, Tatham và Black; 1998). Phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm để kiểm định giá trị khái niệm thang đo (Lê Ngọc Đức, 2008). Phân tích nhân tố được sử dụng khi hệ số

KMO (Kaiser – Mayer – Okin) có giá trị lớn hơn 0.5 (Marija, 1993, p.53) và giả thuyết về ma trận tương quan tổng thể là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, các hệ số chuyển tải của nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại nhưng nếu các biến có giá trị nội dung phù hợp với nghiên cứu có thể được giữ lại, điểm dừng khi Eigenvalue lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988). Phương pháp trích được chọn để phân tích là Principal axis factoring với phép xoay Promax.

4.2.1 Phân tích nhân tố dành cho các biến độc lập

Kết quả phân tích lần đầu với tổ hợp 23 biến quan sát được đưa vào chạy phân tích EFA lần 1 (chi tiết theo phụ lục…). Hệ số KMO (0.842) đạt yêu cầu và kiểm định Barlett’s (sig = 0.000) cho thấy dữ liệu có ý nghĩa thống kê và phù hợp với phân tích nhân tố. Kết quả phân tích rút trích được 6 nhân tố với tổng phương sai trích là 67.62%. Các biến không đạt yêu cầu (hệ số tải nhỏ hơn 0.5) sẽ bị loại bỏ (xem phụ lục 2A).

Các biến còn lại được đưa vào phân tích nhân tố lại và đánh giá lại. Quy trình này được lặp lại đến khi các biến đều đạt được các chỉ số như yêu cầu. Quá trình loại biến được thể hiện trong phụ lục 2 (từ phụ lục 2B đến phụ lục 2E) với các biến bị loại là:

kienthuc16, kienthuc14, kienthuc15, thuonghieutc23.

Kết quả phân tích EFA cuối cùng được thể hiện ở bảng sau:

Bảng 4.8: Kết quả phân tích EFA cuối cùng

Nhân tố

Xuất xứ quốc gia nhận thức

Chất lượng thương hiệu

nhận thức

Kiến thức thương hiệu

Thương hiệu toàn cầu nhận thức

Tính vị chủng

Xuatxu03 Xuatxu01 Xuatxu02 Xuatxu04

0.876 0.852 0.765 0.754

Chatluong20 Chatluong19 Chatluong17 Chatluong18

0.930 0.767 0.702 0.657

Kienthuc10 Kienthuc11 Kienthuc13 Kienthuc12 Kienthuc09

0.874 0.849 0.586 0.507 0.474

Thuonghieutc21 Thuonghieutc22

0.946 0.928

Vichung06 Vichung05 Vichung08 Vichung07

0.808 0.673 0.641 0.518

KMO = 0.828; Barlett’s (Sig = 0.000); Eigenvalues = 1.289; Tổng phương sai trích = 69.2978%

Trong lần chạy EFA cuối cùng, với biến quan sát kienthuc09 có giá trị hệ số tải nhỏ hơn 0.5 (giá trị là 0.474) nhưng xét về giá trị nội dung : “Tôi thường thấy thương hiệu di động thông minh/bia trên tivi” thì người viết quyết định giữ biến quan sát này lại. Lý do là trong quá trình nghiên cứu sơ bộ, các đáp viên trả lời phỏng vấn đều có tìm hiểu các thông tin về thương hiệu mà họ đang sử dụng trên tivi. Thực tế, hai loại sản phẩm được nghiên cứu vẫn xuất hiện ở các chương trình tivi (quảng cáo, tài trợ…) vì vậy, đây là kênh thông tin quan trọng để người tiêu dùng nhận biết thương hiệu và có kiến thức về chúng.

Như vậy, sau khi phân tích EFA, ta rút trích được 5 nhóm nhân tố với tổng phương sai trích là 69.2978%, đạt yêu cầu. Kiểm tra hệ số KMO (0.828) đạt yêu cầu và kiểm định Barlett’s (Sig=0.000) có ý nghĩa. Từ kết quả phân tích EFA, ta rút ra được 5 nhóm nhân tố như sau:

- Xuất xứ thương hiệu nhận thức: gồm 4 biến xuatxu01, xuatxu02, xuatxu03, xuatxu04.

- Chất lượng thương hiệu nhận thức: gồm 4 biến chatluong17, chatluong18, chatluong19, chatluong20.

- Kiến thức thương hiệu: gồm 5 biến kienthuc09, kienthuc10, kienthuc11, kienthuc12, kienthuc13.

- Thương hiệu toàn cầu nhận thức: bao gồm 2 biến thuonghieutc21, thuonghieutc22 - Tính vị chủng: bao gồm 4 biến vichung05, vichung06, vichung07, vichung08

4.2.2 Phân tích nhân tố dành cho biến phụ thuộc

Tương tự như phân tích nhân tố các biến độc lập ở trên, các biến phụ thuộc của thang đo Sự sẵn lòng mua được đưa vào phân tích nhân tố EFA với phương pháp trích Principal Axis Factoring, phép xoay góc Promax.

Kết quả ma trận EFA được thể hiện ở bảng sau:

Bảng 4.9: Kết quả EFA cho biến phụ thuộc

Sự sẵn lòng mua

Sanlong26 0.857

Sanlong25 0.815

Sanlong24 0.685

Sanlong27 0.673

KMO = 0.785; Barlett’s = 0.000; Eigenvalues = 2.681;

Tổng phương sai trích = 67.017 %

Sau khi phân tích EFA, ta có kết quả thang đo Sự sẵn lòng mua của người tiêu dùng bao gồm các biến sanlong24, sanlong25, sanlong26, sanlong27 với tổng phương sai trích là 67.017%, đạt yêu cầu. Kiểm tra hệ số KMO (0.785) đạt yêu cầu và kiểm định Barlett’s (=0.000) có ý nghĩa.

Một phần của tài liệu Luận văn thạc sĩ Quản trị kinh doanh: Một số yếu tố ảnh hưởng đến sự sẵn lòng mua của người tiêu dùng: Trường hợp sản phẩm điện thoại di động thông minh và bia (Trang 67 - 71)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(132 trang)