❖ Ý nghĩa:
Phân tích nhân tố (EFA – Exploratory Factor Analysis) là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là 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 (Hair và cộng sự, 1998).
❖ Thao tác
Đối với biến độc lập: Chọn Analyze → Dimension Reduction Factor.→
- Khung Variables: Chọn 28 yếu tố độc lập của 7 nhóm ếu tố ảnh hưởng đến định y ý
sử dụng dịch vụ v điện t để thanh toí ử án.
- Khung Descriptives: Chọn mục Initial Solution và mục KMO and Bartlett’s test of sphericity → Continue.
- Khung Extraction: Tại khung Method chọn Principal axis factoring → Continue.
- Khung Rotation: Tại khung Method chọn phép quay Promax → Continue.
- Khung Options: Khung Coefficient Display Format, chọn Suppress small coefficients. Hiệu chỉnh số thành 0.2 ở mục Absolute value below. Sau khi chạy kết quả EFA cuối cùng đổi hiệu chỉnh số thành 0.5 ở mục Absolute value below.
Đối với biến phụ thuộc: Chọn Analyze → Dimension Reduction → Factor.
- Khung Variables: Chọn 4 yếu tố phụ thuộc thể hiện định sử dụng ý dịch vụ v điện í
tử để thanh toán.
- Khung Extraction: Tại khung Method chọn Principal omponents → Continue. c
- Khung Rotation. Tại khung Method chọn phép quay Varimax → Continue.
- Khung Options: Khung Coefficient Display Format, chọn Suppress small coefficients. Hiệu chỉnh số thành 0.5 ở mục Absolute value below.
2.3.1 Kết quả phân tích nhân t EFA cho các biố ến độc lập
2.3.1.1 Kết quả chạy EFA biến độc lập lần 1-
Bảng 2.11: Kết quả hệ số KMO và kiểm định Bartlett’s lần 1-
Đo lường chỉ số KMO của tập hợp mẫu .876
Kiểm định Bartlett’s của Sphericity
Khoảng Chi bình phường 2077.208
df 231
Sig. .000
Hệ số KMO là 0.876 (0.5 ≤ KMO ≤ 1) chứng tỏ phân tích nhân tố khám phá là thích hợp. Kiểm định Bartlett với mức ý nghĩa thống kê là 0.000 (Sig Bartlett’s Test
< 0.05), cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Do đó, phân tích nhân tố khám phá là phù hợp để kiểm định thang đo.
Kết quả kiểm định Bartlett's là 2077.208 với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05, lúc này bác bỏ giả thuyết H0: các biến quan sát không có tương quan với nhau trong tổng thể. Như vậy giả thuyết về ma trận tương quan giữa các biến là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau và thỏa điều kiện phân tích nhân tố.
Tiến hành EFA – lần 1 ta đã loại bỏ các biến có hệ số nhỏ hơn 0.5 lần lượt là DT3, BM1, BM2, TD4, XH3 và DSD4. Sau khi loại lần lượt các biến thì ta tiến hành phân tích EFA – lần 2.
2.3.1.1 Kết quả chạy EFA biến độc lập lần 2 –
Bảng 2.12: Kết quả phân tích nhân tố khám phá biến độc lập – lần 2
Tên biến
Nhân tố
1 2 3 4 5
BM3 0.858
NT2 0.731
XH1 0.654
NT1 0.603
BM4 0.599
NT3 0.560
NT4 0.528
TD2 0.704
DT3 0.69
TD3 0.672
DT1 0.633
DT2 0.579
RR2 0.803
RR1 0.798
RR3 0.687
RR4 0.672
DSD3 0.804
DSD1 0.766
Tên biến
Nhân tố
1 2 3 4 5
DSD2 0.689
XH2 0.973
XH4 0.583
Hệ số KMO 0.866
Giá trị P của kiểm định Bartlett’s 0.000
Phần trăm phương sai trích 57.798%
Eigenvalue 1.032
Kết quả phân tích nhân tố khám phá được thể hiện ở bảng 2.12 cho thấy nhân tố 7 được hình thành sau khi loại các biến quan sát có hệ số tải nhân tố < 0.5 (DT3, BM1, BM2, TD4, XH3, DSD4, TD1).
Kết quả hệ số KMO, 0.5 =< (KMO = 0.86 ) < 1, chứng tỏ phân tích nhân tố là 6 thích hợp. Sig = 0 < 0.05, kiểm định Bartlett's có ý nghĩa thống kê và các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Eigenvalue = 1.032 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích của mỗi nhân
tố, nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
Ở ma trận xoay nhân tố, hệ số tải của các biến đều > 0,5. Vì thế không loại bỏ biến nào. Từ bảng ma trận xoay, kết quả thu được 7 nhóm nhân tố, làm cơ sở cho việc điều chỉnh lại mô hình nghiên cứu.
Sau 28 biến phân tích khám phá, có 21 biến đạt chuẩn, với phương sai trích đạt 57.798%. Con số này cho biết nhân tố được rút ra giải thích được 57 7.798% biến thiên của các 21 biến quan sát.
2.3.2 Kết quả phân tích nhân tố EFA cho biến phụ thuộc
Bảng 2.13: Kết quả phân tích nhân tố khám phá biến phụ thuộc
Tên biến Hệ số tải nhân tố
1
Ý định sử dụng (YD)
YD1 0.674
YD2 0.813
YD3 0.770
YD4 0.766
KMO 0.727
Bartlett’s 0.000
Eigenvalue 2.295
Phương sai trích 57.372% > 50% Kết quả hệ số 0.5 ≤ KMO= 0.727 ≤ 1, có ý nghĩa phân tích nhân tố là phù hợp. Giá trị Sig. (Bartlett) = 0.000 < 0.05 chứng tỏ kiểm định có ý nghĩa, tức là các biến quan sát có liên quan với nhau trong nhóm thang đo ý định.
Giá trị Eigenvalue = 2.295 (lớn hơn 1), đạt phương sai trích 57.372% (lớn hơn 50%), chứng tỏ 57.372% biến thiên dữ liệu được giải thích bởi nhân tố này. Kết quả thể hiện 4 biến quan sát này được rút trích vào 1 nhân tố, giống với ban đầu đề xuất
và tất cả đều có hệ số tải lớn hơn 0.5.
❖ Kết luận chung kết quả sau khi phân tích EFA
Đối với khám phá nhân tố EFA ở biến độc lập, ban đầu có 28 biến quan sát, sau 2 lần khám phá nhân tố EFA, loại bỏ biến quan sát là 7 DT3, BM1, BM2, TD4, XH3, DSD4 và TD1, còn 21 biến.
Mô hình đề xuất và thang đo được giữ nguyên so với giả thuyết ban đầu sau khi khi chạy EFA:
• Nhân tố Nhận thức dễ sử dụng (DSD): có tất cả 3 biến quan sát.
• Nhân tố Nhận thức ủi ro (RR): có tất cả biến quan r 4 sát.
• Nhân tố Ảnh hưởng xã hội (XH): có tất cả biến quan sát.3
• Nhân tố Nhận thức niềm tin (NT), có tất cả biến quan sát.4
• Nhân tố Nhận thức anh tiếng (DT), có tất cả 3 biến quan sát. d
• Nhân tố Nhận thức riêng tư/bảo mật (BM), có tất cả 2 biến quan sát.
• Nhân tố Nhái độ sử dụng (TD), có tất cả biến quan sát.2
Kết quả EFA thỏa điều kiện và có thể chấp nhận sử dụng cho phân tích hồi quy sau khi mã hóa tính tính trung bình các biến.