CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2 Phân tích dữ liệu chính thức
4.2.3 Phân tích nhân tố EFA
Tác giả sử dụng phương pháp rút trích principal axis factoring bằng phép quay Promax nhằm đánh giá mức độ tương quan giữa các biến quan sát (cả biến độc lập và biến phụ thuộc) và phục vụ cho phương pháp kiểm định tiếp theo (kiểm định CFA).
Bảng 4.3: Kết quả kiểm định EFA chính thức
Giá trị kiểm định Tiêu chuẩn Kết luận
KMO = 0.879 >0.5 Đạt yêu cầu
Sig. (Bartlett’s test of Sphericity) = 0.000 <0.05 Đạt yêu cầu
Giá trị Eigenvalues = 1.207 >1 Đạt yêu cầu
Tổng phương sai trích = 63.203 >50% Đạt yêu cầu
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu SPSS
Kết quả kiểm định EFA ở các biến quan sát, có hệ số KMO = 0.879 (0.5 < KMO <1) =>
Phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu thực tế và có ý nghĩa thống kê. Giá trị Sig. của kiểm định Barlett’s bằng 0.000 (< 0.05) => Các biến quan sát có sự tương quan lẫn nhau trong
53
tổng thể. Như bảng kết quả tổng phương sai trích phía trên giải thích: Chỉ số Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố bằng 1.207 > 1 (đạt yêu cầu kiểm định) nên kết luận rằng nhân tố rút ra có ý nghĩa tốt nhất.
Tổng phương sai trích Rotation sums of squared loading (% tích lũy) = 63.203% lớn hơn 50%=> Đạt yêu cầu và có ý nghĩa là giải thích được 63.203% sự biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 8 nhóm nhân tố.
Bảng 4.4: Kiểm định phương sai trích của biến quan sát chính thức Pattern Matrixa
Thành phần
1 2 3 4 5 6 7 8
CQ2 .869
CQ1 .860
CQ3 .847
CQ4 TD4
DD3 .829
DD1 .819
DD2 .786
DD4 .590
NT1 .870
NT2 .865
NT3 .689
MT2 .885
MT1 .837
MT3 .708
YD3 .846
YD2 .836
YD1 .760
HI3 .878
HI2 .859
HI1 .610
DSD3 .775
DSD2 .752
DSD1 .752
TD2 .829
TD3 .753
TD1 .671
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu SPSS
54
Ở bảng Pattern Matrix cho thấy có 2 biến quan sát không thỏa mãn yêu cầu kiểm định, hệ số tương quan của 2 biến CQ4 và TD4 nhỏ hơn 0.55 (cỡ mẫu n=350), do vậy tiến hành loại bỏ 2 biến quan sát này và chạy lại EFA lần 2.
Phân tích EFA lần 2
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định EFA chính thức lần 2
Giá trị kiểm định Tiêu chuẩn Kết luận
KMO = 0.865 >0.5 Đạt yêu cầu
Sig. (Bartlett’s test of Sphericity) = 0.000 <0.05 Đạt yêu cầu
Giá trị Eigenvalues = 1.163 >1 Đạt yêu cầu
Tổng phương sai trích = 64.899 >50% Đạt yêu cầu
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu SPSS
Nhận xét:
Kết quả kiểm định EFA ở các biến độc lập, có hệ số KMO = 0.865 (0.5 < KMO <1) =>Phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu thực tế và có ý nghĩa thống kê.
Giá trị Sig. của kiểm định Barlett’s bằng 0.000 (< 0.05) =>Các biến quan sát có sự tương quan lẫn nhau trong tổng thể.
Bảng kết quả tổng phương sai trích sau khi chạy EFA lần 2 trên giải thích: Chỉ số Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố bằng 1.163 > 1 nên kết luận rằng nhân tố rút ra có ý nghĩa tốt nhất.
Tổng phương sai trích Rotation sums of squared loading (% tích lũy) = 64.899 % lớn hơn 50%=> Đạt yêu cầu và có ý nghĩa là giải thích được 64.899% sự biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 8 nhóm nhân tố.
55
Bảng 4.6: Kiểm định phương sai trích của biến quan sát lần 2 Pattern Matrixa
Thành phần
1 2 3 4 5 6 7 8
DD3 .831
DD1 .808
DD2 .777
DD4 .590
CQ1 .849
CQ2 .829
CQ3 .780
MT2 .894
MT1 .837
MT3 .705
YD3 .836
YD2 .830
YD1 .759
NT1 .869
NT2 .844
NT3 .677
HI3 .878
HI2 .855
HI1 .610
DSD3 .777
DSD1 .748
DSD2 .746
TD2 .831
TD3 .751
TD1 .673
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu SPSS
Nhận xét:
Kết quả ma trận xoay nhân tố có các hệ số tải nhân tố (Pattern Matrix) của các nhóm nhân tố đều lớn hơn 0.55 (Cỡ mẫu = 350). Do đó, sau tiến hành phân tích nhân tố, kết quả ma trận xoay rút trích được 8 nhóm nhân tố và 25 biến quan sát. Cụ thể:
56
Yếu tố thuộc nhóm 1 được phản ánh bởi 4 biến quan sát DD1, DD3, DD2, DD4. Những biến này đại diện cho các quy chuẩn đạo đức của người dùng đến ý định sử dụng ứng dụng gọi xe Xanh. Vì thế, thang đo vẫn giữ tên “Quy định trách nhiệm đạo đức” được ký hiệu DD.
Yếu tố thuộc nhóm 2 được phản ánh bởi 4 biến quan sát CQ1, CQ, CQ2. Những biến này đại diện cho các chuẩn chủ quan của người dùng đến ý định sử dụng ứng dụng gọi xe Xanh.
Vì thế, thang đo vẫn giữ tên “Chuẩn chủ quan” được ký hiệu CQ.
Yếu tố thuộc nhóm 3 được phản ánh bởi 3 biến quan sát MT2, MT1, MT3. Những biến này đại diện cho các mối quan tâm về môi trường của người dùng đến ý định sử dụng ứng dụng gọi xe Xanh. Vì thế, thang đo vẫn giữ tên “Mối quan tâm về môi trường” được ký hiệu MT.
Yếu tố thuộc nhóm 4 được phản ánh bởi 3 biến quan sát YD3, YD2, YD1 trong thành phần của biến phụ thuộc Ý định sử dụng ứng dụng gọi xe Xanh. Được ký hiệu là YD.
Yếu tố thuộc nhóm 5 được phản ánh bởi 3 biến quan sát: NT2, NT3, NT1. Những biến này đại diện cho các nhận về kiểm soát hành vi của người dùng đến ý định sử dụng ứng dụng gọi xe Xanh. Vì thế, thang đo vẫn giữ tên “Nhận thức kiểm soát hành vi” được ký hiệu NT.
Yếu tố thuộc nhóm 6 được phản ánh bởi 3 biến quan sát HI3, HI, HI2. Những biến này đại diện cho các nhận thức hữu ích của người dùng đến ý định sử dụng ứng dụng gọi xe Xanh.
Vì thế, thang đo vẫn giữ tên “Nhận thức hữu ích” được ký hiệu HI.
Yếu tố thuộc nhóm 7 được phản ánh bởi 3 biến quan sát DSD2, DSD3, DSD1. Những biến này đại diện cho các nhận thức dễ sử dụng của người dùng đến ý định sử dụng ứng dụng gọi xe Xanh. Vì thế, thang đo vẫn giữ tên “Nhận thức dễ sử dụng” được ký hiệu DSD.
Yếu tố thuộc nhóm 8 được phản ánh bởi 3 biến quan sát TD1, TD2, TD3. Những biến này đại diện cho thái độ về môi trường của người dùng đến ý định sử dụng ứng dụng gọi xe Xanh. Vì thế, thang đo vẫn giữ tên “Thái độ với môi trường” được ký hiệu TD.