Chương 3 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
3.4 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA
Sau bước kiểm tra độ tin cậy các thang đo, phương pháp phân tích nhân tố khám phá đƣợc xem xét sử dụng để đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát theo thành phần. Trong nghiên cứu này, phương pháp trích Principal Component Analysis với phép quay Varimax đƣợc sử dụng. Mục đích của phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA trong nghiên cứu này là nhằm tìm kiếm mối quan hệ tương quan giữa các chỉ báo.
3.4.1 Thang đo các yếu tố ảnh hưởng tới Sự chấp nhận sử dụng PTGTCC:
Bảng 3.4: Kiểm định KMO và Bartlett's Test và Total Variance Explained các yếu tố ảnh hưởng
KMO và Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .740 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1307.527
df 136
Sig. .000
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings
Total
% of Variance
Cumulative
% Total
% of Variance
Cumulative
% Total
% of Variance
Cumulative
% 1 3.614 21.256 21.256 3.614 21.256 21.256 2.634 15.492 15.492 2 3.028 17.811 39.067 3.028 17.811 39.067 2.517 14.807 30.299 3 2.007 11.804 50.871 2.007 11.804 50.871 2.516 14.797 45.097
4 1.605 9.440 60.311 1.605 9.440 60.311 1.840 10.822 55.919 5 1.082 6.363 66.674 1.082 6.363 66.674 1.828 10.755 66.674
6 .810 4.767 71.440
7 .750 4.410 75.851
8 .670 3.943 79.794
9 .601 3.537 83.332
10 .529 3.110 86.442
11 .463 2.722 89.164
12 .438 2.579 91.743
13 .359 2.111 93.854
14 .347 2.044 95.898
15 .280 1.647 97.546
16 .216 1.273 98.819
17 .201 1.181 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Phân tích có hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) =0.740> 0.5(Othman &
Owen, 2000) đạt yêu cầu phân tích nhân tố khám phá. Phân tích nhân tố là thích hợp trong nghiên cứu.
Kiểm định Bartlett's có ý nghĩa thống kê( hệ số Sig= 0.000 < 0.05), chứng tỏ rằng lần xoay nhân tố (ph hợp với tiêu chuẩn nhất) có ý nghĩa thống kê. Điều này cho phép bác bỏ giả thuyết H0: “Độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể”, hàm ý chỉ ra rằng giữa các biến quan sát trong tổng thể có tương quan với nhau và việc sử dụng phân tích nhân tố EFA trong nghiên cứu này là hoàn toàn thích hợp.
Hair & ctg (1998) yêu cầu rằng phương sai trích của nghiên cứu phải đạt từ 50% trở lên, và với Rotated lần đầu tiên và cũng là lần duy nhất ta có phương sai trích là 66.674%> 50%. Với phương sai trích bằng 66.674% con số này cho biết 5 nhân tố đƣợc rút ra giải thích đƣợc 66.674% biến thiên của các biến quan sát (hay của dữ liệu).
Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, ta có 5 nhân tố thuộc khía cạnh các yếu tố ảnh hưởng đến Sự chấp nhận sử dụng PTGTCC như sau:
- Nhân tố thứ 1: Chuẩn chủ quan (có 4 biến quan sát)- biến B.
- Nhân tố thứ 2: Nhận thức về môi trường (có 3 biến quan sát)-biến D.
- Nhân tố thứ 3: Sự hấp dẫn của PTCN- biến A.
- Nhân tố thứ 4: Nhận thức kiểm soát hành vi (có 3 biến quan sát)-biến C.
- Nhân tố thứ 5: Chất lƣợng hệ thống (có 3 biến quan sát) - biến E. Bảng 3.5: Bảng Rotated Component Matrix các nhân tố ảnh hưởng
Rotated Component Matrixa Component
1 2 3 4 5
B3 .850
B2 .801
B1 .766
B4 .757
D2 .899
D1 .851
D3 .826
A3 .808
A4 .780
A1 .718
A2 .701
C1 .808
A6 -.685
C2 .573
E3 .813
E2 .788
E5 .515
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 6 iterations.
3.4.2 Thang đo Sự chấp nhận sử dụng PTGTCC:
Bảng 3.6: Kiểm định KMO and Bartlett's Test và Total Variance Explained Sự chấp nhận sử dụng PTGTCC
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .726 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 282.917
df 3
Sig. .000
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Total
% of Variance
Cumulative
% Total
% of Variance
Cumulative
%
1 2.333 77.757 77.757 2.333 77.757 77.757
2 .385 12.834 90.590
3 .282 9.410 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tố cho thấy giả thuyết này bị bác bỏ (Sig = 0.000); hệ số KMO là 0.726 (> 0.5), tổng phương sai trích = 77.757% > 50% Kết quả này chỉ ra rằng giữa các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau và phân tích nhân tố (EFA) là thích hợp.
Bảng 3.7: Ma trận nhân tố đã xoay biến Sự chấp nhận sử dụng PTGTCC Component Matrixa
Component 1
F1 .901
F3 .882
F2 .862
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. 1 components extracted.
Kết quả: Kết quả phân tích nhân tố cho thang đo Sự chấp nhận sử dụng PTGTCC thì có một nhân tố đƣợc tạo thành bao gồm 3 biến quan sát và đƣợc đặt tên định danh là SỰ CHẤP NHẬN SỬ DỤNG PTGTCC(biến F).
3.4.3 Tổng kết các biến nhân tố của mô hình sau khi phân tích nhân tố khám phá:
Nhƣ vậy mô hình nghiên cứu ban đầu qua kết quả phân tích ở trên: có 3 biến quan sát bị loại ra khỏi mô hình ban đầu (biến A5, E1 và E4), còn lại các thành phần đều đạt yêu cầu và có ý nghĩa thống kê. Ngoài ra, trong nghiên cứu khám phá EFA, có tương quan giữa 2 nhân tố quan sát trong biến Nhận thức kiểm soát hành vi có sự hội tụ với biến A6 (tôi đã quan với việc sử dụng PTCN hàng ngày).
Bảng 3.8 Các nhân tố và các biến đo lường
Nhân tố Mã Thang đo
Sự hấp dẫn của PTCN
A1 Tôi nghĩ sử dụng PTCN thuận tiện hơn xe buýt A2 PTCN giúp tôi đi đến bất kỳ nơi nào tôi muốn
trong khu vực TP. Đà Nẵng
A3 Tôi nghĩ di chuyển bằng PTCN nhanh hơn xe buýt
A4 Tôi nghĩ di chuyển bằng PTCN giúp tôi tự chủ về mặt thời gian hơn so với xe buýt
Chuẩn chủ quan
B1 Gia đình khuyên tôi nên sử dụng xe buýt và nó có ảnh hưởng đến sự lựa chọn của tôi B2 Bạn bè khuyên tôi nên sử dụng xe buýt và nó có
ảnh hưởng đến sự lựa chọn của tôi
B3 Cơ quan/trường học khuyên tôi nên sử dụng xe buýt và nó có ảnh hưởng đến sự lựa chọn của tôi B4 Chính quyền thành phố có các biện pháp
khuyến khích sử dụng xe buýt và nó có ảnh hưởng đến sự lựa chọn của tôi
Nhận thức kiểm soát hành vi
C1 Đối với tôi, sử dụng xe buýt là dễ dàng C2 Việc sử dụng xe buýt hoàn toàn do tôi quyết
định
C3 Tôi đã quen với việc sử dụng PTCN hàng ngày
Nhận thức về môi trường
D1 Sử dụng xe buýt giúp giảm ô nhiễm môi trường ở TP. Đà Nẵng
D2 Sử dụng xe buýt giúp giảm bớt tai nạn giao thông ở TP. Đà Nẵng
D3 Sử dụng xe buýt giúp giảm bớt tắc nghẽn giao thông ở TP. Đà Nẵng
Chất lƣợng hệ thống
E2 Thái độ phục vụ của nhân viên trên xe niềm nở, lịch sự
E3 Xe buýt chạy đúng giờ và không phải chờ lâu E5 Thông tin điểm đi và đến là rõ ràng và dễ nhận
biết
Sự chấp nhận sử dụng xe buýt
F1 Tôi có ý định sử dụng xe buýt
F2 Tôi có ý định sử dụng xe buýt thường xuyên F3 Tôi có ý định khuyên gia đình/ bạn bè sử dụng
xe buýt