CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Đánh giá chất lượng và độ tin cây của thang đo
4.1.1. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố khám phá (EFA) để loại bỏ các biến quan sát không phù hợp do các biến quan sát này (biến rác) có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009). Kết quả đánh giá độ tin cậy của các thang đo được sử dụng trong nghiên cứu chính thức được trình bày ở bảng 4.1. Kết quả cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo đều từ 0,8 trở lên vì vậy đây là các thang đo lường tốt (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 4.1. Kết quả đánh giá độ tin cậy của các thang đo Biến
quan sát
Giá trị trung bình nếu quan
sát bị xóa bỏ
Sự khác biệt về giá trị nếu quan sát bị xóa bỏ
Tương quan biến-tổng đã được hiệu chỉnh
Giá trị Cronbach’s Alpha nếu quan
sát bị xóa bỏ Ý định mua: Cronbach's Alpha = 0,896
YDM1 12.384 13.624 .663 .892
YDM2 12.557 13.233 .824 .856
YDM3 12.192 13.199 .780 .865
YDM4 12.214 13.580 .742 .874
YDM5 12.758 13.449 .720 .879
Động cơ về mức giá thấp: Cronbach's Alpha = 0.914
MGT1 21.808 25.129 .725 .903
MGT2 21.843 24.984 .776 .897
MGT3 21.795 25.197 .804 .895
MGT4 21.728 24.979 .810 .894
MGT5 22.177 26.732 .610 .915
MGT6 22.029 26.272 .712 .904
MGT7 21.937 25.680 .740 .901
Động cơ sự hài lòng về giá: Cronbach's Alpha = 0.931
HLG1 19.655 27.428 .757 .923
HLG2 19.659 27.347 .805 .919
HLG3 19.735 27.115 .807 .918
HLG4 19.989 27.738 .731 .926
HLG5 19.769 27.149 .797 .919
HLG6 19.786 26.974 .812 .918
HLG7 19.910 27.868 .750 .924
Động cơ giải trí: Cronbach's Alpha = 0.942
GTR1 28.642 59.770 .665 .940
GTR2 28.354 58.387 .737 .937
GTR3 28.727 59.386 .690 .939
GTR4 28.337 57.803 .783 .935
GTR5 28.154 57.649 .772 .935
GTR6 28.244 57.535 .817 .933
GTR7 28.096 57.848 .819 .933
GTR8 28.068 57.973 .810 .933
GTR9 27.972 58.295 .763 .936
GTR10 28.224 58.235 .753 .936
Động cơ về sự độc đáo: Cronbach's Alpha = 0.919
DDA1 22.224 32.439 .725 .909
DDA2 22.486 32.912 .711 .910
DDA3 22.423 32.193 .753 .907
DDA4 22.277 33.098 .716 .910
DDA5 22.168 32.330 .736 .908
DDA6 22.363 33.526 .718 .910
DDA7 22.225 32.486 .756 .907
DDA8 22.160 32.845 .731 .909
Động cơ giao tiếp xã hội: Cronbach's Alpha = 0.914
XHO1 9.655 7.701 .810 .887
XHO2 9.682 7.638 .827 .881
XHO3 9.657 7.805 .827 .881
XHO4 9.696 8.024 .752 .907
Động cơ đạo đức sinh thái: Cronbach's Alpha = 0.828
MTR1 3.396 .996 .707 .
MTR2 3.350 1.031 .707 .
Động cơ phê phán: Cronbach's Alpha = 0.895
PHT1 13.156 11.146 .731 .874
PHT2 13.196 10.866 .779 .863
PHT3 13.137 11.121 .769 .866
PHT4 13.166 11.085 .736 .873
PHT5 13.226 11.440 .692 .883
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bởi SPSS 23.0 Khi đánh giá các thang đo thì hệ số tương quan biến-tổng phải từ 0,3 trở lên mới đảm bảo yêu cầu (Hair và cộng sự, 1998). Bên cạnh đó cũng quan tâm đến chỉ số giá trị Cronbach’s Alpha nếu quan sát bị xóa bỏ nếu giá trị thể hiện ở biến quan sát mà lớn hơn so với hệ số Cronbach’s Alpha tổng thì có thể lưu ý để loại bỏ biến quan sát đó khỏi thang đo. Sau khi chạy kết quả kiểm định thang đo thì có biến quan sát MGT5 là có chỉ
số giá trị Cronbach’s Alpha nếu quan sát bị xóa bỏ lớn hơn so với hệ số Cronbach’s Alpha tổng, nên sẽ loại biến quan sát này khỏi thang đo. Sau khi loại biến MGT5 khỏi thang đo và kiểm tra lại thì cho thấy thang đo động cơ về mức giá thấp đã đạt yêu cầu (bảng 4.2)
Bảng 4.2. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha thang đo động cơ về mức giá thấp sau khi loại bỏ biến MGT5
Cronbach's Alpha = 0.915 Giá trị trung
bình nếu quan sát bị xóa bỏ
Sự khác biệt về giá trị nếu quan sát bị xóa bỏ
Tương quan biến-tổng đã được hiệu chỉnh
Giá trị Cronbach’s Alpha nếu quan
sát bị xóa bỏ
MGT1 18.433 18.611 .730 .904
MGT2 18.468 18.449 .789 .895
MGT3 18.419 18.718 .806 .893
MGT4 18.352 18.523 .813 .892
MGT6 18.654 19.750 .698 .908
MGT7 18.561 19.232 .728 .904
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bởi SPSS 23.0 Sau khi thực hiện đánh giá độ tin cậy của từng nhân tố thông qua hệ số Cronbach’s Alpha, tác giả tiếp tục thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhằm nhóm gọn các biến quan sát ban đầu thành những nhân tố mới có ý nghĩa, đồng thời phát hiện cấu trúc tiềm ẩn giữa các khái niệm nghiên cứu. Tác giả thực hiện đưa tất cả các biến độc lập và phụ thuộc vào chạy 1 lần duy nhất. Mối quan hệ giữa các nhân tố chính được rút trích với từng biến một được thể hiện thông qua hệ số tải nhân tố (factor loading) nằm trong bảng ma trận các nhân tố (Component Matrix). Tác giả sử dụng phương pháp trích xuất Principal Axis Factoring và phép quay Promax, bởi thực hiện theo cách này sẽ phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn (Anderson và Gerbing, 1988). Các biến có hệ số tải (factor loading) lớn hơn 0.5. Vì hệ số tải nhân tố thể hiện mức độ tương quan giữa các nhân tố chính được rút trích với từng bến quan sát nên hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát với nhân tố được rút trích cần lớn hơn 0.5, những biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại khỏi phân tích để đảm bảo ý nghĩa giải thích của các nhân tố (Hair và cộng sự, 1998).
Trong lần chạy EFA thứ nhất, kết quả chưa được như mong đợi (phụ lục 7). Biến quan sát GTR3 và GTR1 trong thang đo động cơ giải trí không đáp ứng được yêu cầu, nên sẽ loại khỏi phân tích.
Trong lần chạy EFA thứ hai, sau khi loại hai biến quan sát khỏi phân tích (Xem phụ lục 7). Kết quả kiểm định đã đạt yêu cầu. Bảng 4.3. cho thấy: hệ số KMO tính được từ mẫu điều tra là 0.972 > 0.5. Như vậy, qui mô mẫu điều tra đủ điều kiện để thực hiện phân tích nhân tố khám phá. Kiểm định Barllet’s (Barllet’s Dost) xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê với Sig. < 0.05 thì các quan sát có tương quan với nhau trong tổn thể và đó là điều kiện cần để thực hiện phân tích nhân tố khám phá. Kiểm định Barllet’s với giả thiết H0: mức độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể có ý nghĩa thống kê vì giá trị P-value (Sig.) xác định được từ mẫu điều tra là 0.000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 0.05. Vì vậy, có thể bác bỏ giả thiết H0 hay có thể kết luận các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Bảng 4.3. Kiểm định KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .972 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 36685.943
df 1378
Sig. .000
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bởi SPSS 23.0 Để xác định những nhân tố chính, tác giả sử dụng phương pháp rút trích nhân tố dựa vào giá trị Eigenvalue. Những nhân tố nào có giá trị Eigenvalue > 1 và phần trăm tích lũy lớn hơn 50% mới có thể được giữ lại trong mô hình phân tích (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Kết quả phân tích (Bảng 4.4) cho thấy với 53 biến quan sát đánh giá các thang đo có thể rút trích thành 8 nhân tố, tương ứng với hệ số Eigenvalue = 1,2624 và phần trăm tích lũy = 71,143 > 50%. Cho thấy mô hình EFA là phù hợp.
Bảng 4.4. Tổng phương sai giải thích các nhân tố (Total Variance Explained)
Factor
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadingsa Total % of
Variance
Cumulative
% Total % of
Variance
Cumulative
% Total
1 23.609 44.545 44.545 23.273 43.912 43.912 14.913
2 3.463 6.533 51.078 3.169 5.980 49.892 17.317
3 2.360 4.453 55.531 2.035 3.840 53.732 16.139
Factor
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadingsa Total % of
Variance
Cumulative
% Total % of
Variance
Cumulative
% Total
4 2.137 4.033 59.564 1.805 3.405 57.137 13.667
5 1.848 3.487 63.050 1.516 2.861 59.998 17.223
6 1.608 3.033 66.083 1.247 2.353 62.351 16.722
7 1.417 2.674 68.757 1.095 2.067 64.418 13.851
8 1.264 2.386 71.143 .974 1.837 66.255 13.231
9 .776 1.464 72.607
10 .734 1.384 73.991
11 .656 1.238 75.229
12 .592 1.116 76.345
13 .577 1.088 77.433
14 .560 1.057 78.490
15 .529 .999 79.489
16 .483 .912 80.401
17 .472 .890 81.291
18 .460 .869 82.160
19 .443 .836 82.996
20 .427 .806 83.802
… … … …
53 .112 .211 100.000
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bởi SPSS 23.0 Xét qua bảng ma trận xoay (Bảng 4.5), với phép xoay Promax và chỉ hiển thị các hệ số tải > 0,5 cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tải > 0,5 được coi là có ý nghĩa thực tế (Hair và cộng sự, 2014), do đó tất cả các biến quan sát này được giữ lại để sử dụng cho các bước phân tích tiếp theo.
Bảng 4.5. Ma trận xoay các nhân tố (Pattern Matrixa)
Biến giải thích
Nhân tố
1 2 3 4 5 6 7 8
THT7 .940 THT6 .897 THT8 .889 THT3 .843 THT5 .804
Biến giải thích
Nhân tố
1 2 3 4 5 6 7 8
THT4 .798 THT1 .612 THT2 .599
GTR7 .941
GTR8 .864
GTR5 .849
GTR9 .848
GTR6 .809
GTR4 .768
GTR10 .725
GTR2 .510
HLG6 .890
HLG3 .785
HLG2 .767
HLG4 .766
HLG5 .762
HLG1 .707
HLG7 .691
MGT4 .914
MGT3 .883
MGT2 .832
MGT1 .733
MGT7 .677
MGT6 .646
DDA3 .834
DDA2 .827
DDA5 .772
DDA7 .709
DDA4 .699
DDA1 .660
DDA6 .639
DDA8 .609
PHT2 .923
PHT1 .843
PHT3 .770
MTR2 .700
Biến giải thích
Nhân tố
1 2 3 4 5 6 7 8
PHT4 .678
MTR1 .671
PHT5 .619
YDM2 .956
YDM3 .776
YDM5 .773
YDM4 .732
YDM1 .557
XHO1 .857
XHO2 .842
XHO3 .840
XHO4 .685
Extraction Method: Principal Axis Factoring.
Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 8 iterations.
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bởi SPSS 23.0 Kết quả phân tích EFA cho động cơ thời trang cho thấy 8 tiêu chí THT1, THT2, THT3, THT4, THT5, THT6, THT7 được tải về cùng một nhân tố. Tất cả các hệ số tải từ 0.599 > 0.5 trở lên đạt yêu cầu và cho thấy các biến quan sát có ý nghĩa với nhân tố.
Kết quả phân tích EFA cho động cơ giải trí cho thấy 8 tiêu chí GTR2, GTR4, GTR5, GTR6, GTR7, GTR8, GTR9, GTR10 được tải về cùng một nhân tố với hệ số tải từ 0.510 > 0.5 cho thấy các phát biểu này có ý nghĩa với nhân tố.
Kết quả phân tích EFA cho động cơ sự hài lòng về giá cho thấy 7 tiêu chí HLG1, HL2G, HLG3, HLG4, HLG5, HLG6, HLG7 được tải về cùng một nhân tố và có hệ số tải từ 0.691 > 0.5, cho thấy các phát biểu này có ý nghĩa với nhân tố.
Kết quả phân tích EFA cho động cơ về giá cả cho thấy 6 phát biểu MGT1, MGT2, MGT3, MGT4, MGT6, MGT7 được tải về cùng một nhân tố, và có hệ số tải nhân tố từ 0.646 > 0.5, do đó các phát biểu này có ý nghĩa với nhân tố.
Kết quả phân tích EFA cho động cơ về sự độc đáo cho thấy 8 tiêu chí DDA1, DDA2, DDA3, DDA4, DDA5, DDA6, DDA7, DDA8 được tải về cùng một nhân tố và có hệ số tải từ 0.609 > 0.5, cho thấy các phát biểu này có ý nghĩa với nhân tố.
Kết quả phân tích EFA cho động cơ đạo đức sinh thái cho thấy 2 tiêu chí MTR1, MTR2, và kết quả phân tích EFA cho động cơ phê phán cho thấy 5 tiêu chí PHT1, PHT2,
PHT3, PHT4, PHT5 được tải về cùng một nhân tố và có hệ số tải từ 0.619 trở lên. Điều này cho thấy hai nhân tố ban đầu là động cơ đạo đức sinh thái và động cơ phê phán gộp lại thành một nhân tố tác động. Hai nhân tố này phản ánh 2 măt của động cơ đạo đức xã hội của NTD, bên cạnh đó 2 nhân tố này đều là những động cơ cùng thỏa mãn nhu cầu tự thể hiện trong tháp nhu cầu của Maslow. Vì vậy, việc chúng gộp lại thành một nhân tố cũng hợp lý. Do đó, đặt tên cho nhân tố mới này là động cơ đạo đức xã hội và ký hiệu là DXH, các biến quan sát vẫn giữ nguyên ký hiệu ban đầu.
Kết quả phân tích EFA cho ý định mua cho thấy 5 phát biểu YDM1, YDM2, YDM3, YDM4, YDM5 được tải về cùng một nhân tố và có hệ số tải nhân tố từ 0.557 >
0.5 do đó các phát biểu này có ý nghĩa với nhân tố.
Kết quả phân tích EFA cho động cơ giao tiếp xã hội cho thấy 4 phát biểu XHO1, XHO2, XHO3, XHO4 được tải về cùng một nhân tố và có hệ số tải nhân tố từ 0.685 >
0.5 do đó các phát biểu này có ý nghĩa với nhân tố.