CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. Kiểm định và đánh giá thang đo
4.2.3. Đánh giá thang đo thông qua phân tích nhân tố khám phá EFA
a. Kết quả phân tích EFA thang đo của các nhân tố (biến độc lập):
Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo, nghiên cứu tiếp tục thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA. Việc phân tích nhân tố EFA sẽ giúp khám phá cấu trúc khái niệm nghiên cứu, loại bỏ các biến đo lường không đạt yêu cầu, kiểm tra và xác định lại các nhóm biến trong mô hình nghiên cứu. Phương pháp dùng để xác định cấu trúc thang đo là phương pháp Principal Components cùng với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue là 1.
Kết quả phân tích EFA của các nhân tố:
Kiểm định thông số KMO (Kaiser - Meyer - Olkin): thông số KMO có giá trị từ 0 đến 1; dùng để kiểm định sự phù hợp của tập dữ liệu khảo sát. Theo Hair
& ctg (1995), KMO phải ≥ 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Barlett ≤ 0.05 thì tập dữ liệu mới phù hợp cho các phân tích thống kê hồi quy tiếp theo.
Bảng 4.4: Kiểm định KMO của các biến độc lập KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,861
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2.842.003
df 465
Sig. 0,000
Kết quả cho thấy hệ số KMO = 0,861 > 0,5 và mức ý nghĩa của kiểm định Barlett (Sig) = 0,000 < 0,05. Như vậy, tập dữ liệu trên phù hợp cho các phân tích thống kê tiếp theo.
Kiểm định hệ số Eigenvalue biểu thị sự biến thiên theo các nhân tố của biến khảo sát. Theo Hair & ctg (1998), thông số này phải lớn hơn 1 thì các nhân tố thành phần mới có ý nghĩa.
Bảng 4.5: Kiểm định yếu tố trích được và hệ số Eigenvalue của các biến độc lập Total Variance Explained
Nhân tố
Hệ số Eigenvalues
Rotation Sums of Squared Loadings
Total
% of Variance
Cumulative
% Total
% of Variance
Cumulative
%
1 8,878 28,640 28,640 3,237 10,441 10,441
2 2,739 8,834 37,473 3,204 10,336 20,777
3 1,844 5,948 43,422 3,080 9,936 30,713
4 1,713 5,525 48,947 2,480 7,998 38,712
5 1,509 4,867 53,814 2,471 7,972 46,684
6 1,306 4,212 58,026 2,391 7,712 54,395
7 1,199 3,866 61,892 2,324 7,497 61,892
Căn cứ vào bảng 4.5 cho thấy 31 biến quan sát được gom thành 7 nhân tố có ý nghĩa vì 7 nhân tố này đều có hệ số Eigenvalue > 1, phù hợp với 7 giả thuyết ban đầu của tác giả.
Kiểm định tổng phương sai trích được: Thông số này biểu thị sự biến thiên được giải thích bởi các nhân tố, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích của tất cả các nhân tố lớn hơn 50%.
Kết quả cho thấy, tổng phương sai trích mà 7 nhân tố trích được là 61,89%, tức là 7 nhân tố này giải thích được 61,89% biến thiên của dữ liệu. Tổng phương sai trích > 50% như vậy, thang đo được chấp nhận.
Kiểm tra hệ số tải nhân tố (factor loading): Đây là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA cũng như đạt được giá trị hội tụ của các nhân tố.
Theo Hair & ctg (1998), trọng số nhân tố lớn hơn 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, lớn hơn 0,4 được xem là quan trọng và lớn hơn 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Ở đây, tác gả chọn mức cao nhất là 0.5 làm tiêu chuẩn để kiểm định. Bên cạnh đó, để đảm bảo giá trị phân biệt, khác biệt giữa các nhân tố của một biến quan sát phải lớn hơn hoặc bằng 0,3 (Jabnoun & ctg 2003)
Bảng 4.6: Hệ số tải nhân tố của các biến độc lập Ma trận xoay nhân tố
Nhân tố Tên
nhân tố
1 2 3 4 5 6 7
E1 0,757 Nhận
thức sự dễ sử dụng
E2 0,835
E3 0,629
E4 0,728
U1 0,621
Nhận thức sự hữu ích
U2 0,720
U3 0,676
U4 0,598
U5 0,597
U6 0,725
R1 0,825
Các trở ngại
R2 0,860
R3 0,847
R4 0,822
I1 0,626
Hình ảnh cá
nhân
I2 0,521
I3 0,669
I4 0,605
SI1 0,625 Sự ảnh
hưởng của xã hội
SI2 0,718
SI3 0,674
SI4 0,719
V1 0,603
Mức độ phổ
biến
V2 0,686
V3 0,775
V4 0,752
FC1 0,753
Điều kiện thuận
lợi
FC2 0,576
FC3 0,681
FC4
FC5
Dựa vào kết quả bảng 4.6, nhận thấy hệ số tải nhân tố (Factor loading) của tất cả biến quan sát đều lớn hơn 0,5, chỉ có 2 biến FC4 và FC5 nhỏ hơn 0,5 và bị loại khỏi thang đo. Vì vậy, tác giả đã tiến hành chạy phân tích nhân tố EFA lần 2. Kết quả
sau khi chạy EFA lần 2 là các chỉ số KMO, hệ số Eigenvalue, tổng phương sai trích được đều đạt yêu cầu và tương tự như lần đầu, cũng rút trích được 7 nhân tố với hệ số tải nhân tố như sau:
Bảng 4.7: Hệ số tải nhân tố của các biến độc lập lần 2 Ma trận xoay nhân tố
Nhân tố Tên nhân
tố
1 2 3 4 5 6 7
E1 0,767
Nhận thức sự dễ
sử dụng
E2 0,838
E3 0,637
E4 0,729
U1 0,615
Nhận thức sự hữu ích
U2 0,726
U3 0,684
U4 0,600
U5 0,604
U6 0,728
R1 0,825
Các trở ngại
R2 0,863
R3 0,851
R4 0,818
SI1 0,613
Hình ảnh cá nhân
SI2 0,726
SI3 0,687
SI4 0,731
V1 0,606
Sự ảnh hưởng của xã hội
V2 0,687
V3 0,775
V4 0,754
I1 0,647
Mức độ phổ biến
I2 0,530
I3 0,695
I4 0,549
FC1 0,741
Điều kiện thuận lợi
FC2 0,584
FC3 0,721
Như vậy, có thể kết luận các biến quan sát còn lại đều có hệ số tải nhân tố ≥ 0,5 đạt yêu cầu. Các biến quan sát đều đã được gom lại theo đúng 7 giả thuyết ban đầu của tác giả, không có sự gộp biến hay tách biến sang một nhóm nhân tố khác và các
biến đều đạt giá trị phân biệt. Tuy nhiên, có sự thay đổi về thứ tự các nhân tố và được tác giả trình bày lại thang đo sau khi chạy EFA 2 lần như sau:
Nhân tố 1: Nhận thức sự dễ sử dụng (E), gồm 4 biến quan sát như sau:
E1 – Tôi cảm thấy dịch vụ Mobile Internet dễ sử dụng E2 – Tôi cảm thấy thao tác dịch vụ Mobile Internet dễ làm E3 – Tôi cảm thấy dịch vụ Mobile Internet rất thân thiện
E4 – Tôi cảm thấy rất dễ thành thạo khi sử dụng dịch vụ Mobile Internet Nhân tố 2: Nhận thức sự hữu ích (U), gồm 6 biến quan sát như sau:
U1 – Dịch vụ Mobile Internet giúp tôi truy cập thông tin nhanh chóng, kịp thời U2 – Dịch vụ Mobile Internet giúp tôi xử lý công việc hiệu quả & thuận tiện U3 – Công việc của tôi rất cần thiết để sử dụng dịch vụ Mobile Internet U4 – Dịch vụ Mobile Internet giúp tôi tiết kiệm được thời gian
U5 – Dịch vụ Mobile Internet giúp tôi giải trí & thư giãn
U6 – Nói chung dịch vụ Mobile Internet đáp ứng được nhu cầu công việc của tôi
Nhân tố 3: Các trở ngại (R), gồm 4 biến quan sát như sau:
R1 – Tôi lo chưa hiểu nhiều về dịch vụ Mobile Internet R2 – Tôi lo ngại chất lượng dịch vụ không đảm bảo
R3 – Tôi lo ngại tính cước phí dịch vụ Mobile Internet không đúng
R4 – Tôi lo gặp phiền toái nếu muốn sử dụng dịch vụ (đổi máy điện thoại Smartphone, thay sim…)
Nhân tố 4: Sự ảnh hưởng của xã hội (SI), gồm 4 biến quan sát như sau:
SI1 – Ý kiến của gia đình có ảnh hưởng việc sử dụng dịch vụ Mobile Internet của tôi
SI2 – Ý kiến của bạn bè có ảnh hưởng việc sử dụng dịch vụ Mobile Internet của tôi
SI3 – Ý kiến của đồng nghiệp có ảnh hưởng việc sử dụng dịch vụ Mobile Internet của tôi
SI4 – Ý kiến của những người xung quanh tôi có ảnh hưởng đến việc sử dụng dịch vụ Mobile Internet của tôi
Nhân tố 5: Mức độ phổ biến (V), gồm 4 biến quan sát như sau:
V1 – Tôi thường xuyên bắt gặp các thông tin liên quan đến dịch vụ Mobile Internet
V2 – Tôi thấy dịch vụ Mobile Internet ngày càng phổ biến
V3 – Tôi thấy dịch vụ Mobile Internet được sử dụng ở khắp mọi nơi (nơi công cộng, công ty, trường học, trên xe, tàu,…)
V4 – Tôi thấy nhiều người sử dụng dịch vụ Mobile Internet (bạn bè, đồng nghiệp, gia đình, người thân,..)
Nhân tố 6: Hình ảnh cá nhân (I), gồm 4 biến quan sát như sau:
I1 – Những người sử dụng dịch vụ Mobile Internet là những người muốn thể hiện bản thân với những người xung quanh
I2 – Những người dùng dịch vụ Mobile Internet là những người hợp với xu hướng ngày nay
I3 – Những người dùng dịch vụ Mobile Internet là những người có hiểu biết về công nghệ thông tin
I4 – Những người dùng dịch vụ Mobile Internet là những người trẻ tuổi Nhân tố 7: Điều kiện thuận lợi (FC), gồm 3 biến quan sát như sau:
FC1 – Tôi có đủ điều kiện để sử dụng dịch vụ Mobile Internet FC2 – Tôi có kiến thức cần thiết để sử dụng dịch vụ Mobile Internet
FC3 – Dịch vụ Mobile Internet tương thích với các thiết bị tôi đang dùng (điện thoại, máy tính,..)
b. Kết quả phân tích EFA thang đo của hành vi sử dụng dịch vụ (biến phụ thuộc):
Bảng 4.8: Kiểm định KMO của biến phụ thuộc KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,77
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-
Square 322.156
df 10
Sig. 0,000
Bảng 4.9: Kiểm định yếu tố trích được & hệ số Eigenvalues của biến phụ thuộc Total Variance Explained
Nhân tố
Hệ số Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Total
% of Varianc
e
Cumulativ
e % Total
% of Varianc
e
Cumulativ e %
1 2,806 56,126 56,126 2,806 56,126 56,126
Bảng 4.10: Hệ số tải nhân tố của biến phụ thuộc Ma trận nhân tố
Nhân tố 1
UB1 0,723
UB2 0,745
UB3 0,773
UB4 0,765
UB5 0,738
Kết quả cho thấy, phân tích EFA phù hợp và đạt các yêu cầu kiểm định với hệ số KMO = 0,770 > 0,5, mức ý nghĩa Barlett = 0,000 < 0,05, hệ số Eigenvalues > 1, phương sai trích bằng 56,126% > 50%, và các biến quan sát có hệ số tải nhân tố trên 0.5. Như vậy, 5 biến quan sát của thang đo hành vi sử dụng dịch vụ Mobile Internet được gom thành 1 nhân tố và không có biến quan sát nào bị loại. Nhân tố “Hành vi sử dụng dịch vụ” (UB) với các biến quan sát như sau:
UB1 – Tôi dùng dịch vụ Mobile Internet được một thời gian dài UB2 – Tôi dùng dịch vụ Mobile Internet một cách thường xuyên
UB3 – Tôi dùng dịch vụ Mobile Internet nhiều hơn so với dịch vụ khác (ví dụ:
Internet cố định, Wi-Fi,..)
UB4 – Tôi quyết định tin vào dịch vụ Mobile Internet để dùng