CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ - EFA
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo cho ta thấy có 19 biến quan sát đạt tiêu chuẩn và được đưa vào thực hiện phân tích nhân tố với phương pháp là Principal Componets với phép quay Varimax nhằm phát hiện cấu trúc và đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần.
Các biến quan sát sẽ tiếp tục được kiểm tra mức độ tương quan của chúng theo nhóm.
Tiêu chuẩn của phương pháp phân tích nhân tố là chỉ số KMO phải lớn hơn 0.5 và kiểm định Barlett‟s có mức ý nghĩa sig < 0.05 để chứng tỏ dữ liệu dùng phân tích nhân tố là thích hợp và giữa các biến có tương quan với nhau.
Giá trị Eigenvalues phải lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 50%. Do đó, trong mỗi nhân tố thì những biến quan sát có hệ số Factor loading bé hơn 0.5 sẽ tiếp tục bị loại để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến trong một nhân tố.
Các trường hợp không thỏa mãn các điều kiện trên sẽ bị loại bỏ.
4.4.1 Phân tích nhân tố đối với các biến độc lập.
Từ kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo ở phần trên, việc phân tích nhân tố trước tiên được tiến hành trên 15 biến quan sát của các biến độc lập ảnh hưởng đến ý định mua sản phẩm của người tiêu dùng.
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định KMO và Barlett‟s KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .797 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1107.894
df 105
Sig. .000
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy chỉ số KMO là 0.797 > 0.5, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp.
Kết quả kiểm định Barlett‟s là 1107.894 với mức ý nghĩa (P_value) sig = 0.000 < 0.05. Nhƣ vậy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp.
Thực hiện phân tích nhân tố theo Principal components với phép quay Varimax:
Kết quả cho thấy 15 biến quan sát ban đầu đƣợc nhóm thành 04 nhóm nhân tố.
- Giá trị tổng phương sai trích = 70,425 % > 50%: đạt yêu cầu, điều này khẳng định rằng 04 nhân tố này giải thích 70,425 % biến thiên của dữ liệu.
- Giá trị hệ số Eigenvalues của các nhân tố đều cao, nhân tố thứ 4 có Eigenvalues (thấp nhất) = 1.475 > 1.
Bảng 4.5 Ma trận nhân tố với phương pháp xoay Varimax Rotated Component Matrixa
Component
1 2 3 4
KIEMSOATHVTD1 .772
KIEMSOATHVTD2 .761
KIEMSOATHVTD3 .761
KIEMSOATHVTD4 .814
KIEMSOATHVTD5 .874
NHOMTHAMKHAO1 .737
NHOMTHAMKHAO2 .886
NHOMTHAMKHAO3 .808
NHOMTHAMKHAO4 .775
THAIDO1 .850
THAIDO2 .573 .576
THAIDO3 .822
THAIDO4 .744
THOIQUEN1 .785
THOIQUEN2 .815
THOIQUEN3 .848
Trong bảng dữ liệu kết quả chạy phân tích nhân tố, nhìn vào biến THAIDO 2, ta thấy kết quả bị chập với Componet 2-3, hiệu số của 2 biến này < 0.3 nên tiến hành loại bỏ biến này ra khỏi phân tích trong các phân tích tiếp theo. Kết quả chạy lại như Bảng bên dưới.
Bảng 4.6 Kết quả chạy phân tích nhân tố khi loại bỏ biến THAIDO 2 Rotated Component Matrixa
Component
1 2 3 4
KIEMSOATHVTD5 0.88 KIEMSOATHVTD4 0.81 KIEMSOATHVTD1 0.77 KIEMSOATHVTD2 0.76 KIEMSOATHVTD3 0.76 NHOMTHAMKHAO2 0.88 NHOMTHAMKHAO3 0.82 NHOMTHAMKHAO4 0.80 NHOMTHAMKHAO1 0.75
THOIQUEN3 0.9
THOIQUEN2 0.8
THOIQUEN1 0.8
THAIDO1 0.88
THAIDO4 0.79
THAIDO3 0.78
4.4.2 Phân tích độ tin cậy của thang đo THAIDO khi loại bỏ biến THAIDO 2
Bảng 4.7 Kết quả phân tích Cronbach‟s Alpha khi loại bỏ biến Thái độ tiêu dùng
(Cronbach’s Alpha = 0.782)
Corrected Item-Total Correlation
Cronbach's Alpha if Item Deleted
THAIDO1 .717 .609
THAIDO3 .574 .756
THAIDO4 .581 .750
Từ kết quả phân tích trên ta nhận thấy các hệ số Cronbach‟s Alpha: thang đo Thái độ tiêu dùng sau khi loại bỏ biến là (0.782), các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.4. Vì vậy, các biến quan sát trong thang đo này đều đƣợc chấp nhận và sẽ đƣợc sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
4.4.3 Phân tích nhân tố đối với các biến phụ thuộc.
Bốn biến quan sát của khái niệm Ý Định được phân tích theo phương pháp Principal Componets với phép quay Varimax. Các biến có hệ số tải nhân tố < 0.5 không đảm bảo đƣợc độ hội tụ với các biến còn lại trong thang đo sẽ bị loại bỏ
Bảng 4.8 Kiểm định KMO và Barlett‟s đối với biến phụ thuộc
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .823 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 323.086
df 6
Sig. .000
Hệ số KMO = 0.823 .>0.5: Phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu Kết quả kiểm định Barlett‟s là 323.086 với mức ý nghĩa sig = 0.000 < 0.05, nhƣ vậy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp
Kết quả cho thấy 04 biến quan sát ban đầu đƣợc phân thành 1 nhóm.
- Giá trị tổng phương sai trích = 73.318 % >50% đạt yêu cầu, chứng tỏ rằng 1 nhân tố này giải thích 73.318 % sự biến thiên của dữ liệu.
- Giá trị hệ số Eigenvalues của nhân tố lớn hơn 1 Bảng 4.9: Ma trận nhân tố
Component Matrixa Component
1
YDINH4 .907
YDINH2 .869
YDINH1 .828
YDINH3 .819