KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .640 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 109.790
df 6
Sig. <.001
(Nguon tong hop tie IBM SPSS 20)
Hình 3.8: Hệ số KMO & Barlett của biến phụ thuộc
Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho thấy hệ số KMO đạt 0.640, vượt ngưỡng 0.5, nhưng chỉ ở mức chấp nhận được, chưa thể hiện sự phù hợp mạnh mẽ của đữ liệu với EFA. Trong khi đó, trong kiểm định Bartlett's, chỉ số Sig đạt <0.001, thấp hơn ngưỡng 0.05, chi ra rang phân tích nhân tô khám phá là phù hợp và các biến quan sát có liên kết với nhau trong phạm vi tổng thê.
- Kiém định phương sai trích của các nhan t6 (Total Variance Explaines) va giá trị Eigenvalues:
Total Variance Explained
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Component Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 2.106 52.638 52.638 2.106 52.638 52.638
2 866 21.643 74.281
3 671 16.776 91.057
4 .358 8.943 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
(Nguon tong hop tie IBM SPSS 20)
Hình 3.9: Phương sai trích của biến phy thuộc
Hệ số Eigenvalues của nhân tổ trích là 2.106, vượt quá ngưỡng I, và tổng phương sai trích đạt 100.045, lớn hơn 50% và vượt quá 100%, thỏa mãn yêu cầu. Như vậy, nhân tổ này có khả năng giải thích 100.045% biến thiên trong đữ liệu.
24
- Ma trận xoay nhân tố:
Component Matrix*
Component 1
Q82 .B36 Rotated
Q83 .808 Component
QĐ1 638 Matrix ia
QĐ4 589
Extraction Method:
Principal a. Only one
Component component was
Analysis. extracted. The
a. 1 components solution cannot
extracted. be rotated
(Nguon tong hop tie IBM SPSS 20)
Hinh 3.10: Ma tran xoay cua bién phy thuộc
Phân tích ma trận xoay chỉ ra rằng chỉ một nhân tố được trích, và ma trận không thê xoay.
Tình trạng này cho thấy rằng thang đo của biến phụ thuộc đã đảm bảo tính đơn hướng, và các biến quan sát đã hội tụ một cách rõ ràng.
25
3.3.4. Phân tích tương quan Pearson
Correlations
ap PU ATT SN PBC PR
QĐÐ Pearson Correlation 1 -.014 -.019 091 .026 .017
Sig. (2-tailed) 870 824 292 760 B48
N 136 136 136 136 136 136
PU Pearson Correlation -.014 1 780” 832” .808” 478”
Sig. (2-tailed) 870 <.001 <.001 <.001 <.001
N 136 136 136 136 136 136
ATT Pearson Correlation -.018 760" 1 649" 782” 477”
Sig. (2-tailed) 824 <.001 <.001 <.001 <.001
N 136 136 136 136 136 136
SN Pearson Correlation 091 632” 648” 1 665" 575”
Sig. (2-tailed) .292 <.001 <.001 <.001 <.001
N 136 136 136 136 136 136
PBC Pearson Correlation 026 809" 7827 665" 1 561"
Sig. (2-tailed) 760 <.001 <.001 <.001 <.001
N 136 136 136 136 136 136
PR Pearson Correlation 017 478” 477” 575” 561" 1
Sig. (2-tailed) 848 <.001 <.001 <.001 <.001
N 136 136 136 136 136 136
“™ Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Hinh 3.11: Kết quá phân tich trong quan Pearson
(Nguon tong hop tie IBM SPSS 20)
Tương quan tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc:
+ Môi quan hệ tương quan giữa biên độc lập PU đến biến phụ thuộc QÐ có sig. = <0,001
< 0,05 và có r = -0,014 < 1, trong khoang [-1,1]. Diéu nay cho thấy biến độc lập PU có tương quan tuyến tính yếu và mang tính âm với biến phụ thuộc QÐ.
+ Môi quan hệ tương quan giữa biên độc lập ATT đến biến phụ thuộc QÐ có sig. =
<0,001 < 0,05 và có r = -0,019 < 1, rất gần 0. Điều này cho thấy biến độc lập ATT có tương quan tuyến tính cực yếu và mang tính âm với biến phụ thuộc QÐ.
+ Môi quan hệ tương quan giữa biên độc lập SN đến biến phụ thuộc QÐ có sig. = <0,001
< 0,05 và có 0 <r=0.91 < 1, rất gần 1. Điều này cho thấy biến độc lập SN có tương quan tuyến tinh rất mạnh và mang tính dương với biến phụ thuộc QÐ.
26
+ Môi quan hệ tương quan giữa biên độc lập PBC đến biến phụ thuộc QÐ có sig. =
<0,001 < 0,05 và có 0 < r= 0.026 < I, rất gần 0. Điều này cho thấy biến độc lập PBC có tương quan tuyến tính cực yếu và mang tính dương với biến phụ thuộc QÐ.
+ Môi quan hệ tương quan giữa biến độc lập PR đến biến phụ thuộc QÐ có sig. = <0.001
< 0,05 và có 0 <r=0,017 < I, rất gần 0. Điều này cho thấy biến độc lập PR có tương quan tuyến tính cực yếu và mang tính dương với biến phụ thuộc QÐ.
> Tir do ta kết luận được rằng: SN là biến độc lập duy nhất có mối tương quan tuyến tính mạnh và tích cực với biến phụ thuộc QĐÐ, với hệ số r=0.91. Điều này cho thay SN đóng vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến QD. Cac bién déc lap con lai (PU, ATT, PBC, PR) có mỗi tương quan tuyến tính rất yếu (hệ số r gần 0), mặc dù ý nghĩa thông kê được đảm bảo.
~> Kết quả này phù hợp với bảng hệ số hồi quy, trong đó SN có hệ số B cao nhất và các biến khác không có tác động rõ ràng đến biến phụ thuộc QÐ.