CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Phân tích nhân tố khám phá
4.3.2. Phân tích EFA cho nhóm nhân tố thứ hai
Lần phân tích thứ nhất
Bảng 4.9. Kiểm định KMO và Bartlett của nhóm nhân tố thứ hai - Lần 1
Hệ số KMO 0,892
Kiểm định Bartlett
Giá trị Chi-Square
xấp xỉ 1256,153
df 45
Sig. 0,000
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả Nhóm nhân tố thứ hai bao gồm: CNGT (Cảm nhận về giá trị) và TMDT (Truyền miệng điện tử) có 10 biến quan sát. Hệ số KMO của nhóm này đạt 0,892 >
0,5, cho thấy dữ liệu có sự tương thích mạnh mẽ đến phân tích nhân tố, đồng thời Sig
= 0,000 từ kiểm định Bartlett cho thấy sự phù hợp về mặt thống kê của dữ liệu.
Bảng 4.10. Kết quả Eigenvalues của nhóm nhân tố thứ hai - Lần 1 Nhân
tố
Giá trị Eigenvalues ban đầu Tổng % Phương
sai
Tích lũy
%
1 4,621 46,210 46,210
2 1,742 17,424 63,633
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Tổng phương sai trích của phân tích đạt 63,633% > 50%, chứng tỏ hai nhân tố độc lập này giải thích được một phần lớn của dữ liệu. eigenvalue cho thấy có sự hội tụ cuối cùng ở nhân tố số 2, với giá trị đạt được là 1,742 > 1.
Bảng 4.11. Ma trận xoay của nhóm nhân tố thứ hai - Lần 1 Biến Nhân tố
1 2
CNGT1 0,806 CNGT2 0,770 CNGT5 0,716 CNGT3 0,709 CNGT4 0,706 TMDT4 0,799 TMDT3 0,799 TMDT2 0,786 TMDT5 0,723
TMDT1
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả Tuy nhiên, trong bảng xoay ma trận trên, biến TMDT1 bị loại bỏ vì hệ số tải nhân tố của nó nhỏ hơn 0,5, không đáp ứng được tiêu chuẩn về sự hội tụ.
Lần phân tích thứ hai
Sau khi phân tích lại EFA cho nhóm nhân tố này với 9 biến quan sát còn lại, KMO vẫn đạt được tiêu chí ở mức cao 0,879 > 0,5 và tổng phương sai trích tiếp tục tăng lên 66,946% (bảng 4.12).
Bảng 4.12. Kiểm định KMO và Bartlett của nhóm nhân tố thứ hai - Lần 2
Hệ số KMO 0,879
Kiểm định Bartlett
Giá trị Chi-Square
xấp xỉ 1163,121
df 36
Sig. 0,000
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Bảng 4.13. Kết quả Eigenvalues của nhóm nhân tố thứ hai - Lần 2 Nhân
tố
Giá trị Eigenvalues ban đầu Tổng % Phương
sai
Tích lũy
%
1 4,330 48,107 48,107
2 1,695 18,838 66,946
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả eigenvalue hội tụ cuối cùng ở nhân tố số 2 với giá trị là 1,695 > 1, cho thấy tính hợp lệ và khả năng giải thích các nhân tố trong nhóm. Bên cạnh đó, khi xét bảng 4.14 thì hệ số tải của biến đều hội tụ về cùng các nhân tố riêng biệt và không có biến nào bị loại do có hệ số tải bé hơn 0,5. Nên 9 biến quan sát này sẽ được tác giả giữ lại cho các phân tích tiếp theo.
Bảng 4.14. Ma trận xoay của nhóm nhân tố thứ hai - Lần 2 Biến Nhân tố
1 2
CNGT1 0,808 CNGT2 0,773 CNGT5 0,718 CNGT3 0,711 CNGT4 0,708 TMDT3 0,795 TMDT2 0,789 TMDT4 0,779 TMDT5 0,713
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả 4.3.3. Phân tích EFA cho nhóm nhân tố thứ ba
Nhóm nhân tố cuối cùng chỉ bao gồm một nhân tố duy nhất là QDMS (Quyết định mua sắm nước hoa trực tuyến) gồm 5 biến quan sát. Với hệ số KMO đạt 0,852
> 0,5, kiểm định Bartlett với Sig = 0,000, điều này tiếp tục chứng tỏ dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân tố khám phá. Các hệ số tải nhân tố của các biến đều lớn hơn 0,5 (xem bảng 4.17), cho thấy các biến quan sát đều hội tụ tốt vào nhân tố đại diện.
Bảng 4.15. Kiểm định KMO và Bartlett của nhân tố QDMS
Hệ số KMO 0,852
Kiểm định Bartlett
Giá trị Chi-
Square xấp xỉ 535,295
df 10
Sig. 0,000
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả Tổng phương sai trích cho kết quả là 61,388% với eigenvalue = 3,069 và hội tụ lần cuối ở nhân tố thứ nhất, nghĩa là nhân tố này có thể giải thích được một phần lớn của dữ liệu. Vì vậy, 5 biến quan sát của nhân tố này sẽ được tác giả giữ lại cho phần phân tích nhân tố khẳng định tiếp theo.
Bảng 4.16. Kết quả Eigenvalues của nhân tố QDMS Nhân
tố
Giá trị Eigenvalues ban đầu Tổng % Phương
sai
Tích lũy
%
1 3,069 61,388 61,388
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả Bảng 4.17. Hệ số tải của nhân tố QDMS
Biến Hệ số tải
QDMS3 0,767
QDMS4 0,764
QDMS1 0,763
QDMS5 0,717
QDMS2 0,581