CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
4.3.1. Phân tích nhân tố khám phá biến độc lập
Thang đo với 6 biến độc lập bao gồm 24 biến quan sát đạt độ tin cậy khi thực hiện kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha nên không cần loại bỏ biến quan sát nào.
Do đó, phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) được tiến hành trên 24 biến
Bảng 4.3. Kết quả kiểm định hệ số KMO và Bartlett biến quan sát lần 1 Kiểm định KMO và Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin đo lường độ phù hợp mẫu 0,731 Kiểm định Sphericity của
Bartlett Chi bình phương xấp xỉ 3931,507
df 276
Sig. <0,001
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả Dựa theo kết quả kiểm định KMO và Bartlett ở bảng 4.3, chỉ số KMO là 0,731, tức đạt yêu cầu cần lớn hơn 0,5. Kiểm định Sphericity của Bartlett với giá trị Sig. ở mức <0,001, tức nhỏ hơn 0,05 và đạt yêu cầu trong phân tích nhân tố khám phá (EFA), chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố.
Thực hiện kiểm định tổng phương sai trích (cụ thể ở Phụ lục 4) thông qua phương pháp trích xuất phân tích nhân tố chính (Principal Component Analysis).
Kết quả trả về cho thấy có 6 nhân tố đạt tiêu chí trị số Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1, với trị số Eigenvalue của nhân tố thứ 6 là 1,416. Giá trị tổng phương sai trích của 6 nhân tố ở mức 65,442%, đạt yêu cầu cần lớn hơn hoặc bằng 50%, nghĩa là phân tích 6 nhân tố này sẽ giải thích được 65,442% mức độ biến thiên của các biến quan sát.
Kết quả ma trận xoay nhân tố với phép quay vuông góc Varimax phân bổ 24 biến quan sát ban đầu thành 6 nhóm. Nghiên cứu áp dụng ngưỡng hệ số tải là 0,5 thay vì chọn hệ số tải nhân tố tương ứng theo cỡ mẫu với mong muốn chọn ra các biến quan sát chất lượng. Trong cùng 1 biến quan sát, khi có 2 giá trị xuất hiện, tiến hành loại biến nếu kết quả của việc lấy giá trị hệ số tải nhân tố lớn nhất trừ giá trị hệ số tải nhân tố nhỏ nhất < 0,3. Áp dụng quy ước này với kết quả ở ma trận xoay lần 1 (cụ thể ở Phụ lục 4), có 3 biến cần loại bỏ là:
- CO2: 0,666 - 0,595 = 0,071 < 0,3 - SV1: 0,692 - 0,592 = 0,1 < 0,3 - SI4: 0,700 - 0,591 = 0,109 < 0,3
Từ thang đo với 24 biến quan sát ở lần phân tích EFA đầu tiên, tiến hành loại bỏ 3 biến và đưa 21 biến quan sát đạt yêu cầu để phân tích EFA lần thứ 2. Dựa theo kết quả kiểm định KMO và Bartlett lần 2 ở bảng 4.4, chỉ số KMO là 0,842, tức đạt yêu cầu cần lớn hơn 0,5. Kiểm định Sphericity của Bartlett với giá trị Sig. ở mức
<0,001, tức nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ các biến quan sát trong nhân tố có tương quan với nhau.
Bảng 4.4. Kết quả kiểm định hệ số KMO và Bartlett biến quan sát lần 2 Kiểm định KMO và Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin đo lường độ phù hợp mẫu 0,842 Kiểm định Sphericity của
Bartlett Chi bình phương xấp xỉ 2009,043
df 210
Sig. <0,001
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả Thực hiện kiểm định tổng phương sai trích (cụ thể ở Phụ lục 4) thông qua phương pháp trích xuất phân tích nhân tố chính (Principal Component Analysis).
Kết quả trả về cho thấy có 6 nhân tố đạt tiêu chí trị số Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1, với trị số Eigenvalue của nhân tố thứ 6 là 1,416. Giá trị tổng phương sai trích của 6 nhân tố ở mức 65,442%, đạt yêu cầu cần lớn hơn hoặc bằng 50%, như vậy phân tích 6 nhân tố này sẽ giải thích được 65,442% mức độ biến thiên của 21 biến quan sát tham gia phân tích EFA lần 2.
Kết quả ma trận xoay ở bảng 4.5 cho thấy 21 biến quan sát được phân thành 6 nhân tố, tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 theo quy ước và không còn các biến cần phải loại bỏ.
Bảng 4.5. Kết quả ma trận xoay nhân tố biến quan sát Ma trận xoay nhân tố
Nhân tố
1 2 3 4 5 6
EN1 0,786
EN4 0,743
EN3 0,740
EN2 0,737
EX2 0,788
EX4 0,745
EX3 0,743
EX1 0,741
PR2 0,771
PR1 0,750
PR4 0,748
PR3 0,713
SV2 0,783
SV4 0,767
SV3 0,736
CO4 0,773
CO1 0,765
CO3 0,759
SI3 0,810
SI2 0,780
SI1 0,691
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
4.3.2. Phân tích nhân tố khám phá biến phụ thuộc
Dựa theo kết quả kiểm định KMO và Bartlett ở bảng 4.6, chỉ số KMO là 0,805, tức đạt yêu cầu cần lớn hơn 0,5. Kiểm định Sphericity của Bartlett với giá trị Sig. ở mức <0,001, tức nhỏ hơn 0,05 và đạt yêu cầu trong phân tích nhân tố khám phá (EFA), chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố.
Bảng 4.6. Kết quả kiểm định hệ số KMO và Bartlett biến phụ thuộc Kiểm định KMO và Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin đo lường độ phù hợp mẫu 0,805 Kiểm định Sphericity của
Bartlett
Chi bình phương xấp xỉ 422,592
df 6
Sig. <0,001
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả Kết quả ở bảng 4.7 thể hiện giá trị tổng phương sai trích là 64,545% và trị số Eigenvalue 2,582 đều đạt yêu cầu. Nhân tố này giải thích được 64,545% biến thiên dữ liệu của 4 biến quan sát tham gia vào EFA.
Bảng 4.7. Kết quả tổng phương sai trích biến phụ thuộc Tổng phương sai trích
Nhân tố
Hệ số Eigenvalue khởi tạo Tổng bình phương hệ số tải khi trích Tổng % Phương
sai
% Phương
sai tích lũy Tổng % Phương sai
% Phương sai tích lũy
1 2,582 64,545 64,545 2,582 64,545 64,545
2 0,519 12,975 77,520
3 0,474 11,838 89,358
4 0,426 10,642 100,000
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả Bốn nhân tố của biến phụ thuộc Quyết định mua vé hòa nhạc đều nằm chung trong 1 cột trong ma trận nhân tố được thể hiện ở bảng 4.8 thay vì ma trận xoay nhân tố như các biến quan sát, điều này nghĩa là thang đo đảm bảo được tính đơn
Bảng 4.8. Kết quả ma trận nhân tố biến phụ thuộc Ma trận nhân tố
Nhân tố 1
QD2 0,819
QD1 0,810
QD3 0,803
QD4 0,781
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả Như vậy, sau khi phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho ra kết quả mô hình nghiên cứu khác với mô hình ban đầu, gồm 21 biến quan sát thuộc 6 biến độc lập và giữ nguyên 4 biến quan sát cho biến phụ thuộc.