Ng 4.3.1.2 Phân tích ph ng sa it ng th

Một phần của tài liệu Các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng mua vé máy bay điện tử ở Việt Nam (Trang 72 - 74)

Trong 5 nhân t trích đ c ta quan sát th y:

(a)Nhĩm nhân t th 1: Bao g m các bi n AT1, AT2, AT3 và PU1, PU2, PU3

♦ Khơng cĩ bi n quan sát nào cĩ h s chuy n t i (factor loading) nh h n 0,5 nên khơng b lo i kh i mơ hình nghiên c u.

♦ Hai thành “ph n thái đ ” (attitude) và “h u ích c m nh n” (perceived usefulness) đ c nh p l i thành m t nhĩm nhân t v i các h s chuy n t i t ng đ i cao. Nh v y thì trong ph m vi c a nghiên c u v vi c mua vé máy bay tr c tuy n, hành khách đã cĩ ý đ ng nh t hai y u t này thành m t, t c là thái đ c a h đ i v i hình th c mua vé đi n t

Factor Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings(a)

Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total

% of Variance Cumulative % 1 7.782 35.374 35.374 7.394 33.609 33.609 5.987 2 2.541 11.550 46.924 2.179 9.904 43.513 4.828 3 1.893 8.603 55.527 1.513 6.879 50.392 5.243 4 1.549 7.039 62.566 1.151 5.230 55.622 3.393 5 1.333 6.059 68.626 .871 3.961 59.582 3.403 6 .952 4.329 72.955 7 .811 3.688 76.643 8 .670 3.045 79.687 9 .565 2.566 82.254 10 .546 2.480 84.734 11 .449 2.040 86.774 12 .414 1.882 88.656 13 .378 1.718 90.375 14 .338 1.536 91.911 15 .320 1.455 93.365 16 .283 1.288 94.654 17 .250 1.136 95.790 18 .239 1.086 96.875 19 .209 .948 97.824 20 .187 .851 98.675 21 .154 .700 99.375 22 .138 .625 100.000

Extraction Method: Principal Axis Factoring.

a When factors are correlated, sums of squared loadings cannot be added to obtain a total variance.

qua m ng Internet cĩ đ c khi h c m nh n đ c giá tr h u ích mà h th ng mua vé mang l i nh vi c mua vé s nhanh h n, d dàng h n và

đ ng nhiên là giúp ti t ki m th i gian h n cách mua vé thơng th ng. V m t lý thuy t hai khái ni m v thái đ và h u ích c m nh n là khác nhau nh ng trong th c t nghiên c u cho th y khi hành khách th y

đ c nh ng giá tr h u ích do h th ng mua-bán vé đi n t mang l i cho mình thì h s cĩ thái đ t t v i nĩ.

Ngồi ra, các bi n quan sát t AT1, AT2, AT3 và PU1, PU2, PU3 cĩ tính ch t g n gi ng nhau là ti n ích c a h th ng mang l i cho ng i s d ng. Do v y, hai bi n này đ c g p chung l i thành m t thành ph n tham gia vào mơ hình nghiên c u và đ c g i là “TI N ÍCH C A H TH NG” (F1)

(b)Nhĩm nhân t th 2: Bao g m các bi n SE1, SE2, SE3 và FA1, FA2

♦ Các bi n quan sát này khơng cĩ h s chuy n t i nào nh h n 0,5 nên khơng b lo i kh i mơ hình.

♦ Các bi n quan sát t SE1 đ n SE3 và FA1, FA2 nĩi đ n kh n ng c a t ng cá nhân trong quá trình thao tác h th ng mua vé đi n t c ng nh ngu n l c bên ngồi c a m i ng i (là đi u ki n đ cho hành vi x y ra), do đĩ hai bi n này đ c g p thành m t và đ c g i là «KH N NG CÁ NHÂN » (F2). Nh v y cĩ th gi i thích r ng khi hành khách cĩ trang thi t b , ngu n l c c n thi t và cĩ k n ng tìm hi u nghiên c u hàng hĩa, d ch v qua m ng Internet thì h s cĩ xu h ng mua vé đi n t .

(c)Nhĩm nhân t th 3: Bao g m các bi n PE1 đ n PE4

Trong nhĩm bi n quan sát này các h s factor loading đ u th a mãn yêu c u (l n h n 0,5) nên s đ c đ a vào mơ hình nghiên c u. Nhĩm bi n này v n gi tên nh mơ hình nghiên c u đ ngh là « S thu n ti n c m nh n » c a hành khách (F3). Khi khách hàng (hành khách) cĩ c m nh n v s thu n ti n, d dàng trong thao tác c ng nh x lý thơng tin đ n gi n thì h s nh h ng tích c c đ n xu h ng l a ch n mua vé qua h th ng đi n t .

Một phần của tài liệu Các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng mua vé máy bay điện tử ở Việt Nam (Trang 72 - 74)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(131 trang)