Ng 4.3.1.3 Matr nd ng th c các bi nđ c lp

Một phần của tài liệu Các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng mua vé máy bay điện tử ở Việt Nam (Trang 74 - 75)

Pattern Matrix(a)

Factor

1 2 3 4 5

PU4 Giúp việc mua vé nhanh chóng hơn

.828 PU2 Hệ thống vé điện tử giúp tiết kiệm thời gian

.817 PU3 Giúp việc mua vé dễ dàng hơn

.769 AT1 Mua vé điện tử là giải pháp ưu việt

.729 PU1 Hệ thống vé điện tử rất hữu ích

.706 AT3 Hòan tòan đồng ý với cách mua vé điện tử

.683 AT2 Nên áp dụng việc mua bán vé điện tử

.538 SE1 Sự tự tin về khả năng của cá nhân

.792 FA2 Sự am hiểu về hệ thống .777 SE2 Kỹ năng cần thiết để sử dụng hệ thống

.721 FA1 Trang thiết bị, nguồn lực cần thiết

.660 SE3 Sự h trợ từ bean ngoài .639 PE3 Không khó khăn khi làm quen với hệ thống

.762 PE2 Thuận tiện trong việc thao tác, xử lý

.743 PE1 Sử dụng rất đơn giản .696 PE4 Hệ thống dễ dàng khi sử dụng

.623 TR2 Tính bảo mật (an ninh) của hệ thống

.890 TR3 Thông tin cá nhân được bảo đảm an tòan

.868 TR1 Việc thanh toán là an tòan

.733 SN2 Ảnh hưởng bởi người thân

.804 SN3 Ảnh hưởng từ các người liên quan khác

.709 SN1 Ảnh hưởng bởi bạn bè, đồng nghiệp

.696

Extraction Method: Principal Axis Factoring. Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization.

(d)Nhĩm nhân t th 4: Bao g m các bi n TR1 đ n TR3

T k t qu phân tích cho th y c ba bi n quan sát này đ u cĩ h s chuy n t i khá cao. Các bi n quan sát t TR1 đ n TR3 nĩi v tính b o m t, an tồn c a h th ng khi thơng tin cá nhân c ng nh ni m tin v s an tồn c a h th ng trong vi c thanh tốn ti n. Do đĩ, nhĩm y u t này v n cĩ tên nh mơ hình nghiên c u ban đ u là « S tin c y » (F4)

(e)Nhĩm nhân t th 5: Bao g m các bi n SN1 đ n SN3

Nhĩm bi n quan sát này nĩi v nh ng tác đ ng bên ngồi xã h i nh gia đình, b n bè, ng i thân c a khách hàng nên tên c a y u t này đ c đ t theo mơ hình ban đ u là « Chu n m c ch quan » (F5). Trong xã h i v n cịn mang tính t p th nh hi n nay thì v n cịn s tác đ ng c a ng i thân, b n bè trong nh n th c c a khách hàng.

4.3.2 Phân tích nhân t bi n ph thu c (ph l c F.2)

Xu h ng mua c a khách hàng bao g m 3 bi n quan sát (PI1, PI2, PI3), thành ph n này đ c phân tích theo ph ng pháp Prinipal Compoenent v i phép quay Varimax. Các bi n quan sát cĩ h s factor loading nh h n 0,5 s b lo i vì khơng đ m b o đ đ h i t v i các bi n cịn l i trong thang đo. K t qu phân tích thành ph n này nh sau :

Một phần của tài liệu Các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng mua vé máy bay điện tử ở Việt Nam (Trang 74 - 75)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(131 trang)