6. Kết cấu luận văn
3.4.2.2.Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) là phƣơng pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập K biến quan sát thành một tập F (F<K) các yếu tố có ý nghĩa hơn.
Thang đo các nhân tố
Khi thang đo đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ đƣợc sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA với các yêu cầu sau:
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) phải lớn hơn 0.5 và chỉ số Sig. phải nhỏ hơn 0.05 để phân tích nhân tố là phù hợp với bộ dữ liệu cho trƣớc.
- Số lƣợng nhân tố sẽ đƣợc xác định dựa vào chỉ số Eigenvalue và theo tiêu chuẩn Kaiser thì những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu.
- Tổng phƣơng sai trích phải bằng hoặc lớn hơn 50%.
- Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải lớn hơn 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố. Nếu có sự loại biến, sẽ lập lại qui trình phân tích nhân tố cho đến khi thỏa các yêu cầu trên.
Trong đề tài này, tác giả sử dụng phƣơng pháp trích Principal Components Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng trích các yếu tố có Eigenvalue >1.
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy 19 biến quan sát của 5 nhân tố khám phá đều đạt yêu cầu. Hệ số KMO = 0.875 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Phƣơng sai trích đạt 74.273% thể hiện 5 nhân tố giải thích đƣợc 74.273% biến thiên của dữ liệu, do vậy các thang đo rút ra chấp nhận đƣợc. Điểm dừng trích các yếu tố tại nhân tố thứ 5 với Eigenvalue=1.276. Hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 (Kết quả cụ thể đƣợc trình bày ở Phụ lục F).
Bảng 3-10: Kết quả phân tích EFA thang đo các nhân tố STT Tên biến Nhân tố Tên nhân tố 1 2 3 4 5 6 1 CL4 .857 Chất lƣợng 2 CL5 .827 3 CL2 .816 4 CL3 .790 5 CL1 .759 6 KM4 .891 Khuyến mãi 7 KM3 .852 8 KM1 .842 9 KM2 .767 10 GC4 .914 Giá cả 11 GC2 .797 12 GC3 .782 13 GC1 .777 14 PP3 .859
Kênh phân phối
15 PP1 .820
17 L1 .815 Chủng loại 18 L3 .809 19 L2 .719 Eigenvalue 1.276 Phƣơng sai trích 74.273%
Nhƣ vậy, ta có tổng cộng 5 nhân tố đƣợc rút trích gồm 19 biến (xem phụ lục D)
Nhân tố thứ nhất gồm 5 biến quan sát (kí hiệu nhƣ sau: CL1, CL2, CL3, CL4, CL5) đƣợc đặt tên là Chất lƣợng sản phẩm, ký hiệu: CHATLUONG
Nhân tố thứ hai gồm 4 biến quan sát (kí hiệu nhƣ sau: GC1, GC2, GC3, GC4) đƣợc đặt tên là Giá cả, ký hiệu: GIA
Nhân tố thứ ba gồm 3 biến quan sát (kí hiệu nhƣ sau: L1, L2, L3) đƣợc đặt tên là Chủng loại, ký hiệu: CHUNGLOAI
Nhân tố thứ bốn gồm 3 biến quan sát (kí hiệu nhƣ sau: PP1, PP2, PP3) đƣợc đặt tên là Kênh phân phối, ký hiệu: KENHPP
Nhân tố thứ năm gồm 4 biến quan sát (kí hiệu nhƣ sau :KM1, KM2, KM3, KM4) đƣợc đặt tên là Chƣơng trình khuyến mãi, ký hiệu: KHUYENMAI
Thang đo về sự hài lòng chung
Để đảm bảo độ tin cậy và độ kết dính của các nhân tố củasự hài lòng đã đƣa ra ở phần cơ sở lý thuyết, chúng ta cũng sẽ phải tiến hànhphân tích nhân tố đối với các biến của sự hài lòng. Mong đợi của chúng ta là các biến này sẽ cùng nhau tạo thành một nhân tố (phạm trù) cóEigenvalue lớn hơn 1. Điều đó có nghĩa là ba yếu tố đo lƣờng sự hài lòng có độ kết dính cao và cùng thể hiện một phạm trù sự hài lòng.
Bảng 3-11: Kết quả phân tích EFA thang đo về mức độ hài lòng chung
KMO và kiểm định Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .710 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 305.267 df 3 Sig. .000 Ma trận nhân tố Nhân tố 1 HL2 .868 HL1 .852 HL3 .830
Phƣơng pháp trích: Principal Component Analysis. a. 1 Nhân tố đƣợc trích
Kết quả trên cho thấy với KMO= 0.710 và sig= 0.000 (xem phụ lục F), chứng tỏ số liệu phân tích phù hợp để EFA. Đồng thời 3 biến quan sát đo lƣờng sự hài lòng đƣợc trích vào cùng một nhân tố Eigenvalue = 2.169, phƣơng sai trích = 72.301 % (>50%). Vì thế, có thể kết luận thang đo về sự hài lòng đạt yêu cầu và đƣợc đƣa vào phân tích hồi quy ở bƣớc tiếp theo.
Nhƣ vậy, với việc đánh giá thang đo qua phân tích độ tin cậy và phân tích nhân tố khám phá, giả thuyết nghiên cứu và mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hƣởng tới sự hài lòng của ngƣời tiêu dùng đối với sản phẩm đƣợc giữ nguyên so với mô hình lý thuyết nhƣ sau (xem hình 3-3).
Hình 3-3: Mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng Các giả thuyết nghiên cứu nhƣ sau:
Các giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết H1: Cảm nhận của khách hàng về chất lƣợng sản phẩm càng cao thì sự hài lòng của họ đối với việc mua hàng càng cao. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Giả thuyết H2: Cảm nhận của khách hàng về sự phù hợp giá cả càng cao thì sự hài lòng của họ đối với việc mua hàng càng cao.
Giả thuyết H3: Cảm nhận của khách hàng về sự đa dạng chủng loại càng cao thì sự hài lòng của họ đối với việc mua hàng càng cao.
Giả thuyết H4: Cảm nhận của khách hàng về sự thuận lợi khi mua hàng càng cao thì sự hài lòng của họ đối với việc mua hàng càng cao.
Kênh phân phối Chủng loại Giá cả Khuyến mãi Chất lƣợng Sự hài lòng của khách hàng về sản phẩm
Giả thuyết H5: Cảm nhận của khách hàng về sự hấp dẫn của chƣơng trình khuyến mãi càng cao thì sự hài lòng của họ đối với việc mua hàng càng cao.