Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach Alpha nếu loại biến
Chuẩn chủ quan: Cronbach Alpha = 0.943
Chu quan 1 12.38 8.736 0.855 0.938
Chu quan 2 12.45 8.133 0.897 0.907
Chu quan 3 12.47 8.920 0.898 0.907
Thái độ: Cronbach Alpha = 0,878
Thai do 1 12.63 4.886 0.805 0.798
Thai do 2 12.64 4.418 0.805 0.790
Thai do 3 12.75 4.723 0.694 0.893
Kiểm soát hành vi nhận thức: Cronbach Alpha = 0.819
Kiem soat 1 18.00 11.888 0.602 0.806
Kiem soat 2 17.40 14.144 0.626 0.780
Kiem soat 3 17.56 13.355 0.710 0.743
Kiem soat 4 17.68 13.845 0.663 0.764
Thông tin: Cronbach Alpha = 0.863
Thong tin 1 23.28 25.622 0.782 0.814
Thong tin 2 23.32 24.379 0.833 0.799
Thong tin 3 24.01 22.969 0.654 0.849
Thong tin 4 23.24 25.808 0.741 0.822
Thong tin 5 23.78 27.260 0.487 0.884
Độ tin cậy thông tin: Cronbach Alpha = 0.912
Tin cay 1 22.79 23.847 0.804 0.889
Tin cay 2 22.99 22.379 0.870 0.874
Tin cay 3 23.02 22.941 0.788 0.890
Tin cay 4 23.32 22.422 0.826 0.882
Tin cay 5 23.80 22.446 0.644 0.927
Ý định hạn chế tiêu dùng: Cronbach Alpha = 0.974
Y dinh 1 19.01 11.058 0.919 0.969
Y dinh 2 19.00 11.219 00.943 0.963
Y dinh 3 19.04 10.864 0.966 0.956
Y dinh 4 19.13 10.875 0.908 0.973 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hệ số α của Cronbach Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau (Hoàng Trọng & Mộng Ngọc,
2005, tr. 251). Hệ số Cronbach Alpha được tính theo công thức α = N*ρ / [1 + ρ*(N - 1)], trong đó ρ là hệ sốtương quan trung bình giữa các mục hỏi
và N là số mục hỏi.
Theo quy ước thì một tập hợp các mục hỏi dùng đểđo lường được đánh giá là tốt phải có hệ sốα lớn hơn hoặc bằng 0.8. Tuy nhiên, đối với “trường hợp khái niệm đang mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu” thì hệ số Cronbach Alpha đo lường là từ 0.6 trở lên là phép đo đảm bảo độ tin cậy và chấp nhận được (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995, trích trong Hoàng Trọng & Mộng Ngọc, 2005, tr. 258).
Kết quả Cronbach Alpha thang đo các yếu tốảnh hưởng và ý định hạn chế tiêu dùng trái cây Trung Quốc thể hiện như bảng 4.2.
Nhận xét:
Thang đo Chuẩn chủ quan có hệ số Cronbach Alpha = 0.943 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều đạt giá trị lớn hơn 0.3. Do vậy, các biến đo lường thành phần này đều đạt yêu cầu và được sử dụng trong việc phân tích nhân tố khám phá EFA.
Thang đoThái độ có hệ số Cronbach Alpha = 0.878 và hệ sốtương quan biến tổng của các biến quan sát đều đạt giá trị lớn hơn 0.3. Do vậy, các biến đo lường thành phần này đều đạt yêu cầu và được sử dụng trong việc phân tích nhân tố khám phá EFA.
Thang đo Kiểm soát hành vi nhận thức có hệ số Cronbach Alpha = 0.819 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều đạt giá trị lớn hơn 0.3. Do vậy, các biến đo lường thành phần này đều đạt yêu cầu và được sử dụng trong việc phân tích nhân tố khám phá EFA.
Thang đo Thông tin trái cây Trung Quốc kém chất lượng có hệ số Cronbach Alpha = 0.863 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều đạt giá trị lớn hơn 0.3. Do vậy, các biến đo lường thành phần này đều đạt yêu cầu và được sử dụng trong việc phân tích nhân tố khám phá EFA.
Thang đo Độ tin cậy của thông tin có hệ số Cronbach Alpha = 0.912 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều đạt giá trị lớn hơn 0.3. Do vậy, các biến đo lường thành phần này đều đạt yêu cầu và được sử dụng trong việc phân tích nhân tố khám phá EFA.
Thang đo Ý định hạn chế tiêu dùng trái cây Trung Quốc có hệ số Cronbach Alpha = 0.974 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều đạt giá trị lớn
hơn 0.3. Do vậy, các biến đo lường thành phần này đều đạt yêu cầu và được sử dụng trong việc phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.3. Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA 4.3.1. Kết quả kiểm định thang đo
Thang đo ý định hạn chế tiêu dùng trái cây Trung Quốc bao gồm 5 thành phần là chuẩn chủ quan, thái độ, kiểm soát hành vi nhận thức, thông tin trái cây Trung Quốc kém chất lượng, độ tin cậy của thông tin; trong đó có 20 biến quan sát. Kết quả phân tích Cronbach Alpha cho thấy các biến đảm bảo độ tin cậy nên tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA lần 1
Tiến hành phân tích nhân tố khám phá cho 5 biến độc lập gồm 20 biến quan sát được đưa vào phân tích theo tiêu chuẩn eigenvalue lớn hơn 1 thì có 4 nhân tốđược trích. Kết quảphân tích như sau (phụ lục 4.1a):
Chỉ số KMO = 0.910> 0.5
Kiểm định Barlett cho giá trị Sig = 0.000 < 0.05
Kết quả phân tích cho thấy có 4 yếu tố được trích tại điểm eigenvalue là 1.231và phương sai trích là 72.492% > 50%.
Tuy nhiên, sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA lần 1, tác giả nhận thấy biến
thai do 1 “Tiêu dùng không tốt” có hệ số tải nhân tố thấp 0.585, chênh lệch trọng số λia – λib = 0.038, nhỏhơn giá trị cần đạt là 0.3 để thang đo có giá trị phân biệt. Do đó, tác giả tiến hành xem xét lại giá trị nội dung của biến quan sát này này (thai do 1). Tác giảđã tiến hành nghiên cứu định tính một lần nữa thông qua sự hội ý của một số thành viên tham gia phỏng vấn. Kết quả cho thấy các thành viên này đều hiểu nội dung tiêu
dùng trái cây Trung Quốc không tốt. Tác giả cho rằng câu hỏi này có sự không rõ ràng. Vì vậy để phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo sau, tác giả quyết định loại bỏ biến thai do 1.
Trước khi phân tích nhân tố khám phá EFA lần 2, tác giả tiến hành kiểm tra lại độ tin cậy của thang đo thái độ đã điều chỉnh, kết quảđộ tin cậy của thang đo thái độ là 0.798, đạt yêu cầu.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA lần 2
Chỉ số KMO = 0.910 > 0.5. Như vậy phân tích nhân tố khám phá EFA hoàn toàn phù hợp đối với yếu tố thuộc thành phần ý định hạn chế tiêu dùng trái cây Trung Quốc của người tiêu dùng trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh (phụ lục 4.1b).
Kiểm định Barlett cho giá trị Sig = 0.000 < 0.05, như vậy ta hoàn toàn bác bỏ giả thuyết vềđộ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể. Các biến quan sát trong tổng thểcó tương quan với nhau (phụ lục 4.1b).
Kết quả phân tích cho thấy có 4 yếu tố được trích tại điểm eigenvalue là 1.230 và phương sai trích là 72.897% > 50%. Như vậy các chỉtiêu phân tích đều đạt yêu cầu và kết quả phân tích này có ý nghĩa (phụ lục 4.1b).
Theo kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA thang đo ý định hạn chế tiêu dùng trái cây Trung Quốc với 19 biến sử dụng đều có hệ số tải nhân tố (factor loading) từ 0.5 trở lên (bảng 4.3), đạt yêu cầu nên không loại biến nào khỏi thang đo.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho thấy: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Thang đo thái độ và kiểm soát hành vi nhận thức gộp chung thành một nhân tố. Nhân tố này được đặc tên Thái độ và kiểm soát hạn chế tiêu dùng gồm các biến: thai do 2, thai do 3, kiem soat 1, kiem soat 2, kiem soat 3, kiem soat 4.
Biến của thang đo quan tâm thông tin trái cây Trung Quốc kém chất lượng (thong tin 5) được gộp chung với biến quan sát trong thang đo độ tin cậy. Nhân tố này được đặc tên Truyền miệng và độ tin cậy thông tin.
Biến quan sát của thang đo quan tâm thông tin trái cây Trung Quốc kém chất lượng gồm các biến: thong tin 1, thông tin 2, thông tin 3, thông tin 4. Nhân tố này được đặc tên Thông tin.
Bảng 4.3 Ma trận xoay nhân tố Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 Chu quan 1 0.133 0.236 0.103 0.884 Chu quan 2 0.177 0.110 0.151 0.912 Chu quan 3 0.176 0.178 0.146 0.900 Thai do 2 0.248 0.633 0.022 0.061 Thai do 3 0.201 0.603 0.140 0.282 Kiem soat 1 0.177 0.708 0.119 0.014 Kiem soat 2 0.023 0.702 0.372 0.191 Kiem soat 3 0.266 0.760 0.207 0.201 Kiem soat 4 0.181 0.650 0.295 0.061 Thong tin 1 0.219 0.185 0.866 0.142 Thong tin 2 0.290 0.240 0.864 0.065 Thong tin 3 0.216 0.252 0.677 0.054 Thong tin 4 0.335 0.156 0.713 0.253 Thong tin 5 0.679 0.113 0.231 0.134 Tin cay 1 0.639 0.144 0.285 0.254 Tin cay 2 0.726 0.234 0.128 0.209 Tin cay 3 0.696 0.105 0.239 0.121 Tin cay 4 0.765 0.234 0.318 0.178 Tin cay 5 0.823 0.169 0.091 0.095
Phương pháp rút trích các nhân tố: Principal Component Analysis. Phương pháp xoay các nhân tố: Varimax with Kaiser Normalization. Nguồn: Tổng hợp của tác giả
4.3.2. Đánhgiá sơ bộthang đo hiệu chỉnh bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Hệ số Cronbach Alpha được tính lại cho các khái niệm Thái độ và kiểm soát, Thông tin, Truyền miệng và độ tin cậy thông tin có giá trị lần lượt là 0.885, 0.884 và 0.906 theo như bảng 4.4.
Bảng 4.4 Kết quả hệ số Cronbach Alpha của thang đo hiệu chỉnh Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach Alpha nếu loại biến
Thái độ và kiểm soát hạn chế tiêu dùng: Cronbach Alpha = 0.885
Thai do 2 29.81 30.262 0.639 0.833 Thai do 3 29.92 30.238 0.624 0.835 Kiem soat 1 30.64 26.965 0.550 0.859 Kiem soat 2 30.04 28.793 0.658 0.828 Kiem soat 3 30.19 27.385 0.762 0.808 Kiem soat 4 30.31 28.455 0.686 0.823
Thông tin: Cronbach Alpha = 0.884
Thong tin 1 17.65 16.442 0.826 0.827
Thong tin 2 17.69 15.464 0.875 0.805
Thong tin 3 18.39 14.408 0.666 0.904
Thong tin 4 17.61 17.390 0.693 0.872
Truyền miệng và độ tin cậy thông tin: Cronbach Alpha = 0.906
Tin cay 1 28.41 36.181 0.782 0.885 Tin cay 2 28.61 34.586 0.830 0.877 Tin cay 3 28.65 35.113 0.765 0.886 Tin cay 4 28.94 34.323 0.813 0.879 Tin cay 5 29.43 33.317 0.709 0.896 Thong tin 5 28.98 34.870 0.608 0.912
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
4.3.3. Kết quả kiểm định thang đo ý định hạn chế tiêu dùng trái cây Trung Quốc
Thang đoý định hạn chế tiêu dùng trái cây Trung Quốc (biến phụ thuộc) tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho thấy KMO = 0.844 > 0.5 với phương pháp trích yếu tố đã trích được một yếu tố duy nhất tại eigengvalue là 0.000 với phương sai trích là 100%.
Bên cạnh đó, các hệ số tải nhân tố cho thang đo ý định hạn chế tiêu dùng trái cây Trung Quốc đều lớn hơn 0.5 (bảng 4.5), đạt yêu cầu nên không loại biến nào khỏi thang đo.
Bảng 4.5 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA ý định hạn chế tiêu dùng trái cây Trung Quốc Biến quan sát Nhân tố 1 Y dinh 1 0.955 Y dinh 2 0.969 Y dinh 3 0.982 Y dinh 4 0.948
Phương pháp trích: Principal Component Analysis.
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
4.4. Mô hình nghiên cứu điều chỉnh
Mô hình nghiên cứu điều chỉnh sau khi phân tích nhân tốkhám phá được trình bày ở hình 4.1.
Các giả thuyết của mô hình nghiên cứu:
Giả thuyết H1: Chuẩn chủ quan tác động đồng biến đến ý định hạn chế tiêu dùng trái cây Trung Quốc.
Giả thuyết H2: Thái độ và kiểm soát hạn chế tiêu dùng tác động đồng biến đến ý định hạn chế tiêu dùng trái cây Trung Quốc. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Giả thuyết H3: Thông tin về trái cây Trung Quốc kém chất lượng tác động đồng biến đến ý định hạn chế tiêu dùng trái cây Trung Quốc.
Giả thuyết H4: Truyền miệng và độ tin cậy thông tin tác động đồng biến đến ý định hạn chế tiêu dùng trái cây Trung Quốc.
4.5. Phân tích hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy tuyến tính giúp chúng ta biết được cường độtác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Phương pháp hồi quy được sử dụng là phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) với biến phụ thuộc là ý định hạn chế tiêu dùng trái cây Trung Quốc (IT) và biến độc lập bao gồm 4 biến là chuẩn chủ quan (SN), thái độ và kiểm soát (APBC), thông tin (AT), truyền miệng và độ tin cậy thông tin (CR).
Hình 4.1 Mô hình nghiên cứu điều chỉnh
Nguồn: Đề xuất của tác giả
H3 +
Ý định hạn chế tiêu dùng trái cây Trung Quốc H1 + H2 + H4 + Ảnh hưởng gia đình Ảnh hưởng thầy cô Ảnh hưởng bạn bè Thái độ và kiểm soát hạn chế tiêu dùng
Tiêu dùng không an toàn Tiêu dùng không khuyến khích Tin là không tiêu dùng
Tin là có thể giảm sở thích Tin là có thể giảm cơ hội tiêu dùng
Tin là luôn cảnh giác không tiêu dùng Truyền miệng và độ tin cậy thông tin Truyền hình Báo chí Phát thanh Internet Truyền miệng
Thông tin truyền miệng
Thông tin
Truyền hình Báo chí Phát thanh Internet
4.5.1. Ma trận hệ sốtương quan giữa các biến
Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy truyến tính là xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn chứng tỏ rằng giữa chúng có mối quan hệ với nhau và phân tích hồi quy truyến tính có thể phù hợp. Vì vậy, ta xem xét bảng ma trận hệ số tương quan giữa các biến như bảng 4.6.
Bảng 4.6 Ma trận hệ sốtương quan giữa các biến
SN APBC AT CR IT
SN Tương quan Pearson 1 0.608** 0.757** 0.530** 0.685**
Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000
N 225 225 225 225 225
APBC Tương quan Pearson 0.608** 1 0.480** 0.360** 0.432**
Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000
N 225 225 225 225 225
AT Tương quan Pearson 0.757** 0.480** 1 0.575** 0.646**
Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000
N 225 225 225 225 225
CR Tương quan Pearson 0.530** 0.360** 0.575** 1 0.677**
Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000
N 225 225 225 225 225 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
IT Tương quan Pearson 0.685** 0.432** 0.646** 0.677** 1 Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000
N 225 225 225 225 225
**. Tương quan có ý nghĩa ở mức 0.01.
Bảng 4.6 cho thấy ý định hạn chế tiêu dùng trái cây Trung Quốc (biến phụ thuộc) có mối quan hệ tuyến tính với 4 biến độc lập bao gồm chuẩn chủ quan (SN), thái độ và
kiểm soát (APBC), quan tâm thông tin phi truyền miệng (AT), truyền miệng và độ tin cậy thông tin phi truyền miệng (CR).
Do đó, ta tiếp tục đưa tất cả các biến vào phương trình hồi quy tuyến tính để phân tích sựảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc.
4.5.2. Phương trình hồi quy tuyến tính
Bước tiếp theo ta tiến hành xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính. Dựa vào kết quả phân tích hệ số tương quan Pearson ở trên, ta sử dụng phương pháp đưa vào các biến cùng một lượt (phương pháp enter).
Phân tích hồi quy được thực hiện với 4 biến độc lập bao gồm (1) Chuẩn chủ quan (SN), (2) Thái độ và kiểm soát (APBC), (3) Thông tin (AT), (4) Truyền miệng và độ tin cậy thông tin (CR) và 1 biến phụ thuộc là biến Ý định hạn chế tiêu dùng trái cây Trung Quốc (IT).
Bảng 4.7 cho thấy mô hình hồi quy đưa ra tương đối phù hợp với mức ý nghĩa 1%. Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.690 có nghĩa là mô hình có thể giải thích được 69% cho tổng thể về mối liên hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến ý định hạn chế tiêu dùng trái cây Trung Quốc. Kết quả kiểm định Durbin – Watson cho trị số 1.976, gần bằng 2, chứng tỏkhông có tương quan chuỗi bậc 1 trong mô hình (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, tr.233).
Bảng 4.7 Đánh giá độ phù hợp của mô hình theo R2 và Durbin – Watson