Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha

Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Điều này liên quan đến hai khía cạnh là tương quan giữa bản thân các biến và tương quan của các điểmsố của từng biến với điểm số toàn bộ các biến của mỗi người trả lời. Phương pháp này cho phép phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến không đạt chuẩn trong mô hình nghiên cứu.

Tác giả thực hiện kiểm định độ tin cậy của các 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc, trong quá trình kiểm định độ tin cậy, không có biến nào bị loại ra khỏi mô hình. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha được thể hiện ở bảng dưới đây:

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 2.14: Kết quảkiểm định Cronbach’s Alpha

Biến quan sát

Tương quan biến

tổng

Cronbach’s Alpha nếu

loại biến THÁI ĐỘ TIÊU DÙNG XANH (Cronbach’s Alpha =0.907 )

Anh(chị) rất lo ngại vềcác vấn đềô nhiễm môi trường 0.793 0.881 Con người đang tàn phá môi trường rất trầm trọng 0.724 0.896 Đồ nội thất không thân thiện với môi trường gây hại

cho sức khỏe 0,740 0.892

Việc sử dụng đồ nội thất xanh, thân thiện với môi

trường giúp bảo vệ môi trường 0.815 0.876

Anh(chị) thấy hứng thú với vấn đề tiêu dùng nội thất

xanh 0.761 0.888

TIÊU CHUẨN CHỦ QUAN(Cronbach’s Alpha =0.899 ) Phần lớn đồnội thất được mua phải được xem xét kĩ về

chất lượng và nguồn gốc 0.832 0.851

Sử dụng đồ nội thất xanh thể hiện được thiện chí thân

thiện với môi trường 0.794 0.863

Khi mua sắm đồ nội thất, anh(chị) bị ảnh hưởng nhiều

từ người đi cùng mình 0.721 0.895

Anh (chị) thấy khó khăn khi tìm những sản phẩm nội thất xanh để thay thế cho những sản phẩm nội thất thông thường

0.770 0.872

TÍNH SẴN CÓ CỦA SẢN PHẨM(Cronbach’s Alpha =0.821 ) Anh(chị) thực sự không biết những sản phẩm nội thất

xanh được bánở đâu 0.708 0.718

Những sản phẩm nội thất xanh không được bán ở

những cửa hàng nội thất ởkhu vực anh(chị) sống 0.653 0.775 Không dễ dàng để nhận ra đâu là sản phẩm nội thất

xanh nếu không kiểm tra kỹ càng về những sản phẩm đó

0.665 0.764

GIÁ CẢ(Cronbach’s Alpha =0.843 )

Trường Đại học Kinh tế Huế

Anh(chị) sẽ mua những sản phẩm nội thất xanh khi có

các chương trình khuyễn mãi. 0.653 0.812

Anh(chị) thường so sánh các mức giá giữa những cửa hàng nội thất khác nhau trước khi mua sản phẩm nội thất xanh.

0.702 0.790

Anh(chị) sẵn sàng mua sản phẩm nội thất xanh khi chúng có giá cao hơn mức mà anh(chị) chấp nhận được so với sản phẩm nội thất thông thường.

0.723 0.781

Giá là yếu tố mà anh(chị) quan tâm hàng đầu khi mua

sản phẩm nội thất xanh. 0.635 0.819

SỰ TIN TƯỞNG(Cronbach’s Alpha =0.895) Anh (chị) tin tưởng vào những thông tin về sản phẩm

nội thất xanh được quảng cáo trên mạng internet 0.745 0.873 Anh (chị) tin tưởng vào những lời giới thiệu của người

thân, bạn bè vềnhững sản phẩm nội thất xanh 0.748 0.873 Anh (chị) tin dùng những sản phẩm xanh mà minh mua

được đảm bảo chất lượng tự công ty nội thất mà anh(chị) thường mua

0.794 0.854

Những sản phẩm xanh được cung cấp, được bán cho anh (chị) phải được kiểm tra kỹcàng, chất lượng phải được đảm bảo

0.787 0.857

HÀNH VI TIÊU DÙNG NỘI THẤT XANH (Cronbach’s Alpha =0.719 ) Nhìn chung anh(chị) là những người có xu hướng tiêu

dùng nội thất xanh 0.514 0.685

Trong tương lai anh(chị) sẽ tiếp tục sử dụng các đồ

dùng thân thiện với môi trường 0.552 0.614

Anh(chị) sẽ giới thiệu cho người thân bạn bè của mình cùng biết đến các sản phẩm nội thất xanh của công ty TNHH WoodPark

0.592 0.603

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu SPSS)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Kết quả kiểm định độ Cronbanch’s Alpha đối với các biến đều lớn hơn 0.6; hệ số tươngquan biến tổng của biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Có thể kết luận rằng các biến đo lường trong các thang đo nàyđược sử dụng trong việc phân tích nhân tố khám phá EFA và các kiểm định khác.

2.3.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA

Do không có biến nào bị loại khỏi mô hình nghiên cứu ta thực hiện phân tích nhân tố khám khám phá EFA cho 5 biến độc lập và biến phụ thuộc.

Phân tích nhân tố khám phá được sử dụng để rút gọn và tóm tắt các biến nghiên cứu thành khái niệm. Về mặt lý thuyết các biến đo lường thực hiện bởi câu hỏi trong bảng phỏng vấn tương quan với nhau và do đó chúng được rút gọn để có thể dễ quản lý. Thông qua phân tích nhân tố nhằm xác định và tìm ra nhân tố đại diện cho các biến quan sát. Phân tích nhân tố khám phá dựa vào các tiêu chuẩn và tin cậy.

Để rút trích những nhân tố ảnh hưởng đến động lực làm việc của nhân viên được thể hiện bởi hệ số KMO (Kaiser Meyer-Olikin of Sampling Adequacy) và Bartlet’s Test.

- KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, tập 2, trang 31, năm 2008).

- Đại lượng Bartlett’s test of sphericity là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu Sig. kiểm định này bé hơn hoặc bằng 0.05 kiểm định có ý nghĩa thống kê, có thể sử dụng kết quả phân tích EFA (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, tập 2, trang 30, năm 2008).

- Tiêu chuẩn Kaiser nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo, để xác định cần xem xét giá trị Eigenvalue. Tiểu chuẩn phương sai trích nhằm xem xét phân tích nhân tố có thích hợp không.

Trường Đại học Kinh tế Huế

a) Biến độc lập

Trước khi tiến hành phân tích nhân tố cần kiểm tra phương pháp này có phù hợp hay không. Thực hiện phân tích nhân tố lần đầu tiên, đưa tất cả các biến quan sát của 5 biến độc lập vào kiểm định.

Bảng 2.15: Bảng kiểm định KMO và Bartlett's Test biến độc lập Kiểm định KMO và Bartlett's Test

HệsốKMO 0.838

Eigenvalues 1.640

Tổng phương sai trích 75.281

Kiểm định Bartlett df 190

Sig. 0.000

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu SPSS) Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s với KMO = 0.838 > 0.5 và < 1 nên phân tích nhân tố phù hợp. Giá trị Sig. của kiểm định Bartlett’s = 0.000 < 0.05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Như vậy, dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn phù hợp.

Giá trị Eigenvalues đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố nào có Eigenvalues lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích, nhân tố nào có Eigenvalues nhỏ hơn 1 bị loại khỏi mô hình nghiên cứu. Việc làm này giúp nâng cao độ tin cậy cũng như chính xác cho thang đo. Kết quả phân tích nhân tố khám phá rút ra được 4 nhân tố với giá trị Eigenvalues = 1.640 > 1 thỏa mãn điều kiện. Tổng phương sai trích là 75.281% > 50% (thỏa mãnđiều kiện). Có nghĩa là 20 biến quan sát này đại diện cho 5 biến độclập đúng đến 75.281%.

Bảng 2.16: Nhóm nhân tốkhám phá EFA Nhóm nhân tố

1 2 3 4 5

TD1 0.838

TD4

Trường Đại học Kinh tế Huế

0.811

TD2 0.806

TD3 0.799

TD5 0.781

TT3 0.869

TT4 0.868

TT2 0.829

TT1 0.827

TC1 0.889

TC4 0.872

TC2 0.815

TC3 0.721

GC3 0.843

GC2 0.803

GC1 0.779

GC4 0.711

SP1 0.827

SP3 0.817

SP2 0.801

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu SPSS) Giá trị tiêu chuẩn của hệ số tải Factor Loading cần phải phụ thuộc vào kích thước mẫu. Với từng kích thước mẫu khác nhau, mức trọng số nhân tố để biến quan sát có ý nghĩa thống kê là hoàn toàn khác nhau. Với điều tra nghiên cứu có kích thước mẫu là 120 nên hệ số tải tương ứng là 0.5.

Ma trận xoay nhân tố được thể hiện rõở bảng, tất cả các biến đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 và các biến đều chỉ tải một nhân tố duy nhất nên phân tích nhân tố đạt yêu cầu. Phân tích nhân tố đã cho kết quả 20 biến được nhóm vào 5 nhân tố, các biến vẫn nhóm với nhau như mô hình đề xuất ban đầu nên tên gọi từng nhóm vẫn giữ nguyên. Các nhân tố sẽ được sử dụng để tính toán thành các biến mới cho việc phân

tích hồi quy.

Trường Đại học Kinh tế Huế

b) Biến phụthuộc

Bảng 2.17: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụthuộc Kiểm định KMO và Bartlett's Test

HệsốKMO 0.678

Eigenvalues 1.962

Tổng phương sai trích 65.416

Kiểm định Bartlett

df 3

Sig. 0.000

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu SPSS) Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s với KMO = 0.678 > 0.5 và < 1 nên phân tích nhân tố phù hợp. Giá trị Sig. của kiểm định Bartlett’s = 0.000 < 0.05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Có nghĩa là 3 biến quan sát này đại diện cho biến phụ thuộc đúng đến 65.412%.

Bảng 2.18: Ma trận xoay các nhân tốkhám phá EFA của biến phụthuộc

HVTD

Hệsốtải nhân tố 1

HVTD3 0.834

HVTD2 0.815

HVTD1 0.777

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu SPSS) Qua kiểm phân tích nhân tố khám phá EFA đạt yêu cầu, tục thực hiện phân tích tương quan hồi quy.

Trường Đại học Kinh tế Huế

2.3.3.3. Tương quan Pearson

Bảng 2.19 : Ma trận tương quan Pearson

HVTD TD TC SP GC TT

HVTD

Pearson

Correlation 1 0.503^** 0.532^** 0.481^** 0.709^** 0.625^*

*

Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

N 120 120 120 120 120 120

TD

Pearson

Correlation 0.503^** 1 0.491^** 0.340^** 0.389^** 0.224^*

Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.014

N 120 120 120 120 120 120

TC

Pearson

Correlation 0.532^** 0.491^** 1 0.346^** 0.367^** 0.262^*

*

Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.004

N 120 120 120 120 120 120

SP

Pearson

Correlation 0.481^** 0.340^** 0.346^** 1 0.301^** 0.330^*

*

Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.001 0.000

N 120 120 120 120 120 120

GC

Pearson

Correlation 0.709^** 0.389^** 0.367^** 0.301^** 1 0.313^*

*

Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.001 0.000

N 120 120 120 120 120 120

TT

Pearson

Correlation 0.625^** 0.224^* 0.262^** 0.330^** 0.313^** 1 Sig. (2-tailed) 0.000 0.014 0.004 0.000 0.000

N 120 120 120 120 120 120

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu SPSS)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Qua bảng trên ta thấy biến phụ thuộc là HVTD và các biến độc lập là có mối tương quan với nhau, giá trị Sig. 0.000 < 0.05 cho thấy sự tương quan này là có ý nghĩa về mặt thống kê. 5 biến này sẽ được đưa vào mô hình hồi quy để giải thích cho mô hình.

2.3.3.4. Phân tích hồi quy

Sau khi xem xét mức độ tương quan giữa các biến, mô hình lý thuyết phù hợp cho nghiên cứu gồm biến độc lập và biến phụ thuộc “Đánh giá chung về chính sách đãi ngộ đối với nhân viên”.

Mô hình hồi quy xây dựng như sau:

HVTD =β₁ + β₂TD+ β₃TC+ β₄SP+ β₅ GC+ β₆TT Trong đó:

β: Là hệ số hồi quy riêng phần tương ứng với các biến độc lập HVTD: Giá trị của biến phụ thuộc “Hành vi của người tiêu dùng”

TD: Giá trị biến độc lập “Thái độ người tiêu dùng”

TC: Giá trị biến độc lập “Tiêu chuẩn chủ quan”

SP: Giá trị biến độc lập “Tính sẵn có của sản phẩm”

GC: Giá trị biến độc lập “Giá cả”

TT: Giá trị biến độc lập “Sự tin tưởng”

Phương pháp hồi quy tuyến tính bội với toàn bộ các biến độc lập được đưa vào cùng lúc (Phương pháp Enter) cho thấy mô hình hồi quy thích hợp sử dụng để kiểm định mô hình lý thuyết.

Bảng 2.20. Tóm tắt mô hình hồi quy bội Mô hình tóm tắt

Mô hình HệsốR HệsốR² HệsốR² hiệu chỉnh

Sai sốchuẩn

của ước lượng Durbin-Watson

1 0.871 0.759 0.749 0.289 1.954

Tra bảng thống kê Durbin-Watson với k’=5, n=120, mức ý nghĩa =0.05 ta có:

dL=1.571 và dU=1.780

Trường Đại học Kinh tế Huế

Hệ sốDurbin-Watson = 1.954 thoã mãn điều kiện, nằm trong khoảng dU đến 4-dU

=> Do đó có thể kết luận rằng, không có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mô hình:

Hình 1.4: Qui tắc kiểm định d của Durbin-Watson

Kết quả sau khi thực hiện hồi quy, ta thấy rằng kiểm định F cho giá trị p-value (Sig.) = 0.000 < 0.05, như vậy mô hình phù hợp, có ý nghĩa suy rộng ra cho tổng thể.

Hơn nữa, R2 hiệu chỉnh có giá trị bằng 0.749 = 74.9%. Như vậy các biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng tới 74.9% sự thay đổi của biến phụ thuộc. Hay nói cách khác mô hình hồi quy giải thích được 74.9% sự biến thiên của biến phụ thuộc.

Bảng 2.21. Kết quảphân tích hồi quy

Model

Hệsố chưa chuẩn hoá

Hệsố đã chuẩn

hoá t Sig.

Đa cộng tuyến

B Beta Beta

Sai lệch cho phép

VIF

1

Hằng

số -0.290 0.224 -1.292 0.199

TD 0.099 0.046 0.121 2.177 0.032 0.689 1.451

TC 0.137 0.045 0.169 3.057 0.003 0.692 1.444

SP 0.117 0.049 0.125 2.402 0.018 0.782 1.279

GC 0.387 0.046 0.445 8.441 0.000 0.760 1.317

TT 0.316 0.043 0.373 7.401 0.000 0.831 1.203

(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu SPSS)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Hồi quy không có nhân tố nào bị loại bỏ do sig. kiểm định t của từng biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05; chứng tỏ các biến độc lập này đều có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

Kết quả phân tích hồi quy theo phương pháp Enter ở bảng cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến không có ảnh hưởng đến kết quả giải thích mô hình với các hệ số phóng đại phương sai VIF của mỗi biến lớn hơn 1.000 (<10). Quy tắc là khi VIF vượt quá 10 thì đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, trang 252). Trong một số tài liệu khác đưa ra điều kiện VIF < 2 là thỏa mãn điều kiện. Nhìn vào kết quả hồi quy cho thấy giá trị VIF của các biến độc lập đều bé hơn 2 nên có thể kết luận hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập không xảy ra.

(Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS) Biểu đồ2.5: Tần sốcủa phần dư chuẩn hóa

Sử dụng công cụ biểu đồ Histogram ta quan sát được phân phối của phần dư. Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa cho thấy một đường cong phânphối chuẩn được đặt chòng lên biểu đồ tần số. Phân phối dư có với Mean = 2.51E-15 xấp xỉ bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.979 tức gần bằng 1 nên ta có thể khẳng định phần dư có phân phối chuẩn.

Trường Đại học Kinh tế Huế

(Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS) Biểu đồ2.6: Giả định phân phối chuẩn của phần dư

Xem biểu đồ Normal P-P Plot trên, các trị số quan sát và trị số mong đợi đều nằm gần đường chéo chứng tỏ phần dư chuẩn hóa có phân phối chuẩn. Kiểm định bằng Biểu đồ P- P Plot thể hiện những giá trị của các điểm phân vị của phân phối của biến theo các phân vị của phân phối chuẩn. Quan sát mức độ các điểm thực tế, tập trung sát đường thẳng kỳ vọng, cho thấy tập dữ liệu nghiên cứu là tốt, phần dư chuẩn hóa có phân phối gần sát phân phối chuẩn.

Dựa vào hệ số Beta chuẩn hóa, cóthể viết lại phương trình hồi quy như sau:

HVTD = -0.290 + 0.121TD + 0.169TC + 0.125SP+ 0.445GC+ 0.373TT Từ phương trình hồi quy tuyến tính đa biến trên ta thấy nhân tố “Giá cả” có ảnh hưởng mạnh nhất đến “Hành vi tiêu dùng nội thất xanh”của khách hàng, tiếp đó là các nhân tố “Sự tin tưởng”, “Tiêu chuẩn chủ quan”, “Tính sẵn có của sản phẩm”, “Thái độ của người tiêu dùng”. Cụ thể như sau:

Biến “Giá cả” tác động cùng chiều với biến “Hành vi tiêu dùng nội thất xanh”. Khi khách hàng nhận được nhiều ưu đãi về giá của những sản phẩm nội thất xanh thì hành vi tiêu dùng nội thất xanh của khách hàng càng cao. Từ kết quả hồi quy ta có hệ số hồi quy chuẩn hóaβ = 0.445; sig. = 0.000 < 5%, nghĩa là khi tăng giá cả lên 1 đơn vị thì hành vi tiêu dùng nội thất xanh

Trường Đại học Kinh tế Huế

sẽ tăng thêm 0.445 đơn vị.

Biến “Sự tin tưởng” tác động cùng chiều với biến “Hành vi tiêu dùng nội thất xanh”. Hành vi tiêu dùng nội thấtxanh sẽ tăng lên khi sự tin tưởng của khách hàng đối với những sản phẩm nội thất xanh tăng lên. Từ kết quả hồi quy ta có hệ số hồi quy chuẩn hóa β = 0.373; sig. = 0.000 < 5%, nghĩa là khi tăng sự tin tưởng lên 1 đơn vị thì hành vi tiêu dùng nội thấtxanh sẽ tăng thêm 0.373 đơn vị.

Biến “Tiêu chuẩn chủ quan” tác động cùng chiều với biến “Hành vi tiêu dùng nội thất xanh”. Khi khách hàng được những người xung quanh khuyên và giới thiệu sử dụng những sản phẩm nội thất xanh càng nhiều thì hành vi tiêu dùng nộithấtxanh của khách hàng càng cao. Từ kết quả hồi quy ta có hệ số hồi quy chuẩn hóaβ = 0.169; sig.

= 0.003 < 5%, nghĩa là khi tăng tiêu chuẩn chủ quan lên 1 đơn vị thì hành vi tiêu dùng nội thấtxanh sẽ tăng thêm 0.169 đơn vị.

Biến “Tính sẵn có của sản phẩm” tác động cùng chiều với biến “Hành vi tiêu dùng nội thất xanh”. Khi có sẵn nhiều sản phẩm nội thất xanh thì hành vi tiêu dùng xanh của khách hàng càng cao. Từ kết quả hồi quy ta có hệ số hồi quy chuẩn hóaβ = 0.125; sig.

= 0.018 < 5%, nghĩa là khi tăng tính sẵn có của sản phẩm lên 1 đơn vị thì hành vi tiêu dùng nội thấtxanh sẽ tăng 0.125 đơn vị.

Biến “Thái độ của người tiêu dùng” tác động cùng chiều với biến “Hành vi tiêu dùng nội thất xanh”. Khi khách hàng có thái độ tích cực về vấn đề tiêu dùng nội thất xanh thì hành vi tiêu dùng nội thất xanh của họ sẽ càng nâng cao. Từ kết quả hồi quy ta có hệ số hồi quy chuẩn hóa β = 0.121; sig. = 0.032 < 5%, nghĩa là khi tăng thái độ tiêu dùng xanh lên 1 đơn vị thì hành vi tiêu dùng nội thất xanh sẽ tăng thêm 0.121 đơn vị.

Trường Đại học Kinh tế Huế

CHƯƠNG 3: MỘT SỐGIẢI PHÁP THÚC ĐẨY QUYẾT ĐỊNH MUA SẢN

Trong tài liệu Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng nội thất xanh của người tiêu dùng trên địa bàn thành phố Huế - Trường hợp nghiên cứu tại công ty TNHH MTV nội thất Wood Park (Trang 57-70)