Phân tích nhân tố khám phá EFA - Thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua

PHẦN II. NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG 2: NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH

2.3. Kết quả nghiên cứu quyết định mua của khách hàng đối với dịch vụ thiết kế

2.3.3. Thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua

2.3.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA

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 quyết định mua của khách hàng đối với dịch vụ thiết kế website tại Eagle Media được thực 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).

Trường Đại học Kinh tế Huế

- 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.

2.3.3.2.1. Phân tích nhân tốkhám phá EFA cho các 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 25 biến quan sát ảnh hưởng đến quyết định sử dụng của khách hàng vào phân tích nhân tố EFA.

Bảng 2.17: Kết quảkiểm định KMO và Bartlett’s của các biến độc lập Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,837

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 1082,629

Df 300

Sig. 0,000

(Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS) Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s với KMO = 0,837 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 7 nhân tố với giá trị Eigenvalues = 1,082 > 1 (phụ lục 3) thỏa mãn điều kiện. Tổng phương sai trích là 61,64% > 50% (thỏa mãn điều kiện) điều này chứng tỏ 61,64% sự biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 7 nhân tố này.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Bảng 2.18: Ma trận xoay nhân tốcủa biến độc lập

Tên biến

Nhân tố

1 2 3 4 5 6 7

LISP1 0,719

LISP3 0,694

LISP6 0,692

LISP4 0,690

LISP5 0,675

LISP2 0,668

TH1 0,749

TH2 0,708

TH3 0,605

GC2 0,754

GC1 0,749

GC3 0,748

CN3 0,701

CN1 0,638

CN2 0,559

CSKH1 0,840

CSKH3 0,683

CSKH2 0,668

KM3 0,729

KM1 0,631

KM2 0,610

NVBH2 0,640

NVBH1 0,633

NVBH3 0,618

NVBH4 0,533

(Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS)

Trường Đại học Kinh tế Huế

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 135 nên hệ số tải tương ứng là 0,5.

Ma trận xoay nhân tố được thể hiện rõ ở 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 25 biến được nhóm vào 7 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.

Hai nhân tố có phần trăm giải thích biến động lớn nhất là nhân tố “Lợi ích sản phẩm” và “Thương hiệu”. Yếu tố “Lợi ích sản phẩm” có phương sai trích lớn nhất là 27,06%, gồm 6 biến quan sát và hệ số tải đều trên 0,6 chứng tỏ thang đo đạt giá trị hội tụ và phân biệt trong nhân tố này. Yếu tố “Thương hiệu” có phương sai trích lớn thứ hai là 8,67%, gồm 3 biến quan sát thể hiện cho các yếu tố liên quan đến thương hiệu và hệ số tải các biến đều trên 0,6 các biến chứng tỏ thang đo đạt giá trị hội tụ và phân biệt trong nhân tố này.

Nhân tố “Giá cả” có phương sai trích bằng 7,04% gồm 3 biến quan sát đều có hệ số tải trên 0,7 chứng tó thang đo giá cả được xây dựng dựa trên các yếu tố liên quan đến giá ảnh hường đến quyết định mua của khách hàng đối với dịch vụ thiết kế website tại Eagle Media đạt giá trị hội tụ và phân biệt trong nhân tố.

Nhân tố “Xu hướng công nghệ” có phương sai trích là 5,12% và nhân tố “Chăm sóc khách hàng” có phương sai trích là 4,92%. Hai nhân tố đều có các biến quan sát có hệ số tải trên 0,5, chứng tỏ thang đo xu hướng công nghệ và thang đo chăm sóc khách hàng được xây dựng dựa trên hội tụ và phân biệt trong nhân tố.

Hai yêu tố có phương sai trích thấp nhất là 4,50%, 4,32% lần lượt là nhân tố

“Khuyến mãi” và nhân tố “Nhân viên bán hàng”. Các biến quan sát đều có hệ số tải trên 0,5 chứng tỏ thang đo của 2 nhân tố đều đạt giá trị hội tụ.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Nhìn chung các biến quan sát đều có hệ số tải đều trên 0,5 và đạt yêu cầu, phương sai trích của nhân tố “Lợi ích sản phẩm” lơn hơn so với các nhân tố còn lại và của các nhân tố còn lại không có sự chênh lệch lớn điều này chứng tỏ yếu tố “Lợi ích sản phẩm” có ý nghĩa cao hơn các biến khác trong việc giải thích cho sự biến thiên của dữ liệu.

2.3.3.2.2. Phân tích nhân tốkhám phá EFA cho biến phụthuộc

Quyết định mua của khách hàng đối với dịch vụ thiết kế website tại Eagle Media gồm 2 biến quan sát, sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA được kết quả ở bảng:

Bảng 2.19: Kết quảkiểm định KMO và Bartlett’s của biến phụthuộc Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,500

Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 59,799

df 1

Sig. 0,000

(Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS) Với giá trị Sig. trong kiểm định Bartlett’s = 0,00 < 0,05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể, hệ số KMO = 0,5 đủ điều kiện nên việc phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu mẫu.

Bảng 2.20: Kết quảphân tích nhân tố khám phá đối với biến phụthuộc Quyết định mua Hệ số tải

QDM1 0,895

QDM2 0,895

Hệ số Eigenvalues = 1,603 Tổng phương sai trích = 80,13%

(Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS) Sau khi tiến hành phân tích EFA chỉ có một nhân tố rút trích với giá trị Eigenvalues = 1,603 > 1 và tổng phương sai trích là 80,13%, hệ số tải của 2 biến quan sát đều lớn hơn 0,5 nên tất cả các biến được giữ nguyên trong mô hình nghiên cứu.

Trường Đại học Kinh tế Huế

2.3.4. Kết quảphân tích hồi quy các yếu tố ảnh hưởngđến quyết định mua của

Trong tài liệu NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH MUA CỦA KHÁCH HÀNG ĐỐI VỚI DỊCH VỤ THIẾT KẾ WEBSITE CỦA CÔNG TY CỔ PHẦN TRUYỀN THÔNG EAGLE (Trang 97-102)