CHƯƠNG 2: ĐÁNH GIÁ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN
2.3 Yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua của người tiêu dùng đối với dịch vụ
2.3.4 Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA)
Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, nghiên cứu cần kiểm định KMO đểxem xét việc phân tích này có phù hợp hay không. Việc kiểm định được thực hiện thông qua việc xem xét hệsốKMO (Kaiser Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) và Bartlett’s Test.
Giá trị KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA. Nội dung kiểm định: hệ số KMO phải thỏa mãnđiều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1, chứng tỏ bước phân tích nhân tốkhám phá EFA là phù hợp trong nghiên cứu này.
Kết quả thu được như sau:
- Giá trịKMO bằng 0,764 lớn hơn 0,05 cho thấy phân tích EFA là phù hợp.
- Mức ý nghĩa Sig. của kiểm định Bartlett’s Test nhỏ hơn 0,05 nên các biến quan sát được đưa vào mô hình nghiên cứu có tương quan với nhau và phù hợp với phân tích nhân tốkhám phá EFA.
Bảng 2.13: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập KMO and Bartlett’s Test
TrịsốKMO (Kaiser Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) 0,764 Đại lượng thống kê
Bartlett’s Test
Approx. Chi-Square 1921,847
df 231
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả) 2.3.4.2 Phân tích nhân tốkhám phá EFA biến độc lập
Trong nghiên cứu này, khi phân tích nhân tố khám phá EFA đề tài sử dụng phương pháp phân tích các nhân tố chính (Principal Components) với số nhân tố (Number of Factor) được xác định từ trước là 6 theo mô hình nghiên cứu đềxuất. Mục
Trường Đại học Kinh tế Huế
đích sử dụng phương pháp này là để rút gọn dữ liệu, hạn chế vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tốtrong việc phân tích mô hình hồi quy tiếp theo.
Phương pháp xoay nhân tố được chọn là Varimax procedure: xoay nguyên gốc các nhân tố đểtối thiểu hóa số lượng biến có hệsốlớn tại cùng một nhân tốnhằm tăng cường khả năng giải thích nhân tố. Những biến nào có hệsốtải nhân tố< 0,5 sẽbị loại khỏi mô hình nghiên cứu, chỉ những biến nào có hệsốtải nhân tố > 0,5 mới được đưa vào các phân tích tiếp theo.
Ở nghiên cứu này, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) phải thỏa mãn điều kiện lớn hơn hoặc bằng 0,5. Theo Hair & ctg (1998), Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor Loading > 0,3 được xem là mức tối thiểu và được khuyên dùng nếu cỡ mẫu lớn hơn 350. Factor Loading > 0,4 được xem là quan trọng, Factor Loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn, và nghiên cứu này chọn giá trịFactor Loading > 0,5 với cỡmẫu là 100.
Bảng 2.14:Rút trích nhân tốbiến độc lập
Biến quan sát Nhóm nhân tố
1 2 3 4 5 6
THAIDO4 0,925
THAIDO2 0,924
THAIDO3 0,644
THAIDO1 0,579
GIACA3 0,864
GIACA1 0,718
GIACA2 0,692
GIACA4 0,559
HUUDUNG2 0,957
HUUDUNG1 0,953
HUUDUNG3 0,890
CHATLUONG2 0,881
CHATLUONG4 0,808
CHATLUONG3 0,636
CHATLUONG1 0,555
SUDUNG1 0,828
SUDUNG3 0,822
SUDUNG2 0,818
Trường Đại học Kinh tế Huế
THAMKHAO4 0,821
THAMKHAO2 0,636
THAMKHAO3 0,635
THAMKHAO1 0,558
Hệsố
Eigenvalue 5,997 3,386 1,703 1,635 1,459 1,200
Phương sai tiến
lũy tiến (%) 13,660 23,311 38,841 50,646 60,520 69,908 (Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả) Thực hiện phân tích nhân tốlần đầu tiên, đưa 22biến quan sát trong 6 biến độc lậpảnh hưởng đến quyết định mua khách hàng vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 6 nhân tố được tạo ra.
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, số biến quan sát vẫn là 22, được rút trích lại còn 6 nhân tố. Không có biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) bé hơn 0,5 nên không loại bỏbiến, đề tài tiếp tục tiến hành các bước phân tích tiếp theo.Kết quảphân tích nhân tố được chấp nhận khi Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria) > 50% và giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 (theo Gerbing & Anderson, 1998). Dựa vào kết quả trên, tổng phương sai trích là 69,908% > 50% dođó phân tích nhân tốlà phù hợp.
2.3.4.3 Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụthuộc
Các điều kiện kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc tương tự các điều kiện kiểm định của biến độc lập. Sau khi tiến hành phân tích đánh giá chung quyết định mua của khách hàng đối với dịch vụtruyền hình Internet FPT Play Box của công ty viễn thông FPT qua 3 biến quan sát, kết quảcho chỉ sốKMO là 0,717 (lớn hơn 0,05), và kiểm định Bartlett’s Test cho giá trị Sig. = 0,00 (bé hơn 0,05) nên dữ liệu thu thập được đáp ứng được điều kiện đểtiến hành phân tích nhân tố.
Bảng 2.15:Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụthuộc KMO and Bartlett’s Test
TrịsốKMO (Kaiser Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) 0,717 Đại lượng thống kê
Bartlett’s Test
Approx. Chi-Square 130,428
df 3
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả)
Trường Đại học Kinh tế Huế
2.3.4.4 Phân tích nhân tốkhám phá EFA biến phụthuộc
Bảng 2.16: Rút trích nhân tốbiến phụthuộc
Quyết định mua Hệsốtải
QUYETDINH1 0,734
QUYETDINH2 0,758
QUYETDINH3 0,717
Phương sai tích lũy tiến (%) 73,622
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm ) Kết quảphân tích nhân tố khám phá rút trích ra được một nhân tố, nhân tố này được tạo ra từ3 biến quan sát mà đề tài đãđề xuất từ trước, nhằm mục đích rút ra kết luận về quyết định mua củakhách hàng đối với dịch vụtruyền hình Internet FPT Play Box của công ty viễn thông FPT. Nhân tố này được gọi là “Quyết định mua”.
Nhận xét:
Quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA trên đã xácđịnh được 6 nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua của khách hàng tại Thành phố Đà Nẵng đối với dịch vụ truyền hình Internet Play Box của công ty viễn thông FPT, đó là “nhận thức hữu dụng”,”nhận thức dễsửdụng” “thái độ”, “cảm nhận vềgiá cả”, “nhóm tham khảo”,
“cảm nhận vềchất lượng”.
Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA không có gì thay đổi đáng kể so với ban đầu, không có biến quan sát nào bị loại ra khỏi mô hình trong quá trình kiểm định độtin cậy thang đo và phân tích nhân tốkhám phá.