PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 2: CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH MUA
2.2. Kết quả nghiên cứu
2.2.3. Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA)
Kết quảtính toán hệsố Cronch’s Alpha đối với các yếu tốnghiên cứu cho thấy hệsố Cronbach’s Alpha của tất cảcác yếu tốnghiên cứu đều lớn hơn 0,7. Trong đó, yếu tốCác rào cản trong việc mua BHCN kết hợp và Thương hiệu công ty có hệsố Cronbach’s Alphacao nhất lần lượt là0,803và0,853, còn 3 yếu tốnghiên cứu còn lại làĐộng cơ mua BHCN kết hợp; Ý kiến nhóm tham khảo; Dịch vụkhách hàng có hệ số Cronbach’s Alpha lần lượt là0,741;0,754và0,768.
Trong quá trìnhđánh giá độtin cậy của các thang đo thì không xuất hiện biến rác bịloại bỏ, do đó hệsố Cronbach’s Alpha đảm bảo độtin cậy cao, đảm bảo trong việc phân tích nhân tốkhám phá EFA.
Bảng 2.8 Kiểm tra độ tin cậy của thang đo biến phụ thuộc Quyết định mua bảo hiểm con người kết hợp: Cronbach’s Alpha = 0,749 Tôi sẽtìm hiểu thông tin về
BHCN trong thời gian tới 7,45 1,394 0,610 0,636
Tôi sẽgiới thiệu người thân mua
BHCN trong thời gian tới 7,51 1,155 0,603 0,637
Tôi sẽtiếp tục mua bảo hiểm tại
công ty 7,54 1,364 0,528 0,719
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu SPSS )
Qua kiểm định độ tin cậy thang đo biến phụ thuộc cho thấy, nhân tố “quyết định mua” có hệsố Cronbach’s Alpha = 0,749 lớn hơn 0,7, hệsố tương quan biến tổng của 3 biến quan sát đều lớn hơn 0.3, đồng thời hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn 0,749 nên biến phụ thuộc “Quyết định mua” được giữ lại và đảm bảo độ tin cậy đểthực hiện các bước phân tích tiếp theo.
2.2.3. Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA)
Điều kiện để chứng tỏrằng bước phân tích nhân tốkhám phá EFA là phù hợp trong nghiên cứu này là: 0.5≤ KMO ≤ 1. Và kết quả thu được như sau:
- Giá trị KMO bằng 0.704 (thỏa mãn điều kiện) chứng tỏ rằng phân tích nhân tố EFA là phù hợp.
- Mức ý nghĩa Sig. của kiểm định Bartlett’s Test bằng 0.000, 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 2.9. Kiểm định KMO và Bartlett's Test biến độc lập KMO and Bartlett’s Test
Trị số KMO (Kaiser Meyer - Olkin of Sampling
Adequacy) 0,704
Đại lượng thống kê Bartlett’s Test
Approx. Chi-Square 1003,187
Df 231
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu SPSS ) 2.2.3.2. Phân tích nhân tốkhám phá EFA biếnđộc lập
Kết quả phân tích EFA đã cho ra các nhân tố cơ bản của mô hình nghiên cứu, 5 nhân tốnày giải thích được 61,149%% của biến động. Tất cả các hệsốtải nhân tốcủa các nhân tốtrong từng Nhóm nhân tố đều lớn hơn 0.5.
- Tiếp theođể xác định số lượng nhân tố, nghiên cứu sửdụng 2 tiêu chuẩn:
+ Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser Criterion) nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo. Các nhân tố kém quan trọng bị loại bỏ, chỉgiữlại những nhân tốquan trọng bằng cách xem xét giá trị Eigenvalue. Giá trị Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, Chỉcó nhân tốnào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữlại trong mô hình phân tích. Kết quảphân tích EFA lần 1 cho ra 4 nhân tốcó giá trị Eigenvalue > 1.
+ Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria): Phân tích nhân tố
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.10. Rút trích nhân tố biến độc lập
Biến quan sát Nhóm nhân tố
1 2 3 4 5
TH5 0,855
TH4 0,829
TH2 0,796
TH3 0,745
TH1 0,733
RC5 0,840
RC4 0,773
RC1 0,751
RC2 0,703
RC3 0,649
DVKH2 0,811
DVKH1 0,785
DVKH3 0,771
DVKH4 0,650
YKNTK1 0,827
YKNTK2 0,749
YKNTK3 0,736
YKNTK4 0,671
DC4 0,765
DC3 0,724
DC2 0,721
DC1 0,718
Hệ số
Eigenvalue
3,517 3,409 2,509 2,193 1,823
Phương sai tích lũy tiến (%)
15,988 31,486 42,891 52,862 61,149
Trường Đại học Kinh tế Huế
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu SPSS) Kết quả EFA cho thấy có 5 nhân tố được rút ra, với giá trị Factor loading mỗi biến quan sát tại mỗi dòng đều lớn hơn 0.5, đảm bảo điều kiện của Factor loading là phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 vì vậy nhóm 5 các biến quan sát đều có thểsửdụng tốt cho các bước phân tích tiếp theo.
Có thể thấy thứ tựcác nhân tố trong thang đo có sự xáo trộn vị trí khi đưa vào phân tích, tuy nhiên các biến trong từng thang đo không thay đổi và vẫn giữ nguyên.
Vì vậy qua phân tích EFA ta vẫn giữ được 22 biến quan sát ban đầu. Kết quả có 5 nhân tốvới tổng phương sai trích là 61,149%; tức là khả năng sử dụng 5 nhân tố này đểgiải thích cho 22 biến quan sát là 61,149% (>50%). Chính vì vậy, đềtài tiếp tục tiến hành các bước phân tích tiếp theo.
Đặt tên cho các nhóm nhân tố
- Nhân tố 1 (Factor 1) gồm 5 biến quan sát: TH1, TH2, TH3, TH4, TH5. Tên cho nhóm nhân tố này là “Thương hiệu công ty”.
- Nhân tố 2 (Factor 2) gồm 5 biến quan sát: RC1, RC2, RC3, RC4, RC5. Tên cho nhóm nhân tố này là “Các rào cản trong việc mua bảo hiểm con người kết hợp”.
- Nhân tố 3 (Factor 3) gồm 4 biến quan sát: DVKH1, DVKH2, DVKH3, DVKH4. Tên cho nhóm nhân tố này là “Dịch vụ khách hàng”.
- Nhân tố 4 (Factor 4) gồm 4 biến quan sát: YKNTK1, YKNTK2, YKNTK3, YKNTK4. Tên cho nhóm nhân tố này là “Ý kiến nhóm tham khảo”.
- Nhân tố 5 (Factor 5) gồm 4 biến quan sát: DC1, DC2, DC3, DC4. Tên cho nhóm nhân tố này là “Các động cơ mua bảo hiểm”.
2.2.3.3. Kiểmđịnh KMO vàBartlett’sTest biến phụthuộc
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.11. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc KMO and Bartlett’s Test
Trị số KMO (Kaiser Meyer - Olkin of Sampling
Adequacy) 0,682
Đại lượng thống kê Bartlett’s Test
Approx. Chi-Square 88,407
Df 3
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quảxửlý sốliệu SPSS)
Sau khi tiến hành phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua BHCN kết hợp của khách hàng tại Công ty Bảo hiểm PJICO Huếqua 3 biến quan sát, kết quả nhận được cho thấy, chỉ số KMO = 0,682 (lớn hơn 0,5) và kiểm định Bartlett’s Test cho giá trị Sig. = 0,000 (nhỏ hơn 0,05) nên dữ liệu thu thập được thỏa mãn điều kiện đểtiến hành phân tích các nhân tố.
2.2.3.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc Bảng 2.12. Rút trích nhân tố biến phụ thuộc Quyết định mua bảo hiểm con người
kết hợp
Hệ số tải nhân tố (Factor Loading)
QDM1 0,837
QDM2 0,837
QDM3 0,779
Hệ số Eigenvalue 2,008
Phương sai tích lũy tiến (%) 66,925
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)
Kết quảphân tích nhân tốkhám phá phụthuộc rút trích ra được một nhân tốgồm 3 biến quan sát đều có hệsốtải nhân tố(Factor Loading) > 0.5, tổng phương sai trích
= 66,925% > 50% và hệsốEigenvalue = 2,008 > 1 (thỏa mãn điều kiện) nên được giữ lại.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Nhận xét:
Sau khi phân tích EFA ta thu được kết quảlà 5 nhân tốcó ý nghĩa. Đó là:
- Các động cơ mua bảo hiểm
- Các rào cản trong việc mua bảo hiểm con người kết hợp - Thương hiệu công ty
- Dịch vụkhách hàng - Ý kiến nhóm tham khảo
Kết quảsau khi phân tích nhân tốkhám phá EFA, mô hình nghiên cứu vẫn được giữ nguyên như ban đầu, không có biến quan sát nào bị loại khỏi mô hình trong quá trình kiểm định độtin cậy thang đo và phân tích nhân tốkhám phá.
2.2.4. Kiểm định độtin cậy của thang đo sau phân tích nhân tốkhám phá EFA