CHƯƠNG I: CƠ SỞ KHOA HỌC CỦA VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU…
CHƯƠNG 2: CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN Ý ĐỊNH MUA MỸ PHẨM
2.1. TỔNG QUAN VỀ CÔNG TY
2.2.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
hơn) và 2 biến liên quan đến tính dễ sử dụng (SD1: tôi mua mỹ phẩm trực tuyến tại Myfaha vì dễ dàng thao tác trên website; SD2: tôi mua mỹ phẩm trực tuyến tại Myfaha vì dễ dàng thao tác khi thực hiện giao dịch, thanh toán) thuộc thang đothái độcần phải được loại bỏ trước khi đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA. Bảng thống kê kết quả tổng hợp lần kiểm định cuối cùng của từng nhóm biến như sau:
Bảng 2.6. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha
STT Nhân tố Biến quan
sát ban đầu
Biến quan sát còn lại
Cronbach’s Alpha
Biến bị loại
1 Sự hữu ích (HI) 6 5 0.877 HI4
2 Tính dễ sử dụng (SD) 2 2 0.509 SD1,
SD2
3 Nhận thức rủi ro (RR) 4 4 0.772
4 Chuẩn mực chủ quan (CM) 3 3 0.703
5 Sự tương tác, quảng cáo (QC)
3 3 0.604
6 Kiểm soát hành vi (KS) 2 2 0.933
7 Niềm tin (NT) 4 4 0.730
8 Ý định mua hàng (YD) 3 3 0.754
(Nguồn: Kết quả điều tra năm 2020)
Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn (0,5 ≤ KMO ≤ 1) thì phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Thứ hai, đại lượng Eigenvalue >1
Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Chỉ có nhữngnhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc, vì sau khi chuẩn hóa mỗi biến gốc có phương sai là 1.
Thứ ba, tổng phương sai trích >= 50%
Tổng phương sai trích (Variance Explained Criteria) là phần trăm phương sai toàn bộ được giải thích bởi từng nhân tố. Nếu coi biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %. Tổng phương sai trích tối thiểu phải bằng 50% thì phân tích nhân tố được xem là phù hợp (Anderson & Gerbing, 1988)
Thứ tư, hệ số tải nhân tố >0,5
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) là chỉ tiêu cho thấy mối quan hệ chặt chẽ giữa biến quan sát và nhân tố. Theo Hair & cộng sự (1998), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA: Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu; Factor loading > 0,4 được xem là quan trọng; Factor loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Trong nghiên cứu này người nghiên cứu chọn Factor loading ≥ 0,5. Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại.
2.2.3.1. Thực hiện phân tích nhân tố (EFA) cho các biến độc lập
Bảng 2.7. Kết quảkiểm định KMO và Barlett’scủa biến độc lập KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,597
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1354,006
df 210
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra năm 2020)
Trường Đại học Kinh tế Huế
Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s được thể hiện trong bảng 2.7 cho thấy thỏa mãn điều kiện. Với hệ số 0.5 ≤ KMO = 0.597 ≤ 1 cho thấy phân tích nhân tố khám pháđược chấp nhận với tập dữliệu nghiên cứu. Và kiểm định Barlett’s có giá trị Sig. = 0.000 < 0.05 có nghĩa là các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.
Bảng 2.8. Kết quảphân tích nhân tốkhám phá EFA của biến độc lập Biến
quan sát
Nhân tố
1 2 3 4 5 6
HI2 0.901
HI6 0.897
HI5 0.893
HI1 0.882
HI3 0.693
RR2 0.828
RR1 0.796
RR4 0.731
RR3 0.707
NT4 0.818
NT3 0.756
NT2 0.691
NT1 0.648
CM2 0.852
CM3 0.740
CM1 0.724
KS1 0.941
KS2 0.940
QC2 0.796
QC1 0.759
QC3 0.639
(Nguồn: Kết quả điều tra năm 2020) Giá trị Eigenvalue của biến độc lập = 1.556≥ 1 có nghĩa là trích được 6 nhân
Trường Đại học Kinh tế Huế
Explained) = 67,098% ≥ 50% cho thấycác biến được đề cập trong yếu tố tin cậy giải thích được 67,098% biến thiên của dữ liệu. Hệ số nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0,5 nên được giữ lại.
2.2.3.2. Thực hiện phân tích EFA cho biến phụ thuộc
Bảng 2.9. Kết quảkiểm định KMO vàBarlett’s của biến phụthuộc KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
0,677 Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square 91,309
df 3
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra năm 2020) Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s được thể hiện trong bảng 2.9 cho thấy thỏa mãnđiều kiện. Với hệ số 0.5 ≤ KMO = 0.677 ≤ 1 cho thấy phân tích nhân tố khám phá được chấp nhận với tập dữ liệu nghiên cứu. Và kiểm định Barlett’s có giá trị Sig. = 0.000 < 0.05 có nghĩa là các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.
Bảng 2.10. Kết quảphân tích nhân tốkhám phá EFA của biến phụthuộc
Biến phụthuộc Nhân tố
1
YD1 0,854
YD3 0,834
YD2 0,773
(Nguồn: Kết quả điều tra năm 2020) Giá trị Eigenvalue của biến phục thuộc = 2.023 ≥ 1 có nghĩa là trích được 1 nhân tố có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất. Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) = 67,426% ≥ 50% cho thấy các biến được đề cập trong yếu tố tin cậy giải thích được67,426%≥ biến thiên của dữ liệu.Hệ số nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0,5 nên được giữ lại.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Dựa trên kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA của biến độc lập và biến phụ thuộc, cho thấy mô hình EFA phù hợp để tiếp tục nghiên cứu. Do đó tác giả khôngloại biến quan sát nào khỏi mô hình nhân tố và không tiếp tục tiến hành phân tích độ tin cậy Cronbach's Alpha để kiểm định về độ tin cậy của các biến.
Theo kết quả bảng ma trận xoay lần cuối cùng, chúng ta có các nhân tố được định nghĩa lại nhưsau:
Bảng 2.11. Các nhân tố được định nghĩa
(Nguồn: Kết quả điều tra năm 2020)