Trang chủ / Tài liệu miễn phí / Luận Án Tiến Sĩ Kinh Tế

Bảng Kết Quả Thủ Tục Efa Với Các Nhân Tố Độc Lập


Biến quan sát

Gía trị nhỏ nhất

Gía trị lớn nhất

Gía trị trung bình

Độ lệch chuẩn

KSHV3

1

5

2,82

0,033

KSHV4

1

5

2,86

0,034

CLDV1

1

5

3,81

0,040

CLDV2

1

5

3,71

0,044

CLDV3

1

5

3,74

0,039

YDSD1

1

5

2,74

0,041

YDSD2

1

5

2,86

0,045

YDSD3

1

5

2,74

0,045

YDSD4

1

5

3,10

0,045

QDSD1

2

5

3,99

0,032

QDSD2

2

5

3,84

0,034

QDSD3

2

5

3,94

0,033

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 235 trang tài liệu này.

Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định và quyết định sử dụng thẻ ngân hàng - Nghiên cứu thực tiễn tại Việt Nam - 14

Ghi chú: Tổng số biến quan sát là 410.

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả, 2017.

Như vậy, kết quả thu thập và tính toán có thể nói mức độ đánh giá của từng biến quan sát là chấp nhận được, các biến quan sát liên quan đến tính hữu ích, pháp luật và áp lực xã hội đều đánh giá cao. Còn những biến quan sát liên quan đến tính dễ sử dụng đánh giá thấp. Mức độ biến thiên qua độ lệch chuẩn không lớn, mang tín ổn định. Trong đó, những biến quan sát liên quan đến quyết định sử dụng là ổn định nhất.

3.2. Hệ số Cronbach’s alpha

Tác giả sẽ lần lượt tính toán và xem xét hệ số Cronbach‟s alpha của thang đo các thành phần trong từng nhân tố và của từng nhân tố trong mô hình đã đề xuất. Sau khi phân tích, có kết quả được trình bày trong Bảng 3.4.

Bảng 3.4. Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s alpha



Biến quan sát

Trung bình

thang đo nếu loại biến

Phương sai

thang đo nếu loại biến

Tương quan biến - tổng

Alpha nếu loại biến này

Cảm nhận hữu íchCronbach‟s alpha = 0,752 (lần 1)

HUIC1

11,02

5,990

0,593

0,402

HUIC2

11,18

6,952

0,441

0,199



Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu

loại biến

Phương sai thang đo nếu

loại biến

Tương quan biến - tổng

Alpha nếu loại biến này

HUIC3

11,09

6,014

0,617

0,420

HUIC4

11,18

5,861

0,548

0,301

Cảm nhận hữu íchCronbach‟s alpha = 0,748 (lần 2)

HUIC1

7,38

3,449

0,605

0,631

HUIC3

7,45

3,495

0,623

0,613

HUIC4

7,54

3,491

0,507

0,750

Cảm nhận dễ sử dụngCronbach‟s alpha = 0,937

DESD1

9,72

13,474

0,856

0,918

DESD2

9,72

13,467

0,841

0,920

DESD3

9,64

13,066

0,848

0,919

DESD4

9,72

13,517

0,827

0,923

DESD5

9,74

13,701

0,783

0,931

Chính sách marketingCronbach‟s alpha = 0,886

MARK1

11,38

11,488

0,710

0,865

MARK2

10,79

11,666

0,710

0,865

MARK3

11,51

11,581

0,685

0,870

MARK4

11,26

10,943

0,758

0,853

MARK5

11,24

10,990

0,758

0,853

Yếu tố pháp luậtCronbach‟s alpha = 0,912

PALU1

11,72

5,132

0,777

0,894

PALU2

11,77

4,872

0,842

0,870

PALU3

11,72

5,018

0,805

0,884

PALU4

11,63

5,384

0,776

0,894

Khoa học và công nghệCronbach‟s alpha = 0,862

KHCN1

9,51

7,018

0,703

0,827

KHCN2

9,53

7,096

0,732

0,816

KHCN3

9,50

7,224

0,710

0,824

KHCN4

9,40

7,024

0,695

0,831

Cảm nhận rủi roCronbach‟s alpha = 0,913

RURO1

9,86

9,742

0,709

0,908



Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu

loại biến

Phương sai thang đo nếu

loại biến

Tương quan biến - tổng

Alpha nếu loại biến này

RURO2

9,86

9,140

0,826

0,884

RURO3

9,92

9,351

0,812

0,887

RURO4

10,11

9,764

0,832

0,885

RURO5

9,76

9,555

0,727

0,905

Ảnh hưởng xã hộiCronbach‟s alpha = 0,899

XAHO1

7,73

1,966

0,772

0,881

XAHO2

7,88

1,814

0,809

0,850

XAHO3

7,77

1,875

0,823

0,838

Nhận thức kiểm soát hành viCronbach‟s alpha = 0,819

KSHV1

8,51

2,823

0,620

0,783

KSHV2

8,45

2,815

0,671

0,759

KSHV3

8,47

2,841

0,639

0,774

KSHV4

8,43

2,798

0,636

0,776

Chất lượng dịch vụCronbach‟s alpha = 0,870

CLDV1

7,45

2,346

0,772

0,797

CLDV2

7,55

2,223

0,733

0,837

CLDV3

7,53

2,445

0,752

0,816

Ý định sử dụngCronbach‟s alpha = 0,866

YDSD1

8,70

5,750

0,649

0,855

YDSD2

8,58

5,021

0,794

0,796

YDSD3

8,71

5,175

0,735

0,821

YDSD4

8,34

5,302

0,690

0,840

Quyết định sử dụngCronbach‟s alpha = 0,851

QDSD1

7,78

1,616

0,659

0,848

QDSD2

7,93

1,397

0,752

0,762

QDSD3

7,83

1,438

0,755

0,759

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả, 2017.


Kết quả xử lý cho thấy hệ số Cronbach alpha của các thang đo là khá tốt, đạt từ 0,609 đến 0,917. Tuy nhiên, riêng đối với thang đo nhân tố nhận thức hữu ích, biến quan sát HUIC2 có hệ số tương quan biến tổng là chưa đạt (0,441). Hơn nữa việc thực hiện loại bỏ biến quan sát này không làm thay đổi nội dung của thang đo lường nhận thức hữu ích. Vì vậy, biến quan sát HUIC2 được loại bỏ.

Sau khi loại khoảng mục HUIC2, kết quả phân tích hệ số Cronbach‟s Alpha, tất cả các hệ số cronbach‟s alpha là khá tốt, đều đạt yêu cầu (Cronbach alpha đạt giá trị từ 0,748 đến 0,937) và hệ số tương quan biến tổng đều đạt yêu cầu (Hệ số tương quan biến tổng có giá trị từ 0,507 đến 0,856). Do đó tất cả các biến quan sát(ngoại trừ HUIC2) đều được giữ lại để tiến hành phân tích nhân tố EFA.

3.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA

Để tiến hành phân tích nhân tố khám phá thì dữ liệu thu được phải đáp ứng được các điều kiện qua kiểm định KMO và kiểm định Bartlett‟s. Bartlett‟s Test dùng để kiểm định giả thuyết H0 là các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể, tức ma trận tương quan tổng thể là một ma trận đơn vị, hệ số KMO dùng để kiểm tra xem kích thước mẫu ta có được có phù hợp với phântích nhân tố hay không. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc [50] thì giá trị Sig. của Bartlett‟s Test nhỏ hơn 0,05 cho phép bác bỏ giả thuyết H0 và giá trị 0,5 < KMO < 1 có nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp.

Phương pháp được chọn ở đây là phương pháp xoay nhân tố Promax, sau khi xoay ta cũng sẽ loại bỏ các quan sát có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5 ra khỏi mô hình. Chỉ những quan sát có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 mới được sử dụng để giải thích một nhân tố nào đó. Phân tích nhân tố khám phá EFA sẽ giữ lại các biến quan sát có hệ số tải lớn hơn 0,5 và sắp xếp chúng thành những nhóm chính.

Phân tích nhân tố khám phá EFA còn nhằm xác định số lượng nhân tố trong nghiên cứu này sử dụng 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, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng bằng cách xem xét giá trị Eigenvalue. Giá trị Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, chỉ có nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1,0 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.

Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria): Phân tích nhân tố là thích hợp nếu tổng phương sai trích không được nhỏ hơn 50%.


Trong đề tài nghiên cứu này, sau khi sử dụng kiểm định độ tin cậy Cronbach‟s Alpha để kiểm tra độ tin cậy, phân tích nhân tố sẽ giúp ta xem xét khả năng rút gọn số lượng 43 biến quan sát xuống còn một số ít các biến dùng để phản ánh một cách cụ thể sự tác động giữa các nhân tố.

Theo mô hình nghiên cứu đề xuất (Hình 1.12), có 9 nhân tố độc lập tác động trực tiếp lên nhân tố phụ thuộc (Ý định sử dụng), từ đó ảnh hưởng đến nhân tố phụ thuộc tiếp theo (Quyết định sử dụng). Thủ tục EFA được thực hiện qua hai bước đối với các nhân tố phụ thuộc và nhân tố độc lập [47]. Cụ thể:

Bước 1:Thực hiện thủ tục EFA đối với các nân tố độc lập trong mô hình nghiên cứu. Bao gồm 36 biến quan sát của các nhân tố: (1) Cảm nhận dễ sử dụng;

(2) Cảm nhận rủi ro; (3) Chính sách Marketing; (4) Yếu tố pháp luật; (5) Khoa học công nghệ; (6) Cảm nhận kiểm soát hành vi; (7) Ảnh hưởng xã hội; (8); Chất lượng dịch vụ, và (9) Cảm nhận hữu ích. Tất cả 36 biến quan sát này được đồng thời đưa vào phân tích nhân tố khám phá cùng lúc.

Bước 2: Thực hiện thủ tục EFA đối với các nhân tố phụ thuộc. Bao gồm 7 biến quan sát của hai nhân tố: (1) Ý định, và (2) Quyết định sử dụng.Tất cả 7 biến quan sát này được đồng thời đưa vào phân tích nhân tố khám phá cùng lúc.

Kết quả EFA bước 1 (Bảng 3.5 và 3.6)có KMO là 0,861 > 0,5. Kết quả kiểm định Barlett‟s là 9186,111 với mức ý nghĩa (p_value) sig = 0,000 < 0,05 (bác bỏ giả thuyết H0: các biến quan sát không có tương quan với nhau trong tổng thể) như vậy giả thuyết về ma trận tương quan giữa các biến là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau và thỏa điều kiện phân tích nhân tố. Điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp. Hơn nữa, thủ tục EFA lần 1 cũng chỉ ra 36 biến quan sát ban đầu được nhóm thành 9 nhóm, tại Eigenvalues = 1,275. Giá trị tổng phương sai trích = 74,72% > 50%, nên phần chung của cácthang đo khái niệm đóng góp vào khái niệm cao hơn phần riêng và sai số. Hơn nữa, các nhân tố được rút trích đều có trong số nhân tố là khá tốt, đạt từ 0,739 đến 0,909. Như vậy, bước đầu cho thấy giá trị của các thang đo nhân tố độc lập đều được chấp nhận (Chi tiết ở Phụ lục 9).


Bảng 3.5. Kiểm định KMO


KMO and Bartlett‟s Test

Trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of Sampling Adequacy)

0,861

Đại lượng thống kê Bartlett‟s (Bartlett‟s Test of Sphericity)

Approx. Chi-Square

9186,111

df

630

Sig.

0,000

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả, 2017.


Bảng 3.6. Bảng kết quả thủ tục EFA với các nhân tố độc lập


Tổng phương sai trích


Nhân tố


Giá trị Eigenvalues


Tổng bình phương trích

Tổng bình phương

xoay


Tổng

%

phương sai

% tích lũy


Tổng

%

phương sai

% tích lũy


Tổng

1

7,729

21,469

21,469

7,729

21,469

21,469

4,029

2

4,050

11,250

32,719

4,050

11,250

32,719

3,849

3

3,110

8,638

41,357

3,110

8,638

41,357

3,497

4

2,664

7,400

48,757

2,664

7,400

48,757

3,127

5

2,501

6,948

55,705

2,501

6,948

55,705

2,848

6

2,092

5,810

61,515

2,092

5,810

61,515

2,635

7

1,848

5,135

66,650

1,848

5,135

66,650

2,533

8

1,629

4,524

71,174

1,629

4,524

71,174

2,367

9

1,275

3,543

74,716

1,275

3,543

74,716

2,012

10

0,638

1,774

76,490





Extraction Method: Principal Component Analysis.

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả, 2017.


Ma trận xoay nhân tố

Biến quan sát

Nhân tố

1

2

3

4

5

6

7

8

9

DESD3

0,886









DESD2

0,886









DESD1

0,885









DESD4

0,871









DESD5

0,841









RURO2


0,879








RURO4


0,866








RURO3


0,850








RURO5


0,801








RURO1


0,768








MARK4



0,847







MARK5



0,840







MARK1



0,800







MARK2



0,793







MARK3



0,776







PALU1




0,856






PALU2




0,851






PALU3




0,808






PALU4




0,788






KHCN2





0,821





KHCN1





0,808





KHCN3





0,802





KHCN4





0,792





KSHV2






0,820




KSHV4






0,796




KSHV3






0,793




KSHV1






0,785





Ma trận xoay nhân tố

Biến quan sát

Nhân tố

1

2

3

4

5

6

7

8

9

XAHO2







0,909



XAHO3







0,899



XAHO1







0,885



CLDV1








0,867


CLDV2








0,825


CLDV3








0,812


HUIC3









0,832

HUIC1









0,830

HUIC4









0,739

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả, 2017.

Kết quả EFA lần hai (Bảng 3.7) cho bảy biến quan sát của hai nhân tố phụ thuộc là ý định sử dụng và quyết định sử dụng của người tiêu dùng. Kết quả cho thấy KMO = 0,810> 0,5; sig. = 0,000 thể hiện mức ý nghĩa khá cao. Kết quả cũng cho thấy có hai nhân tố được rút trích tại eigenvalue = 1,670 với tổng phương sai trích là 73,96%; và trọng số nhân tố đạt từ 0,792 đến 0,891 là khá cao (Chi tiết ở Phụ lục 9).

Bảng 3.7. Bảng kết quả EFA với các nhân tố ý định và quyết định sử dụng


Tổng phương sai trích


Nhân tố


Giá trị Eigenvalues


Tổng bình phương trích

Tổng bình

phương xoay


Tổng

%

phương sai

% tích lũy


Tổng

%

phương sai

% tích lũy


Tổng

1

3,507

50,094

50,094

3,507

50,094

50,094

2,840

2

1,670

23,861

73,955

1,670

23,861

73,955

2,337

3

0,510

7,281

81,236





Extraction Method: Principal Component Analysis.

Xem tất cả 235 trang.

Ngày đăng: 27/04/2022
Trang chủ Tài liệu miễn phí