Bảng 2.14: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha
Tương quan biến tổng | Cronbach’s Alpha nếu loại biến | |
THÁI ĐỘ TIÊU DÙNG XANH (Cronbach’s Alpha =0.907 ) | ||
Anh(chị) rất lo ngại về các vấn đề ô nhiễm môi trường | 0.793 | 0.881 |
Con người đang tàn phá môi trường rất trầm trọng | 0.724 | 0.896 |
Đồ nội thất không thân thiện với môi trường gây hại cho sức khỏe | 0,740 | 0.892 |
Việc sử dụng đồ nội thất xanh, thân thiện với môi trường giúp bảo vệ môi trường | 0.815 | 0.876 |
Anh(chị) thấy hứng thú với vấn đề tiêu dùng nội thất xanh | 0.761 | 0.888 |
TIÊU CHUẨN CHỦ QUAN (Cronbach’s Alpha =0.899 ) | ||
Phần lớn đồ nội thất được mua phải được xem xét kĩ về chất lượng và nguồn gốc | 0.832 | 0.851 |
Sử dụng đồ nội thất xanh thể hiện được thiện chí thân thiện với môi trường | 0.794 | 0.863 |
Khi mua sắm đồ nội thất, anh(chị) bị ảnh hưởng nhiều từ người đi cùng mình | 0.721 | 0.895 |
Anh (chị) thấy khó khăn khi tìm những sản phẩm nội thất xanh để thay thế cho những sản phẩm nội thất thông thường | 0.770 | 0.872 |
TÍNH SẴN CÓ CỦA SẢN PHẨM (Cronbach’s Alpha =0.821 ) | ||
Anh(chị) thực sự không biết những sản phẩm nội thất xanh được bán ở đâu | 0.708 | 0.718 |
Những sản phẩm nội thất xanh không được bán ở những cửa hàng nội thất ở khu vực anh(chị) sống | 0.653 | 0.775 |
Không dễ dàng để nhận ra đâu là sản phẩm nội thất xanh nếu không kiểm tra kỹ càng về những sản phẩm đó | 0.665 | 0.764 |
GIÁ CẢ (Cronbach’s Alpha =0.843 ) | ||
Có thể bạn quan tâm!
-
Đánh Giá Về Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Hành Vi Tiêu Dùng Nội Thất Xanh Của Khách Hàng Tại Thành Phố Huế, Trường Hợp Công Ty Tnhh Mtv Nội Thất -
Kết Quả Hoạt Động Kinh Doanh Của Công Ty Tnhh Mtv Nội Thất Wood -
Trung Bình Ý Kiến Đánh Giá Thuộc Nhóm Nhân Tố “Tiêu Chuẩn Chủ Quan” -
Một Số Giải Pháp Thúc Đẩy Quyết Định Mua Sản Phẩm Nội Thất Xanh Của Khách Hàng Tại Công Ty Tnhh Mtv Nội Thất Wood Park -
Kiến Nghị2.1. Đối Với Các Cơ Quan Chức Năng Tại Thành Phố Huế: -
Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Hành Vi Tiêu Dùng Nội Thất Xanh Của Người Tiêu Dùng Trên Địa Bàn Thành Phố Huế - Trường Hợp Nghiên Cứu Tại Công Ty Tnhh Mtv Nội Thất Woodpark - 11
Xem toàn bộ 115 trang tài liệu này.
0.653 | 0.812 | |
Anh(chị) thường so sánh các mức giá giữa những cửa hàng nội thất khác nhau trước khi mua sản phẩm nội thất xanh. | 0.702 | 0.790 |
Anh(chị) sẵn sàng mua sản phẩm nội thất xanh khi chúng có giá cao hơn mức mà anh(chị) chấp nhận được so với sản phẩm nội thất thông thường. | 0.723 | 0.781 |
Giá là yếu tố mà anh(chị) quan tâm hàng đầu khi mua sản phẩm nội thất xanh. | 0.635 | 0.819 |
SỰ TIN TƯỞNG (Cronbach’s Alpha =0.895) | ||
Anh (chị) tin tưởng vào những thông tin về sản phẩm nội thất xanh được quảng cáo trên mạng internet | 0.745 | 0.873 |
Anh (chị) tin tưởng vào những lời giới thiệu của người thân, bạn bè về những sản phẩm nội thất xanh | 0.748 | 0.873 |
Anh (chị) tin dùng những sản phẩm xanh mà minh mua được đảm bảo chất lượng tự công ty nội thất mà anh(chị) thường mua | 0.794 | 0.854 |
Những sản phẩm xanh được cung cấp, được bán cho anh (chị) phải được kiểm tra kỹ càng, chất lượng phải được đảm bảo | 0.787 | 0.857 |
HÀNH VI TIÊU DÙNG NỘI THẤT XANH (Cronbach’s Alpha =0.719 ) | ||
Nhìn chung anh(chị) là những người có xu hướng tiêu dùng nội thất xanh | 0.514 | 0.685 |
Trong tương lai anh(chị) sẽ tiếp tục sử dụng các đồ dùng thân thiện với môi trường | 0.552 | 0.614 |
Anh(chị) sẽ giới thiệu cho người thân bạn bè của mình cùng biết đến các sản phẩm nội thất xanh của công ty TNHH WoodPark | 0.592 | 0.603 |
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu SPSS)
Kết quả kiểm định độ Cronbanch’s Alpha đối với các biến đều lớn hơn 0.6; hệ số tương quan biến tổng của biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Có thể kết luận rằng các biến đo lường trong các thang đo này được sử dụng trong việc phân tích nhân tố khám phá EFA và các kiểm định khác.
2.3.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Do không có biến nào bị loại khỏi mô hình nghiên cứu ta thực hiện phân tích nhân
tố khám khám phá EFA cho 5 biến độc lập và biến phụ thuộc.
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 động lực làm việc của nhân viên được
thể 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).
- 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.
a) 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 tất cả các biến quan sát của 5 biến độc lập vào kiểm định.
Bảng 2.15: Bảng kiểm định KMO và Bartlett's Test biến độc lập
Hệ số KMO | 0.838 | |
Eigenvalues | 1.640 | |
Tổng phương sai trích | 75.281 | |
Kiểm định Bartlett | df | 190 |
Sig. | 0.000 | |
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu SPSS) Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s với KMO = 0.838 > 0.5 và < 1 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 4 nhân tố với giá trị Eigenvalues = 1.640 > 1 thỏa mãn điều kiện. Tổng phương sai trích là 75.281% > 50% (thỏa mãn điều kiện). Có nghĩa là 20 biến quan sát này đại diện cho 5 biến độc lập đúng đến 75.281%.
Bảng 2.16: Nhóm nhân tố khám phá EFA
Nhóm nhân tố | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
TD1 | 0.838 | ||||
TD4 | 0.811 |
0.806 | |||||
TD3 | 0.799 | ||||
TD5 | 0.781 | ||||
TT3 | 0.869 | ||||
TT4 | 0.868 | ||||
TT2 | 0.829 | ||||
TT1 | 0.827 | ||||
TC1 | 0.889 | ||||
TC4 | 0.872 | ||||
TC2 | 0.815 | ||||
TC3 | 0.721 | ||||
GC3 | 0.843 | ||||
GC2 | 0.803 | ||||
GC1 | 0.779 | ||||
GC4 | 0.711 | ||||
SP1 | 0.827 | ||||
SP3 | 0.817 | ||||
SP2 | 0.801 |
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu SPSS)
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 120 nên hệ số tải tương ứng là 0.5.
Ma trận xoay nhân tố được thể hiện rò 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 20 biến được nhóm vào 5 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.
b) Biến phụ thuộc
Bảng 2.17: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc
Hệ số KMO | 0.678 | |
Eigenvalues | 1.962 | |
Tổng phương sai trích | 65.416 | |
Kiểm định Bartlett | df | 3 |
Sig. | 0.000 | |
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu SPSS) Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s với KMO = 0.678 > 0.5 và < 1 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. Có nghĩa là 3 biến quan sát này đại
diện cho biến phụ thuộc đúng đến 65.412%.
Bảng 2.18: Ma trận xoay các nhân tố khám phá EFA của biến phụ thuộc
Hệ số tải nhân tố | |
1 | |
HVTD3 | 0.834 |
HVTD2 | 0.815 |
HVTD1 | 0.777 |
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu SPSS)
Qua kiểm phân tích nhân tố khám phá EFA đạt yêu cầu, tục thực hiện phân tích
tương quan hồi quy.
2.3.3.3. Tương quan Pearson
Bảng 2.19 : Ma trận tương quan Pearson
HVTD | TD | TC | SP | GC | TT | ||
HVTD | Pearson Correlation | 1 | 0.503** | 0.532** | 0.481** | 0.709** | 0.625* * |
Sig. (2-tailed) | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | ||
N | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | |
TD | Pearson Correlation | 0.503** | 1 | 0.491** | 0.340** | 0.389** | 0.224* |
Sig. (2-tailed) | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.014 | ||
N | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | |
TC | Pearson Correlation | 0.532** | 0.491** | 1 | 0.346** | 0.367** | 0.262* * |
Sig. (2-tailed) | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | ||
N | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | |
SP | Pearson Correlation | 0.481** | 0.340** | 0.346** | 1 | 0.301** | 0.330* * |
Sig. (2-tailed) | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.001 | 0.000 | ||
N | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | |
GC | Pearson Correlation | 0.709** | 0.389** | 0.367** | 0.301** | 1 | 0.313* * |
Sig. (2-tailed) | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.001 | 0.000 | ||
N | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | |
TT | Pearson Correlation | 0.625** | 0.224* | 0.262** | 0.330** | 0.313** | 1 |
Sig. (2-tailed) | 0.000 | 0.014 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | ||
N | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 |
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý số liệu SPSS)
Qua bảng trên ta thấy biến phụ thuộc là HVTD và các biến độc lập là có mối tương quan với nhau, giá trị Sig. 0.000 < 0.05 cho thấy sự tương quan này là có ý nghĩa về mặt thống kê. 5 biến này sẽ được đưa vào mô hình hồi quy để giải thích cho mô hình.
2.3.3.4. Phân tích hồi quy
Sau khi xem xét mức độ tương quan giữa các biến, mô hình lý thuyết phù hợp cho nghiên cứu gồm biến độc lập và biến phụ thuộc “Đánh giá chung về chính sách đãi ngộ đối với nhân viên”.
Mô hình hồi quy xây dựng như sau:
HVTD = β1 + β2TD + β3 TC + β4 SP + β5 GC+ β6 TT
Trong đó:
β: Là hệ số hồi quy riêng phần tương ứng với các biến độc lập HVTD: Giá trị của biến phụ thuộc “Hành vi của người tiêu dùng” TD: Giá trị biến độc lập “Thái độ người tiêu dùng”
TC: Giá trị biến độc lập “Tiêu chuẩn chủ quan”
SP: Giá trị biến độc lập “Tính sẵn có của sản phẩm”
GC: Giá trị biến độc lập “Giá cả”
TT: Giá trị biến độc lập “Sự tin tưởng”
Phương pháp hồi quy tuyến tính bội với toàn bộ các biến độc lập được đưa vào cùng lúc (Phương pháp Enter) cho thấy mô hình hồi quy thích hợp sử dụng để kiểm định mô hình lý thuyết.
Bảng 2.20. Tóm tắt mô hình hồi quy bội
Mô hình | Hệ số R | Hệ số R2 | Hệ số R2 hiệu chỉnh | Sai số chuẩn của ước lượng | Durbin-Watson |
1 | 0.871 | 0.759 | 0.749 | 0.289 | 1.954 |
Tra bảng thống kê Durbin-Watson với k’=5, n=120, mức ý nghĩa =0.05 ta có: dL=1.571 và dU=1.780