Thông qua kết quả phân tích độ tin cậy Cronbachˆs Alpha các biến độc lap cho thay các biến đều đạt yêu cầu và tiên đến bước phân tích nhân tổ khám phá EFA.
Bảng 4.3 KMO và Bartletts kiểm tra các biến độc lập
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 894 Bartlett's Test of Approx. Chi-Square 3321.563
Sphericity df 231
Sig. .000
Nguồn: Phân tích và xử lý của nhóm tác giả 9/2023 Kết quả EFA các thang đo cho thấy:
Hệ số KMO =0.894 (0.5 < KMO< 1) và với thử nghiệm Bartlett`s voi Sig = 0.000%
<c_ 0.05 đã khẳng định rằng phương pháp phân tích EFA là thỏa mãn điều kiện cho phân
tích nhân tô. Z
2 A . z 2 . sà A A
Bảng 4.4 Tông phương sai trích của các biên độc lập
Total Variance Explained
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Component Total % of Wariance | Cumulative % Total % of Variance | Cumulative % Total % of Variance | Cumulative % 1 6.332 28.782 28.782 6.332 28.782 28.782 2.929 13.316 13.316 2 1.872 8.510 37.292 1.872 8.510 37.292 2.834 12.882 26.198 3 1.779 8.089 45.381 1.779 8.089 45.381 2.472 11.235 37.433 4 1.544 7.020 52.401 1.944 7.020 52.401 2.378 10.808 48.241 5 1.461 6.640 59.041 1.461 6.640 59.041 2.376 10.800 59.041 6 708 3.219 62.260
7 676 3.072 65.332 8 663 3.012 68.344 9 .845 2.933 71.277 10 602 2.735 74.012 11 .886 2.662 76.673 12 572 2.600 79.274 13 541 2.459 81.733 14 517 2.348 84.081 15 509 2.315 86.396 16 487 2.215 88.612 17 478 2173 90.784 18 447 2.032 92.817
19 442 2.008 94.824
20 418 1.904 96.725 21 380 1.729 98.454 22 340 1.546 100.000
Extractian Method: Principal Component Analysis
Nguồn: Phân tích và xử lý của nhóm tác giả 9/2023
Các biến quan sát được trích thành 5 nhân tổ (Bảng 4.4) tai Eigenvalue = 1.461 >1
và tông phương sai được trích xuất là 59.041% > 50%, cho thấy 5 yêu tô được phát hiện giải thích 59.041%© phương sai củac tập dữ liệu. Do đó, 5 yếu tố này có thê được sử dụng trong phân tích dữ liệu ở bước©c tiếp theo.
Bảng 4.5 Ma trận xoay của các biến độc lập Rotated Component Matrix*
Component
1 2 3 4 5
Gca4 .764
GCc3 737
GC1 723
GCs .=a3
Gc2 .688
BBS .750
BB3 .7og
BB1 .7o04
BB4 .696
BB2 .681
Qac1 .763
c2 .760
aca 727
Qac3 724
CL3 “344
CL4 .“36
CL1 729
CL5 .688
TH3 737
TH4 728
THS5 714
TH1 706
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 6 iterations.
Nguồn: Phân tích và xử lý của nhóm tác giả 9/2023 Do đó, khi xoat các yếu tố, kết quả của Factor Pivot Table cho thấy có 5 yêu tô được rút ra các yêu tô được sắp xếp trật tự với nhau:
43
- _ Yếu tô l bao gồm GC1, GC2, GC3, GC4, GC5 đo lường các yếu tổ của “Giá cả”, vi
vậy nó vẫn được đặt tên là “Giá cả”.
- _ Yếu tô 2 bao gồm BBI, BB2, BB3, BB4, BB5 đo lường các yếu tổ của “Bao bì”, vì
vậy nó vẫn được đặt tên là “Bao bì”.
- _ Yếu tô 3 bao gồm QCI, QC2, QC3, QC4 đo lường các yếu tố của “Quảng cáo”, vì
vậy nó vẫn được đặt tên là “Quảng cáo”.
- _ Yếu tô 4 bao gồm CLI, CL3, CL4, CL5 đo lường các yêu tố của “Chất lượng sản phâm”, vì vậy nó vẫn được đặt tên là “Chất lượng sản phẩm”.
- _ Yếu tô 5 bao gồm THI, TH3, TH4, TH5 đo lường các yếu tô của “Tên thương hiệu”,
vì vậy nó vẫn được đặt tên là “Tên thương hiệu”.
Từ những kết quả trên, không cần điều chỉnh môc_ hình lý thuyết ban dau, và sẽ thực hiện các bướcc để kiểmc tra cácc giác thuyếtc của mô hình.
4.3.2. Phân tích nhân tố khám pha (EFA) véi biến phụ thuộc
Thông qua kết quả kiểm tra độ tin cậy của thang đo trên đối với các biên phụ thuộc YDI; YD2; YD3; YD4 nhóm đã thực hiện phân tích nhân tố đề khám phá kết quả đầu ra
được hiển thị trong các bang sau:
Bang 4.6 KMO va Bartlett kiểm tra các biến phụ thuộc
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 708 Bartlett's Test of Approx. Chi-Square 418.849
Sphericity df 3
Sig 000
Nguồn: Phân tích và xử lý của nhóm tác giả 9/2023 Hệ số KMO = 0,708 (0.5< KMO < 1) vàc với thử nghiệmc của Bartlett’sc véi Sig =c 0,000% < 0,05 co thể xác nhận rằng việc sử dụng mô hình phân tích nhân tố thăm dò EFA phù hợp với tập đữ liệu này và các biến quan sát được có liên quan chặt chế với nhau.
44
Bang 4.1 Téng phương sai trích các biến phụ thuộc
Total Variance Explained
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Component Total % of Variance | Cumulative % Total % of Variance | Cumulative %
1 2.126 70.861 70.861 2.126 70.861 70.861
2 462 15.399 86.260
3 412 13.740 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Nguồn: Phân tích và xử lý của nhóm tác giả 9/2023 Biến phụ thuộc được xếp thành yếu tổ Ý định mua hàng Trung Quốc có
70.861% > 50%, cho thấy hệ số khám phá giải thích 70.86 1% phương sai của tập đữ liệu. Doc đó, Eigenvalues = 2.126 >1 Tổng phương sai được trích xuất là
yếu tổ này có thể được sử dụng trong phân tích đữ liệu trong bước tiếp theo.
Bảng 4.2 Kết quả của ma trận quay biến phụ thuộc Component Matrix*
Component 1
YD1 853
YD3 .840
YD2 832
Extraction Method:
Principal Component Analysis.
a.1 components extracted.
Nguồn: Phân tích và xử lý của nhóm tác giả 9/2023 Như vậy, khi xoay vòng các yếu tố, kết quả của Factor Pivot Table cho thấy các yêu tổ bao gồm YDI, YD3, YD2 đo lường các yếu tổ ý định mua hàng Trung Quốc nên vẫn được gọi là “Ý định mua hàng Trung Quốc”
45