CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Em sử dụng phần mềm SPSS 22.0 thực hiện việc phân tích EFA với từng thang đo trên, sử dụng phương pháp trích Principal Components với phép xoay Varimax cho các thang đo.
4.3.1. Kết quả EFA cho nhân tố chất lượng hệ thống
Sau khi sử dụng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha để loại bỏ biến CN1 và thành phần dễ sử dụng, tiến hành phân tích EFA cho nhân tố chất lượng hệ thống và có kết quả như Bảng 4.11:
Bảng 4.10 Kết quả EFA lần 1 các thành phần của nhân tố chất lượng hệ thống
Biến quan sát Nhân tố
DU1 .783
DU2 .781
DU3 .770
TK2 .703
TK1 .684
TK3 .645 .307
CN3 .740
CN4 .704
CN5 .698
CN2 .679
DSD4 .825
DSD3 .681
DSD5 .307 .542
DSD2 .487 .495
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) = 0.844 Sig. = 0.000
Eigenvalues 5.089 1.635 1.256
Phương sai rút trích (%) 24.849 43.873 57.004
Trong bảng tổng phương sai trích (Total Variance Explained), có 3 nhân tố được rút trích (có giá trị Eigenvalues >1) với tổng phương sai rút trích = 57.004% > 50% (cho thấy 3 nhân tố rút trích giải thích được 57.004% tổng sự biến thiên của dữ liệu). Do đó, kết quả phân tích nhân tố EFA là phù hợp và có ý nghĩa về mặt thống kê.
Tuy nhiên, biến DSD2 có hệ số tải nhân tố Factor loading nhỏ hơn 0.5, như vậy sẽ loại biến DSD2 không đạt yêu cầu. Thực hiện lại EFA cho đến khi các hệ số tải nhân tố Factor loading đều lớn hơn 0.5 thì đạt yêu cầu.
Bảng 4.11 Kết quả EFA lần 2 các thành phần của nhân tố chất lượng hệ thống
Biến quan sát Nhân tố
DU2 .797
DU1 .783
DU3 .777
TK2 .701
TK1 .665
TK3 .662
CN3 .747
CN4 .705
CN5 .705
CN2 .693
DSD4 .845
DSD3 .705
DSD5 .317 .521
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) = 0.855 Sig. = 0.000
Eigenvalues 4.747 1.594 1.211
Phương sai rút trích (%) 26.695 45.698 58.096
Qua phân tích EFA lần 2, thấy giá trị KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) = 0. 855 > 0.5, như vậy phân tích nhân tố EFA là thích hợp. Kiểm định Bartlett's Test có giá trị Sig. = 0.000 < 0.05 nên các biến quan sát có tương quan với nhau trong mỗi nhân tố. Tổng phương sai rút trích = 58.096% > 50% (cho thấy 3 nhân tố rút trích giải thích được 58.096% tổng sự biến thiên của dữ liệu). Do đó, kết quả phân tích nhân tố EFA có ý nghĩa về mặt thống kê.
- Thành phần 1: có 6 biến quan sát gồm DU1, DU2, DU3, TK1, TK2, TK3. được nhóm lại thành một nhóm.
- Thành phần 2: có 4 biến quan sát gồm CN2, CN3, CN4, CN5 được nhóm lại thành một nhóm.
- Thành phần 3: có 3 biến quan sát gồm DSD3, DSD4, DSD5 được nhóm lại thành một nhóm.
Sau quá trình EFA lần cuối này, một số biến của các khái niệm đã được loại bỏ đã có sự xáo trộn biến giữa các khái niệm, vì vậy tên gọi các khái niệm ban đầu có sự thay đổi để phản ánh đúng khía cạnh của thành phần hơn, cụ thể các thành phần chất lượng hệ thống bao gồm 3 thành phần:
- Thành phần đáp ứng: gồm 6 biến quan sát: DU1, DU2, DU3, TK1, TK2, TK3.
- Thành phần công nghệ: bao gồm 4 biến quan sát: CN2, CN3, CN4, CN5.
- Thành phần dễ sử dụng: bao gồm 3 biến quan sát: DSD3, DSD4, DSD5.
4.3.2. Kết quả EFA cho nhân tố chất lượng thông tin
Sau khi thực hiện phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, các thành phần trong nhân tố chất lượng thông tin được giữ nguyên. Tiếp tục tiến hành phân tích EFA với 11 biến quan sát, có kết quả như Bảng 4.12:
Bảng 4.12 Kết quả EFA cho nhân tố chất lượng thông tin
Biến quan sát Nhân tố
KT2 .831
TB2 .804
TC2 .791
KT1 .760
CX2 .755
TC1 .753
CX1 .741
TB1 .639
DD3 .949
DD2 .949
DD1 .626
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) = 0.875 Sig. = 0.000
Eigenvalues 5.870 1.527
Phương sai rút trích (%) 43.588 67.242
Giá trị KMO = 0.875 > 0.5, như vậy phân tích nhân tố EFA là thích hợp. Kiểm định Bartlett's Test có giá trị Sig. = 0.000 < 0.05 nên các biến quan sát có tương quan với nhau trong mỗi nhân tố.
Trong Bảng 4.12, có 2 nhân tố được rút trích (có giá trị Eigenvalues >1) với tổng phương sai rút trích = 67.242% > 50% (cho thấy 2 nhân tố rút trích giải thích được 67.242% tổng sự biến thiên của dữ liệu). Do đó, kết quả phân tích nhân tố EFA là phù hợp và có ý nghĩa về mặt thống kê.
Kết quả cho thấy nhân tố chất lượng thông tin được chia lại thành 2 thành phần:
- Thành phần 1: có 8 biến quan sát gồm KT1, KT2, TB1, TB2, TC1, TC2, CX1, CX2 được nhóm lại thành một nhóm.
- Thành phần 2: có 3 biến quan sát gồm DD1, DD2, DD3 được nhóm lại thành một nhóm.
Sau quá trình EFA lần cuối này, một số biến của các khái niệm đã được loại bỏ đã có sự xáo trộn biến giữa các khái niệm, vì vậy tên gọi các khái niệm ban đầu có sự thay đổi để phản ánh đúng khía cạnh của thành phần hơn, cụ thể các thành phần chất lượng thông tin bao gồm 2 thành phần:
- Thành phần tin cậy: bao gồm 8 biến quan sát: KT1, KT2, TB1, TB2, TC1, TC2, CX1, CX2.
- Thành phần đầy đủ: bao gồm 3 biến quan sát: DD1, DD2, DD3.
4.3.3. Kết quả EFA cho nhân tố nhận thức lợi ích
Các thành phần trong nhân tố chất lượng thông tin được giữ nguyên sau khi thực hiện phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha. Tiếp tục tiến hành phân tích EFA với 4
Bảng 4.13 Kết quả EFA cho nhân tố nhận thức lợi ích
Biến quan sát Nhân tố
LI2 .781
LI4 .753
LI3 .735
LI1 .635
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) = 0.733 Sig. = 0.000
Eigenvalues 2.119
Phương sai rút trích (%) 52.966
Giá trị KMO = 0.733> 0.5, như vậy phân tích nhân tố EFA là thích hợp. Kiểm định Bartlett's Test có giá trị Sig. = 0.000 < 0.05 nên các biến quan sát có tương quan với nhau trong mỗi nhân tố.
Trong Bảng 4.13, có 1 nhân tố được rút trích (có giá trị Eigenvalues >1) với tổng phương sai rút trích = 52.966% > 50% (cho thấy 1 nhân tố rút trích giải thích được 52.966% tổng sự biến thiên của dữ liệu). Do đó, kết quả phân tích nhân tố EFA là phù hợp và có ý nghĩa về mặt thống kê.
4.3.4. Kết quả EFA cho nhân tố sự hài lòng
4 biến quan sát của nhân tố sự hài lòng được giữ nguyên sau khi thực hiện tính hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha để thực hiện phân tích EFA.
Bảng 4.14 Kết quả EFA cho nhân tố sự hài lòng
Biến quan sát Nhân tố
HL1 .811
HL2 .795
HL4 .761
HL3 .723
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) = 0.769 Sig. = 0.000
Eigenvalues 2.391
Phương sai rút trích (%) 59.775
Giá trị KMO = 0.769 > 0.5, như vậy phân tích nhân tố EFA là thích hợp. Kiểm định Bartlett's Test có giá trị Sig. = 0.000 < 0.05 nên các biến quan sát có tương quan với nhau trong mỗi nhân tố.
Trong Bảng 4.14, có 1 nhân tố được rút trích (có giá trị Eigenvalues >1) với tổng phương sai rút trích = 59.775% > 50% (cho thấy 2 nhân tố rút trích giải thích được 59.775% tổng sự biến thiên của dữ liệu). Do đó, kết quả phân tích nhân tố EFA là phù hợp và có ý nghĩa về mặt thống kê.
4.3.5. Kết quả EFA cho nhân tố ý định tái sử dụng
3 biến quan sát của nhân tố ý định tái sử dụng được giữ nguyên sau khi thực hiện tính hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha để thực hiện phân tích EFA.
Bảng 4.15 Kết quả EFA cho nhân tố ý định tái sử dụng
Biến quan sát Nhân tố
YD3 .827
YD2 .826
YD1 .813
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) = 0.695 Sig. = 0.000
Eigenvalues 2.027
Phương sai rút trích (%) 67.580
Giá trị KMO = 0.695 > 0.5, như vậy phân tích nhân tố EFA là thích hợp. Kiểm định Bartlett's Test có giá trị Sig. = 0.000 < 0.05 nên các biến quan sát có tương quan với nhau trong mỗi nhân tố.
Trong Bảng 4.15, có 1 nhân tố được rút trích (có giá trị Eigenvalues >1) với tổng phương sai rút trích = 67.580% > 50% (cho thấy 2 nhân tố rút trích giải thích được 67.580% tổng sự biến thiên của dữ liệu). Do đó, kết quả phân tích nhân tố EFA là phù hợp và có ý nghĩa về mặt thống kê.