PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ,KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH TAM-ECAM

CHƯƠNG IV.
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU


Luận văn Cao học QTDN-K12 Chương IV:Phân tích dữ liệu


2
I. CÁC THỐNG KÊ CHUNG
I.1. Thống kê các đặc tính nhân khẩu học
Các đặc tính nhân khẩu học được trình bày trong Bảng IV.1 sau:
Bảng IV. 1. Thống kê đặc tính nhân khẩu học

Tần số Phần trăm
Học vấn
Trung học cơ sở (cấp 2) 1 0,90
Phổ thông trung học (cấp 3) 12 10,81
Trung học chuyên nghiệp 10 9,01
Cao đẳng 17 15,32
Đại học 71 63,96

TỔNG CỘNG 111 100,00
Nghề nghiệp
Sinh viên 4 3,60
Giáo viên 7 6,31
Nhân viên văn phòng 65 58,56
Nhân viên bán hàng 8 7,21

Nghề tự do 1 0,90
Nghệ thuật 1 0,90
Công nghệ thông tin 21 18,92
Chủ kinh doanh vừa và nhỏ 1 0,90
Thợ thủ công 2 1,80
Bác sỹ 1 0,90

TỔNG CỘNG 111 100,00
Giới tính
Nữ 53 47,75
Nam 58 52,25

TỔNG CỘNG 111 100,00
Tuổi
Từ 16 đến 25 66 59,46
Từ 26 đến 35 32 28,83
Từ 36 đến 45 13 11,71

TỔNG CỘNG 111 100,00
I.2. Thống kê kinh nghiệm sử dụng Internet
Thống kê kinh nghiệm sử dụng Internet được trình bày trong Bảng IV.2 sau:
Bảng IV. 2. Thống kê kinh nghiệm sử dụng Internet
Luận văn Cao học QTDN-K12 Chương IV:Phân tích dữ liệu


3

Tần số Phần trăm
Từ 3 - 6 tháng 1 0,90
Từ 7 - 12 tháng 5 4,50

Từ 1 năm – 2 năm 21 18,92
Hơn 2 năm 84 75,68
TỔNG CỘNG 111 100,00
I.3. Thống kê dự định mua hàng trực tuyến
Thống kê dự định mua hàng trực tuyến được trình bày trong Bảng IV.3 sau:
Bảng IV. 3. Thống kê dự định mua hàng trực tuyến

Tần số Phần trăm
Không mua 9 8,11
Nhỏ hơn 500.000 đ 12 10,81
Trên 500.000 đến 1.000.000 đ 7 6,31
Trên 1.000.000 đến 2.000.000 đ 14 12,61
Trên 2.000.000 đến 5.000.000 đ 5 4,50
Trên 5.000.000 đến 10.000.000 đ 9 8,11
Lớn hơn 20.000.000 đ 2 1,80
Chưa biết là bao nhiêu 53 47,75
TỔNG CỘNG 111 100,00
II. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH TAM-ECAM
II.1. Xác định độ tin cậy và độ giá trị
II.2.1 Độ tin cậy
Internal consistency reliability (còn gọi là độ tin cậy của các thành phần), xem
xét phạm vi các mục được sử dụng để đánh giá một kiến trúc phản ảnh số
điểm chung cho kiến trúc đó (Barki and Hartwick, 1994), trong bài này được
đo lường bằng hệ số Cronbach’s alpha (Cronbach and Meehl, 1955) kiểm định
các thang đo riêng biệt và thang đo toàn bộ. Xem kết quả trong Bảng IV.4.
Bảng IV. 4. Hệ số độ tin cậy
Luận văn Cao học QTDN-K12 Chương IV:Phân tích dữ liệu


4

Nhân tố Mean SD Cronbach Alpha
TERMI 0,5870
TERMI_1 3,0090 1,0313
TERMI_2 3,7658 0,8734
TERMI_3 3,3063 0,9704
SCREEN 0,6706
SCREEN_1 3,8559 0,7116
SCREEN_2 3,9459 0,8294
FACI 0,5726
FACI_1 3,5586 0,9787
FACI_2 3,4955 1,0346
FACI_3 3,5495 0,9414
PU

0,5788
PU_1 3,6036 0,9073
PU_2 4,1802 0,6633
PU_3 3,8108 0,9097
PU_4 3,8649 0,7069
PEU 0,6708
PEU_1 3,7117 0,7791
PEU_2 3,7568 0,8966
PEU_3 3,4775 0,8618
PEU_4 3,7117 0,7184
BI

0,8043
BI1 3,3063 0,7109
BI2 3,6036 0,8973
PRT

0,7855
PRT_1 3,5045 1,0346
PRT_2 3,7568 0,9928
PRT_3 3,3514 0,9968
PRT_4 3,6847 0,8526
PRP

0,7654
PRP_1 3,6306 0,8082
PRP_2 3,3694 0,9335
PRP_3 3,2703 0,9995
PRP_4 3,5315 0,8182
PRP_5 3,5946 0,8778
Ghi chú: Mean: giá trị trung bình, SD: độ lệch chuẩn
Luận văn Cao học QTDN-K12 Chương IV:Phân tích dữ liệu


5
Hệ số Cronbach alpha theo yêu cầu tối thiểu là 0.7 đối với nghiên cứu thực
nghiệm, trong trường hợp nghiên cứu khám phá thì có thể xem xét một phân
tích nhân tố khám phá theo phương pháp truyền thống và phân tích nhân tố
khẳng định theo phương pháp hiện đại (Bollen 1989) [14]. Theo hướng dẫn
này, phân tích nhân tố khám phá bằng phần mềm SPSS sẽ được thực hiện để
làm tiền đề cho các phân tích kế tiếp.
II.2.2 Độ giá trị
Độ giá trị phân biệt (discriminant validity) của một đo lường được xác định là
phù hợp nếu đo lường này có thể phân biệt một các thỏa đáng từ các kiến trúc
liên quan.
Độ giá trị hội tụ của một đo lường được xác định là phù hợp nếu các chỉ báo

khác nhau cho đo lường này liên quan đến kiến trúc khái niệm tương ứng.
Để đánh giá độ giá trị hội tụ và độ giá trị phân biệt (convergent validity và
discriminant validity), phân tích nhân tố khẳng định (CFA – Confirmatory
Factor Analysis) được thực hiện. CFA được thực hiện theo hai bước như sau
[18]:
Bước 1: Kiểm tra độ giá trị hội tụ (convergent validity) và độ giá trị phân biệt
(discriminant validity) cho những nhân tố cấp 1 (first-order factors) ở cấp độ
nhân tố. Bước này kiểm tra toàn bộ mô hình đo lường bao gồm các nhân tố
cấp 1 có trong nghiên cứu liên quan đến các chỉ báo (indicators) của từng nhân
tố.
Bước 2: Kiểm tra độ giá trị hội tụ (convergent validity) và độ giá trị phân biệt
(discriminant validity) cho toàn bộ kiến trúc của mô hình. Bước này dựa trên
kết quả của bước 1 đã được kiểm tra để lấy điểm số nhân tố (factor scores) làm
giá trị đầu vào. Bước này bao gồm các nhân tố cấp 1 và các nhân tố cấp 2
(second-order factors).
Luận văn Cao học QTDN-K12 Chương IV:Phân tích dữ liệu


6
Lý do thiết kế hai bước như trên dựa vào việc xem xét cỡ mẫu trong nghiên
cứu không được lớn lắm (111 mẫu) để làm thích hợp một mô hình toàn diện
có quá nhiều tham số [18].
1. Phân tích nhân tố khẳng định cấp nhân tố (bước 1)
Kết quả kiểm tra bước 1 được trình bày trong Bảng IV.5 và Bảng VI.6. Bảng
IV.6 cho thấy hệ số độ tin cậy (Cronbach’ của hai kiến trúc PRT và PRP đạt
mức yêu cầu cho nghiên cứu khám phá (>0.6). Một số chỉ báo bị loại khỏi mô
hình vì không phù hợp trong tiến trình làm thích hợp mô hình. Các chỉ số thích
hợp trong kết quả CFA bước 1 được trình bày trong Bảng IV.5.
Bảng IV. 5. Các chỉ số thích hợp CFA bước 1
Các chỉ số thích hợp (Fit Indices) Giá trị yêu cầu Kết quả thực hiện


2

7.505
Df (bậc tự do) 6

2
/df  3.0
1.25
RMSEA
 0.5
0.0478
GFI
 0.90
0.978
AGFI
 0.80
0.992
NFI
 0.90
0.928
NNFI
 0.90
0.949
RMR
 0.05
0.0431
CFI
 0.90
0.980

Các hệ số đường dẫn từ các chỉ báo tới các kiến trúc tương ứng đều có ý nghĩa
với t-value lớn hơn 1.96 (Xem Bảng IV.6). Các hệ số đường dẫn này kết hợp
với các chỉ số thích hợp mô hình trong Bảng IV.5 cho thấy mô hình cấp nhân
tố đạt độ giá trị hội tụ (convergent validity).
Độ giá trị phân biệt (discriminant validity) được đánh giá bằng cách so sánh
phương sai được chia giữa các nhân tố và phương sai trung bình được trích.
Trường hợp phương sai được chia giữa các kiến trúc nhỏ hơn phương sai trung