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

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


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


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