Các biến đãđạt yêu cầusau khi kiểm trađộ tin cậyCronbach Alphađược đưa vào phân tích nhân tố. Phươngpháp rút trích được lựa chọn là principal component vớiphép xoay varimax để phân tích nhân tố.
Trong phân tích nhân tố, Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy) là một chỉ số được dùngđể xem xét sự thích hợp của các phân tích nhân tố.Trị sốcủa KMO lớn (giữa 0.5 và 1) có nghĩaphân tích nhân tố là thích hợp, nếu chỉ số KMO nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợpvới các dữ liệu (Hoàng trọng và Chu Nguyễn MộngNgọc, 2008).
Trong phân tích nhân tố phươngpháp rút trích các thành phần chính (Principal Components Analysis) và phép xoay nhân tố Varimax Procedure (xoay nguyên các góc nhân tố để tối thiểuhóa lượng biến có hệ sốlớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố) được sử dụng. Sau khi xoay các nhân tố, hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn (Hair & ctg, 1998).
Phươngsai trích phải đạt từ 50% trở lên (Hair & ctg, 1998) và điểm dừng khi trích nhân tố có Eigenvalue là 1, chỉ những nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc (Hoàng trọng và Chu Nguyễn
Biến quan sát Trung bình thangđo nếuloại biến Phươngsai thangđonếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s alpha nếu loạibiến
Giá trị thươnghiệu (BE): Alpha = 0.9526
BE1 6.7225 3.5380 .8947 .9345
BE2 6.6507 3.4303 .9153 .9187
Mộng Ngọc,2008).
4.2.2.1 Phân tích các nhân tố khám phá EFA thangđo các thành phần
giá trị thươnghiệu
Kết quảphân tích nhân tốlầnthứnhất:
Kết quả kiểm định Bartlett’strong bảng kiểm định KMO và Bartlett’s(phụ lục 5 a) vớisig= 0.000 cho thấy điều kiện cần để phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0.954>0.5 cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tốlà thích hợp.
Tại giá trị Eigenvalues = 1.007 với phương pháp rút trích principal component và phép xoay varimax có bốn nhân tố được trích với phương sai trích được là 73.496 % (>50%),đạt yêu cầu.
Sau khi xoay các nhân tố,hệsố tải nhân tố của2 biến BI2 = 0.475 và BL2 = 0.484 nhỏ hơn 0.5, không đạt yêu cầu. 24 biến còn lại của bốn thành phần giá trị thương hiệu trong bảng ma trận xoay các nhân tố (phụlục 5a) có hệ số tải nhân tố >0.5 đạt yêu cầu. Vì vậy, phân tích nhân tố sẽ được tiến hành lần thứ hai với việc loại ra biến BI2 và BL2.
Kết quảphân tích nhân tốlầnthứhai:
Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's vớisig =0.000 (phụ lục 5b) cho thấy điều kiện cần đểáp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tươngquan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0.951 >0.5 cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tốlà thích hợp đạtyêu cầu.
Tại các mức giá trị Eigenvalues = 1.001 với phương pháp rút trích Principal components và phép xoay varimax, phân tích nhân tố đã rút trích được 4 nhân tố (phụ lục 5b) từ 24 biến quan sát với phương sai trích là % 75.014 (> 50%) đạt yêu cầu.Hệ số tải nhân tố 24 biến của bốn thành phần giá trị thương hiệu > 0.5,đạtyêu cầu. Cronbach alpha của thang đo ấn tượng thương hiệu sau khi loại biến BI2 = 0.8790 (bảng 4.2) và hệsốCronbach alpha của thang đo lòng đammê thương hiệu sau khi loại biến BL2 = 0.9503 (phụlục 4)
từ hai thành phần thích thúthươnghiệu (biến BD1, BD2, BD3, BD4, BD5) và lòng trung thànhthươnghiệu(biến BL1, BL4).Như vậy, trong nghiên cứu này hai thành phần trên của khái niệm lòng đam mê thương hiệu xem như là một trong một đo lường. Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Nguyển Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang năm 2002
Bảng4.4: Kết quả phân tích nhân tố EFA
Biến quan sát Yếu tố 1 2 3 4 BA1 .844 .091 .146 .101 BA2 .887 .144 .135 .133 BA3 .876 .173 .205 .157 BA4 .772 .304 .131 .279 BA5 .830 .246 .165 .175 BA6 .832 .220 .113 .222 BI1 .409 .334 .282 .563 BI3 .423 .352 .223 .600 BI4 .078 .203 .255 .733 BI5 .285 .186 .205 .785 BI6 .415 .389 .260 .568 PQ1 .247 .317 .699 .197 PQ3 .236 .412 .661 .168 PQ4 .123 .357 .714 .175 PQ5 .112 .294 .731 .127 PQ6 .099 .241 .765 .293 PQ7 .218 .327 .720 .215 BD1 .247 .691 .388 .323 BD2 .269 .762 .323 .263
Dựa vào kết quả bảng 4.4, lệnh Transform/ Compute Variable được sử dụng để nhóm các biến con đạt yêu cầu với hệ số tải nhân tố >0.5 thành bốn nhân tố, các nhân tốnàyđược đặttên cụ thể nhưsau:
Nhân tố thứnhất: Nhận biết thương hiệu (BA)đượcnhóm từ trung bình của 6 biếnquan sát: BA1, BA2, BA3, BA4, BA5, BA6.
Nhân tốthứ hai: Lòng đam mê thương hiệu (BP)được nhóm từtrung bình của7 biến quan sát: BD1, BD2, BD3, BD4, BD5, BL1, BL4.
Nhân tố thứba: Chất lượng cảm nhận (PQ) được nhóm từtrung bình của 6 biến quan sát: PQ1, PQ3, PQ4, PQ5, PQ6, PQ7.
Nhân tố thứ tư: Ấn tượng thương hiệu (BI) được nhóm từ trung bình của 5 biến quan sát: BI1, BI3, BI4, BI5, BI6.
4.2.2.2 Phân tích các nhân tốkhám phá EFA thangđogiá trị thươnghiệu
Thangđogiá trị thương hiệu gồm 3 biến quan sát. Sau khiđạt độ tin cậykhi kiểm tra bằng Cronbach alpha. Phân tích nhân tố khám phá được sử dụng để đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng nhân tố và giá trị phân biệt của các nhân tố.
Kết quảphân tích nhân tố thangđogiá trị thươnghiệucho thấy:
Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định và Bartlett's (phụ lục 5c) với sig = 0.000 cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phảicó tươngquan với nhauđạt yêu cầu. Chỉ sốKMO (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
BD3 .243 .756 .319 .206 BD4 .214 .806 .323 .169 PD5 .086 .753 .398 .193 BL1 .307 .695 .362 .223 BL4 .269 .661 .374 .230 Eigenvalue 13.060 2.826 1.116 1.001 Phươngsai trích 54.417 11.777 4.649 4.172 Crochbach alpha 0.9503 0.9503 0.8715 0.8790
=0.772 > 0.5 cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tốlà thích hợp đạtyêu cầu. Bảng 4.5 trình bày kết quảphân tích nhân tố cho khái niệmnghiên cứu này. Tại các mức giá trị Eigenvalues = 2.741 phân tích nhân tố đã rút tríchđược 1 nhân tố (phụlục 5c) từ3 biếnquan sát với phương sai trích là 91.365% ( > 50%) đạt yêu cầu.Tấtcảcác hệsốtảinhân tố đều lớn hớn 0.5 đạt yêu cầu
Bảng4.5: Kết quả phân tích nhân tố EFA thang đogiá trị thươnghiệu
Nhưvậy,dựa vào các kết quảphân tích EFA trên cho thấycác thangđo của khái niệm thương hiệu và bốn thành phần của giá trị thương hiệu đạt giá trị hội tụ, hay các biến quan sát đại diện được cho các khái niệm cần đo. Lệnh Transform/Compute Variableđược sửdụng để nhóm ba biến BE1, BE2, BE3 thành biến giá trị thươnghiệu(BE).
4.3 Phân tích hồiquy tuyến tính bội