Các biến đã đạt yêu cầu sau khi kiểm tra độ tin cậy Cronbach Alpha đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố. Phƣơng pháp rút trích đƣợc lựa chọn là principal component với phép 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 đƣợc dùng để xem xét sự thích hợp của các phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) có nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp, nếu chỉ số KMO nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu (Hoàng trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)[5].
Trong phân tích nhân tố phƣơng pháp rút trích các thành phần chính (Principal components analysis) và phép xoay nhân tố Varimax procedure (xoay nguyên các góc nhân tố để tối thiểu hóa lƣợng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cƣờng khả năng giải thích các nhân tố) đƣợc sử dụng. Sau khi xoay các nhân tố, hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn (Hair & ctg, 1998)[23].
Phƣơng sai 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 đƣợc giữ lại trong mô hình. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc (Hoàng trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)[5].
4.2.2.1 phân tích các nhân tố khám phá EFA thang đo các thành phần giá trị thƣơng hiệu
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ nhất:
Kết quả kiểm định Bartlett’s trong bảng kiểm định KMO và Bartlett’s (phụ lục 5a) với sig= 0.000 cho thấy điều kiện cần để phân tích nhân tố là các biến phải có tƣơng quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0.954>0.5 cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp.
Tại giá trị Eigenvalues = 1.007 với phƣơng pháp rút trích principal component và phép xoay varimax có bốn nhân tố đƣợc trích với phƣơng sai trích đƣợc là 73.496 % (>50%), đạt yêu cầu.
Sau khi xoay các nhân tố, hệ số tải nhân tố của 2 biến BI_2 = 0.475 và BL_2 = 484 nhỏ hơn 0.5, không đạt yêu cầu. 24 biến còn lại của bốn thành phần giá trị thƣơng hiệu trong bảng ma trận xoay các nhân tố (phụ lục 5a) có hệ số tải nhân tố >0.5 đạt yêu cầu. Vì vậy, phân tích nhân tố sẽ đƣợc tiến hành lần thứ hai với việc loại ra biến BI_2 và BL_2.
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ hai:
Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's với sig = 0.000 (phụ lục 5b) cho thấy điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tƣơng quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0.951 >0.5 cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp đạt yêu cầu.
Tại các mức giá trị Eigenvalues = 1.001 với phƣơng pháp rút trích Principal components và phép xoay varimax, phân tích nhân tố đã rút trích đƣợc 4 nhân tố (phụ lục 5b) từ 24 biến quan sát với phƣơng sai trích là % 75.014 (> 50%) đạt yêu cầu. Hệ số tải nhân tố 24 biến của bốn thành phần giá trị thƣơng hiệu > 0.5, đạt yêu cầu. Cronbach alpha của thang đo ấn tƣợng thƣơng hiệu sau khi loại biến BI_2 = 0.8790 (bảng 4.1) và hệ số Cronbach alpha của thang đo lòng đam mê thƣơng hiệu sau khi loại biến BL_2 = 0.9503 (phụ lục 4).
Đồng thời, kết quả phân tích EFA cũng cho thấy chỉ rút trích đƣợc một yếu tố từ hai thành phần thích thú thƣơng hiệu (biến BD_1, BD_2, BD_3, BD_4, BD_5) và lòng trung thành thƣơng hiệu (biến BL_1, BL_4). Nhƣ vậy, trong nghiên cứu này hai thành phần trên của khái niệm lòng đam mê thƣơng hiệu xem nhƣ là một trong một đo lƣờng. Kết quả này phù hợp với kết quả nghiên cứu của Nguyển Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai trang năm 2002.
Bảng 4.4: Kết quả phân tích nhân tố EFA
Biến quan sát Yếu tố
1 2 3 4 BA_1 .844 .091 .146 .101 BA_2 .887 .144 .135 .133 BA_3 .876 .173 .205 .157 BA_4 .772 .304 .131 .279 BA_5 .830 .246 .165 .175 BA_6 .832 .220 .113 .222 BI_1 .409 .334 .282 .563 BI_3 .423 .352 .223 .600 BI_4 .078 .203 .255 .733 BI_5 .285 .186 .205 .785 BI_6 .415 .389 .260 .568 PQ_1 .247 .317 .699 .197 PQ_3 .236 .412 .661 .168 PQ_4 .123 .357 .714 .175 PQ_5 .112 .294 .731 .127 PQ_6 .099 .241 .765 .293 PQ_7 .218 .327 .720 .215 BD_1 .247 .691 .388 .323 BD_2 .269 .762 .323 .263
BD_3 .243 .756 .319 .206 BD_4 .214 .806 .323 .169 PD_5 .086 .753 .398 .193 BL_1 .307 .695 .362 .223 BL_4 .269 .661 .374 .230 Eigenvalue 13.060 2.826 1.116 1.001 Phƣơng sai trích 54.417 11.777 4.649 4.172 Crochbach alpha 0.9503 0,9503 0.8715 0.8790
Dựa vào kết quả bảng 4.4, lệnh Transform/ Compute Variable đƣợc sử dụng để nhóm các biến con đạt yêu cầu với hệ số tải nhân tố >0.5 thành bốn nhân tố, các nhân tố này đƣợc đặt tên cụ thể nhƣ sau:
Nhân tố thứ nhất: Nhận biết thƣơng hiệu (BA) đƣợc nhóm từ trung bình của 6 biến quan sát: BA_1, BA_2, BA_3, BA_4, BA_5, BA_6.
Nhân tố thứ hai: Lòng đam mê thƣơng hiệu (BP) đƣợc nhóm từ trung bình của 7 biến quan sát: BD_1, BD_2, BD_3, BD_4, BD_5, BL_1, BL_4.
Nhân tố thứ ba: Chất lƣợng cảm nhận (PQ) đƣợc nhóm từ trung bình của 6 biến quan sát: PQ_1, PQ_3, PQ_4, PQ_5, PQ_6, PQ_7.
Nhân tố thứ tƣ: Ấn tƣợng thƣơng hiệu (BI) đƣợc nhóm từ trung bình của 5 biến quan sát: BI_1, BI_3, BI_4, BI_5, BI_6.
4.2.2.2 phân tích các nhân tố khám phá EFA thang đo giá trị thƣơng hiệu
Thang đo g i á t r ị t h ƣ ơ n g h i ệ u gồm 3 biến quan sát. Sau khi đạt độ tin cậy khi kiểm tra bằng Cronbach alpha. Phân tích nhân tố khám phá đƣợc 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 quả phân tích nhân tố thang đo giá trị thƣơng hiệu cho thấy:
KMO 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 phải có tƣơng quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0.772 > 0.5 cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp đạt yêu cầu.
Bảng 4.4 trình bày kết quả phân tích nhân tố cho khái niệm nghiên cứu này. Tại các mức giá trị Eigenvalues = 2.741 phân tích nhân tố đã rút trích đƣợc 1 nhân tố (phụ lục 5c) từ 3 biến quan sát với phƣơng sai trích là 91.365% ( > 50%) đạt yêu cầu. Tất cả các hệ số tải nhân tố đều lớn hớn 0.5 đạt yêu cầu.
Bảng 4.5: Kết quả phân tích nhân tố EFA thang đo giá trị thƣơng hiệu
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố
Eigenvalue Phƣơng sai
trích
Crochbach alpha
Giá trị thƣơng hiệu (BE) 2.741 91.365 0.9526
BE_1 .953
BE_2 .963
BE_3 .951
Nhƣ vậy, dựa vào c á c kết quả phân tích EFA trên cho thấy các thang đo của khái niệm thƣơng hiệu và bốn thành phần của giá trị thƣơng hiệu đạt giá trị hội tụ, hay các biến quan sát đại diện đƣợc cho các khái niệm cần đo. Lệnh Transform/ Compute Variable đƣợc sử dụng để nhóm ba biến BE_1, BE_2, BE_3 thành biến giá trị thƣơng hiệu (BE).