- Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với biến Hoạt động khuyến mãi
2.2.3.4Kiểm tra phân phối chuẩn của các biến quan sát
Kiểm định phân phối chuẩn là điều kiện đầu tiên cần thực hiện để đảm bảo mức độ thoả mãn của các biến tích nhân tố. Để thực hiện kiểm định này, nghiên cứu cũng sử dụng hai đại lượng đo lường những đặc tính của phân phối dữ liệu là hệ số đối xứng Skewness và hệ số tập trung Kurtosis. Hệ số đối xứng Skewness cho ta biết dạng phân phối của các giá trị quan sát, một phân phối Skewness được xem là phân phối chuẩn khi giá trị Skewness nằm trong đoạn từ -2 đến 2. Tương tự, đối với hệ số tập trung Kurtosis, hệ số này dùng để so sánh đường cong quan sát với dạng đường cong phân phối chuẩn, một phân phối Kurtosis được xem là phân phối chuẩn khi giá trị Kurtosis nằm trong đoạn từ -2 đến 2.
Bảng 14: Kiểm định phân phối chuẩn
Nhân tố Skewness Kurtosis
Thông tin từ quảng cáo là đầy đủ và chính xác -0.194 -0.680
Nội dung quảng cáo ấn tượng và dễ nhớ 0.308 -0.818
Phương tiện quảng cáo phong phú và dễ tiếp cận -0.77 -0.549
Tần suất quảng cáo đầy đủ, phù hợp -0.150 -0.434
Quảng cáo mang tính tin cậy cao 0.141 -0.551
NH có nhiều hình thức khuyến mãi hấp dẫn, tạo sự khác biệt -0.207 -0.299
Thông tin về khuyến mãi rõ ràng và đúng đắn -0.238 -0.345
NH khuyến mãi đầy đủ vào các dịp lễ -0.341 -0.252
Quà tặng khuyến mãi hấp dẫn và có giá trị cao -0.542 0.041
Chương trình khuyến mãi thể hiện uy tín thương hiệu của NH -0.106 -0.277
NH thể hiện sự quan tâm đến xã hội -0.329 0.054
NH có nhiều chương trình tài trợ, từ thiện rộng khắp 0.026 -0.351
Giao dịch qua điện thoại, thư từ đầy đủ và kịp thời -0.115 -0.190
Điện thoại viên giải đáp thắc mắc một cách thích đáng -0.292 0.040
Điện thoại viên lịch sự, nhiệt tình và hiểu biết. 0.228 -0.451
Nhân viên cung cấp đầy đủ catalog, hồ sơ… -0.426 -0.552 (Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra, 2012)
Nhận xét:
Nhìn vào bảng phân tích ta thấy hệ số đối xứng Skewness và hệ số tập trung Kurtosis của tất cả 17 biến quan sát đều nằm trong đoạn -2 đến 2 nên ta kết luận rằng: mẫu có phân phối chuẩn.