5. Tĩm tắt nghiên cứu
2.2.2.2 Phân tích nhân tố EFA cho biến phụ thuộc
Đầu tiên ta sẽ tiến hàng kiểm định độ phù hợp của dữ liệu.
Do hệ số KMO bằng 0.526 cho thấy mức độ phù hợp của dữ liệu nên cĩ thể kết luận rằng dữ liệu này hồn tồn cĩ thể sử dụng được.
Bảng 22: Kiểm định KMO và Bartlett cho biến phụ thuộc
Kiểm định KMO và Bartlett
Hệ số KMO 0.526 Kiểm định Barlett Chi bình phương 3.969 df 3 Mức ý nghĩa (Sig.) 0.265
(Nguồn: Số liệu điều tra và xử lý spss)
Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho 3 biến quan sát phụ thuộc được thể hiện ở bảng sau:
Bảng 23: Ma trận xoay nhân tố biến phụ thuộc
Nhân tố 1
Nếu đặc tính sản phẩm của các thương hiệu khác giống hệt FPT Telecom, tơi vẫn thích FPT Telecom
0.604
Nếu cĩ thương hiệu khác cũng tốt như FPT Telecom thì tơi vẫn tiếp tục sử dụng FPT Telecom
0.562
Nếu các thương hiệu khác cũng cĩ tất cả các đặc tính giống FPT Telecom thì việc sử dụng FPT Telecom là một quyết định đúng
0.732
(Nguồn: Số liệu điều tra và xử lý spss)
Cả 3 biến đều cĩ hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 nên đều được giữ lại để tiến hành gộp nhĩm. Như vậy 3 biến phụ thuộc được gộp thành 1 nhĩm gọi tên chung là Tổng tài sản thương hiệu (BE).
Kết luận: Sau khi chạy ma trận xoay nhân tố 2 lần và kiểm định Cronbach’s
Alpha, ta đã loại 7 biến độc lập trong tổng số 22 biến độc lập ban đầu phân tích và cĩ được bảng các nhân tố sau:
Bảng 24: Tổng hợp các nhân tố sau khi rút trích
Nhân tố Biến
1 Liên tưởng thương hiệu BAS1, BAS2, BAS3, BAS4, BAS5 2 Trung thành thương hiệu BL1, BL2, BL3, BL4
3 Chất lượng cảm nhận 1 PQ1.1, PQ1.2 4 Chất lượng cảm nhận 2 PQ2.1, PQ2.2 5 Nhận biết thương hiệu BAW1, BAW2 6 Tổng tài sản thương hiệu BE1, BE2, BE3
Phân tích nhân tố EFA giúp ta nhĩm các biến thành những nhân tố lớn cĩ quan hệ với tổng tài sản thương hiệu. Để nghiên cứu sự ảnh hưởng của các nhân tố, ta tiếp tục tiến hành hồi quy đa biến cho các nhĩm nhân tố trên.