2.2 .1Đặc điểm của mẫu điều tra
2.2.2Kênh thông tin giúp khách hàng biếtđến thươnghiệu Co .op Organic
2.2.3.2 Phân tích nhân tốEFA
Phân tích nhân tốkhám phá được sửdụng đểrút gọn tập nhiều biến quan sát phụthuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn đểchúng có ý nghĩa hơn nhưng
vẫn chứa đựng hầu hết thông tin của tập biến ban đầu.
(Nguồn: Nguyễn Khánh Duy, 2007)
Thông qua phân tích nhân tốnhằm xác định mối quan hệcủa nhiều biến được xác định và tìm ra nhân tố đại diện cho các biến quan sát.
Phương pháp trích “Principal Components” với phép quay “Varimax” được sửdụng trong phân tích nhân tốthang đo các thành phần độc lập.
Theo Nguyễn Khánh Duy (2007), khi phân tích nhân tốkhám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm tới một sốtiêu chuẩn sau:
HệsốKMO (Kaiser-Meyer-Olkin)≥0,5, mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett≤0,5
Hệsốtải nhân tố(factor loading)≥0,3
Tổng phương sai trích (Cumulative %)≥50% HệsốEigenvalue có giá trịlớn hơn 1.
Khác biệt hệsốtải nhân tốcủa một biến quan sát giữa các nhân tố ≥0,3 để đảm bảo giá trịphân biệt giữa các nhân tố.
a) Phân tích nhân tốbiến độc lập Kiểm định Bartlett xem xét:
Giảthiết H 0: độtương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể Giảthiết H 1: độtương quan giữa các biến khác không trong tổng thể Kết quảphân tích
Phân tích lần 1:
Bảng 10: HệsốKMO và Bartlett’s TestKMO and Barlett’s Test KMO and Barlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,715
Barlett’s Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1160,090
Df 105
•KMO = 0,715 nên phân tích nhân tốlà phù hợp
•Sig. (Bartlett’s Test) = 0,000 <0.05 chứng tỏcác biến có tương quan với nhau trong tổng thể
•Eigenvalues = 1,635>1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tốrút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất
•Tổng phương sai trích: Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %) = 70,147 %>50%. Điều này chứng tỏ70,147 % biến thiên của dữliệu được giải thích bởi 4 nhân tố. (xem phụlục)
Kết quảcủa phân tích nhân tốkhám phá EFA lần thứnhất (cuối cùng) cho ra 4 nhân tốvới 15 biến quan sát.
Như vậy, 4 nhân tốmới có thể được đặt tên như sau:
- Nhân tốthứ1 (factor 1): gồm “tên thương hiệu dễ đọc”, “tên thương hiệu dễnhớ”, “Tên thương hiệu dễhiểu”, “tên thương hiệu dễliên tưởng”. Đây là các biến quan sát liên quan đến tên thương hiệu công ty nên được đặt tên là “tên thương hiệu” và có hệsốCronbach’s Alpha = 0,872
- Nhân tốthứ2 (factor 2): gồm “Logo dễnhận biết”, “Logo có sựkhác biệt”, “Logoấn tượng”, “Logo có màu sắc riêng biệt”. Đây là các biến quan sát liên quan đến logo của công ty nên được đặt tên là “Logo” và có hệsố Cronbach’s Alpha = 0,732
- Nhân tốthứ3 (factor 3): gồm “Slogan dễhiểu”, “Slogan dễnhớ”, “Slogan ý nghĩa”, “Slogan có tính hấp dẫn”. Đây là các biến quan sát liên quan đến slogan (câu khẩu hiệu) của công ty nên được đặt tên là “Slogan” và có hệsố Cronbach’s Alpha = 0,838
- Nhân tốthứ4 (factor 4): gồm “ Tổchức nhiều hội chợtriển lãm”, “Khuyến mãi giảm giá”, “Quảng cáo đúng thời điểm”. Đây là các biến quan sát
liên quan đến việc quảng bá thương hiệu của công ty nên được đặt tên là “Quảng bá” và có hệsốCronbach’s Alpha = 0,897
Bảng 11: Ma trận xoay nhân tốcuối cùngBiến Biến quan sát Thành phần 1 2 3 4 TH1 0.890 TH3 0.885 TH4 0,825 TH2 0,792 SL2 0.879 SL3 0,850 SL1 0,765 SL4 0,711 QB2 0,920 QB3 0,880 QB1 0,858 LG4 0,784 LG2 0,770 LG3 0,696 LG1 0,692
Tất cảcác hệsốFactor Loading > 0,5 nên đều có ý nghĩa và được chấp nhận sửdụng các bước phân tích tiếp theo.
Bảng 12: HệsốKMO và Bartlett’s TestKMO and Barlett’s Test KMO and Barlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,833 Barlett’s Test of Sphericity Approx. Chi-Square 518,816 Df 10 Sig 0,000 Kết quảcho thấy
Giá trị0,5 < KMO =0,833 <1 nên có thểphân tích được nhân tố
Thống kê chi bình phương của kiểm định Bartlett đạt giá trị518,816 với giá trịSig. = 0,000 <0,005
Phương sai trích đạt 71,802 % (xem phụlục 03)
Bảng 13: Ma trận nhân tốbiến phụthuộc
Component 1 DG2 0,931 DG4 0,919 DG5 0,819 DG1 0,785 DG3 0,769
Sau khi phân tích nhân tốbiến phụthuộc cho thấy có một nhân tố được rút ra. Nhân tốmới này được đặt tên là “mức độnhận biết thương hiệu”. Kết quảcho thấy các biến trong thang đo này giải thích tốt cho đại lượng đo lường.