Cronbach's Alpha nếu loại
biến
Đánh giá chung Cronbach’s Alpha = 0,9 1. Tôi dễ dàng nhận biết tên
thương hiệu của doanh nghiệp
0,673 0,895
2. Tôi dễdàng nhận biết
Logo của doanh nghiệp
0,874 0,851
3. Tôi dễdàng nhận bi ết
Slogan của doanh nghiêpk
0,653 0,899
4. Tôi dễ dàng nhận biết
quảng cáo của doanh nghiệp
0,855 0,855
5. Tôi dễ dàng nhận biết
thương hiệu của doanh nghiệp
0,713 0,886
(Nguồn: xứlý sốliệu SPSS, phụlục 4)
Theo kết quảphân tích thì hệsốtin cậy Cronbach's Alpha của thang đo này là 0,9 > 0,6, hệsốtương quan biến tổng của các biến đều > 0,3. Nhân tố được sửdụng cho phân tích tiếp theo.
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: