PHẦN 2 : NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
2.3.4 Phân tích nhân tố EFA
Phân tích nhân tố khám phá được sử dụng để rút gọn tập nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn để chúng 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 tố nhằm xác định mối quan hệ của 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 sử dụng trong phân tích nhân tố thang đo các thành phần độc lập.
Theo Nguyễn Khánh Duy (2007), khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm tới một số tiêu chuẩn sau:
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0,5, mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0,5 - Hệ số tải nhân tố (factor loading) ≥ 0,3
- Tổng phương sai trích (Cumulative %) ≥ 50% - Hệ số Eigenvalue có giá trị lớn hơn 1.
- Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Phân tích nhân tốbiến độc lập
Tiến hành rút trích nhân tố từ 24 biến quan sát của các nhân tố: tên thương hiệu, slogan, logo, bao bì, quảng cáo, khuyến mãi
Kiểm định Bartlett xem xét:
Giả thiết H0: độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể Giả thiết H1: độ tương quan giữa các biến khác không trong tổng thể
Bảng 2.10 Kiểm định KMO và Bartlett's đối với biến độc lập
Hệ số KMO 0,783 Kiểm định Bartlett’s Df 276 Sig 0,000 Tổng phương sai trích (%) 76,675 Eigenvalues 1,896 (Nguồn: Kết quả xử lí SPSS)
KMO = 0,783 nên phân tích nhân tố là phù hợp.
Sig. (Bartlett’s Test) = 0,000 <0.05 nên ta có thể bác bỏ H0, chứng tỏ các biến có tương quan với nhau trong tổng thể.
Kết quả cho thấy hệ số Eigenvalues (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) của 6 biến độc lập đều lớn hơn 1 (xem phụ lục SPSS mục 18) và tổng phương sai trích Rotation Sums of Square Loading(Cumulative%)=76,675% >50%. Điều này chứng tỏ 6 nhóm biến độc lập giải thích được 76,675% sự biến thiên của nhóm biến phụ thuộc.
Bảng 2.11 Ma trận xoay nhân tố biến độc lập1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 BB2 0,893 BB3 0,883 BB4 0,868 BB1 0,864 LG3 0,896 LG2 0,891 LG4 0,856 LG1 0,807 QC3 0,888 QC2 0,870 QC4 0,835 QC1 0,823 TTH3 0,885 TTH4 0,872 TTH2 0,859 TTH1 0,827 KM3 0,876 KM2 0,856 KM1 0,820 KM4 0,817 SG2 0,873 SG3 0,857 SG4 0,834 SG1 0,803 (Nguồn: Kết quả xử lí SPSS)
Tất cả các hệ số tải nhân tố Factor Loading > 0,5 nên đều có ý nghĩa và được chấp nhận sử dụng các bước phân tích tiếp theo.
Kết quả của phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ nhất (cuối cùng) cho ra 6 nhân tố với 24 biến quan sát:
Nhóm nhân tố thứ 1: Bao bì cà phê có giá trị Eigenvalue =5,462. Nhóm nhân tố này giải thích được 13,52% cho nhóm nhân tố nhận biết thương hiệu. Nhân tố này bao gồm các tiêu chí: “Bao bì tiện lợi, dễ sử dụng”, “Bao bì bảo quản tốt (có van và zipper)”, “Màu sắc bao bì cà phê phù hợp với thươnghiệu công ty”, “Bao bì cà phê ấn tượng, bắt mắt”
Nhóm nhân tố thứ 2:Logo có giá trị Eigenvalue =3,202. Nhóm nhân tố này giải thích được 12,995% cho nhóm nhân tố nhận biết thương hiệu. Nhân tố này bao gồm các tiêu chí:“Logo có sự khác biệt với các thương hiệu khác”, “Màu sắc logo hài hòa,
có tính thẩm mỹ cao”, “Nhìn vào logo có thể nhận biết được ngay thương hiệu công ty”, “Logo dễ nhớ, ấn tượng”
Nhóm nhân tố thứ 3: Quảng cáo có giá trị Eigenvalue =2,802. Nhóm nhân tố này giải thích được 12,899% cho nhóm nhân tố nhận biết thương hiệu. Nhân tố này bao gồm các tiêu chí: “Phương tiện quảng cáo phong phú, dễ tiếp cận”, “ Hình thức
quảng cáo đa dạng, hấp dẫn”, “Quảngcáo đúng thời điểm”, “Nội dung quảng cáo ấn tượng, dễ nhớ”
Nhóm nhân tố thứ 4: Tên thương hiệu có giá trị Eigenvalue =2.729. Nhóm nhân tố này giải thích được 12,892% cho nhóm nhân tố nhận biết thương hiệu. Nhân tố này bao gồm các tiêu chí: “Tên thương hiệu dễ đọc”, “Tên thương hiệu hay, có ý
nghĩa”, “Tên thương hiêu dễ nhớ”, “Tên thương hiệu ngắn gọn, súc tích”
Nhóm nhân tố thứ 5: Khuyến mãi có giá trị Eigenvalue =2,311. Nhóm nhân tố này giải thích được 12,209% cho nhóm nhân tố nhận biết thương hiệu. Nhân tố này bao gồm các tiêu chí: “Sự đa dạng của các chương trình khuyến mãi”, “Các chương
trình khuyến mãi hấp dẫn và thu hút nhiều khách hàng”, “Thường xuyên tổ chức các đợt khuyến mãi, tặng quà”, “Thời điểm và tần suất khuyến mãi hợp lý”
Nhóm nhân tố thức 6: Slogan có giá trị Eigenvalue =1,896. Nhóm nhân tố này giải thích được 12,16% cho nhóm nhân tố nhận biết thương hiệu. Nhân tố này bao gồm các tiêuchí:“Slogan thể hiện được giá trị cốt lõi của doanh nghiệp”, “Slogan thể
hiện sự khác biệt so vs đối thủ cạnh tranh”, “Slogan tạo cảm giác tin tưởng cho khách hàng”,“Slogan ngắn gọn, dễ hiểu”
Phân tích nhân tố biến phụ thuộc
Bảng 2.12 Kiểm định KMO & Bartlett’s đối với biến phụ thuộc
Hệ số KMO 0,807
Kiểm định Bartlett’s Df 6
Sig 0,000
Eigenvalues 2,948
Extraction Sums of Squared Loadings 73,71
(Nguồn: Kết quả xử lí SPSS)
Hệ số KMO=0,807 nằm trong khoảng 0,5 đến 1 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett Sig.=0 nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ các biến thành phần của nhân tố sự nhận biết có tương quanvới nhau nên có thể tiến hành phân tích EFA.
Sau khi phân tích nhân tố biến phụ thuộc cho thấy có một nhân tố được rút ra. Nhân tố mới này được đặt tên là “Nhận biết thương hiệu”. Nhân tố “Nhận biết thương hiệu” bao gồm 4 biến quan sát thành phần; tất cả các hệ số Factor Loading đều lớn hơn 0,5; giá trị Eigenvalues = 2,948 nên thỏa điều kiện. Phương sai trích = 73,71 chứng tỏ biến phụ thuộc “Nhận biết thương hiệu” giải thích được 73.71% mức độ giải thích cho toàn bộ mô hình của đề tài nghiên cứu.
Bảng 2.13 Ma trận nhân tố biến phụ thuộc
Nhân tố 1 NBTH3 0,923 NBTH2 0,901 NBTH1 0,804 NBTH4 0,799 (Nguồn: Kết quảxử lí SPSS)