7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.2.3. Phân tích nhân tố khẳng định (CFA)
a. Thang đo hình ảnh thương hiệu
Đầu tiên, phân tích nhân tố khám phá bậc nhất của thang đo hình ảnh thƣơng hiệu (DBI first - order CFA) đƣợc tiến hành để đánh giá độ phù hợp chung của mô hình CFA bậc nhất (the overall goodness-of-fit of the DBI first- order CFA). Kết quả kiểm định cho thấy mô hình có giá trị thống kê chi-bình phƣơng là χ2
= 109,652 (p = 0,00) với 64 bậc tự do, chi-bình phƣơng tƣơng đối theo bậc tự do (χ2
/df = 1,713 < 2). Các chỉ tiêu đo lƣờng mức độ phù hợp khác đều đạt yêu cầu GFI = 0,942 (> 0,9), AGFI = 0,918 (> 0,9), NFI = 0,935 (> 0,9), CFI = 0,972 (> 0,9) và RMSEA = 0,051 (< 0,8). Do vậy, mô hình thang đo chung thích hợp với bộ dữ liệu thực tế.
Hình 3.6. Kết quả CFA bậc nhất của DBI
Về giá trị hội tụ, các trọng số chuẩn hóa của các thang đo đều lớn hơn 0,5 (Bảng 3.15) và các trọng số chƣa chuẩn hóa đều có ý nghĩa thống kê p < 0,05, do đó các thang đo đạt đƣợc giá trị hội tụ
Các khái niệm nghiên cứu đều đạt yêu cầu về độ tin cậy tổng hợp (CR) lớn hơn mức tối thiểu 0,6 (Bagozzi & Yi, 1988) và phƣơng sai trích (AVE) lớn hơn mức đề nghị 0,5 (Hair & cộng sự, 1998) (Bảng 3.15).
Bảng 3.15. Kết quả độ tin cậy tổng hợp và phương sai trích trung bình của các thang đo thành phần hình ảnh điểm đến
Estimate CR AVE CI12 <--- CI 0,754 0,911 0,507 CI11 <--- CI 0,782 CI10 <--- CI 0,659 CI9 <--- CI 0,652 CI7 <--- CI 0,683 CI6 <--- CI 0,769 CI4 <--- CI 0,733 CI3 <--- CI 0,668 CI2 <--- CI 0,659 CI1 <--- CI 0,740 AI16 <--- AI 0,744 0,754 0,506 AI15 <--- AI 0,678 AI14 <--- AI 0,710
Kết quả kiểm định giá trị phân biệt bằng phƣơng pháp AVE (Fornell & Larcker, 1981) nhằm kiểm tra giá trị phân biệt giữa hai yếu tố của hình ảnh thƣơng hiệu điểm đến (hình ảnh nhận thức và hình ảnh cảm tính). Kết quả (Bảng 3.16) cho thấy mối quan hệ giữa hình ảnh nhận thức và hình ảnh cảm tính (0,423) nhỏ hơn AVE của hình ảnh nhận thức (0,507) và hình ảnh cảm tính (0,506). Vì vậy, có sự phân biệt đáng kể giữa hai cấu trúc này.
Bảng 3.16. Kết quả kiểm tra giá trị phân biệt của CFA bậc nhất của DBI AVE/ R2 Hình ảnh nhận thức (CI) Hình ảnh cảm tính (AI) Hình ảnh nhận thức (CI) 0,507 Hình ảnh cảm tính (AI) 0,423 0,506
Tiếp đến, phân tích nhân tố khẳng định bậc hai của DBI (DBI second- order CFA) đƣợc thực hiện. Kết quả phân tích CFA bậc hai của DBI đƣợc thể hiện trong hình 3.2 với χ2= 109,652 (p = 0.00), df = 64, χ2
/df = 1,713 (< 2), GFI = 0,942 (> 0,9), AGFI = 0,918 (> 0,9), NFI = 0,935 (> 0,9), CFI = 0,972 (> 0,9) và RMSEA = 0,051 (< 0,8). Do vậy, mô hình thang đo chung thích hợp với bộ dữ liệu thực tế.
Hình 3.7. Kết quả CFA bậc hai của DBI
Độ tin cậy của CFA bậc hai của DBI đƣợc kiểm tra thông qua độ tin cậy của biến quan sát hình ảnh nhận thức (CI) và hình ảnh cảm tính (AI) với trọng số (chuẩn hoá) của CI (0,804) và AI (0,808) lớn hơn 0,7 (Hair & cộng sự, 1998); SMC (Square multiple correlations) của CI và AI lớn hơn hoặc 0,5; t- value liên quan đến trọng số (chuẩn hoá) của các biến quan sát có ý nghĩa thống kê (p < 0,01). Mặt khác, CR (DBI) = 0,788 (> 0,7) và AVE (DBI) = 0,650 (> 0,6). Từ đó kết luận rằng, độ tin cậy của mô hình CFA bậc hai của DBI là phù hợp.
b. Thang đo chung của toàn bộ mô hình
Kết quả kiểm định mô hình thang đo chung của toàn bộ mô hình thông qua CFA cho thấy mô hình có giá trị thống kê chi-bình phƣơng là 462 với 267 bậc tự do (p=0.00); chi-bình phƣơng tƣơng đối theo bậc tự do (Cmin/df = 1,730 < 2). Các chỉ tiêu đo lƣờng mức độ phù hợp khác đều đạt yêu cầu TLI = 0,928 (> 0,9); CFI = 0,936; AGFI (> 0,8); RMSEA = 0,052 (< 0,08). Do vậy, mô hình thang đo chung thích hợp với bộ dữ liệu thực tế.
Hình 3.8. Kết quả CFA của toàn bộ mô hình
0,5 (Bảng 3.17 ) và các trọng số chƣa chuẩn hóa đều có ý nghĩa thống kê p < 0,05, do đó các thang đo đạt đƣợc giá trị hội tụ.
Các khái niệm nghiên cứu đều đạt yêu cầu về độ tin cậy tổng hợp (CR) lớn hơn mức tối thiểu 0,6 (Bagozzi & Yi, 1988) và phƣơng sai trích (AVE) lớn hơn mức đề nghị 0,5 (Hair & cộng sự, 1998) (Bảng 3.17).
Bảng 3.17. Kết quả độ tin cậy tổng hợp và phương sai trích trung bình của các khái niệm nghiên cứu
Estimate CR AVE DBA4 <--- DBA 0,846 0,856 0,599 DBA3 <--- DBA 0,807 DBA2 <--- DBA 0,736 DBA1 <--- DBA 0,697 CI <--- DBI 0,663 0, 818 0,700 AI <--- DBI 0,980 DPQ4 <--- DPQ 0,784 0,814 0,523 DPQ3 <--- DPQ 0,731 DPQ2 <--- DPQ 0,688 DPQ1 <--- DPQ 0,687 DBL1 <--- DBL 0,594 0,819 0,538 DBL2 <--- DBL 0,606 DBL3 <--- DBL 0,836 DBL4 <--- DBL 0,857
Về giá trị phân biệt, phƣơng pháp AVE đƣợc áp dụng để kiểm tra giá trị phân biệt giữa các cấu trúc. Bảng 3.18 cho thấy những số hàng dọc thể hiện AVE của các thang đo (ví dụ, AVEDBA là 0,599; AVEDBI là 0,699; AVEDPQ là 0,524; AVE là 0,538). Các số thể hiện trong một ô là mối quan hệ tƣơng
quan giữa hai thang đo đƣợc dán nhãn trong hàng ngang và trong hàng dọc. Ví dụ, 0,035 là mối tƣơng quan giữa DBA và DBI, và chỉ số này nhỏ hơn AVEDBA và AVEDBI, từ đó thấy đƣợc giữa hai khái niệm nghiên cứu có sự phân biệt. Trong trƣờng hợp này, Bảng 3.18 thấy đƣợc rằng tất cả các giá trị đều đáp ứng yêu cầu của kiểm định giá trị phân biệt, từ đó giá trị phân biệt của tất cả mối quan hệ giữa các thang đo đƣợc đảm bảo.
Bảng 3.18. Kết quả kiểm tra giá trị phân biệt giữa các thang đo
AVE/ R2 DBA DBI DPQ DBL
DBA 0,599
DBI 0,035 0,699
DPQ 0,066 0,095 0,524
DBL 0,045 0,189 0,141 0,538