7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.2. KIỂM ĐỊNH VÀ ĐÁNH GIÁ THANG ĐO
3.2.1. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu: -Thứ nhất, trị số KMO ≥ 0,5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett căn cứ trên giá trị Sig ≤ 0,05.
Kiểm định Bartlett là đại lƣợng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tƣơng quan trong tổng thể. Điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là Sig ≤ 0,05 các biến phải có tƣơng quan với nhau (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Do đó, nếu kiểm định cho thấy không có ý nghĩa thống kê thì không nên áp dụng phân tích nhân tố cho các biến đang xem xét. Còn KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn (0,5 ≤ KMO ≤ 1) thì phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
-Thứ hai, đại lượng Eigenvalue > 1
Đại lƣợng Eigenvalue đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố. Chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới đƣợc giữ lại trong mô hình phân tích. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc, vì sau khi chuẩn hóa mỗi biến gốc có phƣơng sai là 1.
Tổng phƣơng sai trích (Variance Explained Criteria) là phần trăm phƣơng sai toàn bộ đƣợc giải thích bởi từng nhân tố. Nếu coi biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích đƣợc bao nhiêu %. Tổng phƣơng sai trích tối thiểu phải bằng 50% thì phân tích nhân tố đƣợc xem là phù hợp (Anderson & Gerbing, 1988)
- Thứ tư, hệ số tải nhân tố > 0,5
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) là chỉ tiêu cho thấy mối quan hệ chặt chẽ giữa biến quan sát và nhân tố. Theo Hair & cộng sự (1998), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA: Factor loading > 0,3 đƣợc xem là đạt mức tối thiểu; Factor loading > 0,4 đƣợc xem là quan trọng; Factor loading > 0,5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Trong nghiên cứu này ngƣời nghiên cứu chọn Factor loading ≥ 0,5. Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại.
Bảng 3.6. Bảng KMO và kiểm định Bartlett lần 1
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,873 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 3458,968
df 378
Sig. 0,000
Bảng 3.7. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA lần 1
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5
CI1 0,700
CI2 0,666
CI3 0,676
Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 CI5 0,336 CI6 0,788 CI7 0,701 CI8 0,457 CI9 0,691 CI10 0,679 CI11 0,803 CI12 0,749 CI13 0,446 DBA1 0,772 DBA2 0,806 DBA3 0,827 DBA4 0,851 DBL1 0,770 DBL2 0,793 DBL3 0,796 DBL4 0,747 DPQ1 0,788 DPQ2 0,704 DPQ3 0,812 DPQ4 0,798 AI14 0,747 AI15 0,658 AI16 0,724 Eigenvalue 7,672 3,236 2,474 1,825 1,211 Phƣơng s i trí h 27,400 11,588 8,836 6,517 4,326
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) bằng phƣơng pháp trích yếu tố Principal component với phép quay Varimax đƣợc thực hiện cho toàn bộ biến quan sát. Kết quả EFA cho thấy 4 khái niệm nghiên cứu (trong đó: hình ảnh thƣơng hiệu điểm đến gồm 2 thành phần: hình ảnh nhận thức và hình ảnh cảm tính) trích đƣợc 58,637 % (> 50%), phƣơng sai các biến quan sát tại Eigen - value là 1,211 (> 1) (Bảng 3.6), với KMO = 0,873 (> 0,5) và Sig = 0,000 (< 0,05). Ngoại trừ biến quan sát CI5, CI8 và CI13 có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5 nên bị loại khỏi mô hình, thì hệ số tải nhân tố của các biến còn lại đều lớn hơn 0,5 nên chúng sẽ đƣợc giữ lại trong phân tích Cronbach’s Alpha. Sau khi tiến hành loại lần lƣợt các biến không không đạt yêu cầu trên và thực hiện lại phân tích EFA ta đƣợc kết quả nhƣ sau:
Bảng 3.8. Kết quả KMO và kiểm định Bartlett sau khi loại biến
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,872 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 3242,301
df 300
Sig. 0,000
Bảng 3.9. Kết quả phân tích EFA sau khi loại biến
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 CI1 0,706 CI2 0,662 CI3 0,683 CI4 0,729 CI6 0,793 CI7 0,698
Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 CI9 0,692 CI10 0,695 CI11 0,813 CI12 0,759 DBA1 0,773 DBA2 0,807 DBA3 0,836 DBA4 0,851 DBL1 0,767 DBL2 0,791 DBL3 0,804 DBL4 0,752 DPQ1 0,795 DPQ2 0,709 DPQ3 0,811 DPQ4 0,799 AI14 0,757 AI15 0,680 AI16 0,729 Eigenvalue 7,219 3,152 2,432 1,807 1,201 Phƣơng s i trí h 28,878 12,609 9,730 7,227 4,803
Thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA sau khi loại lần lƣợt ba biến CI5, CI8 và CI13 cho ra kết quả gồm 5 nhân tố với KMO = 0,872 (> 0,5); Sig = 0,000 (< 0,5); Trích đƣợc 63,247% (> 50 %) và các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5 (Phụ lục 4).
Nhƣ vậy, mô hình nghiên cứu có 5 nhân tố là: nhân tố hình ảnh nhận thức gồm các biến quan sát là CI1, CI2, CI3, CI4, CI6, CI7, CI9, CI10, CI11 và CI12; nhân tố hình ảnh cảm tính gồm ba biến quan sát từ AI14 đến AI16; nhân tố nhận biết thƣơng hiệu điểm đến bao gồm bốn biến quan sát từ DBA1 đến DBA4; nhân tố chất lƣợng cảm nhận gồm bốn biến quan sát từ DPQ1 đến DPQ4 và cuối cùng là nhân tố trung thành thƣơng hiệu điểm đến đƣợc quan sát bởi bốn biến DBL1, DBL2, DBL3, DBL4 đều có ý nghĩa thực tiễn và giải thích đƣợc đến 63,247% sự biến thiên của dữ liệu và các biến quan sát này của các thang đo sẽ đƣợc dùng để tiếp tục phân tích độ tin cậy của các thang đo ở phần tiếp theo.
3.2.2. Phân tí h độ tin cậy Cronb h’s lph
Sử dụng hệ số tin cậy Cronbach’s alpha để loại các biến không phù hợp. Các thang đo đƣợc chấp nhận khi hệ số Cronbach’s alpha từ 0,6 đến 0,7 trong trƣờng hợp nghiên cứu hoàn toàn mới hoặc mới trong bối cảnh nghiên cứu; Cronbach’s alpha từ 0,7 đến 0,8 là chấp nhận đƣợc và tốt nhất là từ 0,8 đến 0,9 (Nunnally & Burnstein, 1994). Bên cạnh đó, nếu hệ số tƣơng quan biến tổng của một chỉ báo lớn hơn 0,3 thì chỉ báo đó đƣợc giữ lại. Nhƣng ngƣợc lại, nếu một biến có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị coi là biến rác và sẽ loại ra khỏi mô hình do có tƣơng quan kém với các biến khác trong mô hình.
Các thang đo đƣợc tiến hành phân tích độ tin cậy Cronbach’s alpha là: hình ảnh nhận thức, hình ảnh cảm tính, nhận biết thƣơng hiệu điểm đến, chất lƣợng cảm nhận điểm đến, sự trung thành thƣơng hiệu điểm đến
Bảng 3.10. Kết quả phân tích Cronbach’s alpha của thang đo “Hình ảnh nhận thức”
Ký hiệu Nội dung Tƣơng qu n biến tổng
Cronb h’s lph nếu loại biến
Hình ảnh nhận thức Cronb h’s lph : 0,910 CI1 0,693 0,901 CI2 0,626 0,905 CI3 0,636 0,904 CI4 0,699 0,900 CI6 0,729 0,898 CI7 0,655 0,903 CI9 0,622 0,905 CI10 0,625 0,905 CI11 0,744 0,897 CI12 0,717 0,899
Thông qua bảng kết quả phân tích Cronbach’s alpha của thang đo “Hình ảnh nhận thức” (Bảng 3.10) có Cronbach’s alpha (0,910) > 0,7 và các hệ số tƣơng quan biến tổng đều > 0,3 nên thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy và đƣợc giữ cho phân tích nhân tố khẳng định CFA.
Bảng 3.11. Kết quả phân tích Cronbach’s alpha của thang đo “Hình ảnh cảm tính”
Ký hiệu Nội dung Tƣơng qu n biến tổng
Cronb h’s alpha nếu loại
biến Hình ảnh cảm tính Cronb h’s lph : 0,753 AI14 0,592 0,657 AI15 0,560 0,693 AI16 0,595 0,655
Thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy và đƣợc giữ cho phân tích nhân tố khẳng định CFA do từ bảng kết quả phân tích Cronbach’s alpha của thang đo
“Hình ảnh cảm tính” (Bảng 3.11) cho thấy Cronbach’s alpha (0,753) > 0,7 và các hệ số tƣơng quan biến tổng đều > 0,3.
Bảng 3.12. Kết quả phân tích Cronbach’s alpha của thang đo “Nhận biết thương hiệu điểm đến”
Ký hiệu Nội dung Tƣơng quan biến tổng
Cronb h’s alpha nếu loại
biến Nhận biết thƣơng hiệu điểm đến Cronb h’s lph : 0,855 DBA1 0,648 0,835 DBA2 0,680 0,822 DBA3 0,717 0,806 DBA4 0,743 0,794
Thang đo “Nhận biết thương hiệu điểm đến” đạt yêu cầu về độ tin cậy và đƣợc giữ cho phân tích nhân tố khẳng định CFA do có Cronbach’s alpha (0,855) > 0,7 và các hệ số tƣơng quan biến tổng đều > 0,3 (Bảng 3.12).
Bảng 3.13. Kết quả phân tích Cronbach’s alpha của thang đo “Chất lượng cảm nhận điểm đến”
Ký hiệu Nội dung Tƣơng qu n biến tổng
Cronb h’s lph nếu loại biến
Chất lƣợng cảm nhận điểm đến Cronb h’s lph : 0,813 DPQ1 0,607 0,770 DPQ2 0,579 0,789 DPQ3 0,649 0,751 DPQ4 0,684 0,736
Thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy và đƣợc giữ cho phân tích nhân tố khẳng định CFA do có Cronbach’s alpha (0,813) > 0,7 và các hệ số tƣơng quan biến tổng đều > 0,3. (Bảng 3.13).
Bảng 3.14. Kết quả phân tích Cronbach’s alpha của thang đo “Trung thành thương hiệu điểm đến”
Ký hiệu Nội dung Tƣơng qu n biến tổng
Cronb h’s lph nếu loại biến
Trung thành thƣơng hiệu điểm đến Cronb h’s lph : 0,820 DBL1 0,586 0,800 DBL2 0,598 0,795 DBL3 0,704 0,745 DBL4 0,691 0,752
Thang đo “Trung thành thương hiệu điểm đến” đạt yêu cầu về độ tin cậy và đƣợc giữ cho phân tích nhân tố khẳng định CFA do có Cronbach’s alpha (0,820) > 0,7 và các hệ số tƣơng quan biến tổng đều > 0,3 (Bảng 3.14).
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
3.3 KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ CÁC GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Mô hình đề nghị nghiên cứu có bốn khái niệm nghiên cứu, gồm: Nhận biết thƣơng hiệu điểm đến (DBA), Hình ảnh thƣơng hiệu điểm đến (DBI), Chất lƣợng cảm nhận điểm đến (DPQ) và Trung thành thƣơng hiệu điểm đến (DBL).
Mô hình phƣơng trình cấu trúc tuyến tính (SEM) đƣợc áp dụng để đánh giá ý nghĩa thống kê của các mối quan hệ đƣợc đề xuất. Kết quả phân tích cho thấy mô hình này có giá trị thống kê Chi bình phƣơng là 252,478 với 166 bậc tự do (P = 0,000). Chi bình phƣơng tƣơng đối theo bậc tự do CMIN/df là 1,521 (< 3). Các chỉ tiêu khác nhƣ TLI = 0,928; CFI = 0,966 (> 0,9) và RMSEA = 0,046 (< 0,08) đều đạt yêu cầu và phù hợp với các tiêu chuẩn đƣợc đề nghị bởi Hu & Bentler (1999). Từ các chỉ số thống kê trên có thể khẳng định mô hình nghiên cứu thích hợp với bộ dữ liệu thị trƣờng.
Hình 3.9. Kết quả SEM của mô hình nghiên cứu