4.2.2.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập Bảng 4.4 Hệ số KMO và kiểm định Bartlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,809
Approx. Chi-Square 2085,351
Bartlett's Test of Sphericity df 78
Sig. 0,000
Bảng 4.5 Kết quả phân tích nhân tố EFA
Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy bảng So sánh
Hệ số KMO 0,809 0,5 < 0,809 < 1
Giá trị Sig trong kiểm định Barlett’s Test 0,000 0,000 < 0,05
Phương sai trích 79,257 79,257% > 50%
Giá trị Eigenvalue 1,564 1,564 >1
Nguồn: Tác giả phân tích và tổng hợp
Qua bảng Rotated Component Matrixa trong kiểm định EFA cho thấy, sau khi phân tích thì các nhân tố gộp thành 04 nhom. Các yếu tố đánh giá được thống kê như sau:
- KMO = 0,809 > 0,5 nên phân tích nhân tố là phù hợp.
- Sig. (Barlett’s Test) = 0,000 (Sig. < 0,05) chứng tỏ các biến quan sát co tương quan với nhau trong tổng thể.
- Eigenvalue = 1,564 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra co ý nghĩa tom tắt thông tin tốt nhất.
- Tổng phương sai trích: Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %) = 79,257 > 50%. Điều này chứng tỏ 79,257% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 4 nhân tố mới.
Kết quả ma trận xoay cho thấy, 13 biến quan sát được phân thành 04 nhom, các biến quan sát đều nằm đúng thứ tự không co trường hợp tách gộp hoặc xáo trộn.
Như vậy, phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập đạt yêu cầu được giữ nguyên để thực hiện bước phân tích tiếp theo.
Bảng 4.6 Hệ số tải nhân tố biến độc lập
Component
1 2 3 4
Văn phòng làm việc của tổ chức hành nghề
luật sư gần trung tâm hành chính sẽ dễ 0,886 dàng cho Anh/Chị tìm đến (CL2)
Kết quả cuối cùng của công việc mà tổ
chức hành nghề luật sư thực hiện đã làm 0,841 Anh/Chị hài lòng (CL3)
Khi ký hợp đồng dịch vụ pháp lý Anh/Chị
đã được giải thích rõ những nội dung trong 0,839 hợp đồng (CL1)
Tôi sẽ cảm thấy an tâm hơn đối với tổ chức
hành nghề luật sư do người làm trong cơ 0,778 quan nhà nước giới thiệu (CL4)
Anh/Chị lựa chọn tổ chức hành nghề luật
sư được giới thiệu thông qua quan hệ là 0,925 đầu tiên (LTr1)
Anh/Chị sẽ giới thiệu người thân sử dụng
dịch vụ pháp lý chỉ khi mức độ hài lòng 0,861 đối với kết quả công việc trước đo đạt
được trên 50% (LTr3)
Anh/Chị lựa chọn tổ chức hành nghề luật
sư khi đã sử dụng dịch vụ của họ trước đo 0,856 là đầu tiên (LTr2)
Anh/Chị co thể dễ dàng nhận biết một tổ 0,903
bảng hiệu so với những doanh nghiệp khác (NT1)
Anh/Chị co thể nhớ đến một thương hiệu
của một tổ chức hành nghề luật sư vì tên 0,883
bằng tiếng việt dễ đọc và gây ấn tượng (NT2)
Khi anh/chị nhớ đến một tổ chức hành nghề
luật sư ấn tượng đầu tiên mang đến cho 0,857
anh/chị đo là sự uy tín và co thể tin tưởng được (NT4)
Anh/Chị ưu tiên chọn tổ chức hành nghề
luật sư co Luật sư nổi tiếng hoặc những 0,885
Luật sư được mời tham gia các chương trình giải đáp, tuyên truyền pháp luật (LT2) Các dịch vụ của tổ chức hành nghề luật sư
thực hiện cho khách hàng mang tính lợi ích 0,870
cá nhân (LT1)
Những tổ chức hành nghề luật sư co Luật
sư được mời tham gia giải đáp pháp luật 0,853
trên truyền hình là những tổ chức hành nghề luật sư giỏi, uy tín hàng đầu (LT3)
Nguồn: Tác giả phân tích và tổng hợp
Các biến NT1, NT2, NT4 (Phân nhom X1) co 3 nhân tố thuộc Nhận thức thương hiệu.
Các biến CL1, CL2, CL3, CL4 (Phân nhom X2) co 4 nhân tố thuộc Chất lượng cảm nhận.
Các biến LT1, LT2, LT3 (Phân nhom X3) co 3 nhân tố thuộc Liên tưởng thương hiệu.
Các biến LTr1, LTr2, LTr3 (Phân nhom X4) co 3 nhân tố thuộc Lòng trung thành thương hiệu.
4.2.2.2 Phân tích nhân tố khám phá cho biến phụ thuộc
4.7 Bảng hệ số KMO và kiểm định Bartlett's Test biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,828
Approx. Chi-Square 631,244
Bartlett's Test of Sphericity df 6
Sig. 0,000
Nguồn: Tác giả phân tích và tổng hợp
Bảng 4.8 Kết quả phân tích nhân tố EFA biến phụ thuộc
Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy bảng So sánh
Hệ số KMO 0,828 0,5 < 0,828 < 1
Giá trị Sig trong kiểm định Barlett’s Test 0,000 0,00 < 0,05
Phương sai trích 75,578 75,578% > 50%
Giá trị Eigenvalue 3,023 3,023 > 1
Nguồn: Tác giả phân tích và tổng hợp
Kết quả phân tích EFA cho thấy hệ số KMO là 0,828 thỏa mãn điều kiện lớn hơn 0,5. Eigenvalue co giá trị 3,023 với tổng phương sai trích 75,578% (lớn hơn 50%). Tất cả các biến đều co hệ số tải nhân tố đạt yêu cầu nên được sử dụng làm thang đo trong phân tích tiếp theo.
4.3. Kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết 4.3.1. Phân tích tương quan Pearson
Mục đích chạy tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính giữa biến độc lập với biến phụ thuộc, và giữa các biến độc lập với nhau. Thông qua hệ số tương quan tuyến tính để kiểm tra trong các biến co biến nào trùng với nhau hay không, xem xét hệ số > 0,85 cần phải lưu ý các biến. Giá trị Sig < 0,05 hệ số
tương quan co ý nghĩa thống kê, ngược lại không co ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.9 Kết quả phân tích hệ số tương quan Person
Lòng
Nhận Chất Liên trung
thức lượng tưởng thành Giá trị
thương cảm thương thương thương
hiệu nhận hiệu hiệu hiệu
Nhận thức Pearson 1 0,281**
0,193** 0,336** 0,523** thương hiệu Correlation
Sig. (2- 0,000 0,001 0,000 0,000
tailed)
N 270 270 270 270 270
Chất lượng Pearson 0,281** 1 0,242**
0,284** 0,516** cảm nhận Correlation
Sig. (2- 0,000 0,000 0,000 0,000
tailed)
N 270 270 270 270 270
Liên tưởng Pearson 0,193**
0,242** 1 0,301** 0,420**
thương hiệu Correlation
Sig. (2- 0,001 0,000 0,000 0,000 tailed) N 270 270 270 270 270 Lòng trung Pearson 0,336** 0,284** 0,301** 1 0,573** thành thương Correlation hiệu Sig. (2- 0,000 0,000 0,000 0,000 tailed)
N 270 270 270 270 270
Giá trị Pearson 0,523**
0,516** 0,420** 0,573** 1 thương hiệu Correlation
Sig. (2- 0,000 0,000 0,000 0,000
tailed)
N 270 270 270 270 270
Nguồn: Tác giả phân tích và tổng hợp
Căn cứ vào giá trị Sig = 0,00 < 0,05 của các biến độc lập trong Bảng 4.9 nêu trên, tác giả kết luận nhân tố Nhận thức thương hiệu, Chất lượng cảm nhận, Liên tưởng thương hiệu, Lòng trung thành thương hiệu co mối quan hệ tương quan tuyến tính với Giá trị thương hiệu của tổ chức hành nghề luật sư Việt Nam.
Các giá trị Sig của các biến độc lập lớn hơn 0,05 thì giữa các biến độc lập được đánh giá là không co mối tương quan, điều này khẳng định chúng co tính độc lập tốt. Nếu Sig nhỏ hơn 0,05 thì cần xem xét hệ số tương quan Pearson để xem tính tương quan mạnh hay yếu giữa các biến và đặt ra nghi ngờ co thể xảy ra đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Hệ số tương quan tuyến tính càng tiến về 1 càng tương quan mạnh. Ngược lại, hệ số này càng gần 0 thì tương quan càng yếu.
4.3.2. Phân tích hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy tuyến tính dùng kiểm định, giải thích các giả thuyết và giá trị của tổng thể nghiên cứu. Như vậy, đối với nghiên cứu này hồi quy tuyến tính là phương pháp thích hợp để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
Từ các kết quả thu được qua các bước kiểm định nêu trên, tác giả giữ nguyên giả thuyết về các nhân tố tác động đến giá trị thương hiệu của tổ chức hành nghề luật sư Việt Nam.
Bảng 4.10 Giả thuyết các nhân tố tác động đến giá trị thương hiệu của tổ chức hành nghề luật sư Việt Nam
Giả thuyết Nội dung
H1 Nhận thức thương hiệu co tác động cùng chiều đến giá trị thương hiệu của tổ chức hành nghề luật sư Việt Nam
H2 Chất lượng cảm nhận co tác động cùng chiều đến giá trị thương hiệu của tổ chức hành nghề luật sư Việt Nam
H3 Liên tưởng thương hiệu co tác động cùng chiều đến giá trị thương hiệu của tổ chức hành nghề luật sư Việt Nam
H4 Lòng trung thành thương hiệu co tác động cùng chiều đến giá trị thương hiệu của tổ chức hành nghề luật sư Việt Nam
Để kiểm định 04 giả thuyết H1, H2, H3, H4 như trên, mô hình hồi quy tuyến tính được phát biểu như sau:
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 Trong đo:
-Y: Giá trị thương hiệu của tổ chức hành nghề luật sư Việt Nam, đại diện cho
-X1: Nhận thức thương hiệu đại diện cho NT1, NT2, NT4 -X2: Chất lượng cảm nhận đại diện cho CL1, CL2, CL3, CL4 -X3: Liên tưởng thương hiệu đại diện cho LT1, LT2, LT3
-X4: Lòng trung thành thương hiệu đại diện cho LTr1, LTr2, LTr3 -β0: Hằng số
- β1, β2, β3, β4 : Các hệ số hồi quy riêng từng phần.
Tiến hành phân tích hồi quy với 4 nhân tố. Áp dụng phân tích hồi quy vào mô hình, bảng tổng hợp kết quả phân tích hồi quy được trình bày như sau:
Bảng 4.11 Kết quả phân tích hồi quy
Unstandardized Standardized Collinearity
Coefficients Coefficients Statistics
Std.
Model B Error Beta t Sig. Tolerance VIF
1 (Constant) 0,134 0,173 0,774 0,440
X1 0,214 0,032 0,292 6,708 0,000 0,846 1,182
X2 0,210 0,031 0,293 6,794 0,000 0,860 1,163
X3 0,194 0,043 0,193 4,516 0,000 0,878 1,139
X4 0,325 0,043 0,334 7,495 0,000 0,806 1,241
Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp
- Chấp nhận giả thuyết H1 (Nhận thức thương hiệu co tác động cùng chiều đến giá trị thương hiệu của tổ chức hành nghề luật sư Việt Nam).
- Chấp nhận giả thuyết H2 (Chất lượng cảm nhận co tác động cùng chiều đến giá trị thương hiệu của tổ chức hành nghề luật sư Việt Nam).
- Chấp nhận giả thuyết H3 (Liên tưởng thương hiệu co tác động cùng chiều đến giá trị thương hiệu của tổ chức hành nghề luật sư Việt Nam).
- Chấp nhận giả thuyết H4 (Lòng trung thành thương hiệu co tác động cùng chiều đến giá trị thương hiệu của tổ chức hành nghề luật sư Việt Nam).
Như vậy, sau quá trình chạy hồi quy, các biến độc lập đạt mức ý nghĩa 5% (giá trị Sig < 0,05), đạt tiêu chuẩn chấp nhận Tolerance > 0,001 và co hệ số phong đại phương sai VIF < 2. Như vậy, biến độc lập này là hoàn toàn phù hợp trong mô hình.
Về phân phối chuẩn của phần dư
Phân phối chuẩn của phần dư co thể không tuân theo phân phối chuẩn vì: (1) sử dụng sai mô hình; (2) phương sai không phải hằng số hoặc (3) phần dư không đủ để phân tích. Vì vậy, chúng ta sử dụng biểu đồ tần số Histogram hoặc biểu đồ P-P
Plot để khảo sát phân phối chuẩn phần dư.
Biểu đồ Histogram cho thấy, biểu đồ tần số co đường cong phân phối chuẩn dạng hình chuông phù hợp với dạng đồ thị phân phối chuẩn giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0,993 gần bằng 1. Do đo, co thể kết luận phần dư xấp xỉ đạt chuẩn điều đo chứng minh rằng giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4.1 Biểu đồ phân phối chuẩn phần dư(Nguồn: Tác giả phân tích SPSS)
Biểu đồ phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot
Đồ thị P-P Plot cho thấy các chấm phân tán sát với đường chéo, phân phối phần dư co thể xem như chuẩn.
Theo P-P Plot, các điểm phân vị trong phân phối của phần dư chủ yếu tập trung thành một đường chéo nên co thể kết luận phần dư co phân phối chuẩn. Hình đồ thị này, các chấm tròn đại diện cho các điểm phân vị trong phân phối chuẩn phần dư sẽ tập trung một đường chéo. Như vậy, giả định phân phối chuẩn của phần dư sẽ không bị vi phạm.
Biểu đồ Scatter Plot kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính
Hình 4.3 Biểu đồ Scatter Plot(Nguồn: Tác giả phân tích SPSS)
Biểu đồ phân tán Scatter Plot giữa các phần dư chuẩn hoa và giá trị dự đoán chuẩn hoa giúp chúng ta thấy được các dữ liệu hiện tại co vi phạm giả định liên hệ tuyến tính hay không. Giá trị phần dư chuẩn hoa (Regression Standardized Residual) ở trục tung và giá trị dự đoán chuẩn hoa (Regression Standardized Predicted Value) ở trục hoành. Biểu đồ phân tán co các điểm phân bố của phần dư co các dạng đồ thị thành đường thẳng thì dữ liệu không vi phạm giả định quan hệ tuyến tính. Nếu giả định quan hệ tuyến tính được thỏa mãn thì phần dư phải phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quang trục tung bằng 0. Theo hình 4.3 phần dư chuẩn hoa phân bổ tập trung xung quanh trục tung bằng 0. Do vậy giả định quan hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Bảng 4.12 Bảng kết quả tổng hợp phân tích hồi quy
Mẫu R R2
R2 Sai số Hệ số Sig. của Hệ số hiệu chuẩn kiểm định F Durbin-
chỉnh Watson
1 0,759a 0,576 0,570 0,49590 0,000 1,955
Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy bảng So sánh
R 0,759a
R2
0,576 0,576 > 0,5
R2 hiệu chỉnh 0,570
Sig của kiểm định F 0,000 0,000 < 0,05
Hệ số Durbin-Watson 1,955 1< 1,955 <3
Phương trình hồi quy Y = 0,292*X1 + 0,293*X2 + 0,193*X3 + 0,334*X4 chuẩn hoa
Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp
Kiểm định F trong phân tích phương sai là dùng để xem xét giả thuyết đưa ra co phù hợp với mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể hay không, qua đo để xem xét biến phụ thuộc co mối quan hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp của các biến độc lập hay không. Qua bảng 4.12. Bảng kết quả tổng hợp phân tích hồi quy cho thấy Kiểm định F co hệ số Sig = 0,000 < 0,05, điều đo chứng tỏ rằng mô hình sử dụng là phù hợp. Giá trị R2 hiệu chỉnh = 0,570 = 57%. Co thể noi cách khác, Nhận thức thương hiệu, Chất lượng cảm nhận, Liên tưởng thương hiệu và Lòng trung thành thương hiệu co ảnh hưởng đến Giá trị thương hiệu của tổ chức hành nghề luật sư Việt Nam đến 57% và còn lại 43% là do sự ảnh hưởng của các biến ngoài mô hình mà tác giả chưa tìm được hoặc do sai số ngẫu nhiên.
Hệ số VIF (Variance Inflation Factor), dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến co xảy ra hay không. Hệ số VIF thường được sử dụng là nhỏ hơn 2 sẽ không
xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, ngược lại hệ số VIF >=2 khả năng co sự đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Hệ số phong đại VIF lớn nhất theo phụ lục 7 là 1,241 nên tác giả co thể kết luận rằng các biến độc lập không co quan hệ chặt chẽ với nhau, không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Do đo, mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích mô hình. Như vậy, mô hình hồi quy tuyến tính thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
Phương trình hồi quy chuẩn hoa được viết lại như sau:
Y = 0,292 * X1 + 0,293 * X2 + 0,193 * X3 + 0,334 * X4
= 0,292 * Nhận thức thương hiệu + 0,293 * Chất lượng cảm nhận + 0,193 * Liên tưởng thương hiệu + 0,334 * Lòng trung thành thương hiệu
Như vậy, Giá trị thương hiệu của tổ chức hành nghề luật sư Việt Nam phụ thuộc vào các nhân tố: Nhận thức thương hiệu, Chất lượng cảm nhận, Liên tưởng thương hiệu, Lòng trung thành thương hiệu. Hệ số Beta đều lớn hơn 0 cho thấy các biến độc lập tác động cùng chiều với biến phụ thuộc. Nghĩa là Nhận thức thương hiệu, Chất lượng cảm nhận, Liên tưởng thương hiệu, Lòng trung thành thương hiệu phát triển theo hướng tích cực thì Giá trị thương hiệu của tổ chức hành nghề luật sư