Hệ số tương quan biến tổng Cronbach’ Alpha nếu loại biến
Đánh giá chung về thương hiệu Cronbach’ Alpha=0,880
1.Nhìn chung anh/chị có thể dễ dàng nhận biết thương hiệu cà phê Đồng Xanh so với các thương hiệu cà phê khác trên thành phố Huế
0,669 0,873
2.Cà phê Đồng Xanh là thương hiệu cà phê uy tín 0,811 0,817
3.Cà phê Đồng Xanh là thương hiệu được biết đến rộng rãi
0,846 0,804
4.Cà phê Đồng Xanh là thương hiệu được khách hàng yêu thích
0,661 0,877
(Nguồn: Kết quả xử lí SPSS)
Theo kết quả phân tích thì hệ số tin cậy Cronbach's Alpha các biến thành phần của nhận biết thương hiệu đều thỏa mãn điều kiện để tiến hành phân tích EFA.
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