CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2 Kiểm định và đánh giá thang đo
4.2.1 Phân tích Cronbach’s Alpha
Sau khi sử dụng phần mềm SPSS để tính hệ số Cronbach’s Alpha, kết quả phân tích Cronbach’s Alpha cho các biến quan sát được thể hiện qua bảng 4.2
Bảng 4.2 Kết quả Cronbach’s Alpha của các thang đo Biến Trung bình thang đo Biến Trung bình thang đo
nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Lợi ích tài chính (Cronbach’s Alpha = 0,691)
FB1 6,79 3,544 0,566 0,522
FB2 6,08 3,571 0,475 0,641
FB4 6,14 3,840 0,480 0,629
Hỗ trợ của nhà sản xuất (Cronbach’s Alpha = 0,759)
MS1 11,28 5,768 0,477 0,745
MS2 10,99 4,553 0,696 0,618
MS3 11,02 5,055 0,552 0,710
MS5 11,01 6,462 0,556 0,720
Giá trị thương hiệu (Cronbach’s Alpha = 0,910)
BE1 11,84 4,664 0,807 0,880
BE2 11,73 4,811 0,732 0,906
BE3 11,83 4,775 0,869 0,862
BE4 11,84 4,423 0,792 0,887
Đáp ứng mong đợi khách hàng (Cronbach’s Alpha = 0,907)
CE2 7,84 2,339 0,776 0,900
CE3 7,82 2,410 0,872 0,829
CE4 7,86 2,115 0,812 0,874
Thỏa mãn thương hiệu (Cronbach’s Alpha = 0,743)
SB1 14,63 3,571 0,576 0,671
SB2 14,70 3,696 0,497 0,701
SB3 14,78 3,760 0,460 0,715
SB4 14,71 3,755 0,488 0,704
Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha đã cho thấy có 3 biến quan sát đã bị loại trong tổng 22 biến quan sát được đưa vào phân tích:
Kết quả phân tích lần 1 về thang đo Lợi ích tài chính có Cronbach’s Alpha = 0,660, tuy nhiên trong đó biến quan sát FB3 “Giá bán của Holcim được chấp nhận hơn những xi măng khác”lại có tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) <0,3. Xét về mặt thực tế, việc quyết định giá bán ra đến người tiêu dùng thường là do yếu tố thị trường quyết định, các cửa hàng bán lẻ ít có cơ hội để quyết định điều này, vì vậy nó khơng có tính chất quyết định đến lợi nhuận mang lại cho cửa hàng bán lẻ. Do đó, tác giả nhận thấy việc loại bỏ biến quan sát này trong thang đo cũng không ảnh hưởng nhiều đến độ giá trị nội dung, vì vậy biến FB3 được loại ra khỏi thang đo. Sau phân tích lần 2 khi đã loại biến FB3, các kết quả đều thỏa mãn và có đạt được độ giá trị tin cậy như bảng 5.2 thể hiện, vì vậy thang đo Lợi ích tài chính được đo lường bằng 3 biến FB1, FB2, FB4 sẽ được đưa vào phân tích EFA ở bước sau.
Đối với thang đo Hỗ trợ của nhà sản xuất, kết quả phân tích lần 1 cho Cronbach’s Alpha = 0,699, nhưng trong đó biến quan sát MS4 “hữu ích mang lại từ catalogue của Holcim” lại có tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) < 0.3. Cũng xét về mặt nội dung, việc loại biến quan sát này cũng không ảnh hưởng nhiều đến độ giá trị nội dung của thang đo, do đó tác giả đã loại biến quan sát này ra khỏi thang đo. Tiến hành phân tích lần 2, các kết quả đều đã đáp ứng yêu cầu theo như bảng 4.2, do đó 4 biến quan sát MS1, MS2, MS3, MS5 được sử dụng cho phân tích EFA ở bước tiếp theo.
Đối với thang đo Đáp ứng mong đợi khách hàng, kết quả phân tích lần 1 choCronbach’s Alpha = 0,758, nhưng trong đó biến quan sát CE1“Khách hàng sẽ không quan tâm nhiều nếu khơng có sẵn Holcim trong cửa hàng” lại có tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) < 0,3. Sau khi xem xét, đây là một câu hỏi phỏng vấn nghịch và có thể người được phỏng vấn đã hiểu nhầm trong việc cho điểm đánh giá, tuy nhiên tác giả nhận thấy rằng việc loại biến quan sát này cũng không
ảnh hưởng nhiều đến độ giá trị nội dung của thang đo, do đó tác giả đã loại biến quan sát này ra khỏi thang đo. Tiến hành phân tích lần 2, các kết quả đều đã đáp ứng yêu cầu theo như bảng 4.2, do đó 3 biến quan sát CE2, CE3, CE4 được sử dụng cho phân tích EFA ở bước tiếp theo.
Hai bộ thang đo còn lại về Giá trị thương hiệu và Thỏa mãn thương hiệu nhà sản xuất đều đã đáp ứng đầy đủ các tiêu chí trong phân tích lần 1, do đó tất cả các biến
quan sát đo lường của hai nhân tố đều được giữ nguyên và sử dụng cho phân tích EFA. Như vậy, cuối cùng đã có 19 biến quan sát đo lường cho 5 nhân tố sẽ được đưa vào phân tích EFA.
4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA – Exploratory Factor Analysis)
Trong nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng phép trích PAF (principal axis factoring) và phép quay khơng vng góc (Promax) để phân tích EFA. Bên cạnh đó, tác giả tiến hành phân tích EFA cho các biến độc được phân tích cùng một lúc, riêng biến phụ thuộc (Thỏa mãn thương hiệu nhà sản xuất) được phân tích riêng.
4.2.2.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập
Tác giả tiến hành đưa các biến quan sát của các thang đo sau vào phân tích nhân tố EFA:
- Lợi ích tài chính (FB)
- Hỗ trợ của nhà sản xuất (MS)
- Giá trị thương hiệu nhà sản xuất (BE) - Đáp ứng mong đợi khách hàng (CE)
Bảng 4.3 Kết quả phân tích EFA của các biến độc lập STT Biến Nhân tố STT Biến Nhân tố 1 2 3 4 1 FB1 0,785 2 FB2 0,577 3 FB4 0,616 4 MS1 0,574 5 MS2 0,847 6 MS3 0.650 7 MS5 0,638 8 BE1 0,843 9 BE2 0,755 10 BE3 0,941 11 BE4 0,864 12 CE2 0,806 13 CE3 0,950 14 CE4 0,884 Cronbach’s Alpha 0,691 0,759 0,910 0,907 KMO 0,722 Bartlett (Sig.) 0,000 Tổng phương sai trích (%) 71,822
- Số lượng nhân tố trích được là 4 nhân tố.
- Hệ số KMO đạt 0,722 >0,5 : Phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. - Kiểm định Bartlett: Đạt yêu cầu (Sig=0.000< 0,05). Chứng tỏ các biến quan sát trong phân tích nhân tố có tương quan với nhau trong tổng thể.
- Tổng phương sai trích: 71,82% (lớn hơn 50%). Cho biết 4 nhân tố trên giải thích được 71,82% biến thiên của dữ liệu.
- Giá trị hệ số Eigenvalue của các nhân tố đều đạt yêu cầu ( >1).
- Qua kết quả phân tích nhân tố ta thấy, tất cả các biến đều có hệ số tải nhân tố đạt yêu cầu (factor loading > 0,5).
- Tất cả các biến quan sát đều có khác biệt hệ số tải nhân tố giữa các nhân tố lớn hơn 0,3 (λiA – λiB ≥0.3), vì vậy đã đảm bảo độ giá trị phân biệt giữa các nhân tố với nhau.
4.2.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
Thang đo Thỏa mãn thương hiệu nhà sản xuất với 5 biến quan sát được rút ra sau khi được kiểm tra bằng Cronbach’s alpha. Phân tích nhân tố khám phá được tiến hành để đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát này.
Sử dụng phần mềm SPSS và đưa các biến vào phân tích, tác giả thu được kết quả như sau:
Bảng 4.4 Kết quả phân tích EFA cho biến phụ thuộc
STT Biến Nhân tố 1 1 SB1 0,701 2 SB2 0,591 3 SB3 0,559 4 SB4 0,567 5 SB5 0,614 Cronbach’s Alpha 0,743 KMO 0,695 Bartlett (Sig.) 0,000 Tổng phương sai trích (%) 49,464
Kết quả phân tích nhân tố (EFA) cho biến phụ thuộc “Thỏa mãn thương hiệu nhà sản xuất” cho thấy:
- Kiểm định Bartlett: sig. = 0,000 < 0.05: các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
- Hệ số KMO = 0,95 > 0,5: Phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. - Có 1 nhân tố được trích ra từ phân tích nhân tố (EFA).
- Giá trị tổng phương sai trích: 49,464% ~ 50%, được xem là đạt yêu cầu.
- Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố (factor loading > 0,5): đạt yêu cầu. Như vậy, thang đo “Thỏa mãn thương hiệu nhà sản xuất” đạt giá trị hội tụ.
4.2.2.3 Tóm tắt kết quả phân tích nhân tố (EFA)
Kết quả phân tích nhân tố (EFA) cho thấy các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình đều đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt chấp nhận được. Do đó, phân tích EFA là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu và có 5 nhân tố được trích ra từ kết quả phân tích. Khơng có sự phát sinh nhân tố mới cũng như là gộp nhân tố so với mơ hình đề nghị ban đầu.