CHUƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Đánh giá sơ bộ thang đo
3.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Tất cả các biến quan sát đạt được độ tin cậy sẽ tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) để trích ra các phát biểu khơng phù hợp và nhóm các phát biểu có liên hệ tương quan thành các nhóm nhân tố mới. Tiêu chuẩn áp dụng và chọn biến đối với phân tích nhân tố khám phá bao gồm:
(1) Tiêu chuẩn Barlett và hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA. Theo đó, EFA được gọi là thích hợp khi 0.5 ≤ KMO ≤ 1. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Thị Mộng Ngọc, 2008, trang 262).
(2) Theo Hair và ctg (1998), hệ số tải nhân tố (Factor Loading) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading ≥ 0.3 được xem là
đạt mức thiểu, Factor loading ≥ 0.4 được xem là quan trọng, Factor loading ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
(3) Thang đo sẽ được chấp nhận khi phương sai trích (Cumulative) ≥ 50
(4) Điểm dừng khi trích các yếu tố có hệ số Eigenvalue phải có giá trị ≥ 1 . Vì theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008, tập 2, trang 34), đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những biến có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc.
(5) Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.30 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Khi phân tích EFA đối với các thang đo lòng trung thành thương hiệu của khách hàng, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax để tối thiểu hoá số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1.
Sau khi kiểm định bằng công cụ Cronbach Alpha, các biến đạt yêu cầu được đưa vào phân tích nhân tố (EFA) cụ thể như sau (xem phụ lục 6):
a. Kết quả phân tích EFA các biến độc lập :
- Phân tích EFA lần 1, kết quả phân tích cho 42 biến, có 6 yếu tố được trích tại eigenvalues có giá trị đạt 1.087 với phương sai trích là 58.681%. Hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 ngoại trừ biến quan sát “TT1 Trung tâm có nhiều cơ sở” có hệ số tải nhân tố là 0.403, nhỏ hơn 0.5, và sự khác biệt giữa hệ số tải nhân tố thấp (0.403 và 0.281), không đạt yêu cầu nên sẽ bị loại.
- Phân tích EFA lần 2, sau khi loại biến TT1, kết quả phân tích có 41 biến, 6 yếu tố được trích tại eigenvalues có giá trị đạt 1.063 với phương sai trích là 59.511%. Hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5. Tuy nhiên biến NB3 “tơi có thể nhớ một số chương trình chủ chốt của trung tâm X” có sự khác biệt giữa hệ số tải nhân tố thấp (0.519 và 0.480), không đạt yêu cầu nên sẽ bị loại.
- Phân tích EFA lần 3, sau khi loại biến NB3, kết quả phân tích có 40 biến, 6 yếu tố được trích tại eigenvalues có giá trị đạt 1.022 với phương sai trích là
60.003%. Hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5. Tuy nhiên biến CL11 “trung tâm có nhiều hoạt động ngoại khố bổ ích” có sự khác biệt giữa hệ số tải nhân tố thấp (0.462 và 0.544), không đạt yêu cầu nên sẽ bị loại.
- Phân tích EFA lần 4 (lần cuối), sau khi loại biến CL11, kết quả phân tích có 39 biến, 5 yếu tố được trích tại eigenvalues có giá trị đạt 2.172 với phương sai trích là 58.236%. Sự khác biệt giữa hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.3, đạt yêu cầu. Ngoài ra, hệ số KMO = 0.882 thể hiện sự phù hợp của phân tích nhân tố. Thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 3366.100 với mức ý nghĩa là 0.00; điều đó cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.
Kết quả cũng cho thấy có sự thay đổi về biến quan sát thành phần giữa các mục hỏi. Cụ thể, biến quan sát “CL12 Nhiều cựu học viên có thành tích cao trong các kỳ thi” chuyển từ yếu tố “chất lượng cảm nhận” sang “uy tín thương hiệu”. Các biến quan sát còn lại vẫn theo mơ hình đề nghị ban đầu. Như vậy, sau khi loại các biến khơng đạt u cầu, và có sự di chuyển của biến CL12, kết quả phân tích nhân tố các biến độc lập bao gồm bao gồm 39 biến, chia thành 5 nhân tố tên gọi không thay đổi như sau:
· Nhân tố 1: Nhận biết thương hiệu, bao gồm 4 biến quan sát.
· Nhân tố 2 : Chất lượng cảm nhận, bao gồm 12 biến quan sát.
· Nhân tố 3 : Các thuộc tính đồng hành thương hiệu, gồm 10 biến quan sát.
· Nhân tố 4 : Uy tín thương hiệu, gồm 7 biến quan sát.
· Nhân tố 5 : Thái độ đối với chiêu thị, bao gồm 6 biến quan sát.
b. Kết quả phân tích EFA của biến phụ thuộc:
Phân tích EFA (xem kết quả phụ lục 6) yếu tố lòng trung thành thương hiệu, kết quả phân tích có 4 biến, 1 yếu tố được trích tại eigenvalues có giá trị đạt 2.714 với phương sai trích là 67.852%. Hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5. Ngoài ra, hệ số KMO = 0.812 thể hiện sự phù hợp của phân tích nhân tố. Thống kê Chi-square của
kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 231.026 với mức ý nghĩa là 0.00; Tất cả các biến quan sát đều đạt yêu cầu.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Trong chương 3, tác giả đã trình bày quy trình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu gồm hai bước nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện thông qua nghiên cứu định tính (phỏng vấn khám phá, phỏng vấn sâu, thảo luận nhóm tập trung) và nghiên cứu định lượng sơ bộ thông qua khảo sát thử 150 học viên nhằm hiệu chỉnh, hoàn chỉnh bảng phỏng vấn. Nghiên cứu chính thức được thực hiện thông qua nghiên cứu định lượng với kích thước mẫu 251 nhằm thoả mãn yêu cầu của kỹ thuật phân tích chính sử dụng trong đề tài: kỹ thuật phân tích nhân tố và phân tích hồi quy. Đối tượng khảo sát của đề tài là khách học viên đang theo học tại các trung tâm ngoại ngữ Tp.HCM. Kết quả của nghiên cứu sơ bộ đã loại 3 biến quan sát thông qua kiểm định thang đo bằng Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Như vậy, sẽ có 5 nhân tố ảnh hưởng đến lịng trung thành thương hiệu được đo lường thông qua 5 thang đo gồm 39 biến, mức độ lòng trung thành thương hiệu được đo lường bởi một thang đo gồm 4 biến quan sát được đưa vào nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu chính thức sẽ được thực hiện bằng định lượng và sử dụng các cơng cụ của SPSS 20 để phân tích: Cronbach Alpha, Phân tích nhân tố EFA, thống kê mô tả, hồi quy, T-test, Annova. Trong chương tiếp theo, tác giả sẽ trình bày cụ thể kết quả phân tích.