Biến quan sát TB thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s alpha nếu loại biến Ý thức thương hiệu Alpha = .860
TH1 12.29 13.020 .725 .818 TH2 12.88 13.560 .684 .829 TH3 12.77 13.411 .694 .826 TH4 12.65 13.647 .645 .838 TH5 13.18 12.767 .645 .841 Vật chất Alpha = .866 VC1 14.39 12.089 .746 .824 VC2 13.93 13.551 .748 .825 VC3 14.36 13.440 .610 .859 VC4 14.10 12.949 .720 .830 VC5 13.96 14.756 .648 .850
So sánh xã hội Alpha = .807
SS1 9.09 6.496 .631 .760
SS2 9.28 6.135 .584 .777
SS3 9.43 5.471 .675 .732
SS4 9.51 5.721 .618 .762
Tham gia thời trang Alpha = .887
TG1 12.20 12.820 .757 .855
TG2 11.60 13.092 .792 .848
TG3 12.00 12.052 .798 .845
TG4 12.07 13.264 .773 .853
TG5 12.14 14.520 .530 .905
Thái độhướng tới hành vi Alpha = .883
TD1 10.57 6.149 .746 .852
TD2 10.53 5.713 .723 .859
TD3 10.62 5.669 .753 .847
TD4 10.43 5.589 .768 .841
Kết quảphân tích Cronbach alpha được trình bày trong Bảng 4.1. Khi nhìn vào bảng 4.1, ta thấy được các thang đo đều có độ tin cậy cao, thang đo so sánh xã hội có hệ số Cronbach alpha thấp nhất là 0.807, và các thang đo đều có hệ sốtương quan biến - tổng đều lớn hơn 0.3. Ta kết luận các thang đo đều đạt yêu cầu.
4.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Mặc dù việc đánh giáđộ tin cậy chỉ ra tính thống nhất nội tại cao, điều này cũng chưa phải là điều kiện đủ cho tính hợp lệ của các mục (Pedhazur and Schmelkin, 1991; trích trong Robin and Lynda, 2010). Phân tích nhân tố khám phá EFA được thực hiện
để đánh giá tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo (Nguyễn
Đình Thọ, 2012) mà đãđược xác nhận trong các kiểm tra độ tin cậy trước đó (Campbell và Fiske, 1959; trích trong Robin and Lynda, 2010).
Trong nghiên cứu này, phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) được sử dụng đểđánh giá các giá trị nêu trên của thang
đo. Phương pháp EFA trong phân tích này sử dụng phép trích nhân tố là Principal
Components Analysis (PCA) với phép quay vng góc Varimax.
Tuy nhiên, để sử dụng EFA chúng ta cần xem xét mối quan hệ giữa các biến đo lường (Nguyễn Đình Thọ, 2012). Ở đây ta dùng kiểm định Bartlett và KMO để xem xét mối quan hệ giữa các biến đo lường này.