Ma trận thành phần
Ký hiệu Thành phần 1
Tôi sẽ tiếp tục sử dụng sản phẩm, dịch vụ của Vietinbank thay vì các ngân hàng khác, thậm chí khi các ngân hàng khác có cùng sản phẩm, dịch vụ giống như Vietinbank.
BE2
.836 Nếu có ngân hàng khác cũng tốt như Vietinbank, tơi vẫn sẽ tiếp tục giao dịch
với Vietinbank. BE3 .827
Nếu một ngân hàng khác khơng khác gì so với Vietinbank, thì sử dụng sản
phẩm, dịch vụ của Vietinbank sẽ là một quyết định khôn ngoan. BE4 .825
Tôi sẽ chỉ sử dụng sản phẩm, dịch vụ của Vietinbank thay vì sử dụng sản
phẩm, dịch vụ của các ngân hàng khác. BE1 .781
Eigenvalues = 3,004 Tổng phương sai trích: 66,84%
Kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc cho thấy chỉ có một nhân tố được rút ra, Eigenvalues bằng 3,004 thoả mãn điều kiện lớn hơn 1 và tổng phương sai trích là 66,84% lớn hơn 50% đã cho thấy các điều kiện của phân tích nhân tố là phù hợp đối với biến quan sát đồng thời các biến trong thang đo Giá trị thương hiệu giải thích tốt cho đại
lượng đo lường.
2.3.3.4 Phân tích hồi quy các yếu tố cấu thành nên giá trị thương hiệu Vietinbank
Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính bội được sử dụng để kiểm định mối quan hệ giữa các biến độc lập: Sự nhận biết thương hiệu (BAW), Sự liên tưởng thương hiệu (BAS), Chất lượng cảm nhận (PQ), Lòng trung thành thương hiệu ( BL) và biến phụ thuộc Giá trị thương hiệu (BE).
Xem xét ma trận tương quan giữa các biến: Trước khi tiến hành phân tích hồi quy
tuyến tính bội, mối tương quan tuyến tính giữa các biến cần phải được xem xét.
Bảng 2.9: Ma trận tương quan giữa các biến:
Ma trận tương quan BE PQ BAS BL BAW Hệ số tương quan Pearson BE 1.000 .482 .582 .766 .605 PQ .482 1.000 .438 .513 .326 BAS .582 .438 1.000 .645 .576 BL .766 .513 .645 1.000 .662 BAW .605 .326 .576 .662 1.000 Mức ý nghĩa (1 đầu) Sig. (1-tailed) BE . .000 .000 .000 .000 PQ .000 . .000 .000 .000 BAS .000 .000 . .000 .000 BL .000 .000 .000 . .000 BAW .000 .000 .000 .000 . N BE 198 198 198 198 198 PQ 198 198 198 198 198 BAS 198 198 198 198 198 BL 198 198 198 198 198 BAW 198 198 198 198 198 (Nguồn: Kết quả x lý spss)
Ma trận này cho thấy mối tương quan giữa biến Giá trị thương hiệu – BE (biến phụ thuộc) với từng biến độc lập, cũng như tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số
tương quan giữa biến Giá trị thương hiệu (BE) với các biến khác đều lớn hơn 0.3. Về sơ bộ, ta có thể kết luận các biến độc lập (Sự nhận biết thương hiệu - BAW, Sự liên tưởng thương hiệu - BAS, Chất lượng cảm nhận - PQ, Lịng trung thành thương hiệu -BL) có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến Giá trị thương hiệu – BE. Ngoài ra, hệ số tương quan giữa các biến Sự nhận biết thương hiệu - BAW, Sự liên tưởng thương hiệu - BAS, Chất lượng cảm nhận - PQ, Lòng trung thành thương hiệu -BL đều lớn hơn 0.3 nên mối quan hệ giữa các biến này cần phải xem xét kỹ trong phần phân tích hồi quy tuyến tính bội dưới đây nhằm tránh hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Phân tích hồi quy tuyến tính bội:
Bảng 2.10 cho thấy, trị thống kê F được tính từ R2
của mơ hình với mức ý nghĩa quan sát rất nhỏ (sig = 0) cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.612 nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 61.2% và giải thích được 61.2% sự khác biệt của biến phụ thuộc. Nói cách khác, khoảng 61.2% khác biệt của giá trị thương hiệu có thể được giải thích bởi sự khác biệt của các biến độc lập.
Hiện tượng tự tương quan: Giá trị đại lượng d (Durbin Watson) là 2.177. Giá trị d tra bảng Durbin-Watson với 4 biến độc lập và 198 quan sát là dL= 1.571và dU = 1.679 cho thấy khơng có hiện tượng tự tương quan của các phần dư.