Bảng 4 .1 Thống kê mô tả
Bảng 4.3 Kết quả kiểm định Cronbach Alpha cho các biến độc lập
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến – tổng Crobach alpha nếu loại biến Nhận biết thƣơng hiệu: Cronbach Alpha = 0.823
NB_1 11.82 7.442 .566 .812 NB_2 11.89 6.773 .766 .725 NB_3 11.90 6.687 .781 .717 NB_4 12.36 6.961 .517 .847 Chất lƣợng cảm nhận: Cronbach Alpha = 0.878 CN_1 13.29 11.306 .668 .862 CN_2 13.83 10.962 .691 .857 CN_3 13.76 11.261 .755 .843 CN_4 13.78 10.811 .760 .840
Hình ảnh thƣơng hiệu: Cronbach Alpha = 0.799
HA_1 13.02 8.838 .418 .818
HA_2 13.52 8.615 .595 .757
HA_3 13.65 8.318 .664 .736
HA_4 13.20 8.175 .609 .752
HA_5 13.66 8.435 .657 .739
Giá cả cảm nhận: Cronbach Alpha = 0.830
GC_1 6.32 2.396 .638 .823
GC_2 6.30 2.487 .731 .725
GC_3 6.33 2.554 .706 .750
Độ bao phủ thƣơng hiệu: Cronbach Alpha = 0.834
BP_1 8.29 3.043 .658 .832
BP_2 8.01 2.826 .739 .752
BP_3 7.91 3.080 .735 .760
Thái độ đối với chiêu thị: Cronbach Alpha = 0.916
CT_1 14.69 16.718 .739 .904 CT_2 14.72 16.098 .801 .895 CT_3 14.83 15.812 .800 .895 CT_4 14.62 17.266 .650 .916 CT_5 14.62 16.268 .804 .895 CT_6 14.57 15.833 .784 .898
Bảng 4.4 Kết quả kiểm định Crobach Alpha cho Hình ảnh thương hiệu sau khi loại biến HA_1
Biến quan sát thang đo nếu Trung bình loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến – tổng
Crobach alpha nếu loại
biến HA_2 9.78 5.315 .645 .768 HA_3 9.91 5.194 .683 .751 HA_4 9.46 5.375 .539 .821 HA_5 9.92 5.208 .702 .743 Hệ số Alpha 0.818
4.3 Kiểm định thang đo thơng qua phân tích nhân tố EFA
Sau khi đánh giá thang đo bằng Cronbach Alpha, biến HA_1 bị loại còn lại 28 biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố (EFA) để giảm bớt hay tóm tắt dữ liệu. Khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhà nghiên cứu thường lưu ý đến một số tiêu chuẩn:
- Hệ số KMO (Kaiser- Meyer-Olkin ): KMO là một chỉ số để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố, 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng khơng 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 & Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2005,262).
- Hệ số tải nhân tố (Factor Loading): theo Hair & ctg (1998), factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Factor loading ≥ 0.3 được xem đạt mức tối thiểu, Factor loading ≥ 0.4 được xem là quan trọng, ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Ngồi ra, Hair & ctg (1998) cũng khuyên bạn đọc như sau: Nếu chọn tiêu chuẩn factor loading ≥ 0.3 thì cỡ mẫu của bạn ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading ≥ 0.55, nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 50 thì factor loading phải ≥ 0.75.
- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%. - Hệ số Eigenvalue phải có giá trị ≥ 1 (Gerbing & Anderson 1988).
- 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 (Jabnoun & Al –Tamimi 2003).
Khi đưa vào phân tích nhân tố, tác giả sẽ lựa chọn ra những nhân tố nào có tiêu chuẩn Factor Loading ≥ 0.5, KMO ≥ 0.5, kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê, nhân tố trích được có Eigenvalue ≥ 1.0. Các biến có trong số < 0.5 hoặc hiệu giữa hai hệ số tải nhân tố (Factor loading) lớn nhất < 0.3 sẽ bị loại. Kết quả phân tích nhân tố được như sau:
4.3.1 Kết quả phân tích nhân tố cho các biến độc lập
Kết quả phân tích EFA được thể hiện trong Bảng 4.5 cho thấy từ 6 yếu được nhóm lại thành cịn 5 yếu tố được trích tại Eigenvalues = 1.128 > 1, phương sai trích được là 68,942% tất cả các trọng số đều lớn hơn 0.5 ở giá trị KMO = 0.911. Riêng biến HA_4 có hiệu giữa hai hệ số tải nhân tố lớn nhất < 0.3 nên bị loại.