Thang đo Số biến
quan sát
Cronbach 's Alpha
Hệ số tương quan biến tổng nhỏ nhất
Nhận biết thương hiệu 4 0.699 0.444
Ham muốn thương hiệu 4 0.871 0.685
Chất lượng cảm nhận 5 0.797 0.547
Trung thành thương hiệu 4 0.819 0.58
Giá trị thương hiệu tổng thể 3 0.8 0.588
Nguồn: Tác giả thu thập và tính tốn
- Đánh giá thang đo nhận biết thương hiệu:
Kết quả phân tích SPSS 20.0 qua bảng 4.2, thành phần nhận biết thương hiệu có Cronbach’s Alpha là 0.699, số biến quan sát là 4 biến và các hệ số tương quan biến – tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.3. Nhỏ nhất là 0.444 (NB1). Vì vậy các biến đo lường thành phần nhận biết thương hiệu đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo. Vậy thang đo nhận biết thương hiệu được đo lường bằng 4 biến quan sát: NB1, NB2, NB3, NB4.
- Đánh giá thang đo lòng ham muốn thương hiệu:
Kết quả phân tích SPSS 20.0 qua bảng 4.2, thành phần lịng ham muốn thương hiệu có Cronbach’s Alpha là 0.871, số biến quan sát là 4 biến và các hệ số tương quan biến – tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.3. Nhỏ nhất là 0.685 (HM1). Vì vậy các biến đo lường thành phần lịng ham muốn thương hiệu đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
- Đánh giá thang đo chất lượng cảm nhận thương hiệu:
Kết quả phân tích SPSS 20.0 qua bảng 4.2, thành phần chất lượng cảm nhận thương hiệu có Cronbach’s Alpha là 0.797, số biến quan sát là 5 biến và các hệ số tương quan biến – tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.3. Nhỏ nhất là 0.547(CL1). Vì vậy các biến đo lường thành phần chất lượng cảm nhận thương hiệu đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
- Đánh giá thang đo lòng trung thành thương hiệu:
Kết quả phân tích SPSS 20.0 qua bảng 4.2, thành phần lịng trung thành thương hiệu có Cronbach’s Alpha là 0.819, số biến quan sát là 4 biến và các hệ số tương quan biến – tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.3. Nhỏ nhất là 0.580 (TT1). Vì vậy các biến đo lường thành phần lòng trung thành thương hiệu đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
- Đánh giá thang đo Giá trị thương hiệu tổng thể:
Kết quả phân tích SPSS 20.0 qua bảng 4.2, thành phần giá trị thương hiệu tổng thể có Cronbach’s Alpha là 0.800, số biến quan sát là 3 biến và các hệ số tương quan biến – tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0.3. Nhỏ nhất là 0.588 (GTTH1). Vì vậy các biến đo lường thành phần của giá trị thương hiệu tổng thể đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Như vậy, sau khi tiến hành đánh giá độ tin cậy của các thang đo thì tất cả các thang đo đều đạt yêu cầu và đủ điều kiện để tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA
4.2.2. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA:
Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số các tiêu chuẩn như sau:
- Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là một chỉ tiêu dùng
để xem xét sự thích hợp của EFA, 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 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 & Chu Mộng Ngọc, 2005, 262).
- Thứ hai, 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. Factor Loading ≥ 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, Factor Loading ≥ 0.4 được xem là quan trọng, Factor Loading ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thiết thực. Ngồi ra, Hair & ctg (1998) cũng khuyên các nhà nghiên cứu như sau: nếu chọn tiêu chuẩn Factor Loading ≥ 0.3 thì cỡ mẫu của nghiên cứu ít nhất là 250, nếu cỡ mẫu của nghiên cứu khoảng 100 thì Factor Loading ≥ 0.55, nếu cỡ mẫu của nghiên cứu khoảng 50 thì Factor Loading phải ≥ 0.75. Do đó, trong nghiên cứu này, cỡ mẫu là 395 mẫu, lớn hơn mức quy định là 350 mẫu, như vậy Factor Loading ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn, tuy nhiên để đảm bảo nếu các biến quan sát nào có hệ số Factor Loading ≤ 0.3 sẽ bị loại.
- Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
- Thứ tư, điểm dừng khi trích các yếu tố có hệ số Eigenvalue phải có giá trị ≥ 1 (Gerbing &Anderson, 1988).
- Thứ năm, khác biệt hệ số tải nhân tố Factor Loading của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun & Al Tamimi, 2003).
Phân tích EFA của các thành phần giá trị thương hiệu:
- Bảng kiểm định KMO và Barlett (KMO and Barlett’s Test) đối với thang đo hiệu chỉnh