Biến quan sát
Hệ số tải nhân tố các thành phần
1 2 3 4 5
ID1: Khi ai đó phê bình thương hiệu X này, tơi xem điều đó như là một sự xúc phạm cá nhân.
.836
ID2: Khi tơi nói về thương hiệu X này, tôi thường dùng “chúng tôi” hoặc “chúng ta” hơn là họ.
.844
ID3: Sự thành cơng của thương hiệu X cũng chính là sự thành cơng của tơi
.812
ID4: Khi ai đó ca ngợi về thương hiệu X này, tơi cảm thấy đó như là một lời khen cá nhân.
.927
EN1: Tơi u thích mãnh liệt với thương hiệu X .715
EN2: Tôi say mê với thương hiệu X .773
EN3: Tơi rất nhiệt tình với thương hiệu X .748
EN4: Tôi luôn cảm thấy hào hứng bởi thương hiệu
X .794
EN5: Tôi yêu thương hiệu X .619
AT1: Tơi muốn tìm hiểu nhiều về thương hiệu X. .815
AT2: Tơi chú ý mọi thứ liên quan đến thương hiệu
X. .844
AT3: Bất kì điều gì liên quan đến thương hiệu X
đều gây được sự chú ý của tơi .821
AT5: Tơi thích tìm hiểu nhiều hơn về thương hiệu
X. .887
AB1: Khi xem các sản phẩm của thương hiệu X,
tôi dường như quên mọi thứ xung quanh tôi .691
AB2: Khi xem các sản phẩm của thương hiệu X
làm cho tôi quên mất thời gian .780
AB3: Tôi như bị cuốn theo mỗi khi xem các sản
phẩm của thương hiệu X .830
AB4: Khi xem các sản phẩm của thương hiệu X
tơi khó có thể bị phân tâm. .756
AB5: Tơi bị đắm chìm vào những sản phẩm của
thương hiệu X. .801
AB6: Tôi rất vui khi được xem các sản phẩm của
thương hiệu X. .828
IT1: Tơi thích tham gia thảo luận với cộng đồng thương hiệu X.
.703
IT2: Tơi thích tương tác với những người có cùng
quan điểm trong cộng đồng thương hiệu X. .335
.694
IT3: Tơi là người thích tham gia các hoạt động trong cộng đồng thương hiệu X.
.770
IT4: Tơi rất thích trao đổi ý tưởng với những
người khác trong cộng đồng thương hiệu X. .328
.686
IT5: Tôi thường tham gia các hoạt động của cộng đồng thương hiệu X
.809
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Thang đo lòng trung thành thương hiệu của khách hàng gồm 04 biến quan sát. Sau khi đạt độ tin cậy khi kiểm tra bằng Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám
phá được sử dụng để đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng nhân tố và giá trị phân biệt của các nhân tố. Kết quả phân tích nhân tố cho thang đo lịng trung thành thương hiệu của khách hàng như sau:
Bảng 4.7 Bảng ma trận xoay các nhân tố thang đo lòng trung thành thương hiệu
Biến
Nhân tố 1
BL1: Tơi sẽ nói những điều tích cực về thương hiệu X với mọi
người .868
BL2: Tôi sẽ giới thiệu thương hiệu X đến những người tìm kiếm
lời khuyên của tơi .903
BL3: Tơi sẽ khuyến khích bạn bè và người thân để mua sản phẩm
của thương hiệu X .875
BL4: Tôi sẽ mua nhiều sản phẩm của thương hiệu X hơn nữa
trong tương lai .812
KMO (Kaiser Meyer Olkin Measure of Sampling Adequacy) = 0.804 Chi – Square = 502.047; df = 6; Sig = 0.000
Eigenvalues 2.944
Phương sai trích (%) 74.854
Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả
Kiểm định Bartlett’s: Sig. = 0.000 <0.05: Các biến quan sát trong phân tích nhân tố trên có tương quan với nhau trong tổng thể.
Hệ số KMO = 0.804 >0.5: Phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Hệ số tích lũy % (Cumulative) = 74,854% chỉ ra rằng 5 yếu tố 4 yếu tố trên giải thích 74,854% sự biến thiên của dữ liệu.
Giá trị hệ số Eigenvalues của các nhân tố đều lớn hơn 1: Đạt yêu cầu. Hệ số tải nhân tố của tất cả các biến quan sát đều trên 0,5: đạt yêu cầu. Như vậy, thang đo “ Lòng trung thành thương hiệu” đạt giá trị hội tụ.
Tóm lại, sau khi tiến hành phân tích nhân tố cho các thành phần của sự gắn kết thương hiệu và lịng trung thành thương hiệu của khách hàng thì tất cả 29 biến quan sát đều được giữ lại theo đúng thứ tự các thang đo ban đầu.
4.3. Kiểm định mơ hình và các giả thuyết
Để kiểm định vai trò quan trọng của các nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ giữa lòng trung thành thương hiệu của khách hàng và 05 nhân tố của sự gắn kết thương hiệu của khách hàng phân tích thì hồi quy tuyến tính sẽ cho ta biết được mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Mơ hình hóa các nhân tố ảnh hưởng đến lịng trung thành thương hiệu của khách hàng trong ngành điện thoại di động có dạng như sau:
F = β0 + β1 F1 + β2 F2 + β3 F3 + β4 F4 + β5 F5 + ε Trong đó:
- F: biến phụ thuộc (Y) thể hiện lòng trung thành thương hiệu của khách hàng - Các biến độc lập (Xi) : Sự gắn bó (F1), Sự nhiệt tình (F2), Sự chú ý (F3), Sự say mê
(F4), Sự tương tác (F5)
- β0: hệ số tự do, thể hiện giá trị của F khi các biến độc lập trong mơ hình bằng 0. - βi (i=1,n): Hệ số hồi quy riêng phần của các biến độc lập tương ứng F1, F2, F3, F4,
F5.
- ε: biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai khơng đổi.
Việc xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến cần là điều cần thiết phải làm trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội. Nhận xét tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc thơng qua hệ số tương quan. Ngồi ra, cũng cần xem xét tương quan giữa các biến độc lập để thận trọng trong trường hợp đa cộng tuyến có thể xảy ra khi phân tích hồi quy. Hiện tượng đa cộng tuyến có thể làm giảm cường độ chính xác của kết quả nghiên cứu.
Qua phân tích tương quan kết quả là tất cả các biến độc lập (ID, EN, AT, AB, IT) đều có tương quan với biến phụ thuộc (BL) ở mức ý nghĩa 5%. Nó được coi là điều kiện cần để đủ khả năng thực hiện phân tích hồi quy.
Biến phụ thuộc “Lịng trung thành thương hiệu” có tương quan mạnh nhất với biến độc lập “Sự nhiệt tình” (Hệ số Pearson = 0.532), tiếp theo lần lượt là các biến “Sự gắn bó (Hệ số Pearson = 0.520), “Sự say mê” (Hệ số Pearson = 0.508), “Sự tương tác” (Hệ số Pearson = 0.478) và “Sự chú ý” (Hệ số Pearson = 0.201)
Sự tương quan này rất được kỳ vọng trong nghiên cứu, vì chính những mối quan hệ chặt, tuyến tính giữa các biến sẽ giải thích được sự ảnh hưởng của các nhân tố trong mơ hình nghiên cứu. Do đó, tất cả các biến độc lập này đều có thể đưa vào phân tích hồi qui. Thêm vào đó, giữa các biến độc lập cũng có tương quan với nhau ở mức ý nghĩa 5%. Do đó, trong phân tích hồi qui sẽ thận trọng với trường hợp đa cộng tuyến có thể xảy ra làm kết quả nghiên cứu thiếu sự chính xác.