CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. Kiểm định thang đo
4.2.2. Phân tích nhân tố (EFA)
Sau khi phân tích Cronbach Alpha, các thang đo đều đạt giá trị yêu cầu với hệ số Cronbach Alpha đều trên 0.6 cũng như hệ số tương quan biến tổng của từng thang đo đều lớn hơn 0.3, duy chỉ có thang đo TT1 và TT3 với hệ số tương quan biến tổng khá nhỏ (TT1: 0.497, TT4: 0.404), tuy nhiên vẫn đạt yêu cầu đề ra, và biến này sẽ được xem xét kỹ hơn trong phân tích nhân tố để xem có sự thay đổi chấp nhận hay loại bỏ biến này. Chính vì vậy, nên 25 biến quan sát sẽ được đưa vào để phân tích nhân tố. Phân tích nhân tố nhằm nhóm gọn các biến quan sát ban đầu thành những nhân tố mới có ý nghĩa, đồng thời phát hiện cấu trúc tiềm ẩn giữa các khái niệm nghiên cứu (nhân tố ban đầu) theo dữ liệu thực tế nhằm hình thành những nhân tố mới có ý nghĩa sát với bối cảnh thực tế nghiên cứu.
Phân tích nhân tố cho tất cả mọi biến trong mô hình được thực hiện với phương pháp rút trích nhân tố là “Principal component” với phương pháp xoay là
“Varimax”, đây là phương pháp thường được sử dụng cũng như cho phép rút trích tối đa % phương sai của các biến quan sát ban đầu so với các phương pháp khác (Nguyễn Đình Thọ, 2014). Số nhóm nhân tố được tính dựa trên điều kiện phân tích hệ số Eigenvalues (với hệ số Eigenvalues> 1).
- Hệ số KMO là chỉ số kiểm tra sự thích hợp của phân tích EFA, hệ số này nếu nằm trong khoảng 0.5 đến 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 Sig <0.05 thì bác bỏ giả thuyết này tức là các biến có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Tiêu chuẩn hệ số tải (Factor loading) của mỗi biến mà nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại bỏ (Hair và cộng sự, 1998).
- Mức độ chênh lệch hệ số tải (Factor loading) lớn nhất của mỗi biến với hệ số tải (Factor loading) bất kỳ phải lớn hơn 0.3 (Nguyễn Đình Thọ, 2014).
- Tổng phương sai trích phải trên 50% (Nguyễn Đình Thọ, 2014).
4.2.2.1. Phân tích nhân tố của các biến độc lập
Phân tích nhân tố của các biến độc lập được thể hiện trong bảng 4.11.
Bảng 4.11. Phân tích nhân tố nhóm biến độc lập lần 1
Biến quan sát 1 2 3 4 5
CL5 .824
CL4 .804
CL3 .781
CL1 .762
CL2 .695
HM4 .908
HM1 .882
HM3 .856
HM2 .762
HA1 .839
HA4 .793
HA3 .772
HA2 .750
NB2 .806
NB1 .794
NB4 .746
NB3 .733
TT3 .777
TT2 .708
TT4 .645
TT1 .234 .449 .105 .169 .478
Eigenvalue 8.064 2.706 1.603 1.517 1.221
Tổng phương sai trích 71.960
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS của tác giả) Kết quả phân tích nhân tố đối với các biến này cho thấy hệ số
KMO=0.849(>0.5) và kiểm định Barlett có Sig= 0.00 (<0.05) cho thấy phân tích EFA là thích hợp.
Trong phân tích này biến TT1 bị loại vì không đạt yêu cầu do hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5. Mặt khác hệ số tải của biến TT1 tại nhân tố 2 và nhân tố 5 có mức chênh lệch thấp (<0.3) điều này cũng cho thấy người khảo sát có quan điểm về lòng trung thành và ham muốn thương hiệu đối với biến quan sát này là như nhau, tức là biến này không bảo đảm được tính đơn hướng khi thể hiện cả 2 khái niệm ham muốn thương hiệu và trung thành thương hiệu, chính vì thế biến này bị loại bỏ. Mặt khác sau khi khảo sát và tham khảo một số chuyên gia cũng như khách hàng đã chia sẻ rằng nếu chỉnh sửa lại biến quan sát này cho các nghiên cứu sau này nờn điều chỉnh là tụi thường xuyờn mua sản phẩm này thỡ sẽ dễ hiểu và rừ ràng hơn so với câu hỏi gốc, thể hiện được tính lặp lại qua hành động thực tế hơn.
Bảng 4.12. Phân tích nhân tố nhóm biến độc lập lần 2
Biến quan sát 1 2 3 4 5
CL5 .827
CL4 .806
CL3 .783
CL1 .765
CL2 .696
HM4 .914
HM1 .884
HM3 .865
HM2 .755
HA1 .839
HA4 .794
HA3 .773
HA2 .753
NB2 .805
NB1 .800
NB4 .751
NB3 .734
TT3 .830
TT2 .657
TT4 .646
Eigenvalue 7.727 2.652 1.603 1.517 1.173
Tổng phương sai trích 73.361
Cronbach Alpha .894 .900 .863 .864 .739
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS của tác giả) Sau khi loại biến TT1, tác giả tiến hành phân tích EFA lần 2 đối với các biến độc lập. Kết quả phân tích EFA lần 2 đối với các biến độc lập, đồng thời hệ số Cronbach Alpha cũng được đánh giá lại và được thể hiện trong Bảng 4.12.
Và tại lần phân tích này, các nhân tố không thay đổi, cũng như các biến quan sát còn lại đều đạt yêu cầu. Cụ thể, kết quả phân tích nhân tố đối với các biến này cho thấy hệ số KMO = 0.854(>0.5) và kiểm định Barlett có Sig= 0.00 (<0.05) cho thấy phân tích EFA là thích hợp.
Các biến đã trích thành 5 nhân tố tại eigenvalue là 1.256, tổng phương sai trích của 5 nhân tố này là 73.361% nghĩa là 5 nhóm nhân tố này đã giải thích được 73.361% mức độ biến thiên của tập dữ liệu.
4.2.2.2. Phân tích nhân tố của các biến phụ thuộc
Kết quả phân tích EFA đối với thang đo của biến phụ thuộc được trình bày trong bảng 4.13.
Kết quả cho thấy chỉ số KMO = 0.824> 0.5và kết quả kiểm định Bartlett có Sig là 0.000, vậy tập dữ liệu thỏa điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố. Các biến được trích trong 1 nhóm nhân tố tương ứng tại engivalue là 3.215 với phương sai trích đạt được 80.4%, nghĩa là nhóm nhân tố này đã giải thích được 80.4% mức độ biến thiên của tập dữ liệu.
Bảng 4.13. Phân tích nhân tố giá trị thương hiệu
Biến quan sát 1
GT1 0.945
GT2 0.895
GT3 0.894
GT4 0.850
Eigenvalue 3.215
Tổng phương sai trích 80.383
Cronbach alpha 0.918
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS của tác giả) Sau quá trình phân tích nhân tố thì các biến quan sát còn lại bao gồm 5 nhóm nhân tố độc lập đó là:
- Nhóm 1: CL1, CL2, CL3, CL4, CL5.
- Nhóm 2: HM1, HM2, HM3, HM4.
- Nhóm 3: HA1, HA2, HA3, HA4.
- Nhóm 4: NB1, NB2, NB3, NB4.
- Nhóm 5: TT2, TT3, TT4.
Và một nhóm biến phụ thuộc là:
- Nhóm 6: GT1, GT2, GT3, GT4.
Kết quả sau khi phân tích nhân tố (EFA) cho thấy chỉ có biến TT1 bị loại do không đạt yêu cầu hệ số tải nhân tố (>0.5), và các biến còn lại đều đạt yêu cầu cũng như không có sự thay đổi giữa các nhóm trong việc nhập tách các biến, chính vì thế tên gọi các nhân tố này tác giả vẫn giữ nguyên so với ban đầu và không có sự điều chỉnh nào khác.