KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1.ĐẶC ĐIỂM MẪU KHẢO SÁT
Thông tin mẫu nghiên cứu sau khi nhập liệu vào phần mềm xử lý dữ liệu SPSS for Windows 20.0, như sau:
Tỷ lệ nam chiếm 44.8% và còn lại là 55.2% là nữ (Phụ lục 6).
Tỷ lệ người trả lời dưới 22 tuổi chiếm 30.7%, từ 23 đến 30 tuổi chiếm 32.5%, từ 31 đến 40 tuổi chiếm 24.5%, từ 40 tuổi trở lên chiếm 12.3% (Phụ Lục 6).
4.2.ĐÁNH GIÁ SƠ BỘ THANG ĐO
4.2.1. Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Các thang đo được kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach Alpha. Đồng thời, công cụ này cũng giúp loại những biến quan sát, những thang đo không đạt. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và hệ số Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên được giữ lại (Nunnally và Burnstein, 1994).
Thành phần nhận biết thương hiệu: có Cronbach Alpha bằng 0.639 và hệ số tương quan biến tổng của các biến BA1, BA2, BA3, BA4 đều lớn hơn 0.3. Vì vậy, các biến BA1, BA2, BA3, BA4 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo (Kết quả thể hiện trong Phụ Lục 7).
Thành phần liên tưởng thương hiệu: có hệ số Cronbach Alpha bằng 0.704 và hệ số tương quan biến tổng của các biến AA1, AA2, AA3 đều lớn hơn 0.3. Vì vậy, các biến AA1, AA2, AA3 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo (Kết quả thể hiện trong Phụ Lục 7).
Thành phần chất lượng cảm nhận: có hệ số Cronbach Alpha bằng 0.799 và hệ số tương quan biến tổng của các biến PQ1, PQ2, PQ3, PQ4, PQ5, PQ6 đều lớn hơn 0.3. Vì vậy, các biến PQ1, PQ2, PQ3, PQ4, PQ5, PQ6 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo (Kết quả thể hiện trong Phụ Lục 7).
Thành phần lịng trung thành: có hệ số Cronbach Alpha bằng 0.791. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến BL1, BL2, BL3 đều lớn hơn 0.3. Vì vậy các biến BL1, BL2, BL3 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo (Kết quả thể hiện trong Phụ Lục 7).
Bảng 4.1: Cronbach Alpha của các nhân tố ảnh hƣởng đến giá trị thƣơng thiệu trong lĩnh vực thiết bị y tế.
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến Nhận biết thƣơng hiệu (BA)
BA1 15.24 12.257 .500 .512
BA2 15.48 12.251 .430 .563
BA3 15.24 12.828 .432 .561
BA4 15.16 14.410 .318 .636
Cronbach Alpha = 0.639
Liên tƣởng thƣơng hiệu (AA)
AA1 10.11 7.362 .472 .674 AA2 9.94 7.641 .430 .725 AA3 9.48 6.620 .680 .415 Cronbach Alpha = 0.704 Chất lƣợng cảm nhận (PQ) PQ1 27.08 24.381 .571 .764 PQ2 26.53 24.999 .609 .756 PQ3 26.57 26.939 .490 .782 PQ4 26.87 25.164 .569 .765 PQ5 27.02 27.265 .409 .800 PQ6 26.86 22.441 .682 .735 Cronbach Alpha = 0.799 Lòng trung thành (BL) BL1 12.95 17.069 .573 .753 BL2 13.60 19.019 .482 .793 BL3 13.55 16.040 .623 .728 BL4 13.01 15.450 .731 .670 Cronbach Alpha = 0.791
(Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả)
Từ kết quả trên cho thấy, các biến được giữ lại đều có tương quan biến tổng lớn hơn 0.6 và được phân tích nhân tố EFA ở bước tiếp theo. Qua việc phân tích
này, chúng ta sẽ thấy được cụ thể hơn các thang đo và đồng thời bỏ các biến đo lường không đạt yêu cầu. Điều này làm cho các thang đo đảm bảo tính đồng nhất.
4.2.2.Đánh giá thang đo bằng phân tích yếu tố khám phá EFA
Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu đều quan tâm một số tiêu chuẩn sau:
Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0.50 và 1) có ý nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp (Trọng và Ngọc, 2005).
Thứ hai, hệ số tải là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, hệ số tải lớn hơn 0.30 được xem là đạt mức tối thiểu, hệ số tải lớn hơn 0.40 được xem là quan trọng, lớn hơn 0.50 được xem là có ý nghĩa thiết thực. Hệ số tải lớn nhất của các biến quan sát phải lớn hơn hoặc bằng 0.50 (Hair và cộng sự, 1998, trang 111). Trong bài, tác giả chọn Chọn “Suppress absolute values less than” bằng 0.50 để đảm bảo ý nghĩa thiết thực của EFA.
Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%.
Thứ tư là hệ số Eigenvalue có giá trị lớn hơn 1 (Gerbing và Anderson, 1998).
Tiêu chuẩn thứ năm là khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
4.2.2.1. Thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến giá trị thương hiệu trong lĩnh vực thiết bị y tế lĩnh vực thiết bị y tế
Khi phân tích nhân tố EFA, tác giả sử dụng phương pháp trích yếu tố Principal Component với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue lớn hơn 1 được sử dụng cho phân tích nhân tố với 17 biến quan sát. (Kết quả thể hiện trong Phụ Lục 8).
Sau khi rút trích nhân tố (theo phương pháp mặc định là rút các thành phần chính) và loại bỏ biến BA 4 (có hệ số tải nhỏ hơn 0.5 khơng đủ mạnh). Sau khi loại bỏ các biến có hệ số tải nhỏ không đảm bảo độ tin cậy (hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố < 0.3), kết quả phân tích nhân tố cho thấy 16 biến quan sát được nhóm thành 4 nhân tố. Hệ số tải đều lớn hơn 0.50 nên các biến quan sát đều quan trọng trong nhân tố, chúng có ý nghĩa thiết thực.
Với giả thuyết H0 đặt ra trong phân tích này là giữa các biến quan sát trong tổng thể khơng có mối tương quan với nhau. Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tố cho thấy giả thuyết này bị bác bỏ (vì Sig =.000), do vậy các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau, đồng thời hệ số KMO bằng 0.779 chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là phù hợp.
Tổng phương sai trích được bằng 57.98% cho biết 16 nhân tố vừa rút ra giải thích được 57.98% biến thiên của tập dữ liệu, còn lại 42.02% sự thay đổi của tập dữ liệu là do các nhân tố khác chưa xem xét trong đề tài; do vậy các thang đo rút ra chấp nhận được với giá trị eigenvalue = 1.424.
Bảng 4.2: Ma trận nhân tố các thành phần giá trị thƣơng hiệu.
Biến quan sát 1 2 Nhân tố3 4
PQ6 .809 .086 PQ2 .756 .060 .101 PQ1 .715 .122 -.140 .088 PQ4 .710 .133 .085 PQ3 .617 .137 .174 PQ5 .586 -.161 BL4 .128 .842 .149 .135 BL3 .151 .786 .106 BL1 .761 .155 BL2 .665 .106 .055 AA3 .234 .846 .091 AA2 .050 .743 AA1 .145 .727 .086 BA1 .179 .070 .788 BA2 .127 .749 BA3 .070 .166 .702 Eigenvalue 3.736 2.589 1.528 1.424 Phƣơng sai trích (%) 23.353 16.179 9.550 8.899
(Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả)
Kết quả cho thấy tổng cộng có 4 nhân tố được rút trích bao gồm 16 biến quan sát như sau:
Nhân tố thứ 1 gồm 5 biến: PQ6, PQ2, PQ1, PQ4, PQ3, PQ5. Nhân tố này được đặt tên là Chất lƣợng cảm nhận, ký hiệu là PQ.
Nhân tố thứ 2 gồm 4 biến quan sát: BL4, BL3, BL1, BL2. Nhân tố này được đặt tên là Lòng trung thành, ký hiệu là BL.
Nhân tố thứ 3 gồm 3 biến quan sát: AA3, AA1, AA2. Nhân tố này được đặt tên là Liên tƣởng thƣơng hiệu, ký hiệu là AA.
Nhân tố thứ 4 gồm 3 biến quan sát: BA1, BA2, BA3. Nhân tố này được đặt tên là Nhận biết thƣơng hiệu, ký hiệu là BA.
Đối với thang đo giá trị thương hiệu, sau khi phân tích EFA đối với thang đo Giá trị thương hiệu (Phụ Lục 9) bao gồm 04 biến quan sát: OBE3, OBE2, OBE4, OBE1. Ta có kết quả như sau: chỉ có 01 nhân tố được rút trích (ký hiệu OBE), các biến quan sát OBE3, OBE2, OBE4, OBE1 đều có hệ số tải lớn hơn 0.5 nên các biến quan sát đều quan trọng trong nhân tố Giá trị thương hiệu. Hệ số KMO bằng 0.698 nên kết quả EFA phù hợp với dữ liệu. Kiểm định Bartlett's Test có mức ý nghĩa 0.000, do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Phương sai trích được bằng 53.136%. Do đó EFA là phù hợp. Các biến quan sát này đều đạt yêu cầu cho các phân tích tiếp theo. (Kết quả thể hiện trong Phụ Lục 9).
Bảng 4.3: Kết quả EFA
Biến quan sát Nhân tố1
OBE3 .654 OBE2 .626 OBE4 .607 OBE1 .563 Eigenvalue 2.125 Phƣơng sai trích (%) 53.136
(Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả)
4.3. ĐÁNH GIÁ GIÁ TRỊ THƢƠNG HIỆU THIẾT BỊ Y TẾ CỦA CÔNG TY NEOASIA TẠI THỊ TRƢỜNG TP. HỒ CHÍ MINH NEOASIA TẠI THỊ TRƢỜNG TP. HỒ CHÍ MINH
4.3.1.Phân tích tƣơng quan
Theo bảng phân tích tương quan (Phụ lục 10), cho thấy các biến độc lập có mối tương quan mạnh với biến phụ thuộc và đạt ý nghĩa thống kê về phương diện tổng thể. Do đó, chúng ta có thể tiếp tục phân tích hồi quy.
Bảng 4.4: Ma trận tƣơng quan giữa các biến OBE PQ BL AA BA OBE Pearson Correlation 1 .402** .259** .287** .239** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 212 212 212 212 212 PQ Pearson Correlation .402** 1 .000 .000 .000 Sig. (2-tailed) .000 1.000 1.000 1.000 N 212 212 212 212 212 BL Pearson Correlation .259** .000 1 .000 .000 Sig. (2-tailed) .000 1.000 1.000 1.000 N 212 212 212 212 212 AA Pearson Correlation .287** .000 .000 1 .000 Sig. (2-tailed) .000 1.000 1.000 1.000 N 212 212 212 212 212 BA Pearson Correlation .239** .000 .000 .000 1 Sig. (2-tailed) .000 1.000 1.000 1.000 N 212 212 212 212 212
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
(Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả)
4.3.2.Phân tích hồi quy tuyến tính
Phương trình hồi quy bội biểu diễn mối quan hệ giữa các nhân tố và giá trị thương hiệu trong lĩnh vực thiết bị y tế dựa vào khách hàng, có dạng như sau:
Y = β0+ β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 Trong đó:
Y: là biến phụ thuộc thể hiện giá trị dự đoán về giá trị thương hiệu dựa vào khách hàng.
β0, β1, β2, β3, β4: là các hệ số hồi quy.
X1, X2, X3, X4: là các biến độc lập theo thứ tự: Chất lượng cảm nhận, Lòng trung thành, Liên tưởng thương hiệu và Nhận biết thương hiệu.
Sau khi chạy hồi quy tuyến tính bội thực hiện theo phương pháp ENTER, ta có R2 = 0.369 và R2 điều chỉnh = 0.356. Điều này nói lên độ thích hợp của mơ hình là 35.6% hay nói một cách khác mơ hình này giải thích được 35.6% sự biến thiên của nhân tố Giá trị thương hiệu là do các biến trong mơ hình và 64.4 % còn lại biến
thiên của nhân tố Giá trị thương hiệu giải thích bởi các biến khác ngồi mơ hình mà trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này chưa xem xét đến. Chứng minh cho sự phù hợp của mơ hình (Phụ lục 11). Kết quả này cho thấy mơ hình là phù hợp do có mối tương quan mạnh giữa biến phụ thuộc và biến độc lập của mơ hình.
Bảng 4.5: Tóm tắt mơ hình hồi quy.
Tóm tắt thống kê
Mơ hình R R Bình phƣơng R bình phƣơng
1 .607a .369 .356
a. Predictors: (Constant), BA, AA, BL, PQ
(Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả) Bảng 4.6: Kết quả phân tích ANOVA về độ phù hợp của mơ hình.
ANOVAa Mơ hình Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng F Sig. 1 Hồi quy 77.758 4 19.439 30.200 .000b Số dư 133.242 207 .644 Tổng 211.000 211
a. Biến phụ thuộc: OBE
b. Predictors: (hằng số), BA, AA, PQ, BL
(Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả)
Kết quả kiểm định trong bảng ANOVA được cho thấy mức ý nghĩa với Sig 1.1 < 0.05 cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Bảng 4.7: Hệ số các biến trong mơ hình hồi quy
Mơ hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. B Sai số chuẩn Beta
1 (Hằng số) 1.750E-016 .055 .000 1.000 PQ .402 .055 .402 7.284 .000 BL .259 .055 .259 4.684 .000 AA .287 .055 .287 5.201 .000 BA .239 .055 .239 4.329 .000
a. Biến phụ thuộc: OBE
Từ các hệ số β chuẩn hóa, có kết quả như sau: các nhân tố BA, AA, PQ, BL đều có mối quan hệ tuyến tính với OBE với Sig t < 0.05. Hệ số beta đã chuẩn hóa của các biến PQ, AA, BL, BA lần lượt là: 0.402, 0.287, 0.259, 0.239 (Phụ lục 11). Vì vậy, tất cả 4 nhân tố của thang đo đều ảnh hưởng đến giá trị thương hiệu trong lĩnh vực thiết bị y tế (do có các hệ số β dương).
Phương trình hồi quy bội chuẩn hóa được xác định như sau:
OBE = 0.402*PQ + 0.287*AA + 0.259*BL+ 0.239*BA
Trong đó:
PQ: Chất lượng cảm nhận
BL: Lòng trung thành
AA: Liên tưởng thương hiệu
BA: Nhận biết thương hiệu
Để xác định tầm quan trọng của PQ, BL, AA, BA trong mối quan hệ với OBE, cần căn cứ vào hệ số β. Nếu trị tuyệt đối hệ số β của nhân tố nào càng lớn thì nhân tố đó ảnh hưởng càng quan trọng đến OBE. Từ phương trình hồi quy trên đưa ra nhận xét như sau, cảm nhận của khách hàng về Chất lượng cảm nhận ảnh hưởng mạnh nhất đến Giá trị thương hiệu vì β = 0.402 lớn nhất trong các β, tiếp theo là Liên tưởng thương hiệu với β = 0.287, Lòng trung thành với β = 0.259, Nhận biết thương hiệu với β = 0.239.
4.3.3.Dị tìm vi phạm các giả định cần thiết trong mơ hình hồi quyGiả định liên hệ tuyến tính Giả định liên hệ tuyến tính
Giả định liên hệ tuyến tính được dị tìm sự vi phạm thông qua biểu đồ phân tán Scatterplot với giá trị phần dư chuẩn hóa trên trục tung và giá trị phần dư chẩn đốn trên trục hồnh.
Hình 4.1: Biểu đồ Scatterplot của giá trị phần dƣ chuẩn hóa và phần dƣ
chẩn đốn.
(Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả)
Qua biểu đồ cho thấy các giá trị phần dư phân tán ngẫu nhiên, nghĩa là giả định tuyến tính khơng bị vi phạm.
Giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn do sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải hằng số, số lượng các phần dư khơng nhiều để phân tích. Lúc này, biểu đồ tần số của phần dư là cách dị tìm phân phối chuẩn đơn giản nhất.
Hình 4.2: Biểu đồ tần số của các phần dƣ chuẩn hóa (Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả)
Biểu đồ trên cho thấy, phân phối chuẩn của phần dư xấp xỉ phân phối chuẩn (Mean = 2.6E-17 ~ 0 và Std.Dev = 0.99 ~ 1).
Hình 4.3: Biểu đồ P-P plot của phần dƣ đã chuẩn hóa (Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả)
Biểu đồ cho thấy các điểm thực tế phân tán xung quanh đường thẳng kỳ vọng. Do đó, ta có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Giả định khơng có mối quan hệ tƣơng quan giữa các biến độc lập
Khi kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến ta thấy Giá trị hệ số phóng đại phương sai (VIF=Variance inflation factor) có giá trị bằng 1 nên kết luận mối liên hệ giữa các biến độc lập và khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Tóm lại, mơ hình chúng ta xây dựng không vi phạm các giả định cần thiết trong mơ hình hồi quy tuyến tính.
4.3.4.Kiểm định các giả thuyết nghiên cứuBảng 4.8: Bảng kiểm định giả thuyết Bảng 4.8: Bảng kiểm định giả thuyết
Giả thuyết Phát biểu kiểm địnhKết quả
H1
Sự nhận biết thương hiệu của người tiêu dùng đối với một thương hiệu thiết bị y tế tăng hoặc giảm thì giá trị của thương hiệu cũng tăng hay giảm tương ứng
Chấp nhận
Vì có p = 0.00 < 0.05
H2
Sự liên tưởng về thương hiệu của người tiêu dùng đối với một thương hiệu thiết bị y tế tăng hoặc giảm thì giá trị của thương hiệu cũng tăng hay giảm tương ứng.
Chấp nhận
Vì có p = 0.00 < 0.05
H3
Chất lượng cảm nhận về thương hiệu của người tiêu dùng đối với một thương hiệu thiết bị y tế tăng hoặc giảm thì giá trị của thương hiệu cũng tăng hay giảm tương ứng.
Chấp nhận
Vì có p = 0.00 < 0.05
H4
Lịng trung thành đối với thương hiệu của người tiêu dùng đối với một thương hiệu thiết bị y tế tăng hoặc giảm thì giá trị của thương hiệu cũng tăng hay giảm