4.3.1 Phân tích EFA cho các biến độc lập
Như kết quả của phần kiểm định Cronbach Alpha, các thang đo đều đạt để thực hiện phân tích nhân tố khám phá. Nghiên cứu sẽ nhóm tất cả các biến độc lập (BD, ND, BS và DV) vào để phân tích, đồng thời cũng nhóm tất cả các biến quan sát của thang đo phản ứng khách hàng để kiểm định chúng hội tụ hay chia tách theo từng nhân tố. Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax. Kết quả phân tích nhân tố cho thấy 19 biến quan sát của 4 thành phần chức năng của liên tưởng thương hiệu được nhóm thành ba nhân tố. Hệ số KMO = 0.894 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 4.711 với mức ý nghĩa 0.000 do đó các biến quan sát có tương quan với nhau. Phương sai trích đạt 68,08% thể hiện 3 nhân tố giải thích được gần hơn 68% biến thiên của dữ liệu, do vậy các thang đo rút ra chấp nhận được. Điểm dừng trích các yếu tố tại nhân tố thứ 3 với Eigenvalue= 1.367. Kết quả chi tiết như sau:
Bảng 4.3 Kết quả EFA các biến độc lập STT BIẾN NHÂN TỐ 1 2 3 1 BD_3 .798 .173 .212 2 ND_1 .785 .358 .168 3 ND_2 .780 .179 .212 4 ND_4 .779 .287 .157 5 BD_4 .732 .358 .207 6 ND_5 .689 .026 .405 7 BD_1 .671 .170 .314 8 BD_2 .659 .403 .245 9 BD_5 .625 .223 .286 10 BS_5 .549 .265 .472 11 DV_2 .115 .874 .206 12 DV_3 .194 .854 .147 13 DV_4 .277 .849 -.014 14 DV_5 .374 .652 .028 15 DV_1 .238 .646 .495 16 BS_4 .210 .224 .843 17 BS_3 .210 .101 .819 18 BS_1 .409 .070 .703 19 ND_3 .460 .043 .500 Eigenvalue 1.367 Phương sai trích 68.048 KMO .894 Sig. .000
(Nguồn: Xử lý của tác giả)
Theo kết quả EFA lần thứ nhất, kết quả cho thấy từ 4 nhân tố ban đầu, dữ liệu gom thành 3 nhân tố mới. Đánh giá các tiêu chí về lựa chọn biến, nhận thấy rằng:
- Biến quan sát BS_5, nằm trong nhóm nhân tố thứ 1, có hệ số tải nhân tố là 0.548> 0.5, tuy nhiên khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố, nhỏ hơn 0.3, không đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố. Do vậy, loại biến này để đảm bảo tính khác biệt.
- Biến quan sát ND_3, có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 và giá trị phân biệt nhỏ hơn 0.3, do đó biến này cũng bị loại do khơng đảm bảo sự đo lường.
Kết quả EFA cho lần tiếp theo sau khi loại bỏ các quan sát không phù hợp, kết quả như sau:
Bảng 4.4 Kết quả EFA lần 2 STT BIẾN NHÂN TỐ 1 2 3 1 BD_3 .806 .171 .192 2 ND_1 .793 .352 .157 3 ND_2 .788 .174 .187 4 ND_4 .788 .284 .145 5 BD_4 .742 .349 .199 6 ND_5 .699 .032 .354 7 BD_1 .681 .168 .293 8 BD_2 .668 .400 .217 9 BD_5 .637 .228 .272 10 DV_2 .122 .869 .209 11 DV_4 .275 .855 -.037 12 DV_3 .203 .850 .155 13 DV_1 .376 .655 .008 14 DV_5 .250 .653 .461 15 BS_4 .240 .223 .843 16 BS_3 .243 .098 .824 17 BS_1 .441 .053 .731 Hệ số Cronbach Alpha 0.931 0.889 0.850 Eigenvalue 1.354 Phƣơng sai trích 70.419 KMO .900 Sig. .000
(Nguồn: Xử lý của tác giả)
Theo kết quả EFA lần 2, từ 4 nhân tố ban đầu, gom lại thành 3 nhân tố. Các nhân tố được xếp vào các nhóm và gồm các biến quan sát như sau:
Nhân tố thứ nhất gồm các biến của thang đo Bảo đảm và nhận diện cá nhân. Nhân tố này được đặt tên là Bảo đảm và nhận diện cá nhân, viết tắt là BDND. Biến mới BDND gồm các biến như sau:
Bảng 4.5 Thang đo bảo đảm và nhận diện STT Ký hiệu
biến Chi tiết biến
1 BD_1 Ngân hàng XX luôn quan tâm đến việc cải tiến chất lượng dịch vụ. 2 BD_2 Ngân hàng XX là rất đáng tin cậy.
3 BD_3 Ngân hàng XX có chất lượng dịch vụ tốt nhất.
4 BD_4 Ngân hàng XX mang lại giá trị tốt nhất xứng với đồng tiền bỏ ra. 5 BD_5 Sử dụng dịch vụ của ngân hàng XX, tơi cảm thấy an tồn. 6 ND_1 Tơi đặc biệt thích sử dụng dịch vụ của ngân hàng XX 7 ND_2 Dịch vụ của ngân hàng XX có ích cho cơng việc của tơi. 8 ND_5 Sản phẩm dịch vụ của ngân hàng XX đa dạng
9 ND_4 Đội ngũ nhân viên của ngân hàng XX rất chuyên nghiệp.
Việc gom 2 nhân tố này thành 1 nhóm có thể do khác biệt về văn hóa, nhận thức, trình độ hay thu nhập nên khơng có sự phân định rõ ràng giữa các chức năng bảo đảm và nhận diện cá nhân của liên tưởng thương hiệu. Nhân tố địa vị còn giữ nguyên 5 biến quan sát như ban đầu, đối với thang đo bản sắc xã hội, còn lại 3 biến quan sát như sau:
Bảng 4.6 Thang đo bản sắc xã hội sau điều chỉnh STT Ký hiệu biến Chi tiết biến
1 BS_1 Dịch vụ của ngân hàng XX rất có ích cho xã hội Việt Nam. 2 BS_3 Ngân hàng XX có danh tiếng tốt.
3 BS_4 Ngân hàng XX là thương hiệu hàng đầu
Sau khi loại các biến và chạy EFA lần thứ 2, độ tin cậy của các nhân tố mới đều có ý nghĩa, cụ thể thang đo Bảo đảm và nhận diện có hệ số Cronbach Alpha là 0.931, thang đo bản sắc xã hội có hệ số Cronbach Alpha là 0.850 (Chi tiết phụ lục). Các giá trị hệ số đều lớn 0.7 và có ý nghĩa thống kê.
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc.
Phân tích nhân tố đối với biến phụ thuộc là phản ứng khách hàng, thực hiện EFA đối với biến này tác giả có kết quả như sau:
Bảng 4.7 Kết quả EFA biến Phản ứng của khách hàng.
STT Biến quan sát Nhân tố
1 PU_3 .926 2 PU_2 .913 3 PU_4 .829 4 PU_5 .748 5 PU_1 .727 6 Eigenvalue 3.468 7 Phƣơng sai trích 69.363% 8 KMO .848 9 Sig. 0
(Nguồn: Xử lý của tác giả)
Sau khi phân tích EFA, 5 biến quan sát của thang đo phản ứng khách hàng được nhóm thành một nhân tố, với Eigenvalue = 3.468, Phƣơng sai trích là 69.363%, KMO là 0.848 và Sig là 0, và hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.6 đều đạt kết quả thực tiễn
4.4Điều chỉnh mơ hình nghiên cứu
Sau khi thực hiện EFA, có sự gom nhân tố từ 4 nhân tố ban đầu thành 3 nhân tố. Mơ hình có sự điều chỉnh như sau:
H1 BẢO ĐẢM và NHẬN DIỆN H2 BẢN SẮC XÃ HỘI PHẢN ỨNG KHÁCH HÀNG H3 ĐỊA VỊ XÃ HỘI
Hình 4.1: Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh
Điều chỉnh giả thuyết:
H1: Chức năng bảo đảm và nhận diện cá nhân của liên tưởng thương hiệu ảnh hưởng tích cực dến phản ứng của khách hàng.
H2: Chức năng bản sắc xã hội của liên tưởng thương hiệu ảnh hưởng tích cực đến dến phản ứng của khách hàng
H3: Chức năng địa vị của liên tưởng thương hiệu ảnh hưởng ảnh hưởng tích cực dến phản ứng của khách hàng
4.5 Phân tích hồi quy
Sau khi qua giai đoạn phân tích nhân tố, có 3 nhân tố được đưa vào kiểm định mơ hình. Giá trị của các nhân tố được sử dụng bởi chức năng sao lưu của SPSS
20.0 với các biến lần lượt là BDND, BSXH và DVXH. Đối với biến phụ thuộc, cũng sử dụng chức năng sao lưu này để phân tích và kiểm định mơ hình. Phân tích tương quan Pearson được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mơ hình hồi quy. Kết quả của phân tích hồi quy sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ H1 đến H3
50
4.5.1 Phân tích tương quan
Phân tích hồi quy được thực hiện bởi ba biến độc lập là Bảo đảm và nhận diện (BDND), Bản sắc xã hội (BSXH), Địa vị xã hội (DVXH) và biến phụ thuộc là phản ứng khách hàng (PUKH). Các biến này được lấy từ các nhân tố đã thực hiện ở phần trước. Theo Nguyễn (2011), khi sử dụng EFA để đánh giá thang đo thì cần lấy tổng hoặc trung bình các thang đo. Khi sử dụng EFA để rút gọn tập hợp biến thì có thể lấy nhân tố tách ra từ EFA để thực hiện đánh giá hồi quy với điều kiện cùng phép xoay. Bên cạnh đó, nghiên cứu chưa đề cập đến việc đánh giá tác động qua lại giữa các biến độc lập với nhau, do vậy, nghiên cứu sử dụng các nhân tố từ phân tích EFA để thực hiện hồi quy, xem xét tác động của các biến độc lập với biến phụ thuộc.
4.5.2 Kết quả hồi quy
Phân tích hồi quy được thực hiện gồm 3 biến độc lập là Bảo đảm và nhận diện (BDND), Địa vị xã hội ( DVXH) và Bản sắc xã hội (BSXH). Giá trị của các biến được lấy từ kết quả EFA của phần trước. Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter, đưa tất cả các biến vào một lúc. Kết quả hồi quy như sau:
51
Bảng 4.8 Kết quả hồi quy Mơ hình Các biến đƣa vào Biến loại ra Phƣơng pháp R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn dự đoán 1 BSXH DVXH BDND . Enter .824a .679 .676 .569
Biến phụ thuộc: PUKH (Nguồn: Xử lý của tác giả)
Kết quả cho thấy mơ hình hồi quy đưa ra tương đối phù hợp với mức ý nghĩa 0.05. R2 điều chỉnh là 0.676, có nghĩa là có khoảng 67,60% phương sai phản ứng của khách hàng được giải thích bởi các chức năng của liên tưởng thương hiệu là bảo đảm và nhận diện cá nhân (BDND), bản sắc xã hội (BSXH) và địa vị xã hội (DVXH). 32,40% cịn lại được giải thích bởi các yếu tố khác.
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ý tưởng của kiểm định này về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Trong bảng phân tích ANOVA, ta thấy giá trị sig. rất nhỏ (sig. = 0.000), nên mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.9 Bảng Anova Mơ hình Tổng các bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Sig. 1 Phần hồi quy 213.252 3 71.084 216.556 .000b Phần dư 100.748 311 .324 Tổng cộng 314.000 314
a. Biến phụ thuộc: PUKH
b. Biến dự đoán(Hằng số), BSXH, DVXH, BDND
Bảng 4.10 Phân tích phƣơng sai hồi quy.
Mơ hình Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số Beta Dung sai VIF
1
(Constant) 0 .032 .000 1.000
BDND .671 .032 .671 20.901 .000 1.000 1.000
DVXH .455 .032 .455 14.156 .000 1.000 1.000
BSXH .147 .032 .147 4.587 .000 1.000 1.000
Biến phụ thuộc: PUKH (Nguồn: Xử lý của tác giả)
Trong kết quả ở bảng 4.10, cho thấy cả ba yếu tố BDND, DVXH và BSXH đều có ý nghĩa thống kê (p < 0.05).
Như vậy, sự liên tưởng thương hiệu tác động đến phản ứng của khách hàng thông qua các chức năng của nó. Trong đó chức năng bảo đảm và nhận diện cá nhân của liên tưởng thương hiệu tác động lớn nhất đến phản ứng của khách hàng (β = 0,671). Kế đến là chứng năng địa vị xã hội (β = 0,455) và sau cùng là chứng năng bản sắc xã hội (β = 0,147).
4.6Kiểm định giả thuyết của mơ hình
Theo kết quả hồi quy cho thấy các hệ số Beta β, đều lớn hơn 0, điều này khẳng định các yếu tố đều có tác động tích cực đến phản ứng của khách hàng. Các giả thuyết nghiên cứu đề được chấp nhận. Trong đó, hệ số β của biến BDND là lớn nhất và của BSXH là nhỏ nhất.
Bảng 4.11 Kết quả kiểm định giả thuyết Giả
thuyết Nội dung Giá trị P-Value Kết quả
H1
Chức năng bảo đảm và nhận diện cá nhân của liên tưởng thương hiệu ảnh hưởng tích cực dến phản ứng của khách hàng.
0 < 0.05 Chấp nhận
H2
Chức năng bản sắc xã hội của liên tưởng thương hiệu ảnh hưởng tích cực đến dến phản ứng của
khách hàng 0 < 0.05 Chấp nhận
H3
Chức năng địa vị của liên tưởng thương hiệu ảnh hưởng ảnh hưởng tích cực dến phản ứng của khách hàng
0 < 0.05 Chấp nhận
4.7Kiểm định độ phù hợp trong hồi quy tuyến tính
4.7.1 Hiện tượng phương sai thay đổi.
Kiểm tra giả định này bằng cách vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đốn mà mơ hình hồi quy tuyến tính cho ra. Người ta hay vẽ biểu đồ phân tán giữa 2 giá trị này đã được chuẩn hóa (standardized) với phần dư (Residual) trên trục tung và giá trị dự đoán (Predicted Value) trên trục hoành. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn, thì ta sẽ khơng nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đốn với phần dư, chúng sẽ phân tán ngẫu nhiên.
Hình 4.2 Đồ thị phân tán giữa phần dƣ và giá trị dự đoán
(Nguồn: Xử lý cả tác giả)
Theo đồ thị trên cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ khơng tạo thành một hình dạng nào. Như vậy giá trị dự đoán và phần dư độc lập nhau và phương sai của phần dư khơng thay đổi. Như vậy mơ hình hồi quy phù hợp.
4.7.2 Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như: Sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích,….Vì vậy chúng ta nên thử nhiều cách khảo sát khác nhau. Một cách khảo sát đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư.
Hình 4.3 Đồ thị phân phối chuẩn
(Nguồn: Xử lý của tác giả)
Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Thật không hợp lý khi chúng ta kỳ vọng rằng các phần dư quan sát có phân phối hồn tồn chuẩn vì ln ln có những chênh lệch do lấy mẫu. Ngay cả khi các sai số có phân phối chuẩn trong tổng thể đi nữa thì phần dư trong mẫu quan sát cũng chỉ xấp xỉ chuẩn mà thơi. Ở đây, ta có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = 0.00, và độ lệch chuẩn Std.Dev. = 0.995 tức là gần bằng 1). Do đó có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
4.7.3 Giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường đa cộng tuyến)
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi khơng có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R bình phương vẫn khá cao.
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) .hông thường, nếu VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mơ hình MLR (Hair & cộng sự 2006 trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011)..Theo bảng hệ số hồi quy, hệ số VIF của các biến độc lập có giá trị là 1 (tất cả
đều nhỏ hơn 10). Vì vậy có thể kết luận, mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Đồ thị hồi quy của mơ hình được biểu diễn như sau:
Hình 4.4 Đồ thị hồi quy tuyến tính
(Nguồn: Xử lý của tác giả)
Theo đồ thị trên, các điểm xoay quanh 1 đường thẳng có chiều hướng đi lên, có nghĩa có mối quan hệ tuyết tính thuận. Các giả thuyết được chấp nhận khi có sự tác cộng tích cực đến phản ứng của khách hàng.
4.8 Tóm tắt
Chương 4 trình bày về đặc điểm của mẫu nghiên cứu, kết quả kiểm định thang đo đối với các chức năng của liên tưởng thương hiệu và phản ứng của khách hàng. Kết quả cho thấy các thang đo đều đạt độ tin cậy và có ý nghĩa thống kê. Kết quả cũng cho thấy, mơ hình giả thuyết có sự thay đổi so với mơ hình của Del Río và