Mối quan hệ ML P Giả thuyết Kết quả
PQL <--- Nhan_
biet 0.048 0.481
H1: Nếu mức độ nhận biết của người tiêu dùng về
trà thảo mộc Dr Thanh tăng hay giảm thì thành phần đam mê chất lượng thương hiệu của họ đối với thương hiệu cũng tăng hay giảm theo.
Bát bỏ
Nhan_biet <--- APQ .423 0.00
H2: Nếu thái độ tích cực của người tiêu dùng đối với với chương trình quảng cáo và khuyến mãi của thương trà thảo mộc Dr Thanh tăng hay giảm thì mức độ nhận biết về thương hiệu của họ cũng tăng giảm theo.
Chấp nhận
PQL <--- APQ .617 0.00
H3: Nếu người tiêu dùng có thái độ tích cực đối với chương trình quảng cáo và khuyến mãi của thương hiệu trà thảo mộc Dr Thanh tăng hay giảm thì mức độ đam mê thương hiệu của họ cũng tăng giảm theo.
Chấp nhận
2.9.Phân tích đa nhóm.
Phƣơng pháp phân tích cấu trúc đa nhóm đƣợc sử dụng để so sánh mơ hình lý thuyết theo các nhóm nào đó của một biến định tính nhƣ theo nhóm giới tính (nam/nữ), nhóm tuổi (Dƣới 22 tuổi/từ 22 tuổi đến dƣới 30 tuổi/từ 30 tuổi đến dƣới 40 tuổi và nhóm trên 40 tuổi), nhóm nghề nghiệp (Học sinh, sinh viên/Nhân viên văn phịng, cơng nhân, viên chức/khác), nhóm thu nhập (Dƣới 2 triệu/từ 2 triệu đến dƣới 4 triệu/từ 4 triệu đến dƣới 6 triệu, từ 6 đến dƣới 8 triệu và từ 8 triệu trở lên), nhóm học vấn (Trung cấp, PTTH hoặc thấp hơn/Cao đẳng, đại học/trên đại học),…).
”Phƣơng pháp phân tích đa nhóm sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm hai mơ hình: mơ hình khả biến và mơ hình bất biến. Trong mơ hình khả biến, các tham số ƣớc lƣợng trong từng mơ hình của các nhóm khơng bị ràng buộc. Trong mơ hình bất biến, tham số ƣớc lƣợng trong từng mơ hình của các nhóm đƣợc ràng buộc có giá trị nhƣ nhau.
Phƣơng pháp ƣớc lƣợng ML (Maximum Likehood) đƣợc sử dụng trong phân tích đa nhóm. Kiểm định khác biệt Chi - bình phƣơng đƣợc dùng để so sánh hai mơ hình. Nếu kiểm định khác biệt Chi -bình phƣơng cho thấy giữa hai mơ hình bất biến và mơ hình khả biến khơng có sự khác biệt (p-value > 0.05) thì mơ hình bất biến sẽ đƣợc chọn (vì có bậc tự do cao hơn). Ngƣợc lại,
nếu sự khác biệt Chi - bình phƣơng là có ý nghĩa thống kê (p-value < 0.05) thì sẽ chọn mơ hình khả biến (có độ tƣơng thích cao hơn). Chọn mơ hình khả biến hay bất biến. Chúng ta kiểm định giả thuyết sau:
H0: Chi-square của mơ hình khả biến khơng khác biệt với Chi-square của mơ hình bất biến.
H1: Có sự khác biệt về Chi-square giữa mơ hình khả biến và mơ hình bất biến” (thực hành mơ hình sem với AMOS , tr 73)
2.9.1.So sánh nhóm giới tính