Biến quan
Sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến - tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến Nhận biết thƣơng hiệu : Cronbach’s Alpha = 0.875, N = 5
AW_1 15.85 11.102 .677 .855 AW_2 15.98 10.617 .753 .838 AW_3 16.06 10.554 .744 .839 AW_4 16.19 9.957 .701 .852 AW_5 16.22 10.668 .661 .859
Lòng ham muốn thƣơng hiệu : Cronbach’s Alpha = 0.923, N = 6
PBI_1 13.79 20.420 .788 .908 PBI_2 13.81 20.526 .804 .906 PBI_3 13.92 21.192 .737 .915 PBI_4 13.94 21.024 .723 .917 PBI_5 13.86 19.986 .816 .904 PBI_6 13.89 20.486 .806 .905
Chất lƣợng cảm nhận thƣơng hiệu : Cronbach’s Alpha = 0.875, N = 6
QP_1 16.06 15.886 .676 .854 QP_2 15.57 16.374 .649 .859 QP_3 15.73 16.803 .580 .869 QP_4 15.68 15.661 .650 .859 QP_5 16.02 15.231 .753 .840 QP_6 16.09 15.371 .767 .838
Lòng trung thành thƣơng hiệu : Cronbach’s Alpha = .907, N = 4
LY_1 7.16 7.279 .779 .884 LY_2 7.19 7.105 .815 .871 LY_3 7.30 7.245 .753 .894 LY_4 7.37 7.256 .816 .871 Thái độ ngƣời tiêu dùng đối với chiêu thị: Cronbach’s Alpha = .831, N = 6
AP_1 14.67 14.946 .443 .835 AP_2 15.13 13.284 .648 .794 AP_3 15.34 13.017 .695 .783 AP_4 15.53 13.982 .610 .802 AP_5 15.54 13.940 .660 .793 AP_6 15.63 14.264 .567 .811
2.5.3. Thang đo chất lƣợng cảm nhận thƣơng hiệu.
Kết quả phân tích SPSS 20.0 qua bảng 2.7. Thành phần chất lƣợng cảm nhận thƣơng hiệu có Cronbach’s Alpha là 0.875, số biến quan sát là 6 biến. Các hệ số tƣơng quan biến - tổng các biến đo lƣờng thành phần đều lớn hơn 0.4, nhỏ nhất là .580 (QP_3). Vì vậy, 6 biến thành phần này đều đƣợc sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo (xem Phụ lục 4).
2.5.4. Thang đo lòng trung thành thƣơng hiệu.
Kết quả phân tích SPSS 20.0 qua bảng 2.7. Thành phần lịng trung thành thƣơng hiệu có Cronbach’s Alpha là .907, số biến quan sát là 4 biến. Các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến đo lƣờng thành phần đều lớn hơn 0,4, nhỏ nhất là .753 (LY_3). Do vậy 4 biến thành phần này đều thỏa điều kiện để sử dụng trong phân tích EFA (xem Phụ lục 4).
2.5.5. Thang đo thái độ ngƣời tiêu dùng đối với chiêu thị.
Kết quả phân tích SPSS 20.0 qua bảng 2.7. Thành phần thái độ ngƣời tiêu dùng đối với chiêu thị có Cronbach’s Alpha là .831, số biến quan sát là 6 biến. Các hệ số tƣơng quan biến - tổng các biến đo lƣờng thành phần đều lớn hơn 0.4 nhỏ nhất là .443 (AP_1). Do vậy 6 biến thành phần này đều thỏa điều kiện để sử dụng trong phân tích EFA (xem Phụ lục 4).
2.6.Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA.
Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật đƣợc sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phƣơng pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và đƣợc sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhà nghiên cứu thƣờng quan tâm đến một số tiêu chuẩn:
- Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser- Meyer-Olkin) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết về độ tƣơng quan giữa các biến
quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, 262).
- Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor Loading), theo Hair & ctg (1998), Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor Loading ≥ 0.3 đƣợc xem đạt mức tối thiểu, Factor Loading ≥ 0.4 đƣợc xem là quan trọng, ≥ 0.5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Ngoài ra, Hair & ctg (1998) cũng khuyên bạn đọc nhƣ sau: Nếu chọn tiêu chuẩn Factor Loading ≥ 0.3 thì cỡ mẫu của bạn ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn Factor Loading ≥ 0.55, nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 50 thì Factor Loading phải ≥ 0.75. Do đó, trong nghiên cứu này với cỡ mẫu là 390 mẫu lớn hơn mức quy định là 350 mẫu, nhƣ vậy Factor Loading ≥ 0.5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn, tuy nhiên để đảm bảo và vì vậy nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố ≤ 0.3 sẽ bị loại.
- Thứ ba, thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích ≥ 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
- Thứ tƣ, điểm dừng khi trích các yếu tố có hệ số Eigenvalue phải có giá trị ≥ 1 (Gerbing & Anderson 1988).
- Thứ năm, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.30 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun & Al- Tamimi, 2003).
Bảng 2.8. Bảng kiểm định KMO và Barlett (KMO and Bartlett's Test) đối với thang đo hiệu chỉnh
Kiểm định xoay Bartlett Df 351
KMO and Bartlett's kiểm định
Đo lƣờng lấy mẫu tƣơng thích Kaiser-Meyer-Olkin .937 Approx. Chi-Square 7412.614
Qua bảng kiểm định KMO và Barlett đối với thang đo hiệu chỉnh, KMO = 0,937 (>0,5) cho thấy dữ liệu rất thích hợp cho việc sử dụng phân tích nhân tố và kiểm định xoay Bartlett có P-value =0,000 cho phép ta an tồn bác bỏ giả thuyết về độ tƣơng quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể.
Bảng 2.9. Bảng tổng biến động đƣợc giải thích (Total variance explained) Phƣơng sai tổng từng nhân tố ban đầu
Giá trị Eigenvalue % của biến thiên Tổng % biến thiên giải thíchđƣợc
1 11.744 43.497 43.497 2 3.115 11.536 55.034 3 1.687 6.249 61.283 4 1.030 3.813 65.096
Qua bảng kết quả trên ta thấy có 4 nhân tố đƣợc trích ra từ các mục hỏi trên thang đo vì chúng thỏa mãn eigenvalue >1, tổng phần trăm biến thiên giải thích đƣợc của 4 yếu tố này là 65.096% (>50%) và kết quả EFA lần 1 (Xem phụ lục 5). Sau khi EFA lần đầu, dựa vào 4 tiêu chuẩn đầu tiên của EFA ta nhận thấy hệ số tải nhân tố của biến AP_6 = ,382 nhỏ hơn 0,5 quá thấp, do đó tác giả quyết định loại biến AP_6 ra khỏi mơ hình và EFA lại lần 2. Kết quả EFA lần 2 trích đƣợc 4 nhân tố thỏa các tiêu chuẩn của EFA nhƣ sau: KMO = 0.933 > 0.5, hệ số factor loading đều lớn hơn 0.5, tuy nhiên có hệ số tải nhân tố QP_2 = 0,459 < 0,5, thống kê Chi-quare của kiểm định Bertlett đạt giá trị 7115,563 với mức ý nghĩa 0.000 < 0,5; phƣơng sai trích đạt 59,447% lớn hơn 50%. Và đối với tiêu chuẩn thứ 5, có 2 biến LY_1 và LY_2 đƣợc trích ở trên cả 2 nhóm nhân tố 1 và nhân tố 4 có mức khác biệt hệ số tải nhân tố < 0.30. Vì vậy tác giả quyết định tiếp tục loại 3 biến QP_2, LY_1 và LY_2 không thỏa điều kiện, sau đó tiến hành EFA lần 3. Kết quả EFA lần 3, nhƣ sau: (Bảng 2.10)
Bảng 2.10. Kết quả kiểm định EFA lần 3
Kết quả trích 3 nhân tố thỏa 5 tiêu chuẩn của EFA nhƣ sau: KMO = 0.924 > 0.5, hệ số factor loading đều lớn hơn 0.5, thống kê Chi-quare của kiểm định Bertlett đạt giá trị 5877,377 với mức ý nghĩa 0.000 < 0,5; phƣơng sai trích đạt 56,205% lớn hơn 50%. và khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát ≥ 0.30. Hệ số Cronbach’s Alpha của 3 nhân tố vừa trích đƣợc
Ma trận mẫua Nhân tố 1 2 3 PBI_6 .911 PBI_5 .905 PBI_2 .901 PBI_1 .820 PBI_3 .792 PBI_4 .762 LY_4 .678 QP_6 .645 LY_3 .619 QP_1 .613 QP_5 .611 QP_4 .544 AW_2 .864 AW_3 .840 AW_1 .735 AW_4 .697 AW_5 .669 AP_5 .744 AP_4 .731 AP_2 .675 AP_3 .662 AP_1 .522 QP_3 .507 Eigenvalue 9,247 2,551 1,130 Phƣơng sai trích 40,203 51,293 56,205 Cronbach’s Alpha 0,940 0,875 0,836 Sig. ,000 KMO 0,924
tính lại: Cronbach’s Alpha của nhân tố 1 là 0,940; Cronbach’s Alpha của nhân tố 2 là 0,875 và Cronbach’s Alpha của nhân tố 3 là 0,836 tất cả đều thỏa điều kiện, hệ số tƣơng quan biến - tổng đều trên 0.4 nhỏ nhất là biến AW_5 = 0,451 và độ tin cậy cronbach’s Alpha = 0,935 lớn hơn 0.60 (xem Phụ lục 5).
Nhƣ vậy, thang đo các thành phần giá trị thƣơng hiệu, thành phần gốc với 27 biến quan sát, sau kiểm định sơ bộ (độ tin cậy, phân tích nhân tố khám phá EFA), cịn lại 23 biến quan sát chia thành 3 nhân tố, cụ thể nhƣ sau:
- Thang đo thứ 1 (PQL): Gồm 6 biến của thang đo lòng ham muốn thƣơng hiệu, 2 biến của thang đo lòng trung thành thƣơng hiệu và 4 biến của thang đo chất lƣợng cảm nhận thƣơng hiệu gộp lại thành 1 thang đo bao gồm 12 quan sát PBI_1, PBI_2, PBI_3, PBI_4, PBI_5, PBI_6, QP_1, QP_4, QP_5, QP_6, LY_3, LY_4. Nhƣ vậy, có thể về mặt lý thuyết thì các khái niệm này là phân biệt nhƣng về mặt thực tiễn thì đơn hƣớng. Kết quả này cho thấy, đối với trà thảo mộc Dr Thanh thì lịng ham muốn thƣơng hiệu, chất lƣợng cảm nhận thƣơng hiệu và lòng trung thành thƣơng hiệu đƣợc ngƣời dùng xem nhƣ là một chỉ tiêu đánh giá, đƣợc tác giả đặt tên là đam mê thƣơng hiệu. - Nhân tố thứ 2 (AW): Là thang đo nhận biết thƣơng hiệu gồm có 5 biến AW_1, AW_2, AW_3, AW_4, AW_5;
- Nhân tố thứ 3 (APQ): Gồm 6 biến của thang đo thái độ ngƣời tiêu dùng đối với chiêu thị AP_1, AP_2, AP_3, AP_4, AP_5 và 1 biến của thang đo chất lƣợng cảm nhận QP_3. Điều này có thể xem nhƣ về mặt lý thuyết QP_3 thì phân biệt với các biến quan sát của thang đo thái độ của ngƣời tiêu dùng đối với chiêu thị nhƣng về mặt thực tiễn thì ngƣời tiêu dùng xem biến quan sát thứ 3 QP_3 của chất lƣợng cảm nhận thƣơng hiệu (QP_3: Bao bì của trà thảo mộc Dr Thanh rất hấp dẫn) nhƣ là một chỉ tiêu đánh giá, đơn hƣớng và tƣơng đồng với thang đo thái độ của ngƣời tiêu dùng đối với chiêu thị.
- Thành phần lịng trung thành thƣơng hiệu chƣa có ý nghĩa và có hiện diện trong phân tích nhân tố EFA, nhƣng chƣa tách biệt với các nhân tố khác.
Điều này cho thấy, có khả năng hiện tại trên thị trƣờng nƣớc giải khác đang có rất nhiều sản phẩm tƣơng đồng và hấp dẫn, nên ngƣời tiêu dùng có nhiều sự lựa chọn khi tiêu dùng loại sản phẩm này.
Kết quả này là thang đo hoàn chỉnh để thực hiện kiểm định CFA và SEM.
2.7.Kiểm định thang đo bằng CFA.
Từ kết quả của EFA của phần mềm SPSS, cho thấy rằng các nhân tố đƣợc rút trích ra có 3 khái niệm chính với 23 biến quan sát đƣợc sử dụng trong mơ hình nghiên cứu sau này để chạy CFA và SEM trên phần mềm AMOS. Đó là:
Trong CFA ta có thể thực hiện cho từng khái niệm, một số khái niệm, hoặc thực hiện với tất cả các khái niệm có trong mơ hình (gọi là mơ hình tới hạn). Ở đây thực hiện với từng khái niệm một cũng nhƣ mơ hình tới hạn.
“Để đo lƣờng mức độ phù hợp của mơ hình với thông tin thị trƣờng, ngƣời ta thƣờng sử dụng Chi-square (CMIN:χ2); Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df); chỉ số thích hợp so sánh (CFI: Comparative Fit Index); chỉ số Tucker & Lewis (TLI: Tucker & Lewis Index); chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation). Mơ hình đƣợc xem là thích hợp với dữ liệu thị trƣờng khi kiểm định Chi-square có P-value > 0.05. Tuy nhiên Chi- square có nhƣợc điểm là phụ thuộc vào kích thƣớc mẫu. Nếu một mơ hình nhận đƣợc các giá trị GFI, TLI, CFI ≥ 0.9 (Bentler & Bonett, 1980); CMIN/df ≤ 2, một số trƣờng hợp CMIN/df có thể ≤ 3 (Carmines & McIver, 1981); ngoài ra, trong một số nghiên cứu thực tế ngƣời ta phân biệt ra 2 trƣờng hợp: χ2/df < 5 (với mẫu N > 200) ; hay χ2/df < 3 (khi cỡ mẫu N < 200) thì mơ hình đƣợc xem là phù hợp tốt (Kettinger và Lee, 1995) (Phạm Đức Kỳ, Tóm tắt các bƣớc thống kê trong SEM). RMSEA ≤ 0.08, RMSEA ≤ 0.05 đƣợc xem là rất tốt (Steiger, 1990); thì mơ hình đƣợc xem là phù hợp với dữ liệu thị trƣờng, hay tƣơng thích với dữ liệu thị trƣờng.
(1) Hệ số tin cây tổng hợp (composite reliability). (2) Tổng phƣơng sai trích đƣợc (variance extracted).
Độ tin cậy tổng hợp (ρc) (Joreskog, 1971) và tổng phƣơng sai trích (ρvc) (Fornell & Larcker, 1981) đƣợc tính theo cơng thức sau:
Trong đó λi là trọng số chuẩn hoá của biến quan sát thứ i; 1- λi2 là phƣơng sai của sai số đo lƣờng biến quan sát thứ i, ρ là số biến quan sát của
thang đo. Chỉ tiêu ρc phải từ 0.7 trở lên và ρvc phải đạt yêu cầu từ 0.5 trở lên. Theo Hair (1998, 612): “Phƣơng sai trích (Variance Extracted) của mỗi khái niệm nên vƣợt quá 0.5”; và phƣơng sai trích cũng là một chỉ tiêu đo lƣờng độ tin cậy. Nó phản ánh lƣợng biến thiên chung của các biến quan sát đƣợc tính tốn bởi biến tiềm ẩn.
(3) Tính đơn hƣớng/đơn nguyên (unidimensionality)
- Theo Steenkamp & Van Trijp (1991), mức độ phù hợp của mơ hình với dữ liệu thị trƣờng cho chúng ta điều kiện cần và đủ để cho tập biến quan sát đạt đƣợc tính đơn hƣớng, trừ trƣờng hợp các sai số của các biến quan sát có tƣơng quan với nhau.
(4) Giá trị hội tụ (Convergent validity)
- Gerbring & Anderson (1988) cho rằng thang đo đạt đƣợc giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa của thang đo đều cao (>0.5); và có ý nghĩa thống kê (P <0.05).
(5) Giá trị phân biệt (Discriminant validity).
- Có thể kiểm định giá trị phân biệt của các khái niệm trong mơ hình tới hạn (saturated model) mơ hình mà các khái niệm nghiên cứu đƣợc tự do quan hệ với nhau). Có thể thực hiện kiểm định hệ số tƣơng quan xét trên phạm vi
tổng thể giữa các khái niệm có thực sự khác biệt so với 1 hay khơng. Nếu nó thực sự khác biệt thì các thang đo đạt đƣợc giá trị phân biệt.
(6) Giá trị liên hệ lý thuyết (Nomological validity)
- Các vấn đề từ 1 đến 5 đƣợc đánh giá thơng qua mơ hình đo lƣờng. Riêng giá trị liên hệ lý thuyết đƣợc đánh giá trong mơ hình lý thuyết (Anderson & Gerbing, 1988). Khi các vấn đề trên thỏa mãn thì mơ hình đo lƣờng là tốt. Tuy nhiên, rất hiếm mơ hình đo lƣờng nào đạt đƣợc tất cả các vấn đề trên. Ví dụ, mơ hình đo lƣờng vẫn có thể đƣợc sử dụng khi thang đo khơng đạt đƣợc tính đơn hƣớng” (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2002)
Ngoài ra các quan hệ riêng lẻ cũng đƣợc đánh giá tốt dựa trên các mức ý nghĩa thống kê. Tác động của các biến ngoại sinh lên các biến nội sinh và tác động của các biến nội sinh lên các biến nội sinh đƣợc đánh giá qua các hệ số hồi quy. Mối quan hệ giữa các biến đƣợc biểu thị bằng mũi tên trên mơ hình. Chiều mũi tên biểu diễn chiều tác động của biến này lên biến kia. Ứng với một mối quan hệ ta có một giả thuyết tƣơng ứng (nhƣ đã trình bày ở phần đầu chƣơng này về các giả thuyết và mơ hình lý thuyết nghiên cứu). Trong các nghiên cứu thuộc lĩnh vực khoa học xã hội, tất cả các mối quan hệ nhân quả đề nghị có độ tin cậy ở mức 95% (p = .05) (Cohen, 1988).
Dữ liệu phân tích dùng cỡ mẫu N = 390, với thang Likert 5 khoảng cách kiểm định phân phối của các biến quan sát cho kết quả các giá trị Skewness và Kurtosis các biến đo lƣờng phân bố trong khoảng [-1, +1] nên phân phối gần chuẩn và phƣơng pháp ƣớc lƣợng ML (Maximum Likelihood) đƣợc chấp nhận sử dụng. Do đó, phƣơng pháp ML đƣợc sử dụng để ƣớc lƣợng các tham số trong các mơ hình.
2.7.1.Thang đo thành phần nhận biết thƣơng hiệu.
Thành phần nhận biết thƣơng hiệu đƣợc đo lƣờng với thang đo có 5 biến quan sát gồm các biến AW_1, AW_2, AW_3, AW_4, AW_5. Kết quả CFA cho thấy:
50
Hình 2.3. Sơ đồ mơ hình CFA thang đo thành phần nhận biết thƣơng hiệu
Kết quả CFA thì tất cả các biến có trọng số tƣơng đối lớn, nhỏ nhất là biến AW_5 với trọng số là 0,673, tuy nhiên mơ hình có P = 0,0 (< 0,05); Chi=square/df = 15,309 (>3), RMSEA = 0,192 (> 0,08) và chỉ tiêu TLI = 0,858 (< 0,9) đều chƣa đạt yêu cầu, và chỉ có các chỉ tiêu GFI = 0,926, CFI = 0,929 đạt yêu cầu, nên độ thích hợp của mơ hình thấp và mơ hình đƣợc điều chỉnh nhƣ sau:
Hình 2.4. Kết quả CFA thang đo thành phần nhận biết thƣơng hiệu đã hiệu chỉnh
Kết quả CFA cho thấy Chi-square/df = 0,598 (<3), p = 0,664 (>0,05), GFI = 0,998; TLI = 1,004; CFI = 1,000 đều nằm trong khoảng từ 0,9 đến 1, RMSEA = 0,000 (<0,08) nên mơ hình là phù hợp với dữ liệu thị trƣờng, các trọng số đều cao (thấp nhất là AW_5 = 0,618) (xem phụ lục 6b) và các giá trị p đều bằng 0,000, vì vậy các biến quan sát đạt giá trị hội tụ, và độ tin cậy của