của thang đo sẽ cần phải lớn hơn hoặc bằng 0.6, và biến đo lường có hệ số tương quan biến - tổng (hiệu chỉnh) (corrected item-total correlation) lớn hơn hoặc bằng 0.3 là đạt yêu cầu (Nunnally and Bernstein, 1994; trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2012).
Bảng 4.1: Kết quả Cronbach Alpha cho các thang đoBiến Biến
quan sát
TB thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s alpha nếu loại
biến
Ý thức thương hiệu Alpha = .860
TH1 12.29 13.020 .725 .818 TH2 12.88 13.560 .684 .829 TH3 12.77 13.411 .694 .826 TH4 12.65 13.647 .645 .838 TH5 13.18 12.767 .645 .841 Vật chất Alpha = .866 VC1 14.39 12.089 .746 .824 VC2 13.93 13.551 .748 .825 VC3 14.36 13.440 .610 .859 VC4 14.10 12.949 .720 .830 VC5 13.96 14.756 .648 .850
So sánh xã hội Alpha = .807
SS1 9.09 6.496 .631 .760
SS2 9.28 6.135 .584 .777
SS3 9.43 5.471 .675 .732
SS4 9.51 5.721 .618 .762
Tham gia thời trang Alpha = .887
TG1 12.20 12.820 .757 .855
TG2 11.60 13.092 .792 .848
TG3 12.00 12.052 .798 .845
TG4 12.07 13.264 .773 .853
TG5 12.14 14.520 .530 .905
Thái độ hướng tới hành vi Alpha = .883
TD1 10.57 6.149 .746 .852
TD2 10.53 5.713 .723 .859
TD3 10.62 5.669 .753 .847
TD4 10.43 5.589 .768 .841
Kết quả phân tích Cronbach alpha được trình bày trong Bảng 4.1. Khi nhìn vào bảng 4.1, ta thấy được các thang đo đều có độ tin cậy cao, thang đo so sánh xã hội có hệ số Cronbach alpha thấp nhất là 0.807, và các thang đo đều có hệ số tương quan biến
- tổng đều lớn hơn 0.3. Ta kết luận các thang đo đều đạt yêu cầu. 4.4.Phân tích nhân tố khám phá EFA
Mặc dù việc đánh giá độ tin cậy chỉ ra tính thống nhất nội tại cao, điều này cũng chưa phải là điều kiện đủ cho tính hợp lệ của các mục (Pedhazur and Schmelkin, 1991; trích trong Robin and Lynda, 2010). Phân tích nhân tố khám phá EFA được thực hiện để đánh giá tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo (Nguyễn Đình Thọ, 2012) mà đã được xác nhận trong các kiểm tra độ tin cậy trước đó (Campbell và Fiske, 1959; trích trong Robin and Lynda, 2010).
Trong nghiên cứu này, phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) được sử dụng để đánh giá các giá trị nêu trên của thang đo. Phương pháp EFA trong phân tích này sử dụng phép trích nhân tố là Principal Components Analysis (PCA) với phép quay vng góc Varimax.
Tuy nhiên, để sử dụng EFA chúng ta cần xem xét mối quan hệ giữa các biến đo lường (Nguyễn Đình Thọ, 2012). Ở đây ta dùng kiểm định Bartlett và KMO để xem xét mối quan hệ giữa các biến đo lường này.