Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach anpha nếu loại biến DC1 0.764 1.947 0.620 0.628 DC2 0.816 1.909 0.641 0.606 DC3 0.781 1.288 0.540 0.780
4.3. Phân tích EFA
Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số cronbach anpha, loại bỏ các biến rác, toàn bộ các biến quan sát đạt độ tin cậy trong thang đo (28 biến quan sát) được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA). Phân tích EFA được tiến hành nhằm mục đích đánh giá về giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo. Theo (Hair và cộng sự, 2006), để có thể phân tích nhân tố khám phá (EFA), cần thu thập dữ liệu khảo sát với ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát. Đề tài nghiên cứu sử dụng cỡ mẫu n = 303, nên phù hợp với phân tích nhân tố khám phá.
Sử dụng phép trích nhân tố là Principal Component Analysis (PCA) với phép quay vng góc Varimax, kết quả kiểm định EFA (phụ lục 07) cho thấy, kiểm định Bartlet’s với mức ý nghĩa sig. = 0.000 < 0.05, do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau, kiểm định hệ số KMO = 0.805 nên phù hợp với phân tích nhân tố.
Từ kết quả kiểm định EFA (phụ lục 07), số lượng nhân tố trích (07 nhân tố) phù hợp với giả thuyết ban đầu về số lượng khái niệm đơn hướng của mơ hình nghiên cứu. Bên cạnh đó, các biến quan sát của các thang đo về chất lượng cảm nhận, giá cả hợp lý, nhóm tham khảo, hiểu biết thương hiệu, thái độ đối với chiêu thị, sự tiện lợi và quyết định lựa chọn thương hiệu (bảng 4.10) đều nhóm đúng các nhân tố theo giả thuyết ban đầu, do đó có thể kết luận các khái niệm nghiên cứu đạt giá trị phân biệt.
Có 7 nhân tố được trích tại eigenvalue là 1.020, với tổng phương sai trích là 67.4%, điều này có nghĩa là 7 nhân tố này lấy được 67.4% phương sai của 28 biến quan sát. Các biến quan sát của các nhân tố đều có trọng số tải nhân tố (factor loading) lớn hơn 0.50 (bảng 4.10), cho thấy các biến quan sát đều có ý nghĩa trong thực tiễn. Mỗi biến quan sát có sai lệch về hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.3, các thang đo đạt giá trị hội tụ.