Chương 3 Nội dung và phương pháp nghiên cứu
3.4 Phân tích dữ liệu
3.4.1 Đánh giá thang đo
Trong phần nghiên cứu định lượng sơ bộ, thang đo được đánh giá thông qua hai phương pháp: hệ số tin cậy Cronbach’s alpha và phương pháp phân tích yếu tố khám phá (EFA). Theo Cronbach (1951), độ tin cậy của thang đo nên được đánh giá bằng hệ số alpha; theo Hoàng trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) hệ số này phải từ 0,7 trở lên thì đạt u cầu; cịn đối với phương pháp phân tích yếu tố khám phá (EFA), hệ số tải phải từ 0,5 trở lên đạt yêu cầu.
Trong phần nghiên cứu định lượng chính thức, ngồi việc đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s alpha, phương pháp yếu tố khẳng định (CFA) còn được sử dụng để kiểm định độ tin cậy tổng hợp, phương sai trích, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo.
Giá trị hội tụ nói lên mức độ hội tụ của một thang đo sử dụng để đo lường một khái niệm sau nhiều lần lặp lại, giá trị phân biệt nói lên hai thang đo lường hai khái niệm khác nhau phải khác biệt nhau (Thọ, 2011).
Dựa trên kết quả phân tích CFA, độ tin cậy tổng hợp (CR) (PC) và phương sai
trích trung bình (AVE) (PVC) được tính tốn theo cơng thức sau:
Fornell và Larcker (1981) trích từ Duy (2009)
3.4.2 Phân tích ANOVA
Phân tích ANOVA được dùng để mơ tả và phân tích chi tiết nếu như có sự khác nhau có ý nghĩa giữa sáu yếu tố kiểm soát và những biến nghiên cứu (các thành phần của Giá trị thương hiệu). Sáu yếu tố kiểm sốt này bao gồm giới tính, độ tuổi, thua nhập, nơi sinh sống hiện tại, thương hiệu máy tính xách tay đang sử dụng và nguồn gốc của đất nước xuất xứ thương hiệu máy tính. Phân tích này được tiến hành bằng phần mềm SPSS 16.
3.4.3 Kiểm định mơ hình lý thuyết và các giả thuyết nghiên cứu
Phương pháp phân tích nhân tố khẳng định (CFA) được sử dụng để kiểm định mơ hình đề xuất nghiên cứu. Mức độ phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu thị trường được tính tốn dựa trên các chỉ số ở Bảng 3.6.
Sau khi xác định mức độ phù hợp của mơ hình, sử dụng mơ hình hồi qui tuyến tính (SEM), bốn giả thuyết đầu (H1 đến H4) được kiểm tra hồi qui để khám phá ra có hay khơng có sự tác động có ý nghĩa giữa những biến độc lập (Nhận biết thương hiệu, Liên tưởng thương hiệu, Chất lượng cảm nhận và Lòng trung thành thương hiệu) với biến phụ thuộc (Giá trị thương hiệu). Mức độ ý nghĩa được chỉ ra
Bảng 3.6 Những chỉ số mức độ phù hợp của mơ hình giả thuyết nghiên cứu
Chỉ số Giá trị khuyến cáo
Chi-square/df <0,30
Goodness of Fit Index (GFI) >0,90
Comparative Fit Index (CFI) >0,90
Tucker-Lewis index (TLI) >0,90
Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) <0,08
(Duy, 2009) Để kiểm tra mối quan hệ giữa các biến độc lập, kiểm tra tương quan được thực hiện để kiểm tra giả thuyết H5 đến giả thuyết H10, chỉ ra độ mạnh và tính trực tiếp của mối liên hệ giữa hai biến độc lập bất kỳ. Hệ số tương quan giữa hai biến bất kỳ như sau: Nếu hai biến tương quan thuận, hệ số (+); nếu hai biến tương quan nghịch, hệ số (-); hệ số tương quan của hai biến bất kỳ dao động từ -1,0 đến +1,0. Nếu hai biến độc lập với nhau hệ số tương quan là 0. Cụ thể ở Bảng 3.7:
Bảng 3.7 Mức độ tương quan
Mức độ tương quan Tương quan nghịch Tương quan thuận
Thấp -0,3 tới -0,1 0,1 tới 0,3
Trung bình -0,7 tới -0,3 0,3 tới 0,7
Cao -0,1 tới -0,7 0,7tới 1,0
Cohen (1988)