Thang đo chất lượng cảm nhận
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach alpha nếu loại biến (lần 1) PQ1 15.1176 6.715 .227 .857 PQ2 14.3088 6.086 .643 .692 PQ3 14.0735 6.137 .703 .680 PQ4 14.2157 6.209 .557 .718 PQ5 14.3431 5.428 .718 .657 (lần 2) PQ2 11.4118 4.234 .621 .849 PQ3 11.1765 4.245 .698 .821 PQ4 11.3186 3.854 .721 .808 PQ5 11.4461 3.500 .774 .785
Như vậy sau khi loại 2 biến PQ1 và LY5 tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy cho phép và sẽ được sử dụng trong bước phân tích EFA tiếp theo.
4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn. Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 0.5, mức ý nghĩa kiểm định Bartlett 0.05. Thứ hai hệ số tải nhân tố (Factor loading) 0.5 sẽ bị loại. Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích 50% và thứ tư là hệ số eigenvalue có giá trị lớn hơn 1. Tiêu chuẩn thứ năm là khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Khi phân tích EFA đối với thang đo giá trị thương hiệu, nghiên cứu sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1.
Các thang đo giá trị thương hiệu của nghiên cứu gồm 4 thành phần với 17 biến quan sát. Sau khi điểm định thang đo bằng cơng cụ Cronbach’s Alpha thì 1 biến thuộc thang đo lòng trung thành thương hiệu và 1 biến thuộc thang đo chất lượng cảm nhận bị loại khỏi mơ hình và 15 biến còn lại của 4 thang đo thành phần tiếp tục được đưa vào EFA.
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy 15 biến quan sát được nhóm thành 4 nhân tố. Hệ số tải nhân tố (Factor loading) đều > 0.5 nên các biến quan sát đều quan trọng trong các nhân tố. Mỗi biến quan sát có sai biệt về hệ số tải nhân tố giữa các nhân tố đều 0.3 nên đảm bảo được sự phân biệt giữa các nhân tố. Hệ số KMO = 0.845 > 0.5 và mức ý nghĩa Sig. = 0,000 < 0.05; và thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 1788.96 với mức ý nghĩa là 0.000 nên giả thuyết “Độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể” bị bác bỏ điều này có nghĩa là các biến quan sát có tương quan với nhau và phân tích nhân tố EFA phù hợp với dữ liệu. Phương sai trích đạt 71.709% thể hiện rằng 4 nhân tố rút ra giải thích được 71.709% biến thiên của dữ liệu; do vậy các thang đo rút ra chấp nhận được. Điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố thứ 4 với eigenvalue = 1.085.
Các con số trong bảng ma trận xoay nhân tố (Rotated Component Matrix) thể hiện các trọng số nhân tố hay hệ số tải nhân tố lớn nhất của mỗi biến quan sát. Để phân
thấy các biến đều có trọng số lớn hơn 0.5và các biến quan sát của các nhân tố khơng có gì thay đổi.