Biến quan sát Hệ số tải nhân tố
Eigenvalue Phƣơng sai
trích
Crochbach alpha
Giá trị thƣơng hiệu (BE) 2.741 91.365 0.9526
BE_1 .953
BE_2 .963
BE_3 .951
Nhƣ vậy, dựa vào c á c kết quả phân tích EFA trên cho thấy các thang đo của khái niệm thƣơng hiệu và bốn thành phần của giá trị thƣơng hiệu đạt giá trị hội tụ, hay các biến quan sát đại diện đƣợc cho các khái niệm cần đo. Lệnh Transform/ Compute Variable đƣợc sử dụng để nhóm ba biến BE_1, BE_2, BE_3 thành biến giá trị thƣơng hiệu (BE).
4.3 Phân tích hồi quy tuyến tính bội
4.3.1 Phân tích tƣơng quan
Trƣớc khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội thì việc xem xét mối tƣơng quan tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau là công việc phải làm và hệ số tƣơng quan Pearson trong ma
trận hệ số tƣơng quan là phù hợp để xem xét mối tƣơng quan này. Ma trận hệ số tƣơng quan là một ma trận vuông gồm các hệ số tƣơng quan. Tƣơng quan của một biến nào đó với chính nó sẽ có hệ số tƣơng quan là 1 và chúng có thể đƣợc thấy trên đƣờng chéo của ma trận. Mỗi biến sẽ xuất hiện hai lần trong ma trận với hệ số tƣơng quan nhƣ nhau, đối xƣng nhau qua đƣờng chéo của ma trận. Nếu kết luận đƣợc là các biến độc lập và biến phụ thuộc có tƣơng quan tuyến tính với nhau qua hệ số tƣơng quan Pearson, đồng thời giả định rằng chúng ta đã cân nhắc kỹ bản chất của mối liên hệ tiềm ẩn giữa các biến và xem nhƣ đã xác định đúng hƣớng của một mối quan hệ nhân quả giữa chúng, thì chúng ta có thể mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả của chúng bằng mơ hình hồi quy tuyến tính bội, trong đó một biến đƣợc gọi là biến phụ thuộc và các biến còn lại gọi là các biến độc lập.