STT Thang đo Số biến quan sát Số biến bị loại Cronbach’s alpha Tương quan biến- tổng nhỏ nhất
1 Sự đam mê thương hiệu
(PS) 4 0 0.885 0.726
2 Sự tự kết nối của thương
hiệu (SC) 4
1 (SC4)
0.935 0.856
3 Sự cam kết đối với
thương hiệu (CM) 4 0 0.898 0.726 4 Sự phụ thuộc lẫn nhau
của thương hiệu (ID) 3 0 0.867 0.645 5 Sự thân quen đối với
thương hiệu (IM) 3 0 0.825 0.569 6 Sự tin cậy đối với thương
hiệu (TR) 4 0 0.868 0.665 7 Sự truyền miệng (W) 3 0 0.863 0.717
4.4. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi kiểm định các thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha, có 1 biến quan sát bị loại (SC4), cịn lại 24 biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố.
Khi tiến hành phân tích nhân tố, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:
- Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.5, mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05. (Hair và cộng sự, 2006)
- Thứ hai, hệ số tải nhân tố (factor loadings) ≥ 0.5. Biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại. (Hair và cộng sự, 2006)
- Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%. (Anderson và Gerbing, 1988)
- Thứ tư, hệ số Eigenvalue có giá trị ≥ 1. (Anderson và Gerbing, 1988) - Thứ năm, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các
nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo sự phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
4.4.1. Phân tích nhân tố khám phá của thang đo Chất lượng quan hệ thương hiệu
Đặt giả thuyết H0 là 21 biến quan sát của Thang đo Chất lượng quan hệ thương hiệu khơng có mối tương quan với nhau.
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett cho thấy giả thuyết này bị bác bỏ (sig=.000), hệ số KMO là 0.830 > 0.5, điều này cho thấy việc phân tích nhân tố là phù hợp.
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy ở mức Eigenvalue bằng 1.110, với phương pháp rút trích nhân tố Principal Component, sử dụng phép quay Varimax, cho phép 4 nhân tố được rút trích từ 21 biến quan sát và phương sai trích được là 74.579%, các nhân tố đều có hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5, thấp nhất là 0.522, 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.
Bảng 4.12: Kết quả phân tích nhân tố của Thang đo Chất lượng quan hệ thương hiệu
Biến quan sát Nhân tố Đặt tên nhân tố
1 2 3 4
PS1 .817
Đam mê thương hiệu (kí hiệu: PS) PS2 .761 PS3 .810 PS4 .715 SC1 .806 Sự tự thể hiện của thương hiệu (kí hiệu: SE) SC2 .843 SC3 .764 ID1 .695 ID2 .851 ID3 .829 CM1 .686
Sự cam kết đối với thương hiệu (kí hiệu: CM) CM2 .736 CM3 .729 CM4 .737 IM1 .801
Sự thân quen, tin cậy đối với thương hiệu (kí hiệu: IMTR) IM2 .766 IM3 .602 TR1 .574 TR2 .648 TR3 .786 TR4 .522 Eigenvalue 9.835 2.947 1.771 1.110 Phương sai trích 46.832 60.863 69.294 74.579 Cronbach’s alpha 0.924 0.898 0.897 0.885
Từ kết quả phân tích nhân tố, cho phép rút ra 4 nhân tố:
Nhân tố thứ nhất: được đo bằng 6 biến quan sát:
- SC1: X giúp tôi thể hiện bản thân. - SC2: X phản ánh cá tính của tơi. - SC3: X giúp tơi nổi bật.
- ID1: Thành công của X là thành công của tôi. - ID2: Tôi cảm thấy xấu hổ khi một ai đó chỉ trích X.
- ID3: Khi ai đó chỉ trích X, tơi cảm thấy mình bị xúc phạm.
Nhân tố thứ nhất được đặt tên là Sự tự thể hiện của thương hiệu, kí hiệu là SE.
Nhân tố thứ hai: được đo bằng 4 biến quan sát:
- CM1: Tơi ln ln gắn bó với X
- CM2: Đối với tôi, X là một thương hiệu không thể thay thế. - CM3: Tôi rất trung thành với X.
- CM4: Tơi khơng mua sản phẩm nào khác ngồi X.
Nhân tố thứ hai được đặt tên là Sự cam kết đối với thương hiệu, kí hiệu là CM
Nhân tố thứ ba: được đo bằng 7 biến quan sát
- IM1: Tơi có sự hiểu biết sâu sắc đối với X. - IM2: Tơi có sự đồng cảm sâu sắc đối với X. - IM3: Tơi rất có kiến thức về X.
- TR1: X có đủ năng lực phân phối những gì X hứa.
- TR2: Tôi luôn luôn nhận được những gì mà X hứa sẽ cung cấp.
- TR3: Kinh nghiệm của tơi về X có thấy X khơng bao giờ hứa những gì mà X khơng thể thực hiện.
- TR4: Một cách chung nhất, tôi rất tin tưởng vào chất lượng của X. Nhân tố thứ ba được đặt tên là Sự thân quen, tin cậy đối với thương hiệu, kí hiệu là IMTR.
Nhân tố thứ tư: được đo bằng 4 biến quan sát
- PS2: Tôi cảm thấy hết sức yêu mến X.
- PS3: Tôi cảm thấy rất an tâm khi đề cập đến X. - PS4: Tơi rất hài lịng với chất lượng của X.
Nhân tố thứ tư được đặt tên là Sự đam mê thương hiệu, kí hiệu là PS.
4.4.2. Phân tích EFA đối với thang đo Sự truyền miệng
Đặt giả thuyết H0 là 3 biến quan sát của Thang đo sự truyền miệng khơng có mối tương quan với nhau.
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett cho thấy giả thuyết này bị bác bỏ (sig=.000), hệ số KMO là 0.727 > 0.5, điều này cho thấy việc phân tích nhân tố là phù hợp.
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy ở mức Eigenvalue bằng 2.355, với phương pháp rút trích nhân tố Principal Component, cho phép 1 nhân tố được rút trích từ 3 biến quan sát và phương sai trích được là 78.511%, các nhân tố đều có hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5, thấp nhất là 0.873.
Bảng 4.13. Kết quả phân tích nhân tố của Thang đo Sự truyền miệng
Biến quan sát Nhân tố Đặt tên nhân tố
1 W1 .877 Sự truyền miệng (kí hiệu: WOM) W2 .908 W3 .873 Eigenvalue 2.355 Phương sai trích 78.511 Cronbach’s alpha 0.863
Từ kết quả phân tích nhân tố, cho phép rút ra 1 nhân tố đặt tên là Truyền
miệng, kí hiệu là WOM, được đo lường bằng 3 biến quan sát:
- W1: Tôi khuyên người khác nên sử dụng X.
- W2: Tôi giới thiệu X cho những người quan tâm hoặc muốn nghe lời khuyên của tôi.
- W3: Tôi kể với mọi người về những kinh nghiệm của bản thân khi sử dụng X.
4.4.3. Kiểm định độ tin cậy đối với thang đo mới
Tác giả sử dụng hệ số Cronbach’s alpha để khẳng định lại mức độ chặt chẽ, mạch lạc của các biến quan sát trong thang đo mới, chỉ giữ lại những biến quan sát có hệ số alpha lớn hơn hoặc bằng 0.6 và hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0.3.
Kết quả kiểm định cho thấy thang đo mới đều đạt yêu cầu, tất cả các biến quan sát được giữ lại phục vụ cho nghiên cứu tiếp theo.
(Xem Phụ lục 5).
4.4.4. Điều chỉnh mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, cho thấy có sự gộp thành phần Sự tự kết nối và Sự phụ thuộc lẫn nhau thành một nhân tố, tác giả đặt tên cho nhân tố mới là Sự tự thể hiện của thương hiệu. Trong khi tiến hành nghiên cứu
định tính, phần lớn khách hàng được phỏng vấn đánh giá khá tương đồng về Sự tự
kết nối và Sự phụ thuộc lẫn nhau của thương hiệu. Về cơ bản, Sự tự kết nối và Sự phụ thuộc lẫn nhau đều cho thấy thương hiệu thể hiện một số khía cạnh thuộc về
cái tôi của khách hàng, phản ánh một phần tâm lý, tình cảm của khách hàng và ngược lại khách hàng cũng coi thương hiệu là một phần của bản thân mình, gắn liền khơng tách rời mình. Chính điều này làm khách hàng và thương hiệu gắn chặt nhau, tác động qua lại lẫn nhau. Như vậy, Sự tự kết nối và Sự phụ thuộc lẫn nhau có điểm chung cơ bản. Do đó, Sự tự kết nối và Sự phụ thuộc lẫn nhau gộp thành một nhân tố là tương đối phù hợp và có thể được chấp nhận.
Cũng từ kết quả phân tích EFA, cho thấy có sự gộp thành phần Sự thân quen và Sự tin cậy thành một nhân tố, tác giả đặt tên là Sự thân quen, tin cậy. Chúng ta đều biết rằng bất cứ mối quan hệ chân thành nào cũng đều bắt đầu bằng sự tin tưởng, tin cậy lẫn nhau, mối quan hệ khách hàng-thương hiệu cũng tương tự, khi thương hiệu đã tạo được uy tín trong lịng khách hàng bằng việc thực hiện chu đáo những lời hứa của mình với khách hàng, khách hàng sẽ cảm thấy rất tin vào thương hiệu và muốn thiết lập mối quan hệ lâu bền với thương hiệu, mối quan hệ này tất yếu dẫn đến sự thân quen, sự hiểu biết và đồng cảm sâu sắc đối với thương hiệu. Bên cạnh đó, sự hiểu biết sâu sắc đối với thương hiệu bao gồm cả sự hiểu biết về những lời hứa và sự thực hiện lời hứa của thương hiệu. Từ những lý do trên, tác giả cho rằng sự gộp thành phần Sự thân quen và Sự tin cậy là có thể được chấp nhận.
Như vậy, từ thang đo chất lượng quan hệ thương hiệu 6 thành phần của Nguyen và Nguyen (2011), thơng qua kết quả phân tích nhân tố khám phá, tác giả đã hiệu chỉnh thang đo còn 4 thành phần với 21 biến quan sát, gồm: Sự tự thể hiện của thương hiệu (6 biến quan sát), Sự cam kết đối với thương hiệu (4 biến quan sát), Sự thân quen, tin cậy (7 biến quan sát), Sự đam mê thương hiệu (4 biến quan sát). Thang đo Sự truyền miệng vẫn gồm 1 thành phần với 3 biến quan sát.
Mơ hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu được điều chỉnh lại như sau:
Sự tự thể hiện (SE)
Sự cam kết (CM)
Sự thân quen, tin cậy (IMTR) Sự đam mê (PS) Sự truyền miệng H1 H2 H3 H4
Các giả thuyết:
H1: Sự tự thể hiện của thương hiệu có mối quan hệ thuận chiều với sự truyền
miệng về thương hiệu đó.
H2: Sự cam kết đối với thương hiệu có mối quan hệ thuận chiều với sự
truyền miệng về thương hiệu đó.
H3: Sự thân quen, tin cậy đối với thương hiệu có mối quan hệ thuận chiều
với sự truyền miệng về thương hiệu đó.
H4: Sự đam mê thương hiệu có mối quan hệ thuận chiều với sự truyền miệng
về thương hiệu đó.
4.5. Phân tích hồi qui tuyến tính
Ở trên, chúng ta đã đặt ra giả thuyết là có sự tương quan giữa các thành phần của chất lượng quan hệ thương hiệu và sự truyền miệng về thương hiệu đó. Do đó, để xác định sự tương quan này có tuyến tính hay khơng và mức độ quan trọng của từng nhân tố trong sự tác động đến hoạt động truyền miệng, phương pháp phân tích hồi qui được sử dụng.
Trong phân tích hồi qui, 4 biến độc lập gồm: Sự tự thể hiện (SE), Sự cam kết (CM) và Sự thân quen, tin cậy (IMTR), Sự đam mê (PS), 1 biến phụ thuộc là Sự
truyền miệng (WOM).
Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể các biến (phương pháp Enter) với phần mềm SPSS 15.0. Mơ hình của phân tích hồi qui là:
WOM = β1SE + β2CM + β3IMTR + β1PS
4.5.1. Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Hệ số R2 thường được sử dụng để đánh giá sự phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính đối với dữ liệu, với nguyên tắc R2 cànggần 1 thì mơ hình đã xây dựng càng phù hợp với tập dữ liệu mẫu.
Trong mơ hình này, có R2 là 0.709, cho thấy mơ hình này là phù hợp, R2 điều chỉnh là 0.704 (nhỏ hơn R2), do đó, dùng R2 điều chỉnh để đánh giá sẽ an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Mơ hình hồi qui phù hợp với tập dữ liệu ở độ tin cậy 95% (Kết quả thống kê F trong mơ hình có sig. = .000).
4.5.2. Ý nghĩa của hệ số hồi qui
Bảng 4.14: Kết quả phân tích hồi qui
Mơ hình Hệ số chưa điều chỉnh Hệ số điều chỉnh t Sig. B Std. Error Beta Hằng số 3.741 .024 157.953 .000 Sự tự thể hiện (SE) .111 .024 .162 4.663 .000 Sự cam kết (CM) .415 .024 .607 17.489 .000 Sự thân quen, tin cậy
(IMTR) .165 .024 .241 6.936 .000
Sự đam mê (PS) .347 .024 .507 14.619 .000
Biến phụ thuộc: WOM
Kết quả cho thấy, cả 4 yếu tố: Sự tự thể hiện, Sự cam kết, Sự thân quen, tin cậy, và Sự đam mê đều có ý nghĩa thống kê trong mơ hình (sig. = .000), hệ số beta
lần lượt là 0.162, 0.607, 0.241, 0.507. Điều này có nghĩa là, ở độ tin cậy 95%, khi yếu tố Sự tự thể hiện thay đổi 1 đơn vị sẽ làm Sự truyền miệng về thương hiệu thay đổi 0.162 đơn vị, khi yếu tố Sự cam kết thay đổi 1 đơn vị sẽ làm Sự truyền miệng
về thương hiệu thay đổi 0.607 đơn vị, khi yếu tố Sự thân quen, tin cậy thay đổi 1 đơn vị sẽ làm Sự truyền về thương hiệu thay đổi 0.241 đơn vị và khi yếu tố Sự đam
mê thay đổi 1 đơn vị sẽ làm Sự truyền về thương hiệu thay đổi 0.507 đơn vị. Như
vậy, trong 4 nhân tố tác động đến truyền miệng thì hai nhân tố Sự cam kết đối với
thương hiệu và Sự đam mê thương hiệu tác động mạnh nhất.
Mơ hình về mối quan hệ giữa yếu tố Chất lượng quan hệ thương hiệu tác động đến Sự truyền miệng về thương hiệu được thể hiện lại như sau:
Hình 4.2: Mơ hình nghiên cứu sau phân tích hồi qui
4.6. Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết
4.6.1. Kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập cũng như hiện tượng phương sai thay đổi
Một cách đơn giản để thực hiện kiểm định này là vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đốn đã chuẩn hóa, phần dư đã chuẩn hóa được thể hiện trên trục tung và giá trị dự đốn đã chuẩn hóa được thể hiện trên trục hồnh. Nếu giả định quan hệ tuyến tính và phương sai không thay đổi thỏa mãn thì phần dư sẽ phân tán ngẫu nhiên trên đồ thị.
Kết quả cho thấy, phần dư đã chuẩn hóa phân tán ngẫu nhiên trên đồ thị, khơng tạo thành hình dạng nhất định nào, như vậy, giá trị dự đoán và phần dư độc
Sự tự thể hiện (SE)
Sự cam kết (CM)
Sự thân quen, tin cậy (IMTR)
Sự đam mê (PS)
lập nhau và phương sai của phần dư khơng thay đổi. Mơ hình hồi qui là phù hợp. (Xem Phụ lục 6)
4.6.2. Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Có nhiều lý do làm phần dư khơng phân phối chuẩn như: số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích, phương sai khơng phải là hằng số hoặc sử dụng sai mơ hình,… Tuy nhiên, chúng ta cũng chỉ kỳ vọng phần dư phân phối gần chuẩn vì ln có sự chênh lệch do lấy mẫu. Có 2 cách thường sử dụng để kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư. Cách thứ nhất là vẽ đồ thị Histogram của phần dư chuẩn hóa, nếu đồ thị có dạng đường cong phân phối chuẩn nằm chồng lên biểu đồ tần số và có Mean xấp xỉ 0 và giá trị độ lệch chuẩn xấp xỉ 1 thì xem như phần dư có phân phối gần chuẩn. Cách thứ hai là vẽ đồ thị P-P plot, đồ thị này thể hiện các giá trị của các điểm phân vị của phân phối của biến phần dư theo các phân vị của phân phối chuẩn. Nếu trên đồ thị P-P plot các điểm này không nằm q xa đường thẳng của phân phối chuẩn thì có thể xem như phần dư có phân phối gần chuẩn.
Ở nghiên cứu này, đồ thị Histogram của phần dư chuẩn hóa có dạng đường cong phân phối chuẩn, giá trị Mean xấp xỉ bằng 0 (3.82-15) và độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 (0.992). Như vậy, giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
(Xem Phụ lục 6)
4.7. Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Từ kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA, 4 nhân tố thuộc Chất lượng