Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach alpha nếu loại biến Nhận biết thương hiệu: Cronbach alpha=0.802
NB1 10.76 2.837 .635 .743
NB2 10.73 2.790 .605 .757
NB3 10.75 2.804 .602 .758
NB4 10.78 2.750 .618 .750
Hình ảnh thương hiệu: Cronbach alpha=0.840
HA1 19.68 5.396 .570 .824 HA2 19.64 5.536 .631 .811 HA3 19.62 5.233 .661 .804 HA4 19.61 5.662 .569 .822 HA5 19.58 5.430 .647 .807 HA6 19.63 5.460 .625 .812
Chất lượng cảm nhận thương hiệu: Cronbach alpha=0.844
CL1 29.81 10.019 .634 .818 CL2 29.83 9.965 .668 .814 CL3 29.79 10.089 .630 .819 CL4 29.81 10.307 .593 .823 CL5 29.78 10.167 .605 .822 CL6 30.19 10.646 .334 .863 CL7 29.80 9.995 .653 .816 CL8 29.82 10.252 .581 .825
Lịng trung thành thương hiệu: Cronbach alpha=0.825
TT1 13.35 2.385 .663 .774
TT2 13.30 2.312 .664 .773
TT3 13.27 2.387 .654 .778
TT4 13.25 2.339 .619 .794
Giá trị thương hiệu: Cronbach alpha=0.794
GT1 9.17 1.158 .587 .769
GT2 9.11 1.055 .638 .717
GT3 9.20 .978 .686 .664
Ta thấy thành phần Nhận biết thương hiệu: Cronbach alpha=0.802, Hình ảnh thương hiệu: Cronbach alpha=0.840, Chất lượng cảm nhận thương hiệu: Cronbach alpha=0.844, Lịng trung thành thương hiệu: Cronbach alpha=0.825, Giá trị thương hiệu: Cronbach alpha=0.794. Tất cả hệ số Cronbach alpha đều lớn hơn 0.7. Tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.4 trừ biến CL6 (0.334).
4.4 Phân tích nhân tố EFA
Phép phân tích nhân tố và tính tin cậy được sử dụng để đánh giá sự nhất quán nội tại của mỗi khái niệm nghiên cứu. Phân tích nhân tố sử dụng phương pháp Principal axis factoring, một dạng của phương pháp CFM với phép quay Promax thường được sử dụng để đánh giá thang đo lường (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 392). Tiến hành phân tích nhân tố sử dụng phương pháp Principal axis factoring, ta thấy biến CL6 của thành phần Chất lượng cảm nhận cĩ hệ số tải nhỏ hơn nhỏ hơn 0.5 (xem Phụ lục 5). Đồng thời khi phân tích Cronbach alpha thì hệ số tương quan biến tổng cũng nhỏ hơn 0.4 nên tác giả loại biến CL6 (xem Bảng 4.2). Thành phần chất lượng cảm nhận sau khi loại biến CL6 cĩ hệ số Cronbach alpha=0.863, tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.4 (xem Phụ lục 6). Sau khi loại biến CL6, chúng ta tiến hành phân tích nhân tố và được kết quả như ở Bảng 4.3a, 4.3b và 4.3c. Ta nhận thấy các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 và KMO=0.828 là rất tốt.
Bảng 4.3a Kết quả phân tích nhân tố (KMO và Bartlett) Kiểm định KMO và Bartlett
Đo lường lấy mẫu tương thích Kaiser-Meyer-Olkin .828 Kiểm định xoay Bartlett Chi-Square (χ2) xấp xỉ 2.554E3
Df 276
Sig. .000
Bảng 4.3b Kết quả phân tích nhân tố (Eigenvalues và Tổng phương sai trích)
Nhân tố Eigenvalues Tổng phương sai trích
Tổng cộng % % tích lũy Tổng cộng % % tích lũy 1 5.025 20.939 20.939 4.548 18.950 18.950 2 3.684 15.349 36.287 3.170 13.210 32.160 3 2.866 11.943 48.230 2.367 9.864 42.023 4 2.477 10.320 58.550 1.993 8.302 50.325
Bảng 4.3c Kết quả phân tích nhân tố (ma trận mẫu) Ma trận mẫu Nhân tố 1 2 3 4 NB1 -.045 .064 -.056 .738 NB2 -.006 -.041 .030 .713 NB3 .035 -.031 .062 .680 NB4 .032 -.005 -.048 .710 HA1 -.036 .020 .644 -.092 HA2 -.004 .028 .695 -.005 HA3 -.024 -.022 .739 .069 HA4 .038 -.079 .625 -.043 HA5 .076 .009 .705 -.014 HA6 -.031 .054 .699 .071 CL1 .004 .680 .033 -.006 CL2 .045 .743 .034 -.061 CL3 -.052 .743 .030 -.011 CL4 .044 .636 -.081 .050 CL5 .052 .651 -.105 -.020 CL7 -.060 .718 .029 -.026 CL8 -.012 .645 .059 .061 TT1 .678 -.003 .037 .062 TT2 .706 .008 -.017 .080 TT3 .782 .021 -.075 -.076 TT4 .746 -.022 .025 -.029 GT1 .770 -.096 .029 -.075 GT2 .691 .095 .005 .046 GT3 .735 .018 .012 .019
Nguồn: kết quả điều tra của tác giả T8/2013
Cĩ 4 nhân tố được rút ra ở Eigenvalues=2.477 và Tổng phương sai trích= 50.325 gồm: Nhận biết thương hiệu với 4 biến quan sát, Hình ảnh thương hiệu với 6 biến quan sát, Chất lượng cảm nhận với 7 biến quan sát (đã loại một biến cl6). Riêng thành phần Lịng trung thành thương hiệu với 4 biến quan sát và Giá trị thương hiệu với 3 biến quan sát được rút gọn vào một nhĩm. Như phần cơ sở lý thuyết đã phân tích, lịng trung thành thương hiệu là một thành phần quan trọng của giá trị thương hiệu. Cĩ thể về mặt lý thuyết nĩ là hai khái niệm độc lập nhưng trong thực tiển nĩ và giá trị thương hiệu cĩ thể là một khái niệm. Vì thương hiệu nào tạo được lịng trung
thành của người tiêu dùng càng cao thì lợi nhuận đem lại cho cơng ty càng cao, nghĩa là thương hiệu này cĩ giá trị cao (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2011, tr 19). Cĩ thể nĩi giá trị thương hiệu và lịng trung thành thương hiệu quan hệ chặt chẽ với nhau. Lịng trung thành thương hiệu của khách hàng là kết quả nhận được sau khi doanh nghiệp cung cấp dịch vụ cho khách hàng.
4.5 Hiệu chỉnh mơ hình
Từ kết quả phân tích nhân tố EFA, ta cĩ 4 nhĩm được rút ra như sau: Nhận biết thương hiệu với 4 biến quan sát (nb1, nb2, nb3, nb4), Hình ảnh thương hiệu với 6 biến quan sát (ha1, ha2, ha3, ha4, ha5, ha6), Chất lượng cảm nhận với 7 biến quan sát (cl1, cl2, cl3, cl4, cl5, cl7, cl8). Lịng trung thành thương hiệu (tt1, tt2, tt3, tt4). Giá trị thương hiệu với 3 biến quan sát bao gồm (gt1, gt2, gt3).
Mơ hình sau khi hiệu chỉnh là:
Hình 4.1 Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Các giả thuyết của mơ hình hiệu chỉnh:
H1: Mức độ nhận biết của khách hàng về một thương hiệu trung tâm làm đẹp cĩ ảnh hưởng trực tiếp lên giá trị thương hiệu.
Giá trị thương hiệu Nhận biết thương hiệu Chất lượng cảm nhận Hình ảnh thương hiệu Lịng trung thành H3 H4 H1 H2
H2: Hình ảnh thương hiệu của khách hàng về trung tâm làm đẹp ảnh hưởng đến giá trị thương hiệu.
H3: Chất lượng cảm nhận của khách hàng về trung tâm làm đẹp ảnh hưởng đến giá trị thương hiệu.
H4: Lịng trung thành của khách hàng với trung tâm làm đẹp cĩ ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị thương hiệu
4.6 Kiểm định mơ hình nghiên cứu
Các nhân tố hình thành từ q trình phân tích nhân tố gồm “nhận biết thương hiệu”, “hình ảnh thương hiệu”, “chất lượng cảm nhận”, “lịng trung thành thương hiệu” và “giá trị thương hiệu” được khẳng định là phù hợp và tác giả đưa vào phân tích để kiểm định mơ hình. Phương pháp phân tích tương quan sẽ được thực hiện để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào phương trình hồi qui, kết quả phân tích hồi qui dùng để kiểm định các giả thuyết.
Mã hĩa các biến độc lập và biến phụ thuộc như sau: Các biến độc lập:
Biến “ nhận biết thương hiệu” (nhanbiet) là trung bình của 4 biến: nb1, nb2, nb3, nb4
nhanbiet= (nb1+nb2+nb3+nb4)/4
Biến “hình ảnh thương hiệu” (hinhanh) là trung bình của 6 biến ha1, ha2, ha3, ha4, ha5, ha6:
hinhanh=(ha1+ha2+ha3+ha4+ha5+ha6)/6
Biến “chất lượng cảm nhận” (chatluong) là trung bình của 7 biến cl1, cl2, cl3, cl4, cl5, cl7, cl8:
chatluong=(cl1+cl2+cl3+cl4+cl5+cl7+cl8)/7
Biến “lịng trung thành thương hiệu” (trungthanh) là trung bình của 4 biến tt1, tt2, tt3, tt4:
trungthanh=(tt1+tt2+tt3+tt4)/4 Biến phụ thuộc:
giatri=(gt1+gt2+gt3)/3
Dựa vào mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh, mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập được thiết lập như sau:
giatri=f(nhanbiet, hinhanh, chatluong, trungthanh)
4.6.1. Phân tích tương quan
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính đa biến, mối tương quan tuyến tính giữa các biến cần phải được xem xét. Để đánh giá giá trị phân biệt là kiểm nghiệm ma trận tương quan cho các biến độc lập và các biến phụ thuộc. Kết quả hệ số tương quan nhỏ hơn 0.85 chỉ ra rằng giá trị phân biệt cĩ khả năng tồn tại giữa 2 biến (John và Benet-Martinez, 2000). Bảng 4.4 tĩm tắt mối quan hệ tương quan thống kê giữa các biến được giải thích. Tất cả hệ số tương quan tuyệt đối giữa các biến đều nhỏ hơn 0.85. Điều này cho thấy thang đo đạt giá trị phân biệt. Hay nĩi cách khác là thang đo đã đo lường được các khái niệm nghiên cứu khác nhau. Hệ số tương quan giữa biến “giá trị thương hiệu ” với các biến độc lập khác đều thỏa mãn -1 ≤ r ≤ +1. Nhìn sơ bộ, cĩ thể kết luận các biến độc lập (nhận biết thương hiệu, hình ảnh thương hiệu, chất lượng cảm nhận, lịng trung thành) cĩ thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc
Bảng 4.4: Ma trận tương quan giữa các biến
giatri nhanbiet hinhanh chatluong trungthanh Tương quan Pearson giatri 1.000 .098 .161 .187 .767 nhanbiet .098 1.000 .020 .022 .112 hinhanh .161 .020 1.000 -.022 .139 chatluong .187 .022 -.022 1.000 .190 trungthanh .767 .112 .139 .190 1.000
4.6.2. Mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Thực hiện phân tích hồi qui nhằm nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc của một biến (gọi là biến phụ thuộc) vào nhiều biến khác (gọi là các biến độc lập), với ý tưởng ước lượng và/hoặc dự đốn giá trị trung bình (tổng thể) của biến phụ thuộc trên cơ sở giá trị biết trước (trong mẫu) của các biến độc lập. (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu, các nhà nghiên cứu
sử dụng hệ số xác định R2 (R-square). Hệ số R2 được chứng minh là hàm khơng giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, tuy nhiên khơng phải phương trình càng cĩ
nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R2 cĩ khuynh hướng là một yếu tố lạc quan
của thước đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu trong trường hợp cĩ 01 biến giải thích trong mơ hình. Như vậy, trong hồi quy tuyến tính bội thường dùng hệ số R-square điều chỉnh (Adjusted R-square) để đánh giá độ phù hợp của mơ hình vì nĩ khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình.
Hệ số Beta chuẩn hĩa được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hĩa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đĩ vào sự thỏa mãn chất lượng dịch vụ của khách hàng càng lớn (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Kiểm định ANOVA được sử dụng để kiểm tra tính phù hợp của mơ hình với tập dữ liệu gốc. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định <0.05 thì cĩ thể kết luận mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu.
Để kiểm định ba giả thuyết H1, H2, H3, H4 một mơ hình hồi quy đa bội đã được phát triển như sau:
giatri=β0+ β1nhanbiet+ β2hinhanh+ β3chatluong+ β4trungthanh+ei
Trong đĩ βk là các hệ số của phương trình hồi quy và ei là phần dư. Dựa trên kết quả phân tích nhân tố, giá trị thương hiệu bao gồm nhận biết thương hiệu (nhanbiet), hình ảnh thương hiệu (hinhanh), chất lượng cảm nhận (chatluong), lịng trung thành (trungthanh). Ba thành phần này là biến độc lập, thành phần giá trị thương hiệu (giatri) là biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy nêu trên. Chúng ta cĩ thể phân tích mơ hình hồi quy bội bằng phân mềm xử lý số liệu SPSS.
4.6.3 Xem xét giả định đa cộng tuyến của các biến trong mơ hình
Phép thử gía trị dung sai, giá trị VIF, giá trị Eigen và chỉ số điều kiện được dùng để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy. Từ dữ liệu trên Bảng 4.5 các giá trị dung sai từ 0.932 đến 0.988, các VIF từ 1.013 đến 1.072, điều này cho thấy sự đa cộng tuyến thấp
Bảng 4.5 Đánh giá giá trị dung sai và VIF
Các biến Dung sai VIF
hinhanh .988 1.013
chatluong .978 1.022
nhanbiet .962 1.040
trungthanh .932 1.072
.
Ngồi ra ta thấy ở Bảng 4.6 chỉ số điều kiện biến thiên từ 1.000 đến 38.327, điều này cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến khơng phải là vấn đề lớn đối với các biến dùng trong mơ hình dự báo hồi quy trong nghiên cứu này.
Bảng 4.6 Đánh giá giá trị Eigen và chỉ số điều kiện
Model Kích thước Eigenvalue Chỉ số điều kiện
1 1 4.955 1.000
2 .019 16.030
3 .013 19.559
4 .009 22.888
5 .003 38.327
4.6.4 Kiểm định các giả thuyết
Mơ hình nghiên cứu với ba biến độc lập là nhận biết thương hiệu, hình ảnh thương hiệu và chất lượng thương hiệu, một biến phụ thuộc là giá trị thương hiệu . Kết quả dự báo của mơ hình hồi quy tuyến tính bội theo Bảng 4.7 Và Phụ lục 9
Mơ hình cĩ ý nghĩa thống kê ở mức p<0.001. Giá trị F=90.874 và mức ý nghĩa thống kê sig=0.000 cho thấy mơ hình hồi quy mà tác giả xây dựng là phù hợp với cơ sở dữ liệu thu thập được. Hệ số R xác định điều chỉnh cho thấy độ tương thích của mơ hình là 58.7% hay là khoảng 58.7% sự biến thiên của biến giá trị thương hiệu (giatri) được giải thích bởi các biến nhận biết thương hiệu (nhanbiet), hình ảnh thương hiệu (hinhanh), chất lượng cảm nhận (chatluong), lịng trung thành thương hiệu (trungthanh). Hệ số Beta chuẩn hĩa của thành phần hình ảnh thương hiệu (hinhanh) là 0.11 với P<0.05, hệ số beta của thành phần chất lượng thương hiệu là 0.162 với p<0.05, của thành phần lịng trung thành thương hiệu (trungthanh) là 0.549 với p<0.05. Các thành phần này đều là chỉ số dự
báo tốt cho giá trị thương hiệu . Riêng thành phần nhận biết thương hiệu cĩ beta chuẩn hĩa là 0.105 với p=0.086>0.05 nên tác giả bác bỏ giả thuyết H1. Thành phần nhận biết thương hiệu bị loại khỏi mơ hình hồi quy tuyến tính bội. Tĩm lại ta cĩ thế thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội của nghiên cứu này là:
giatri=1.065 + 0.11 hinhanh + 0.162 chatluong +0.549 trungthanh
Bảng 4.7 Kết quả dự báo mơ hình hồi quy bội
Model Hệ số khơng chuẩn hĩa Hệ số chuẩn hĩa T Sig. B Std. Error Beta 1 Hằng số 1.065 .402 6.624 .000 hinhanh .102 .062 .110 2.634 .009 chatluong .162 .061 .162 3.320 .001 nhanbiet .090 .052 .105 1.722 .086 trungthanh .539 .041 .549 9.897 .000
a. Biến phụ thuộc: giatri
Từ phương trình trên, cĩ thể thấy lịng trung thành thương hiệu (trung thành) cĩ hệ số hồi quy chuẩn hĩa cao nhất (hệ số Beta = 0.549, sig. 0.000), tức là thành phần này cĩ mức độ tác động lớn nhất lên giá trị thương hiệu. Điều này cĩ nghĩa là khi khách hàng cảm nhận độ tin cậy tăng lên 1 đơn vị thì sự thỏa mãn của khách hàng sẽ tăng lên 0.549. Chất lượng cảm nhận (chatluong) là thành phần cĩ hệ số hồi quy chuẩn hĩa cao nhì (hệ số Beta = 0.162, sig. 0.001), tức là thành phần này cĩ mức độ tác động lớn nhì lên giá trị thương hiệu. Nhân tố tác động mạnh thứ ba đến sự thỏa mãn của khách hàng là Hình ảnh thương hiệu (hinhanh) với hệ số Beta = 0.11, sig. 0.009.
4.6.4.1 Kiểm định giả thuyết 1: Nhận biết thương hiệu và giá trị thương hiệu
Giả thuyết H1: Mức độ nhận biết của khách hàng về một thương hiệu trung tâm làm đẹp cĩ ảnh hưởng trực tiếp lên giá trị thương hiệu .
Theo kết quả phân tích hồi quy ta cĩ thành phần Nhận biết thương hiệu (nhanbiet) cĩ các chỉ số (beta=0.105 và p=0.086>0.05). Nên thành phần Nhận biết thương hiệu là yếu tố khơng ảnh hưởng lớn đến giá trị thương hiệu . Giả thuyết H1 bị bác bỏ.
4.6.4.2 Kiểm định giả thuyết 2: Hình ảnh thương thương hiệu và giá trị thương hiệu
H2: Hình ảnh thương hiệu của khách hàng về trung tâm làm đẹp ảnh hưởng đến giá trị thương hiệu.
Theo kết quả phân tích hồi quy ta cĩ thành phần Hình ảnh thương hiệu (hinhanh) cĩ các chỉ số (beta=0.11 và p=0.009). Nên thành phần Hình ảnh thương hiệu là yếu tố ảnh hưởng đến giá trị thương hiệu . Chấp nhận giả thuyết H2.
4.6.4.3 Kiểm định giả thuyết 3: Chất lượng cảm nhận thương hiệu và giá trị thương hiệu
H3: Chất lượng cảm nhận của khách hàng về trung tâm làm đẹp ảnh hưởng đến giá trị thương hiệu.
Theo kết quả phân tích hồi quy ta cĩ thành phần Chất lượng cảm nhận (chatluong) cĩ các chỉ số (beta=0.162 và p=0.001). Nên thành phần Chất lượng cảm nhận là yếu tố ảnh hưởng lớn đến giá trị thương hiệu. Giả thuyết H3 được chấp nhận.
4.6.4.4 Kiểm định giả thuyết 4: Lịng trung thành thương hiệu và giá trị thương hiệu
H4: Lịng trung thành thương hiệu của khách hàng về trung tâm làm đẹp ảnh hưởng đến giá trị thương hiệu.
Theo kết quả phân tích hồi quy ta cĩ thành phần Chất lượng cảm nhận (chatluong) cĩ các chỉ số (beta=0.549 và p=0.000). Nên thành phần Lịng trung thành thương hiệu là yếu tố ảnh hưởng lớn đến giá trị thương hiệu. Giả thuyết H4 được chấp nhận.
Như vậy, các Thẩm mỹ viện, khoa Thẩm mỹ ở các Bệnh viện... cung cấp dịch vụ