PHẦN II NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
2.2. Đánh giá mức độ nhận biết của khách hàng thành phố Huế đối với thương hiệu Hoàng Gia của công ty TNHH sơn Hoàng Gia
2.2.6. Kiểm định các thang đo
2.2.6.1. Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008, trang 24) “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm thang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu”. Các biến có tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại.
a. Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo về “tên thương hiệu”
Bảng 2.7 - Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo về “tên thương hiệu”
Cronbach’s Alpha =0,759 Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu
loại biến
Tên thương hiệu 1 15,33 4,543 0,475 0,735
Tên thương hiệu 2 15,46 4,425 0,393 0,760
Tên thương hiệu 3 15,44 3,796 0,589 0,692
Tên thương hiệu 4 15,45 3,680 0,595 0,689
Tên thương hiệu 5 15,49 3,726 0,593 0,690
(Nguồn: số liệu điều tra, câu 7) Theo kết quả phân tích thì hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo này là 0,759 và tất cả các biến đều có hệ số tương quan biến tổng trên 0,3. Tuy nhiên, biến quan sát “tên thương hiệu 2” nếu loại đi sẽ làm tăng hệ số Cronbach’s Alpha của
Trường Đại học Kinh tế Huế
thang đo lên 0,760 nhưng mức tăng này không đáng kể nên tạm thời chưa loại ra khỏi thang đo. Do vậy các biến quan sát trên đều được đưa vào phân tích ở các bước sau.
b. Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo về “logo”
Bảng 2.8 - Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo về “logo”
Cronbach’s Alpha =0,828 Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu
loại biến
Logo 1 15,25 5,019 0,594 0,818
Logo 2 14,91 5,642 0,636 0,790
Logo 3 14,72 5,865 0,681 0,780
Logo 4 14,68 6,584 0,609 0,806
Logo 5 14,99 5,635 0,690 0,775
(Nguồn: số liệu điều tra, câu 7) Theo kết quả phân tích thì hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo này là 0,828 và tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng trên 0,3 và nếu bỏ đi bất kỳ biến quan sát nào trong thang đo thì hệ số Cronbach’s Alpha đều giảm. Do vậy các biến quan sát trên đều đủ tiêu chuẩn để đưa vào phân tích ở các bước sau.
c. Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo về “slogan”
Bảng 2.9 - Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo về “slogan”
Cronbach’s Alpha =0,721 Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu
loại biến
Câu khẩu hiệu 1 14,30 4,038 0,506 0,674
Câu khẩu hiệu 2 14,38 4,076 0,426 0,695
Câu khẩu hiệu 3 15,10 3,289 0,461 0,689
Câu khẩu hiệu 4 14,85 3,371 0,522 0,656
Câu khẩu hiệu 5 14,76 3,351 0,538 0,649
(Nguồn: số liệu điều tra, câu 7) Theo kết quả phân tích thì hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo này là 0,712 và tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng trên 0,3 và nếu bỏ
Trường Đại học Kinh tế Huế
đi bất kỳ biến quan sát nào trong thang đo thì hệ số Cronbach’s Alpha đều giảm. Do vậy các biến quan sát trên đều đủ tiêu chuẩn để đưa vào phân tích ở các bước sau.
d. Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo về “quảng cáo thương hiệu”
Bảng 2.10 - Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo về
“quảng cáo thương hiệu”
Cronbach’s Alpha =0,722 Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu
loại biến
Quảng cáo 1 15,00 3,080 0,575 0,634
Quảng cáo 2 14,54 3,477 0,560 0,644
Quảng cáo 3 14,57 3,751 0,509 0,668
Quảng cáo 4 15,30 3,469 0,383 0,725
Quảng cáo 5 14,57 4,072 0,432 0,696
(Nguồn: số liệu điều tra, câu 7) Theo kết quả phân tích thì hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo này là 0,722 và tất cả các biến đều có hệ số tương quan biến tổng trên 0,3. Tuy nhiên, biến quan sát “quảng cáo 4” nếu loại đi sẽ làm tăng hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo lên 0,725 nhưng mức tăng này không đáng kể nên tạm thời chưa loại ra khỏi thang đo.
Do vậy các biến quan sát trên đều được đưa vào phân tích ở các bước sau.
e. Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của biến “bao bì sản phẩm”
Bảng 2.11 - Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo về “bao bì sản phẩm”
Cronbach’s Alpha =0,718 Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu
loại biến
Bao bì sản phẩm 1 7,43 1,371 0,603 0,547
Bao bì sản phẩm 2 7,21 1,948 0,477 0,704
Bao bì sản phẩm 3 7,55 1,519 0,556 0,609
(Nguồn: số liệu điều tra, câu 7) Theo kết quả phân tích thì hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo này là 0,718 và tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng trên 0,3 và nếu bỏ
Trường Đại học Kinh tế Huế
đi bất kỳ biến quan sát nào trong thang đo thì hệ số Cronbach’s Alpha đều giảm. Do vậy các biến quan sát trên đều đủ tiêu chuẩn để đưa vào phân tích ở các bước sau.
f. Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của biến phụ thuộc
Theo kết quả phân tích (xem phụ lục 5) thì hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo này là 0,795 và tất cả các biến đều có hệ số tương quan biến tổng trên 0,3 và nếu bỏ đi bất kỳ biến quan sát nào trong thang đo thì hệ số Cronbach’s Alpha đều giảm.
Do vậy các biến trên đều đủ tiêu chuẩn để đưa vào phân tích ở các bước sau.
2.2.6.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá được sử dụng để rút gọn tập nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết thông tin của tập biến ban đầu.
(Nguyễn Khánh Duy, 2007) Thông qua phân tích nhân tố nhằm xác định mối quan hệ của nhiều biến được xác định và tìm ra nhân tố đại diện cho các biến quan sát.
Phương pháp trích “Principal Components” với phép quay “Varimax” được sử dụng trong phân tích nhân tố thang đo các thành phần độc lập.
Theo Nguyễn Khánh Duy (2007), khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn như sau:
Hệ số KMO (Kaiser - Meyer - Olkin)0,5, mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett
0,5.
Hệ số tải nhân tố (factor loading) 0,4.
Tổng phương sai trích (Cumulative %)50%.
Hệ số Eigenvalue có giá trị lớn hơn 1.
Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
a. Phân tích nhân tố biến độc lập Kiểm định Bartlett xem xét :
Giả thuyết H0: độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể.
Giả thuyết H1: độ tương quan giữa các biến quan sát khác không trong tổng thể.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.12 - Hệ số KMO và Bartlett’s Test lần 1 KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,731
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1,006E3
df 253
Sig. 0,000
(Nguồn: số liệu điều tra, câu 7) Kết quả cho thấy:
Giá trị 0,5 < KMO = 0,731 <1 nên có thể phân tích được nhân tố.
Thống kê chi bình phương của kiểm định Bartlett đạt giá trị 1,006E3 với giá trị Sig.
= 0,000 < 0,05 vì thế ta có thể bác bỏ giả thuyết H0, tức là các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.
Theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 thì chỉ có 6 nhân tố đầu tiên được rút ra.
Ngoài ra yếu tố Cumulative% cho biết 6 nhân tố đầu tiên giải thích được 60,261%
(> 50%) biến thiên của dữ liệu.
Kết quả kiểm định KMO & Bartlett trên cho phép thực hiện phân tích nhân tố lần thứ nhất với đầy đủ 23 biến quan sát. Kết quả cho ta thấy, biến quan sát “câu khẩu hiệu 1”có hệ số tải nhân tố lớn một lúc ở 2 nhân tố nên bị loại.
Sau khi loại biến này và tiến hành phân tích nhân tố lần thứ hai, ta có kết quả như sau:
Giá trị 0,5 < KMO = 0,728 <1 nên có thể phân tích được nhân tố.
Thống kê chi bình phương của kiểm định Bartlett đạt giá trị 948,901 với giá trị Sig. = 0,000 < 0,05 vì thế ta có thể bác bỏ giả thuyết H0, tức là các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.
Theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 thì chỉ có 6 nhân tố đầu tiên được rút ra.
Ngoài ra yếu tố Cumulative% cho biết 6 nhân tố đầu tiên giải thích được 61,234%
(> 50%) biến thiên của dữ liệu.
Kết quả kiểm định KMO & Bartlett trên cho phép thực hiện phân tích nhân tố lần thứ hai với 22 biến quan sát. Kết quả của phân tích nhân tố khám phá EFA lần 2 ta thấy
“tên thương hiệu 2”
Trường Đại học Kinh tế Huế
Sau khi loại biến này và tiến hành phân tích nhân tố lần thứ ba, ta có kết quả như sau:
Bảng 2.13 - Hệ số KMO và Bartlett’s Test lần 3 KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,724
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 900,430
df 210
Sig. 0,000
(Nguồn: số liệu điều tra, câu 7) Kết quả cho thấy:
Giá trị 0,5 < KMO = 0,724 <1 nên có thể phân tích được nhân tố.
Thống kê chi bình phương của kiểm định Bartlett đạt giá trị 900,430 với giá trị Sig.
= 0,000 < 0,05 vì thế ta có thể bác bỏ giả thuyết H0, tức là các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.
Theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 thì chỉ có 5 nhân tố đầu tiên được rút ra.
Ngoài ra yếu tố Cumulative% cho biết 5 nhân tố đầu tiên giải thích được 57,890%
(> 50%) biến thiên của dữ liệu.
Kết quả của phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ ba (cuối cùng) cho ra 5 nhân tố với 21 biến quan sát.
Như vậy, 5 nhân tố mới có thể được đặt tên như sau:
Nhân tố thứ nhất (factor 1):gồm“logo tạo được ấn tượng”, “logo có sự khác biệt”, “logo có ý nghĩa”, “logo có tính mỹ thuật cao”, “logo dễ nhận biết”. Đây là các biến quan sát liên quan đến logo công ty nên được đặt tên là: “logo” và có hệ số Cronbach’s Alpha = 0,828.
Nhân tố thứ hai (factor 2): gồm “quảng cáo ấn tượng”, “quảng cáo có nội dung dễ hiểu”, “quảng cáo ở thời điểm phù hợp”, “hình thức quảng cáo đa dạng”,
“quảng cáo cung cấp rõ ràng thông tin về sản phẩm”. Đây là các biến quan sát liên quan đến quảng cáo thương hiệu của công ty nên được đặt tên là: “quảng cáo thương hiệu” và có hệ số Cronbach’s Alpha = 0,722.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.14 - Ma trận xoay nhân tố lần 3 (cuối cùng)
Biến quan sát Thành phần
1 2 3 4 5
Logo 5 0,798
Logo 2 0,755
Logo 3 0,749
Logo 4 0,747
Logo 1 0,730
Quảng cáo 1 0,783
Quảng cáo 2 0,752
Quảng cáo 3 0,709
Quảng cáo 4 0,614
Quảng cáo 5 0,541
Tên thương hiệu 4 0,843
Tên thương hiệu 3 0,763
Tên thương hiệu 5 0,693
Tên thương hiệu 1 0,596
Câu khẩu hiệu 5 0,768
Câu khẩu hiệu 4 0,739
Câu khẩu hiệu 3 0,732
Câu khẩu hiệu 2 0,539
Bao bì sản phẩm 1 0,824
Bao bì sản phẩm 3 0,804
Bao bì sản phẩm 2 0,753
(Nguồn: số liệu điều tra, câu 7) Nhân tố thứ ba (factor 3): gồm “tên thương hiệu tạo khả năng liên tưởng”,
“tên thương hiệu có ý nghĩa”, “tên thương hiệu gây ấn tượng”, “tên thương hiệu dễ đọc”. Đây là các biến quan sát liên quan đến tên thương hiệu của công ty nên được đặt tên là:“tên thương hiệu”và có hệ số Cronbach’s Alpha = 0,760.
Nhân tố thứ tư (factor 4):gồm“câu khẩu hiệu mang cảm xúc tích cực”, “câu
Trường Đại học Kinh tế Huế
là các biến quan sát liên quan đến câu khẩu hiệu của công ty nên được đặt tên là: “câu khẩu hiệu” và có hệ số Cronbach’s Alpha = 0,674.
Nhân tố thứ năm (factor 5): gồm “bao bì sản phẩm có tính thẩm mỹ cao”,
“bao bì sản phẩm có tính kỹ thuật cao”, “bao bì cung cấp đầy đủ thông tin về sản phẩm và điều kiện tiêu dùng”. Đây là các biến quan sát liên quan đến bao bì sản phẩm của công ty nên được đặt tên là: “bao bì sản phẩm” và có hệ số Cronbach’s Alpha = 0,718.
b. Phân tích nhân tố biến phụ thuộc
Bảng 2.15 - Hệ số KMO và Bartlett’s Test của biến phụ thuộc KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,797
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 261,925
df 15
Sig. 0,000
(Nguồn: số liệu điều tra, câu 7) Kết quả cho thấy:
Giá trị 0,5 < KMO = 0,797 <1 nên có thể phân tích được nhân tố.
Thống kê chi bình phương của kiểm định Bartlett đạt giá trị 261,925 với giá trị Sig.
= 0,000 < 0,05
Phương sai trích đạt 51.013%.
Bảng 2.16- Ma trận nhân tố biến phụ thuộc
Biến quan sát Thành phần 1 Dễ dàng nhận biết thương hiệu 0,885 Dễ dàng nhận biết quảng cáo 0,759 Dễ dàng nhận biết bao bì sản phẩm 0,673
Dễ dàng nhận biết logo 0,660
Dễ dàng nhận biết tên thương hiệu 0,643 Dễ dàng nhận biết câu khẩu hiệu 0,633
(Nguồn: số liệu điều tra, câu 7)
Trường Đại học Kinh tế Huế
Sau khi phân tích nhân tố biến phụ thuộc cho thấy có một nhân tố được rút ra.
Nhân tố mới này được đặt tên là “mức độ nhận biết thương hiệu”. Kết quả cho thấy các biến trong thang đo này giải thích tốt cho đại lượng đo lường.
2.2.6.3. Kiểm định phân phối chuẩn
Bảng 2.17 - Hệ số Skewness và hệ số Kurtosis của các biến nghiên cứu
Logo
Quảng cáo thương hiệu
Tên thương hiệu
Câu khẩu hiệu
Bao bì sản phẩm
Mức độ nhận biết thương hiệu
Skewness -0,564 -0,599 -0,506 -0,284 -0,872 -0,651
Std. Error of
Skewness 0,206 0,206 0,206 0,206 0,206 0,206
Kurtosis 0,174 0,385 1,177 .183 .646 -0,722
Std. Error of
Kurtosis 0,41 0,41 0,41 0,41 0,41 0,41
(Nguồn: số liệu điều tra, câu 7) Kiểm định phân phối chuẩn là điều kiện đảm bảo độ thỏa mãn cho các biến phân tích nhân tố. Theo Đào Hoài Nam (2011) thì hệ số đối xứng Skewness và hệ số tập trung Kurtosis được sử dụng để kiểm định phân phối chuẩn của các nhân tố. Một phân phối Skewness hay phân phối Kurtosis chỉ được xem là phân phối chuẩn khi giá trị Standard error của nó nằm trong khoảng từ -2 đến 2. Kết quả kiểm định ở bảng trên cho thấy các biến đưa vào phân tích thoả mãn điều kiện phân phối chuẩn.