CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Kiểm định độ tin cậy của thang đo
4.3.2. Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá nhằm thu nhỏ, tóm tắt dữ liệu và xác định một tập hợp gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập hợp có ít biến quan sát hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đầy đủ thông tin của tập biến ban đầu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Điều kiện để thỏa EFA:
- 0.5 <= KMO <= 1, hệ số KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA.
- Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê khi Sig. < 0.05 thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. (Hoàng Trọng vàChu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
- Hệ số tải nhân tố (factor loading) > 0.5 có ý nghĩa thực tiễn, Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA.
- Điểm dừng Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1. (Gerbing and Anderson, 1988)
- Phương sai cộng dồn của các nhân tố (% cumulative variance) > 50%.
4.3.2.1. Phân tích nhân tố biến độc lập
Sau khi kiểm định Cronbach’s alpha ta loại 6 biến quan sát trong tổng 33 biến quan sát độc lập gồm BA1, PQ8, PV1, BI4, BI5, BI6. Bước kế tiếp ta sẽ phân tích nhân tố khám phá lần 1 gồm 27 biếnđộc lập.
Phân tích nhân tố khám phá EFA lần 1 cho kết quả gồm 6 yếu tố được hình thành với 27 biến quan sát trong đó có 25 biến quan sátđạt yêu cầu, còn 2 biến PQ3 và AA1 không đạt yêucầu do hệ số tải nhân tố < 0.5, do đó ta sẽ loại 2 biến quan sát này trong lần phân tích EFA lần 2. Trong lần phân tích nhân tố lần 1 thì ta có KMO = 0.933 thỏa điều kiện, do đó dữ liệu là thích hợp, kiểm định Bartlett có ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05 do đó các biến quan sát có tương quan với nhau, điểm dừng Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1, phương sai cộng dồn của các nhân tố đạt 62.596% > 50% cho thấy 6 yếu tố giải thích được 62.596% biến thiên của dữ liệu.
Sau khi kiểm tra lại hệ số tin cậy Cronbach’s alpha của nhóm nhân tố AA và PG, thỏa điều kiện hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 nên có thể thực hiện các bước phân tích nhân tố khám phá tiếp theo.
Sau khi phân tích nhân tố khám phá lần 1 ta loại 2 biến quan sát là AA1 và PG3, ta tiếp tục phân tích nhân tố khám phá lần 2 với 25 biến. Kết quả kiệm định KMO được thể hiện ở bảng 4.3 sau:
Bảng 4.3: Kiểm định KMO và Bartlettthành phần lòng trung thành thương hiệu Bảng kiểm định KMO và Bartlett’s
Đo lường lấy mẫu tương thích Kaiser-Meyer-Olkin 0.926
Kiểm định xoay Bartlett
Chi bình phương 3408.192
Bậc tự do 300
Sig. 0.000
Bảng 4.4: Ma trận các thành phần xoay nhân tố đối vớibiến độc lập
Diễn giải Componnent
1 2 3 4 5 6
PQ2: Có vẻ như chất lượng của
cà phê Milano là cao 0.745 PQ4: Có vẻ như cà phê Milano
rất đáng tin cậy 0.724
PQ1: Cà phê Milano có chất lượng đáng tin cậy hơn các thương hiệu cà phê rang xay khác
0.722
PQ5: Cà phê Milano chắc chắn
có chất lượng tốt 0.701
PQ7: Cà phê Milano có hương
thơm đậm đà 0.622
PQ6: Cà phê Milano là cà phê 0.609
sạch,nguyên chất
BT3: Chất lượng cà phê Milano
luôn ổn định 0.770
BT2: Thương hiệu Milano mang
đến chất lượng đúng như cam kết 0.769 BT1: Tôi tin tưởng thương hiệu
cà phê Milano 0.608
BT4: Cà phê Milano cung cấp chất lượng đúng như cam kết trong quảng cáo
0.576
PV3: Tôi xem xét dùng cà phê Milano như là món hời bởi vì lợi ích mà tôi nhận được
0.766
PV2: Tôi có được nhiều lợi ích
khi dùng cà phê Milano 0.694
PV4: Cà phê Milano cung cấp giá
trị xứng đáng với số tiềnbỏ ra 0.681
PV5: Có nhiều lý do để sử dụng cà phê Milano hơn các sản phẩm của đối thủ cạnh tranh khác
0.534
BI2: Cà phê Milano thể hiện hình
ảnh mạnh mẽ 0.781
BI3: Cà phê Milano thể hiện cá
tính mạnh mẽ 0.756
BI1: Hình ảnh của cà phê Milano rất độc đáo so với các thương hiệu cà phê rang xay khác
0.619
BA4: Tôi có thể nhận biết logo của cà phê Milano một cách nhanh chóng
0.755
BA5: Một cách tổng quát, khi nhắc đến cà phê Milano, Tôi có thể dễ dàng hình dung ra nó.
0.704
BA3: Tôi có thể nhớ một cách nhanh chóng các đặc điểm của cà phê Milano
0.687
BA2: Tôi có thể dễ dàng phân biệt cà phê Milano giữa các loại cà phê rang xay khác
0.549
AA3: Khi có yếu tố tác động, Tôi có thể nhớ lại logo của cà phê Milano nhanh chóng
0.717
AA2: Khi có yếu tố tác động, Tôi có thể nhớ lại màu sắc đặc trưng của cà phê Milano nhanh chóng
0.674
AA4: Khẩu hiệu của cà phê
Milano tôi có thể nhớ dễ dàng 0.573
AA5: Tôi có liên tưởng mạnh mẽ về nhóm khách hàng sử dụng cà phê Milano
0.554
Eigenvalue 9.387 1.631 1.519 1.207 1.110 1.073
Phương sai trích 14.764 10.537 9.899 9.828 9.688 8.993 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Với kết quả kiểm định KMO là 0.926 lớn hơn 0.5 và kiểm định Bartlett có giá trị Sig. nhỏ hơn 0.05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể, có thể kết luận 25 biến quan sát được đảm bảo các điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA và có thể sử dụng kết quả.
Kết quả phân tích EFA với tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã hình thành 6 yếu tố. Tổng phương sai trích là 63.71%lớn hơn 50% đạt yêu cầu của điều kiện phân
tích nhân tố khám phá và cho thấy 6 nhân tố này giải thích được 63.71% sự biến thiên của dữ liệu. Tất cả các hệ số tải nhântố của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5.
Các yếutố được xác định trong bảng 4.4có thể được mô tả như sau:
Nhóm yếu tố thứ nhất: Bao gồm các biến “Cà phê Milano có chất lượng đáng tin cậy hơn các thương hiệu cà phê rang xay khác”, “Có vẻ như chất lượng của cà phê Milano là cao”, “Có vẻ như cà phê Milano rất đáng tin cậy”, “Cà phê Milano chắc chắn có chất lượng tốt”, “Cà phê Milano là cà phê sạch, nguyên chất”, “Cà phê Milano có hương thơm đậm đà”. Yếu tố này có giá trị Eigenvalue = 9.387 > 1, giải thích được 14.764% biến thiên của dữ liệu và là yếu tố có tỷ lệ giải thích biến thiên của dữ liệu lớn nhất. Các biến của yếu tố đều cho thấy đánh giá của khách hàng về chất lượng cảm nhận đối vớithương hiệu cà phê Milano được đặt tên là “chất lượng cảm nhận”.
Nhóm yếu tố thứ hai: Bao gồm các biến “Tôi tin tưởng thương hiệu cà phê Milano”, “Thương hiệu Milano mang đến chất lượng đúng như cam kết”, “Chất lượng cà phê Milano luôn ổn định”, “Cà phê Milano cung cấp chất lượng đúng như cam kết trong quảng cáo”. Nhân tố này có giá trị Eigenvalue = 1.631 > 1 và giải thích được 10.537% biến thiên của dữ liệu. Các biến trong yếu tố đều nhằm đánh giá mức độ niềm tin nên được đặt tên là “Niềm tin thương hiệu”
Nhóm yếu tố thứ ba: Bao gồm các biến “Tôi có được nhiều lợi ích khi dùng cà phê Milano”, “Tôi xem xét dùng cà phê Milano như là món hời bởi vì lợi ích mà tôi nhận được”, “Cà phê Milano cung cấp giá trị xứng đáng với số tiền bỏ ra”, “Có nhiều lý do để sử dụng cà phê Milano hơn các sản phẩm của đối thủ cạnh tranh khác”. Yếu tố này có giá trị Eigenvalue = 1.519 > 1 và giải thích được 9.899% biến thiên của dữ liệu. Các biến trong yếu tố đều nhằm đánh giá mức độ giá trị cảm nhận của khách hàng nên được đặt tên là “giá trị cảm nhận”.
Nhóm yếu tố thứ tư: Bao gồm các biến “Hình ảnh của cà phê Milano rất độc đáo so với các thương hiệu cà phê rang xay khác”, “Cà phê Milano thể hiện hình ảnh mạnh mẽ”, “Cà phê Milano thể hiện cá tính mạnh mẽ”. Yếu tố này có giá trị Eigenvalue = 1.207 > 1 và giải thích được 9.828% biến thiên của dữ liệu. Các biến trong yếu tố đều nhằm đánh giá mức độ hình ảnh thương hiệu của khách hàng đối với cà phê Milano nên được đặt tên là “hình ảnh thương hiệu”.
Nhóm yếu tố thứ năm: Bao gồm các biến “Tôi có thể dễ dàng phân biệt cà phê Milano giữa các loại cà phê rang xay khác”, “Tôi có thể nhớ một cách nhanh chóng các đặc điểm của cà phê Milano”, “Tôi có thể nhận biết logo của cà phê Milano một cách nhanh chóng”, “Một cách tổng quát, khi nhắc đến cà phê Milano, Tôi có thể dễ dàng hình dung ra nó”. Yếu tố này có giá trị Eigenvalue = 1.110 > 1 và giải thích được 9.688% biến thiên của dữ liệu. Các biến trong yếu tố đều nhằm đánh giá mức độ nhận biết thương hiệu của khách hàng đối với cà phê Milano nên được đặt tên là “nhận biết thương hiệu”.
Nhóm yếu tố thứ sáu: Bao gồm các biến “Khi có yếu tố tác động, Tôi có thể nhớ lại màu sắc đặc trưng của cà phê Milano nhanh chóng”, “Khi có yếu tố tác động, Tôi có thể nhớ lại logo của cà phê Milano nhanh chóng”, “Khẩu hiệu của cà phê Milano tôi có thể nhớ dễ dàng”, “Tôi có liên tưởng mạnh mẽ về nhóm khách hàng sử dụng cà phê Milano”. Yếu tố này có giá trị Eigenvalue = 1.073 > 1 và giải thích được 8.993% biến thiên của dữ liệu. Các biến trong yếu tố đều nhằm đánh giá mức độ liên tưởng thương hiệu của khách hàng đối với cà phê Milano nên được đặt tên là “liên tưởng thương hiệu”.
Kết quả của phân tích nhân tố cho ta kết quả 6 yếu tố ảnh hưởng đến lòng trung thành thương hiệu là nhận biết thương hiệu, chất lượng cảm nhận, liên tưởng thương hiệu, giá trị cảm nhận, hình ảnh thương hiệu và niềm tin thương hiệu.
Các yếu tố của thang đo mới được kiểm định độ tin cậy Cronbach’s alpha, ta thấy tất cả 6 nhóm yếu tố đều có Cronbach’s alpha chung lớn hơn 0.6, đồng thời các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3nên đảm bảo điều kiện để thực hiện các bước phântích tiếp theo.
Bảng 4.5: Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo của các yếu tố Biến Trung bình thang
đo nếu bị loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach’s alpha nếu loại
biến Nhận biết thương hiệu: Cronbach’s alpha = 0.738
BA2 9.39 5.519 0.488 0.703
BA3 9.45 5.688 0.506 0.691
BA4 9.08 5.460 0.521 0.683
BA5 9.15 5.281 0.607 0.633
Liên tưởng thương hiệu: Cronbach’s alpha = 0.749
AA2 8.80 5.287 0.517 0.705
AA3 8.82 5.019 0.559 0.682
AA4 9.20 4.927 0.559 0.682
AA5 9.13 4.997 0.539 0.693
Chất lượng cảm nhận: Cronbach’s alpha = 0.875
PQ1 15.94 10.676 0.656 0.857
PQ2 15.95 10.124 0.720 0.846
PQ4 15.87 10.542 0.694 0.850
PQ5 15.93 10.409 0.722 0.846
PQ6 15.87 10.780 0.652 0.858
PQ7 15.80 10.800 0.623 0.863
Niềm tin thương hiệu: Cronbach’s alpha = 0.821
BT1 9.28 4.387 0.623 0.784
BT2 9.32 4.259 0.706 0.745
BT3 9.25 4.328 0.659 0.767
BT4 9.40 4.647 0.588 0.799
Giá trị cảm nhận: Cronbach’s alpha = 0.758
PV2 9.43 4.165 0.591 0.682
PV3 9.53 4.257 0.537 0.711
PV4 9.27 4.217 0.586 0.685
PV5 9.36 4.405 0.509 0.726
Hình ảnh thương hiệu: Cronbach’s alpha = 0.821
BI1 6.25 2.626 0.627 0.800
BI2 6.20 2.160 0.722 0.704
BI3 6.23 2.329 0.681 0.746
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS) 4.3.2.2.Phân tích nhân tố biến phụthuộc
Kết quả nghiên cứu định tính và tham khảo tài liệu, cho biết lòng trung thành thương hiệu theo quan điểm khách hàng được đo lường bởi: Sự trung thành của khách hàng với cà phê Milano, sự lựa chọn của khách hàng khi tiêu dùng cà phê rang xay, mong muốn dùng cà phê rang xay Milano của khách hàng. Tuy nhiên, để đánh giá mức độ đo lường cho biến phụ thuộc thì 4 biến quan sát của lòng trung thành thương hiệu cần được đưa vào phân tích nhân tố.
Với kết quả kiểm định KMO tại bảng 4.6 là 0.732 lớn hơn 0.5 và nhỏ hơn 1, kiểm định Bartlett có giá trị Sig. nhỏ hơn 0.05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể, cả 4 biến đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5, có thể kết luận biến quan sát được đảm bảo các điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA và có thể sử dụng các kết quả đó.
Bảng 4.6: Kiểm định KMO và Bartlettcủa yếu tốlòng trung thành thương hiệu Bảng kiểm định KMO và Bartlett’s
Đo lường lấy mẫu tương thích Kaiser-Meyer-Olkin 0.732
Kiểm định xoay Bartlett
Chi bình phương 196.247
Bậc tự do 6
Sig. 0.000
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Bảng 4.7: Ma trận các thành phầnxoay nhân tố đối với biến phụ thuộc Component MatrixPa
Component 1 BL1: Tôi cho là tôi là khách hàng trung thành với cà phê Milano 0.770 BL3: Tôi sẽ không mua cà phê rang xay nào khác nếu không có cà phê Milano 0.740 BL2: Cà phê Milano là sự lựa chọn đầu tiên của tôi khi mua cà phê rang xay 0.735 BL4: Tôi sẽ tìm mua được cà phê Milano chứ không mua các loại cà phê khác 0.649 Extraction Method: Principal Component Analysis.
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc ở bảng 4.8cho thấy chỉ có một yếu tố được rút ra, Eigenvalues = 2.102 thỏa mãn điều kiện lớn hơn 1 và tổng phương sai trích 52.55% lớn hơn 50% đã cho thấy các điều kiện của phân tích nhân tố là phù hợp đối với biến quan sát đồng thời các biến trong thang đo lòng trung thành thương hiệu giải thích tốt cho đại lượng đo lường.
Bảng 4.8: Tổng phương sai trích các biến phụ thuộc
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Total % of Variance
Cumulative
%
Total % of Variance
Cumulative
% 1 2.102 52.551 52.551 2.102 52.551 52.551 2 0.752 18.800 71.352
3 0.604 15.105 86.457 4 0.542 13.543 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis.
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS) 4.3.2.3. Tổng hợp kết quả phân tích nhân tố
Kết quả kiểm định cho thấy 6 yếu tố sử dụng trong mô hình đều đạt giá trị, có 25 biến độc lập và 4 biến phụ thuộc được sử dụng cho các phân tích hồi quy.
Bảng 4.9: Biến đại diện trong mô hình hồi quy Biến đại diện/ Mã hóa Loại biến Số
biến
Biến quan sát
BA: Nhận biết thương hiệu Độc lập 4 BA2, BA3, BA4, BA5.
AA: Liên tưởng thương hiệu Độc lập 4 AA2, AA3, AA4,AA5.
PQ: Chất lượng cảm nhận Độc lập 6 PQ1, PQ2, PQ4, PQ5, PQ6, PQ7.
BT: Niềm tin thương hiệu Độc lập 4 BT1, BT2, BT3, BT4.
PV: Giá trị cảm nhận Độc lập 4 PV2, PV3, PV4, PV5.
BI: Hình ảnh thương hiệu Độc lập 3 BI1, BI2, BI3.
BL: Lòng trung thành thương hiệu Phụ thuộc 4 BL1, BL2, BL3, BL4.
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)