Để đƣa ra đƣợc giải pháp nhằm nâng cao giá trị thƣơng hiệu của sản phẩm, tác giả tiến hành phân tắch nhân tố khám phá EFA để đƣa ra đƣợc các nhân tố tác động tới giá trị thƣơng hiệu từ cái nhìn của khách hàng. Công việc phân tắch này sẽ giúp tổng hợp ra
những nhân tố từ các biến quan sát thể hiện các công cụ có mối tƣơng quan với nhau. Ban đầu tác giả đƣa ra 07 nhóm thể hiện 07 nhân tố lớn, nhƣng kết quả phân tắch khảo sát mới là chắnh xác nhất để xác định đƣợc các nhân tố tác động này. Khi phân tắch nhân tố khám phá thì cần chú ý tới các chỉ số sau:
- Thứ nhất: Hệ số KMO (Kaiser - Meyer - OlKIN)3 ≥ 0.5, mức ý nghĩa của kiểm định Bartllett ≤ 0.05.
KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thắch hợp của EFA, 0.5≤KMO≤1 thì phân tắch nhân tố là thắch hợp.
Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết Ho: độ tƣơng quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể (Trọng & Ngọc, 2005, 262).
- Thứ hai: Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) ≥ 0.50, Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0.50 sẽ bị loại.
Theo Hair & ctg (1998,111), Multivariate Data Analysis, Prentice-Hall International, Inc, Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Factor loading > 0.3 đƣợc xem là đạt đƣợc mức tối thiểu, Factor loading > 0.4 đƣợc xem là quan trọng, > 0.5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Trong nghiên cứu này tác giả chọn Factor loading > 0.5 để kiểm định.
- Thứ ba: Thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trắch ≥ 50 %.Có một tiêu chuẩn đối với phƣơng sai trắch. Hair & ctg (1998) yêu cầu rằng phƣơng sai trắch phải đạt từ 50% trở lên và Journal of Marketing Research, Vol.25, 186-192 cũng yêu cầu phƣơng sai trắch phải lớn hơn hoặc bằng 50%.
- Thứ tƣ: Hệ số Eigenvalue phải có giá trị ≥ 1 ( Cerbing & Anderson 1998). để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố ( Jabnoun & AL - Tamimi 2003).