STT Bi n quan sát Nhân t Tên nhân t 1 1 TT_1 .793 Lòng trung thành th ng hi u 2 TT_2 .808 3 TT_3 .813 4 TT_4 .844 5 TT_5 .760 6 TT_6 .844 Giá tr Eigenlavue 3.947 Ph ng sai trích 65.777 Cronbach’s Alpha .8953
K t qu EFA thang đo lòng trung thành th ng hi u tivi đ c trình bày b ng 3.6 cho th y 6 bi n quan sát đo l ng lòng trung thành th ng hi u tivi đ c trích vào cùng m t nhân t t i Eigenvalue 3.947 và ph ng sai trích đ t 65.78%. Vì th , có th k t lu n thang đo lòng trung thành th ng hi u tivi đ t yêu c u.
* Nh n xét chung: V i t t c k t qu phân tích EFA trên cho chúng ta k t lu n
r ng thang đo các y u t nh h ng đ n lòng trung thành th ng hi u và thang đo lòng trung thành th ng hi u đã đ t giá tr h i t . Hay nói cách khác, các bi n quan sát đã đ i di n đ c cho các khái ni m nghiên c u c n ph i đo.
3.4. Phân tích h i qui
H i qui tuy n tính b i th ng đ c dùng đ ki m đ nh và gi i thích lý thuy t nhân qu (Coper và Schindler, 2009). Ngoài ch c n ng là m t công c mô t , h i qui tuy n tính b i c ng đ c s d ng nh m t công c k t lu n đ ki m đnh các gi thuy t và d báo các giá tr c a t ng th nghiên c u (Duncan, 1996). Nh v y
đ i v i nghiên c u này, h i qui tuy n tính b i là ph ng pháp thích h p đ ki m
đnh các gi thuy t nghiên c u.
Phân tích h i qui s xác đnh ph ng trình h i qui tuy n tính v i h s beta tìm
đ c đ kh ng đnh m i quan h nhân qu gi a bi n ph thu c (TT) và các bi n
đ c l p (HM, CL, NB), qua đó, xác đnh m c đ nh h ng c a t ng y u t đ n lòng trung thành c a khách hàng đ i v i th ng hi u. Gi đ nh các y u t nh h ng đ n lòng trung thành c a khách hàng đ i v i th ng hi u tivi Tp.HCM có t ng quan tuy n tính, ta có ph ng trình h i qui nh sau:
TT = 0 + 1 HM + 2 CL + 3 NB + ei
k : Các h s h i qui riêng ph n c a các bi n đ c l p ei : Ph n d
TT : Giá tr lòng trung thành c a khách hàng
Trong đó HM : Giá tr c a y u t lòng ham mu n th ng hi u NB : Giá tr c a y u t nh n bi t th ng hi u
D a trên k t qu phân tích nhân t , tác gi ti n hành phân tích h i qui đ xác
đnh c th tr ng s c a t ng y u t nh h ng đ n lòng trung thành th ng hi u tivi c a ng i tiêu dùng t i Tp.HCM. Phân tích h i qui s đ c th c hi n v i 3 bi n
đ c l p là NB, HM, CL và m t bi n ph thu c là TT. Giá tr c a các y u t đ c dùng đ phân tích h i qui là giá tr trung bình c a các bi n quan sát đã đ c ki m
đnh.
Có nhi u ph ng pháp đ phân tích h i qui nh ph ng pháp đ a vào d n (forward selection), ph ng pháp lo i tr d n (backward elimination), ph ng pháp stepwise selection), ph ng pháp h i qui t ng th các bi n (ph ng pháp Enter là ph ng pháp m c đnh trong SPSS). Trong nghiên c u này, tác gi ch n phân tích h i qui đ c th c hi n b ng ph ng pháp Enter v i ph n m m SPSS 11.5. Nguyên nhân là ph ng pháp Enter do phép SPSS x lý t t c các bi n đ a vào m t l n, đ a ra các thông s th ng kê liên quan đ n các bi n, ng i x lý s có đi u ki n t mình
đánh giá vi c nên lo i bi n nào ra, đ a bi n nào vào (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, t p 1, trang 256). ng th i, tác gi mu n ch ng minh tính đúng đ n c a mô hình lý thuy t trong b i c nh nghiên c u c th cho s n ph m tivi t i th tr ng Tp.HCM.
3.4.1. Phân tích t ng quan
B c đ u tiên khi ti n hành phân tích h i qui tuy n tính b i c ng là xem xét m i t ng quan tuy n tính gi a t t c các bi n, m i quan h gi a t ng bi n đ c l p v i bi n ph thu c và gi a các bi n đ c l p v i nhau thông qua h s Pearson Correlation. H s này luôn trong kho ng t -1 đ n 1, l y giá tr tuy t đ i, n u l n h n 0.6 thì có th k t lu n m i quan h là ch t ch và càng g n 1 thì m i quan h càng ch t, n u nh h n 0.3 thì cho bi t m i quan h là l ng. V Th Kim Dung (2012), các t ng quan gi a các bi n đ c l p s đ c l u ý cho ki m đnh đa c ng tuy n khi phân tích h i qui.