Kết quả phân tích Cronbach's alpha của thang đo tài sản thương hiệu tổng quát gồm 3 biến quan sát (TSTH1, TSTH2, TSTH3) được mô tả chi tiết ở Phụ lục 4.
Bảng 5.9: Cronbach's alpha của thang đo biến phụ thuộc
Biến quan sát TB thang đo nếu loại biến P/sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach 's Alpha nếu loại biến Tài sản thương hiệu (Cronbach's Alpha = 0,889)
Vẫn dùng DV nếu các NH
khác đều có đặc điểm giống 7,34 2,960 ,813 ,816 Vẫn sử dụng DV nếu các NH
khác cũng tốt 7,36 2,886 ,795 ,831
Là một quyết định khôn
ngoan 7,36 3,009 ,741 ,878
Cronbach's alpha này đạt giá trị 0,889 > 0,6 và tương quan với tổng thể của ba biến quan sát nhỏ nhất là 0,741 và lớn nhất là 0,813, đều lớn hơn 0,3 nên ba biến quan sát này đảm bảo độ tin cậy cho thang đo tài sản thương hiệu.
Qua quá trình phân tích Cronbach's alpha, tất cả các thang đo đều đạt yêu cầu cho nên đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA trong bước tiếp theo. 5.3.2. Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA
Phép phân tích nhân tố EFA là một kỹ thuật phân tích nhân tố nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu nhằm xác định tập hợp các biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau và được xem xét dưới dạng một số
các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là hệ số tải nhân tố (Factor loading), hệ số này cho người nghiên cứu biết được mỗi biến đo lường sẽ thuộc về nhân tố nào.
5.3.2.1. Phân tích nhân tố EFA của thành phần tài sản thương hiệu
Tất cả có 24 biến quan sát được đưa vào kiểm định phân tích nhân tố EFA. Sau khi thực hiện kiểm định phân tích nhân tố EFA với thành phần tài sản thương hiệu (kết quả phân tích được mô tả ở Phụ lục 4), kết quả được tóm tắt như sau:
- Phân tích EFA lần một: Hệ số KMO = 0,853 > 0,6 ; sig = 0,000 < 0,05. Các biến quan sát trích thành 5 nhóm với tổng phương sai trích 67,533% > 50%, Eigenvalue = 1,000. Tuy nhiên:
- Hệ số tải của biến NB2 (Tôi có thể dễ dàng kể ra một số đặc điểm để phân
biệt thương hiệu NHNo&PTNT VN với các ngân hàng khác) và CN9 (Ngân hàng có chương trình thể hiện sự quan tâm đến khách hàng) không thỏa điều kiện lớn hơn
0,5 nên hai biến này bị loại trong các phân tích tiếp theo.
- Ngoài ra, hệ số tải của biến CN8 (Nhân viên có kiến thức chuyên môn để
trả lời các câu hỏi của tôi) có hệ số tải cho thành phần 1 là 0,539; 0,407 cho thành
phần 3 và 0,462 cho thành phần 5 nên biến này cũng bị loại bỏ để đảm bảo tính đơn hướng của thang đo.
- Tương tự, HA5 (Đội ngũ lãnh đạo giỏi chuyên môn và quản lý tốt) có hệ số
tải 0,482 cho thành phần 1 và 0,483 cho thành phần 2 nên cũng bị loại.
- Phân tích EFA lần hai: Sau khi loại các biến NB2, CN8, CN9, HA5; kết quả EFA trích được 4 nhân tố với hệ số KMO = 0,857 > 0,6 nên EFA phù hợp với dữ liệu và thống kê Chi-square của kiểm định Bertlett đạt giá trị 1.855,846 với mức ý nghĩa 0,000; do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể, phương sai trích được là 68,735% thể hiện rằng 4 nhân tố rút ra giải thích được 68,735% biến thiên của dữ liệu, tại hệ số Eigenvalue = 1,634. Do vậy, các thang đo rút ra là chấp nhận được. Thang đo có biến quan sát do phân tích EFA bị
loại, hệ số Cronbach’s alpha được tính lại, kết quả đều đạt được yêu cầu về độ tin cậy (xem thêm Phụ lục 4).
Như vậy thang đo tài sản thương hiệu NHNo&PTNT VN sau khi phân tích nhân tố khám phá thì được 4 nhân tố với 20 biến quan sát. Các nhân tố trích ra đều đạt độ tin cậy và giá trị.
Bảng 5.10: Phân tích nhân tố EFA của thành phần tài sản thương hiệu
Biến quan sát Thành phần CAM NHAN HINH ANH TRUNG THANH NHAN BIET
Biết thương hiệu ,834
Nhận biết Logo nhanh chóng ,904
Nhớ và nhận biết màu sắc đặc trưng ,824 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Dễ dàng hình dung ra ,769
Nhân viên có thái độ lịch thiệp, thân thiện ,809 Nhân viên xử lý sự cố rất khéo léo ,756 Trang thiết bị hiện đại, CSVC khang trang ,696 Lãi suất và chi phí giao dịch hợp lý ,670 Thủ tục giao dịch đơn giản, nhanh chóng ,744 DV giải thích rõ ràng, TL hướng dẫn đầy đủ ,689
Nhiều sản phẩm dịch vụ đa dạng ,826 Mạng lưới chi nhánh, phòng GD rộng khắp ,683 Nhiều thành tích trong lĩnh vực ngân hàng ,792 Chuyên nghiệp về dịch vụ tài chính - tiền tệ ,763
Ngân hàng có độ tin cậy cao ,698
Sử dụng dịch vụ một thời gian dài ,776
Là lựa chọn đầu tiên ,805
Giới thiệu cho bạn bè, người thân ,841
Tiếp tục sử dụng dịch vụ ,766
Eigen-value 7,625 2,625 1,864 1,634
Phương sai trích (%) 21,651 16,180 15,516 15,389
Cronbach’s Alpha 0,888 0,854 0,893 0,888
5.3.2.2. Phân tích nhân tố của khái niệm tài sản thương hiệu tổng thể
Khái niệm tài sản thương hiệu tổng thể được giả định là một khái niệm đơn hướng. Ba biến quan sát được dùng để đo tài sản thương hiệu tổng thể. Chi tiết kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA được mô tả ở Phụ lục 4.
Từ kết quả phân tích có thể nhận định: Hệ số KMO = 0,738 > 0,6 ; sig = 0,000 < 0,05 tức các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể, phương sai trích bằng 81,88% > 50%, Eigenvalue = 2,456. Hệ số tải của các biến đều lớn hơn 0,5 cho 1 thành phần duy nhất.
Bảng 5.11: Phân tích nhân tố của khái niệm tài sản thương hiệu tổng thể
Như vậy, các kết quả thu được từ độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA ở trên cho thấy thang đo các khái niệm nghiên cứu đều đạt yêu cầu về giá trị và độ tin cậy.
Bảng 5.12: Tóm tắt kết quả kiểm định thang đo
Khái niệm Thành phần Số biến quan sát Độ tin cậy (Alpha) Phương sai trích (%) Đánh giá Thành phần tài sản thương hiệu Nhận biết (NB) 4 0,888 68,735 Đạt yêu cầu Cảm nhận (CN) 7 0,888 Hình ảnh (HA) 5 0,854 Trung thành (TT) 4 0,893
Tài sản thương hiệu (TSTH) 3 0,889 81,880 Biến quan sát
Thành phần TAI SAN THUONG HIEU Vẫn dùng DV nếu các NH khác đều có đặc điểm giống ,921
Vẫn sử dụng DV nếu các NH khác cũng tốt ,912
5.3.3. Điều chỉnh mô hình nghiên cứu từ kết quả EFA
Dựa vào kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA, các nhân tố trích ra đều đạt yêu cầu về giá trị và độ tin cậy. Trong đó, 4 thành phần của thang đo tài sản thương hiệu (4 biến độc lập) trong mô hình lý thuyết được EFA phân tích cũng ra thành 4 thành phần với tên gọi không đổi, bao gồm: nhận biết thương hiệu được đo lường bằng 4 biến quan sát, chất lượng cảm nhận có 7 biến quan sát, hình ảnh thương hiệu được đo lường bằng 5 biến quan sát, lòng trung thành thương hiệu vẫn giữ nguyên 4 biến quan sát. Các khái niệm nghiên cứu biến phụ thuộc là tài sản thương hiệu tổng thể sau khi phân tích EFA vẫn giữ nguyên 3 biến quan sát.
Như vậy, sau khi phân tích Cronbach's alpha và EFA với dữ liệu nghiên cứu chính thức, các thành phần của tài sản thương hiệu không có gì thay đổi, chỉ có sự điều chỉnh về số biến quan sát của các thành phần tài sản thương hiệu. Do vậy trên mô hình nghiên cứu vẫn không có sự thay đổi, các giả thuyết vẫn được giữ nguyên. 5.4.Kiểm định các giả thuyết và mô hình nghiên cứu
Phương pháp thực hiện hồi quy là phương pháp đưa vào lần lượt (Enter), thực hiện phương trình hồi quy đa biến nhằm xác định vai trò quan trọng của từng nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ giữa tài sản thương hiệu tổng thể với đối với các thành phần của tài sản thương hiệu (nhận biết thương hiệu, chất lượng cảm nhận, hình ảnh thương hiệu, lòng trung thành thương hiệu).
Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu thông qua R, R2 và R2 hiệu chỉnh, hệ số xác định R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình, tuy nhiên không phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu, R2 có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu trong trường hợp có 1 biến giải thích trong mô hình. Như vậy, trong hồi quy tuyến tính bội thường dùng hệ số R2 hiệu chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Bên cạnh đó, cần kiểm tra hiện tượng tương quan bằng hệ số Durbin – Watson (1 < D < 3) và không có hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số
phóng đại phương sai VIF (VIF < 2,5). Hệ số Beta chuẩn hóa được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào tài sản thương hiệu càng lớn (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2005).
5.4.1. Mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình
Bảng 5.13: Phân tích tương quan
Tương quan NB CN HA TT TSTH NB Pearson Correlation 1 ,291** ,390** ,356** ,429** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 N 148 148 148 148 148 CN Pearson Correlation ,291** 1 ,429** ,580** ,657** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 N 148 148 148 148 148 HA Pearson Correlation ,390** ,429** 1 ,418** ,543** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 N 148 148 148 148 148 TT Pearson Correlation ,356** ,580** ,418** 1 ,690** Sig. (2-tailed) .000 ,000 ,000 ,000 N 148 148 148 148 148 TSTH Pearson Correlation ,429** ,657** ,543** ,690** 1 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 N 148 148 148 148 148 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
**. Tương quan có ý nghĩa thống kê ở mức 0,01.
Ma trận tương quan trong bảng 5.13 cho thấy bốn thành phần của tài sản thương hiệu có mối quan hệ đáng kể với nhau (r lớn nhất là 0,580 và nhỏ nhất là 0,291) và có ý nghĩa thống kê (sig < 0,05). Do đó trong quá trình chạy hồi quy cần phải xét đến hiện tượng đa cộng tuyến của các biến độc lập.
Qua bảng cũng cho thấy bốn biến độc lập và biến phụ thuộc có tương quan với nhau về mặt thống kê (sig < 0,05). Hệ số tương quan giữa các thành phần tài sản thương hiệu và tài sản thương hiệu tổng thể khá tốt (r thấp nhất là 0,429 và cao nhất là 0,690).
5.4.2. Kiểm tra độ phù hợp của mô hình
Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy hệ số xác định R2 là 0,631 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R-square) là 0,621, nghĩa là mô hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 62,1% (tức là: với 4 biến độc lập là nhận biết thương hiệu, chất lượng cảm nhận, hình ảnh thương hiệu, lòng trung thành thương hiệu mô hình phản ánh được 62,1% phương sai của biến phụ thuộc là tài sản thương hiệu tổng thể).
Trị số thống kê F đạt giá trị 61,193 được tính từ giá trị R2 của mô hình đầy đủ, tại mức ý nghĩa Sig = 0,000 nên sự kết hợp của 4 biến độc lập trong mô hình có thể giải thích được sự thay đổi trong biến phụ thuộc Tài sản thương hiệu và sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0. Như vậy, mô hình hồi quy truyến tính bội đưa ra là phù hợp với mô hình và dữ liệu nghiên cứu. 5.4.3. Tầm quan trọng của các biến trong mô hình
Trong hồi quy bội, có nhiều biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, vì vậy cần xác định tầm quan trọng của từng biến độc lập trong mô hình. Hệ số hồi quy của một thành phần trong tài sản thương hiệu cho thấy ảnh hưởng của thành phần này đến tài sản thương hiệu tổng thể. Hệ số tương quan từng phần (Part correlation) được dùng để đánh giá tầm quan trọng của một biến độc lập khi loại bỏ sự ảnh hưởng của các biến độc lập với nhau. Như đã phân tích ở trên, các biến độc lập trong mô hình được kiểm định có tương quan với nhau nên tác giả sẽ đánh giá sự ảnh hưởng của từng thành phần thông qua hệ số Part thay vì hệ số Beta.
Thành phần ảnh hưởng mạnh mẽ nhất đến tài sản thương hiệu tổng thể là thành phần lòng trung thành thương hiệu với hệ số Part = 0,296. Xếp thứ hai về mức độ ảnh hưởng lên tài sản thương hiệu tổng thể là thành phần chất lượng cảm nhận với hệ số Part = 0,247. Dù mức độ ảnh hưởng đến tài sản thương hiệu khá nhỏ, tuy nhiên hai thành phần nhận biết thương hiệu và hình ảnh thương hiệu cũng ảnh hưởng tích cực đến tài sản thương hiệu tổng thể với hệ số Part lần lượt là 0,111 và 0,171.
5.4.4. Kiểm tra các giả định ngầm của hồi quy tuyến tính
Đây là một bước quan trọng để xem xét các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính có đảm bảo hay không. Mô hình hồi quy cần phải được kiểm tra sự vi phạm các giả định này:
- Giả định về đa cộng tuyến: hệ số VIF khi kiểm định hồi quy của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2,5 (lớn nhất là 1,646) nên mô hình nghiên cứu không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
- Giả định về phân phối chuẩn của phần dư: Đồ thị P-P Plot của phần dư ( xem phụ lục 4) cũng cho thấy các điểm quan sát thực tế tập trung sát với đường thẳng kỳ vọng. Như vậy, giả định về phần chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
- Giả định về tính độc lập của sai số: hệ số Durbin – Watson của mô hình hồi quy là 2,362 < 3, ta có thể kết luận giả định về tính độc lập của sai số không bị vi phạm.
- Giả định liên hệ tuyến tính và phương sai của sai số không đổi: đồ thị biểu diễn phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự đoán chuẩn hóa cho thấy chúng phân tán ngẫu nhiên. Như vậy, giả định này không bị vi phạm.
5.4.5. Ảnh hưởng của các thành phần thang đo tài sản thương hiệu đến tài sản thương hiệu tổng thể
Để kiểm định bốn giả thuyết H1, H2, H3, và H4, một mô hình hồi quy bội đã được phát triển như sau:
TSTH = b0 + b1 NB + b2 CL + b3 HA + b4 TT +ei
Trong đó, bk (với k = 1 → 4) là các hệ số của phương trình hồi quy và ei là
phần dư.
Kết quả phân tích hồi quy được trình bày trong bảng 5.14 (xem thêm Phụ lục 4).
Bảng 5.14: Các thông số của từng biến trong phương trình hồi quy
Qua bảng 5.14, ta thấy rằng tất cả bốn nhân tố thành phần tài sản thương hiệu đều có tác động dương đến tài sản thương hiệu tổng thể (TSTH tổng thể) với mức ý nghĩa Sig < 0,05 ở tất cả các biến. Đồ thị phần dư theo dạng phân phối chuẩn (có giá trị trung bình bằng 0) cho thấy an toàn khi bác bỏ các giả thuyết H0. Do đó, nghiên cứu có thể kết luận rằng các giả thuyết H1, H2, H3, H4 được chấp nhận. Cụ thể như sau:
+ Giả thuyết H1: Nếu mức độ nhận biết của người tiêu dùng về thương hiệu NHNo&PTNT VN tăng hay giảm thì tài sản thương hiệu đó sẽ tăng hoặc giảm tương ứng. Nghĩa là, khi khách hàng nhận biết được thương hiệu NHNo&PTNT VN càng nhanh chóng thì tài sản thương hiệu của
NHNo&PTNT VN càng cao và ngược lại.
Kết quả hồi quy cho thấy, thành phần nhận biết thương hiệu có hệ số Part = 0,111; t = 2,186; sig = 0,030, do đó giả thuyết này được chấp nhận. Điều này có nghĩa là NHNo&PTNT VN càng nâng cao thành phần nhận biết thương hiệu thì tài sản thương hiệu của NHNo&PTNT VN càng cao.
Hệ sốa
Mô hình Hệ số chưa
chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa
t Sig. Thống kê cộng tuyến (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
B Std.