Phương pháp phân tích nhân tố khẳng định (CFA) được sử dụng để kiểm định mô hình đề xuất nghiên cứu. Mức độ phù hợp của mô hình đối với dữ liệu thị trường được tính toán dựa trên các chỉ số ở Bảng 3.6.
Sau khi xác định mức độ phù hợp của mô hình, sử dụng mô hình hồi qui tuyến tính (SEM), bốn giả thuyết đầu (H1 đến H4) được kiểm tra hồi qui để khám phá ra có hay không có sự tác động có ý nghĩa giữa những biến độc lập (Nhận biết thương hiệu, Liên tưởng thương hiệu, Chất lượng cảm nhận và Lòng trung thành thương hiệu) với biến phụ thuộc (Giá trị thương hiệu). Mức độ ý nghĩa được chỉ ra ở ba mức: p-value<0,05, p-value<0,01 và p-value<0,001.
Bảng 3.6 Những chỉ số mức độ phù hợp của mô hình giả thuyết nghiên cứu
Chỉ số Giá trị khuyến cáo
Chi-square/df <0,30
Goodness of Fit Index (GFI) >0,90
Comparative Fit Index (CFI) >0,90
Tucker-Lewis index (TLI) >0,90
Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) <0,08
(Duy, 2009) Để kiểm tra mối quan hệ giữa các biến độc lập, kiểm tra tương quan được thực hiện để kiểm tra giả thuyết H5 đến giả thuyết H10, chỉ ra độ mạnh và tính trực tiếp của mối liên hệ giữa hai biến độc lập bất kỳ. Hệ số tương quan giữa hai biến bất kỳ như sau: Nếu hai biến tương quan thuận, hệ số (+); nếu hai biến tương quan nghịch, hệ số (-); hệ số tương quan của hai biến bất kỳ dao động từ -1,0 đến +1,0. Nếu hai biến độc lập với nhau hệ số tương quan là 0. Cụ thể ở Bảng 3.7:
Bảng 3.7 Mức độ tương quan
Mức độ tương quan Tương quan nghịch Tương quan thuận
Thấp -0,3 tới -0,1 0,1 tới 0,3
Trung bình -0,7 tới -0,3 0,3 tới 0,7
Cao -0,1 tới -0,7 0,7tới 1,0
Cohen (1988)