Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA)

Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, nghiên cứu cần kiểm định KMO để xem xét việc phân tích này có phù hợp hay không. Việc kiểm định được thực hiện thông qua việc xem xét hệ số KMO (Kaiser Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) và Bartlett’s Test.

Giá trị KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA. Nội dung kiểm định: hệ số KMO phải thỏa mãn điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1, chứng tỏ bước phân tích nhân tố khám phá EFA là phù hợp trong nghiên cứu này.

Kết quả thu được như sau:

- Giá trị KMO bằng 0,835 lớn hơn 0,5 cho thấy phân tích EFA là phù hợp.

- Mức ý nghĩa Sig. của kiểm định Bartlett’s Test nhỏ hơn 0,05 nên các biến quan sát được đưa vào mô hình nghiên cứu có tương quan với nhau và phù hợp với phân tích nhân tố khám phá EFA.

Bảng 2.12: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập KMO and Bartlett’s Test

Trị số KMO (Kaiser Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) 0,835

Đại lượng thống kê Bartlett’s Test

Approx. Chi-Square 1255,364

Df 253

Sig. 0,000

2.2.4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập

Trong nghiên cứu này, khi phân tích nhân tố khám phá EFA đề tài sử dụng phương pháp phân tích các nhân tố chính (Principal Components) với số nhân tố (Number of Factor) được xác định từ trước là 4 theo mô hình nghiên cứu đề

Trường Đại học Kinh tế Huế

xuất.

Khóa Luận Tốt Nghiệp GVHD: PGS.TS. Nguyễn Văn Phát

Mục đích sửdụng phương pháp này là đểrút gọn dữliệu, hạn chếvi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tốtrong việc phân tích mô hình hồi quy tiếp theo.

Phương pháp xoay nhân tố được chọn là Varimax procedure: xoay nguyên gốc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệsốlớn tại cùng một nhân tố nhằm tăng cường khả năng giải thích nhân tố. Những biến có hệsốtải nhân tố< 0,5 sẽbị loại khỏi mô hình nghiên cứu, chỉ những biến có hệ sốtải nhân tố > 0,5 mới được đưa vào các phân tích tiếp theo.

Ở nghiên cứu này, hệ số tải nhân tố(Factor Loading) phải thỏa mãnđiều kiện lớn hơn hoặc bằng 0,5. Theo Hair & ctg (1998), Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor Loading > 0,3 được xem là mức tối thiểu và được khuyên dùng nếu cỡ mẫu lớn hơn 350. Factor Loading > 0,4 được xem là quan trọng, Factor Loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn, và nghiên cứu này chọn giá trịFactor Loading > 0,5 với cỡmẫu là 120.

Bảng2.13: Rút trích nhân tố biến độc lập

Biến quan sát Nhóm nhân tố

1 2 3 4 5

LTTH2 0,771

LTTH3 0,754

LTTH1 0,700

LTTH6 0,645

LTTH5 0,592

LTTH4 0,525

TTTH1 0,849

TTTH4 0,826

TTTH3 0,742

TTTH5 0,715

TTTH2 0,705

NBTH6 0,726

NBTH4 0,690

NBTH3 0,682

Trường Đại học Kinh tế Huế

SVTH: Phan Thị Thu Hiền 58

Biến quan sát Nhóm nhân tố

1 2 3 4 5

NBTH1 0,615

NBTH2 0,610

NBTH5 0,513

CLCN5 0,761

CLCN6 0,690

CLCN4 0,617

CLCN3 0,791

CLCN2 0,715

CLCN1 0,569

Hệ số Eigenvalue 7,064 3,181 1,543 1,397 1,059

Phương sai tiến lũy tiến (%) 30,711 44,543 51,252 57,328 61,93 (Nguồn: sử lý số liệu bằng spss) Thực hiện phân tích nhân tố lần đầu tiên, đưa 23 biến quan sát trong 4 biến độc lập ảnh hưởng đến giá trị thương hiệu của công ty vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 5 nhân tố được tạo ra.

Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, sốbiến quan sát vẫn là 23, được rút trích lại còn 5 nhân tố. Không có biến quan sát nào có hệ sốtải nhân tố (Factor Loading) bé hơn 0,5 nên không loại bỏ biến khỏi mô hình, đề tài tiếp tục tiến hành các bước phân tích tiếp theo.

Kết quả phân tích nhân tố được chấp nhận khi Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria) > 50% và giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 (theo Gerbing

& Anderson, 1998). Dựa vào kết quả trên, tổng phương sai trích là 61,93% > 50%

do đó phân tích nhân tốlà phù hợp.

Đềtài tiến hành gom các biến quan sát (lấy giá trịtrung bình)

Nhân tố 1 (Factor 1) gồm 5 biến quan sát : TTTH1, TTTH4, TTTH3, TTTH5, TTTH2. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Trung thành thương hiệu - TTTH”

Nhân tố2 (Factor 2) gồm 5 biến quan sát: LTTH2, LTTH3, LTTH6, LTTH1, LTTH5, LTTH4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “liên tưởng thương hiệu

-LTTH”.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Khóa Luận Tốt Nghiệp GVHD: PGS.TS. Nguyễn Văn Phát

Nhân tố 3 (Factor 3) gồm 5 biến quan sát: NBTH3, NBTH2, NBTH1, NBTH6, NBTH5, NBTH4. Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “nhận biết thương hiệu - NBTH”.

Nhân tố4 (Factor 4) gồm 3 biến quan sát: CLCN5, CLCN6, CLCN4. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “Cảm nhận vềgiá cả- CNGC”.

Nhân tố5 (Factor 5) gồm 3 biến quan sát: CLCN1, CLCN2, CLCN3. Nghiên cứu đặt tên nhân tốmới này là “chất lượng chăm sóc- CLCS”.

2.2.4.3. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc

Các điều kiện kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụthuộc tương tự các điều kiện kiểm định của biến độc lập kết quả cho chỉ số KMO là 0,686 (lớn hơn 0,05), và kiểm định Bartlett’s Test cho giá trị Sig. = 0,00 (bé hơn 0,05) nên dữ liệu thu thập được đáp ứng được điều kiện đểtiến hành phân tích nhân tố.

Bảng 2.14: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc KMO and Bartlett’s Test

Trị số KMO (Kaiser Meyer-Olkin of Sampling Adequacy) 0,686 Đại lượng thống kê

Bartlett’s Test

Approx. Chi-Square 124,434

Df 6

Sig. 0,000

2.2.4.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc

Bảng2.15: Rút trích nhân tố biến phụ thuộc Giá trị thương hiệu Hệ số tải

GTTH1 0,807

GTTH2 0,774

GTTH3 0,761

GTTH4 0,686

Phương sai tích lũy tiến (%) 57,515

(Nguồn: sử lý số liệu bằng spss) Kết quảphân tích nhân tố khám phá rút trích ra được một nhân tố, nhân tốnày được tạo ra từ

Trường Đại học Kinh tế Huế

4 biến quan sát mà đề tài đã đề xuất từ trước, nhằm mục đích rút ra

SVTH: Phan Thị Thu Hiền 60 kết luận giá trị thương hiệu của công ty trong mắt khách hàng. Nhân tố này được gọi là “Giá trị thương hiệu”.

Nhận xét: Quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA trên đã xác định được 5 nhân tố ảnh hưởng đến cảm nhận của khách hàng vềgiá trị thương hiệu của công ty Lion là: “Trung thành thương hiệu”, “Liên tưởng thương hiệu”, “nhận biết thương hiệu”, “cảm nhận giá cả”, “cảm nhận vềsự chăm sóc”.

Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tốkhám phá EFA không có gì thay đổi đáng kể so với ban đầu, không có biến quan sát bị loại ra khỏi mô hình trong quá trình kiểm định độtin cậy thang đo và phân tích nhân tốkhám phá.

2.2.4.5. Kiểm định độ tin cậy của thang đo sau phân tích nhân tố khám phá EFA Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA theo phương pháp rút trích các nhân tố chính (Principal Components), nghiên cứu tiến hành kiểm định lại độ tin cậy thang đo của các nhân tố mới sau khi loại biến với các điều kiện kiểm định như trên, nhằm đảm bảo các nhân tố mới thu được có ý nghĩa cho các bước phân tích tiếp theo.

Bảng 2.16: Kiểm định độ tin cậy thang đo nhân tố mới Hệ số Cronbach’s Alpha Biến độc lập

Trung thành thương hiệu Liên tưởng thương hiệu Nhận biết thương hiệu Cảm nhận giá cả Cảm nhận chăm sóc

0,833 0,841 0,819 0,702 0,764 Biến phụ thuộc

Giá trị thương hiệu 0,750

(Nguồn: sử lý số liệu bằng spss) Nhìn vào bảng tổng hợp phân tích, có thể nhận ra rằng hệ số Cronbach’s Alpha của các nhân tố này khá cao (đều lớn hơn 0,6), vì vậy các nhân tố mới này đảm bảo độ tin cậy và có ý nghĩa trong các phân tích tiếp theo. Đề tài sử dụng các biến độc lập mới để tiến hành các phân tích kiểm định.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Khóa Luận Tốt Nghiệp GVHD: PGS.TS. Nguyễn Văn Phát

Trong tài liệu ĐO LƯỜNG GIÁ TRỊ THƯƠNG HIỆU SẢN PHẨM ĐỒNG PHỤC CỦA CÔNG TY TNHH THƯƠNG HIỆU VÀ ĐỒNG PHỤC LION QUA Ý KIẾN ĐÁNH GIÁ CỦA KHÁCH HÀNG TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HUẾ (Trang 67-72)