Bảng 4.16 Ma trận xoay của các nhóm biến độc lập
Rotated Component Matrixa
Component | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
CL3 | .817 | ||||
CL4 | .798 | ||||
CL5 | .792 | ||||
CL2 | .725 | ||||
CL1 | .699 | ||||
TT3 | .838 | ||||
TT4 | .822 | ||||
TT1 | .820 | ||||
TT2 | .647 | ||||
HA2 | .876 | ||||
HA1 | .854 | ||||
HA3 | .807 | ||||
NB1 | .831 | ||||
NB4 | .775 | ||||
NB2 | .731 | ||||
NB3 | .706 | ||||
NG1 | .943 | ||||
NG2 | .861 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Các Phương Pháp Phân Tích Dữ Liệu Sử Dụng Trong Nghiên Cứu -
Tình Hình Hoạt Động Kinh Doanh (Từ Năm 2013 Đến Năm 2017) -
Kết Quả Kiểm Định Thang Đo Bằng Hệ Số Cronbach’S Alpha -
Kết Quả Đánh Giá Đối Với Các Yếu Tố Trong Thang Đo -
Hạn Chế Của Đề Tài Và Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo -
Kết Quả Phân Tích Dữ Liệu Phụ Lục 4.1: Thống Kê Mô Tả
Xem toàn bộ 98 trang tài liệu này.
(Nguồn: Phụ lục 4.3 - Kết quả phân tích nhân tố EFA)
Nhận xét từng tiêu chí, ta có
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) = 0.868, thoả điều kiện 0.5 KMO 1, như vậy đủ điều kiện phù hợp để phân tích nhân tố
Kiểm định Bartlett có Sig = 0.000, thỏa điều kiện Sig Barlett’s Test < 0.0, như vậy phân tích nhân tố là phù hợp
Giá trị Eigenvalue = 1.087 1 và trích được 5 nhân tố mang ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất. Tổng phương sai trích = 77.928% 50% chứng tỏ mô hình EFA là phù hợp. Như vậy, 5 nhân tố được trích cô đọng được 77.928% biến thiên các biến quan sát.
Kết quả ma trận xoay cho thấy 18 biến quan sát được gom thành 5 nhân tố, tất cả các biến này đều có hệ số tải nhân tố Factor Loading > 0.5 nên biến quan sát có ý nghĩa thống kê tốt
- Phân tích biến phụ thuộc
Bảng 4.17 Hệ số KMO và kiểm định Barlett’s nhóm biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. | .728 | |
Approx. Chi-Square | 322.407 | |
Bartlett's Test of Sphericity | df | 3 |
Sig. | .000 | |
(Nguồn: Phụ lục 4.3 - Kết quả phân tích nhân tố EFA)
Bảng 4.18 Giá trị Eigenvalues và tổng phương sai trích các nhóm biến phụ thuộc
Total Variance Explained
Initial Eigenvalues | Extraction Sums of Squared Loadings | |||||
Total | % of Variance | Cumulative % | Total | % of Variance | Cumulative % | |
1 | 2.335 | 77.835 | 77.835 | 2.335 | 77.835 | 77.835 |
2 | .382 | 12.735 | 90.570 | |||
3 | .283 | 9.430 | 100.000 |
Extraction Method: Principal Component Analysis.
(Nguồn: Phụ lục 4.3 - Kết quả phân tích nhân tố EFA)
Bảng 4.19 Ma trận của nhóm các biến phụ thuộc
Component Matrixa
Component | |
1 | |
GT1 | .899 |
GT3 | .886 |
GT2 | .861 |
(Nguồn: Phụ lục 4.3 - Kết quả phân tích nhân tố EFA)
Nhận xét:
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) = 0.728 đủ điều kiện phù hợp để phân tích nhân tố
Kiểm định Bartlett có Sig = 0.000 nên phân tích nhân tố là phù hợp
Giá trị Eigenvalue = 2.335 1 và trích được 1 nhân tố mang ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất. Tổng phương sai trích = 77.835% 50% nên mô hình EFA là phù
hợp. Như vậy, 1 nhân tố được trích cô đọng được 77.835% biến thiên các biến quan sát.
Kết quả ma trận cho thấy 3 biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố Factor Loading
> 0.7 cho thấy 3 biến này có ý nghĩa thống kê rất tốt.
Tóm lại theo kết quả ghi nhận, ta có các nhận tố được định nghĩa lại như sau:
Bảng 4.20 Các biến đại diện sau khi phân tích nhân tố EFA
Nhân tố | Biến đại diện | Biến quan sát | Loại biến | |
1 | Nguồn gốc TH | NG | NG1, NG2 (2 biến) | Độc lập |
2 | Nhận biết TH | NB | NB1, NB2, NB3 (3 biến) | Độc lập |
3 | Hình ảnh TH | HA | HA1, HA2, HA3 (3 biến) | Độc lập |
4 | Chất lượng cảm nhận | CL | CL1, CL2, CL3, CL4 (4 biến) | Độc lập |
5 | Lòng trung thành TH | TT | TT1, TT2, TT3, TT4 (4 biến) | Độc lập |
6 | Giá trị TH | GTTH | GT1, GT2, GT3 (3 biến) | Phụ thuộc |
(Nguồn: tác giả tự tổng hợp)
4.3.3 Kết quả kiểm định tương quan
Với mục đích lượng hóa mức độ chặt chẽ trong mối liên hệ giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc, ta sẽ dựa trên hệ số tương quan Pearson
Nhìn vào ma trận tương quan bên dưới, có thể thấy các biến độc lập NG, NB, HA, CL, TT đều có hệ số tương quan dương với biến phụ thuộc là GTTH với sig < 0.05. Giữa hình ảnh thương hiệu và giá trị thương hiệu có mối thương quan mạnh nhất với r = 0.636, còn yếu nhất là mối tương quan giữa nguồn gốc thương hiệu và giá trị thương hiệu.
Sig giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05 nên loại trừ khả năng xảy ra đa cộng tuyến. Hệ số VIF sau khi phân tích hồi quy sẽ làm rò trường hợp này.
Bảng 4.21 Ma trận tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc
Correlations
GTTH | NG | NB | HA | CL | TT | ||
GTT H | Pearson Correlation | 1 | .506** | .585** | .651** | .537** | .636** |
Sig. (2-tailed) | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | ||
N | 237 | 237 | 237 | 237 | 237 | 237 | |
NG | Pearson Correlation | .506** | 1 | .249** | .274** | .130* | .317** |
Sig. (2-tailed) | .000 | .000 | .000 | .046 | .000 | ||
N | 237 | 237 | 237 | 237 | 237 | 237 | |
NB | Pearson Correlation | .585** | .249** | 1 | .260** | .346** | .557** |
Sig. (2-tailed) | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | ||
N | 237 | 237 | 237 | 237 | 237 | 237 | |
HA | Pearson Correlation | .651** | .274** | .260** | 1 | .556** | .501** |
Sig. (2-tailed) | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | ||
N | 237 | 237 | 237 | 237 | 237 | 237 | |
CL | Pearson Correlation | .537** | .130* | .346** | .556** | 1 | .604** |
Sig. (2-tailed) | .000 | .046 | .000 | .000 | .000 | ||
N | 237 | 237 | 237 | 237 | 237 | 237 | |
Pearson Correlation | .636** | .317** | .557** | .501** | .604** | 1 | |
TT | Sig. (2-tailed) | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | |
N | 237 | 237 | 237 | 237 | 237 | 237 |
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed). |
(Nguồn: Phụ lục 4.4 – Kết quả kiểm định tương quan)
4.3.4 Kết quả hồi quy tuyến tính đa biến
- Độ phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể
Bảng 4.22 Tóm tắt mô hình
Model Summaryb
R | R Square | Adjusted R Square | Std. Error of the Estimate | Durbin-Watson | |
1 | .837a | .701 | .695 | .33596 | 1.904 |
a. Predictors: (Constant), TT, NG, HA, NB, CL
b. Dependent Variable: GTTH
(Nguồn: Phụ lục 4.4 – Kết quả kiểm định tương quan)
Ta có R2 là 0.701 và R2 hiệu chỉnh là 0.695. Như vậy biến độc lập đưa vào mô hình hồi quy ảnh hưởng đến 69.5% sự thay đổi của biến phụ thuộc. Phần còn lại (30.5%) là do ảnh hưởng của các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên. Ngoài ra, hệ số Durbin- Watson = 1.904, thỏa điều kiện nằm trong khoảng 1.5 đến 2.5 nên không có hiện tượng tương quan của các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất).
- Kiểm định phương sai ANOVA
Bảng 4.23 Kết quả phân tích ANOVA
ANOVAa
Sum of Squares | df | Mean Square | F | Sig. | ||
Regression | 61.169 | 5 | 12.234 | 108.392 | .000b | |
1 | Residual | 26.072 | 231 | .113 | ||
Total | 87.241 | 236 |
a. Dependent Variable: GTTH
b. Predictors: (Constant), TT, NG, HA, NB, CL
(Nguồn: Phụ lục 4.5 – Kết quả kiểm định phương sai ANOVA)
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy Sig kiểm định F = 0.000 < 0.05, như vậy mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và các biến đều có ý nghĩa về mặt thông kê với mức ý nghĩa 5%.
- Hệ số hồi quy
Bảng 4.24 Kết quả phân tích hệ số hồi quy
Coefficientsa
Unstandardized Coefficients | Standardize d Coefficients | t | Sig. | Collinearity Statistics | |||
B | Std. Error | Beta | Toleran ce | VIF | |||
(Constant) | -.295 | .190 | -1.556 | .121 | |||
NG | .219 | .031 | .274 | 7.030 | .000 | .854 | 1.171 |
NB | .286 | .040 | .315 | 7.225 | .000 | .682 | 1.467 |
1 | |||||||
HA | .312 | .038 | .371 | 8.148 | .000 | .624 | 1.602 |
CL | .115 | .050 | .114 | 2.318 | .021 | .537 | 1.863 |
TT | .098 | .044 | .119 | 2.233 | .026 | .453 | 2.206 |
a. Dependent Variable: GTTH
(Nguồn: Phụ lục 4.6– Kết quả phân tích dữ liệu)
Kết quả trên cho thấy các biến độc lập có hệ số phóng đại phương sai VIF < 10 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến, các hệ số hồi quy B (chưa chuẩn hóa) và Beta (đã chuẩn hóa) đều dương cho thấy các yếu tố trong mô hình hồi quy có tác động thuận lên giá trị thương hiệu. Sig kiểm định các hệ số hồi quy đều < 0.05 cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội là phù hợp và có thể sử dụng được cho tập dữ liệu này.
Ta có mô hình hồi quy với hệ số B (chưa chuẩn hóa) như sau:
GTTH = (-0.295) + 0.219NG + 0.286NB + 0.312HA + 0.115CL + 0.098TT
Tuy nhiên để mô hình mang ý nghĩa kinh tế, chúng ta sẽ dùng phương trình hồi quy chuẩn hóa, vì dựa trên hệ số hồi quy chuẩn hóa ở phương trình này, ta sẽ biết được mức độ tác động và thứ tự ảnh hưởng của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc. Còn ở phương trình trên chỉ phản ánh được sự thay đổi của biến phụ thuộc khi từng biến độc lập một thay đổi, trong điều kiện các biến còn lại giữ nguyên.
Vậy ta có mô hình hồi quy với hệ số Beta (đã chuẩn hóa) như sau:
GTTH = 0.274NG + 0.315NB + 0.371HA + 0.114CL + 0.119TT
Với kết quả phương trình hồi quy trên, có thể thấy yếu tố hình ảnh thương hiệu và yếu tố nhận biết thương hiệu có tác động mạnh nhất đến giá trị thương hiệu của TPBank. Còn trung thành thương hiệu và chất lượng thương hiệu là hai yếu tố có sự tác động ít hơn. Từ kết luận này ta có thể đưa ra giải pháp nâng cao giá trị thương hiệu TPBank thông qua mức độ tác động các yếu tố nêu trên.
Bảng 4.25 Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu:
Nội dung giả thuyết | Kết quả | |
H1 | "Nguồn gốc thương hiệu" có tác động tích cực đến giá trị thương hiệu | Chấp nhận H1 |
H2 | "Nhận biết thương hiêu" có tác động tích cực đến giá trị thương hiệu | Chấp nhận H2 |
H3 | "Hình ảnh thương hiêu" có tác động tích cực đến giá trị thương hiệu | Chấp nhận H3 |
H4 | "Chất lượng cảm nhận" có tác động tích cực đến giá trị thương hiệu | Chấp nhận H4 |
H5 | "Trung thành thương hiêu" có tác động tích cực đến giá trị thương hiệu | Chấp nhận H5 |
(Nguồn: tổng hợp từ kết quả kiểm định)