51 số tải nhân tố) nhỏ hơn 0,4 và tổng phƣơng sai trích đƣợc bằng hoặc lớn hơn 50% (thang đo đƣợc chấp nhận) Hair &ctg (2008) cho rằng, tiêu chuẩn đối với hệ số tải nhân tố là phải lớn hơn hoặc bằng 0[.]
51 số tải nhân tố) nhỏ 0,4 tổng phƣơng sai trích đƣợc lớn 50% (thang đo đƣợc chấp nhận) Hair &ctg (2008) cho rằng, tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố phải lớn 0,5 để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực EFA Các mức giá trị hệ số tải nhân tố: lớn 0,3 đạt đƣợc mức tối thiểu; lớn 0,4 quan trọng; lớn 0,5 có ý nghĩa thực tiễn Tiêu chuẩn chọn mức giá trị hệ số tải nhân tố: cỡ mẫu 350 chọn hệ số tải nhân tố lớn 0,3; cỡ mẫu khoảng 100 chọn hệ số tải nhân tố lớn 0,55; cỡ mẫu khoảng 50 hệ số tải nhân tố phải lớn 0,75 Bảng 3.2 Các bƣớc phân tích nhân tố EFA Bƣớc Nội dung Kiểm định Bartlett: biến quan sát có tƣơng quan với tổng thể Xem xét giá trị KMO: 0,5≤KMO≤1 phân tích nhân tố thích hợp với liệu; ngƣợc lại KMO≤ 0,5 phân tích nhân tố có khả khơng thích hợp với liệu Để phân tích EFA có giá trị thực tiễn: tiến hành loại biến quan sát có hệ số tải nhân tố < 0,5 Xem lại thông số Eigenvalues (đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích nhân tố) có giá trị > Xem xét giá trị tổng phƣơng sai trích (yêu cầu ≥ 50%): cho biết nhân tố đƣợc trích giải thích đƣợc % biến thiên biến quan sát Nguồn: Tác giả tự tổng hợp 3.2.7 Phân tích hồi quy đa biến: Các nhân tố đƣợc trích phân tích nhân tố đƣợc sử dụng cho phân tích hồi quy đa biến để kiểm định mơ hình nghiên cứu giả thuyết kèm theo Các kiểm định giả thuyết thống kê đƣợc chạy kiểm định với mức ý nghĩa 5% 3.2.7.1 Phân tích tƣơng quan: Mục đích phân tích tƣơng quan hệ số Pearson kiểm tra mối tƣơng quan tuyến tính chặt chẽ biến phụ thuộc với biến độc lập, điều kiện để hồi quy biến phụ thuộc biến độc lập phải tƣơng quan Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), Kiểm định mối tƣơng quan tuyến tính biến 52 mơ hình: biến phụ thuộc với biến độc lập biến độc lập với Đồ thị phân tán cung cấp thông tin trực quan mối tƣơng quan tuyến tính hai biến Sử dụng hệ số tƣơng quan Pearson để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ mối liên hệ tuyến tính hai biến định lƣợng: giá trị tuyệt đối hệ số Pearson gần đến hai biến có mối tƣơng quan tuyến tính chặt chẽ Trong mơ hình nghiên cứu, kỳ vọng có mối tƣơng quan tuyến tính chặt chẽ biến phụ thuộc biến độc lập; đồng thời xem xét mối tƣơng quan biến độc lập với để nhận dạng tƣợng đa cộng tuyến Dựa vào giá trị sig tƣơng quan biến độc lập nhỏ 0,05 giá trị tƣơng quan Pearson lớn 0,3 nghi ngờ tƣợng đa cộng tuyến xảy Khi gặp phải dấu hiệu này, cần ý đến vấn đề đa cộng tuyến phân tích hồi quy (kiểm tra hệ số VIF) 3.2.7.2 Phân tích hồi quy đa biến: Theo Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005); Sau kết luận hai biến có mối liên hệ tuyến tính mơ hình hóa mối quan hệ nhân hai biến hồi quy tuyến tính Tác giả tiến hành phân tích hồi quy để thấy mối quan hệ nhân tố ảnh hƣởng định lựa chọn nhà cung cấp nguyên liệu thực phẩm TP HCM Nghiên cứu thực hồi quy đa biến theo phƣơng pháp Enter: tất biến đƣợc đƣa vào lần xem xét kết thống kê liên quan Bảng 3.3 Mô tả biến phƣơng trình hồi quy đa biến Ý nghĩa Biến QUALI (1) Nhân tố “chất lƣợng sản phẩm” PRICE (2) Nhân tố “giá cả” PROMO SERVI DELI (3) Nhân tố “chiêu thị” (4) Nhân tố “chất lƣợng dịch vụ” (5) Nhân tố “Cung ứng, tuân thủ giao nhận” TRUST (6) Nhân tố “Uy tín, tin cậy” TECH (7) Nhân tố “Cơng nghệ” 53 (8) Nhân tố “Tính linh hoạt” FLEX Nguồn: Tác giả tự tổng hợp Phƣơng trình hồi quy đa biến cho mơ hình nghiên cứu đề xuất ban đầu (theo mơ hình lý thuyết): SELSUP = β_0 + β_1* QUALI + β_2 * PRICE + β_3 * PROMO + β_4* SERVI + β_5 * DELI + β_6* TRUST + β_7 * TECH + β_8 * FLEX Trong đó: β0: số; βi: hệ số hồi quy; SELSUP: biến phụ thuộc; QUALI, PRICE, PROMO, SERVI, DELI, TRUST, TECH, FLEX: biến độc lập Kiểm định giả thuyết độ phù hợp mơ hình theo Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005); Kiểm tra giả định tƣợng đa cộng tuyến (tƣơng quan biến độc lập) thơng qua hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor): VIF > 10 nhận xét có tƣợng đa cộng tuyến Xác định mức độ ảnh hƣởng yếu tố tác động đến việc lựa chọn nhà cung cấp: yếu tố có hệ số lớn nhận xét yếu tố có mức độ ảnh hƣởng cao yếu tố khác mơ hình nghiên cứu 3.2.7.3 Phân tích khác biệt: Sau có kết phân tích hồi quy đa biến, tiến hành phân tích khác biệt yếu tố cá nhân ngƣời trả lời vấn theo thuộc tính đối tƣợng nghiên cứu: giới tính, nhóm tuổi, cấp bậc qua phƣơng pháp phân tích phƣơng sai ANOVA Bƣớc kiểm định phân tích cho biết khác biệt định lựa chọn nhà cung cấp nguyên liệu nhóm đối tƣợng khác thuộc tính nhân 3.3 Hình thành thang đo: 54 Từ thang đo tham khảo, dựa kết q trình thảo luận nhóm nghiên cứu liên quan, tác giả có số điều chỉnh để phù hợp với đối tƣợng nghiên cứu TP HCM Thang đo Likert điểm (1= hồn tồn khơng đồng ý, 2= không đồng ý, 3= trung lập, 4= đồng ý, 5=hoàn toàn đồng ý) đƣợc sử dụng cho nghiên cứu với tám nhân tố đƣợc cho ảnh hƣởng đến việc lựa chọn nhà cung cấp nguyên liệu sở sản xuất thực phẩm TP Hồ Chí Minh đƣợc đo lƣờng 32 biến quan sát: chất lƣợng sản phẩm (4 biến); giá (4 biến); chiêu thị (4 biến); chất lƣợng dịch vụ (4 biến); Cung ứng, tuân thủ giao nhận (4 biến); Uy tín, tin cậy (4 biến); Cơng nghệ (4 biến); Tính linh hoạt (4 biến) Bảng 3.4 Bảng mã hóa biến quan sát thang đo Yếu tố CHÂT LƢỢNG SẢN PHẨM GIÁ CẢ CHIÊU THỊ Mã Diễn giải QUALI1 Chất lƣợng sản phẩm yếu tố định lựa chọn nhà cung cấp QUALI2 Chất lƣợng sản phẩm cần phải tốt ổn định QUALI3 Sản phẩm phải có nguồn gốc, xuất xứ rõ ràng QUALI4 Sản phẩm phải đáp ứng đƣợc tiêu chuẩn VSAT TP PRICE1 Giá sản phẩm cần phải hợp lý, phù hợp với chất lƣợng sản phẩm PRICE2 Giá sản phẩm cần phải ổn định, không tăng giảm bất thƣờng PRICE3 Giá sản phẩm cần phải cạnh tranh với hàng nhập PRICE4 Giá sản phẩm phù hợp với tình hình tài PROMO1 Cần có nhiều chƣơng trình khuyến ƣu đãi cho khách hàng thân thiết PROMO2 Giá bán đƣợc đƣa thấp mua với khối lƣợng lớn Sản phẩm định đƣợc ƣu tiên cho khách hàng mua dài hạn Khách hàng gửi ý kiến phản hồi thơng qua PROMO4 chƣơng trình khảo sát hàng năm tham gia hội nghị khách hàng tổ chức để chia sẻ kinh PROMO3 Nguồn Derya Öztürk (2017) Derya Öztürk (2017) Lê Vĩnh Phúc (2017)