Chạy spss 7 nhân tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng của khách hàng đối với cửa hàng thực phẩm tiện lợi Satrafood

Để tiến hành phân tích nhân tố, trước hết chúng ta phải tiến hành phân tích độ tin cậy của thang đo thông qua kiểm định Cronbach’s Alpha. Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo ≥ 0.6 là đạt yêu cầu về đảm bảo độ tin cậy. Các biến có hệ số tương quan biến tổng < 0.3 sẽ bị loại khỏi nghiên cứu.

1 Mô tả cấu trúc mẫu

Nghiên cứu được tiến hành thu thập bằng phương pháp chọn mẫu thuận tiện dựa trên bảng khảo sát trong quãng thời gian từ 14/9/2022 - 10/10/2022

Số lượng mẫu chính thức 400 khảo sát, trong đó có 348 khảo sát hợp lệ dùng làm dữ liệu nghiên cứu Tác giả đã thống kê mô tả mẫu như sau:

Độ tuổi

Nghề nghiệp

Cán bộ công nhân viên chức

Thu nhập

Bảng …: Thống kê mô tả mẫu theo đặc điểm cá nhân

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu

Về giới tính: kết quả khảo cho thấy trong 300 khảo sát có 121 giới tính nam (chiếm 35

%) và 202 giới tính nữ (chiếm 58%) và 25 giới tính khác (chiếm 7%) Như vậy giới tính

nữ tham gia khảo sát đông hơn

Về độ tuổi: kết quả khảo sát cho thấy trong 348 khảo sát có 38 người dưới 18 tuổi( chiếm

11%) , 149 người ở độ tuổi từ 18 – 30 tuổi (chiếm 43%), 143 người có độ tuổi từ 30 – 50 tuổi (chiếm 41%), 18 người trên 50 tuổi (chiếm 5%) Như vậy người có độ tuổi từ 18 –

30 tuổi tham gia khảo sát đông hơn

Về nghề nghiệp: kết quả khảo sát cho thấy trong 334 khảo sát có 107 người là học sinh/

sinh viên (chiếm 31%), 53 người là nhân viên văn phòng (chiếm 15%), 63 người là công nhân (chiếm 18%), 63 người là kinh doanh tự do (chiếm 18%), 50 người là cán bộ công nhân viên chức nhà nước (chiếm 14%) và cuối cùng là các ngành nghề khác với 12 người (chiếm 3%) Như vậy nhóm học sinh/sinh viên đông hơn

Về thu nhập: kết quả khảo sát cho thấy trong 348 khảo sát có 66 người đạt mức thu nhập

dưới 3 triệu (chiếm 19%), 45 người đạt mức thu nhập từ 3 – 5 triệu (chiếm 13%), 139 người đạt mức thu nhập từ 5 – 10 triệu (chiếm 40%) và cuối cùng có 98 người đạt mức thu nhập trên 15 triệu (chiếm 28%) Như vậy nhóm người có mức thu nhập trên nhập từ 5 – 10 triệu tham gia khảo sát đông hơn

2 Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo

Kết quả điểm định Cronbach’s Alpha đối với 7 nhân tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng của khách hàng đối với cửa hàng thực phẩm tiện lợi Satrafood tại TP Hồ Chí Minh

Để tiến hành phân tích nhân tố, trước hết chúng ta phải tiến hành phân tích độ tin cậy của thang đo thông qua kiểm định Cronbach’s Alpha Hệ số Cronbach’s Alpha của thang

đo ≥ 0.6 là đạt yêu cầu về đảm bảo độ tin cậy Các biến có hệ số tương quan biến tổng < 0.3 sẽ bị loại khỏi nghiên cứu

Tên

biến Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Item-Total Corrected

Correlation

Cronbach's Alpha if Item Deleted Phân phối (Cronbach’s Alpha = 0.817; N of items = 4)

Hàng hóa (Cronbach’s Alpha = 0.843; N of items = 4)

Giá cả (Cronbach’s Alpha = 0.867; N of items = 4)

GC1 10.86 7.946 723 829

Cơ sở vật chất (Cronbach’s Alpha = 0.793; N of items = 4)

Nhân viên (Cronbach’s Alpha = 0.877; N of items = 4)

Xúc tiến (Cronbach’s Alpha = 0.856; N of items = 4)

Quá trình (Cronbach’s Alpha = 0.849; N of items = 4)

Phân phối (Cronbach’s Alpha = 0.821; N of items = 4)

HVTD

1

HVTD

2

HVTD

3

HVTD

4

Bảng : Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu

Thang đo thành phần Số biến quan sát Hệ số Cronbach’s Alpha Hệ số tương quan biến

tổng nhỏ nhất

Bảng : Đánh giá độ tin cậy thang đo

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu

Nhìn vào bảng kết quả phân tích Cronbach’s Alpha ta thấy các nhân tố đều có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 Vì vậy, tất cả 32 biến quan sát thuộc thang đo các thành phần và 4 biến quan sát thuộc thang đo quyết định đều có ý nghĩa trong thống kê và đạt độ tin cậy cần thiết, nên được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA

3 phân tích nhân tố khám phá EFA

Việc phân tích EFA sẽ giúp nhóm các biến quan sát thàng các nhóm có mức độ tương quan và có ý nghĩa hơn Kết quả sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA phải đáp ứng các điều kiện sau:

Hệ số KMO (Kaiser Meyer Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố Trị số của KMO phải đạt giá trị 0.5 trở lên (0.5 ≤ KMO ≤ 1) là điều kiện đủ

để phân tích nhân tố là phù hợp Nếu trị số này nhỏ hơn 0.5, thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với tập dữ liệu nghiên cứu

Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) dùng để xem xét các biến quan sát trong nhân tố có tương quan với nhau hay không Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (sig Bartlett’s Test < 0.05), chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố Trị số Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA Với tiêu chí này, chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue ≥ 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích 34

Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) ≥ 50% cho thấy mô hình EFA là phù hợp Coi biến thiên là 100% thì trị số này thể hiện các nhân tố được trích cô đọng được bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu % của các biến quan sát

Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) hay còn gọi là trọng số nhân tố, giá trị này biểu thị mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố Hệ số tải nhân tố càng cao, nghĩa

là tương quan giữa biến quan sát đó với nhân tố càng lớn và ngược lại Hệ số tải nhân tố Factor Loading > 0.5

3.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA các nhân tố thuộc biến độc lập

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .875

Bartlett's Test of Sphericity

Bảng : Hệ số KMO và kiểm định Bartlett’s của các nhân tố độc lập

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu

Từ kết quả kiểm định ở trên có thể thấy rằng: 0.5 < Hệ số KMO = 0.875 < 1 cho thấy phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu Kiểm định Bartlett’s là 5946.972với mức ý nghĩa sig = 0.000 < 0.05

 Bác bỏ giả thuyết H0: các biến quan sát không có tương quan với nhau trong tổng thể, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố EFA là hoàn toàn thích hợp

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared

Loadings

Rotation Sums of Squared

Loadings

Total

% of Variance

Cumulative

% of Variance

Cumulativ

e %

Total % of

Variance

Cumulative

%

1 9.040 29.163 29.163 9.040 29.163 29.163 3.040 9.806 9.806

2 2.973 9.590 38.752 2.973 9.590 38.752 2.896 9.343 19.149

3 2.602 8.394 47.146 2.602 8.394 47.146 2.825 9.112 28.261

4 1.753 5.655 52.801 1.753 5.655 52.801 2.796 9.018 37.279

5 1.599 5.157 57.958 1.599 5.157 57.958 2.694 8.690 45.969

6 1.440 4.644 62.602 1.440 4.644 62.602 2.639 8.513 54.482

7 1.387 4.475 67.077 1.387 4.475 67.077 2.602 8.392 62.874

8 1.225 3.952 71.029 1.225 3.952 71.029 2.528 8.155 71.029

Bảng : Tổng phương sai trích các nhân tố

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu

Ta thấy, Eigenvalue = 1.225 (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi

nhân tố) >1 thì 5 nhân tố rút ra được có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất

Hệ số tổng phương sai trích (Total Variance Explained) có giá trị phương sai cộng

dồn của các yếu tố (từ yếu tố 1 đến yếu tố 5) là 71.029% > 50% đáp ứng tiêu chuẩn.

Kết luận: 71.029% thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát

trong mô hình

Từ kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha và phân tích EFA nêu trên cho thấy thang

đo các yếu tố độc lập đều đạt yêu cầu về giá trị và độ tin cậy Như vậy các thang đo này đạt yêu cầu tương ứng với các khái niệm nghiên cứu và sẽ được đưa vào các phần nghiên cứu định lượng chính thức tiếp theo

1 2 3 4 5 6 7 8

GC4

GC3

.701 690

Bảng: Kết quả phân tích nhân tố khám phá Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu

kết quả phân tích EFA cho thấy, biến XT4 có hệ số tải nhỏ hơn 0.5, biến này tự động được loại bỏ trong mô hình để không ảnh hưởng lên kết quả nghiên cứu

Các biến độc lập khác của ma trận xoay nhân tố (Rotated Component Matrix)

phía trên đều thỏa điều kiện khi phân tích nhân tố, hệ số tải nhân tố của các biến quan sát

(Factor Loading) ≥ 0,5 và số nhân tố tạo ra là 7 nhân tố, các nhân tố này đảm bảo yêu cầu

khi phân tích hồi quy tuyến tính đa biến

Mô hình hồi quy biến có 07 biến độc lập:

Bảng : Các biến độc lập của mô hình

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu

Các biến độc lập sẽ nhận giá trị trung bình của các biến quan sát tương ứng để sử

dụng cho các phân tích tiếp theo

3.2 Phân tích nhân tố EFA cho biến phụ thuộc

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 804

Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square

df

474.062

6

Bảng : Kết quả kiểm định KMO và Bartlett

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu

Từ kết quả phân tích EFA cho biến độc lập cho thấy: Thước đo KMO

(Kaiser-Meyer-Olkin) có giá trị = 0,804 thỏa điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1

Kết luận: Phân tích nhân tố là phù hợp với dữ liệu thực tế

Kết quả kiểm định Bartlett's Test có giá trị Sig = 0,000 < 0,05

Kết luận: Các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố phụ thuộc.

Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

Total % of

Variance

Cumulative

%

Total % of

Variance

Cumulative

%

Extraction Method: Principal Component Analysis

Bảng 4.8: Tổng phương sai trích các nhân tố của biến độc lập

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu

Eigenvalue = 2.615 (Đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi nhân tố biến phụ thuộc) > 1 thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất

Hệ số tổng phương sai trích (Total Variance Explained) của Quyết định mua là

Component 1

Bảng : Kết quả phân tích nhân tố khám phá

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu

Kết quả phân tích EFA cho thấy, với phương pháp trích nhân tố principal component, phép quay Varimax cho phép trích được một nhân tố với 4 biến quan sát và phương sai trích tích lũy được là 65.366 % ( đạt yêu cầu Total Variance Explained ≥

50%), Giá trị Eigenvalue là 2.615 (đạt yêu cầu Eigenvalue > 1),các hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0,5 Do đó, thang đo đạt yêu cầu

Các biến đo lường thành phần Quyết định mua đều được sử dụng trong các phân tích tiếp theo Biến phụ thuộc sẽ nhận giá trị trung bình của các biến quan sát tương ứng

để sử dụng cho các phân tích tiếp theo

4.4 Phân tích tương quan và hồi quy

4.4.1 Phân tích tương quan

Phân tích tương quan được thực hiện giữa biến phụ thuộc hành vi mua hàng của khách hàng với các biến độc lập: Sử dụng phân tích tương quan Pearson’s

HVTD Pearson Correlation 1

Sig (2-tailed)

PP Pearson Correlation 0.18 1

Sig (2-tailed) 734

HH Pearson Correlation 404 ** 123 * 1

Sig (2-tailed) 000 022

GC Pearson Correlation 434 ** 003 514 ** 1

Sig (2-tailed) 000 538 000

NV Pearson Correlation 357 ** 128* 531 ** 563 ** 1

Sig (2-tailed) 000 017 000 000

QT Pearson Correlation 440 ** 091 515 ** 511 ** 524 ** 1

Sig (2-tailed) 000 092 000 000 000

XT Pearson Correlation 325 ** 161 ** 277 ** 203 ** 311 ** 341 ** 1

Sig (2-tailed) 000 003 000 000 000 000

CSVC Pearson Correlation 329 ** 113 * 258 ** 172 ** 221 ** 264 ** 426

**

1 Sig (2-tailed) 000 034 000 001 000 000 000

**Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

*Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

Bảng Kết quả phân tích tương quan Person

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu

Từ kết quả phân tích Pearson cho thấy, sig kiểm định t tương quan Pearson các giữa 7 biến độc lập PP, HH, GC, CSVS, NV, QT, XT với biến phụ thuộc HVTD đều nhỏ hơn 0.05 Như vậy, có mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập này với biến phụ thuộc

Các biến độc lập có mối tương quan thuận chiều với biến HVTD là biến PP, HH, GC, CSVS, NV, QT, XT vì hệ số Sig của các biến độc đều có giá trị < 0,05 và các hệ số tương quan (Pearson Correlation) của các biến độc lập và biến phụ thuộc đều dương Do đó, các biến nhân tố trong mô hình đủ điều kiện để thực hiện phân tích hồi quy

4.4.2 Phân tích hồi quy

Kiểm định sự phù hợp mô hình

Mode

l

R R Square Adjusted R

Square

Std Error of the Estimate

Durbin-Watson

a Predictors: (Constant), CSVC, PP, GC, XT, HH, QT, NV

b Dependent Variable: HVTD

Bảng : Bảng tóm tắt mô hình

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu

R2 hay R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) đều có mức dao động trong đoạn từ 0 đến 1 Nếu R2 càng tiến về 1, các biến độc lập giải thích càng nhiều cho biến phụ thuộc

và ngược lại, R2 càng tiến về 0, các biến độc lập giải thích càng ít cho biến phụ thuộc

Từ bảng trên cho thấy, giá trị 𝑅

2 hiệu chuẩn có giá trị 307cho thấy các biến độc lập được đưa vào mô hình hồi quy ảnh hưởng 30,7% sự thay đổi của biến phụ thuộc Còn lại 69,3% là các biến ngoại lai khác ngoài mô hình và do sai số ngẫu nhiên Có nghĩa là 30,7% sự biến thiên của HVTD (hành vi tiêu dùng) được giải thích bởi sự biến thiên của 07 biến độc lập PP, HH, GC, CSVS, NV, QT, XT

Hệ số Durbin -Watson = 2.063, nằm giữa khoảng từ 1.5 đến 2.5 nên không xảy ra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất

Square

6

.000

Dependent Variable: HVTD

Predictors: (Constant), CSVC, PP, GC, XT, HH, QT, NV

Bảng 11 Sự phù hợp của mô hình hồi quy đa biến lần 1

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients t Sig

Collinearity Statistics

1

a Dependent Variable: HVTD

Bảng 12: Kết quả phân tích hồi quy lần 1

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu

Từ Bảng 11 cho thấy, giá trị sig kiểm định F bằng 0.000 < 0.05 cho nên mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu khảo sát và có thể sử dụng

Từ Bảng 12 cho thấy, giá trị sig của các biến độc lập như “nhân viên” bằng 0.954 > 0.1 Sau khi tham khảo ý kiến của giáo viên cố vấn thì hai biến này cần được loại dần ra khi chạy hồi quy

Phân tích hồi quy lần 2 thực hiện với 6 nhân tố độc lập gồm: CSVC, PP, GC, XT, HH, QT

Mode

l

R R Square Adjusted R

Square

Std Error of the Estimate

Durbin-Watson

a Predictors: (Constant), CSVC, PP, GC, XT, HH, QT

b Dependent Variable: HVTD

Bảng 13: Kiểm định mức độ giải thích của mô hình lần 2

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu

Square

Dependent Variable: HVTD

Predictors: (Constant), CSVC, PP, GC, XT, HH, QT

Bảng 14: Sự phù hợp của mô hình hồi quy đa biến lần 2

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients t Sig

Collinearity Statistics

1

a Dependent Variable: HVTD

Bảng 15: Kết quả phân tích hồi quy lần 2

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu

Từ Bảng 13 cho thấy, giá trị 𝑅 2 hiệu chuẩn có giá trị 0.309 cho thấy các biến độc lập được đưa vào mô hình hồi quy ảnh hưởng 30,9% sự thay đổi của biến phụ thuộc Còn lại 69,1% là các biến ngoại lai khác ngoài mô hình và do sai số ngẫu nhiên Hệ số Durbin -Watson = 2.061, nằm giữa khoảng từ 1.5 đến 2.5 nên không xảy ra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất

Từ Bảng 14 cho thấy, giá trị sig kiểm định F bằng 0.000 < 0.05 cho nên mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu khảo sát và có thể sử dụng Từ Bảng 15 cho thấy, giá trị sig của 6 biến độc lập đều nhỏ hơn 0.1 Do đó các biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc

Các hệ số Tolerance là khá cao đều từ 0.630– 0,964 và các hệ số VIF đều dưới 2 cho thấy không có sự đa cộng tuyến giữa các biến độc lập

Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa có dạng: (HỆ SỐ CÓ CHỮ B)

Y = 0.751 - 0.061*PP + 0.127*HH + 0.226*GC +0.170*NV + 0.121*QT + 0.175*XT + 0.751*CSVC + ε