4 BẢO CÁO NGHIÊN CỨU TEN ĐÈ TÀI: Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Sự Hài Lòng Của Khách Hàng Cá Nhân Sử Dụng Dịch Vụ Thẻ ATM Của Ngân Hàng Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam BIDVT— Nghiên Cứu Thực
3.MỤC TIỂU, PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CUU
3.1 Mục tiêu Mục tiêu tổng quan
Xác định và đo lường các yếu tô ảnh hưởng sự hài lòng của sinh viên Văn Lang khi mua sắm tại cửa hàng tiện lợi
Hệ thống các lý thuyết cơ bản về yếu tô ảnh hưởng đến sự hài lòng của sinh viên Văn Lang khi mua sắm tại cửa hàng tiện lợi Đo lường sự tác động yếu tố và rú ra kết luận kiến nghi cho doanh nghiệp và các bên 3.2 Phương Pháp Nghiên Cứu
Nghiên cứu sơ bộ đã được tiền hành thông qua phương pháp nghiên cứu định tính Nhóm tác giả đã tóm tắt các lý thuyết cơ bản và các nghiên cứu có liên quan để xác định một mô hình bao gồm 6 yếu tổ tác động đến quyết định mua sắm tại cửa hàng tiện lợi của người tiêu dùng Sau đó, thông qua thảo luận nhóm với ý kiến từ các thành viên nhóm tác giả đã điều chỉnh mô hình để phù hợp với đối tượng là giới trẻ và với bối cảnh là Việt Nam.Nghiên cứu chính thức đã được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng, khao sat 175 sinh viên Đại học Văn Lang Việc thu thập dữ liệu sơ cấp được thực hiện thông qua phiếu khảo sát trực tuyến Phiêu khảo sát này được gửi cho mỗi đáp viên qua các tin nhắn trên mạng xã hội, hoặc thư điện tử Người tham gia khảo sát cần đảm báo các tiêu chí.Có ít nhất một năm kinh nghiệm mua sam trực tuyến trên các cửa hàng tiện lợi thương mại điện tử Tiêu chí này nhằm đảm bảo đáp viên có đủ am hiểu và trải nghiệm mua sắm trực tuyên đề tránh rủi ro họ tra lời cho có Trong bảng khảo sát có thiết kế câu hỏi lọc để đảm bảo chọn đúng đối tượng trả lời.Đang sinh sống tại Thành phố Hồ Chí Minh và có mua sắm ở cửa hàng tiện lợi Tiêu chí này nhằm đảm bảo việc thu thập dữ liệu đúng như phạm vi và thiết kế mẫu nghiên cứu Đề chọn đúng đối tượng đáp viên này, câu hỏi gạn lọc được thiết kế ở phần đầu của bảng khảo sát
Dữ liệu thu thập từ nghiên cứu đã được xử lý bằng phần mềm SPSS 22 Quá trình này bao gồm kiểm tra độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach Alpha, thực hiện phân tích yếu tô chính (EFA), phân tích tương quan hồi quy và phân tích phương sai (Anova) để kiêm định và đánh giá kết quả của nghiên cứu
Theo Hair và các cộng sự (1998): 35 _x 5 = 175 quan st (số lượng phiếu kết quả khảo sát đạt yêu cầu)
Theo Tabacknick & FIidell (1996): n> 8m + 50 =n> 8 * 6 + 50 Trong đó: (trong đó n là cử mẫu, m là số biến độc lập của mô hình)=> n5, m=7 175>=8*6+50 Để hoàn toàn thỏa mãn hai điều kiện ràng buộc trên, nghiên cửu sử dụng cỡ mẫu là 175 với phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên
Khảo sát dữ liệu Đối tượng khảo sát là các sinh viên Văn Lang từng và đang mua sắm tại cửa hàng tiện lợi, bảng câu hỏi được thiết kế trên nền tảng trực tuyến với sự hỗ trợ của công cu Google Form
Tổng hợp và xử lí, phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập dữ liệu từ phản hồi khảo sát, nhóm tiến hành kiểm tra và loại bỏ các phiếu đáp án không phù hợp Tổng cộng có 200 phiếu trả lời được thu nhận, tuy nhiên chỉ có 176 phiếu được xem là phù hợp đề tiếp tục phân tích Các dữ liệu thu được đã được làm sạch và mã hóa thông tin cần thiết trên Microsoft Excel 2016 Tiếp theo, dữ liệu đã được phân tích bằng phan mém SPSS 22 để kiểm định độ tin cậy của thang do bằng hệ số Cronbach Alpha, thực hiện phân tích yêu tô chính (EFA), phân tích tương quan hồi quy và phân tích phương sai (Anova) để kiểm định kết quả của nghiên cứu
Mô hình hồi quy tổng quát:
Y:Sự hải long khi mua hàng tại cửa hàng tiện lợi
XI, X2, X3, X4, X5, X6.: Là các biến độc lập L0: Là hệ số chặn
O1, 02, 03, 04, 05, 06 Hé sé góc tuong tng cua X1, X2, X3, X4, X5, X6, Với e: Là sai số ngẫu nhiên của mô hình.
4.KÉT QUÁ, THÁO LUẬN Đặc điểm mẫu khảo sát
Phân tích nhân tố khám phá EEFA 1 Phân tích nhân tố EFA cho các biến độc lập
Theo nghiên cứu, khi chúng ta xác định độ tin cậy của các thang do độc lập và phụ thuộc, chung ta sé tiếp tục thực hiện phân tích nhân tố khám phá Trong phân tích nhân tô khám phá, chúng ta sẽ áp dụng EFA cho các biến độc lập và phụ thuộc riêng biệt
Bang két qua kiém dinh KMO and Bartlett's Test cho biến độc lập
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 849
Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 1373.498 df 120
(nguon két qua NCDL) Bảng tổng phương sai trích EEA thang đo biến độc lập
Extraction Sums of Rotation Sums of Initial Eigenvalues Squared Loadings Squared Loadings
Compone | Tota] Varian | Cumulati | Tota] Varian | Cumulati | Tota) Varian | Cumulati nt 1 ce ve % 1 ce ve % 1 ce ve %
Bảng ma trận nhân tố phân tích EFA cho biến độc lập
(nguon két qua NCDL) Dựa vào bảng kết quả trên, ta có thể rút ra một số nhận xét:
Chi số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) là 0.849, lớn hơn 0.5 nên dữ liệu phù hợp để phân tích thành tô chính Kết quả thử Bartlett cho thay giá trị Sig bằng 0.000 nhỏ hơn 0.05 nên có thể loại bỏ giả thuyết rằng ma trận khiếu tương quan là ma trận đơn vị Dữ liệu phù hop dé tién hanh phan tich thanh t6 chinh.Nhin chung, các chỉ số trên cho thấy đữ liệu phù hợp đề tiễn hành phân tích thành tô chính Kết quá phân tích thành tố chính sau đó sẽ có y nghĩa và tin cậy
Trị số Eigenvalue= 1.11>1 va phuong phap rut trich Principal Components va phép xoay
Varimax, có 4 nhân tố được rút ra từ ló biến quan sát hệ số tải nhân tố của các biến đều lon hon 0.5 Thành phần chính đầu tiên giải thích 40,729% biến thiên Thành phần thứ 2 giải thích 10,624% biến thiên.4 thành phân đầu tiên có tổng phần trăm biến thiên lớn hơn 60% (66,189%) Điều này cho thấy 4 thành phần đầu tiên đã bao trùm được phần lớn thông tin trong tập dữ liệu Sau khi quay , 3 thành phần đầu tiên cũng giải thích tông cộng trên 50% biến thiên Các thành phân còn lại chỉ giải thích tỷ lệ biến thiên nhỏ dần.Nhìn chung, kết quả phân tích cho thấy 4 thành phần đầu tiên đã bao trùm được phần lớn thông tin trong tập dữ liệu Việc lựa chọn 4 thành phần này để giải thích sẽ phù hợp và có ý nghĩa
Theo bảng ma trận nhân tố phân tích EFA cho biến độc lập ra cho các biến thang đo đạt chuẩn và phù hợp Tổng quan 4 nhân tô từ 16 biến quan sát có thể nói đến như sau:
1 Chất lượng sản phâm (XI): Gồm 5 biến quan sát GC4,CWI,CW4,DK2,TCI 2 Chất lượng thông tin (X2): Gồm 4 biến quan sát CT3,CT2,CTI,BM4
3 Bảo mật thông tin (X3): Gồm 3 biến quan sát BM2,BMI,BM3 4 Gia cả sản phâm (X4): Gồm 3 biến quan sát GC1,GC2,GC3 2
4.2.2 Phân tích EFA cho biến phụ thuộc
Dựa vào kết quả của biến phu thudc KMO and Bartlett's Test:Chi số KMO là 0.744, lớn hơn 0.5 cho thấy dữ liệu phù hợp để phân tích thành tố.Kết quả thử Bartlett cho thay gia trị Sig bằng 0.000 nhỏ hơn 0.05, do đó có thê loại bỏ giả thuyết rằng ma trận khiếu tương quan là ma trận đơn vị Các chí số trên đều thỏa mãn tiêu chuẩn để tiễn hành phân tích thanh t6 chinh.Nhin chung, két qua KMO and Bartlett's Test cho thay dé liéu sir dung trong nghiên cứu này phù hợp đề tiên hành phân tích thành tố chính nhằm mục đích giảm chiều và tóm tắt thông tin Kết quả phân tích sau đó sẽ có ý nghĩa và tin cậy.Đồng thời từ bảng xoay 4 biến quan sát rút kết lại thành 1 nhân tố hài lòng khi mua sắm tại cửa hàng tiện lợi tổng phương sai 60,973%,>50%.bảng tổng phương sai trích EFA thang đo khái niệm HL ma tran phan tích nhân tố EFA của các biến quan sát thuộc thang đo quyết định mua sam tại cửa hàng tiện lợi đạt yêu câu vì có hệ sô tái lớn hơn 0.5
Bang két qua kiém dinh KMO and Bartlett's Test của biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 744 Bartlett's Test of Sphericity © Approx Chi-Square | 198.962 df 6
(nguôn kết qua NCDL) Bang tong phương sai trích EEA thang đo khái niệm HL
Componen % of Cumulative % of Cumulative t Total Variance % Total Variance %
Bảng ma trận nhân tố phân tích EFA cho biến phụ thuộc
(nguon kết quà NCĐL) Dựa vào kết quả phân tích EFA nhóm xây dựng lại mô hình các nhân tổ tác động đến sự hài lòng khi mua sắm tại cửa hàng tiện lợi
Bảng mô hình nghiên cứu sau khi phân tich EFA
4.3 Kết quả kiểm định tương quan, hồi quy và kiểm định giả thuyết mô hình
4.3.1Phân tích ma trận tương quan giữa các biến
Các yêu tô ảnh hưởng đến sự hài lòng khi mua sắm tại cửa hàng tiện lợi có sự tương quan với nhau hay không và kiểm tra các biện độc lập nhằm phát triển sự tương quan chặt chẽ với nhau giữa các biến sẽ được thê hiện dưới bảng phân tích hồi qui
Bảng Ma trận thể hiện mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình
(nguon két qua NCDL) Từ kết quả định lượng có thể nhận xét như sau
- Y có mối tương quan dương mạnh với XI (r = 0.777) và X4 (r =0.516), và mối tương quan trung bình với X2 (r = 0.505) và X3 (r = 0.476) Tất cả các mối tương quan này đều có ý nghĩa thống kê (p < 0.01).XI có mối tương quan dương mạnh với Y (r =0.777) và
X4 (r = 0.567), và mối tương quan trung bình với X2 (r = 0.604) và X3 (r = 0.453) Tất cả các mối tương quan này đều có ý nghĩa thống kê (p < 0.01).X2 có mối tương quan dương mạnh với XI (r = 0.604) và X4 (r = 0.554), và mối tương quan trung bình với Y (r = 0.505) và X3 (r = 0.387) Tất cả các mối tương quan này đều có ý nghĩa thông kê (p <
0.01).X3 có mối tương quan dương trung bình với Y (r = 0.476) và XI (r =0.453), và mỗi tương quan trung bình với X2 (r = 0.387) và X4 (r = 0.351) Tất cả các mỗi tương quan này đều có ý nghĩa thống kê (p < 0.01).X4 có mối tương quan dương mạnh với XI (r 0.567) và X2 (r = 0.554), và mối tương quan trung bình với Y (r = 0.516) và X3 (r 0.351) Tat cả các mỗi tương quan này đều có ý nghĩa thống kê (p < 0.01) Tóm lại, từ bảng tương quan, ta có thê thấy rằng giữa các biến Y, XI, X2, X3 và X4 có mỗi tương quan dương mạnh và ý nghĩa thông kê Kết quả này cho thấy các biến liên quan chặt chẽ, hỗ trợ cho quá trình phân tích thành tô Nhìn chung, bảng Correlations cung cấp thông tin chỉ tiết về mỗi quan hệ giữa các biên, hữu ích cho việc giải thích kết quả nghiên cứu 4.3.2 Phân tích tuyến tính bội Đề kiêm tra mối quan hệ tuyến tính đa biến giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong việc quyết định mua sắm, chúng ta muốn xác định xem có sự tương quan tuyến tính giữa chúng hay không
Bảng Chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mô hình
Model] R= |R Square} Adjusted R Square | Std Error of the Estimate | Durbin- Watson l 792" 628 619 36812 1.982
Dựa trên bảng Model Summary, ta có các kết quả sau:
R: Hệ số tương quan (correlation coeffcient) giữa biến phụ thuộc (Y) và biến độc lập (XI, X2, X3, X4) là 0.792 Đây là một mức tương quan cao R Square: Hệ số xác định (coefficient of determination) la 0.628, tirc 1a 62.8% sy bién thiên của biến phụ thuộc (Y) có thê được giải thích bởi các biến độc lập (XI, X2, X3, X4).Adjusted R Square: Hệ số xác định điều chính là 0.619 Đây là một chỉ số điều chỉnh của R Square, để điều chỉnh cho số lượng biến độc lập trong mô hình.Std Error of the Estimate: Day la sai số chuẩn của ước lượng, có giá trị là 0.36812 Đây là một đánh giá về mức độ chính xác của mô hình.Durbin-Watson: Đây là một chỉ số kiểm tra sự tồn tại của hiện tượng tự tương quan trong dư thừa của mô hình Giá trị 1.982 cho thấy không có hiện tượng tự tương quan đáng kề trong dư thừa.Tóm lại, mô hình có mức độ giải thích tương đôi cao (62.8%) và không có hiện tượng tự tương quan đáng kể trong dư thừa
Bảng Kiểm định độ phù hợp mô hình
Model Squares df Square F Sig
Dựa trên bảng ANOVA, ta có các kết quả sau:
Regression: Tông bình phương (Sum of Squares) của mô hình là 38.892, Mean Square là 9.723.Residual: Tổng bình phương (Sum of Squares) của dư thừa là 23.037.Total: Tông bình phương (Sum of Squares) tổng cộng là 61.929, với 174 độ tự do (d0 Giá trị F là 71.752, đây là một giá trị F rat cao.Gia tri p (Sig.) là 0.000, tức là có ý nghĩa thống kê rất cao Tóm lại, kết quả của phân tích ANOVA cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê với giá trị p rất thấp (p < 0.001) Điều này cho thấy mô hình có khả năng giải thích sự biến thiên của biến phụ thuộc (Y) một cách đáng kể
Bảng Kết quả hồi quy
Mô hình dự đoán Y dựa trén bang Coefficients cé thể được biểu diễn như sau:
- _ Y là biến phụ thuộc Hải Lòng - _ XI Chất lượng thông tin - - X2 Chất lượng sản phâm
Model B Std Error Beta t Sig | Tolerance | VIF
- - Mỗi biến độc lập được nhân với hệ số tương ứng và cộng vào hằng số để dự đoán giá trị của biến phụ thuộc Y
Từ mô hình Biến XI (Chất lượng thông tin) có ảnh hưởng mạnh nhất với hệ số Beta là 0.619 va gia tri p (Sig.) là 0.000, tiếp theo là biến X2 (Chất lượng sản phẩm) với hệ số Beta là 0.256 và giá trị p (Sig.) là 0.028 Biến X3 (Sự báo mật) cũng có ảnh hưởng đáng kề với hệ sé Beta là 0.145 và giá trị p (Sig.) là 0.007 Cuối cùng, biến X4 (Sự bảo mật) có ảnh hưởng thấp nhất với hệ số Beta là 0.091 va giá trị p (Sig.) là 0.031.Các chỉ số Tolerance và VIF cho thấy không có tình trạng đa cộng tuyến (collinearity) giữa các biến độc lập, vì các giá trị Tolerance đều lớn hơn 0.1 va gia tri VIF déu nhỏ hơn 10 Điều này cho thấy mô hình không gặp vấn đề về tương quan mạnh giữa các biến độc lập.Mô hình được xây dựng trên cơ sở lý thuyết và dữ liệu thực nghiệm, và các kết quả từ bảng Coefficients phù hợp với giả thuyết nghiên cứu Mô hình này đã cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ giữa các yếu tố như chất lượng thông tin, sản phẩm, và sự bảo mật đối với hài lòng của người tiêu dùng Sự phù hợp của mô hình với giả thuyết nghiên cứu đã được xác nhận qua bảng Coefficients và việc kiêm tra đa cộng tuyến Tuy nhiên, việc mô hình chỉ giải thích được khoảng 62.8% sự biến thiên của biến phụ thuộc Y cho thay van con một phần không được giải thích Điều này có thể chí ra sự ảnh hưởng của các yêu tô khác ngoài các biến được nêu trong mô hình, hoặc có thê là do sự phức tạp và đa dạng của các yếu tổ ảnh hưởng đến hài lòng của người tiêu dùng mà mô hình chưa thê bao quát Điều này cung cấp cơ sở cho nghiên cứu tiếp theo để khám phá các yêu tô khác có thê ảnh hưởng đến hài lòng của khách hàng va dé cai thiện mô hình dự đoán hiện tại, tăng cường khả năng giải thích cho biến phụ thuộc Y
4.3.3 Kiểm định các giả định hồi quy
Giả định hiện tượng đa cộng tuyến
Theo Hoàng Trọng (2009), đa cộng tuyến xảy ra khi các biên độc lập liên kết mật thiết
Khi giá tri VIF của các hệ số hồi quy dưới 2 khi nghiên cứu các bài về kinh tế ,chúng ta có thê coi không có hiện tượng đa cộng tuyến Dữ liệu cho thay các giá trị VIF là (1.920, 1.785, 1.300, 1.657)
