Ng 2.7: Matr nh st ng quan gia các bin

Một phần của tài liệu Giải pháp gia tăng giá trị cảm nhận của khách hàng đối với sản phẩm trà hòa tan của Công ty trách nhiệm hữu hạn Harris Freeman Việt Nam (Trang 60)

DV PV SV IV MC TEC PSC DV 1 PV 0.582 1 SV 0.495 0.465 1 IV 0.553 0.591 0.45 1 MC -0.496 -0.404 -0.261 -0.359 1 TEC -0.528 -0.511 -0.425 -0.444 0.508 1 PSC -0.476 -0.435 -0.402 -0.491 0.431 0.548 1 (Ngu n: tác gi ) K t qu phân tích t ng quan cho th y giá tr c m nh n c a khách hàng (DV) có

t ng quan d ng ch t ch v i các thành ph n giá tr s n ph m (PV), giá tr d ch v (SV) và giá tr hình nh (IV); t ng quan âm ch t ch v i các thành ph n chi phí b ng ti n (MC), chi phí hành vi (TEC) và chi phí tinh th n (PSC). D u c a các h s t ng

quan ph n ánh đúng b n ch t m i quan h gi a các thành ph n v i giá tr c m nh n c a khách hàng. H s t ng quan gi a bi n ph thu c DV v i các bi n đ c l p t ng đ i cao, th p nh t là v i PSC (-0.476) và cao nh t là v i PV (0.582) trong khi h s t ng

quan gi a các bi n đ c l p đa s m c th p nên các bi n đ c l p này có th đ a vào

2.2.4.2. Phân tích h i quy

Qua phân tích t ng quan, mô hình đ c ch n là mô hình h i quy tuy n tính b i,

đ c th hi n ph ng trình sau: DV = 0 + 1 PV + 2 SV + 3 IV + 4 MC + 5 TEC + 6 PSC + Ei Trong đó: PV: giá tr s n ph m SV: giá tr d ch v IV: giá tr hình nh MC: chi phí b ng ti n TEC: chi phí hành vi PSC: chi phí tinh th n Bk: h s c a ph ng trình h i quy Ei: sai s h i quy V i th t c ch n bi n là các bi n đ c đ a vào cùng lúc (ph ng pháp Enter). H

s xác đ nh R2 đo l ng t ng bi n thiên c a bi n ph thu c đ c gi i thích b i các bi n đ c l p trong mô hình . Giá tr R2 càng cao thì kh n ng gi i thích c a mô hình h i quy càng cao và vi c d đoán bi n ph thu c càng chính xác. Phép phân tích ph ng sai (ANOVA) đ c ti n hành. N u giá tr F có ý ngh a đáng k v m t th ng kê (Sig. < 0.05), gi thuy t thu n c a m i quan h không tuy n tính b bác b . Bên c nh đó, c n ki m tra hi n t ng t ng quan b ng h s Durbin-Watson (1 < Durbin Watson < 3) và không có hi n t ng đa c ng tuy n b ng h s phóng đ i ph ng sai VIF (1 < VIF < 5)

H s là h s h i quy chu n hóa cho phép so sánh tr c ti p gi a các h s , nó đ c

xem nh là kh n ng gi i thích bi n ph thu c. Tr tuy t đ i c a m t h s chu n hóa càng l n thì t m quan tr ng t ng đ i c a nó trong d báo bi n ph thu c càng cao .

K t qu phân tích h i quy đ c trình bày trong các b ng 2.8, 2.9, 2.10 (ph l c 10, trang XLI). B ng 2.8: Tóm t t k t qu phân tích h i quy hình R R 2 R2 hi u ch nh Sai s chu n c a c l ng Durbin- Watson 1 0.717a 0.514 0.505 0.40473 2.006 B ng 2.9: K t qu ANOVA B ng 2.10: H s h i quy (Ngu n: tác gi ) K t qu h i quy có h s xác đ nh R2 là 0.514 và R2 sau khi hi u ch nh là 0.505. H s R2 hi u ch nh cho bi t đ thích h p c a mô hình là 50.5%, t c 50.5% đ bi n thiên c a bi n ph thu c giá tr c m nh n c a khách hàng đ c gi i thích chung b i các bi n đ c l p trong mô hình. H s Durbin-Watson đ t 2.006 (1 < Durbin-Watson < 3). Ngoài ra ki m đ nh F s d ng trong b ng phân tích ph ng sai ANOVA v i tr

Mô hình T ng bình ph ng df Bình ph ng trung bình Ki m đnh F Giá tr Sig. 1 Ph n h i quy 59.870 6 9.978 60.917 0.000b Ph n d 56.676 346 0.164 T ng c ng 116.545 352 Mô hình H s ch a chu n hóa H s chu n hóa t Sig. Th ng kê đa c ng tuy n B Sai s

chu n Beta Dung sai VIF

1 H ng s 2.440 0.301 8.118 0.000 PV 0.212 0.050 0.217 4.252 0.000 0.541 1.849 SV 0.183 0.046 0.181 4.018 0.000 0.694 1.441 IV 0.155 0.042 0.185 3.689 0.000 0.561 1.784 MC -0.203 0.044 -0.208 -4.594 0.000 0.688 1.453 TEC -0.107 0.046 -0.118 -2.322 0.021 0.540 1.851 PSC -0.057 0.044 -0.064 -1.312 0.191 0.595 1.680

th ng kê F đ t giá tr 60.917 đ c tính t giá tr R Square c a mô hình đ y đ , giá tr Sig.=0,000 r t nh cho phép bác b gi thuy t H0 cho r ng t t c các h s h i quy b ng 0 (ngo i tr h ng s ). Mô hình h i quy tuy n tính b i là phù h p v i t p d li u và có th s d ng đ c.

V i m c ý ngh a 5%, k t qu phân tích ph ng sai cho th y bi n chi phí tinh th n

PSC không có ý ngh a thông kê (Sig. > 0,05) nên b lo i kh i mô hình. Phân tích c ng

cho th y mô hình không x y ra hi n t ng đa c ng tuy n, các bi n đ u có h s phóng

đ i ph ng sai 1 < VIF < 5.

Ph ng trình h i quy tuy n tính chu n hóa c a mô hình có d ng:

DV = 0.217PV + 0.181SV + 0.185IV ậ 0.208MC ậ 0.118TEC Trong đó: PV: giá tr s n ph m SV: giá tr d ch v IV: giá tr hình nh MC: chi phí b ng ti n TEC: chi phí hành vi

Ph ng trình h i quy trên cho th y 5 thành ph n: giá tr s n ph m (PV), giá tr d ch v (SV), giá tr hình nh (IV), chi phí b ng ti n (MC), chi phí hành vi (TEC) có

nh h ng quan tr ng đ n giá tr c m nh n c a khách hàng (DV) đ i v i s n ph m trà hòa tan. Th t t m quan tr ng c a t ng y u t ph thu c vào giá tr tuy t đ i c a h s Beta. Y u t nào có giá tr tuy t đ i c a h s Beta càng l n thì m c đ tác đ ng

đ n bi n giá tr c m nh n c a khách hàng càng nhi u. Do đó, trong mô hình này s tác

đ ng c a các y u t lên giá tr c m nh n c a khách hàng đ i v i s n ph m trà hòa tan

đ c th hi n theo th t : giá tr s n ph m (0.217), chi phí b ng ti n (0.208), giá tr hình nh (0.185), giá tr d ch v (0.181) và chi phí hành vi (0.118).

2.2.4.3. Ki m đ nh các gi thuy t c a mô hình

Gi thi t H1: “N u c m nh n c a khách hàng v giá tr s n ph m t ng hay gi m thì giá tr c m nh n c a khách hàng t ng hay gi m theo” không b bác b v i m c ý

ngh a 5% (xem c t Sig. b ng 2.10).

Gi thi t H2: “N u c m nh n c a khách hàng v giá tr d ch v t ng hay gi m thì giá tr c m nh n c a khách hàng t ng hay gi m theo” không b bác b v i m c ý ngh a

5% (xem c t Sig. b ng 2.10).

Gi thi t H3: “N u c m nh n c a khách hàng v giá tr hình nh t ng hay gi m thì giá tr c m nh n c a khách hàng t ng hay gi m theo” không b bác b v i m c ý

ngh a 5% (xem c t Sig. b ng 2.10).

Gi thi t H4: “N u c m nh n c a khách hàng v chi phí b ng ti n t ng hay gi m thì giá tr c m nh n c a khách hàng gi m hay t ng theo” không b bác b v i m c ý

ngh a 5% (xem c t Sig. b ng 2.10).

Gi thi t H5: “N u c m nh n c a khách hàng v chi phí hành vi t ng hay gi m thì giá tr c m nh n c a khách hàng gi m hay t ng theo” không b bác b v i m c ý

ngh a 5% (xem c t Sig. b ng 2.10).

Gi thi t H6: “N u c m nh n c a khách hàng v chi phí tinh th n t ng hay gi m thì giá tr c m nh n c a khách hàng gi m hay t ng theo” b bác b v i m c ý ngh a 5%

Nh v y sau khi th c hi n các phân tích và ki m đnh, k t qu mô hình đ c khái

quát qua s đ sau:

(Ngu n: tác gi )

Hình 2.3: Mô hình k t qu

2.2.5. ánh giá c a khách hƠng đ i v i các trung bình thƠnh ph n c a giá tr c m nh n c a khách hƠng

Dùng ki m đ nh One-sample T-test so sánh giá tr trung bình c a các thành ph n c a giá tr c m nh n c a khách hàng v i giá tr đi m gi a c a thang đo (Không ý ki n gì = 3) đ đánh giá c m nh n c a khách hàng lên các thành ph n này.

B ng 2.11: Trung bình thành ph n c a giá tr c m nh n c a khách hàng

(ph l c 11, trang XLIV)

One-Sample Statistics

M u Trung bình l ch

chu n Sai s trung bình

Sig. (2- tailed) Sai l ch trung bình PV 353 3.8308 0.58808 0.03130 0.000 0.83084 SV 353 3.1671 0.56860 0.03026 0.000 0.16714 IV 353 3.7238 0.68764 0.03660 0.000 0.72380 MC 353 2.4825 0.58960 0.03138 0.000 -0.51747 TEC 353 2.2493 0.63949 0.03404 0.000 -0.75071 PSC 353 2.4618 0.64000 0.03406 0.000 -0.53824 (Ngu n: tác gi ) ậ0.118 ậ0.208 +0.185 +0.181 +0.217 Giá tr s n ph m Giá tr c m nh n c a khách hàng Chi phí b ng ti n Giá tr d ch v Giá tr hình nh Chi phí hành vi

K t qu ki m đnh cho th y, theo đánh giá hi n t i c a nghiên c u, đánh giá c a khách hàng lên các y u t thành ph n c a giá tr c m nh n c a khách hàng không cao (v i m c ý ngh a Sig = 0.000 t t c các bi n), m c dù k t qu trung bình đ u cao h n đi m gi a c a thang đo, nh ng không giá tr nào đ t đ n m c giá tr ng ý = 4 đ i v i ba thành ph n giá tr là giá tr s n ph m (PV), giá tr d ch v (SV), giá tr hình nh (IV) và m c Ph n đ i = 2 đ i v i ba thành ph n chi phí là chi phí b ng ti n (MC), chi phí hành vi (TEC), chi phí tinh th n (PSC).

Trong đó, khách hàng đánh giá cao nh t là thành ph n giá tr s n ph m (PV) v i m c giá tr là 3.8308 và m c đ tác đ ng c a thành ph n này đ n giá tr c m nh n c a khách hàng theo mô hình h i quy c ng cao nh t. M c đ đánh giá th p nh t thu c v y u t giá tr d ch v (SV) v i giá tr là 3.1671 và c ng đ t m c đ tác đ ng khá th p trong mô hình h i quy. Nh v y theo mô hình h i quy và ki m đ nh One-Sample T-test

thì khách hàng đánh giá r t cao giá tr s n ph m (PV) và đánh giá r t th p giá tr d ch v (SV). Các y u t còn l i c ng trên m c gi a c a thang đo và có s chênh l ch nhau không l n.

2.2.6. S khác bi t trong đánh giá giá tr c m nh n c a khách hƠng theo

t ng nhóm đ i t ng khách hƠng qua các bi n đ nh tính.

đánh giá s khác bi t gi a các nhóm đ i t ng khách hàng qua các bi n đnh tính, tác gi s d ng hai lo i ki m đnh chính là Independent-Sample T-test (cho bi n

đnh tính gi i tính) và One-Way ANOVA (cho các bi n đ nh tính còn l i) v i m c ý

ngh a 5%.

+ V i ki m đ nh Independent-Sample T-test, tr c tiên tác gi xem xét giá tr sig. c a ki m đnh Levene (ki m đ nh ph ng sai đ ng nh t), n u giá tr này l n h n 0.05 thì ph ng sai c a hai m u b ng nhau; ng c l i, có s khác bi t trong ph ng sai c a hai m u. Sau đó, p-value c a giá tr t s đ c xem xét d a trên đi u ki n c a ki m đnh Levene trên, n u giá tr này l n h n 0.05 thì ch p nh n gi thuy t H0 t c là không có

s khác bi t trong đánh giá gi a khách hàng nam và n v i m c ý ngh a 5%; ng c l i, bác b gi thuy t H0 t c là có s khác bi t trong đánh giá gi a khách hàng nam và n v i m c ý ngh a 5%.

+ V i ki m đ nh One-Way ANOVA, tr c tiên tác gi xem xét giá tr sig. c a ki m đnh Levene (ki m đ nh ph ng sai đ ng nh t), n u giá tr này l n h n 0.05 thì

không có s khác bi t v ph ng sai c a các m u; ng c l i, có s khác bi t v

ph ng sai c a các m u. Sau đó, sig. c a ki m đ nh ANOVA s đ c xem xét, n u giá tr này l n h n 0.05 thì ch p nh n gi thuy t H0 t c là không có s khác bi t trong

đánh giá gi a các nhóm khách hàng v i m c ý ngh a 5%; ng c l i, bác b gi thuy t H0 t c là có s khác bi t trong đánh giá gi a các nhóm v i m c ý ngh a 5%. Tác gi s ti n hành ki m đnh h u ANOVA v i k t qu phân tích sâu POST HOC n u có s khác bi t trong đánh giá gi a các nhóm. N u không có s khác bi t v ph ng sai c a các m u thì tác gi s ti n hành ki m đnh Bonferroni, n u có s khác bi t v ph ng sai

c a các m u, tác gi s ti n hành ki m đnh Tamhane.

2.2.6.1. Gi i tính

Vì sig. trong ki m đ nh ph ng sai đ ng nh t là 0.598 l n h n 0.05 nên ph ng

sai gi a hai m u b ng nhau; p-value c a giá tr t b ng 0.078 (l n h n 0.05) nên đ đi u ki n ch p nh n gi thuy t H0 (ph l c 12, trang XLV), t c là không có s khác bi t

trong đánh giá v giá tr c m nh n c a khách hàng c a khách hàng nam và n v i m c

ý ngh a 5%.

2.2.6.2. tu i

Vì sig. c a ki m đ nh ph ng sai đ ng nh t (sig. = 0.694) l n h n 0.05 nên

không có s khác bi t v ph ng sai c a các nhóm. Và sig. c a ki m đ nh ANOVA (sig. = 0.814) l n h n 0.05 (ph l c 12, trang XLV) nên đ đi u ki n đ ch p nh n gi thuy t H0 là không có s khác bi t trong đánh giá v giá tr c m nh n c a khách hàng c a khách hàng theo đ tu i v i m c ý ngh a 5%.

2.2.6.3. Ngh nghi p

Vì sig. c a ki m đ nh ph ng sai đ ng nh t (sig. = 0.136) l n h n 0.05 nên

không có s khác bi t v ph ng sai c a các nhóm. Và sig. c a ki m đ nh ANOVA (sig. = 0.147) l n h n 0.05 (ph l c 12, trang XLVI) nên đ đi u ki n đ ch p nh n gi thuy t H0 là không có s khác bi t trong đánh giá v giá tr c m nh n c a khách hàng c a khách hàng theo ngh nghi p v i m c ý ngh a 5%.

2.2.7. S khác bi t trong đánh giá các thƠnh ph n giá tr c m nh n c a

khách hàng theo t ng nhóm đ i t ng khách hƠng qua các bi n đ nh tính.

2.2.7.1. Gi i tính

Các sig. trong ki m đ nh ph ng sai đ u l n h n 0.05 (tr thành ph n giá tr d ch v - SV) nên ph ng sai gi a hai m u b ng nhau, ngoài tr thành ph n giá tr d ch v (SV) có ph ng sai gi a hai m u không b ng nhau; p-value c a các giá tr t l n h n

0.05 (ph l c 13, trang XLVII) nên ch p nh n các gi thuy t H0 là không có s khác bi t trong đánh giá v giá tr s n ph m (PV), giá tr d ch v (SV), giá tr hình nh (IV), chi phí b ng ti n (MC), chi phí hành vi (TEC) và chi phí tinh th n (PSC) c a khách hàng nam và n v i m c ý ngh a 5%.

2.2.7.2. tu i

Vì các sig. c a ki m đnh ph ng sai đ ng nh t đ u l n h n 0.05 nên không có

s khác bi t v ph ng sai c a các nhóm (tr thành ph n chi phí tinh th n (PSC) có sig = 0.022 < 0.05 (ph l c 13, trang XLVIII) nên có s khác bi t v ph ng sai). Và sig.

c a các ki m đ nh ANOVA đ u l n h n 0.05 nên đ đi u ki n đ ch p nh n các gi thuy t H0 là không có s khác bi t trong đánh giá v giá tr s n ph m (PV), giá tr d ch v (SV), giá tr hình nh (IV), chi phí b ng ti n (MC), chi phí hành vi (TEC) và chi phí tinh th n (PSC) c a khách hàng theo đ tu i v i m c ý ngh a 5%.

2.2.7.3. Ngh nghi p

Ta có sig c a thành ph n giá tr s n ph m (PV), giá tr hình nh (IV), chi phí b ng ti n (MC) và chi phí hành vi (TEC) là l n h n 0.05 nên đ i v i các thành ph n này không có s khác bi t v ph ng sai gi a các nhóm. Hai thành ph n còn l i (giá tr d ch v (SV) và chi phí tinh th n (PSC)) có sig l n l t là 0.037 và 0.025 đ u nh h n

0.05 nên hai thành ph n này có s khác bi t v ph ng sai gi a các nhóm (ph l c 13, trang XLIX).

V i ki m đ nh ANOVA ta có sig c a ba thành ph n là giá tr d ch v (SV), chi

Một phần của tài liệu Giải pháp gia tăng giá trị cảm nhận của khách hàng đối với sản phẩm trà hòa tan của Công ty trách nhiệm hữu hạn Harris Freeman Việt Nam (Trang 60)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(146 trang)