STT Bi n Nhơn t 1 1 SB1 0,701 2 SB2 0,591 3 SB3 0,559 4 SB4 0,567 5 SB5 0,614 Cronbach’s Alpha 0,743 KMO 0,695 Bartlett (Sig.) 0,000 T ng ph ng sai trích (%) 49,464
K t qu phân tích nhân t (EFA) cho bi n ph thu c “Th a mưn th ng hi u nhà s n xu t” cho th y:
- Ki m đ nh Bartlett: sig. = 0,000 < 0.05: các bi n quan sát có t ng quan v i nhau trong t ng th .
- H s KMO = 0,95 > 0,5: Phân tích nhân t thích h p v i d li u nghiên c u. - Có 1 nhân t đ c trích ra t phân tích nhân t (EFA).
- Giá tr t ng ph ng sai trích: 49,464% ~ 50%, đ c xem lƠ đ t yêu c u.
- T t c các bi n quan sát đ u có h s t i nhân t (factor loading > 0,5): đ t yêu c u. Nh v y, thang đo “Th a mưn th ng hi u nhà s n xu t” đ t giá tr h i t .
4.2.2.3 Tóm t t k t qu phân tích nhân t (EFA)
K t qu phân tích nhân t (EFA) cho th y các bi n đ c l p và bi n ph thu c trong mô hình đ u đ t giá tr h i t và giá tr phân bi t ch p nh n đ c. Do đó, phơn tích EFA là thích h p v i d li u nghiên c u và có 5 nhân t đ c trích ra t k t qu phân tích. Không có s phát sinh nhân t m i c ng nh lƠ g p nhân t so v i mô hình đ ngh ban đ u.
4.3 i u ch nh mô hình nghiên c u 4.3.1 Môăhìnhăđi u ch nh 4.3.1 Môăhìnhăđi u ch nh
Mô hình nghiên c u ban đ u đ c thi t k v i b n thành ph n: L i ích tài chính, H tr nhà s n xu t, Giá tr th ng hi u nhà s n xu t, áp ng mong đ i khách hàng tác đ ng đ n thành ph n Th a mãn v i th ng hi u xi m ng Holcim. Qua ti n hành đi u tra nghiên c u th c t , k t qu phân tích nhân t EFA t b d li u thu th p đ c đư rút trích các thƠnh ph n gi nguyên b n nhân t tác đ ng đ n nhân t Th a mãn v i th ng hi u xi m ng Holcim. B n thành ph n đó lƠ L i ích tài chính (FB), H tr nhà s n xu t (MS), Giá tr th ng hi u nhà s n xu t (BE), áp ng mong đ i khách hàng (CE). Do v y, mô hình nghiên c u v n gi nguyên đ đ m b o vi c ki m tra gi thi t c a mô hình ti p theo.
Hình 4.1: Mô hình nghiên c uăđi u ch nh
Nh vây, các gi thuy t nghiên c u v n đ c gi nguyên nh ban đ u:
Gi thuy t H1: Nh ng l i ích v tƠi chính có tác đ ng d ng đ n s th a mãn th ng hi u Holcim c a c a hàng.T c là, l i ích v tài chính c a c a hàng khi bán xi m ng Holcim cƠng cao thì s th a mãn v i th ng hi u xi m ng Holcim cƠng l n và ng c l i.
Gi thuy t H2: H tr th ng hi u t Holcim có tác đ ng d ng đ n s th a mưn th ng hi u Holcim c a c a hàng.T c là, h tr th ng hi u xi m ng Holcim cho c a hàng càng cao thì s th a mãn v i th ng hi u xi m ng Holcim c a c a hàng càng l n vƠ ng c l i.
Gi thuy t H3: Giá tr th ng hi u Holcim có tác đ ng d ng đ n s th a mãn th ng hi u Holcim c a c a hàng. Ngh a lƠ, giá tr th ng hi u c a xi m ng Holcim mang l i cho c a hàng càng cao thì s th a mãn v i th ng hi u xi m ng Holcim c a c a hàng càng l n vƠ ng c l i. L i ích v tài chính H tr th ng hi u t nhà s n xu t áp ng mong đ i ng i tiêu dùng S th a mãn c a c a hƠng đ i v i th ng hi u Giá tr th ng hi u
Gi thuy t H4: S đáp ng mong đ i c a ng i tiêu dùng v s có m t c a s n ph m trong c a hƠng có tác đ ng d ng đ n s th a mưn th ng hi u Holcim c a c a hàng. Ngh a lƠ, khi xim ng Holcim đáp ng mong đ i c a ng i tiêu dùng càng nhi u thì s th a mãn v i th ng hi u xi m ng Holcim c a c a hàng càng l n vƠ ng c l i.
4.3.2 Các bi năquanăsátăsauăkhiăđi u ch nh
Sau khi qua các b c phơn tích Cronbach’s Alpha vƠ EFA thì các bi n quan sát đ đo l ng các thang đo đ c rút l i nh sau:
B ng 4.5 Bi năquanăsátăđi u ch nh
STT Nhơnăt quan Bi nă sát
N iădungăbi năquanăsát
1
L i ích
tài chính
FB1 L i nhu n khi bán Holcim cao h n các xi m ng khác mƠ tôi đang bán
2 FB2 Xi m ng Holcim mang l i doanh s cao h n các xi m ng khác tôi đang bán
3 FB4 L i nhu n có đ c t ch ng trình khuy n mưi c a Holcim nhi u h n v i nh ng xi m ng khác
4
H tr c a nhƠ s n xu t
MS1 Holcim r t m nh trong các ch ng trình qu ng cáo đ n ng i tiêu
dùng.
5 MS2 Holcim lƠ s n ph m chúng tôi qu ng cáo nhi u nh t
6 MS3 Holcim lƠ m t th ng hi u r t quan tr ng trong c a hƠng chúng tôi
7 MS5 Holcim lƠ th ng hi u đóng vai trò quan trong trong s phát tri n c a ngƠnh xi m ng trong t ng lai
8
Giá tr th ng
hi u
BE1 Tôi hy v ng r ng khách hƠng c a tôi s mua Holcim thay vì mua các xi m ng khác ngay c khi nó t ng đ ng v ch t l ng
9 BE2 Ngay c khi có m t lo i xi m ng khác b ng giá v i Holcim, tôi mong đ i khách hƠng s mua Holcim
10 BE3 N u có m t s n ph mkhông có gì khác v i Holcim, tôi v n mong đ i r ng khách hƠng s ngh r ng “t t h n lƠ nên mua Holcim”
11 BE4 Th m chí n u có m t s n ph m t ng t v i Holcim, tôi v n mong đ i khách hƠng s thích mua Holcim h n.
12 áp ng
mong
đ i
khách hàng
CE2 Khách hƠng luôn mong đ i nhìn th y Holcim s n có trong c a hƠng
13 CE3 Khách hƠng s phƠn nƠn n u c a hƠng c a tôi không có s n Holcim
15 Th a mãn th ng hi u nhƠ s n xu t
SB1 Nhìn chung, chúng tôi r t hƠi lòng đ i v i s n ph m Holcim
16 SB2 Tôi r t ti c khi quy t đ nh bán s n ph m Holcim
17 SB3 Tôi r t hƠi lòng v i nh ng gì s n ph m Holcim mang l i cho chúng tôi
18 SB4 C a hƠng chúng tôi không thơt s thích s n ph m Holcim
19 SB5 N u chúng tôi ph i l a ch n l i, c a hƠng chúng tôi v n s l a ch n bán s n ph m Holcim
4.4 Ki măđnh mô hình nghiên c u 4.4.1 Mã hóa bi n
th c hi n ki m đnh mô hình b ng phân tích h i quy, tác gi đư ti n hành mã hóa bi n, giá tr c a bi n mã hóa đ c tính b ng trung bình c a các bi n quan sát, c th :
B ng 4.6 Mã hóa các nhân t
STT Nhơnăt Bi nămưăhóa
1 L i ích tƠi chính LoiIchTaiChinh 2 H tr c a nhƠ s n xu t HoTro
3 Giá tr th ng hi u GiaTriThuongHieu 4 áp ng mong đ i khách hƠng DapUng
5 Th a mưn th ng hi u nhƠ s n xu t ThoaMan
4.4.2 Phơnătíchăt ngăquanăh s Pearson
Ng i ta s d ng th ng kê có tên H s t ng quan Pearson đ l ng hóa m c đ ch t ch c a m i liên h tuy n tính gi a hai bi n đ nh l ng. N u gi a hai bi n có t ng quan ch t thì ph i l u ý v n đ đa c ng tuy n khi phân tích h i quy. Trong phân tích t ng quan Pearson, không có s phân bi t gi a các bi n đ c l p và bi n ph thu c mà t t c đ u đ c xem xét nh nhau. Giá tr c a bi n ph thu c và bi n đ c l p đ c tính trung bình d a trên các bi n quan sát thành ph n,
Xem xét k t qu t b ng 4.7, ta có k t qu :
Bi n ph thu c ậ Tho mưn th ng hi u nhà s n xu t (ThoaMan) có m i t ng quan tuy n tính v i các bi n đ c l p, c th qua h s t ng quan c a t ng bi n: LoiIchTaiChinh (0,460), HoTro (0,246), GiaTriThuongHieu (0,450) và DapUng
(0,320), đ ng th i t t c các sig. = 0,000 < 0,01. Nh v y, các bi n đ c l p và bi n ph thu c đ u th a đi u ki n đ đ a vƠo phơn tích h i quy.
Xem xét m i t ng quan gi a các bi n đ c l p, ta th y Sig. c a các c p bi n: LoiIchTaiChinh v i HoTro, HoTro v i GiaTriThuongHieu, LoiIchTaiChinh v i DapUng, HoTro v i DapUng, và GiaTriThuongHieu v i DapUng đ u l n h n 0,1, đi u đó cho th y không có c n c đ cho r ng có m i quan h t ng quan gi a các bi n này v i nhau. Riêng gi a hai bi n LoiIchTaiChinh v i GiaTriThuongHieu, ta có Sig. = 0,044 < 0,05 ngh a lƠ có m i t ng quan gi a 2 bi n này v i m c ý ngh a 5%, nh ng h s t ng quan c a chúng ch là 0,143 là khá nh , do đó t ng quan gi a hai bi n nƠy lƠ không đáng k .
Nh v y gi đ nh ban đ u cho th y hi n t ng đa c ng tuy n gi a các bi n đ c l p x y ra là không quan tr ng và th a đi u ki n đ đ a vƠo phơn tích h i quy.
B ng 4.7 Ma tr năt ngăquanăgi a các bi năđ c l p v i nhau và gi a các bi năđ c l p v i bi n ph thu c
LoiIchTai
Chinh HoTro
GTThuong
Hieu DapUng ThoaMan LoiIchTaiChinh T ng quan Pearson 1 Sig. (2-tailed) HoTro T ng quan Pearson -0,111 1 Sig. (2-tailed) 0,116 GTThuongHieu T ng quan Pearson 0,143* 0,034 1 Sig. (2-tailed) 0,044 0,635 DapUng T ng quan Pearson 0,033 -0,059 -0,109 1 Sig. (2-tailed) 0,644 0,404 0,125 ThoaMan T ng quan Pearson 0,460*** 0,246*** 0,450*** 0,320*** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 Ghi chú: *, ** ,***: M c ý ngh a theo th t là 5%, 10% và 1%
4.4.3 Phân tích h i quy tuy n tính
Phân tích h i quy tuy n tính s giúp chúng ta bi t đ c c ng đ tác đ ng c a các bi n đ c l p lên bi n ph thu c. Ph ng pháp h i quy đ c s d ng lƠ ph ng pháp bình ph ng nh nh t OLS v i bi n ph thu c là Th a mưn th ng hi u nhà s n xu t (ThoaMan) và các bi n đ c l p bao g m L i ích tƠi chính(LoiIchTaiChinh), H tr c a nhƠ s n xu t (HoTro), Giá tr th ng hi u(GiaTriThuongHieu), và áp ng mong đ i khách hƠng (DapUng). Ph ng trình h i quy b i bi u di n m i liên h gi a các nhân t có d ng:
ThoaMan= 0 + 1 LoiIchTaiChinh+ 2 HoTro + 3 GiaTriThuongHieu+ 4
DapUng.
Trong đó:
0 : h ng s t do, 1 , 2 , 3, 4 : h s h i quy riêng ph n.
4.4.3.1 ánhăgiáăđ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính b i
K t qu phân tích h i quy đ c th c hi n b ng ph ng pháp ENTER đ c th hi n qua các b ng tóm t t k t qu (b ng 4.8) h i quy nh sau:
B ng 4.8 Tóm t t mô hình
Mô hình
R R2 R2 hi u ch nh Sai s chu n c l ng
0,758a 0,575 0,566 0,308
a : Bi n đ c l p: (H ng s ), LoiIchTaiChinh, HoTro, GiaTriThuongHieu, DapUng
H s R2 là ch s dùng đ đánh giá m c đ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính b i. H s R2 là ph n bi n thiên c a bi n ph thu c do mô hình (các bi n đ c l p) gi i thích (Nguy n ình Th , 2011, Tr. 493). Tuy nhiên, mô hình th ng không phù h p v i d li u th c t nh giá tr R2 th hi n, v y nên ng i ta s d ng R2 hi u ch nh đ ph n ánh sát h n m c đ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính đa bi n vì nó không ph thu c vƠo đ l ch phóng đ i c a R2. So sánh hai giá tr R2 và R2 hi u ch nh,
ta th y R2 hi u ch nh nh h n vƠ dùng nó đánh giá đ phù h p c a mô hình s an toàn h n. Nh v y R2 hi u ch nh là 0,566 cho th y s t ng thích c a mô hình v i bi n quan sát lƠ 56,60%, có ngh a lƠ có 56,60% s bi n thiên c a Th a mưn th ng hi u nhà s n xu t đ c gi i thích b i các bi n có trong mô hình. V i giá tr nƠy thì đ phù h p c a mô hình lƠ t ng đ i t t.
4.4.3.2 Ki măđ nhăđ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính b i
ki m đ nh đ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính b i, ta s d ng ki m đ nh F trong phơn tích ph ng sai ANOVA. Nhìn vào b ng F6.4 trong ph l c 6 ta th y F = 65,824 đ c tính t giá tr R2 c a mô hình đ y đ khác 0, giá tr sig. = 0,000 < 0,05, cho th y mô hình s d ng là phù h p.
Trong k t qu b ng h s h i quy b ng 4.9, h s Beta dùng đ đánh giá m c đ quan tr ng c a các nhân t tác đ ng vào m c đ Th a mưn th ng hi u nhà s n xu t. H s Beta c a nhân t nào càng cao thì nhân t đó tác đ ng đ n m c đ Th a mưn th ng hi u nhà s n xu t càng cao. K t qu phân tích h i quy cho th y b n bi n “L i ích tƠi chính”, “H tr c a nhà s n xu t”, “Giá tr th ng hi u” vƠ “ áp ng mong đ i khách hƠng” đ u đ t yêu c u (sig. <5%). Ngoài ra, các bi n đ u có h s phóng đ i ph ng sai VIF < 2, đi u này ch ng t v n đ hi n t ng đa c ng tuy n trong mô hình là không quan tr ng.
B ng 4.9 K t qu phân tích h i quy c a mô hình
Mô hình
H s ch a
chu n hóa Beta chu n hóa Giá tr t Sig. Th ng kê đa c ng tuy n B Std. Error ch p nh n VIF (Constant) 0,278 0,221 1,255 0,211 LoiIchTaiChinh 0,221 0,025 0,421 8,848 0,000 0,964 1,037 HoTro 0,187 0,029 0,300 6,375 0,000 0,983 1,018 GiaTriThuongHieu 0,276 0,031 0,420 8,825 0,000 0,965 1,036 DapUng 0,234 0,030 0,370 7,852 0,000 0,983 1,017
Ngu n: K t qu phân tích h i quy (n = 200).
4.4.3.3 Ph ngătrìnhăh i quy
Qua phân tích h i quy đa bi n cho th y mô hình s th a mưn th ng hi u xi m ng Holcim ph thu c vào 4 nhân t L i ích tài chính, H tr c a nhà s n xu t, Giá tr th ng hi u và áp ng mong đ i khách hàng. Khi dò tìm s vi ph m các gi thi t c n thi t trong h i quy tuy n tính thì h u h t các gi đ nh đ u đ c th a mãn. T đó, ta xác đ nh đ c ph ng trình h i quy b i nh sau:
ThoaMan= 0.421 LoiIchTaiChinh+ 0.300 HoTro + 0.42 GiaTriThuongHieu + 0.370 DapUng.
Nh v y bi n L i ích tài chính (Beta = 0,421) có tác đ ng m nh nh t đ n s th a mưn th ng hi u xi m ng Holcim c a các c a hàng bán l , và H tr t nhà s n xu t (Beta = 0.300) có tác đ ng th p nh t đ n s th a mưn th ng hi u xi m ng Holcim c a các c a hàng bán l .
M t khác, k t qu phân tích h s h i quy cho th y các h s h i quy đ u d ng ch ng t các các bi n đ ng l p đ u tác đ ng cùng chi u đ n đ n bi n ph thu c (quy t đ nh s d ng d ch v ). Do đó, ta có th k t lu n các gi thi t trong mô hình nghiên c u đư đi u ch nh H1, H2, H3 và H4 đ c ch p nh n.
4.5 Gi i thích k t qu các bi n 4.5.1 Bi n l i ích tài chính
Nhân t tác đ ng m nh nh t đ n s th a mãn v i th ng hi u xi m ng Holcim c a c a hàng bán l là nhân t l i ích tài chính, v i h s h i qui l n nh t (0,421). i u này hoàn toàn phù h p v i th c ti n, b i xét cho cùng, b t c m t ho t đ ng kinh doanh nào y u t quan tơm hƠng đ u c a h là l i nhu n. Trong ngành bán l xi m ng