Từ kết quả phân tích EFA như trên cho thấy các biến trong yếu tố sản phẩm và tiếp thị được gom về một nhóm. Trên cơ sở này mô hình và các giả thuyết được điều chỉnh như sau:
Hình 4.1 Mô hình nghiên cứu điều chỉnh
Chiến lược sản phẩm Thái độ phục vụ Lợi nhuận Sự thỏa mãn của nhà bán lẻ Giao hàng
Mô hình nghiên cứu điều chỉnh có 4 biến độc lập tác động đến biến sự thỏa mãn của nhà bán lẻ là chiến lược sản phẩm (CLSP), lợi nhuận (LN), giao hàng (GH) và thái độ phục vụ (TĐ).
Tác giả tiến hành điều chỉnh các giả thuyết nghiên cứu cho các thành phần trong mô hình nghiên cứu như bảng sau:
Bảng 4.11 Bảng tóm tắt giả thuyết trong mô hình nghiên cứu
Giả thuyết Nội dung
H1* Chiến lược sản phẩm (CLSP) có tác động cùng chiều (+) với sự thỏa mãn của nhà bán lẻ.
H2* Lợi nhuận (LN) có tác động cùng chiều (+) với sự thỏa mãn của nhà bán lẻ.
H3* Giao hàng (GH) có tác động cùng chiều (+) với sự thỏa mãn của nhà bán lẻ.
H4* Thái độ phục vụ (TĐ) có tác động cùng chiều (+) với sự thỏa mãn của nhà bán lẻ.
4.5 Kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu
4.5.1 Phân tích tương quan
Hệ số tương quan Pearson (r) được sử dụng để kiểm tra mối quan hệ giữa các biến định lượng. Phân tích tương quan là tính độ mạnh hay mức độ liên hệ giữa 2 biến để xem xét có xảy ra trường hợp đa cộng tuyến hay không trước khi đưa vào phân tích hồi quy.
Trị tuyệt đối của r cho biết mức độ kết hợp tuyến tính giữa 2 biến định lượng. Giá trị tuyệt đối của r tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ. Giá trị r = 0 chỉ ra rằng hai biến không có mối liên hệ tuyến tính nhưng cần được phân biệt 2 tình huống: (1) Không có mối quan hệ giữa hai biến; (2) Hai biến có thể có mối liên hệ chặt chẽ với nhau nhưng hệ số tương quan vẫn sẽ
nhỏ gần bằng 0 nếu như dạng của mối liên hệ này không phải là tuyến tính hay còn gọi là phi tuyến tính (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Phân tích tương quan được thực hiện giữa biến phụ thuộc là sự thỏa mãn của nhà bán lẻ (TM) với các biến độc lập là chiến lược sản phẩm (CLSP), lợi nhuận (LN), giao hàng (GH), thái độ (TĐ). Bên cạnh đó cũng xem xét sự tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Kết quả tại phụ lục 3.4.
Bảng 4.12 Kết quả phân tích tương quan Pearson
CLSP LN GH TD TM CLSP Pearson Correlation 1 .423** .497** .408** .546** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 261 261 261 261 261 LN Pearson Correlation .423** 1 .354** .341** .389** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 261 261 261 261 261 GH Pearson Correlation .497** .354** 1 .414** .475** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 261 261 261 261 261 TD Pearson Correlation .408** .341** .414** 1 .365** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 261 261 261 261 261 TM Pearson Correlation .546** .389** .475** .365** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 261 261 261 261 261 Nhận xét:
Các biến độc lập đều có tương quan với biến phụ thuộc với kết quả r đều từ 0.365 đến 0.546. Tương quan giữa các biến độc lập với nhau thấp (cao nhất chỉ ở mức 0.497), điều này cho ta thấy khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy bội là tương đối thấp. Như vậy việc sử dụng phân tích hồi qui tuyến tính là phù hợp.
4.5.2 Phân tích hồi qui
Qua phân tích về tương quan, mô hình hồi quy bội được xem xét trong nghiên cứu chính thức có dạng:
TM = β0 + β1*CLSP + β2*LN + β3*GH + β4*TD
Để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố lên sự thỏa mãn của nhà bán lẻ, tác giả sử dụng hàm hồi quy tuyến tính bội với thủ tục chọn biến theo phương pháp Enter. Bởi vì mục tiêu của nghiên cứu này là muốn khẳng định tính đúng đắn của mô hình lý thuyết đã đưa ra và trong nghiên cứu tác giả đã giả thuyết rằng chiến lược sản phẩm (CLSP), lợi nhuận (LN), giao hàng (GH) và thái độ (TĐ) đều có tác động dương đến sự thỏa mãn của nhà bán lẻ.
Bảng 4.13 Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter của mô hình
Model Hệ số R Hệ số R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn
ước lượng Durbin-Watson
1 .614a .377 .367 .45508 1.904
Bảng 4.14 Phân tích phương sai ANOVA trong phân tích hồi quy
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 32.032 4 8.008 38.667 .000a (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Residual 53.018 256 .207
Total 85.050 260
Bảng 4.15 Phân tích hệ số hồi quy
Model Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa Thống kê cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta t Sig.
Độ chấp nhận VIF 1 (Constant) 1.369 .244 5.611 .000 CLSP .300 .053 .343 5.628 .000 .655 1.526 LN .102 .042 .137 2.440 .015 .773 1.294 GH .198 .054 .219 3.683 .000 .686 1.457 TD .078 .051 .088 1.541 .125 .754 1.327
Nhận xét:
Mô hình nghiên cứu có R2 hiệu chỉnh là 0.367, nghĩa là có 36.7% sự biến thiên của biến sự thỏa mãn của nhà bán lẻ được giải thích bởi sự biến thiến của các biến trong mô hình. Kết quả phân tích hệ số hồi quy (bảng 4.15) có 3 yếu tố chiến lược sản phẩm (CLSP), lợi nhuận (LN), giao hàng (GH) có giá trị sig.< 0.05. Riêng yếu tố thái độ (TD) không ảnh hưởng đến sự thỏa mãn của nhà bán lẻ (sig.> 0.05). Hàm hồi qui được viết như sau:
TM = 1.369 +0.300*CLSP + 0.198*GH + 0.102*LN
Trong đó, hệ số β của CLSP, LN, GH có hệ số dương, điều này có nghĩa là yếu tố này tác động tích cực đến sự thỏa mãn của nhà bán lẻ. Tuy nhiên, mức độ tác động của các yếu tố này đến sự thỏa mãn khác nhau, cụ thể yếu tố chiến lược sản phẩm (CLSP) có tác động cùng chiều cao nhất với hệ số hồi quy chuẩn hóa β1* = 0.343, tiếp theo là yếu tố giao hàng (GH) có hệ số hồi quy chuẩn hóa β3* = 0.219 và lợi nhuận (LN) có hệ số hồi quy chuẩn hóa β2* = 0.137.
4.5.3 Kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mô hình
Trong bảng phân tích phương sai ANOVA (bảng 4.14), trị số thống kê F được tính từ giá trị R2 có giá trị sig. rất nhỏ (sig = 0.000) cho thấy sự thích hợp của mô hình hồi qui tuyến tính với tập dữ liệu phân tích.
Kết quả cho thấy các phần dư tuân theo quy luật phân phối chuẩn, vì giá trị trung bình (Mean) của phần dư bằng 0 và phương sai (= Std. Dev2 = 0.992) xấp xỉ bằng 1. Do đó có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm (phụ lục 3.5).
Hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF) trong (bảng 4.15) cho thấy mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập (VIF < 2).
4.5.4 Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu trong mô hình a. Chiến lược sản phẩm (CLSP)
Giả thuyết H1*: Chiến lược sản phẩm có tác động cùng chiều (+) với sự thỏa mãn của nhà bán lẻ.
Hệ số hồi quy chuẩn hóa β1* = 0.343, sig.( β1*) = 0.000 < 0.05: chấp nhận giả thuyết.
Nhận xét: Sản phẩm chất lượng tốt, mẫu mã đẹp, khó làm nhái và có thương hiệu nổi tiếng cùng với chương trình khuyến mãi hấp dẫn, quảng cáo rộng rãi sẽ có tác động mạnh đến sự thỏa mãn của nhà bán lẻ.
b. Lợi nhuận (LN)
Giả thuyết H2*: Lợi nhuận (LN) có tác động cùng chiều (+) với sự thỏa mãn của nhà bán lẻ.
Hệ số hồi quy chuẩn hóa β2* = 0.137, sig.( β2*) = 0.015 < 0.05: chấp nhận giả thuyết.
Nhận xét: Lợi nhuận cao là động lực cho việc kinh doanh. Với phương thức thanh toán linh hoạt, mức chiếu khấu hợp lý và những khen thưởng tương xứng với kết quả kinh doanh có tác động tích cực đến sự thỏa mãn của nhà bán lẻ. c. Giao hàng (GH)
Giả thuyết H3*: Giao hàng (GH) có tác động cùng chiều (+) với sự thỏa mãn của nhà bán lẻ.
Hệ số hồi quy chuẩn hóa β3* = 0.219, sig.( β3*) = 0.000 < 0.05: chấp nhận giả thuyết.
Nhận xét: Vấn đề giao hàng liên quan trực tiếp đến việc giải quyết nhu cầu tiêu thụ, chính vì thế giao hàng đúng hẹn, mọi lúc khi cần với những chính sách đổi trả hàng hợp lý sẽ có tác động tích cực đến sự thỏa mãn của nhà bán lẻ.
4.5.5 Phân tích sự khác biệt
Kết quả phân tích phương sai một yếu tố (One-way Anova) (phụ lục 3.6.1).
Bảng 4.16 Kiểm định phương sai đồng nhất theo thu nhập TM
Levene Statistic df1 df2 Sig.
1.334 3 257 .264 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kết quả bảng 4.16, với mức ý nghĩa sig. = 0.264 > 0.05 có thể nói phương sai của sự đánh giá tầm quan trọng của yếu tố “sự thỏa mãn của nhà bán lẻ” giữa nhóm thu nhập không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt.
Bảng 4.17 Kết quả phân tích ANOVA theo thu nhập TM
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups 1.428 3 .476 1.463 .225
Within Groups 83.621 257 .325
Total 85.050 260
Kết quả phân tích ANOVA ở bảng 4.17 cho thấy với mức ý nghĩa quan sát sig.= 0.225 > 0.05 ta có thể kết luận rằng không có sự khác biệt về mức độ thỏa mãn của nhà bán lẻ theo thu nhập (xem chi tiết ở phụ lục 3.6.1).
b. Phân tích sự khác biệt theo loại hình kinh doanh
Kết quả phân tích phương sai một yếu tố (One-way Anova) (phụ lục 3.6.2).
Bảng 4.18 Kiểm định phương sai đồng nhất theo loại hình kinh doanh TM
Levene Statistic df1 df2 Sig.
.698 3 257 .554
Kết quả bảng 4.18, với mức ý nghĩa sig. = 0.554 > 0.05 có thể nói phương sai của sự đánh giá tầm quan trọng của yếu tố “sự thỏa mãn của nhà bán lẻ” giữa nhóm loại hình kinh doanh không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt.
Bảng 4.19 Kết quả phân tích ANOVA theo loại hình kinh doanh TM
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups .784 3 .261 .797 .496
Within Groups 84.265 257 .328
Total 85.050 260
Kết quả phân tích ANOVA ở bảng 4.19 cho thấy với mức ý nghĩa quan sát sig.= 0.496 > 0.05 ta có thể kết luận rằng không có sự khác biệt về mức độ thỏa mãn của nhà bán lẻ theo loại hình kinh doanh (xem chi tiết ở phụ lục 3.6.2).
Bảng 4.20 Bảng tóm tắt kết quả kiểm định các giả thuyết của nghiên cứu
Giả thuyết Nội dung Kết quả
H1* Chiến lược sản phẩm có tác động cùng chiều
(+) với sự thỏa mãn của nhà bán lẻ.
Chấp nhận β1 = 0.343; sig.= 0.000 H2* Lợi nhuận (LN) có tác động cùng chiều (+)
với sự thỏa mãn của nhà bán lẻ.
Chấp nhận β2 = 0.137; sig = 0.015
H3* Giao hàng (GH) có tác động cùng chiều (+)
với sự thỏa mãn của nhà bán lẻ.
Chấp nhận β3 = 0.219; sig = 0.000
4.6 Tóm tắt chương: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trong chương 4 trình bày các kết quả nghiên cứu. Theo kết quả nghiên cứu cho thấy sự thỏa mãn của nhà bán lẻ chịu tác động của 3 yếu tố: Chiến lược sản phẩm (CLSP), giao hàng (GH) và lợi nhuận (LN). Đồng thời, thông qua kết quả kiểm định mối liên hệ giữa sự thỏa mãn của nhà bán lẻ và các đặc điểm cá nhân có được kết quả: không có sự khác biệt về mức độ thỏa mãn của nhà bán lẻ theo thu nhập và theo loại hình kinh doanh.
Chương 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Chương 5 trình bày những kết luận chính từ các chương trước, đồng thời đưa ra các kiến nghị giúp doanh nghiệp nâng cao sự thỏa mãn của nhà bán lẻ. Kết luận những đóng góp, hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu trong những đề tài tiếp theo.
5.1 Thảo luận các kết quả nghiên cứu
5.1.1 Thảo luận kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha Cronbach alpha
Phân tích Cronbach alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Mục đích là tìm ra những mục hỏi cần giữ lại và những mục hỏi cần bỏ đi trong rất nhiều mục hỏi được đưa vào kiểm tra (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Để tính Cronbach alpha cho một thang đo thì thang đo phải có tối thiểu là ba biến đo lường. Hệ số Cronbach α có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1]. Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [.70-.80]. Nếu Cronbach α ≥ .60 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy và nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng ≥ 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Nghiên cứu này, tác giả chấp nhận biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng ≥ 0.4.
Trong kết quả nghiên cứu cho thấy các khái niệm thành phần đều có hệ số Cronbach alpha lớn hơn 0.8. Trong số 25 khái niệm thành phần thì hệ số tương quan biến - tổng của 24 khái niệm thành phần đạt yêu cầu từ 0.4 trở lên, có 1 khái niệm thành phần sp2- Sản phẩm Bia của công ty đa dạng về chủng
loại có hệ số tương quan biến - tổng là 0.326. Nếu loại bỏ mục hỏi này thì hệ
số tin cậy của yếu tố sản phẩm tăng lên 0.874 vì vậy tiến hành loại sp2 ra khỏi yếu tố sản phẩm. Tất cả các biến còn lại đều lớn hơn 0.4, phân bố từ 0.516
đến 0.810, nên chấp nhận tất cả các biến. Điều này cho thấy các biến có mối liên hệ chặt chẽ với nhau trong cùng khái niệm thành phần.
Như vậy sẽ có 24 biến này đạt yêu cầu được đưa vào phân tích khám phá EFA.
5.1.2 Thảo luận kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA
Trong phân tích EFA, tiêu chuẩn để chọn các biến là các biến phải có hệ số tải nhân tố ≥ 0.5 và thang đo đạt yêu cầu khi tổng phương sai trích thấp nhất là 50% (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin Measure of Simping Adequacy) được dùng để phân tích sự thích hợp của các nhân tố. Nếu 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết H0 độ tương quan giữa các biến trong quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig < 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Sử dụng phương pháp Varimax Procedure để xoay nhân tố: xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kết quả phân tích nhân tố EFA của biến phụ thuộc cho thấy chỉ số KMO = 0.852 > 0.5, các biến quan sát là tương quan với nhau trong tổng thể (sig.= 0.000 < 0.05). Có 1 yếu tố trích lại tại Eigenvalue là 3.279 và phương sai trích được là 65.589%. Tất cả các chỉ báo đều có Factor loading > 0.5 và các biến quan sát của biến phụ thuộc sự thỏa mãn của nhà bán lẻ (TM) đều gom lại đúng với dự kiến ban đầu của nghiên cứu này.
Kết quả phân tích nhân tố EFA của biến độc lập cho thấy chỉ số KMO = 0.897 > 0.5, các biến quan sát là tương quan với nhau trong tổng thể (sig.= 0.000 < 0.05). Có 4 yếu tố trích lại tại Eigenvalue là 1.636 và phương sai trích được
là 71.09%. Tất cả các chỉ báo đều có Factor loading > 0.5 và các biến quan sát thuộc nhân tố lợi nhuận (LN), giao hàng (GH), thái độ (TĐ) đã gom lại đúng với các nhân tố như dự kiến ban đầu của nghiên cứu này trừ nhân tố sản phẩm (SP) và tiếp thị (TT) được gom chung vào 1 nhóm. Điều này cho thấy các biến quan sát của hai nhân tố này có sự tương đồng với nhau về mặt ý nghĩa.
Tác giả đặt tên biến này là Chiến lược sản phẩm (CLSP), với 7 biến quan sát cụ thể như: Công ty cung cấp những sản phẩm Bia có chất lượng tốt; sản phẩm Bia do công ty cung cấp có mẫu mã đẹp; sản phẩm Bia của công ty khó bị làm nhái; nhãn hiệu Bia của công ty nổi tiếng trên thị trường; công ty có nhiều chiến lược quảng cáo sản phẩm rộng rãi trên phương tiện thông tin đại chúng để thu hút người tiêu dùng; công ty tổ chức nhiều hội thảo khách hàng; công ty có nhiều chương trình khuyến mãi khi mua sản phẩm.
Tiến hành phân tích Cronbach alpha để kiểm định thống kê về mức độ tương quan của các biến quan sát trong thang đo thuộc nhân tố chiến lược sản phẩm (CLSP). Kết quả cho thấy nhân tố chiến lược sản phẩm (CLSP) có hệ số Cronbach alpha lớn hơn 0.8, hệ số tương quan biến - tổng của các biến đều > 0.4, phân bố từ 0.695 đến 0.784. Như vậy, các biến quan sát có mối quan hệ chặt chẽ với nhau về mặt ý nghĩa thống kê trong cùng khái niệm thành phần