4.3.1 Kết quả phân tích EFA các thành phần trong thang đo giá trị nhận thức của khách hàng
Bảng 4.4: Kết quả phân tích EFA các thành phần giá trị nhận thức Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 DT_2 0.848 DT_3 0.846 DT_1 0.829 DT_4 0.766 HV_3 0.951 HV_1 0.938 HV_2 0.905 CX_1 0.892 CX_3 0.844 CX_2 0.353 0.733 CX_4 0.707 0.412 CL_2 0.955 CL_1 0.915 CL_3 0.850 TT_1 0.846 TT_4 0.840 TT_5 0.784
Thang đo giá trị nhận thức của khách hàng gồm 5 thành phần với 20 biến quan sát. Sau khi phân tích Cronbach Alpha đã loại bỏ 3 biến quan sát không đạt yêu cầu. Như vậy, thang đo giá trị nhận thức của khách hàng được sử dụng để phân tích nhân tố EFA còn lại 17 biến quan sát. Kết quả phân tích EFA được trình bày trong bảng 4.4:
Trong kết quả phân tích nhân tố, chỉ số KMO = 0.647 > 0.5 (xem phụ lục). Như vậy, các thành phần thuộc thang đo giá trị nhận thức phù hợp để thực hiện phân tích nhân tố EFA.
Kiểm định Bartlett’s cho giá trị Sig = 0.000 < 0.05 (xem phụ lục), có nghĩa là ta có thể bác bỏ giả thuyết độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0. Như vậy, các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Điểm dừng trích các yếu tố tại điểm có giá trị Eigenvalue = 1.335 và có 5 nhân tố được rút trích ra với phương sai trích đạt 83.914% (xem phụ lục). Như vậy, các chỉ tiêu phân tích đều đạt yêu cầu và 5 nhân tố được rút trích ra giải thích được gần 84% biến thiên của dữ liệu.
Từ kết quả phân tích nhân tố thể hiện ở bảng 4.4 ta thấy, 17 biến quan sát được sử dụng để phân tích đều có hệ số tải nhân tố (factor loading) lớn hơn 0.5. Như vậy, tất cả các biến đều đạt yêu cầu và không biến nào bị loại khỏi thang đo. Sau khi thực hiện phân tích nhân tố, các biến quan sát không có sự phân hóa và đảo lộn ví trí mà các biến quan sát nào cùng đo lường cho một thành phần thì sẽ ghép chung lại thành một nhóm nhân tố, cụ thể như sau:
Nhóm nhân tố thứ nhất: bao gồm 4 biến quan sát DT_2, DT_3, DT_1 và
DT_4
DT_2 Quán cà phê X được nhiều người biết đến DT_3 Quán cà phê X được nhiều người đánh giá cao DT_1 Quán cà phê X là một quán cà phê có danh tiếng DT_4 Quán cà phê X có vị thế trên thị trường
Nhóm nhân tố thứ nhất bao gồm các biến đo lường cho thành phần danh tiếng. Do đó, nhân tố này được đặt tên là Danh tiếng, kí hiệu: DT
Nhóm nhân tố thứ hai: bao gồm 3 biến quan sát HV_3, HV_1 và HV_2
HV_3 Đến quán cà phê X thì thuận tiện đối với tôi
HV_1 Tôi không gặp phải trở ngại gì khi tìm đến quán cà phê X
HV_2 Tôi không phải bỏ ra nhiều thời gian và công sức để tìm đến quán cà phê X
Nhóm nhân tố thứ hai bao gồm các biến đo lường cho thành phần giá cả hành vi được nhận thức. Do đó, nhân tố này được đặt tên là: Giá cả hành vi được nhận thức, kí hiệu: HV
Nhóm nhân tố thứ ba: bao gồm 3 biến quan sát CX_1, CX_3, CX_2 và
CX_4
CX_1 Khi đến quán cà phê X tôi cảm thấy thoải mái CX_3 Khi đến quán cà phê X tôi cảm thấy thích thú CX_2 Khi đến quán cà phê X tôi cảm thấy vui vẻ CX_4 Khi đến quán cà phê X tôi cảm thấy hài lòng
Nhóm nhân tố thứ ba bao gồm các biến đo lường cho thành phần giá cảm xúc phản hồi. Do đó, nhân tố này được đặt tên là: Cảm xúc phản hồi, kí hiệu: CX
Nhóm nhân tố thứ tư: bao gồm 3 biến quan sát CL_2, CL_1 và CL_3
CL_2 Tôi hoàn toàn tin tưởng vào chất lượng dịch vụ của quán cà phê X CL_1 Chất lượng dịch vụ của quán cà phê X vượt trội hơn so với các
quán cà phê khác
CL_3 Tôi cho rằng, mọi người đều công nhận quán cà phê X có chất lượng dịch vụ tốt
Nhóm nhân tố thứ tư bao gồm các biến đo lường cho thành phần chất lượng nhận thức. Do đó, nhân tố này được đặt tên là: Chất lượng nhận thức, kí hiệu: CL
Nhóm nhân tố thứ năm: bao gồm 3 biến quan sát TT_1, TT_4 và TT_5
TT_1 Tôi thấy giá cả ở quán cà phê X là hợp lý
TT_4 Tôi thấy giá cả ở quán cà phê X có tính kinh tế (tiết kiệm) TT_5 Tôi thấy giá cả ở quán cà phê X khá rẻ
Nhóm nhân tố thứ năm bao gồm các biến đo lường cho thành phần giá cả tiền tệ được nhận thức. Do đó, nhân tố này được đặt tên là: Giá cả tiền tệ được nhận thức, kí hiệu: TT
4.3.2 Phân tích nhân tố EFA thành phần thang đó ý định hành vi của khách hàng
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.82
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1073.516
df 10
Sig. 0
Kiểm định KMO và Bartlett’s được thực hiện cho thành phần thang đo ý định định hành vi của khách hàng cho kết quả như bảng 4.5. Ta thấy KMO = 0.820 > 0.5 và giá trị Sig = 0.000 < 0.05 trong định Bartlett’s. Như vậy, các biến quan sát đo lường thành phần thang đo ý định hành vi của khách hàng có tương quan với nhau trong tổng thể và phù hợp để thực hiện phân tích nhân tố EFA.
Bảng 4.6 Kết quả phân tích nhân tố EFA thang đo ý định hành vi của khách hàng
Biến quan sát Nhân tố 1 YH_5 0.932 YH_3 0.920 YH_4 0.881 YH_2 0.864 YH_1 0.755
Từ bảng 4.6 ta thấy kết quả sau khi phân tích nhân tố EFA, 5 biến quan sát của thang đo ý định hành vi của khách hàng được nhóm lại thành một nhóm nhân tố với giá trị Eigenvalues = 3.808 và phương sai trích là 76.152% (xem phụ lục). Các biến quan sát có hệ số tải nhân tố (factor loading) cao hơn 0.5. Nhân tố gồm 5 biến quan sát đo lường ý định hành vi của khách hàng được đặt tên là: Ý định hành vi, kí hiệu: YH
4.3.3 Hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu và các giả thuyết
Từ kết quả phân tích nhân tố EFA cho thấy các thành phần giá trị nhận thức không có sự thay đổi. Như vậy mô hình nghiên cứu và các giả thuyết được giữ nguyên như mô hình đã đề nghị ở chương 2
* Các giả thuyết:
H1: Danh tiếng tác động cùng chiều đến ý định hành vi của khách hàng.
H2: Giá cả hành vi nhận thức tác động cùng chiều đến ý định hành vi của khách hàng.
H3: Cảm xúc phản hồi tác động cùng chiều đến ý định hành vi của khách hàng.
GIÁ TRỊ NHẬN THỨC Danh tiếng Giá cả hành vi nhận thức Cảm xúc phản hồi Chất lượng nhận thức Giá cả tiền tệ nhận thức Ý định hành vi H1 H2 H3 H4 H5
H4: Chất lượng nhận thức tác động cùng chiều đến ý định hành vi của khách hàng.
H5: Giá cả tiền tệ được nhận thức tác động cùng chiều đến ý định hành vi của khách hàng.
4.4 Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Sau khi phân tích nhân tố EFA, kết quả có 5 nhân tố đo lường giá trị nhận thức được đưa vào để tiến hành kiểm định mô hình. Phương pháp hồi quy tuyến tính sẽ được sử dụng để kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu.
Mô hình hồi quy có dạng như sau:
YH = β0 + β1DT+ β2HV+ β3CX+ β4CL + β5TT+ e
Trong đó:
β0: là hằng số hồi quy βi(15):là trọng số hồi quy e: là sai số
4.4.1 Phân tích tương quan
Khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính, bước đầu tiên chúng ta cần phải xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến. Điều này có nghĩa là trong phân tích hồi quy tuyến tính này có sự tham gia của nhiều biến, do đó chúng ta cần phải xem xét tổng quát mối quan hệ giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau. Như vậy, ta xem xét bảng ma trận hệ số tương quan giữa các biến (bảng 4.7) sau:
Bảng 4.7: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến DT HV CX CL TT YH DT Pearson Correlation 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 .379** Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 0.000 N 253 253 253 253 253 253 HV Pearson Correlation 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.022 Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 0.732 N 253 253 253 253 253 253 CX Pearson Correlation 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 .569** Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 0.000 N 253 253 253 253 253 253 CL Pearson Correlation 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 .370** Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 0.000 N 253 253 253 253 253 253 TT Pearson Correlation 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.033 Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 0.598 N 253 253 253 253 253 253 YH Pearson Correlation .379** 0.022 .569** .370** 0.033 1.000 Sig. (2-tailed) 0.000 0.732 0.000 0.000 0.598 N 253 253 253 253 253 253
Kết quả từ bảng 4.7 cho thấy hệ số tương quan giữa ý định hành vi và cảm xúc phản hồi là lớn nhất đạt 0.569. Hệ số tương quan giữa ý định hành vi với hai biến giá cả hành vi được nhận thức và giá cả tiền tệ được nhận thức rất thấp lần lượt là 0.022 và 0.033, giá trị Sig của hai biến này lần lượt là 0.732 và 0.598 đều lớn hơn 0.05. Như vậy, hai biến giá cả hành vi được nhận thức và giá cả tiền tệ được nhận thức không có mối quan hệ tuyến tính với ý định hành vi và bị loại bỏ khỏi mô hình khi đưa mô hình vào phân tích hồi quy tuyến tính.
4.4.2 Phân tích hồi quy
Mô hình phân tích hồi quy tuyến tính bao gồm 4 biến trong đó có 3 biến độc lập là: danh tiếng (DT), cảm xúc phản hồi (CX), chất lượng nhận thức (CL), và 1 biến phụ thuộc là ý định hành vi (YH). Phân tích được thực hiện bằng phương pháp đưa các biến vào cùng một lượt (phương pháp Enter). Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính như sau:
Bảng 4.8: Tóm tắt mô hình hồi quy
Mô hình R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn dự đoán
Durbin- Watson
1 .777a 0.604 0.599 0.6331 1.795 a Biến dự đoán: (Constant), Chất lượng nhận thức, Cảm xúc phản hồi, Danh tiếng
b Biến phụ thuộc: Ý định hành vi
Bảng 4.9: ANOVA
Mô hình Tổng các bình phương df Bình phương
trung bình F Sig. 1 Hồi quy 152.212 3 50.737 126.61 .000b Phần dư 99.788 249 0.401 Tổng 252 252 a. Biến phụ thuộc: Ý định hành vi
b. Biến phụ thuộc: (Constant), Chất lượng nhận thức, Cảm xúc phản hồi, Danh tiếng
Bảng 4.10: Hệ số hồi quy Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Dung sai VIF 1 (Hằng số) -2.77E-16 0.04 0.000 1.000 Danh tiếng 0.379 0.04 0.379 9.496 0.000 1.000 1.000 Cảm xúc phản hồi 0.569 0.04 0.569 14.275 0.000 1.000 1.000 Chất lượng nhận thức 0.370 0.04 0.370 9.266 0.000 1.000 1.000 a. Biến phụ thuộc: Ý định hành vi
Để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính, ta sử dụng hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R Square). Căn cứ vào kết quả từ bảng 4.8 ta thấy hệ số R2 điều chỉnh bằng 0.599, điều này có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính tương đối phù hợp với dữ liệu và 59.9% sự biến thiên của ý định hành vi của khách hàng được giải thích bởi các biến độc lập có trong mô hình.
Kiểm định F trong bảng phân tích ANOVA (bảng 4.9) cho phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ý tưởng của
kiểm định này là xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không. Ta thấy, giá trị Sig = 0.000 < 0.05, như vậy có thể kết luận kết hợp các biến độc lập trong mô hình có thể giải thích được thay đổi của biến phụ thuộc hay mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Hình 4.2: Kết quả phân tích hồi quy
Như vậy, mô hình hồi quy tuyến tính thể hiện sự tác động của các nhân tố danh tiếng, cảm xúc phản hồi và chất lượng nhận thức đến ý định hành vi của khách hàng được thể hiện như sau:
YH = 0.379 x DT + 0.569 x CX + 0.370 x CL
Hay: Ý định hành vi = 0.379 x Danh tiếng + 0.569 x Cảm xúc phản hồi + 0.370 x
Chất lượng nhận thức
Từ phương trình hồi quy trên ta thấy, hệ số beta của thành phần cảm xúc phản hồi có giá trị lớn nhất là 0.569 điều này có nghĩa là cảm xúc phản hồi tác động mạnh nhất đến ý định hành vi của khách hàng, tiếp đến là danh tiếng với hệ số beta là 0.379 và cuối cùng là chất lượng nhận thức với hệ số beta là 0.370. Mặt khác, các hệ số beta đều dương chứng tỏ các thành phần giá trị nhận thức tác động cùng chiều đến ý định hành vi của khách hàng.
4.4.3 Kiểm định giả thuyết Danh tiếng Danh tiếng Cảm xúc phản hồi Chất lượng nhận thức Ý định hành vi β = 0.569 Sig = 0.000 β = 0.379 Sig = 0.000 β = 0.370 Sig = 0.000
Kiểm định t được sử dụng để xem xét ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng phần trong mô hình nhằm mục đích để kiểm tra vai trò của mỗi biến độc lập trong sự dự đoán của biến phụ thuộc. Kiểm định t với giả thuyết H0 là hệ số hồi quy của các biến độc lập βi = 0. Giả thuyết H0 đồng nghĩa với giả thuyết các biến độc lập và phụ thuộc không có liên hệ tuyến tính.
Kết quả từ bảng 4.10 cho thấy cả 3 biến độc lập là DT (Danh tiếng), CX (Cảm xúc phản hồi) và CL (Chất lượng nhận thức) của kiểm định t đều có giá trị Sig = 0.000 < 0.05. Điều này có nghĩa là giả thuyết H0 bị bác bỏ, tức là hệ số hồi quy riêng phần của 3 biến độc lập đều có ý nghĩa trong mô hình.
Từ các kết quả phân tích tương quan và hồi quy ở trên chúng ta có thể đưa ra kết luận về các giả thuyết nghiên cứu của mô hình như sau:
H1: Chất lượng nhận thức tác động cùng chiều đến ý định hành vi của khách hàng
Căn cứ vào giá trị Sig của hệ số hồi quy, danh tiếng là một yếu tố dự báo tích cực của giá trị nhận thức do đó giả thuyết H1 được chấp nhận.
H2: Cảm xúc phản hồi tác động cùng chiều đến ý định hành vi của khách hàng
Căn cứ vào giá trị Sig của hệ số hồi quy, cảm xúc phản hồi là một yếu tố dự báo tích cực của giá trị nhận thức. Do đó giả thuyết H2 được chấp nhận.
H3: Giá cả tiền tệ được nhận thức tác động cùng chiều đến ý định hành vi của khách hàng
H4: Giá cả hành vi được nhận thức tác động cùng chiều đến ý định hành vi của khách hàng
Từ kết quả phân tích tương quan cho thấy, yếu tố giá cả tiền tệ được nhận thức và giá cả hành vi được nhận thức không có mối liên hệ tuyến tính với giá trị nhận thức và đã bị loại khỏi mô hình nghiên cứu. Do đó giả thuyết H3 và H4 không được chấp nhận.
H5: Danh tiếng tác động cùng chiều đến ý định hành vi của khách hàng
Căn cứ vào giá trị Sig của hệ số hồi quy, danh tiếng là một yếu tố dự báo tích cực của giá trị nhận thức. Do đó giả thuyết H5 được chấp nhận.
Như vậy, từ mô hình nghiên cứu bao gồm 5 yếu tố của giá trị nhận thức tác động đến ý định hành vi của khách hàng sau khi phân tích cho thấy chỉ có 3 yếu tố là danh tiếng, cảm xúc phản hồi và chất lượng nhận thức là các yếu tố dự báo tích cực cho ý định hành vi của khách hàng, 2 yếu tố còn lại là giá cả tiền tệ được nhận thức và giá cả hành vi được nhận thức thì không phải là yếu tố dự báo đáng kể cho ý định hành vi của khách hàng.
4.4.4 Dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính