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. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
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
Giả định thứ nhất cần kiểm tra là giả định liên hệ phi tuyến và phương sai của sai số không đổi. Chúng ta sử dụng phương pháp vẽ biểu đồ phân tán (Scatter) với phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) trên trục tung và giá trị dự đoán chuẩn hóa (Standardized Predicted Value) trên trục hoành. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn, thì ta sẽ không nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đoán và phần dư, chúng sẽ phân tán rất ngẫu nhiên (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Xem xét biểu đồ phân tán ở hình 4.3 ta thấy, các phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0. Điều này có nghĩa là giả thuyết về liên hệ tuyến tính và phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Giả định thứ hai là giả định về phân phối chuẩn của phần dư. Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lí do sau: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích… (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Để kiểm tra giả định này, chúng ta sử dụng biểu đồ tần số (Histogram) của các phần dư
Hình 4.4: Biểu đồ tần số của các phần dư
Kết quả từ biểu đồ tần số Histogram của các phần dư (hình 4.4) cho thấy phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (Trung bình Mean = 0.00, độ lệch chuẩn Std. Dev. = 0.99). Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Giả định thứ ba là giả định về tính độc lập của sai số (giữa các phần dư không có mối tương quan). Đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) có thể dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất). Đại lượng d có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2. Căn cứ vào kết quả từ bảng 4.8, giá trị d = 1.795 < 2 điều này có nghĩa là giá trị d rơi vào miền chấp nhận giả thuyết các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau. Như vậy, giả định về tính độc lập của sai số không bị vi phạm.
Giả định thứ tư là giả định không có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường đa cộng tuyến). Công tuyến là trạng thái trong đó, các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Nếu VIF lớn hơn 10 thì đó là dấu hiệu đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Theo kết quả từ bảng 4.10 cho thấy hệ số VIF của các biến độc lập có trong mô hình hồi quy tuyến tính đều nhỏ hơn 10. Như vậy, có thể kết luận mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.5 Kiểm định sự khác biệt về mức độ đánh giá các thành phần giá trị nhận thức và ý định hành vi của khách hàng đối với loại hình dịch vụ quán cà phê sân vườn
4.5.1 Kiểm định sự khác biệt theo giới tính
Để kiểm định mức độ đánh giá các thành phần giá trị nhận thức và ý định hành vi của khách hàng đối với loại hình dịch vụ quán cà phê sân vườn có khác nhau giữa nam và nữ hay không. Chúng ta tiến hành kiểm định theo phương pháp Independent Samples T-test (bảng 4.11). Trong kết quả kiểm định t, trước hết chúng ta xem xét giá trị Sig trong kiểm định Leneve: nếu Sig < 0.05 thì sử dụng kết quả
kiểm định t ở phần giả định phương sai không bằng nhau, nếu Sig ≥ 0.05 thì sử dụng kết quả kiểm định t ở phần giả định phương sai bằng nhau. Trong kiểm định t, nếu giá trị Sig < 0.05 thì ta kết luận có sự khác biệt về mức độ đánh giá các thành phần giá trị nhận thức và ý định hành vi của khách hàng theo giới tính và ngược lại.
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định mức độ đánh giá các thành phần giá trị nhận thức và ý định hành vi của khách hàng theo giới tính
Kiểm định
Leneve Kiểm định T-test Sự khác biệt trung bình Sự khác biệt độ lệch chuẩn Khoảng tin cậy 95% F Sig. t df Sig. (2- tailed) Thấp hơn Cao hơn DT Giả định phương sai bằng nhau 0.021 0.885 -1.91 251 0.057 -0.682 0.357 -1.386 0.021 Giả định phương sai không bằng nhau -1.915 232.79 0.057 -0.682 0.356 -1.384 0.02 CX Giả định phương sai bằng nhau 0.025 0.876 -0.459 251 0.646 -0.14 0.306 -0.742 0.462 Giả định phương sai không bằng nhau -0.459 229.494 0.647 -0.14 0.306 -0.743 0.463 CL Giả định phương sai bằng nhau 3.665 0.057 0.105 251 0.917 0.031 0.295 -0.549 0.611 Giả định phương sai không bằng nhau 0.103 213.887 0.918 0.031 0.3 -0.56 0.622 YH Giả định phương sai bằng nhau 0.499 0.48 0.08 251 0.936 0.033 0.415 -0.784 0.851 Giả định phương sai không bằng nhau 0.079 223.277 0.937 0.033 0.419 -0.792 0.858
Kết quả kiểm định từ bảng 4.11 cho thấy trong kiểm định Leneve, giá trị Sig của các thành phần danh tiếng (DT), cảm xúc phản hồi (CX), chất lượng nhận thức (CL) đều lớn hơn 0.05 do đó ta sử dụng kết quả kiểm định t ở phần giả định phương sai bằng nhau, và giá trị Sig của ý định hành vi (YH) nhỏ hơn 0.05 ta sử dụng kết quả kiểm định t ở phần giả định phương sai không bằng nhau.
Từ kết quả kiểm định t ta thấy giá trị Sig của danh tiếng (DT), cảm xúc phản hồi (CX), chất lượng nhận thức (CL) và ý định hành vi (YH) lần lượt là: 0.057, 0.646, 0.917 và 0.937 đều lớn hơn 0.05. Như vậy, chúng ta có thể kết luận với độ tin cậy 95%, không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ đánh giá các thành phần giá trị nhận thức và ý định hành vi của khách hàng đối với loại hình dịch