1. V nđ nghiên cu
3.5.4ánh giá đ tin cy ca thang đo
Các thang đo đ c đánh giá thông qua h s Cronbach’s Alpha và phân tích nhân t EFA (Explotory factor analysis). H s Cronbach’s Alpha t 0.7 tr lên thì thang đo đó có đáng tin c y ((Nunnally2, 1978; Peterson3, 1994) và m i bi n có t ng quan bi n t ng nh h n 0.3 s b lo i b trong b c phân nhân t ti p theo.
3.5.5 Phân tích nhân t
Khi phân tích nhân t , ki m đ nh Bartlett dùng đ xem xét các bi n có hay không có t ng quan trong t ng th , đi u ki n c n cho phân tích nhân t là các bi n ph i có t ng quan v i nhau, và đi u ki n đ đ phân tích nhân t là tr s KMO4 (Kaiser ậ
Mayer ậ Olkin) ph i t 0.5 đ n 1 (Hair & ctg, 1998). S rút trích các nhân t đ i di n b ng các bi n quan sát đ c th c hi n b ng ph ng pháp trích h s Principal components v i phép quay Varimax. N u t t c các h s t i nhân t l n h n h s qui c (factor loading >0.5)5 thì các khái ni m nghiên c u đ t giá tr h i t (Hair,
2 Nunnally,J.(1978), Psychometric Theory, New York, McGraw-Hill.
3Peterson,R. (1994), ắ A meta-Analysis of Cronbach’s Coefficient Alpha”, Journal of Consumer
Research,
No.21 Vo.2, pp. 38-91. 4
KMO là m t ch tiêu dùng đ xem xét s thích h p c a EFA, 0.5≤KMO≤1 thì phân tích nhân t là thích h p. Ki m đ nh Bartlett xem xét gi thuy t Ho: đ t ng quan gi a các bi n quan sát b ng không trong t ng th . N u ki m đ nh này có Ủ ngh a th ng kê (Sig ≤ 0.05) thì các bi n quan sát có t ng quan v i nhau trong t ng th (Tr ng & Ng c, 2008, 262)
5
Theo Hair & ctg (1998,111), Multivariate Data Analysis, Prentice-Hall International, Inc, Factor loading là ch tiêu đ đ m b o m c Ủ ngh a thi t th c c a EFA (ensuring practical significance). Factor loading > 0.3 đ c xem là đ t đ cm c t i thi u, Factor loading > 0.4 đ c xem là quan tr ng, > 0.5 đ c xem là có Ủ ngh a th c ti n. Hair &
ctg, 1998). Các thành ph n v i giá tr Eigen l n h n 16 và t ng ph ng sai trích b ng ho c l n h n 0.5 đ c xem nh nh ng nhân t đ i di n các bi n,khác bi t h s t i nhân t c a m t bi n quan sát gi a các nhân t c a m t bi n quan sát gi a các nhân t >= 0.3đ đ m b o giá tr phân bi t gi a các nhân t (Nguy n ình Th & Nguy n Th Mai Trang, 2004).
Trong quá trình phân tích nhân t , m t s bi n quan sát không đ t yêu c u v h s t i nhân t s b lo i, các nhân t đ c hình thành t các bi n còn l i, nhân t m i đ c đ t tên, các thang đo s đ c đi u ch nh và h s Cronbach’s Alpha đ c tính l i.
Trên c s các nhân t m i và các thang đo đư đ c đi u ch nh, mô hình s đ c hi u ch nh và phát bi u l i các gi thi t.
3.5.6 Phân tích h i qui tuy n tính b i và ki m đ nh mô hình
H i qui tuy n tính b i dùng đ ki m đ nh và gi i thích lỦ thuy t nhân qu (Cooper
Schindler, 2003 - d n theo Hoàng Th Ph ng Th o, Hoàng Tr ng & Chu Nguy n M ng Ng c, 2010).Theo cách th c này, Andaleeb (2001) s d ng phân tích h i qui trong nghiên c u s hài lòng c a khách hàng trong ngành nhà hàng, Nguy n ình Th và ctg (2009)trong m t nghiên c u ắ Thu c tính đ a ph ng và s hài lòng c a doanh nghi p”. Nh v y, h i qui tuy n tính b i là ph ng pháp thích h p đ ki m đ nh các gi thi t trong nghiên c u này. Mô hình h i qui tuy n tính b i v i bi n ph thu c là s hài lòng c a khách hàng, và các bi n đ c l plà trung bình c a các nhân t có đ ct mô hình đư đ c hi u ch nh sau khi có k t qu phân tích nhân t . Ph ng pháp đ a các bi n vào cùng m t lúc đ c s d ng cho phân tích h i qui. Các yêu c u trong phân tích h i qui tuy n tính b i: (1) phân tích t ng quan gi a
tg(1998,111) c ng khuyên b n đ c nh sau: n u ch n tiêuchu n factor loading > 0.3 thì c m u c a b n ít nh tph i là350, n u c m u c a b n kho ng 100 thì nên ch n tiêu chu n factor loading > 0.55, n u c m u c a b n kho ng 50 thìFactor loading ph i > 0.75
6
Tr n c Long (2006,47) trích t Gerbing & Anderson (1988), ắAn Update Paradigm for Scale Development Incorporing Unidimensionality and Its Assessments”, Journal of Marketing Research, Vol.25, 186-192
các bi n trong mô hình h i qui, (2) xem xét hi n t ng đa c ng tuy n, (3) ki m đ nh đ phù h p c a mô hình h i qui.
M t h s t ng quan tuy t đ i l n (0.85) ch ra m t hi n t ng đa c ng tuy n, ngh a là các khái ni m nghiên c u trùng l p v i nhau và có th chúng đang đo l ng cùng 1 th , h s t ng quan nên nh h n 0.85 đ đ t đ c yêu c u v giá tr phân bi t (John & Benet ậ Martinez, 2000- d n theo Hoàng Th Ph ng Th o, Hoàng Tr ng & Chu Nguy n M ng Ng c, 2010).
S đa c ng tuy n cao s làm cho k t qu không chính xác, do đó c n thi t ph i có đi u ki n v đa c ng tuy n. Theo Hair & ctg (2006) có 2 cách đo l ng đ ki m đ nh nh h ng c a đa c ng tuy n: (1) tính giá tr dung sai ho c h s phóng đ i ph ng sai (VIF) và (2) s d ng ch s đi u ki n. N u h s VIF l n h n 10 thì hi n t ng đa c ng tuy n nghiêm tr ng đang t n t i. Theo kinh nghi m, ch s đi u ki n l n h n 30 ch ra m t s đa c ng tuy n nghiêm tr ng (John & Benet ậ Martinez, 2000- d n theo Hoàng Th Ph ng Th o, Hoàng Tr ng & Chu Nguy n M ng Ng c,
2010). Nh v y, đ đ m b o không có hi n t ng đa c ng tuy n nghiêm tr ng, mô hình h i qui ph i có h s VIF nh h n 10 và ch s đi u ki n nh h n 30.
Y u t h s xác đ nh, h s beta và h s t ng quan t ng ph n đ c s d ng đ đánh giá đ phù h p c a mô hình và ki m đ nh các gi thi t. Ngoài ra, ph n d chu n hóa đ c ki m tra đ ng th i đ xem xét có vi ph m hay không gi thi t v phân ph i chu n. H s R2 đi u ch nh nói lên r ng ph n tr m bi n thiên c a bi n ph thu c đ c gi i thích là do các bi n đ c l p trong mô hình.
Tómăt tăch ngă3:
Ch ng 3 đư trình bày nghiên c u đ nh tính thông qua 12 cu c ph ng v n sâu, t k t qu c a nghiên c u đ nh tính, mô hình nghiên c u chính th c đ c đ xu t v i bi n ph thu c là s hài lòng c a khách hàng và 9 bi n đ c l p: Ch t l ng
hàng hóa đ m b o, giá c hàng hóa h p lỦ, ch ng trình khuy n mãi h p d n, n ng l c ph c v c a nhân viên t t, ch ng lo i hàng hóa đa d ng, v trí siêu th thu n ti n, môi tr ng mua s m bên trong siêu th t t, c s v t ch t t t, ch đ h u mưi t t. T ng c ng có 39 bi n quan sát v i thang đo Likert n m đi m đ c s d ng đ đo l ng. M t b ng câu h i chính th c đ c hoàn t t đ ti n hành các cu c ph ng v n tr c ti p khách hàng.
Ch ng này đư nêu lên c s lỦ thuy t đ ti n hành phân tích d li u: đánh giá đ tin c y c a thang đo, phân tích nhân t , phân tích h i qui tuy n tính b i, ki m đ nh mô hình và ki m đ nh gi thuy t.
CH NGă4:ăK TăQU ăNGHIểNăC U (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
N i dung c a ch ng 4 là ki m đ nh thang đo, phân tích nhân t , ki mđ nh mô hình, ki m đ nh gi thuy t. hoàn thành nhi m v này, ch ng 4 g m các b c nh : thu th p, t ng h p và phân tích s li u, đánh giá k t qu . Ph n m m SPSS 16.0 đ c s d ng đ x lỦ thông tin trong nghiên c u đ nh l ng.
4.1ăMôăt ăm uănghiênăc u