Thành phần thang đo mức đáp ứng gồm 4 biến quan sát ký hiệu từ DU1 đến DU4. Hệ số Cronbach’s Alpha là 0,723 > 0,6 và các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) đều lớn hơn 0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3). Do đó các biến của thang đo mức độ đáp ứng được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
Bảng 3.7: Cronbach’s Alpha thang đo mức độ đáp ứng
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến – tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến
DU1 11,37 3,251 0,531 0,650
DU2 11,07 3,530 0,501 0,667
DU3 11,36 3,399 0,522 0,654
DU4 11,24 3,645 0,491 0,673
3.3.3. Cronbach Alpha của thang đo phƣơng tiện hữu hình
Thành phần thang đo phương tiện hữu hình gồm 6 biến quan sát ký hiệu từ HH1 đến HH6. Hệ số Cronbach’s Alpha là 0,650 > 0,6 hệ số này có ý nghĩa. Tuy nhiên hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của biến HH5 “Khu vực vệ sinh trong cửa hàng bố trí hợp lý” và biến HH6 “Cửa hàng nằm trên trục đường thuận tiện cho việc đi lại” nhỏ hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3 nên phải loại biến này ra để tính lại hệ số Cronbach’s Alpha của thành phần này.
Bảng 3.8: Cronbach’s Alpha thang phƣơng tiện hữu hình lần 1
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến – tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến HH1 17,67 6,123 0,415 0,443 HH2 17,70 6,342 0,407 0,452 HH3 17,74 6,005 0,466 0,419 HH4 17,82 6,084 0,441 0,431 HH5 17,91 7,541 0,094 0,595 HH6 16,98 8,207 -0,009 0,627
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu)
Tiến hành loại biến HH5 và HH6 khỏi thành phần phương tiện hữu hình. Ta thấy hệ số Cronbach’s Alpha là 0,650 tăng lên 0,701 > 0,6 và hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường còn lại của thành phần phương tiện hữu hình đều lớn hơn 0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3) nên các biến này được sử dụng trong phân tích tiếp theo.
Bảng 3.9: Cronbach’s Alpha thang phƣơng tiện hữu hình lần 2
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến – tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến
HH1 10,23 4,195 0,471 0,647
HH2 10,26 4,344 0,478 0,642
HH3 10,30 3,998 0,561 0,590
HH4 10,38 4,360 0,436 0,668
3.3.4. Cronbach Alpha của thang đo năng lực phục vụ
Thành phần thang đo năng lực phục vụ gồm 4 biến quan sát ký hiệu từ PV1 đến PV4. Hệ số Cronbach’s Alpha là 0,756 > 0,6 và các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) đều lớn hơn 0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3). Do đó các biến của thang đo năng lực phục vụ được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
Bảng 3.10: Cronbach’s Alpha thang đo năng lực phục vụ
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến – tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến
PV1 11,25 4,080 0,611 0,668
PV2 11,21 4,245 0,605 0,674
PV3 11,35 4,158 0,503 0,730
PV4 11,17 4,352 0,505 0,725
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu)
3.3.5. Cronbach Alpha của thang đo sự cảm thông
Thành phần thang đo sự cảm thông gồm 4 biến quan sát ký hiệu từ CT1 đến CT4. Hệ số Cronbach’s Alpha là 0,619 > 0,6 phù hợp với tiêu chuẩn. Tuy nhiên hệ số tương quan biến tổng của biến CT1 “Khách hàng cảm thấy được tôn trọng khi đến cửa hàng” nhỏ hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3 nên phải loại biến này ra để tính lại hệ số Cronbach’s Alpha của thành phần này.
Bảng 3.11: Cronbach’s Alpha thang đo sự cảm thông lần 1
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến – tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến
CT1 10,81 5,771 0,200 0,686
CT2 10,83 4,565 0,494 0,474
CT3 10,69 4,632 0,530 0,452
CT4 10,70 4,885 0,399 0,548
Tiến hành loại biến CT1 ta thấy hệ số Cronbach’s Alpha là 0,619 tăng lên 0,686 > 0,6 và hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường còn lại của thành phần mức độ cảm thông đều lớn hơn 0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3) nên các biến này được sử dụng trong phân tích tiếp theo.
Bảng 3.12: Cronbach’s Alpha thang đo sự cảm thông lần 2
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến – tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến
CT2 7,30 3,009 0,469 0,632
CT3 7,16 2,798 0,614 0,448
CT4 7,17 3,096 0,428 0,685
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu)
3.3.6. Cronbach Alpha của thang đo giá
Thành phần thang đo giá gồm 4 biến quan sát ký hiệu từ G1 đến G4. Hệ số Cronbach’s Alpha là 0,662 > 0.6 phù hợp với tiêu chuẩn. Tuy nhiên hệ số tương quan biến tổng của biến G2 “Giá cả đồ ăn hợp lý” nhỏ hơn tiêu chuẩn cho phép là 0.3 nên phải loại biến này ra để tính lại hệ số Cronbach’s Alpha của thành phần này.
Bảng 3.13:Cronbach’s Alpha thang đo mức giá lần 1
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến – tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến
G1 9,72 5,343 0,496 0,561
G2 9,85 6,733 0,066 0,853
G3 9,95 4,683 0,680 0,432
G4 9,98 4,575 0,688 0,421
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu)
Tiến hành loại biến G2 ta thấy hệ số Cronbach’s Alpha là 0,662 tăng lên 0,853 > 0,6 và hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường còn lại của thành phần
mức giá lớn hơn 0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3) nên các biến này được sử dụng trong phân tích tiếp theo.
Bảng 3.14: Cronbach’s Alpha thang đo mức giá lần 2
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến – tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến
G1 6,40 3,746 0,542 0,954
G3 6,63 2,978 0,828 0,691
G4 6,66 2,915 0,824 0,693
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu)
3.3.7. Cronbach Alpha của thang đo chƣơng trình khuyến mãi
Thành phần thang đo chương trình khuyến mãi gồm 4 biến quan sát ký hiệu từ KM1 đến KM4. Hệ số Cronbach’s Alpha là 0,773 > 0,6 và các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) đều lớn hơn 0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3). Do đó các biến của thang đo chương trình khuyến mãi được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
Bảng 3.15: Cronbach’s Alpha thang đo chƣơng trình khuyến mãi
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến – tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến
KM1 10,61 5,486 0,479 0,765
KM2 10,40 5,383 0,563 0,727
KM3 10,76 4,350 0,691 0,651
KM4 11,03 4,623 0,582 0,716
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu)
3.3.8. Cronbach Alpha của thang đo sự hài lòng
Thành phần thang đo sự hài lòng gồm 3 biến quan sát ký hiệu từ HL1 đến HL3. Hệ số Cronbach’s Alpha là 0,710 > 0,6 và các hệ số tương quan biến tổng
(Corrected Item-Total Correlation) đều lớn hơn 0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho). Do đó các biến của thang đo sự hài lòng được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
Bảng 3.16: Cronbach’s Alpha thang đo sự hài lòng
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Tương quan biến – tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến
HL1 7,36 1,947 0,530 0,617
HL2 7,59 2,049 0,528 0,619
HL3 7,28 2,113 0,526 0,623
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu)
Từ kết quả đánh giá độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach’s Alpha ở mục 3.3 đã cho nghiên cứu loại bỏ một số biến rác. Bên cạnh đó các thang đo độ tin cậy, sự đáp ứng, phương tiện hữu hình, năng lực phục vụ, sự cảm thông, mức giá và chương trình khuyến mãi đều có:
- Hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 đảm bảo độ tin cậy
- Hệ số tương quan biến tổng trong từng nhân tố đều lớn hơn 0,3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép là 0,3)
Do đó, các biến đo lường của các thành phần đạt đủ 2 điều kiện trên đều được sử dụng cho các phân tích tiếp theo vì đảm bảo độ tin cậy về mặt thống kê.
3.4. Phân tích nhân tố EFA
Thông qua kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha từ 30 biến quan sát ban đầu thì có 26 biến của các thành phần trong chất lượng dịch vụ tại các cửa hàng thức ăn nhanh Lotteria đều thỏa mãn yêu cầu về độ tin cậy. Để khẳng định mức độ phù hợp của thang đo với 26 biến quan sát, nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA.
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’s 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 và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 3.17: KMO and và kiểm định Bartlett’s
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. 0.751
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2080.048
df 325
Sig. 0.000
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu)
Kết quả bảng 3.17 cho thấy việc phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu (KMO=0,751> 0,5) và Sig=0,000 < 0,05 bác bỏ giả thuyết H0, điều này có nghĩa là các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Sig=0,000<0,05) và phân tích EFA là thích hợp.
Bảng 3.18: Tổng phƣơng sai trích
Total Variance Explained
C
om
pon
ent Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 5,079 19,534 19,534 5,079 19,534 19,534 2,480 9,537 9,537 2 2,392 9,199 28,733 2,392 9,199 28,733 2,472 9,507 19,045 3 2,331 8,966 37,698 2,331 8,966 37,698 2,460 9,462 28,506 4 1,963 7,549 45,247 1,963 7,549 45,247 2,357 9,065 37,572 5 1,849 7,111 52,359 1,849 7,111 52,359 2,316 8,908 46,479 6 1,363 5,240 57,599 1,363 5,240 57,599 2,169 8,344 54,824 7 1,230 4,730 62,329 1,230 4,730 62,329 1,951 7,505 62,329 8 0,853 3,282 65,611 9 0,777 2,988 68,599 10 0,765 2,942 71,540
11 0,703 2,703 74,243 12 0,664 2,555 76,797 13 0,610 2,344 79,142 14 0,601 2,311 81,453 15 0,587 2,257 83,709 16 0,572 2,200 85,909 17 0,560 2,154 88,063 18 0,507 1,951 90,014 19 0,491 1,889 91,903 20 0,443 1,705 93,609 21 0,432 1,660 95,269 22 0,342 1,316 96,584 23 0,324 1,246 97,830 24 0,262 1,006 98,836 25 0,226 0,868 99,705 26 0,077 0,295 100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu)
Bảng 3.19: Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 6 7 TC2 0,843 TC1 0,775 TC3 0,713 TC4 0,619 KM3 0,860 KM4 0,702 KM2 0,659 KM1 0,544 PV2 0,761
PV1 0,728 PV3 0,707 PV4 0,694 G3 0,944 G4 0,942 G1 0,737 DU4 0,710 DU1 0,669 DU2 0,618 DU3 0,584 HH3 0,779 HH2 0,723 HH1 0,714 HH4 0,671 CT3 0,845 CT4 0,744 CT2 0,724
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Rotation converged in 6 iterations.
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu)
Sử dụng phương pháp dựa vào Eigenvalue, chỉ có nhân tố nào có Eigenvalue >1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích. Kết quả Bảng 3.18 cho thấy 26 biến quan sát sẽ nhóm thành 7 nhóm, điểm dừng Eigenvalue = 1,230> 1 và phương sai trích bằng 62,329% lớn hơn độ biến thiên của các biến quan sát 50% (Gerbing & Anderson, 1988, ) đạt yêu cầu. Trong bảng 3.19 Rotated Component Matrixa thể hiện các hệ số tải nhân tố (factor loading) lớn nhất của mỗi biến quan sát. Để phân tích nhân tố EFA được xem là quan trọng và có ý nghĩa thiết thực, chỉ giữ lại các biến quan sát có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5. loại dần các biến quan sát có hệ số tải
nhân tố nhỏ hơn 0,5. Sau khi loại bỏ biến, mô hình có 26 biến quan sát có hệ số tải nhân tố (factor loading) lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (>0,5).
Với 26 biến quan sát được nhóm vào 7 nhân tố cụ thể như sau:
- Nhân tố thứ 1 gồm 4 biến quan sát là:
TC1:Cửa hàng cung cấp đúng các dịch vụ như đã giới thiệu TC2: Cửa hàng cung cấp dịch vụ đúng thời gian đã hẹn
TC3: Nhân viên giải quyết thỏa đáng những thắc mắc, khiếu nại của khách hàng TC4: Cửa hàng cung cấp các dịch vụ chính xác không để xảy ra sai sót Nhân tố này được đặt tên là độ tin cậy và được kí hiệu là F1
- Nhân tố thứ 2 gồm 4 biến quan sát là:
DU1: Nhân viên cửa hàng phục vụ khách hàng nhanh chóng, đúng thời gian DU2: Nhân viên cửa hàng luôn sẵn sàng giúp đỡ khách hàng
DU3: Nhân viên cửa hàng không bao giờ tỏ ra quá bận rộn để không đáp ứng yêu cầu khách hàng
DU4: Nhân viên cửa hàng phục vụ thức ăn, thức uống chính xác yêu cầu khách hàng
Nhân tố này được đặt tên là khả năng đáp ứng và được kí hiệu là F2
- Nhân tố thứ 3 gồm 4 biến quan sát là: HH1: Cửa hàng có không gian thoáng mát
HH2: Thức ăn, thức uống của cửa hàng trình bày đẹp mắt
HH3: Nhân viên cửa hàng có tác phong rất chuyên nghiệp và ăn mặc gọn gàng HH4: Cửa hàng có thực đơn phong phú và đa dạng
Nhân tố này được đặt tên là phương tiện hữu hình và được kí hiệu là F3
- Nhân tố thứ 4 gồm 4 biến quan sát là:
PV1: Nhân viên cung cấp hóa đơn chính xác, rõ ràng cho khách hàng
PV2: Nhân viên cửa hàng luôn cung cấp các thông tin cần thiết cho khách hàng
PV3: Nhân viên cửa hàng niềm nở, chào đón khách hàng PV4: Nhân viên luôn lịch sự với khách hàng
Nhân tố này được đặt tên là năng lực phục vụ và được kí hiệu F4
- Nhân tố thứ 5 gồm 3biến quan sát là:
CT2: Nhân viên cửa hàng có mặt kịp thời khi khách hàng cần
CT3: Cửa hàng không để khách hàng bị phiền hà, quấy nhiễu bởi nạn ăn xin, bán hàng rong.
CT4: Nhân viên luôn biết lắng nghe những ý kiến phản hồi của khách hàng (sự góp ý, sự phàn nàn của khách hàng)
Nhân tố này được đặt tên là sự cảm thông và được kí hiệu là F5
- Nhân tố thứ 6 gồm 4 biến quan sát là:
G1: So với thị trường bên ngoài giá cả tại cửa hàng Lotteria là hợp lý G3: Giá cả đồ ăn được niêm yết rõ ràng
G4: Giá cả đồ ăn tại cửa hàng ổn định, ít thay đổi. Nhân tố này được đặt tên là giá cả và được kí hiệu là F6
- Nhân tố thứ 5 gồm 4 biến quan sát là:
KM1: Cửa hàng cung cấp đầy đủ thông tin về các chương trình khuyến mãi cho khách hàng
KM2: Cửa hàng thường xuyên có các chương trình khuyến mãi KM3: Các chương trình khuyến mãi hấp dẫn,thu hút khách hàng
KM4: Cửa hàng có nhiều chương trình ưu đãi dành cho khách hàng thường xuyên ăn uống tại cửa hàng
Nhân tố này được tên là chương trình khuyến mãi và được kí hiệu là F7
Bảng 3.20: Kết quả phân tích EFA đối với các thang đo lƣờng phụ thuộc
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. 0,678 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 123,907 df 3 Sig. 0,000
Total Variance Explained
Comp onent
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 1,899 63,304 63,304 1,899 63,304 63,304 2 0,554 18,466 81,771 3 0,547 18,229 100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Component Matrixa Component 1 HL1 0,797 HL2 0,796 HL3 0,794
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. 1 components extracted.
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu)
Kết quả bảng 3.20 cho thấy việc phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu (KMO=0,678> 0.5) và Sig=0,000 < 0,05 bác bỏ giả thuyết H0, điều này có nghĩa là các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Sig=0,000<0,05) và phân tích EFA là thích hợp. Và kết quả này được đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính đa biến (nhân tố).
Kết quả EFA cho thấy tổng phương sai trích là 63,304% lớn hơn độ biến thiên của các biến quan sát > 50%. tức là khả năng sử dụng 7 yếu tố này để giải thích cho 26 biến quan sát là 63,304% (> 50%). Nhân tố sự hài lòng bao gồm 3 biến quan sát, nội dung của 3 biến này là đánh giá chung của khách hàng về chất lượng cung cấp dịch vụ tại các cửa hàng thức ăn nhanh Lotteria. Vì vậy, đặt tên cho nhân tố thứ tư là sự hài lòng và được kí hiệu là F
3.5. Mô hình hiệu chỉnh EFA
H1: Mức độ tin cậy có quan hệ dương với sự hài lòng. Nghĩa là mức độ tin cậy được khách hàng đánh giá càng cao thì sự hài lòng của khách hàng càng cao và