Thang đo cảm nhận về sự thuận tiện được thiết kế với 04 biến quan sát. Sau khi kiểm định độ tin cậy cronbach alpha của thang đo đạt yêu cầu phân tích (0.779), phân tích khám phá được tiến hành với trọn vẹn 04 biến quan sát như ban đầu.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA với thang đo này cho thấy, kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích khá tốt (0.766> 0.5) với mức ý nghĩa bằng 0 (sig 0.00). Kết quả kiểm định này cho biết, phân tích nhân tố rất phù hợp với dữ liệu. Quá trình kiểm định cũng chỉ ra, thang đo cảm nhận về sự thuận tiện có hệ số eigenvalue là 2.430 (cao hơn nhiều so với mức đạt yêu cầu là 1), phương sai rút trích đạt 60.745% và hệ số tải nhân tố của các biến đều lớn hơn 0.5. Kết quả phân tích nhân tố cho phép nhận định, thang đo cảm nhận về sự thuận tiện đạt yêu cầu.
Bảng 4.17. Kết quả EFA của thang đo cảm nhận về sự thuận tiện
Biến quan sát Nhân tố
PC_3 .851 PC_4 .831 PC_2 .809 PC_1 .600 Eigenvalue 2.430 Phương sai trích 60.745
58
4.3.3.8. Thang đo xu hƣớng trung thành
Thang đo về xu hướng trung thành gồm 06 biến quan sát. Sau khi kiểm định độ tin cậy cronbach alpha của thang đo đạt mức rất cao (0.905), phân tích khám phá được tiến hành với 06 biến quan sát được thiết kế lúc đầu.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA với thang đo này cho thấy, kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích khá cao (0.800> 0.5) với mức ý nghĩa bằng 0 (sig 0.00). Điều này cho phép nhận định, phân tích nhân tố rất phù hợp với dữ liệu. Quá trình kiểm định cũng chỉ ra, thang đo xu hướng trung thành có hệ số eigenvalue là 4.155 (lớn hơn mức đạt yêu cầu là 1), phương sai rút trích đạt 69.246% và hệ số tải nhân tố của các biến đều lớn hơn 0,5 do vậy thang đo xu hướng trung thành đạt yêu cầu phân tích.
Bảng 4.18. Kết quả EFA của thang đo xu hướng trung thành
Biến quan sát Nhân tố
LI_1 .845 LI_2 .864 LI_3 .847 LI_4 .914 LI_5 .805 LI_6 .701 Eigenvalue 4.155 Phương sai trích 69.246
Như vậy, việc kiểm định độ tin cây thang đo và phân tích nhân tố khám phá EFA đã thực hiện ở phần trên cho phép nhận định các khái niệm nghiên cứu đề đạt yêu cầu về độ tin cậy và giá trị thực tiễn.
Trên cơ sở phân tích khám phá EFA, các nhân tố rút trích trong bảy khái niệm đều đạt yêu cầu. Riêng hai khái niệm có các thành phần không đạt được sự phân biệt sẽ được gộp lại thành một khái niệm.
59
4.3.4. Kiểm định mô hình nghiên cứu thông qua phân tích hồi qui bội
Để kiểm định vai trò quan trọng của các nhân tố trong việc đánh giá mối quan hệ giữa các yếu tố không gian dịch vụ đến lòng trung thành của khách hàng, một mô hình hồi qui đươc đưa vào phân tích. Mô hình này có một khái niệm phụ thuộc là xu hướng trung thành và bảy khái niệm độc lập là: (1) Điều kiện xung quanh (2) Yếu tố thiết kế (3) Hành vi nhân viên (4) Hình ảnh nhân viên (5) Dịch vụ thức ăn, thức uống (6) Phương tiện tiếp cận thông tin và (7) Cảm nhận về sự thuận tiện.
4.3.4.1. Xem xét ma trận tƣơng quan giữa các biến
Trước khi tiến hành phân tích hồi qui tuyến tính bội, mối tương quan tuyến tính giữa các biến sẽ cần phải được xem xét. Dưới đây mà ma trận cho thấy mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình:
Bảng 4.19. Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình
A_LI A_AC A_DF A_SB A_SI A_FnD A_IA A_PC
Pearson Correlation A_LI 1.00 0 .673 .795 .730 .720 .528 .366 .666 A_AC .673 1.000 .611 .613 .597 .404 .133 .466 A_DF .795 .611 1.000 .751 .697 .606 .305 .734 A_SB .730 .613 .751 1.000 .863 .738 .323 .526 A_SI .720 .597 .697 .863 1.000 .726 .372 .514 A_FnD .528 .404 .606 .738 .726 1.000 .429 .410 A_IA .366 .133 .305 .323 .372 .429 1.000 .279 A_PC .666 .466 .734 .526 .514 .410 .279 1.000 Sig. (1- tailed) A_LI . .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 A_AC .000 . .000 .000 .000 .000 .019 .000 A_DF .000 .000 . .000 .000 .000 .000 .000 A_SB .000 .000 .000 . .000 .000 .000 .000 A_SI .000 .000 .000 .000 . .000 .000 .000 A_FnD .000 .000 .000 .000 .000 . .000 .000 A_IA .000 .019 .000 .000 .000 .000 . .000 A_PC .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .
60
Ma trận này cho biết mối liên hệ giữa biến phụ thuộc- xu hướng trung thành (A_LI) với từng biến độc lập trong mô hình và đồng thời cho biết mối liên hệ giữa các biến độc lập với nhau.
Với ma trận trên, mối tương quan giữa xu hướng trung thành (A_LI) với các biến độc lập khác trong ma trận tương quan được thể hiện ra là mối liên hệ rất chặt chẽ, hệ số tương quan giữa xu hướng trung thành (A_LI) với tất cả các biến khác đều lớn hơn 0.30. Tương quan ít nhất với xu hướng trung thành là yếu tố phương tiện tiếp cận thông tin trong không gian dịch vụ (A_IA) và tương quan cao nhất là yếu tố thiết kế (A_DF). Với kết quả này, chúng ta có thể kết luận sơ bộ là tất cả các biến độc lập: điều kiện xung quanh (A_AC), các yếu tố thiết kế (A_DF), hành vi nhân viên (A_SB), hình ảnh nhân viên (A_SI), dịch vụ thức ăn thức uống (A_FnD), phương tiện tiếp cận thông tin (A_IA), cảm nhận về sự thuận tiện (A_PC) đều có thể được đưa vào mô hình để giải thích cho xu hướng trung thành của khách hàng đối với quán cà phê.
Bên cạnh đó, nhìn nhận mối liên hệ giữa các biến độc lập với nhau, ngoại trừ mối tương quan giữa điều kiện xung quanh (A_AC) và phương tiện tiếp cận thông tin (A_IA) là ở mức rất thấp (0.133), các hệ số tương quan còn lại đều ở mức cao hơn 0.30. Sự tương quan giữa các biến độc lập cao làm cảnh báo rằng cần phải xem xét cẩn trọng trong khi tiến hành phân tích mô hình hồi qui tuyến tính bội để tránh hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
4.3.4.2. Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mô hình
Trong khi đánh giá mô hình hồi qui tuyến tính bội, hệ số xác định R2 (R square) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình nghiên cứu. Hệ số xác định R square được chứng minh là hàm không giảm theo số lượng biến đưa vào mô hình. Hệ số R2 có xu hướng tăng thuận chiều với số lượng biến đưa vào mô hình, mặc dù vậy, không phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu. Như vậy, R square có xu hướng là ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của
61
mô hình đối với dữ liệu trong trường hợp có hơn một biến giải thích trong mô hình. Mô hình thường không phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R2 thể hiện.
Hệ số R2 khi đánh giá độ phù hợp của mô hình là 0.748, như vậy mô hình nghiên cứu là rất phù hợp. Kết quả cũng cho thấy rằng R2 điều chỉnh nhỏ hơn R2, dùng hệ số này để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn và chính xác hơn vì nó không thổi phồng độ phù hợp với mô hình.
Bảng 4.20. Chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mô hình
Model R R Square R Square điều chỉnh Std. Error of the Estimate 1 .865(a) .748 .740 .403704
Kiểm định về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc xu hướng trung thành và các biến độc lập (điều kiện xung quanh, yếu tố thiết kế, hành vi nhân viên, hình ảnh nhân viên, dịch vụ thức ăn thức uống, phương tiện tiếp cận thông tin, cảm nhận về sự thuận tiện) để xem xét biến xu hướng trung thành có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không. Kết quả kiểm định hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.740, điều này cho biết mô hình hồi qui tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 74%. Hay nói cách khác, khoảng 74% khác biệt của xu hướng trung thành quan sát được giải thích bởi sự khác biệt của 07 thành phần gồm điều kiện xung quanh, thiết kế, hành vi nhân viên, hình ảnh nhân viên, dịch vụ chính thức ăn, thức uống, phương tiện tiếp cận thông tin, cảm nhận về sự thuận tiện.
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai vẫn là phép kiểm định giả thiết về độ phù hợp của mô hình hồi qui tuyến tính tổng thể. Trị F trong bảng 4.20 dưới đây là 99.911, trị số này được tính từ giá trị R square đầy đủ, mức ý nghĩa quan sát (giá trị sig rất nhỏ, =0.000) cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thiết Ho cho rằng B1= B2= B3 (ngoại trừ hằng số). Với các số liệu này, mô hình hồi qui tuyến tính đưa ra là phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng được.
62
Bảng 4.21. Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Model Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi qui (Regression) 113.983 7 16.283 99.911 .000(a) Số dư (Residual) 38.463 236 .163 Total 152.445 243
4.3.4.3. Ý nghĩa các hệ số hồi qui riêng phần trong mô hình
Các hệ số qui riêng trong mô hình dùng để kiểm định vai trò quan trọng của các biến độc lập tác động như thế nào đối với biến phụ thuộc. Nói một cách cụ thể hơn, các hệ số riêng trong mô hình cho biết mức độ ảnh hưởng của các biến: điều kiện xung quanh, thiết kế, hành vi nhân viên, hình ảnh nhân viên, dịch vụ thức ăn, thức uống, phương tiện tiếp cận thông tin, cảm nhận về sự thuận tiện lên xu hướng trung thành của khách hàng đối với quán cà phê.
Thông qua hệ số Beta trong kết quả phân tích hồi qui của bảng được trình bày dưới đây chúng ta sẽ biết tầm quan trọng của các nhân tố lên xu hướng trung thành của khách hàng theo mô hình đã nêu.
Bảng 4.22. Các thông số thống kê của từng biến trong mô hình
Mô hình
Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Lower Bound Upper
Bound Tolerance VIF
1 (Constant) -.351 .164 -2.137 .034 A_AC .219 .044 .224 5.015 .000 .537 1.862 A_DF .378 .070 .348 5.429 .000 .260 3.840 A_SB .143 .073 .146 1.949 .052 .190 5.267 A_SI .216 .078 .193 2.786 .006 .222 4.506 A_FnD -.152 .058 -.139 -2.629 .009 .384 2.607 A_IA .109 .031 .128 3.459 .001 .781 1.280 A_PC .141 .045 .151 3.111 .002 .451 2.218
63
Điểm gây ấn tượng là dấu âm của yếu tố dịch vụ chính (thức ăn, thức uống). Nếu như hệ số hồi quy mang dấu dương thể hiện các yếu tố trong mô hình hồi quy có ảnh hưởng theo tỷ lệ thuận lên xu hướng trung thành thì dấu âm này lại thể hiện chiều hướng nghịch biến phụ thuộc. Nhận định sơ bộ kết quả kiểm định của nhân tố dịch vụ chính (thức ăn, thức uống) khó có thể chấp nhận được khi xem xét ý nghĩa kinh tế thực tiễn nêu trên, tác giả quyết định thực hiện kiểm định riêng cho nhân tố dịch vụ thức ăn, thức uống lên xu hướng trung thành của khách hàng.
Kiểm định độc lập một nhân tố dịch vụ thức ăn, thức uống lên xu hướng trung thành cho thấy yếu tố này có tác động thuận chiều với xu hướng trung thành (hệ số beta là 0.523). Kết quả này cho biết, trong thực tế yếu tố này vẫn có ý nghĩa kinh tế bất luận sự xuất hiện của nhân tố này không có ý nghĩa về mặt kiểm định thống kê. Vì thế, tác giả quyết định tách nhân tố này ra khỏi mô hình.
Sau khi tách nhân tố dịch vụ chính (thức ăn, thức uống) ra khỏi mô hình, phương trình hồi quy được viết lại như sau (khi độ tin cậy chấp nhận ở mức 95%).
Như vậy, ngoài yếu tố dịch vụ chính (thức ăn, thức uống) bị tách khỏi mô hình, bảng kết quả kiểm định hồi quy cũng cho thấy, yếu tố hành vi của nhân viên (A_SB) có hệ số hồi qui là Beta là 0.146 và p = 0.059 >0.05 không có ý nghĩa thống kê. Hệ số B của điều kiện xung quanh đo lường thay đổi trong giá trị trung bình của xu hướng trung thành (A_LI) khi điều kiện xung quanh thay đổi một đơn vị trong điều kiện các yếu tố độc lập khác không đổi. Hay nói cách khác, khi các yếu tố khác trong mô hình hồi quy không đổi, đối với yếu tố điều kiện xung quanh, nếu điều kiện xung quanh tăng lên một đơn vị sẽ làm cho xu hướng trung thành của khách hàng khi tăng lên 0.224. Tương tự, các yếu tố thiết kế thay đổi một đơn vị sẽ làm cho xu hướng trung thành tăng lên 0.348,hình ảnh nhân viên thay đổi một đơn vị sẽ
64
làm cho xu hướng trung thành tăng lên 0.193, phương tiện tiếp cận thông tin thay đổi một đơn vị sẽ làm cho xu hướng trung thành tăng lên 0.128, cảm nhận về sự thuận tiện thay đổi một đơn vị sẽ làm cho xu hướng trung thành tăng lên 0.151.
Phương trình hồi quy cũng cho thấy, xu hướng trung thành của khách hàng chịu sự tác động của năm yếu tố (1) Điều kiện xung quanh (2) Yếu tố thiết kế (3) Hình ảnh nhân viên (4) Cảm nhận về sự thuận tiện và (5) Phương tiện tiếp cận thông tin. Trong năm yếu tố còn được giữ lại trong mô hình, yếu tố thiết kế có tác động mạnh nhất đến xu hướng trung thành của khách hàng. Điều này nói lên rằng, càng thích thú với yếu tố thiết kế thì khách hàng càng có xu hướng trung thành với quán cà phê. Điều kiện xung quanh cũng là yếu tố có tác động mạnh đến xu hướng trung thành của khách hàng. Các yếu tố còn lại dù có tác động đến xu hướng trung thành của khách hàng nhưng mức độ tác động không quá lớn. Yếu tố hành vi nhân viên cũng có tác động đến xu hướng trung thành của khách hàng khi kiểm định được thực hiện với mức độ tin cậy 95%. Với bộ dữ liệu này, yếu tố dịch vụ thức ăn, thức uống cũng không có ý nghĩa tác động đến xu hướng trung thành của khách hàng, điều này cho thấy không gian vật lý là yếu tố dẫn dắt xu hướng của khách hàng nhiều hơn.
4.3.4.4. Kết quả kiểm định các giả thiết nghiên cứu trong mô hình
Có 07 giả thiết nghiên cứu đã được nêu ra tại chương 2 của báo cáo nghiên cứu. H1 là các giả thiết cho rằng các điều kiện bên ngoài (trong đó bao gồm ba thành tố là âm nhạc, mùi hương và công tác vệ sinh) có tác động đến xu hướng trung thành của khách hàng. Căn cứ vào kết quả hồi qui cho thấy, với hệ số beta 0.224, mức ý nghĩa sig = 0.000, giả thiết H1 được chấp nhận, điều này đồng nghĩa với việc chứng minh cho sự đúng đắn của giả thiết này trong thực tế. Kết quả này cho phép kết luận rằng càng hài lòng với các yếu tố về điều kiện xung quanh, khách hàng càng có xu hướng trung thành với quán
65
Giả thiết H2 cho rằng các yếu tố thiết kế có tác động đến xu hướng trung thành của khách hàng. Kết quả hồi qui cho phép chấp nhận giả thiết này khi hệ số beta đạt 0.348, sig = 0.00. Như vậy, cảm nhận được sự thẩm mỹ trong thiết kế của quán càng cao, khách hàng càng có xu hướng trung thành với quán và sự thoải mái đối với các vật dụng trong không gian dịch vụ càng cao càng có tác động đến xu hướng trung thành của khách hàng.
Với giả thiết, hành vi của nhân viên có tác động đến xu hướng trung thành của khách đối với quan cà phê, H3 là giả thiết bị bác bỏ khi tiến hành kiểm định mô hình hồi qui. Điều này đồng nghĩa với việc, trong thực tế, khác hàng thực sự chưa quan tâm nhiều đến hành vi của nhân viên. Lý giải cho điều này, tác giả cho rằng, dù tìm đến với không gian quán cà phê vì mục đích giải quyết công việc, hay giải trí hoặc trò chuyện với bạn bè, khách hàng thường có xu hướng tìm kiếm không gian không bị quấy rầy bởi các tác động xung quanh (trong đó có sự tác động của nhân viên phục vụ). Do vậy, khách hàng chỉ cần nhân viên thông hiểu yêu cầu của họ ngay từ lúc đầu và không quấy rầy không gian riêng của họ là đạt yêu cầu. Thông qua kết quả này, có thể nhân định, khách hàng quán cà phê không có xu hướng quá khắt khe hay đặt yêu cầu đòi hỏi được quan tâm, chăm sóc quá đặc biệt trong không gian dịch vụ này.
H4 là giả thiết liên quan đến sự tác động thuận chiều khi khách hàng cảm