4.3.1 Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Trong phần này sẽ trình bày sự tinh lọc của các thang đo thông qua nhận dạng các vấn đề trong quá trình kiểm định. Công cụ này giúp loại đi những biến không phù hợp, hệ số tƣơng quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Hệ số Cronbach‟s Alpha dùng để ƣớc lƣợng mức trung bình của tất cả các hệ số tƣơng quan của các biến trong kiểm định, và giá trị chuẩn cho hệ số Cronbach‟s Alpha là từ 0.6 trở lên.
Những thang đo có hệ số Cronbach‟s Alpha lớn hơn 0.6 là có thể chấp nhận đƣợc và những biến có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại để tăng độ tin cậy của thang đo (Phụ lục 6). Kết quả Cronbach‟s Alpha thang đo các thành phần nhân tố ảnh hƣởng đến giá trị cảm nhận của khách hàng cá nhân đối với sản phẩm xe máy điện và thang đo giá trị cảm nhận đƣợc thể hiện qua các bảng sau:
38
Bảng 4.2: Cronbach’s Alpha thang đo Giá trị lắp đặt của đại lý phân phối
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến Giá trị lắp đặt của đại lý phân phối (Alpha = 0.785)
LD1 10.53 5.550 .598 .729
LD2 10.64 5.090 .598 .731
LD3 10.69 5.441 .595 .730
LD4 10.84 5.608 .579 .739
[Nguồn: Tổng hợp và xử lý số liệu của nhóm tác giả, tháng 03/2014]
Hệ số Cronbach‟s Alpha của thang đo Giá trị lắp đặt của đại lý phân phối bằng 0.785 > 0.6. Các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến LD1, LD2, LD3, LD4 đều > 0.3 nên đạt yêu cầu đƣa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) tiếp theo.
Bảng 4.3: Cronbach’s Alpha thang đo Giá trị nhân sự Biến quan
sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến Giá trị nhân sự (Alpha = 0.816)
NS1 14.16 6.810 .663 .763
NS2 14.06 6.839 .608 .779
NS3 14.15 6.465 .704 .749
NS4 14.16 6.968 .579 .788
NS5 14.15 7.310 .483 .816
[Nguồn: Tổng hợp và xử lý số liệu của nhóm tác giả, tháng 03/2014]
Hệ số Cronbach‟s Alpha của thang đo Giá trị nhân sự bằng 0.816 > 0.6. Các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến NS1, NS2, NS3, NS4, NS5 đều lớn hơn 0.3 nên đạt yêu cầu đƣa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) tiếp theo.
39
Bảng 4.4: Cronbach’s Alpha thang đo Giá trị chất lƣợng Biến quan
sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến Giá trị chất lƣợng (Alpha = 0.880) CL1 17.90 13.470 .706 .857 CL2 17.97 13.279 .681 .861 CL3 17.89 13.089 .728 .853 CL4 17.90 13.699 .682 .861 CL5 17.95 13.517 .700 .858 CL6 18.04 13.622 .638 .868
[Nguồn: Tổng hợp và xử lý số liệu của nhóm tác giả, tháng 03/2014]
Hệ số Cronbach‟s Alpha của thang đo Giá trị chất lƣợng bằng 0.880 > 0.6. Các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến CL1, CL2, CL3, CL4, CL5, CL6 đều lớn hơn 0.3 nên đạt yêu cầu đƣa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) tiếp theo.
Bảng 4.5: Cronbach’s Alpha thang đo Giá trị giá cả Biến quan
sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến Giá trị giá cả (Alpha = 0.820)
GC1 GC1 GC1 GC1 GC1
GC2 GC2 GC2 GC2 GC2
GC3 GC3 GC3 GC3 GC3
[Nguồn: Tổng hợp và xử lý số liệu của nhóm tác giả, tháng 03/2014]
Hệ số Cronbach‟s Alpha của thang đo Giá trị giá cả bằng 0.820 > 0.6. Các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến GC1, GC2, GC3 đều lớn hơn 0.3 nên đạt yêu cầu đƣa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) tiếp theo.
40
Bảng 4.6: Cronbach’s Alpha thang đo Giá trị cảm xúc Biến quan
sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến Giá trị cảm xúc (Alpha = 0.842) CX1 14.27 8.602 .714 .791 CX2 14.45 8.322 .615 .824 CX3 14.07 9.135 .636 .813 CX4 14.11 9.302 .649 .811 CX5 14.21 9.015 .641 .812
[Nguồn: Tổng hợp và xử lý số liệu của nhóm tác giả, tháng 03/2014]
Hệ số Cronbach‟s Alpha của thang đo Giá trị cảm xúcbằng 0.842 > 0.6. Các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến CX1, CX2, CX3, CX4, CX5 đều lớn hơn 0.3 nên đạt yêu cầu đƣa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) tiếp theo.
Bảng 4.7: Cronbach’s Alpha thang đo Giá trị xã hội Biến quan
sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến Giá trị xã hội (Alpha = 0.820)
XH1 10.50 5.324 .630 .779
XH2 10.60 5.087 .614 .788
XH3 10.60 4.787 .739 .727
XH4 10.40 5.461 .591 .796
[Nguồn: Tổng hợp và xử lý số liệu của nhóm tác giả, tháng 03/2014]
Hệ số Cronbach‟s Alpha của thang đo Giá trị xã hội bằng 0.820 > 0.6. Các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến XH1, XH2, XH3, XH4 đều lớn hơn 0.3 nên đạt yêu cầu đƣa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) tiếp theo.
41
Bảng 4.8: Cronbach’s Alpha thang đo Giá trị cảm nhận Biến quan
sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến Giá trị cảm nhận (Alpha = 0.834) CN1 6.99 2.300 .664 .800 CN2 7.10 2.347 .676 .788 CN3 7.04 2.158 .745 .719
[Nguồn: Tổng hợp và xử lý số liệu của nhóm tác giả, tháng 03/2014]
Hệ số Cronbach‟s Alpha của thang đo Giá trị cảm nhậnbằng 0.834 > 0.6. Các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến CN1, CN2, CN3 đều lớn hơn 0.3 nên đạt yêu cầu đƣa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) tiếp theo.
4.3.2 Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá bằng các thành phần chính cho phép ngƣời phân tích rút gọn (gom lại) các biến quan sát có ít nhiều mối tƣơng quan lẫn nhau thành những thành phần thể hiện mối tƣơng quan theo đƣờng thẳng gọi là nhân tố. Trong phân tích này, ngƣời ta thƣờng đánh giá các thông số nhƣ sau:
+ Chỉ số KMO: là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu nhƣ trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu (Trọng và Ngọc, 2008) [16].
+ Hệ số tải nhân tố (Factor loading): Hair và cộng sự (2009) cho rằng, hệ số tải nhân tố 0.3 là đạt mức tối thiểu, 0.4 là quan trọng, 0.5 là có ý nghĩa thiết thực [25]. Và nếu cỡ mẫu nhỏ hơn 100 thì hệ số tải nhân tố phải là 0.75, từ 100 đến 350 thì hệ số tải là 0.55, lớn hơn 350 thì hệ số tải là 0.3 [25]. Và chênh lệch trọng số của một biến quan sát 0.3 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại để đảm bảo độ phân biệt của nhân tố (Nguyễn Đình Thọ, 2011) [13]. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả chọn hệ số tải nhân tố là 0.5 để có ý nghĩa thiết thực.
+ Thông số quan trọng thứ ba là tổng phƣơng sai trích (Total Variance Explained) phải lớn hơn 50% [7].
42
+ Và sau cùng là hệ số Eigenvalue - phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố, Eigenvalue có giá trị lớn hơn 1 [7].
4.3.2.1 Thang đo các nhân tố ảnh hƣởng đến giá trị cảm nhận của khách hàng cá nhân đối với sản phẩm xe máy điện khách hàng cá nhân đối với sản phẩm xe máy điện
Bƣớc tiếp theo sau phân tích độ tin cậy là phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhằm đánh giá sự hội tụ của các biến theo nhóm nhân tố. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) với các thành phần chính (Principal Components) với phép xoay nguyên góc Varimax và hệ số Eigenvalue lớn hơn 1 [7].
Kiểm định KMO và Barlett‟s trong phân tích nhân tố cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối liên quan với nhau (Sig. = 0.000) và hệ số KMO = 0.942 chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là phù hợp. Phƣơng pháp rút trích Principal Components với phép xoay nguyên góc Varimax và điểm dừng khi trích các nhân tố có Eigenvalue > 1, phân tích nhân tố đã trích đƣợc 5 nhân tố từ 27 biến quan sát và phƣơng sai trích là 62.825% đạt yêu cầu (Phụ lục 7).
Dựa trên kết quả phân tích nhân tố lần thứ nhất của bảng Rotated Component Matrixa (Phụ lục 7) các biến: CL6, XH4 bị loại do hệ số tải lần lƣợt là 0.463 và 0.485 đều nhỏ hơn 0.5.
Sau khi loại hai biến CL6 và XH4 ở lần thứ nhất, kết quả phân tích nhân tố lần thứ hai thì CL5 tiếp tục bị loại do có hệ số tải bằng 0.470 nhỏ hơn 0.5. Kết quả phân tích EFA lần thứ ba (Phụ lục 7) và đánh giá hệ số tin cậy Cronbach‟s Alpha(Phụ lục 9) đƣợc trình bày trong Bảng 4.3. Kết quả gom đƣợc 5 nhân tố từ 24 biến quan sát tại mức giá trị có Eigenvalue bằng 1.097 > 1. Tổng phƣơng sai trích bằng 64.582% cho biết 5 nhân tố này giải thích đƣợc 64.582% biến thiên của dữ liệu. Kết quả phân tích nhân tố khám phá lần thứ ba có hệ số KMO = 0.935 > 0.5 đạt yêu cầu và kiểm định Barlett‟s có ý nghĩa về mặt thống kê (Sig. = 0.000 < 0.05).
43
Bảng 4.9: Kết quả phân tích nhân tố khám phá lần thứ ba Nhân tố Biến quan sát Hệ số tải nhân tố Hệ số Alpha 1 2 3 4 5 Giá trị cảm xúc xã hội CX3 0.707 0.894 CX1 0.685 CX4 0.668 XH2 0.667 XH1 0.659 CX2 0.653 CX5 0.650 XH3 0.606 Giá trị chất lƣợng CL1 0.749 0.877 CL2 0.749 CL3 0.705 NS5 0.690 CL4 0.571 Giá trị nhân sự NS1 0.753 0.816 NS3 0.729 NS2 0.727 NS4 0.641 Giá trị lắp đặt LD1 0.782 0.785 LD2 0.716 LD3 0.693 LD4 0.669 Giá trị giá cả GC3 0.771 0.820 GC1 0.734 GC2 0.716
44
Qua bảng ma trận xoay lần thứ ba (Bảng 4.9), từ 6 thành phần ảnh hƣởng đến giá trị cảm nhận đã đƣợc gom thành 5 nhóm nhân tố.
Nhóm nhân tố thứ 1: có thể dễ dàng nhận thấy hai thành phần của Giá trị cảm nhận là Giá trị cảm xúc và Giá trị xã hội đã gom thành một nhân tố do hai thành phần này không đạt đƣợc độ phân biệt. Nhân tố này bao gồm 8 biến là: CX3, CX1, CX4, XH2, XH1, CX2, CX5, XH3. Nhân tố này đƣợc đặt tên là Giá trị cảm xúc xã hội, ký hiệu là GTCXXH.
Nhóm nhân tố thứ 2: bao gồm các biến: CL1, CL2, CL3, NS5, CL4. Biến NS5 (Đội ngũ nhân viên có tác phong làm việc chuyên nghiệp) gộp chung với 4 biến thuộc nhóm Giá trị chất lƣợng hình thành thành một nhân tố tham gia vào mô hình nghiên cứu. Về mặt lý thuyết, hai khái niệm Giá trị chất lƣợng và Giá trị nhân sự là hoàn toàn khác nhau. Tuy nhiên, trong trƣờng hợp này thì tác phong làm việc chuyên nghiệp của đội ngũ nhân viên nói lên tính chất lƣợng của đội ngũ nhân viên. Biến quan sát NS5 (Đội ngũ nhân viên có tác phong làm việc chuyên nghiệp) đƣợc khách hàng hiểu là sự đánh giá tổng thể về Giá trị chất lƣợng của đại lý bán xe máy điện. Vì vậy biến quan sát NS5 (Đội ngũ nhân viên có tác phong làm việc chuyên nghiệp) đƣợc gộp chung vào nhân tố Giá trị chất lƣợng là phù hợp. Nhân tố này đƣợc đặt tên là Giá trị chất lƣợng, ký hiệu là GTCL.
Nhóm nhân tố thứ 3: bao gồm các biến: NS1, NS3, NS2, NS4. Nhóm nhân tố này đƣợc đặt tên là Giá trị nhân sự, ký hiệu là GTNS.
Nhóm nhân tố thứ 4: bao gồm các biến: LD1, LD2, LD3, LD4. Nhóm nhân tố này đƣợc đặt tên là Giá trị lắp đặt, ký hiệu là GTLD.
Nhóm nhân tố thứ 5: bao gồm các biến: GC3, GC1, GC2. Nhóm nhân tố này đƣợc đặt tên là Giá trị giá cả, ký hiệu là GTGC.
Sau khi xác định đƣợc 5 thành phần nhân tố mới, nhóm tác giả tiến hành đánh giá lại thang đo qua kiểm tra hệ số tin cậy Crobach‟s Alpha và kết quả cho thấy các thang đo sau khi phân tích EFA đạt độ tin cậy (Bảng 4.9).
45
4.3.2.2 Thang đo Giá trị cảm nhận của khách hàng cá nhân đối với sản phẩm xe máy điện với sản phẩm xe máy điện
Thang đo Giá trị cảm nhận gồm 3 biến quan sát. Sau khi phân tích hệ số tin cậy (Cronbach‟s Alpha) các biến đều đảm bảo độ tin cậy (Phụ lục 8), không biến nào bị loại nên tiếp tục đƣợc tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) để đánh giá độ hội tụ của các biến quan sát (Bảng 4.10).
Bảng 4.10: Kết quả phân tích nhân tố Giá trị cảm nhận Nhân tố Biến quan sát Hệ số tải nhân tố Giá trị Eigenvalues Tổng phƣơng sai trích (%) Hệ số Alpha Giá trị cảm nhận CN1 0.895 2.254 75.120 0.834 CN2 0.856 CN3 0.848
[Nguồn: Tổng hợp và xử lý số liệu của nhóm tác giả, tháng 03/2014]
Kiểm định Bartlett‟s có ý nghĩa về mặt thống kê (Sig. = 0.000 < 0.05) cho thấy các biến quan sát có tƣơng quan trong tổng thể, do đó thỏa điều kiện để phân tích nhân tố. Hệ số KMO bằng 0.711 nên kết quả EFA phù hợp với dữ liệu. Tổng phƣơng sai trích bằng 75.120% cho biết nhân tố “Giá trị cảm nhận” giải thích đƣợc 75.120% biến thiên của dữ liệu. Nhân tố trích có hệ số Eigenvalues bằng 2.254 > 1, hệ số tải nhân tố (Factor loadings) có giá trị từ 0.848 đến 0.895, đều lớn hơn 0.5, do đó biến phụ thuộc “Giá trị cảm nhận” vẫn giữ lại 3 biến quan sát (CN1, CN2, CN3), ký hiệu là GTCN và đƣợc đƣa vào phân tích hồi quy ở bƣớc tiếp theo (Phụ lục 8).
4.3.2.3 Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Căn cứ vào kết quả đánh giá thang đo qua phân tích Cronbach‟s Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA), hai thành phần của Giá trị cảm nhận là Giá trị cảm xúc và Giá trị xã hội đƣợc gom thành một nhân tố là Giá trị cảm xúc xã hội do thành phần này không đạt đƣợc độ phân biệt. Biến quan sát NS5 (Đội ngũ nhân viên có tác phong làm việc chuyên nghiệp) đƣợc gộp chung vào nhân tố Giá trị chất lƣợng. Nhƣ vậy mô hình nghiên cứu đƣợc hiệu chỉnh cho phù hợp với nghiên cứu nhƣ sau:
46
[Nguồn: Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh nhóm tác giả thực hiện]
Hình 4.1: Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Các giả thuyết hiệu chỉnh:
H1: Giá trị cảm xúc xã hội có tác động cùng chiều đến Giá trị cảm nhận của khách hàng cá nhân.
H2: Giá trị chất lƣợng có tác động cùng chiều đến Giá trị cảm nhận của khách hàng cá nhân.
H3: Giá trị nhân sự có tác động cùng chiều đến Giá trị cảm nhận của khách hàng cá nhân.
H4: Giá trị lắp đặt có tác động cùng chiều đến Giá trị cảm nhận của khách hàng cá nhân.
H5: Giá trị tính theo giá cả có tác động cùng chiều đến Giá trị cảm nhận của khách hàng cá nhân.
47
4.4 KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU BẰNG PHÂN TÍCH HỒI QUY TUYẾN TÍNH QUY TUYẾN TÍNH
4.4.1 Phân tích hệ số tƣơng quan Pearson
Bƣớc đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính là xem xét các mối tƣơng quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập cũng nhƣ giữa các biến độc lập với nhau. Để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lƣợng ta sử dụng hệ số tƣơng quan Pearson (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) [15], nếu giữa hai biến có sự tƣơng quan chặt thì cần lƣu ý đến hiện tƣợng đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy.
Hiện tƣợng đa cộng tuyến (Multicollinearity) là hiện tƣợng các biến độc lập có quan hệ gần nhƣ tuyến tính. Việc bỏ qua hiện tƣợng đa cộng tuyến sẽ làm các sai số chuẩn thƣờng cao hơn, giá trị thống kê thấp hơn và có thể không có ý nghĩa. Để kiểm tra hiện tƣợng này, sử dụng ma trận tƣơng quan Pearson. Nếu hệ số tƣơng quan của các biến độc lập với nhau nhỏ hơn 0.5, có thể chấp nhận không có hiện tƣợng đa cộng tuyến. Ngoài ra còn sử dụng thƣớc đo độ phóng đại phƣơng sai (Variance Inflation Factor - VIF) để kiểm định hiện tƣợng tƣơng quan giữa các biến độc lập. Điều kiện là VIF < 10 để không có hiện tƣợng đa cộng tuyến [6].
48
Bảng 4.11: Ma trận hệ số tƣơng quan Pearson GT CXXH GTCL GTNS GTLD GTGC GTCN GT CX XH Hệ số tƣơng quan Pearson 1 0.678** 0.616** 0.501** 0.621** 0.785** GT CL Hệ số tƣơng quan Pearson 0.678** 1 0.596** 0.546** 0.577** 0.671** GT NS Hệ số tƣơng quan Pearson 0.616** 0.596** 1 0.457** 0.477** 0.603** GT LD Hệ số tƣơng quan Pearson 0.501** 0.546** 0.457** 1 0.464** 0.527** GT GC Hệ số tƣơng quan Pearson 0.621** 0.577** 0.477** 0.464** 1 0.639** GT CN Hệ số tƣơng quan Pearson 0.785** 0.671** 0.603** 0.527** 0.639** 1
**. Hệ số tƣơng quan tại mức ý nghĩa 0.01 (2 – Đuôi)
[Nguồn: Tổng hợp và xử lý số liệu của nhóm tác giả, tháng 03/2014]
Qua Bảng 4.11, ta có thể thấy các biến có mức tƣơng quan nhỏ nhất là 0.457 và lớn nhất là 0.785, mức tƣơng quan này khá chặt nên ta cần chú ý đến