4. GIỚI HẠN NGHIÊN CỨU
3.3. KẾT QUẢ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
3.3.1. Mô tả mẫu khảo sát
Quy mô mẫu: 320 bất kể ngƣời nào có thu nhập hộ gia đình trung bình 3 triệu/ 1tháng trở lên. Có độ tuổi từ 18 tuổi trở lên và thƣờng xuyên đi cửa hàng Foodcomart. Sau đó, thu về 292 mẫu.
Đề tài sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu nhƣ thống kê mô tả, kiểm định thang đo (Cronbach’s Alpha), phân tích nhân tố khám phá (EFA). T-test, ANOVA, hồi quy bội với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS
3.3.2. Kiểm định mô hình đo lƣờng 3.3.2.1. Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha 3.3.2.1. Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo hàng hóa
Bảng 3.5:Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo hàng hóa trong nghiên cứu Thống kê độ tin cậy
Cronbach's
Alpha Số biến
.843 6
Tổng thống kê Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến
HH1 17.24 14.426 .718 .798
HH2 17.25 15.013 .650 .812
HH3 17.28 15.374 .611 .820
Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo mặt bằng
Bảng 3.6:Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo mặt bằng trong nghiên cứu
Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo trƣng bày hàng hóa
Bảng 3.7:Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo trƣng bày hàng hóatrong nghiên cứu
Thống kê độ tin cậy Cronbach's Alpha Số biến
.829 5
HH5 17.26 15.634 .578 .826
HH6 17.27 16.055 .568 .828
Thống kê độ tin cậy Cronbach's Alpha Số biến
.830 5
Tổng thống kê Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến MB1 14.19 9.568 .641 .793 MB2 14.26 9.632 .624 .798 MB3 14.28 9.947 .580 .810 MB4 14.24 9.103 .712 .771 MB5 14.23 10.076 .584 .809
Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo nhân viên
Bảng 3.8:Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo nhân viên trong nghiên cứu
Thống kê độ tin cậy Cronbach's
Alpha Số biến
.776 5
Tổng thống kê Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến NV1 13.74 8.399 .472 .760 NV2 13.98 7.875 .488 .7ó59 NV3 13.80 7.679 .621 .711 Tổng thống kê Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến TB1 13.08 9.937 .669 .782 TB2 13.02 11.010 .552 .815 TB3 13.09 10.450 .549 .818 TB4 13.08 9.851 .674 .781 TB5 13.04 9.945 .693 .776
NV4 13.79 7.742 .638 .706
NV5 13.86 8.086 .542 .738
Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo tiện lợi
Bảng 3.9: Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo tiện lợi trong nghiên cứu
Tổng thống kê Trung bình
thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến TL1 17.59 13.278 .483 .813 TL2 17.54 12.562 .579 .793 TL3 17.58 12.535 .647 .780 TL4 17.56 12.240 .630 .782 TL5 17.63 12.319 .578 .794 TL6 17.54 12.264 .603 .788
Tiến hành kiểm định hệ số tin cậy của 27 biến quan sát kết quả cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha của các yếu tố thang đo đều đạt (> 0.6). Bên cạnh đó, các biến quan sát đều có hệ số tƣơng quan biến – tổng trên 0.3. Điều này cho thấy các thang đo đều đảm bảo sự tin cậy cần thiết, thể hiện cụ thể qua bảng tóm tắt sau:
Thống kê độ tin cậy Cronbach's
Alpha Số biến
Bảng 3.10:Tóm tắt kết quả Cronbach’s Alpha
Khái niệm Số biến
quan sát
Độ tin cậy Cronbach’s
Alpha
Giá trị thang đo
Hàng hóa 6 0,843 Đạt yêu cầu
Mặt bằng 5 0,830 Đạt yêu cầu
Trƣng bày hàng hóa 5 0,829 Đạt yêu cầu
Nhân viên 5 0,776 Đạt yêu cầu
Tiện lợi 6 0,820 Đạt yêu cầu
Từ kết quả trên, nhận thấy thang đo chất lƣợng hàng hóa, mặt bằng, trƣng bày hàng hóa, nhân viên và tính tiện lợi của cửa hàng đều đạt yêu cầu. Các thang đo này sẽ đƣợc kiểm tra bằng phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA.
3.3.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
- Dùng phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA, sử dụng phƣơng pháp trích PCA (Principal Component Analysis) với phép quay vuông góc varimax.
- Kết quả phân tích nhân tố nhƣ sau:
Bảng 3.11:Phân tích nhân tố khám phá EFA trong nghiên cứu sơ bộ
Kiểm tra của KMO and Bartlett
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) .914
Mô hình kiểm tra của Bartlett
Giá trị Chi – Bình phƣơng 3343
Bậc tự do 351
Sig (giá trị P-value) .000
Kết quả kiểm định Barlett’s cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mối tƣơng quan với nhau (sig = 0.00 < 0.05). Đồng thời hệ số KMO = 0.914> 0.5 chứng tỏ phân tích nhân tố để nhóm các biến lại với nhau là thích hợp và là dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân tố.
Tổng phƣơng sai trích
Thành phần
Eigenvalues ban đầu Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay
Tổng % phƣơng sai Tích lũy % Tổng % Phƣơng sai Tích lũy % Tổng % Phƣơng sai Tích lũy % 1 9.073 33.604 33.604 9.073 33.604 33.604 3.566 13.206 13.206 2 2.312 8.565 42.169 2.312 8.565 42.169 3.152 11.675 24.882 3 1.695 6.279 48.448 1.695 6.279 48.448 3.129 11.588 36.470 4 1.436 5.317 53.765 1.436 5.317 53.765 3.076 11.392 47.862 5 1.357 5.025 58.791 1.357 5.025 58.791 2.951 10.929 58.791 6 .929 3.442 62.233
7 .814 3.016 65.249 8 .795 2.945 68.194 9 .746 2.765 70.959 10 .718 2.659 73.618 11 .589 2.181 75.799 12 .576 2.134 77.932 13 .566 2.096 80.029 14 .544 2.013 82.042 15 .488 1.809 83.851 16 .472 1.749 85.600 17 .459 1.701 87.301 18 .446 1.652 88.952 19 .417 1.546 90.499 20 .395 1.464 91.962 21 .376 1.394 93.357 22 .361 1.337 94.694 23 .341 1.264 95.957 24 .303 1.124 97.082 25 .273 1.011 98.093 26 .262 .971 99.064 27 .253 .936 100.000
Phƣơng pháp trích: Principal Component Analysis.
Với giá trị Eigenvalue = 1.357 > 1.28 biến đƣợc nhóm lại thành 05 nhân tố. Tổng phƣơng sai trích bằng 58.791 ( > 50%), nhƣ vậy thang đo đƣợc chấp nhận với 05 thành phần thang đo giải thích sự biến thiên của dữ liệu, nghĩa là khả năng sử dụng 05 nhân tố này để giải thích cho 27 biến quan sát là 58.791%.
Ma trận xoay thành phần Biến quan sát Thành phần 1 2 3 4 5 HH1 .760 HH2 .715 HH3 .712 HH4 .703 HH5 .630 HH6 .641 MB1 .733 MB2 .635 MB3 .611 MB4 .781 MB5 .731 TB1 .736 TB2 .529 TB3 .533 TB4 .750 TB5 .757 NV1 .553 NV2 .539 NV3 .714 NV4 .736 NV5 .618 TL1 .583 TL2 .690
TL3 .629
TL4 .577
TL5 .568
TL6 .707
Phƣơng pháp trích: Principal Component Analysis. Phƣơng pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization.
Chỉ số trọng số nhân tố các biến tốt (đều lớn hơn 0.5). Nhƣ vậy, các thang đo về chất lƣợng hàng hóa gồm 06 biến, mặt bằng gồm 05 biến, trƣng bày hàng hóa gồm 05 biến, nhân viên gồm 05 biếnvà sự tiện lợi gồm 06 biến đƣợc sử dụng làm thang đo trong thang đo chuẩn hóa.
Chúng ta biết rằng, kết quả các giá trị từ phƣơng pháp định lƣợng là tiêu chí quan trọng để ngƣời làm nghiên cứu quyết định loại bỏ một số biến của nhân tố trong mô hình ban đầu. Sau khi phân tích nhân tố khám phá kết quả cho thấy không có biến nào bị loại do có trọng số dƣới 0.5.
05 nhân tố đƣợc rút trích nhƣ sau:
- Nhân tố thứ nhất bao gồm 06 biến: Hàng hóa đƣợc đảm bảo chất lƣợng cao, có xuất xứ rõ ràng và luôn đảm bảo hạn sử dụng. Cửa hàng có đầy đủ các mặt hàng đáp ứng nhu cầu mua cùng lúc nhiều mặt hàng. Thực phẩm luôn tƣơi ngon và đảm bảo an toàn vệ sinh thực phẩm. Cửa hàng luôn bán hàng theo phƣơng châm cân đúng, cân đủ. Nhân tố này đƣợc đặt tên là Hàng hóa.
- Nhân tố thứ hai bao gồm 05 biến: Cửa hàng có không gian mua sắm thoáng mát, lối đi đủ rộng. Mặt bằng nằm gần khu dân cƣ và đƣợc đặt tại địa điểm dễ tìm. Giao thông xung quanh cửa hàng thông thoáng và có chỗ giữ xe rộng rãi và an toàn. Nhân tố này đƣợc gọi là nhân tố Mặt bằng.
- Nhân tố thứ ba bao gồm 05 biến: Hàng hóa trong cửa hàng đƣợc trƣng bày bắt mắt dễ tìm, sắp xếp ngăn nắp theo ngành hàng và loại hàng, Hàng hóa có đầy đủ
bảng, giá và đƣợc đặt đúng vị trí. Trong cửa hàng có bảng chỉ dẫn hàng hóa, có băng rôn, poster về các chƣơng trình khuyến mãi và giảm giá. Nhân tố này đƣợc gọi là nhân tố Trƣng bày hàng hóa.
- Nhân tố thứ tƣ bao gồm 05 biến: Nhân viên trong cửa hàng vui vẽ, thân thiện và lịch sự. Nhân viên nắm rõ thông tin sản phẩm và ăn mặc gọn gàng, chuyên nghiệp. Những khiếu nại của khách hàng đƣợc bộ phận chăm sóc khách hàng giải quyết nhanh chóng và hợp lý. Nhân viên giao hàng vui vẽ, lịch sự. Nhân tố này đƣợc gọi là Nhân viên.
- Nhân tố thứ năm bao gồm 06 biến: Cửa hàng có đầy đủ các mặt hàng giúp khách hàng tiết kiệm thời gian mua sắm rất nhiều. Cửa hàng cung cấp đầy đủ thông tin về hàng hóa đến khách hàng. Đa dạng phƣơng thức thanh toán và có nhiều dịch vụ ngoài mong đợi nhƣ: gói quà, giữ xe miễn phí, giữ đồ…. Ngoài ra cửa hàng thƣờng xuyên có các chƣơng trình khuyến mãi theo mùa… Nhân tố này đƣợc gọi là
Tiện lợi.
Bảng dƣới đây cho thấy 05 nhân tố đƣợc rút trích:
Bảng 3.12:Rút trích nhân tố STT Nhân tố Biến 1 Chất lƣợng hàng hóa B1, B2, B3, B4, B5, B6. 2 Mặt bằng B7, B8, B9, B10, B11. 3 Trƣng bày hàng hóa B12, B13, B14, B15, B16. 4 Nhân viên B17, B18, B19, B20, B21. 5 Tiện lợi B22, B23, B24, B25, B26, B27.
Nhƣ vậy, mô hình đo lƣờng sự thỏa mãn của khách hàng khi sử dụng dịch vụ tại cửa hàng tiện ích Foodcomart trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh theo lý thuyết đƣợc chuẩn hóa lại nhƣ sau:
Hình 3.2: Mô hình chuẩn hóa trong nghiên cứu
Từ đó, các giả thuyết đo lƣờng sự thỏa mãn của khách hàng khi sử dụng dịch vụ bán lẻ của chuỗi cửa hàng Foodcomart trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh cũng đƣợc chỉnh sửa lại cho phù hợp với mô hình trên.
Giả thuyết:
- H1: cảm nhận của khách hàng về chất lƣợng hàng hóa cùng chiều với sự hài lòng chất lƣợng dịch vụ cửa hàng Foodcomart.
- H2: cảm nhận của khách hàng về mặt bằng của cửa hàng cùng chiều với sự hài lòng chất lƣợng dịch vụ cửa hàng Foodcomart.
- H3: cảm nhận của khách hàng về việc trƣng bày hàng hóa cùng chiều với sự hài lòng chất lƣợng dịch vụ cửa hàng Foodcomart.
- H4: cảm nhận của khách hàng về nhân viên của cửa hàng cùng chiều với sự hài lòng chất lƣợng dịch vụ cửa hàng Foodcomart.
- H5: cảm nhận của khách hàng về tính tiện lợi của cửa hàng cùng chiều với sự hài lòng chất lƣợng dịch vụ cửa hàng Foodcomart. Mặt bằng Trƣng bày hàng hóa Nhân viên Tiện lợi Hài lòng chất lƣợng dịch vụ cửa hàng Foodcomart Hàng hóa
3.3.3. Kết quả phân tích hồi quy bội 3.3.3.1. Hàm hồi quy bội có dạng 3.3.3.1. Hàm hồi quy bội có dạng
Phƣơng trình hồi quy bội biểu diễn mối quan hệ giữa các nhân tố và mức độ thỏa mãn của khách hàng sử dụng dịch vụ bán lẻ của chuỗi cửa hàng Foodcomart trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh có dạng nhƣ sau:
Y = 1X1 + 2 X2 + 3 X3 + 4 X4 + 5 X5
Trong đó:
- Y là biến phụ thuộc thể hiện giá trị dự đoán về mức độ thỏa mãn của khách hàng. - 0, 1, 2, 3,4, 5 là các hệ số hồi quy.
- X1, X2, X3, X4, X5 là các biến độc lập theo thứ tự sau: chất lƣợng hàng hóa, mặt bằng, trƣng bày hàng hóa, nhân viên và sự tiện lợi
3.3.3.2. Kết quả phân tích hồi quy
Bảng 3.13:Kết quả phân tích hồi quy Biến nhập vào/bỏ rab
Mô hình Biến nhập vào Biến bỏ ra Phƣơng pháp 1 TL-X5, MB-X2,
HH-X1, NV-X4, TB- X3a
. Enter a. Tất cả các biến phụ thuộc đều nhập
b. Biến phụ thuộc: Y-sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng chất lƣợng dịch vụ của chuỗi cửa hàng Foodcomart trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh
- Chạy hồi quy tuyến tính bội với phƣơng pháp đƣa vào một lƣợt (Enter) Thông số mô hìnhb Mô hình Hệ số R Hệ số R bình phƣơng Hệ số R bình phƣơng- hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng Change Statistics Hệ số Durbin- Watson Hệ số R bình phƣơng sau khi đổi Hệ số F sau khi đổi Bậc tự do 1 Bậc tự do 2 Hệ số sig.F sau khi đổi 1 .951a .905 .903 .324 .905 526.92 9 5 277 .000 1.772 a. Dự báo: (hằng số), TL-X5, MB-X2, HH-X1, NV-X4, TB-X3
b. Biến phụ thuộc: Y-sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng chất lƣợng dịch vụ của chuỗi cửa hàng Foodcomart trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh
Một việc quan trọng của bất kì thủ tục thống kê xây dựng mô hình dữ liệu nào cũng là chứng minh sự phù hợp của mô hình. Hầu nhƣ không có hàm hồi quy nào phù hợp hoàn toàn với tập dữ liệu, vẫn luôn có sai lệch giữa các giá trị dự báo và các giá trị thực tế (thể hiện qua phần dƣ). Thang đo thông thƣờng dùng để xác định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng so với dữ liệu là là hệ số xác định R2
. (Hoàng Trọng & Mộng Ngọc, 2008).
Giá trị hệ số R2 = 0.905 và R2 hiệu chỉnh = 0.903, nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với dữ liệu 90,3%, hay nói cách khác, hơn 90,3% sự khác biệt trong đánh giá của khách hàng về sử dụng dịch vụ bán lẻ của chuỗi cửa hàng Foodcomart trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh có thể giải thích bởi sự khác biệt trong giá trị cảm nhận.
Với mức ý nghĩa 0.000, nghĩa là 5 biến độc lập HH-X1, MB-X2, TB-X3, NV- X4, TL-X5 giải thích 90,3% biến thiên của biến phụ thuộc Y-sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng chất lƣợng dịch vụ của chuỗi cửa hàng Foodcomart trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh. Điều này chứng tỏ kết quả của dữ liệu thu thập đƣợc giải
thích rất tốt cho mô hình. Kiểm định Durbin-Watson cho thấy phần dƣ có tƣơng quan thuận và phần dƣ đều đạt yêu cầu.
Hệ số d (Durbin – Watson) = 1,772 nằm trong khoảng {1.5; 2.5} cho thấy không có hiện tƣợng tự tƣơng quan.
ANOVAb Mô hình Tổng bình phƣơng Bậc tự do Bình phƣơng trung bình Hệ số F Hệ số Sig. 1 Hồi quy 276.812 5 55.362 526.929 .000a Phần dƣ 29.103 277 .105 Tổng 305.915 282 a. Dự báo: (Hằng số), TL-X5, MB-X2, HH-X1, NV-X4, TB-X3
b. Biến phụ thuộc Y-sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng chất lƣợng dịch vụ của chuỗi cửa hàng Foodcomart trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh
Tuy vậy, giá trị R2
chỉ thể hiện sự phù hợp của mô hình và dữ liệu mẫu. Để xem xét sự phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể, ta thực hiện kiểm định F.
Tiếp theo tác giả tiến hành phép kiểm định F về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không.
Giả thuyết H0 đƣợc đặt ra là: 1 = 2 = 3 = 4 = 5 = 0.
Giá trị Sig = 0.000 của trị thống kê F của mô hình đầy đủ dù rất nhỏ, cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết Ho cho rằng tất cả các hệ số hồi quy trong mô hình hồi quy tổng thể bằng 0, cũng có nghĩa là kết hợp của các biến hiện có trong mô hình có thể giải thích đƣợc thay đổi của biến phụ thuộc Y-sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng chất lƣợng dịch vụ của chuỗi cửa hàng Foodcomart trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh. Nhƣ vậy, mô hình hồi quy tuyến tính tác giả đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, mức độ phù hợp là 90.3%.
Hệ sốa Mô hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Mức ý nghĩa Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Độ lệch