6. Kết cấu đề tài:
2.3.2.2.Phân tích nhân tố khám phá EFA đối với biến phụ thuộ c
Bả ng 2.15: Kiể m đị nh KMO và Bartllett’s biế n phụ thuộ c
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,744
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 256,961
df 3
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu SPSS)
Với giá trị Sig. trong kiểm định Bartlett¸s = 0,00 < 0,05 chứng tỏ các biến quan
sát cĩ tương quan với nhau trong tổng thể, hệ sốKMO = 0,744 ≤ 1đủ điều kiện nên việc phân tích nhân tốlà thích hợp với dữliệu mẫu.
Bảng 2.16: Kết quảphân tích nhân tố khám phá đối với biến phụthuộc
Quyết định mua Hệsốtải QĐM1 0,939 QĐM2 0,936 QĐM3 0,899 HệsốEigenvalues = 2,565 Tổng phương sai trích =84,496%
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu SPSS)
Kết quảphân tích chỉ cĩ một nhân tốrút trích với giá trị Eigenvalues = 2,565 > 1 và tổng phương sai trích là 84,496%. Hệ sơ tải của 3 biến quan sát đều lớn hơn 0,5
nên tất cảcác biến được giữnguyên trong mơ hình nghiên cứu.
Nhận xét chung: Qua quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA, kết quả cho thấy rằng 6 yếu tố tác động đến quyết định mua đồng phục của khách hàng tại Đồng phục Lion bao gồm: “Sản phẩm”, “Giá cả”, “Thương hiệu”, “Nhân viên bán hàng”, “Chăm sĩc khách hàng”, “Thời gian đơn hàng”. Như vậy, mơ hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA khơng thay đổi so với kết quả ban đầu, khơng cĩ bất cứbiến nào bị loại ra khỏi mơ hình trong quá trình kiểm định độ tin cậy thang đo và
2.3.3. Phân tíchtương quan vàhồi quy nhằm đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến quyết định mua sản phẩm đồng phục tại Cơng ty TNHH Thương mại và Dịch vụLion Group
2.3.3.1. Phân tích tương quan
Kiểm định cặp giảthuyết cho các cặp biến độc lập với nhau và giữa biến độc lập với biến phụthuộc: H0: Hệsố tương quan bằng 0
H1: Hệ sơ tương quan khác 0
Bả ng 2.17: Phân tích tư ơ ng quan Pearson
SP GC TH NVBH CSKH TGĐH TH SP Hệsố tương quan Pearson 1 0,325** 0,338 ** 0,303 ** 0,354 ** 0,232 * 0,617* * Sig. (2 đầu) 0,000 0,000 0,001 0,000 0,011 0,000 N 120 120 120 120 120 120 120 GC Hệsố tương quan Pearson 0,325 ** 1 0,363** 0,383** 0,490** 0,237** 0,631 * * Sig. (2 đầu) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,009 0,000 N 120 120 120 120 120 120 120 TH Hệsố tương quan Pearson 0,338 ** 0,363 ** 1 0,374** 0,264 ** 0,320 ** 0,638* * Sig. (2 đầu) ,000 ,000 ,000 ,004 ,000 ,000 N 120 120 120 120 120 120 120 NVBH Hệsố tương quan Pearson 0,303 ** 0,383 ** 0,374 ** 1 0,408** ,0375 ** 0,559* * Sig. (2 đầu) 0,001 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 120 120 120 120 120 120 120 CSKH Hệsố tương quan Pearson 0,354 ** 0,490 ** 0,264 ** 0,408 ** 1 0,245** 0,551 * * Sig. (2 đầu) 0,000 0,000 0,004 0,000 0,007 0,000 N 120 120 120 120 120 120 120 TGĐH Hệsố tương quan Pearson 0,232 * 0,237 ** 0,320 ** 0,375 ** 0,245 ** 1 0,516 * * Sig. (2 đầu) 0,011 0,009 0,000 0,000 0,007 0,000 N 120 120 120 120 120 120 120 QĐM Hệsố tương quan Pearson 0,617 ** 0,631 ** 0,638 ** 0,559 ** 0,551 ** 0,516 ** 1 Sig. (2 đầu) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 120 120 120 120 120 120 120
Qua kết quảkiểm định tương quan được thểhiệnởbảng trên ta cĩ đánh giá như
sau: Kiểm định giảthuyết ở mức ý nghĩa 5% nên giá trị Sig. phải nhỏ hơn 0,05. Theo
ma trận hệsố tương quan, ta thấy biến độc lập “Sản phẩm”, “Giá cả”, “Thương hiệu”,
“Nhân viên bán hàng”, “Chăm sĩc khách hàng”, “Thời gian đơn hàng”đều cĩ giá trị Sig. < 0,05 bé hơn mức ý nghĩa, bác bỏ giả thuyết H0cho thấy các biến này cĩ mối
tương quan với biến phụthuộc “Quyết định mua”.
Bên cạnh đĩ giữa các biến độc lập cĩ Sig. < 0,05 cĩ thể các biến độc lập khơng cĩ hiện tương đa cộng tuyến.
Như vậy tất cả các biến độc lập “Sản phẩm”, “Giá cả”, “Thương hiệu”, “Nhân viên bán hàng”, “Chăm sĩc khách hàng”, “Thời gian đơn hàng” cĩ thể đưa vào mơ
hìnhđểgiải thích cho biến động của biến “Quyết định mua”. Hay nĩi cách khác là các nhân tố độc lập này cĩ tác động đến quyết định mua của khách hàng đối với sản phẩm
Đồng phục Lion.
2.3.3.2. Phân tích hồi quy (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Sau khi đã hồn thành những cơng đoạn về phân tích nhân tố khám phá, phân
tích tương quan thì bước tiếp đến là tiến hành vào bước phân tích hồi quy. Phân tích hồi quy là một phân tích thống kê để xác định xem xét các biến độc lập quy định các biến phụthuộc như thế nào. Mơ hình phân tích hồi quy sẽ mơ tả hình thức của mối liên hệ và qua đĩ dự đốn được giá trị của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị
của biến độc lập.
a. Xây dựng mơ hình hồi quy
Phương trình hồi quy chuẩn hĩa quyết định mua dựa vào các nhân tố cĩ dạng
như sau:
QĐM = α + β1*SP + β2*GC + β3*TH+ β4*NVBH+ β5*CSKH+ β6*TGĐH
Trong đĩ:
QĐM: Biến phụthuộcQuyết định mua SP: Biến độc lập sản phẩm
GC: Biến độc lập Gía cả TH: Biến độc lập Thương hiệu NVBH: Biến độc lập Thương hiệu
CSKH: Biến độc lập Chăm sĩc khách hàng TGĐH: Biến độc lập Xu hướng cơng nghệ α là hằng số, βklà hệsốhồi quy riêng phần
Các giảthuyết:
H0: Các yếu tố chính khơng cĩ tác động cùng chiều (+) với Quyết định mua
H1: Yếu tốSản phẩmcĩ tác động cùng chiều (+) vớiQuyết định mua
H2: Yếu tốGiá cảcĩ tác động cùng chiều (+) vớiQuyết định mua
H3: Yếu tốThương hiệucĩ tác động cùng chiều (+) vớiQuyết định mua
H4: Yếu tốNhân viên bán hàngcĩ tác động cùng chiều (+) vớiQuyết định mua
H5: Yếu tốChăm sĩc khách hàngcĩ tác động cùng chiều (+) vớiQuyết định mua
H6: Yếu tốThời gian đơn hàngcĩ tác động cùng chiều (+) vớiQuyết định mua
Đánh giá độphù hợp của mơ hình:
Bả ng 2.18: Đánh giá độ phù hợ p củ a mơ hình
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu SPSS)
Tham số R2hiệu chỉnh (Adjusted R Square) cho biết mức độ sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích của biến độc lập. Giá trị R2 hiệu chỉnh phản ảnh chính
xác hơn sự phù hợp của mơ hìnhđối với tổng thể vì nĩ khơng phụ thuộc vào độ lệch
phĩng đại của R2(Hồng Trọng & Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Theo bảng đánh giá độ phù hợp trên ta cĩ: Giá trị R2 hiệu chỉnh bằng 0,779 cho thấy biến độc lập chạy hồi quyảnh hưởng 77,9% sự thay đổi của biến phụthuộc, thứ hai đĩ là hệsốDurbin –Watson là 1,841 nằm trong khoảng 1,5 đến 2,5 nên khơng cĩ hiện tượng tương quan chuỗi bậc xảy ra.
Áp dụng phân tích hồi quy vào mơ hình, tiến hàng phân tích hồi quy đa biến với 6 yếu tổ đãđược kiểm định tương quan với biến phụ thuộc. Phương pháp phân tích được chọn là phương pháp đưa một lượt Enter. Ta cĩ kết quảphân tích hồi quy như sau:
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
the Estimate Durbin-Watson
1 0,889a 0,790 0,779 0,539 1,841 a. Predictors: (Constant), CSKH, TGĐH, TH, SP, NVBH, GC
Kiểm định sự phù hợp của mơ hình chỉ cho kết luận trên mẫu nghiên cứu mà
chưa thểcho phép ta suy rộng ra tổng thểnghiên cứu. Để cĩ thểsuy diễn mơ hình của mẫu điều tra thành mơ hình của tổng thể, ta phải kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thểvới giảthiết đặt ra:
H0: Hệ số xác định R2 = 0 (Các nhĩm nhân tốkhơng ảnh hưởng đến quyết định mua của khách hàng)
H1: Hệ số xác định R2 ≠ 0 (Cĩ ít nhất một nhĩm nhân tố ảnh hưởng đến quyết
định mua của khách hàng)
Tiến hành kiểm định F thơng qua phân tích phương sai, ta cĩ kết quả thơng qua bảng 2.19 như sau: Sig. của F bé hơn 0,05 với mức ý nghĩa 5% nên ta bác bỏ giảthiết H0và hệsố xác định của tổng thểR2≠ 0, tức là mơ hình hồi quy này sau khi suy rộng ra cho tổng thể, thì mức độphù hợp của nĩ đãđược kiểm chứng. Hay nĩi cách khác, cĩ ít nhất một biến độc lập cĩảnh hưởng đến biến phụthuộc mà ta đưa vào trong mơ hình.
Bả ng 2.19: Kiể m đị nh ANOVA về sự phù hợ p củ a mơ hình
Model Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 123,318 6 20,553 70,711 ,000b Số dư 32,845 113 0,291 Tổng 156,163 119 a. Biến phụthuộc: QĐM b. Biến độc lập: (Hằng số), CSKH, TGĐH, TH, SP, NVBH, GC
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu SPSS)
Sig. của F bé hơn 0,05 với mức ý nghĩa 5% nên ta bác bỏ giả thiết H0 và hệ số xác định của tổng thể R2≠ 0, tức là mơ hình hồi quy này sau khi suy rộng ra cho tổng thể, thì mức độ phù hợp của nĩ đã được kiểm chứng. Hay nĩi cách khác, cĩ ít nhất một biến độc lập cĩảnh hưởng đến biến phụthuộcmà ta đưa vào trong mơ hình.
b. Phân tích hồi quy
Dựa vào bảng kết quả phân tích hồi quy dưới đây cho thấy: Các nhân tố SP, GC,TH, NVBH, CSKH, TGĐH cĩ mức ý nghĩa Sig. < 0,05 tức là chấp nhận các giả
thiết H1, H2, H3, H4,H5và H6. Các nhân tốnày cĩ sự tương quan đối với quyết định mua của khách hàng đối với sản phẩm Đồng phục Lion.
Bả ng 2.18: Kế t quả phân tích hồ i quy
Mơ hình Hệsố chưa chuẩn hĩa Hệsố chuẩn hĩa Thống kê student Mức ý nghĩa (Sig.) Mức độ chấp nhận VIF B Sai số chuẩn Beta Hằng số -2,845 0,328 -8,680 0,000 SP 0,353 0,058 0,297 6,115 0,000 0,788 1,269 GC 0,349 0,069 0,264 5,029 0,000 0,676 1,479 TH 0,166 0,069 0,124 2,388 0,019 0,691 1,448 NVBH 0,305 0,069 0,212 4,421 0,000 0,812 1,232 CSKH 0,334 0,057 0,292 5,841 0,000 0,747 1,338 TGĐH 0,196 0,075 0,137 2,610 0,010 0,676 1,480 R2hiệu chỉnh 0,779 R2 0,790
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu SPSS)
Kết quảphân tích hồi quy theo phương pháp Enter ởbảng cho thấy hiện tượng đa
cộng tuyến khơng cĩảnh hưởng đến kết quảgiải thích mơ hình với các hệsố phĩng đại
phương sai VIF của mỗi biến lớn hơn 1,000 (<10). Quy tắc là khi VIF vượt quá 10 thì
đĩ là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, trang 252). Trong một số tài liệu khác đưa ra điều kiện VIF < 4 là thỏa mãn điều kiện.
Nhìn vào kết quảhồi quy cho thấy giá trị VIF của các biến độc lập đều bé hơn 2
nên từ đĩcĩ thểkết luận hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập khơng xảy ra
Biể u đồ 2.7: Tầ n số củ a phầ n dư chuẩ n hĩa
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu SPSS)
Sửdụng cơng cụbiểu đồ Histogram ta quan sát được phân phối của phần dư. Biểu
đồ tần số của phần dư chuẩn hĩa cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chịng lên biểu đồ tần số. Phân phối dư cĩ với Mean = 7,05E-16 (≈ 0) và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,974 tức gần bằng 1 nên ta cĩ thểkhẳng định phần dư cĩ phân phối chuẩn.
Từnhững phân tích trên, ta cĩ được phương trình mơ tả sự biến động của nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua của khách hàng đối với sản phẩm Đồng phục Lion với 6 nhân tố được đưa vào mơ hình dựa vào hệ số Beta chuẩn hĩa, hàm hồi quy cĩ dạng như sau:
QĐM =- 0,845 + 0,297*SP + 0,264*GC + 0,124*TH+ 0,212*NVBH +0,292*CSKH + 0,137*TGĐH (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hệsố Beta chuẩn hĩa phản ánh được thứ tự mức độ tác động của biến độc lập tới biến phụthuộc bởi vìđơn vị của các biến đãđồng nhất (phương sai = 1), trong khi đĩ hệ số B chưa chuẩn hĩa khơng thểhiện được. Nhờ cĩ phương trình hồi quy chuẩn hĩa và hệsốBeta, cơng ty sẽ xác định được nên đầu tư nhiều vào yếu tố nào, đầu tư ít
vào yếu tố nào căn cứtrên mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến biến phụthuộc. Với mơ hình hồi quy chuẩn hĩa ta cĩ các hệ số Beta chuẩn hĩa đều mang dấu
dương nên chứng tỏ6 biến độc lập cĩ quan hệcùng chiều với biến “Quyết định mua”,
nghĩa là trong điều kiện yếu tố khác khơng đổi, nếu một biến độc lập tăng thì biến phụ
thuộc tăng và ngược lại. Dựa vào mơ hình cĩ thểgiải thích rõ như sau:
Với hệ số β1 = 0,297, tức là chiếm 29,7% quyết định mua của khách hàng về
Sản phẩm đối với sản phẩm đồng phục của Đồng phục Lion.Trong điều kiện các nhân tố khác của mơ hình khơng thay đổi, nếu biến “Sản phẩm” tăng lêna 1% thì sự hài lịng của khách hàng đối với chính sách bán hàng của cơng ty sẽ tăng 0.297% và ngược lại.
Với hệ số β2 = 0,264, tức là chiếm 26,4% quyết định mua của khách hàng về
Giá cả đối với sản phẩm đồng phục của Đồng phục Lion.Trong điều kiện các nhân tố
khác của mơ hình khơng thay đổi, nếu biến “Giá cả” tăng lên 1% thì sựhài lịng của
khách hàng đối với chính sách bán hàng của cơng ty sẽ tăng 0.264% và ngược lại. Với hệ số β3 = 0,124, tức là chiếm 12,4% quyết định mua của khách hàng về Nhân viên bán hàng đối với sản phẩm đồng phục của Đồng phục Lion. Trong điều kiện các nhân tố khác của mơ hình khơng thay đổi, nếu biến “Thương hiệu” tăng lên
1% thì sự hài lịng của khách hàng đối với chính sách bán hàng của cơng ty sẽ tăng 0.124% và ngược lại.
Với hệ số β4 = 0,212, tức là chiếm 21,4% quyết định mua của khách hàng về
kiện các nhân tố khác của mơ hình khơng thay đổi, nếu biến “Nhân viên bán hàng” tăng lên 1% thì sựhài lịng của khách hàng đối với chính sách bán hàng của cơng ty sẽ tăng 0.212% và ngược lại.
Với hệ số β5 = 0,292, tức là chiếm 29,2% quyết định mua của khách hàng về Thương hiệu đối với sản phẩm đồng phục của Đồng phục Lion.Trong điều kiện các nhân tố khác của mơ hình khơng thayđổi, nếu biến “Chăm sĩc khách hàng” tăng lên
1% thì sự hài lịng của khách hàng đối với chính sách bán hàng của cơng ty sẽ tăng
0.292%và ngược lại.
Với hệsố β6 = 0,137, tức là chiếm 13,7% quyết định mua của khách hàng Chăm sĩc khách hàng đối với sản phẩm đồng phục của Đồng phục Lion.Trong điều kiện các nhân tốkhác của mơ hình khơng thay đổi, nếu biến “Thương hiệu” tăng lên 1% thì sự
hài lịng của khách hàng đối với chính sách bán hàng của cơng ty sẽ tăng 0.124% và ngược lại.
Dựa vào độ lớn của hệ số hồi quy chuẩn hĩa Beta, thứ tự mức độ tác động từ
mạnh nhất tới yếu nhất của các biến độc lập tới biến phụthuộc QĐM là:
SP (0,297) > CSKH (0,292) > GC (0,264) > NVBH (0,212) > TGĐH (0,137) > TH
(0,124). Tương ứng:
• Biến “Sản phẩm” là yếu tố tác động mạnh nhất đối với việc ra quyết định mua sản phẩm của Đồng phục Lion.
• Biến “Chăm sĩc khách hàng” là yếu tố tác động mạnh thứ hai đối với việc ra quyết định mua sản phẩm của Đồng phục Lion.
• Biến “ Giá cả” là yếu tố tác động mạnh thứ ba đối với việc ra quyết định mua sản phẩm của Đồng phục Lion.
• Biến “ Nhân viên bán hàng” là yếu tố tác động mạnh thứ tư đối với việc ra quyết
định mua sản phẩm củaĐồng phục Lion.
• Biến “Thời gian đơn hàng” là yếu tố tác động mạnh thứ năm đối với việc ra quyết định mua sản phẩm của Đồng phục Lion.
• Biến “Thương hiệu” là yếu tố tác động yếu nhất đối với việc ra quyết định mua sản phẩm của Đồng phục Lion. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
2.4. Đánh giá về kết quảnghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng mua của khách hàng đối với sản phẩm Đồng phục Lion
Ngồi việc phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua, đểviệc nghiên cứu thêm thuyết phục tác giả đã tiếp tục tiến hành phân tích những đánh giá của khách hàng về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua thơng qua việc khảo sát mức độ