5. Kết cấu đề tài
2.4.5 Kiểm định giả thuyết và mô hình nghiên cứu thông qua phân tích hồi quy
quy
2.4.5.1 Mô hình điều chỉnh
Sau khi phân tích nhân tố và đánh giá thang đo bằng hệ số Cronbach±s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA ta đã xác định được có 3 nhóm nhân tố ảnh hưởng đến trải nghiệm mua sắm của khách hàng. Đó là yếu tố “Chính sách giá”, “Sự thuận lợi”, “Yếu tố dịch vụ”, “ Sẵn có”, “ Chất lượng”, “ Đòi hỏi”
Hình 4: Mô hình trải nghiệm khách hàng hiệu chỉnh 2.4.5.2 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
Kiểm định hệ số tương quan nhằm để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu các biến có tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến sau khi phân tích hồi quy. Theo ma trận hệ số tương quan, biến phụ thuộc có quan hệ tương quan tuyến tính với 6 biến độc lập. Trong đó, hệ số tương quan giữa “Mức độ hài lòng chung” và “Dịch vụ” là cao nhất (0,561) lớn hơn0,05 nên không được giữ lại để đưa vào phân tích hồi quy, hệ số tương quan giữa“Mức độ hài lòng chung” và “Chất lượng” , “ Đòi hỏi”, “ Sẵn có”, “giá cả”, “ Thuận lợi” đều nhỏ hơn0,05 .Như vậy có thể nói rằng các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình để giải thích cho trải nghiệm mua sắm của khách hàng. Và giữa các biến độc lập cũng có quan hệ với nhau mặc dù hệ số tương quan không lớn lắm. Phần kiểm tra đa cộng tuyến bên dưới sẽ xác định xem các biến được giữ lại trong mô hình hồi quy tuyến tính có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hay không.
Bảng 16: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến ( Pearson Correlation) Trải nghiệm mua sắm
Dich vụ Sự thuận lợi Chất lượng Chất lượng Sự sẵn có Chính sách giá Yêu cầu
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2019)
2.4.5.3 Xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố và kiểm định độ tin cậy thang đo, cho ra được các nhân tố có đủ điều kiện để tiến hành hồi quy. Kết quả của phân tích nhân tố chỉ cho biết các nhân tố có ảnh hưởng đến trải nghiệm mua sắm của khách hàng tại Siêu thị Co.opmart Huế, nhưng không cho biết cụ thể mức độ ảnh hưởng là bao nhiêu.
Vì vậy muốn đo lường xem mức độ tác động của các nhân tố đó đến mức
DV DH SC GC CL TL HL Tương quan 1 0,239** 0,302** 0,203* 0,060 0,216** 0,048 Sig. (2- tailed) 0,003 0,000 0,013 0,467 0,008 0,561 Tổng 150 150 150 150 150 150 150 Tương quan 0,239** 1 0,258** 0,343** 0,516** 0,428** 0,455** Sig. (2- tailed) 0,003 0,001 0,000 0,000 0,000 0,000 Tổng 150 150 150 150 150 150 150 Tương quan 0,302** 0,258** 1 0,452** 0,356** 0,272** 0,242** Sig. (2- tailed) 0,000 0,001 0,000 0,000 0,001 0,003 N 150 150 150 150 150 150 150 Tương quan 0,203* 0,343** 0,452** 1 0,410** 0,296** 0,408** Sig. (2- tailed) 0,013 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 150 150 150 150 150 150 150 Tương quan 0,060 0,516** 0,356** 0,410** 1 0,468** 0,702** Sig. (2- tailed) 0,467 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 150 150 150 150 150 150 150 Tương quan 0,216** 0,428** 0,272** 0,296** 0,468** 1 0,465** Sig. (2- tailed) 0,008 0,000 0,001 0,000 0,000 0,000 N 150 150 150 150 150 150 150 Tương quan 0,048 0,455** 0,242** 0,408** 0,702** 0,465** 1 Sig. (2- tailed) 0,561 0,000 0,003 0,000 0,000 0,000 N 150 150 150 150 150 150 150 TL HL DV DH SC GC CL
độ hài lòng về trải nghiệm mua sắm của khách hàng khi mua sắm tại Siêu thị Co.opmart Huế, ta cần sử dụng phân tích hồi quy. Mô hình hồi quy áp dụng là mô hình hồi quy đa biến. Ta có phương trình hồi quy tuyến tính như sau:
YI=Β0+Β1X1I+Β2X2I+Β3X3I+ EI
Yi: mức độ hài lòng về trải nghiệm mua sắm của khách hàng của quan sát thứ i.
Xpi: biến độc lập thứ p đối với quan sát thứ i.
β p: hệ số hồi qui riêng phần của biến thứ p. ei: sai số của phương trình hồi quy.
Giả thuyết điều chỉnh
H0i: Nhân tố i không có mối tuơng quan với trải nghiệm mua sắm của khách hàng
H1: Yếu tố “Đòi hỏ i” có tương quan cùng chiều với trải nghiệm mua sắm của khách hàng.
H2: Yếu tố “Thuậ n lợ i” có tương quan cùng chiều với trải nghiệm mua sắm của khách hàng.
H3: Yếu tố “Chính sách giá” có tương quan cùng chiều với trải nghiệm mua sắm của khách hàng
H4: Yếu tố “ Sẵn có” có tương quan cùng chiều với trải nghiệm mua sắm của khách hàng
H5: Yếu tố “ Chất lượng” có tương quan cùng chiều với trải nghiệm mua sắm của khách hàng
Bảng 17: Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter Mô hình Hệ số không chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Mức ý nghĩa Thống kê cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Độ chấp nhận của biến VIF 1 (Hằng số) 0,747 0,307 2,432 0,016 DH 0,074 0,072 0,071 1,028 0,306 0,675 1,481 SC -0,081 0,063 -0,084 -1,292 0,199 0,755 1,325 GC 0,135 0,063 0,146 2,164 0,032 0,707 1,415 CL 0,525 0,068 0,566 7,772 0,000 0,604 1,655 TL 0,171 0,076 0,149 2,238 0,027 0,722 1,384
a. Biến phụ thuộc: hài lòng
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2019)
Từ kết quả ở bảng 2.12 ta thấy có 3 nhân tố có ý nghĩa về mặt thống kê đó là “ Chính sách giá”, “ Chất lượng”, “ Thuận lợi” do có giá trị Sig < 0,05 nên phù hợp.
Như vậy, phương trình hồi quy tuyến tính được viết như sau:
Y = 0,747 + 0,135 GC+ 0,525 CL+ 0,171 TL
Hay phương trình hồi quy tuyến tính được trích theo hệ số Bêta chuẩn có dạng như sau:
Y = 0,146 GC + 0,566 CL + 0,149 TL
Nhận xét mô hình:
Hệ số hồi quy mang dấu dương thể hiện các yếu tố trong mô hình hồi quy trên ảnh hưởng tỉ lệ thuận đến sự hài lòng về trải nghiệm mua sắm của khách hàng tại siêu thị Co.opmart Huế, nghĩa là khi mức độ đánh giá của khách hàng đối với từng yếu tố trong mô hình tăng lên đều làm tăng mức độ hài lòng chung về trải nghiệm mua sắm.
Trong điều kiện các biến khác là không đổi, nếu mức độ hài lòng về các thành phần “Chính sách Giá” tăng lên một đơn vị thì sẽ làm cho mức độ hài lòng chung về trải nghiệm mua sắm của khách hàng tăng lên 0,135 đơn vị.
Trong điều kiện các biến khác là không đổi, nếu mức độ hài lòng về các thành phần “Chất lượng” tăng lên một đơn vị thì sẽ làm cho mức độ hài lòng chung về trải nghiệm mua sắm của khách hàng tăng lên 0,525 đơn vị,
Trong điều kiện các biến khác là không đổi, nếu mức độ hài lòng về các thành phần yếu tố “Thuận lợi” tăng lên một đơn vị thì sẽ làm cho mức độ hài lòng chung về trải nghiệm mua sắm của khách hàng tăng lên 0,171 đơn vị.
Qua phương trình hồi qui trên ,ta có thể thấy giá trị cảm nhận tổng quát của khách hàng chịu tác động của 3 nhân tố. Trong đó sự hài lòng về trải nghiệm mua sắm chịu ảnh hưởng mạnh nhất bởi nhân tố chất lượng, ta có thể rút ra nhận xét: yếu tố “Chất lượng” của siêu thị có ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lòng tổng thể về trải nghiệm mua sắm của khách hàng. Tiếp theo đó là “Sự thuận lợi ”, “Chính sách giá” có mức tác động ít nhất đến sự hài lòng về trải nghiệm mua sắm của khách hàng tại Siêu thị Co.opmart Huế.
2.4.5.4 Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội và kiểm định giảthuyết thuyết
Mô hình thường không phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R2 thể hiện. Trong tình huống này R2 điều chỉnh được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi qui tuyến tính đa biến (Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn MộngNgọc,2008).
Như vậy, để đánh giá độ phù hợp của mô hình ta dùng hệ số xác định R2 hiệu chỉnh
Bảng 18: Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội Mô
hình
R R2 R2điều chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Durbin- Watson
1 0,734a 0,538 0,522 0,65889 2,059
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2019)
độc lập trong mô hình giải thích được52,2%biến thiên của biến phụ thuộc (mức độ hài lòng chung về trải nghiệm mua sắm của khách hàng tại Siêu thị Co.opmart Huế).
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai vẫn là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ta có Sig. của F=0,000 < 0,05, đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0. Như vậy mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được. Điều này có nghĩa là kết hợp của các biến hiện có trong mô hình có thể giải thích được thay đổi của biến phụ thuộc. Hay nói cách khác có ít nhất một trong 3 biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Bảng 19: Bảng phân tích ANOVA Mô hình Tổng bình phương df Trung bình Bình phương F Mức ý nghĩa 1 Hồi quy 72,895 5 14,579 33,582 0,000b Dư 62,516 144 0,434 Tổng 135,410 149 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2019)
Như vậy mô hình hồi qui xây dựng là đảm bảo độ phù hợp, các biến độc lập có thể giải thích tốt cho biến phụ thuộc trong mô hình.
Ngoài ra để đảm bảo mô hình có ý nghĩa, ta cần tiến hành kiểm tra thêm về đa cộng tuyến và tự tương quan.
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), để dò tìm hiện tượng đa cộng tuyến ta căn cứ trên độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF). Kết quả phân tích hồi quy sử dụng phương pháp Enter, cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF khá thấp, giá trị cao nhất 1,655. Và độ chấp nhận của biến khá cao, giá trị thấp nhất 0,604. Hệ số phóng đại phương sai VIF nhỏ hơn 10 và độ chấp nhận của biến (Tolerance) lớn hơn 0,1 nên có thể bác bỏ giả thuyết mô hình bị đa cộng tuyến.
Tra bảng thống kê Durbin-Watson với số mẫu quan sát bằng 150 và số biến độc lập là 5 ta có du =1,895. Như vậy, đại lượng d nằm trong khoảng (du, 4 – du) hay trong khoảng (1,802; 2,198) thì ta có thể kết luận các phần dư là độc lập với nhau. Kết quả kiểm định Durbin – Waston cho giá trị d = 2,059 nằm
trong khoảng cho phép. Ta có thể kết luận không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình.
Các t của các nhân tố trong mô hình sau khi kiểm định đều có giá trị sig đều bằng nhỏ hơn 0,05, chứng tỏ các biến đưa vào mô hình đều có ảnh hưởng đến sự hài lòng về trải nghiệm mua sắm tại Siêu thị Co.opmart Huế.
Biểu đồ 6: Biểu đồ Histogram
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2019) Nhìn vào biểu đồ ta thấy giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn gần bằng 1, đường cong phân phối có dạng hình chuông ta có thể kết luận rằng phân phối là xấp sỉ chuẩn.
Biểu đồ 7: Biểu đồ Normal P-P Plot
2.4.6 Kiểm định One Sample T test
Với các giả thuyết:
H0i: µ= 4 (Test value) (chấp nhận nếu (Sig.) >= 0,05) H1i: µ≠ 4 (Test value) (chấp nhận nếu (Sig.) < 0,05)
Bảng 20 : Kiểm định giá trị trung bình One Sample T – test các biến trong nhân tố Chính sách giá N Giá trị trung bình Giá trị kiểm định Mức ý nghĩa GC1 150 3,58 4 0,000 GC2 150 3,56 4 0,000 GC3 150 3,47 4 0,000 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2019)
Ta thấy giá trị Sig kiểm định t trong bảng các biến của nhân tố“Chính sách Giá”, có mức ý nghĩa Sig. nhỏ hơn 0,05. Do đó, ta có đủ cơ sở để bác bỏ H0, chấp nhận H1.
Như vậy, giá trị trung bình kiểm định của các nhân tố trên là khác 4. Với mức trung bình của các tiêu chí đưa vào kiểm định dao động từ 3,47 đến 3,58. Có nghĩa là sự đánh giá của khách hàng về “chính sách giá”tại siêu thị Co.opmart là đang trên mức trung lập, khách hàng chưa hài lòng về các nhân tố này. Từ đó,ta cần phân tích xem mức độ tác động của các nhân tố này đến trải nghiệm mua sắm của khách hàng theo đặc điểm nhân khẩu học như giới tính, nghề nghiệp, thu nhập.
Để biết được mức độ đánh giá của các nhóm khách hàng đối với từng nhân tố tác động đến trải nghiệm mua sắm, qua đó đề ra những giải pháp phù hợp.
Bảng 21 : Kiểm định giá trị trung bình One Sample T – test các biến trong nhân tố Chất lượng N Giá trị trung bình Giá trị kiểm định Mức ý nghĩa CL1 150 4,01 4 0,933 CL2 150 3,94 4 0,466 CL3 150 3,93 4 0,356 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2019
Kết quả từ bảng cho thấy rằng, giá trị sig kiểm định t của các tiêu chí trong nhân tố chất lượng đều có Sig. > 0,05, điều này đồng nghĩa sẽ chấp nhận giả thuyết H0.
Như vậy , giá trị trung bình kiểm định của các biến trong nhân tố chất lượng là bằng 4 Với mức trung bình của các tiêu chí đưa vào kiểm định dao động từ 3,93 đến 4,01, khách hàng hài lòng với những đánh giá trong nhân tố chất lượng tại siêu thị Co.opmart Huế.
Bảng 22: Kiểm định giá trị trung bình One Sample T – test các biến trong nhân tố Sự thuận lợi
N Giá trị
trung bình kiểm địnhGiá trị Mức ýnghĩa
TL1 150 3,68 4 0,001
TL2 150 3,59 4 0,000
TL3 150 3,60 4 0,000
TL4 150 3,78 4 0,019
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2019
Ta thấy giá trị Sig kiểm định t trong bảng các biến của nhân tố “Sự thuận lợi”,có mức ý nghĩa Sig. nhỏ hơn 0,05. Do đó, ta có đủ cơ sở để bác bỏ H0, chấp nhận H1.
Như vậy, giá trị trung bình kiểm định của các nhân tố trên là khác 4. Với mức trung bình của các tiêu chí đưa vào kiểm định dao động từ 3,59 đến 3,78. Có nghĩa là sự đánh giá của khách hàng về “Sự thuận lợi” tại siêu thị Co.opmart là đang trên mức trung lập, khách hàng chưa hài lòng về các nhân tố này. Từ đó, ta cần phân tích xem mức độ tác động của các nhân tố này đến trải nghiệm mua sắm của khách hàng theo đặc điểm nhân khẩu học như giới tính, nghề nghiệp, thu nhập.
Để biết được mức độ đánh giá của các nhóm khách hàng đối với từng nhân tố tác động đến trải nghiệm mua sắm, qua đó đề ra những giải pháp phù hợp.
2.4.7 Kiểm định giá trị trung bình về mức độ hài lòng chung về trải nghiệmmua sắm tại Siêu thị Co.opmart Huế mua sắm tại Siêu thị Co.opmart Huế
Bảng 23 Kiểm định giá trị trung bình các biến trong nhân tố hài lòng chung N
Giá trị trung bình
Giá trị kiểm định Mức ý nghĩa
HL1 150 3,76 4 0,012
HL2 150 3,80 4 0,036
HL3 150 3,72 4 0,007
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2019)
Ta thấy giá trị Sig kiểm định t trong bảng các biến của nhân tố “Hài lòng”,
có mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Do đó, ta có đủ cơ sở để bác bỏ H0, chấp nhận H1. Như vậy, giá trị trung bình kiểm định của các nhân tố trên là khác 4. Với mức trung bình của các tiêu chí đưa vào kiểm định dao động từ 3,72 đến 3,80. Có nghĩa là sự đánh giá của khách hàng về “Hài lòng” tại siêu thị Co.opmart là đang trên mức trung lập, khách hàng chưa hài lòng . Từ đó, ta cần phân tích xem mức độ tác động của các nhân tố đến trải nghiệm mua sắm của khách hàng theo đặc điểm nhân khẩu học như giới tính, nghề nghiệp, thu nhập.
2.4.8 Phân tích sự khác biệt giữa các nhóm khách hàng về mức độ tác độngcủa các nhân tố liên quan đến trải nghiệm mua sắm của khách hàng của các nhân tố liên quan đến trải nghiệm mua sắm của khách hàng
2.4.8.1 Kiểm định sự khác nhau về mức độ trải nghiệm đối với từng nhân tốtheo giới tính theo giới tính
Với kiểm định Independent- samples T-test, ta cần dựa vào kết quả kiểm định sự bằng nhau của 2 phương sai tổng thể (kiểm định Levene). Phương sai diễn tả mức độ đồng đều hoặc không đồng đều (độ phân tán) của dữ liệu quan sát (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc ( 2008 )).
Với giả thuyết:
H0: Không có sự khác biệt về sự hài lòng giữa nam và nữ