6. Kết cấu đề tài
4.2.1.1. Cronbach’s Alpha cho thang đo giá trị cảm nhận của khách hàng
4.24.2
4.2. ĐÁNH GIÁ THANG ĐO:. ĐÁNH GIÁ THANG ĐO:. ĐÁNH GIÁ THANG ĐO:. ĐÁNH GIÁ THANG ĐO: 4. 4.
4.4.
4.2222.1. .1. .1. .1. Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s AlphaĐánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s AlphaĐánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha:::: Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các biến quan sát trong thang đo tương quan với nhau. Bởi vì chúng ta đo lường một khái niệm bằng một tập các biến quan sát bao phủ tồn bộ nội dung của khái niệm, vì vậy chúng phải cĩ mối quan hệ với nhau rất cao. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng cĩ nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên cũng cĩ thể chấp nhận được (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995)17 nhưng nếu Cronbach’s Alpha quá cao (> 0,95) thì thang đo cũng khơng tốt vì các biến đo lường gần như là một (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2007, trang 45).
4.2 4.2 4.2
4.2.1.1. Cronbach’s Alpha cho thang đo giá trị cảm nhận của khách hàng:.1.1. Cronbach’s Alpha cho thang đo giá trị cảm nhận của khách hàng:.1.1. Cronbach’s Alpha cho thang đo giá trị cảm nhận của khách hàng: .1.1. Cronbach’s Alpha cho thang đo giá trị cảm nhận của khách hàng:
Kết quả Cronbach’s Alpha của các thành phần thang đo giá trị cảm nhận của khách hàng được trình bày trong bảng 4a phụ lục 4. Các thành phần của thang đo giá trị cảm nhận của khách hàng đều cĩ hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên và cĩ hệ số tương quan biến – tổng trên 0,35. Cụ thể là Cronbach’s Alpha của “Giá cả” là 0,80. Trong đĩ nếu loại biến quan sát PR3 (giá cả ổn định) ra khỏi thang đo giá cả thì hệ số Cronbach’s Alpha sẽ tăng lên 0,82. Tuy nhiên, vì biến này cĩ hệ số tương quan biến – tổng đạt yêu cầu (0,397) nên vẫn được đưa vào để sử dụng cho phân tích nhân tố EFA. Cronbach’s Alpha của thang đo “Chất lượng” khá thấp nhưng vẫn ở mức chấp nhận được là 0,65; của “Giá cả hành vi” là 0,78; của “Danh tiếng” là 0,87 và của “Phản ứng cảm xúc” là 0,84.
17 Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu với SPSS – Tập 2, Nhà xuất bản Hồng Đức.
4.2 4.24.2
4.2.1.2. Cronbach’s Al.1.2. Cronbach’s Al.1.2. Cronbach’s Alpha cho thang đo ý định hành vi .1.2. Cronbach’s Alpha cho thang đo ý định hành vi pha cho thang đo ý định hành vi pha cho thang đo ý định hành vi của của của của khách hàngkhách hàngkhách hàngkhách hàng::::
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo ý định hành vi khách hàng cũng được thể hiện trong bảng 4a phụ lục 4.
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của các thành phần trong thang đo ý định hành vi của khách hàng đều trên 0,8 và cĩ hệ số tương quan biến – tổng cao dao động từ 0,66 đến 0,83. Cụ thể Cronbach’s Alpha của thang đo “Giá trị cảm nhận tổng quát của khách hàng” là 0,86, của “Sự thỏa mãn của khách hàng” là 0,84 và của “Ý định hành vi” là 0,89. Tất cả các biến quan sát trong ba thang đo này nếu bị loại đều sẽ làm cho hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo bị giảm xuống.
Như vậy độ tin cậy của thang đo này tương đối cao, thang đo sẽ được sử dụng để thực hiện phân tích nhân tố EFA.
4. 4. 4.
4.2222.2..2..2..2. Đánh giá thang đo bằng phân Đánh giá thang đo bằng phân Đánh giá thang đo bằng phân Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tốtích nhân tốtích nhân tốtích nhân tố khám phá (EFA) khám phá (EFA) khám phá (EFA) khám phá (EFA)::::
Trong phân tích EFA, tiêu chuẩn để chọn các biến là các biến phải cĩ hệ số tải nhân tố trên 0,40 (Hair & ctg, 1998) và thang đo đạt yêu cầu khi tổng phương sai trích thấp nhất là 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
4.2 4.2 4.2
4.2.2.1. EFA cho thang đo giá trị cảm nhận của khách hàng:.2.1. EFA cho thang đo giá trị cảm nhận của khách hàng:.2.1. EFA cho thang đo giá trị cảm nhận của khách hàng: .2.1. EFA cho thang đo giá trị cảm nhận của khách hàng:
Kết quả Cronbach’s Alpha cho thấy các thang đo của thành phần giá trị cảm nhận của khách hàng đạt thỏa mãn yêu cầu về độ tin cậy alpha. Vì vậy các biến quan sát của thang đo này được tiếp tục đánh giá bằng phân tích EFA. Quá trình phân tích được dựa trên ma trận tương quan của các biến này.
Để cĩ thể áp dụng được phân tích nhân tố thì các biến phải cĩ liên hệ với nhau bằng cách sử dụng Bartlett’s test of sphericity để kiểm định giả thuyết khơng (H0) là các biến khơng cĩ tương quan với nhau trong tổng thể. Đại lượng này cĩ giá trị càng lớn thì ta càng cĩ nhiều khả năng bác bỏ giả thuyết khơng này. Bên cạnh đĩ, để phân tích nhân tố, người ta cịn dựa vào chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy) 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 hợp18.
Theo kết quả từ bảng KMO và Bartlett’s Test (xem bảng 4b phụ lục 4), thì chỉ số KMO khá cao (0,87) và Sig của Bartlett’s test nhỏ hơn 0,05 (0,000). Điều này cĩ kết luận phân tích nhân tố cho các biến của thang đo giá trị cảm nhận khách hàng là thích hợp.
Từ bảng kết quả phương sai giải thích (xem bảng 4c phụ lục 4), ta cĩ thể thấy năm yếu tố đầu tiên cĩ eigenvalue lớn hơn 1 và phương sai trích được là 59,58%. Đây là kết quả chấp nhận được. Tuy nhiên, trong bảng kết quả các thành phần đã xoay (xem bảng 4d phụ lục 4), biến BP6 (mua sắm tại siêu thị ít tốn thời gian) thuộc thành phần giá cả hành vi cĩ tương quan mạnh đối với cả hai thành phần là giá cả hành vi (BP) và phản ứng cảm xúc (ER) do đĩ biến BP6 sẽ bị loại ra khỏi thang đo. Biến BP7 (tiện lợi khi mua sắm tại siêu thị) khi xây dựng thang đo thuộc thành phần giá cả hành vi, nhưng từ bảng kết quả các thành phần đã xoay, BP7 cĩ hệ số tương quan với thành phần này nhỏ nhưng lại cĩ tương quan mạnh với thành phần phản ứng cảm xúc (ER). Vì vậy, biến này vẫn được giữ lại trong thang đo nhưng thuộc yếu tố phản ứng cảm xúc.
Từ đĩ, ta thực hiện lại việc phân tích nhân tố cho thang đo sau khi đã loại biến quan sát BP6, cĩ kết quả như sau:
Bảng 4.4 Bảng 4.4 Bảng 4.4
Bảng 4.4: Kết quả KMO và Bartlett’s test sau khi loại biến BP6: Kết quả KMO và Bartlett’s test sau khi loại biến BP6: Kết quả KMO và Bartlett’s test sau khi loại biến BP6 : Kết quả KMO và Bartlett’s test sau khi loại biến BP6
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .867
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 3210.783 Df 253 Sig. .000
18Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu với SPSS – Tập 2, Nhà xuất bản Hồng Đức.
Kết quả lúc này chỉ số KMO 0,87 và Sig của Bartlett’s Test là 0,000 cho thấy mơ hình phân tích nhân tố là phù hợp.
Bảng 4.5 Bảng 4.5 Bảng 4.5
Bảng 4.5: Kết quả phương sai giải thích sau khi loại biến BP6: Kết quả phương sai giải thích sau khi loại biến BP6: Kết quả phương sai giải thích sau khi loại biến BP6: Kết quả phương sai giải thích sau khi loại biến BP6
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Co mpo nent Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 7.570 32.914 32.914 7.570 32.914 32.914 3.368 14.642 14.642 2 2.306 10.026 42.940 2.306 10.026 42.940 3.145 13.672 28.313 3 1.740 7.564 50.504 1.740 7.564 50.504 2.877 12.510 40.823 4 1.237 5.378 55.882 1.237 5.378 55.882 2.835 12.326 53.149 5 1.181 5.137 61.018 1.181 5.137 61.018 1.810 7.869 61.018
Theo bảng 4.5 (xem bảng đầy đủ ở bảng 4e phụ lục 4) thì 5 yếu tố đầu tiên cĩ eigenvalue lớn hơn 1 và phương sai trích được là 61,02%. Đây là kết quả chấp nhận được.
Bảng 4. Bảng 4.Bảng 4.
Bảng 4.6666: Kết quả các thành phần đã xoay sau khi loại biến BP6: Kết quả các thành phần đã xoay sau khi loại biến BP6: Kết quả các thành phần đã xoay sau khi loại biến BP6 : Kết quả các thành phần đã xoay sau khi loại biến BP6
Component
1 2 3 4 5
Giá cả khá rẻ .079 .015 .719 -.072 .044
Giá cả phải chăng .059 .064 .860 .137 .032
Giá cả ổn định .393 .027 .459 -.003 .165
Giá cả hời .132 .178 .671 .251 .028
Giá cả phù hợp với chất lượng .083 .082 .850 .145 .040
Chất lượng hàng hĩa đáng tin cậy .365 .042 .126 .022 .647
Chất lượng dịch vụ tốt .170 .171 .054 .133 .813
Chất lượng dịch vụ nổi bật -.015 .257 .038 .319 .636
Dễ dàng tìm kiếm siêu thị .307 -.026 .076 .673 .102
Dễ dàng đi siêu thị dù ở đâu .289 -.038 .104 .660 -.002
Dễ dàng tìm kiếm hàng hĩa .214 .174 .060 .701 .125
Dễ dàng lựa chọn hàng hĩa .244 .274 .024 .658 .205
Dễ dàng biết thơng tin khuyến mãi .008 .292 .246 .532 .120
Cĩ uy tín .621 .369 .029 .239 .162
Là thương hiệu được nhiều người biết .731 .187 .055 .307 .046
Được đánh giá cao trong lĩnh vực bán lẻ .772 .170 .234 .230 .109
Cĩ vị trí cao trong lĩnh vực bán lẻ .771 .195 .142 .208 .130
Đạt nhiều giải thưỡng .578 .226 .100 .329 .197
Cảm thấy thư giãn .192 .812 .084 .147 .040
Cảm thấy được tơn trọng .170 .787 .059 .002 .213
Cảm thấy được quan tâm, chăm sĩc .169 .733 .126 .010 .213
Tiện lợi khi mua sắm tại siêu thị .396 .411 .142 .198 .154 Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 6 iterations.
Từ bảng 4.6, ta cĩ thể thấy năm biến quan sát từ PR1 đến PR5 cĩ hệ số tải cao lên nhân tố 3 (dao động từ 0,46 đến 0,86); ba biến quan sát từ QP1 đến QP3 cĩ hệ số tải cao lên nhân tố 5 (dao động từ 0,64 đến 0,83); năm biến quan sát từ BP1 đến BP5 cĩ hệ số tải cao lên nhân tố 4 (dao động từ 0,53 đến 0,70); năm biến quan sát từ RE1 đến RE5 cĩ hệ số tải cao lên nhân tố 1 (từ 0,58 đến 0,77); năm biến quan sát từ ER1 đến ER4 và BP7 cĩ hệ số tải cao lên nhân tố 2 (từ 0,41 đến 0,81). Hơn nữa, các biến quan sát đều cĩ hệ số tải cao lên nhân tố đại diện và thấp hơn đáng kể lên các nhân tố cịn lại, vì vậy năm thành phần của thang đo đạt được giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Như vậy, thang đo giá trị cảm nhận của khách hàng sau khi được kiểm định độ tin cậy và tinh lọc lại bao gồm 5 thành phần và 23 biến quan sát (xem bảng 4f phụ lục 4).
4.2 4.24.2
4.2.2.2. EFA cho thang đo ý định hành vi của khách hàng:.2.2. EFA cho thang đo ý định hành vi của khách hàng:.2.2. EFA cho thang đo ý định hành vi của khách hàng: .2.2. EFA cho thang đo ý định hành vi của khách hàng:
Theo kết quả từ bảng KMO và Bartlett’s Test của mơ hình “Ý định hành vi” (xem bảng 4g phụ lục 4), thì chỉ số KMO là 0,80 và Sig của Bartlett’s test nhỏ hơn 0,05 (0,000). Đây là kết quả tốt và chứng tỏ việc phân tích nhân tố cho các biến của thang đo ý định hành vi của khách hàng là phù hợp.
Kết quả từ bảng phương sai giải thích (bảng 4h phụ lục 4) cho thấy cĩ 2 yếu tố đầu tiên cĩ eigenvalue lớn hơn 1 và phương sai trích được là 77,77%. Các biến quan sát được nhĩm lại thành hai yếu tố như bảng 4.7 sau:
Bảng 4.7 Bảng 4.7Bảng 4.7
Bảng 4.7: Kết quả các thành phần đã xoay (mơ hình “Ý định hà: Kết quả các thành phần đã xoay (mơ hình “Ý định hà: Kết quả các thành phần đã xoay (mơ hình “Ý định hành vi”): Kết quả các thành phần đã xoay (mơ hình “Ý định hành vi”)nh vi”)nh vi”)
Component
1 2
Giá trị nhận được cao .233 .871
Những gì nhận được cao hơn bỏ ra .130 .865
Đáp ứng nhu cầu và mong muốn .374 .817
Đây là lựa chọn sáng suốt .805 .238
Đúng khi mua sắm tại siêu thị .867 .262
Cảm thấy hài lịng khi đi siêu thị này .851 .169 Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 3 iterations.
Ba biến quan sát từ CV1 đến CV3 cĩ hệ số tải cao lên nhân tố 2 (từ 0,81 đến 0,87); ba biến quan sát từ SA1 đến SA3 cĩ hệ số tải cao lên nhân tố 1 (từ 0,80 đến 0,87). Và các biến quan sát đều cĩ hệ số tải cao lên nhân tố đại diện và thấp hơn đáng kể lên nhân tố cịn lại, vì vậy hai thành phần của thang đo ý định hành vi của khách hàng đạt được giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.Các biến quan sát trong mỗi nhĩm đều cĩ hệ số tương quan mạnh với nhĩm đĩ (trên 0,8) và tương quan rất yếu với nhĩm cịn lại. Như vậy, thang đo ý định hành vi của khách hàng sau khi được kiểm định và phân tích nhân tố EFA khơng cĩ gì thay đổi so với thang đo được xây dựng ban đầu trong chương 3.
4.3 4.34.3
4.3. KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH VÀ CÁC GIẢ THUYẾT:. KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH VÀ CÁC GIẢ THUYẾT:. KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH VÀ CÁC GIẢ THUYẾT:. KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH VÀ CÁC GIẢ THUYẾT: 4.3 4.3
4.34.3
4.3.1. .1. .1. .1. Mơ hình Mơ hình Mơ hình các yếu tố tác động lên Mơ hình các yếu tố tác động lên các yếu tố tác động lên giá trị cảm nhận của khách hàng:các yếu tố tác động lên giá trị cảm nhận của khách hàng:giá trị cảm nhận của khách hàng:giá trị cảm nhận của khách hàng:
Mơ hình nghiên cứu các yếu tố tác động lên giá trị cảm nhận của khách hàng gồm 6 khái niệm. Trong đĩ, giá trị cảm nhận tổng quát của khách hàng là khái niệm phụ thuộc, 5 khái niệm cịn lại (giá cả, chất lượng cảm nhận, giá cả hành vi, danh tiếng và phản ứng cảm xúc) là những khái niệm độc lập và được giả định là các yếu tố này tác động vào giá trị cảm nhận của khách hàng.
Phương pháp hồi quy tuyến tính bội được sử dụng để kiểm định mơ hình này, kết quả như sau:
Bảng 4. Bảng 4.Bảng 4.
Bảng 4.8888: Kết quả tĩm tắt mơ hình: Kết quả tĩm tắt mơ hình: Kết quả tĩm tắt mơ hình: Kết quả tĩm tắt mơ hình “Giá trị c “Giá trị c “Giá trị c “Giá trị cảm nhận của khách hàng”ảm nhận của khách hàng”ảm nhận của khách hàng”ảm nhận của khách hàng”
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .634(a) .401 .391.391 .391.391 .49777
a Predictors: (Constant), Chất lượng cảm nhận, Giá cả hành vi, Giá cả, Phản ứng cảm xúc, Danh tiếng Mơ hình cĩ R2 điều chỉnh là 0,391 cĩ nghĩa là các yếu tố giá cả, chất lượng cảm nhận, giá cả hành vi, danh tiếng và phản ứng cảm xúc giải thích được 39,1% sự thay đổi của giá trị cảm nhận của khách hàng. Tuy mức 0,391 là khơng quá cao nhưng kết quả này chấp nhận được.
Bảng 4. Bảng 4.Bảng 4.
Bảng 4.9999: Kết quả phân tích Anova: Kết quả phân tích Anova: Kết quả phân tích Anova : Kết quả phân tích Anova ((((mơ hình “Giá trị cảm nhận của khách hàng”)mơ hình “Giá trị cảm nhận của khách hàng”)mơ hình “Giá trị cảm nhận của khách hàng”)mơ hình “Giá trị cảm nhận của khách hàng”)
Model
Sum of
Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 48.862 5 9.772 39.441 .000(a)
Residual 72.846 294 .248
Total 121.708 299
a Predictors: (Constant), Chất lượng cảm nhận, Giá cả hành vi, Giá cả, Phản ứng cảm xúc, Danh tiếng b Dependent Variable: Giá trị cảm nhận tổng quát
Kiểm định F sử dụng trong bảng 4.9 là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính, nĩ xem biến phụ thuộc cĩ liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập hay khơng. Giả thuyết H0 là β1= β2= β3= β4= β5=019. Theo kết quả từ bảng phân tích Anova, ta cĩ thể thấy giá trị Sig là 0,000 (< 0,05) do đĩ giả thuyết H0 bị bác bỏ và chứng tỏ mơ hình hồi quy tuyến tính bội này phù hợp với tập dữ liệu và cĩ thể sử dụng được.
Bảng 4.1 Bảng 4.1 Bảng 4.1
Bảng 4.10000: Hệ số hồi quy: Hệ số hồi quy: Hệ số hồi quy ((((mơ hình “Giá trị cảm nhận của khách hàng”): Hệ số hồi quy mơ hình “Giá trị cảm nhận của khách hàng”)mơ hình “Giá trị cảm nhận của khách hàng”)mơ hình “Giá trị cảm nhận của khách hàng”)