Sau khi kiểm định thang đo xong ta tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để xem mức độ ảnh hưởng của thang đo đến mô hình.
Phân tích nhân tố là một kĩ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho quá trình nghiên cứu. Quan hệ các nhóm biến có liên hệ qua lại lần nhau được xem xét dưới dạng một nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỉ số gọi là Hệ số tải nhân tố ( factor loading) . Hệ số này cho người nghiên cứu biết được mỗi biến đo lường sẽ thuộc về những nhân tố nào.
Trong phân tích nhân tố, yêu cầu hệ số KMO phải có giá trị lơn (nằm trong khoảng 0.5 đến 1) có nghĩa là phân tích nhân tố thích hợp, còn nếu KMO nhỏ hơn 0.5 thì có khả năng phân tích nhân tố không thích hợp.
Thêm vào đó, hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát phải có giá trị lớn hơn 0.45, điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1, và tổng phương sai dùng để giải thích bởi từng nhân tố lơn hơn 50% mới thỏa mãn yêu cầu của phân tích nhân tố.
Ở trong bài nghiên cứu này khi tiến hành phân tích nhân tố, tôi đã sử dụng phương
pháp trích (Extraction method) là Principal Component Analysis với phép xoay ( Rotation) Varimax. (Kết quả phân tích thể hiện ở Phụ lục 4)
Về các nhân tố tác động tới sự thỏa mãn khách hàng:
Bảng 3.10: Kết quả kiểm định KMO and Bartlett’s
Kiểm định KMO và Bartlett's trong phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO (bằng 0,527 > 0.5) với mức ý nghĩa gần bằng 0 (sig = 0.000) cho thấy phân tích nhân tố EFA thích hợp.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 và với phương pháp rút trích principal components và phép quay varimax, phân tích nhân tố đã trích được 4 nhân tố từ 15 biến quan sát và với phương sai trích là 77,831%>50% → đạt yêu cầu (Xem phụ lục 3)
Từ kết quả của bảng phân tích nhân tố ta thấy có tất cả 6 nhân tố được thành lập. Cụ thể như sau:
Nhân tố 1:
Dễ dàng biết thông tin chương trình khuyến mãi
Các chương trình khuyến mãi hấp dẫn
Thường xuyên có các chương trình khuyến mãi
→ ta gọi nhân tố này là Chương trình khuyến mãi
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .527 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1736.84
Df 105
Nhân tố 2:
Dịch vụ tiện lợi tiện ích(ăn uống, vui chơi...) tốt
Dịch vụưu đãi(thẻưu đãi thẻ VIP) tốt
Dịch vụ trực tiếp( giao hàng tận nhà, đóng gói...) tốt
→ Ta gọi nhân tố này là Giá trị gia tăng
Nhân tố 3:
Nhân viên luôn sẵn lòng phục vụ
Nhân viên thân thiện
Nhân viên luôn giải đáp mọi thắc mắc phát sinh
→ ta gọi nhân tố này là Thái độ phục vụ
Nhân tố 4:
Dễ dàng tìm kiếm hàng hóa
Dễ dàng tìm kiếm siêu thị
→ ta gọi nhân tố này là Môi trường mua sắm
Nhân tố 5:
Chất lượng dịch vụ tốt
Chất lượng dịch vụ nổi bật
→ ta gọi nhân tố này là Chất lượng dịch vụ
Nhân tố 5:
Giá cả hàng hóa đáng tin cậy
→ ta gọi nhân tố này là Giá cả sản phẩm
3.3.4. Kiểm định giả thuyết và Mô hình hồi quy thể hiện sự thỏa mãn của khách hàng.
3.3.4.1.Phân tích tương quan Pearson
Người ta sử dụng một số thống kê có tên là hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Trong phân tích tương quan Pearson, không có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả được xem xét như nhau.
Xem xét ma trận tương quan giữa các biến độc lập, ta thấy hệ số tương quan giữa các nhân tố đều bằng 0, chúng tỏ các nhân tố độc lập nhau có thể đưa vào phân tích hồi quy. Ngoài ra, nhân tố thảo mãn khách hàng có tương quan với tất cả các biến độc lập. ( xem phụ lục 5)
3.3.4.2. Mô hình hồi quy thể hiện mức độ hài lòng của khách hàng
Phân tích hồi quy thể hiện mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc “ Thỏa mãn khách hàng” và 6 biến độc lập:
Giá cả sản phẩm
Môi trường mua sắm
Chất lượng dịch vụ
Chương trình khuyến mãi
Thái độ phục vụ
Giá trịgia tăng
Việc kiểm định mô hình lý thuyết với phương pháp đưa vào một lượt (Enter), đây là phương pháp mặc định của chương trình SPSS và các biến trong khối sẽ được đưa vào mô hình cùng một lúc. Kiểm định F trong phân tích phương sai là một kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem xét biến phụ
thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ các biến độc lập. Nhìn vào bảng ANOVA ta thấy rằng giá trị trống kê F được tính từ giá trị R2 đầy đủ khác 0, giá trị Sig =0 cho thấy mô hình sử dụng là phù hợp và các biến đều đạt được tiêu chuẩn chấp nhận. Vì thế toàn bộ mô hình hồi quy có thể giải thích cho biến thỏa mãn khách hàng. (Kết quả phân tích chi tiết được thể hiện trong Phụ lục 6).
Bảng 3.11: Kết quả kiểm định sự phù hợp của mô hình
Kết quả hồi quy thể hiện ở bảng sau: Ta thấy các mức ý nghĩa quan sát được (P-value) đối với các hệ số độ dốc của các biến : Chương trình khuyến mãi, Thái độ phục vụ, Môi trường mua sắm, Chất lượng dịch vụ đối với biến thỏa mãn khách hàng đều rất nhỏ do đó ta bác bỏ giả thuyết H0 : giả thuyết các biến trên và biến thỏa mãn khách hàng không có liên hệ tuyến tính và chấp nhận các giả thuyết H2, H3, H4 và H5.
Ta thấy giá trị Sig (constant) =1 nên loại biến constant ra khỏi mô hình.
Tương tự ta thấy biến “Giá cả sản phẩm” và “Giá trị gia tăng” có giá trị Sig > 0.05 là mức ý nghĩa của ô hình nên ta cũng loại hai biến này. Có nghĩa là ta bác bỏ hai giả thuyết H1 và H6. ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regressio n 137.882 6 22.980 72.568 .000a Residual 61.118 193 .317 Total 199.000 199
a. Predictors: (Constant), Giá cả sản phẩm, Chất lượng dịch vụ, Môi trường mua sắm, Thái độ phục vụ, Giá trị gia tăng, Chương trình khuyến mãi
Coefficients Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1.721E .040 .000 1.000
Chương trình khuyến mãi .301 .040 .301 7.540 .000
Giá trị gia tăng .025 .040 .025 .630 .529
Thái độ phục vụ .531 .040 .531 13.313 .000
Môi trường mua sắm .461 .040 .461 11.556 .000
Chất lượng dịch vụ .326 .040 .326 8.178 .000
Giá cả sản phẩm .028 .040 .028 .705 .482
a. Dependent Variable: Thỏa mãn khách hàng
Bảng 3.12: Kết quả phân tích hồi quy
Giá trị Sig. và VIF của các biến mô hình cuối cùng đều cho ta những thông tin rất tốt. Mô hình không còn hiện tượng cộng tuyến, hệ số hồi quy của các biến riêng lẻ đều có ý nghĩa với độ tin cậy trên 95%. Mô hình hồi quy có dạng:
Trong đó:
X1 : Chương trình khuyến mãi
X2 : Thái độ phục vụ
X3 : Môi trường mua sắm
X4 : Chất lượng dịch vụ
Theo phương trình hồi quy ở trên cho thấy Sự thỏa mãn của khách hàng có quan hệ tuyến tính với các nhân tố Chương trình khuyến mãi ( =0.301), Thái độ phục vụ
( =0.531), Môi trường mua sắm ( =0.461) và Chất lượng dịch vụ
( =0.326).Qua mô hình ta cũng thấy được rằng, nhân tố có tác dụng mạnh nhất đến
sự hài lòng của khách hàng là Thái độ phục vụ, sau đó môi trường mua sắm, Chất lượng dịch vụ và cuối cùng là Chương trình khuyến mãi.
Từ bảng kết quả phân tích hồi quy, ta có thể xác định được là chấp nhận hay bác bỏ các giả thuyêt được đưa ra:
Các giả thuyết Sau khi kiểm định
Giả thuyết H1: Cảm nhận của khách hàng về sự phù hợp của giá cả sản phẩm tại siêu thị càng cao thì sự thỏa mãn của họ đối với việc mua sắm tại siêu thị càng cao.
Được bác bỏ
Giả thuyết H2: Cảm nhận của khách hàng về môi trường mua sắm của siêu thị càng cao thì sự thỏa mãn của họ đối với việc mua hàng của siêu thị càng cao.
Được chấp nhận
Giả thuyết H3: Cảm nhận của khách hàng về chất lượng dịch vụ của siêu thị càng cao thì sự thỏa mãn của họ đối với việc mua sắm ở siêu thị càng cao.
Được chấp nhận
Giả thuyết H4: Cảm nhận của khách hàng về sự hấp dẫn của chương trình khuyến mãi càng cao sự thỏa mãn của họ đối với việc mua sắm ở siêu thị càng cao.
Được chấp nhận
Giả thuyết H5: Cảm nhận của khách hàng về thái độ phục vụ của nhân viên siêu thị càng cao thì sự thỏa mãn của họ khi mua sắm tại siêu thị càng cao.
Giả thuyết H6: Cảm nhận của khách hàng về giá trị gia tăng của siêu thị càng cao thì sự thỏa mãn của họ đối với việc mua sắm ở siêu thị càng cao.
Được bác bỏ
Bảng 3.13: Kết quả kiểm định các giả thuyết
Như vậy, ta thấy có 2 biến bị bác bỏ đó là “ Giá cả sản phẩm” và “ Giá trị gia tăng”, điều này cho chúng ta thấy rằng khách hàng bây giờ không còn chú trọng vấn đề giá, các dịch vụ giá trị gia tăng chưa được đẩy mạnh nhiều nên chưa mang lại cho khách hàng cảm nhận rõ ràng. Trong sô các nhân tố, ta thấy nhân tố “Thái độ phục vụ” có giá trị βlớn hơn cả điều này chứng tỏ khách hàng bây giờ rất chú trọng đến vấn đề phục vụ của nhân viên.
CHƯƠNG IV: KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP