hàng tại siêu thị Thuận Thành II.
Đánh giá thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến trải nghiệm mua sắm giải trí bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Hệ số Cronbach alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Theo Hoàng Trọng và Chu Thị Mộng Nguyệt (2008) thì nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach 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. Đối với nghiên cứu này, nhằm đảm bảo độ tin cậy của thang đo chỉ những nhân tố nào có Cronbach alpha lớn hơn 0.7 thì mới được xem là thang đo có độ tin cậy và được giữ lại. Ngoài ra, các biến có hệ số tương quan tổng biến (Corrected item total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại.
Kết quả phân tích Cronbach alpha đối với các nhân tố ảnh hưởng đến trải nghiệm mua sắm giải trí của khách hàng được tóm tắt như sau:
Biến quan sát Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Hàng hóa đa dạng và phong phú 0,574 0,634
Có nhiều khu bán hàng khác nhau 0,534 0,653
Có nhiều hoạt động chiết khấu, khuyến mại, giảm giá 0,621 0,610
Khu vui chơi giải trí luôn sẳn có 0,002 0,805
Thiết kế của siêu thị độc đáo 0,662 0,593
Cronbach Alpha = 0,721
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Thang đo nhân tố ảnh hưởng đến trải nghiệm đối với nhân tố “đặc trưng siêu thị” có hệ số Cronbach alpha ở mức sử dụng được là 0,721. Hệ số tương biến tổng đa số lớn hơn 0,5. Ngoại trừ biến “khu vui chơi giải trí luôn sẳn có” có hệ số tương quan biến tổng rất thấp là 0,002 nên sẽ bị loại bỏ vì sẽ làm độ tin cậy của thang đo tăng lên. Còn các biến còn lại nếu bỏ bất cứ biến nào thì làm cho hệ số Cronbach alpha giảm. Như vậy các biến còn lại được giữ lại và được sử dụng trong phân tích tiếp theo.
Sau khi loại biến “khu vui chơi giải trí luôn sẳn có” ra khỏi thang đo và chạy lại Cronbach alpha ta có bảng sau.
Bảng 5: Kiểm định lại Cronbach alpha của thang đo nhân tố đặc trưng siêu thị Biến quan sát Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Hàng hóa đa dạng và phong phú 0,607 0,761
Có nhiều khu bán hàng khác nhau 0,585 0,772
Có nhiều hoạt động chiết khấu, khuyến mại, giảm giá 0,598 0,767
Thiết kế của siêu thị độc đáo 0,693 0,718
Cronbach Alpha = 0,805
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Với hệ số Cronbach ‘s Anpha mới bằng 0.805 và hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,5 của các biến nên thang đo này đã đủ độ tin cậy để tiến hành phân tích. Như vậy các biến được giữ lại và được sử dụng trong phân tích tiếp theo.
Bảng 6: Cronbach alpha của thang đo nhân tố không khí tại siêu thị
Biến quan sát Tương quan
biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Chất lượng không khí bên trong tốt 0,684 0,735
Ánh sáng bên trong hài hòa 0,582 0,769
Bố trí bên trong rộng rãi và thuận lợi 0,460 0,803
Chất lượng dịch vụ bán hàng cao 0,645 0,749
Siêu thị luôn sạch sẽ và khan trang 0,577 0,771 Cronbach Alpha = 0,805
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Thang đo nhân tố ảnh hưởng đến trải nghiệm đối với “ Không khí tại siêu thị” có hệ số Cronbach alpha khá cao bằng 0,805 và hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,5. Ngoại trừ biến “Bố trí bên trong rộng rãi và thuận lợi”, có hệ số tương quan biến tổng là 0,460. Tuy nhiên điều này cũng chẳng có ảnh hưởng gì nhiều đến hệ số Cronbach alpha của thang đo nếu như loại trừ hay không loại trừ biến đó thì hệ số Cronbach alpha của thang đo nhân tố “Không khí tại siêu thị” luôn dao động ở mức khá cao là từ 0,735 đến 0,805. Nếu loại bỏ tất cả các biến thì hệ số Cronbach alpha giảm nên không có biến nào bị loại ở nhân tố này.
Bảng 7: Cronbach alpha của thang đo nhân tố giá trị gia tăng tại siêu thị
Biến quan sát Tương quan
biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Khu vực ăn uống, giải khát luôn sẵn có 0,608 0,756
Luôn sẵn có xe đẩy và giỏ đựng hàng 0,597 0,758
Hàng hóa bày biện năng nắp, dễ tìm thấy 0,490 0,783 Sẵn sàng phục vụ khách hàng của siêu thị 0,653 0,744 Âm nhạc tại siêu thị luôn sẵn có và dễ nghe 0,652 0,745
Nơi gởi đồ an toàn 0,323 0,814
Cronbach Alpha = 0,800
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Thang đo nhân tố ảnh hưởng đến trải nghiệm đối với “Giá trị gia tăng” có hệ số Cronbach alpha khá cao bằng 0,8 và hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,5. Ngoại trừ biến “Hàng hóa bày biện năng nắp, dễ tìm thấy” và biến “Nơi gởi đồ an toàn”, có hệ số tương quan biến tổng thấp. Tuy nhiên điều này cũng chẳng có ảnh hưởng gì nhiều đến hệ
số Cronbach alpha của thang đo nếu như loại trừ hay không loại trừ biến đó thì hệ số Cronbach alpha của thang đo nhân tố “Giá trị gia tăng” luôn dao động ở mức khá cao trên 0,744 và có thể sự dụng thang đo này tiếp tục các bước phân tích tiếp theo.
Bảng 8: Cronbach alpha của thang đo nhân tố sự thuận tiện
Biến quan sát Tương quan
biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Có thể đỗ xe, tìm chỗ đổ xe dễ dàng 0,576 0,777
Khảng cách từ nhà đến siêu thị không xa 0,581 0,777 Siêu thị đặc ở nơi có điều kiện giao thông thuận tiện 0,606 0,768 Chi phí đi lại từ nhà đến siêu thị thấp 0,648 0,754 Luôn sẵn có bảng hướng dẫn tại siêu thị 0,577 0,778
Cronbach Alpha = 0,808
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Thang đo nhân tố ảnh hưởng đến trải nghiệm đối với “Sự thuận tiện” có hệ số Cronbach alpha khá cao là 0,808 và hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,5. Nếu bỏ bất cứ biến nào thuộc nhân tố này sẽ làm cho hệ số alpha giảm nên tất cả các biến đều được giữ lại vì chúng đảm bảo độ tin cậy của thang đo.
Bảng 9: Cronbach alpha của thang đo nhân tố mục đích thực dụng
Biến quan sát Tương quan
biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Tự do lựa chọn mua sắm sản phẩm 0,656 0,686
Có thể tìm thấy mặt hàng muốn mua 0,595 0,720
Dễ dàng giao tiếp trong quá trình mua sắm 0,585 0,722 Có thể mua hàng hóa chất lượng cao với giá cả hợp lý 0,503 0,762
Cronbach Alpha = 0,778
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Thang đo nhân tố ảnh hưởng đến trải nghiệm đối với nhân tố “Định hướng thực dụng” có hệ số Cronbach alpha ở mức sử dụng được là 0,778. Hệ số tương quan biến tổng các biến trong nhân tố đều lớn hơn 0,5. Nếu bỏ bất cứ biến nào thuộc nhân tố này sẽ làm cho hệ số alpha giảm nên tất cả các biến đều được giữ lại vì chúng đảm bảo độ tin cậy của thang đo.
Bảng 10: Cronbach alpha của thang đo nhân tố mục đích hưởng thụ
Biến quan sát Tương quan
biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Có thể tìm hiểu tính năng và đặc điểm sản phẩm 0,309 0,430
Đạt được mục đích mua sắm dự định 0,373 0,364
Khả năng mua hàng hóa cao do các tác động của siêu thị 0,304 0,433
Sự sẵn có thời gian rãnh 0,219 0,507
Cronbach Alpha = 0,509
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Thang đo nhân tố “Định hướng hưởng thụ” có hệ số Cronbach alpha thấp 0,509 (nhỏ hơn 0,6), dưới mức cho phép của cuộc nghiên cứu. Ngoài ra hệ số tương quan biến tổng cũng ở mức thấp, thấp nhất chỉ 0,219 và cao nhất chỉ 0,373. Nếu bỏ bất cứ biến nào thì cũng không làm cho hệ số alpha lớn hơn 0,7. Như vậy, nhân tố này không đảm bảo độ tin cậy và sẽ bị loại ra khỏi những lần phân tích tiếp theo.
Kiểm định số lượng mẫu thích hợp KMO
Hair (1999) cho rằng kỹ thuật phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp cho việc phân tích số liệu đa biến. Tuy nhiên để sử dụng kỹ thuật này thì quy mô của mẫu phải đủ lớn. Thông thường số câu trả lời của những được phỏng vấn phải là 50 mới được xem là số lượng tối thiểu để thực hiện kỹ năng phân tích nhân tố hoặc có thể sử dụng quy tắc 5/1, tức là mỗi một vấn đề trong bảng câu hỏi cần phải có ít nhất 5 câu trả lời. Do đó, với số lượng 29 statement, thì cần ít nhất 150 phiếu điều tra được điền đầy đủ từ những sinh viên được phỏng vấn. Tuy nhiên, Kaiser(2001) cho rằng có thể dùng một phương pháp khác để đánh giá tính hợp lý của cơ sở dữ liệu, sử dụng cho phân tích nhân tố (factor analysis). Phương pháp này được gọi là kiểm định KMO &Barltlett's test. Kiểm định Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) cho phép biết được cơ sở dữ liệu có phù hợp với việc phân tích nhân tố hay không. Kaiser (2001) cũng cho rằng giá trị của kiểm định KMO nên nằm trong khoảng 0,5-0,9 là thích hợp, các biến có hệ số truyền tải (factor loading) < 0.5 sẽ bị loại.
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .827
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1.480E3
df 253
Sig. .000
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Kết quả của kiểm định KMO Bartlett như được trình bày trên cho thấy, cơ sở dữ liệu này hoàn toàn phù hợp vì giá trị của kiểm định đạt 0.827, với mức ý nghĩa thống kê là 95%. Điều này cho thấy rằng, kỹ thuật phân tích nhân tố là hoàn toàn có thể sử dụng được.
Phân tích nhân tố các khía cạnh ảnh hưởng đến trải nghiệm mua sắm giải trí
Phân tích nhân tố là tên chung một nhóm các thủ tục được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Trong nghiên cứu, chúng ta có thể thu thập một số lượng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lượng của chúng phải được giảm bớt xuống đến một lượng mà chúng ta có thể sử dụng được. (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008
Phân tích nhân tố (Factor Analysis) là một phương pháp để làm giảm các câu hỏi chi tiết trong phiếu điều tra mà các câu hỏi này được đưa ra để có được thông tin về tất cả các mặt của vấn đề cần nghiên cứu. Sử dụng phương pháp phân tích nhân tố này sẽ giúp cho nghiên cứu có được một bộ các biến số có ý nghĩa hơn. Các nghiên cứu chi tiết về mặt toán học có thể được tìm thấy tại một số công trình nghiên cứu của Emeric (1999), của Hair Et al(1999).
Phân tích nhân tố Factor Analysis đòi hỏi nhà nghiên cứu phải quyết định trước một số vấn đề như: số lượng nhân tố cần đưa ra, và phương pháp sử dụng để đảo trục yếu tố (Rotating the factors), cũng như hệ số tương quan ngưỡng để loại bỏ các nhân tố. Theo nghiên cứu của Almeda(1999) thì số lượng các nhân tố cần phải đưa ra được tính toán dựa trên dự tính của phạm vi nghiên cứu mà dựa trên khung nghiên cứu này để đưa ra các câu hỏi cụ thể. Thêm nữa, các yếu tố được đưa ra sau quá trình phân tích cần phải thỏa
mãn tiêu chuẩn Keiser. Tiêu chuẩn Keiser quy định rằng hệ số Eigenvalue phải ít nhất lớn hơn hoặc bằng 1 và thông thường để tiện cho việc hiểu rõ hơn về nhân tố, thì các nghiên cứu thực nghiệm thường sử dụng phương pháp quay vòng trục tọa độ Varimax, và còn gọi là phương pháp Phương trích “Principal Axis Factoring” với phép quay Varimax. Phương pháp này sẽ tối đa hóa tổng phương sai của hệ số hồi quy tương quan của ma trận nhân tố, và từ đó dẫn đến một logic là các hệ số tương quan của các yếu tố-biến số gần với +1 hoặc -1, tức là chỉ sự tương quan nghịch giữa các yếu tố biến thiên. Nếu hệ số tương quan xấp xỉ bằng không (0), điều đó có nghĩa là không có sự tương quan. Đồng thời, tiêu chuẩn của hệ số tương quan của các yếu tố phải ít nhất là bằng 0,5 thì mới được xem là đạt yêu cầu, và chỉ số 0,5 này được xem là điểm ngưỡng để loại bỏ các câu hỏi trong quá trình phân tích nhân tố. Ngoài ra tổng phương sai trích (Cumulative % Extraction Sums of Squared Loadings) phải lớn hơn 50%.
Sau khi loại nhân tố “Định hướng hưởng thụ” và biến “khu vui chơi giải trí luôn sẵn có ở nhân tố đặc trưng của siêu thị Thuận Thành” ở giai đoạn đánh giá độ tin cậy của thang đo (Cronbach alpha), số biến quan ban đầu là 29, nay chỉ còn 24 biến của các thành phần độc lập. Quá trình phân tích nhân tố để loại biến trong nghiên cứu này được thực hiện qua 2 lần:
Lần thứ 1: 24 biến được đưa vào phân tích nhân tố. Kết quả:
+ Hệ số KMO = 0,822 (>0,5), do đó đạt yêu cầu để phân tích nhân tố.
+ Kết quả kiểm định Bartlett’s Test of Sphericity có Sig. = 0, các biến có tương quan với nhau trong tổng thể, sử dụng phân tích nhân tố là thích hợp.
+ Tiêu chuẩn Eigenvalues > 1 đã có 6 nhân tố được tạo ra.
+ Tổng phương sai trích = 64,134% > 50%, cho biết 6 nhân tố này sẽ giải thích được 64,134% biến thiên của dữ liệu.
Bảng 12: Phân tích nhân tố lần thứ nhất Ma trận xoay nhân tố
Nhân tố
1 2 3 4 5 6
1. Hàng hóa đa dạng và phong phú .703
2. Có nhiều khu bán hàng khác nhau .740 3. Có nhiều hoạt động chiết khấu, .718
giảm giá, khuyến mại
4. Thiết kế của siêu thị độc đáo .847
5. Chất lượng không khí bên trong tốt .753 6. Ánh sáng bên trong hài hòa .728
7. Bố trí bên trong rộng rãi và thuận lợi .231 .394 .004 .037 .186 .633 8. Chất lượng dịch vụ bán hàng cao .792
9. Siêu thị luôn sạch sẽ và khan trang .707 10. Khu vực ăn uống giải khát luôn sẵn có .660
11. Luôn sẵn có xe đẩy và giỏ đựng hàng .786 12. Hàng hóa bày biện năng nắp,
dễ tìm thấy .419 .113 -.018 .057 .275 .630
13. Sẵn sàng phục vụ khách hàng .724 14. Âm nhạc tại siêu thị luôn sẵn
có và dễ nghe .791
15. Nơi gởi đồ an toàn .440 .032 .069 -.160 .120 .155 16. Có thể đổ xe và tìm chổ đổ xe dễ dàng .168 .129 .314 .291 .229 .628 17. Khoảng cách từ nhà đến
siêu thị không quá xa .823
18. Siêu thị đặc ở nơi có điều kiện
giao thông thuận tiện .799
19. Chi phí đi lại từ nhà đến siêu thị thấp .709 20. Luôn sẵn có bảng hướng dẫn
tại siêu thị .061 .128 .258 .324 .198 .752
21. Có thể tự do lụa chọn mua sắm .787
22. Có thể tìm thấy mặt hàng
muốn mua tại siêu thị .729
23. Dễ dàng giao tiếp trong
quá trình mua sắm .730
24. Có thể mua hàng hóa chất lượng
cao với giá cả hợp lý .683
Eigenvalues 7.074 2.126 1.970 1.768 1.388 1.066
Cumulative % 29.473 38.330 46.539 53.906 59.691 64.134
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Lần thứ 2: Sau khi loai 1 biến “Nơi gởi đồ an toàn” còn lại 23 biến tiếp tục được
đưa vào phân tích nhân tố. Kết quả cũng cho ra 6 nhân tố trên nhưng kết quả được cải thiện, cụ thể như sau:
Bảng 13: Phân tích nhân tố lần thứ hai
Ma trận xoay nhân tố
Nhân tố
1. Hàng hóa đa dạng và phong phú .703 2. Có nhiều khu bán hàng khác nhau .740 3. Có nhiều hoạt động chiết khấu,
giảm giá, khuyến mại .717
4. Thiết kế của siêu thị độc đáo .847
5. Chất lượng không khí bên trong tốt .754 6. Ánh sáng bên trong hài hòa .729
7. Bố trí bên trong rộng rãi và thuận lợi .394 .206 .007 .034 .188 .641 8. Chất lượng dịch vụ bán hàng cao .790
9. Siêu thị luôn sạch sẽ và khan trang .706
10. Khu vực ăn uống giải khát luôn sẵn có .685 11. Luôn sẵn có xe đẩy và giỏ đựng hàng .777 12. Hàng hóa bày biện năng nắp,
dễ tìm thấy .112 .394 -.014 .043 .281 .645
13. Sẵn sàng phục vụ khách hàng .715 14. Âm nhạc tại siêu thị
luôn sẵn có và dễ nghe .821
15. Có thể đổ xe và tìm
chổ đổ xe dễ dàng .127 .152 .315 .289 .230 .633