4. Phương pháp nghiên cứu
3.2.1.1Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố biến độc lập
Mục đích của kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá là nhận diện và xác định được các nhân tố chủ yếu có ảnh hưởng đến quyết định chọn mua sản phẩm xe máy của khách hàng. Ví dụ như đối với thang đo dịch vụ CSKH, thì nhân tố ảnh hưởng đến quyết định chọn mua sản phẩm xe máy của khách hàng có thể là: Dịch vụ bảo hành, sửa chữa uy tín chất lượng, hay thời gian chờ bảo hành hợp lý, hay sẵn sàng lắng nghe và giải đáp thắc mắc của khách hàng, hay mọi khiếu nại của khách hàng đều được giải quyết thỏa đáng...
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá được sử dụng để đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát theo thành phần. Trong nghiên cứu này, phương pháp trích Principal Component Analysis với phép quay Varimax được sử dụng. Điểm dừng Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 và tổng phương sai trích (Cumulative % Extraction Sums of Squared Loadings) lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
Phân tích nhân tố chỉ được sử dụng khi hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) có giá trị từ 0,5 trở lên (Othman & Owen, 2000), kiểm định Bartlett’s có giá trị sig < 0,05 và các biến có hệ số truyền tải (factor loading) nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại.
Thang đo các yếu tố tác động đến quyết định chọn mua sản phẩm xe máy của khách hàng đối với công ty TNHH Tiến Đức gồm 24 biến quan sát với 7 thành phần các nhân tố được đưa vào để phân tích nhân tố. Kết quả thể hiện như sau:
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of
Sampling Adequacy. 0,745
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1,876E3
df 276
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Sau khi đưa 24 biến vào phân tích nhân tố, kết quả kiểm định KMO đạt yêu cầu là 0,745 > 0,5 và Bartlett's có giá trị Sig < 0,05 cho thấy giữa 24 biến này có mối tương quan với nhau nên phân tích nhân tố EFA là thích hợp.
Phân tích nhân tố EFA với tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 có 6 nhân tố được tạo ra. Tổng phương sai trích được là 68,925% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu của phân tích nhân tố khám phá.
Bảng 10: Kết quả phân tích nhân tố - thang đo các biến độc lập Rotated Component Matrix(a)
Component
1 2 3 4 5 6
Sản phẩm luôn đáp ứng được nhu cầu
khách hàng 0,921
Giá cả phù hợp với thương hiệu 0,856 Sản phẩm có chất lượng tốt 0,853 Sản phẩm có mẫu mã đẹp 0,848 Sản phẩm có chủng loại đa dạng 0,800 Giá cả phù hợp với chất lượng 0,693
NVBH nhiệt tình 0,847
NVBH có thái độ lịch sự 0,805
NVBH có phong cách làm việc chuyên
nghiệp 0,801
NV kỹ thuật có trình độ chuyên môn cao 0,787
Điều kiện thanh toán dễ dàng 0,854
Áp dụng hình thức bán hàng trả góp 0,787 Thương hiệu Honda uy tín đảm bảo 0,749 Công ty có uy tín trên thị trường 0,654 Dịch vụ bảo hành, sửa chữa uy tín chất
lượng 0,79 9 Sẵn sàng lắng nghe và giải đáp thắc mắc của khách hàng 0,77 2
Thời gian chờ bảo hành hợp lý 0,76
Mọi khiếu nại của khách hàng đều được giải quyết thỏa đáng
0,71 1 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Công ty nằm ở tuyến đường rộng rãi 0,817
Giờ mở cửa phù hợp 0,778
Nơi gửi xe thuận tiện 0,774
Áp dụng nhiều chương trình khuyến mãi hấp dẫn
0,825 Hoạt động tuyên truyền, quảng bá, PR hiệu
quả
0,815
Giá trị khuyến mãi lớn 0,808
Eigenvalues 8,934
Percentage of Variance Explained
(% Phương sai trích) 68,925
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
Đặt tên và giải thích nhân tố:
Kết quả đo lường đã cho thấy các nhân tố “Thương hiệu”, “Sản phẩm” và “Giá cả” trong mô hình lý thuyết ban đầu đã tách ra thành hai thành phần. Như vậy, về lý thuyết, khái niệm về Thương hiệu, Sản phẩm và Giá cả là các khái niệm riêng biệt, nhưng đối với nghiên cứu cụ thể này thì Thương hiệu gắn liền với Phương thức thanh toán và Sản phẩm thì gắn liền với Giá cả. Dựa vào đặc điểm của các biến quan sát trong bảng 10, tác giả đặt tên cho hai thành phần mới này là: Thương hiệu và Phương thức thanh toán, Sản phẩm và Giá cả. Còn các nhóm nhân tố “Hệ thống kênh phân phối”, “Hoạt động xúc tiến bán hàng”, “Dịch vụ CSKH” và “Đội ngũ nhân viên” vẫn phù hợp với mô hình lý thuyết.
+ Nhân tố thứ nhất bao gồm các biến quan sát sau: Điều kiện thanh toán dễ dàng, Áp dụng hình thức bán hàng trả góp, Thương hiệu Honda uy tín đảm bảo, Công ty có uy tín trên thị trường. Đặt tên nhân tố này là Thương hiệu và Phương thức thanh toán.
+ Nhân tố thứ hai bao gồm các biến sau: Sản phẩm luôn đáp ứng được nhu cầu khách hàng, Giá cả phù hợp với thương hiệu, Sản phẩm có chất lượng tốt, Sản phẩm có mẫu mã đẹp, Sản phẩm có chủng loại đa dạng, Giá cả phù hợp với chất lượng. Đặt tên các nhân tố này là Sản phẩm và Giá cả.
+ Nhân tố thứ ba bao gồm các biến: Công ty nằm ở tuyến đường rộng rãi, Giờ mở cửa phù hợp, Nơi gửi xe thuận tiện. Đặt tên nhân tố này là Hệ thống kênh phân phối.
+ Nhân tố thứ tư bao gồm các biến: Áp dụng nhiều chương trình khuyến mãi hấp dẫn, Hoạt động tuyên truyền, quảng bá, PR hiệu quả, Giá trị khuyến mãi lớn. Đặt tên nhân tố này là Hoạt động xúc tiến bán hàng.
+ Nhân tố thứ năm bao gồm: Dịch vụ bảo hành, sửa chữa uy tín chất lượng, Sẵn sàng lắng nghe và giải đáp thắc mắc của khách hàng, Thời gian chờ bảo hành hợp lý, Mọi khiếu nại của khách hàng đều được giải quyết thỏa đáng. Đặt tên nhân tố này là
Dịch vụ CSKH.
+ Nhân tố thứ sáu bao gồm các biến sau: NVBH nhiệt tình, NVBH có thái độ lịch sự, NVBH có phong cách làm việc chuyên nghiệp, NV kỹ thuật có trình độ chuyên môn cao. Đặt tên nhân tố này là Đội ngũ nhân viên.
Phân tích nhân tố biến phụ thuộc
Bảy biến quan sát của thang đo quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng được đưa vào phân tích nhân tố với kết quả kiểm định KMO như sau:
Bảng 11: Kiểm định KMO and Bartlett's – thang đo quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,908 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 822,395 df 21 Sig. 0,000 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Với KMO = 0,908 thỏa mãn yêu cầu lớn hơn 0,5 và kiểm định Bartlett's Test có giá trị Sig < 0,05. Bằng phân tích EFA sử dụng với phương pháp trích nhân tố prrincipal component và phép quay Varimax đã trích được một nhân tố duy nhất tại eigenvalue
bằng 4,995 và phương sai trích được là 71,358% (lớn hơn 50%) là đạt yêu cầu của phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 12: Kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc
Biến quan sát Hệ số tải
nhân tố (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Số biến
Quý khách hàng sẽ mua sp khi công ty hoạt
động có uy tín 0,748 7
Quý khách hàng sẽ mua sp khi sp công ty
đa dạng, chất lượng tốt 0,828
Quý khách hàng sẽ mua sp khi sp công ty
có mức giá phù hợp 0,832
Quý khách hàng sẽ mua sp khi công ty nằm
ở vị trí thuận tiện 0,897
Quý khách hàng sẽ mua sp khi công ty có
nhiều chương trình khuyến mãi hấp dẫn 0,836 Quý khách hàng sẽ mua sp khi công ty có
dịch vụ bảo hành, sửa chữa tốt 0,856 Quý khách hàng sẽ mua sp khi thái độ nhân
viên công ty phục vụ tốt 0,906
Eigenvalues 4,995
Percentage of Variance Explained
(% Phương sai trích) 71,358
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS)
Hệ số tải nhân tố của các biến trên đều cao (từ 0,748 đến 0,906) và bảy biến quan sát thuộc thang đo này đều tạo thành một thang đo chung với tên gọi như ban đầu là thang đo Quyết định chọn mua sản phẩm của khách hàng. Thang đo này được sử dụng cho phân tích hồi quy tương quan tiếp theo.