5. Phương pháp nghiên cứu
2.2.1. Kiểmđịnh các thang đo
2.2.1.1. Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha
Đểtiến hành phân tích nội dung nghiên cứu, trước tiên sẽtiến hành kiểm định độtin cậy thang đo với phương pháp Cronbach’s Alpha. Phương pháp này cho phép người phân tích loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thểtạo ra các yếu tốgiả(Nguyễn Đình Thọ& Nguyễn ThịMai Trang, 2009).
Loại các biến có hệsốtương quan biến tổng nhỏhơn 0,3; tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độtin cậy Alpha lớn hơn 0,6 trong trường hợp nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu và 0,7 đối với những nghiên cứu có tính nối tiếp (Nguyễn Đình Thọ& Nguyễn ThịMai Trang, 2009). Thông thường thang đo có Cronbach’s Alphal từ0,6 – 0,9 là sửdụng được.
Có 5 nhân tốbao gồm “Chính sách giá” được đo lường bằng 5 biến quan sát; “Chất lượng sản phẩm” được đo lường bằng 6 biến quan sát; “Xúc tiến bán hàng” được đo lường bằng 6 biến quan sát; “Dịch vụsau bán hàng” được đo lường bằng 4 biến quan sát; “Đội ngũ nhân viên bán hàng” được đo lường bằng 5 biến quan sát và biến phụthuộc “Đánh giá hoạt động bán hàng” được đo lường bằng 3 biến quan sát. Kết quảphân tích hệsốCronbach’s Alpha đối với các yếu tố được tóm tắt như sau:
Bảng II.4. Kiểm tra độtin cậy thang đo các biến quan sát sau khi loại biến Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến
Chính sách giá Cronbach’s alpha = 0.844
Mức giá cung cấp đảm bảo lợi nhuận 13.73 12.522 0.736 0.787 Công ty cung cấp hàng hóa với giá cả ổn
định 13.69 12.968 0.751 0.785
Thời hạn thanh toán hợp lý 13.67 14.479 0.530 0.843
Có tỷlệchi ết khấu cao khi mua hàng với số
lượng lớn
13.44 14.610 0.553 0.836
Có nhiều chương trình khuyến mãi hấp dẫn 13.77 12.593 0.689 0.801
Chất lượng dịch vụ Cronbach’s alpha = 0.830
Giao hàng đảm bảo về số lượng 19.25 8.204 0.542 0.815
Sản phẩm có đầy đủnhãn mác 19.49 7.688 0.627 0.798
Hạn sửdụng lâu dài 19.56 8.114 0.490 0.829
Bao bì sản phẩm không bịrách, nhàu nát 19.46 8.465 0.542 0.815 Có các dịch vụhỗtrợtư vấn bán hàng cho
nhà bán lẻ 19.41 7.962 0.712 0.783
Cung cấp đầy đủtrang thi ết bịh ỗ trợcho
việc trưng bày 19.53 7.553 0.728 0.776
Xúc tiến bán hàng Cronbach’s alpha = 0.822
Thông tin khuyến mãi và sản phẩm mới
được cung cấp nhanh chóng 14.74 7.818 0.722 0.761
Thông tin giá được cung cấp kịp thời 14.84 7.773 0.567 0.801 Chương trình trưng bày có giá trịcao 14.97 8.026 0.500 0.821 Cung cấp đầy đủtrang thi ết bịhỗtrợcho
Cung cấp đ ầy đủtrang thi ết bịh ỗ trợ
cho việc quảng cáo 14.75 7.758 0.609 0.788
Dịch vụsau bán hàng Cronbach’s alpha = 0.764
Chính sách đổi trảhàng hóa (hư hỏng, h ết
hạn, không thực hiện đúng đơn hàng…) tốt
11.47 2.895 0.485 0.752
Nhân viên phản hồi kịp thời những mong
muốn của nhà bán lẻ 11.59 2.956 0.600 0.693
Mọi khiếu nại của khách hàng đều được
giải quyết thỏa đáng 11.67 2.517 0.634 0.668
Thường xuyên tìm hiểu những khó khăn
của khách hàng 11.45 2.933 0.550 0.715
Đội ngũ nhân viên Cronbach’s alpha = 0.845
Nhân viên bán hàng am hiểu sản phẩm 11.47 4.626 0.692 0.800 Nhân viên bán hàng có khảnăng tư v ấn,
thuyết phục 11.45 5.229 0.634 0.823
Nhân viên giúp trưng bày hàng hóa tốt 11.47 4.506 0.731 0.781 Nhân viên bán hàng sẵn sàng làm việc
vào
thời gian phù hợp với nhu cầu của khách hàng
11.45 5.201 0.679 0.807
(Nguồn: kết quảxửlý SPSS)
Nhìn vào kết quảphân tích Cronbach’s alpha, thấy được biến“Nhân viên bán
hàng nhiệt tình, lịch sự”có hệsốtương quan biến tổng chỉ0.257 < 0.3và khi loại
biến này thì hệsốCronbach’s alpha tăng từ0.790 lên 0.845nên sẽtiến hành loại biến“Nhân viên bán hàng nhiệt tình, lịch sự”đểphục vụcho phân tích EFA tiếp theo. Biến“Thông báo thông tin chương trình khuyến mãiđầy đủ”tuy có hệsố tương quan biến tổng0.304 > 0.3nhưng hệsốCronbach’s alpha nếu loại biến0.822
> 0.797nên cũng loại biến này.
Nhìn chung, các thang đo còn lại có hệsốCronbach’s alpha đạt yêu cầu lớn hơn 0.6 và tương quan biến tổng của các biếnđều lớn hơn 0.3. Do đó các biến đo lường trong thang đo đều được sửdụng trong phân tích tiếp theo.
Đánh giá độtin cậy của nhân tố“Đánh giá chung vềhoạt động bán hàng” cũng cho hệsốCronbach’s alpha = 0.605. Hệsốtương quan của 3 biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Do đó, thang đo “Đánh giá chung vềhoạt động bán hàng” cũng đảm bảo độ tin cậy đểthực hiện các kiểm định tiếp theo.
Bảng II.5. Đánh giá độtin cậy của biến phụthuộc
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến – tổng Cronbach’s alpha nếu loại biến
Đánh giá chung vềhoạt động bán hàng: Cronbach’s alpha = 0.605
Nhìn chung, anh/chị đánh giá cao về
hoạt động bán hàng của công ty 7.93 0.927 0.354 0.589
Anh/chịsẽtiếp tục chọn công ty làm
nhà phân phối khi có nhu cầu 6.43 0.891 0.383 0.549
Anh/chịsẽgiới thiệu cho bạn bè, người
thân sửdụng các sản phẩm của công ty 7.17 0.762 0.511 0.352
(Nguồn: kết quảxửlý SPSS) 2.2.1.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi tiến hành đánh giá độtin cậy của thang đo, tiếp theo sẽ đi vào phân tích nhân tốkhám phá EFA. Ban đầu có 6 câu hỏi độc lập với 26 biến quan sát, thông qua hệsốCronbach’s Alpha xửlý được, ta thấy chỉcó 24 biến thỏa mãnđiều kiện nên chỉ sửdụng 24 biến này đểphân tích nhân tốkhám phá.
Phân tích nhân tốkhám phá EFA giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trịquan trọng của thang đo là giá trịhội tụvà giá trịphân biệt.
Điều kiện đểphân tích nhân tốkhám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu:
- HệsốKMO (Kaiser – Meyer - Olkin) : 0,5≤KMO≤ 1 là chỉsố được dùng đểxem xét sựthích hợp của phân tích nhân tố.
- Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett0,5đ ây là một đại lượng thống kê dùng đểxem xét giảthuyết các biến không có tương quan trong tổng thể.
- Hệsốtải nhân tố(Factor loading) > 0,5 - Tổng phương sai trích50%.
- HệsốEigenvalue có giá trịlớn hơn 1. Chỉnhững nhân tốcó Eigenvalue lớn hơn 1 thì mới giữlại trong mô hình. Những nhân tốcó Eigenvalue nhỏhơn 1 sẽkhông có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.
Các tác giảMayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) đềcập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sửdụng phổbiến nhất. Ma trận nhân tốchứa các hệ sốbiểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố(mỗi biến là một đa thức của các nhân tố).
Bảng II.6. Kiểm định KMO & Bartlett’s Test
Yếu tốcần đánh giá Giá trịchạy bảng So sánh
HệsốKMO 0.790 0.5 < 0.790 < 1
Giá trịSig trong Ki ểm định Bartlett 0.000 0.000 < 0.05
Phương sai trích 62.773% 62.773% > 50%
Giá trịEigenvalue 1.348 1.348 > 1
(Nguồn: kết quảxửlý SPSS)
Bảng II.7. Ma trận xoay nhân tốVarimax
Nhân tố 1 2 3 4 5 CL5 0.787 CL6 0.780 CL2 0.670 CL1 0.645 CL4 0.640 CL3 0.635 CSG2 0,855 CSG1 0.851 CSG5 0.812
CSG4 0.700 CSG3 0.669 XT2 0.787 XT5 0.774 XT3 0.716 XT6 0.674 XT4 0.633 NV4 0.865 NV2 0.841 NV5 0.696 NV3 0.669 SBH2 0.779 SBH3 0.760 SBH1 0.558 SBH4 0.550 (Nguồn: kết quảxửlý SPSS)
Nhìn vào kết quảtrên, ta nhận thấy rằng sau khi phân tích nhân tốlần một thì các nhân tốgộp cho ta thành 5 nhóm. Các yếu tố đánh giá được thống kê:
•KMO = 0.790nên phân tích nhân tốlà phù hợp với dữliệu nghiên cứu.
•Sig.(Bartlett’s Test) = 0.000 (sig. < 0.05)chứng tỏcác biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
•Eigenvalues = 1.348 > 1. Giá trịEigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tốnào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữlại trong mô hình phân tích, nhân tốnào có Eigenvalue nhỏhơn 1 bịloại khỏi mô hình nghiên cứu. Việc làm này giúp nâng cao độtin cậy cũng như tính chính xác cho thang đo. Kết quảcủa phân tích nhân tốkhám phá EFA rút ra 5 nhân tốvới giá trịEigenvalue =
1.348 > 1.
•Tổng phương sai trích:
Điều này chứng tỏ62.773% biến thiên của dữliệu được giải thích bởi 5 nhân tốmới. Hệsốtải Factor Loading của các biến thỏa mãn yêu cầu > 0.3, không có biến có hệsốtảiởnhiều nhân tốchênh lệch nhỏhơn 0.3 và không có nhóm nhân tốchỉgồm 1 hoặc 2 biến.
Như vậy, sau khi phân tích nhân tố, 24 biến quan sát được gom thành 5 nhóm nhân tố. Bảng phân nhóm cho 5 nhân tốtạo ra như sau:
Bảng II.8. Bảng phân nhóm nhân tốsau khi phân tích EFA NHÂN TỐ BIẾN CHỈTIÊU TÊN NHÓM X1 CL5 Có các dịch vụh ỗ trợtư v ấn bán hàng cho nhà bán lẻ CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ
CL6 Cung cấp đầy đủtrang thiết bịhỗtrợcho việc trưng bày
CL2 Sản phẩm có đầy đủnhãn mác CL1 Giao hàng đảm bảo về số lượng
CL4 Bao bì sản phẩm không bịrách, nhàu nát CL3 Hạn sửdụng lâu dài
X2
CSG2 Công ty cung cấp hàng hóa với giá cả ổn định
CHÍNH SÁCH GIÁ
CSG1 Mức giá cung cấp đảm bảo lợi nhuận CSG5 Có nhiều chương trình khuyến mãi hấp dẫn
CSG4 Có tỷlệchi ết khấu cao khi mua hàng với số lượng lớn
CSG3 Thời hạn thanh toán hợp lý
X3
XT2 Thông tin khuyến mãi và sản phẩm mới được cung cấp nhanh chóng
XÚC TIẾN BÁN HÀNG
XT5 Cung cấp đầy đủtrang thiết bịhỗtrợcho việc xúc tiến bán hàng
XT3 Thông tin giá được cung cấp kịp thời
XT6 Cung cấp đầy đủtrang thi ết bịh ỗ trợcho việc quảng cáo
XT4 Chương trình trưng bày có giá trịcao
X4
NV4 Nhân viên giúp trưng bày hàng hóa tốt
NHÂN VIÊN BÁN HÀNG
NV2 Nhân viên bán hàng am hiểu sản phẩm
NV5 Nhân viên bán hàng sẵn sàng làm việc vào thời gian phù hợp với nhu cầu của khách hàng
NV3 Nhân viên bán hàng có khảnăng tư v ấn, thuyết phục
X5
SBH2 Nhân viên phản hổi kịp thời những mong muốn của nhà bán lẻ
DỊCH VỤSAU BÁN HÀNG
SBH3 Mọi khiếu nại của khách hàng đ ều được giải quy ết thỏa đáng
SBH1 Chính sách đ ổi trảhàng hóa (hư hỏng, h ết hạn, không thực hiện đúng đơn hàng…) tốt
SBH4 Thường xuyên tìm hiểu những khó khăn của khách hàng
2.2.1.3 Kết quả phân tích nhân tố với biến phụ thuộc
Thang đo đánh giá chung vềhoạt động bán hàng bao gồm 3 biến quan sát. Sau khi đạt được độtin cậy bằng kiểm tra Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tốEFAđược sửdụng đểkiểm định lại mức độhội tụcủa các biến quan sát.
Bảng II.9. – Kiểmđịnh KMO & Bartlett’s Test nhân tố“Đánh giá chung vềhoạt động bán hàng”
Yếu tốcần đánh giá Giá trịchạy bảng So sánh
Hệs ố KMO 0.593 0.5 < 0.593< 1
Giá trịSig trong Ki ểm định Bartlett 0.000 0.000 < 0.05
Phương sai trích 56.010% 56.010% > 50%
Giá trịEigenvalue 1.680 1.680 > 1
(Nguồn: kết quảxửlý SPSS)
Kết quảkiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tốcho thấy hệsố KMO = 0.593 và Sig. = 0.000 < 0.05, vậy phân tích nhân tốlà thích hợp.
Bảng II.10. Kết quảphân tích nhân tốthang đo “Đánh giá chung vềhoạt động bán hàng”
Biến quan
sát Nhân tố
DG3 Anh/chịsẽgiới thiệu cho bạn bè, người thân sửdụng
các sản phẩm của công ty 0.827
DG2 Anh/chịsẽti ếp tục chọn công ty làm nhà phân phối khi có
nhu cầu 0.723
DG1 Nhìn chung, anh/chị đánh giá cao về hoạt động bán hàng
ủa công ty 0.688
(Nguồn: kết quảxửlý SPSS)
Nhìn vào kết quảtrên, ta nhận thấy rằng sau khi phân tích nhân tốbiến phụ thuộc thì các biến chỉgộp trong 1 nhóm nhân tố. Các yếu tố đánh giá được thống kê: •KMO = 0.593bên phân tích nhân tốlà phù hợp
•Sig.(Bartlett’s Test) = 0.000 (sig. < 0.05)chứng tỏcác biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
•Eigenvalues = 1.680 > 1đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tốrút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
•Tổng phương sai trích:
Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %) = 56.010% > 50%.
Điều này chứng tỏ56.010%biến thiên của dữliệu được giải thích bởi 3 nhân tốmới.
Hệsốtải Factor Loading của các biến thỏa mãn yêu cầu > 0.3.
Kết quảphân tích EFA các biến phụthuộc đều thỏa mãn yêu cầu. Sẽsửdụng tất cảvào các phân tích tiếp theo.
2.2.1.4.Đánh giá lại độ tin cậy thang đo sau khi phân tích nhân tốkhám phá EFA
Sau khi đãđược điều chỉnh và nhóm các yếu tốthuộc cùng một nhân tốvào nhóm mới, tác giảthực hiện kiểm tra lại chất lượng thang đo các yếu tốtheo các nhân tốmới và được kết quảnhư sau:
Bảng II.11. HệsốCronbach’s Alpha các nhóm nhân tố
Nhân tố Sốbiến quan
sát Cronbach Alpha Kết luận Chất lượng dịch vụ6 0.830 Chấp nhận Chính sách giá 5 0.844 Chấp nhận Xúc tiến bán hàng 5 0.822 Chấp nhận
Đội ngũ nhân viên 4 0.845 Chấp nhận
Dịch vụsau bán hàng 4 0.764 Chấp nhận
(Nguồn: kết quảxửlý SPSS)
Kiểm định đánh giá mức độtin cậy Cronbach’s Alpha cho kết quảhệsố Cronbach’s Alpha của các thang đo CL, CSG, XT, NV, SBH trong khoảng từ0.845 – 0.764 làởmức tốt và chấp nhận được, mặt khác hệsốtương quan biến tổng đều > 0.3. Như vậy, các thang đo đảm bảo độtin cậy và không biến nào bịloại thêm.
2.2.2.Phân tích hồi quy tuyến tính bội
2.2.2.1. Kiểm tra hệ số tương quan
Trước khi phân tích hồi quy các nhân tốmới hình thành trong bước phân tích nhân tố, phân tích hệsốtương quan được tiến hành cho năm biến độc lập và biến phụ thuộc với hệsốtương quan Pearson và kiểm định 2 phía với mức ý nghĩa 0.05. Để kiểm tra sựtương quan giữa các biến trong mô hình, nếu giữa các biến có sựtương quan chặt thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến trong khi phân tích hồi quy.
Trước hết, chúng ta kiểm định sựphù hợp của mô hình thông qua ma trận tương quan giữa biến phụthuộc các biến độc lập. Căn cứvào hệsốtương quan ta có mô hình hồi quy phù hợp.
Bảng II.12. Ma trận tương quan ĐG CL CSG XT NV SBH ĐG Pearson Correlation 1 0.577** 0.326** 0.586** 0.563** 0.582** Sig. 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 CL Pearson Correlation 0.577** 1 -0.013 0.435** 0.329** 0.485** Sig. 0.000 0.086 0.000 0.000 0.000 CSG Pearson Correlation 0.326** -0.013 1 -0.033 0.037 -0.014 Sig. 0.000 0.086 0.685 0.654 0.864 XT Pearson Correlation 0.586** 0.435** -0.033 1 0.406** 0.508** Sig. 0.000 0.000 0.685 0.000 0.000 NV Pearson Correletion 0.563** 0.329** 0.037 0.406** 1 0.459* Sig. 0.000 0.000 0.654 0.000 0.000 SBH Pearson Correletion 0.582** 0.485** -0.014 0.508** 0.459** 1 Sig. 0.000 0.000 0.864 0.000 0.000 (Nguồn: kết quảxửlý SPSS) Ghi chú:
- Pearson Correlation: Hệsốtương quan Pearson.
- (**): Kiểm định giảthuyếtởmức ý nghĩa nhỏhơn 0,01.
Với mức ý nghĩa 0.01, giá trịsig. của các nhân tố“CL”, “CSG”, “XT”, “NV”, “SBH” đều nhỏhơn 0.01, đều đó cho ta thấy các nhân tốnày đều có tương quan tuyến tính khá mạnh với biến Mức độ đánh giá chung của khách hàng.
Cụthể, mối quan hệtương quan giữa biến Mức độ đánh giá chung (ĐG) và biến Chất lượng (CL) là 0.577, tương quan với biến Chính sách giá (CSG) là 0.326, tương quan với Xúc tiến bán hàng (XT) là 0.586, tương quan với biến Nhân viên bán hàng(NV) là 0.563 và tương quan với biến Sau bán hàng (SBH) là 0.582.
Vì vậy, việc sửdụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Tuy nhiên, kết quảphân tích tương quan cũng cho thấy hệsốtương quan giữa các biến độc lậpởmức tương quan mạnh nên cần quan tâm đến hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy đa biến.
2.2.2.2. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Hệsốxác định R 2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá độphù hợp của mô hình. Vì R 2 sẽtăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽan toàn hơn khi đánh giá độphù hợp của mô hình. R 2 hiệu chỉnh càng lớn thểhiện độphù hợp của mô hình càng cao.
Bảng II.13. Các hệsốthống kê
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Durbin-Watson
1 0.830 a 0.689 0.678 2.038
(Nguồn: kết quảxửlý SPSS)
Dựa vào bảng kết quảthống kê mô hình tuyến tính, ta có R = 0.830 cho thấy mối quan hệgiữa các biến trong mô hình có mối quan hệkhá chặt chẽ. R 2 điều chỉnh phản ánh chính xác hơn độphù hợp của mô hình trong tổng thểvì nó không phụthuộc vào độlệch phóng đại của R 2 (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) và có giá trịR 2 = 67.8% > 50% thỏa mãn mức ý nghĩa của mô hình tuyến tính. Hay nói cách khác, 67.8% sựkhác biệt của Mức độ đánh giá chung (ĐG) được giải thích bởi sự khác biệt của 5 nhân tố: CL, CSG, XT, NV và SBH, còn lại là do tác động của các yếu tốkhác ngoài mô hình.
Đểkiểm tra tựtuơng quan của mô hình, ta tiến hành đánh giá giá trịD đuợc đưa ra trong Bảng Mô hình tóm tắt sửdụng phuơng pháp Enter với thang đo sau:
0< D <1: xảy ra hiện tuợng tựtuơng quan dương. 1< D <3: không có hiện tuợng tựtuơng quan. 3< D <4: xảy ra hiện tuợng tựtuơng quan âm.
Với giá trịD đưa ra trong bảng là2.038, rơi vào miền nên chấp nhận giảthiết không có tựtuơng quan chuỗi bậc nhất.
Bảng II.14. Kiểm định ANOVA Mô hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 18.428 5 3.686 63.698 .000b