Kiểmđịnh Cronbach’s Alpha cho biến độc lập

Một phần của tài liệu NGUYEN THI ANH QUYNH (Trang 53)

2. CƠ SỞ THỰC TIỄN

2.4.2.1 Kiểmđịnh Cronbach’s Alpha cho biến độc lập

Bảng2.5. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho biến độc lập

Biến độc lập Các biến quan sát Hệ số tương quan biến – tổng Hệ số Cronbach’s Alpha GIÁ CẢ Cronbach’s Alpha = 0.798 GC1 0.604 0.752 GC2 0.601 0.752 GC3 0.569 0.765 GC4 0.611 0.749 GC5 0.541 0.779 CHẤT LƯỢNG Cronbach’s Alpha = 0.869 CL1 0.685 0.847 CL2 0.774 0.810 CL3 0.684 0.846 CL4 0.746 0.822 THƯƠNG HIỆU Cronbach’s Alpha = 0.761 TH1 0.598 0.684 TH2 0.544 0.717 TH3 0.463 0.754 TH4 0.650 0.661 KHẢ NĂNG ĐÁPỨNG Cronbach’s Alpha = 0.782 KNDU1 0.531 0.797 KNDU2 0.676 0.640 KNDU3 0.658 0.663 DỊCH VỤ KHÁCH HÀNG Cronbach’s Alpha = 0.859 DVKH1 0.679 0.830 DVKH2 0.736 0.814 DVKH3 0.623 0.843 DVKH4 0.653 0.836 DVKH5 0.706 0.824 LOẠIBIẾN KNDU4 0.196 0.782

Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho 22 biến quan sát cho thấy, 5 biến quan sát của biến“Giá cả”có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.798 lớn hơn 0.6. Đối với 4 biến quan sát của biến“Chất lượng”có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.869 lớn hơn 0.6; và hệ số tương quan biến - tổng của các biến quan sát này đều có giá trị lớn hơn 0.3 nên thang đo đạt tiêu chuẩn, đảm bảo chất lượng tốt. Trong 4 thang đo của biến “Thương hiệu” có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.761 lớn hơn 0.6; và hệ số tương quan biến - tổng của các biến quan sát này đều có giá trị lớn hơn 0.3 nên thang đo đạt tiêu chuẩn, đảm bảo chất lượng tốt. Trong 4 thang đo của biến “Khả năng đápứng”,biến quan sát KNDU4 – “Mạng lưới chi nhánh rộng khắp tỉnh nên dễ dàng tìm mua sản phẩm của Honda Tân Cương” có hệ số tương quan biến – tổng bằng 0.196 (nhỏ hơn 0.3) và có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.782 lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha của các nhân tố, nên biến KNDU4 không có sự tương quan chặt chẽ giữa các thang đó trong biến“Khả năng đáp ứng”. Do đó, loại biến KNDU4 ra khỏi biến độc lập và kiếm định hệ số

Cronbach’s Alpha cho 3 biến còn lại. Và trong 4 thang đo của biến “Dịch vụ khách hàng” có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.859 lớn hơn 0.6; và hệ số tương quan biến - tổng của các biến quan sát này đều có giá trị lớn hơn 0.3 nên thang đo đạt tiêu chuẩn, đảm bảo chất lượng tốt.

Khi kiểm định Cronbach’s Alpha lại cho biến“Khả năng đáp ứng”kết quả cho thấy 3 biến quan sát của “Khả năng đáp ứng” có hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0.3 nên thang đo đạt tiêu chuẩn, đảm bảo chất lượng tốt. Kết quả kiểm định cho thấy, có tổng 21 biến quan sát của 5 biến độc lập đều thỏa độ tin cậy và đạt chất lượng tốt nên được sử dụng các bước phân tích tiếp theo.

2.3.2.2. Kiểmđịnh Cronbach’s Alpha cho biến phụ thuộc

Bảng 2.6. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho biến Quyết định mua

QUYẾT ĐỊNH MUA Hệ số tương quan biến – tổng Hệ số Cronbach’s Alpha Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.766

QDM1 0.605 0.684

QDM2 0.624 0.672

QDM3 0.584 0.703

Kết quảkiểm định Cronbach’s Alpha cho biến “Quyết định mua” cho thấy hệsốCronbach’s Alpha của 3 biến quan sát có hệsốCronbach’s Alpha bằng 0.766 lớn hơn 0.6 và hệsốtương quan biến - tổng của 4 biến quan sát có giá trị lớn hơn 0.3 nên thang đo đạt tiêu chuẩn, đảm bảo chất lượng tốt. Hệsố Cronbach’s Alpha các thang đo lớn hơn 0.6 và nhỏhơn hệsốCronbach’s Alpha của nhân tố. Do đó, thang đo thỏa độtin cậy và đạt chất lượng tốt, nên được sử dụng trong các phân tích tiếp theo.

2.3.3 Phân tích nhân tố khám phá (EF A)

2.3.3.1. Phân tích nhân tố cho biến độc lập

Bảng 2.7. Kết quả phân tích nhân tố của biến độc lập

BIẾN ĐỘC LẬP Biến quan sát 1 2 Nhân tố3 4 5

DỊCH VỤ KHÁCH HÀNG DVKH3 0.816 DVKH2 0.788 DVKH5 0.785 DVKH1 0.754 DVKH4 0.724 CHẤT LƯỢNG CL2 0.873 CL4 0.832 CL1 0.790 CL3 0.771 GIÁ CẢ GC1 0.764 GC2 0.723 GC3 0.716 GC4 0.704 GC5 0.652 THƯƠNG HIỆU TH4 0.812 TH1 0.789 TH3 0.656 TH2 0.644

KHẢ NĂNG ĐÁP ỨNG KNDU2KNDU3 0.8320.829

KNDU1 0.716

Hệ số KMO 0.806

Sig. (Bartlett's Test) 0.000

Eigenvalues 1.317

Cumulative % 65.149%

Qua kết quả phân tích nhân tố, hệ số KMO có giá trị bằng 0.806 (lớn hơn 0.5), nên phân tích nhân tố cho các thang đo biến độc lập là phù hợp với dữ liệu thực tế. Đồng thời, kết quả kiểm định Bartlett's Test có giá trị sig. bằng 0.000 (nhỏ hơn 0.05) nên kết luận các biến quan sát có tương quan với nhau trong mỗi nhóm nhân tố. Và Eigenvalues bằng 1.317 (lớn hơn 1) đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất. Tổng phương sai trích (Cumulative %) bằng 65.149% (lớn hơn 50%). Điều này chứng tỏ 65.149% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 5 nhân tố. Kết quả cũng cho thấy 21 biến quan sát có thể chia thành 5 nhóm nhân tố, tất cả các biến số đều có hệ số Factor Loading lớn hơn 0.5. Điều này cho thấy dữ liệu phân tích là phù hợp và có thể tiến hành phân tích hồi quy bội với 5 biến độc lập lần lượt là: Dịch vụ khách hàng – DVKH, Chất lượng - CL, Giá cả– GC, Thương hiệu – TH, Hệ thống phân phối – HTPP, Khả năng đáp ứng - KNDU. Điều này cũng cho thấy, việc kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha cho các biến độc lập ban đầu có ý nghĩa thống kê tốt.

2.3.3.2 Phân tích nhân tố biến phụ thuộc Quyết định mua

Bảng 2.8. Kết quả phân tích nhân tố của biến phụ thuộc

Mã hóa Các thang đo biến Quyết định mua Nhân tố

1

QDM2 Anh/chị mạnh dạng quyết định khi mua xe ở Honda Tân Cương 0.801 QDM1 Anh/chị sẽ tiếp tục sử dụng sản phẩm của Honda Tân Cương 0.830 QDM3 Anh/chị giới thiệu cho người thân, bạn bè của mình sử dụng

ản phẩm của Honda Tân Cương 0.815

Hệ số KMO Sig. (Bartlett's Test)

Eigenvalues Cumulative % 0.698 0.000 2.060 68.673%

(Nguồn: Kết quảtổng hợp từkết quảxửlý sốliệu khảo sát tháng 03 năm 2019)

Qua kết quả phân tích nhân tố Quyết định mua cho thấy, hệ số KMO có giá trị bằng 0.698 (lớn hơn 0.5), nên kết luận phân tích nhân tố cho các thang đo biến phụ thuộc là phù hợp với dữ liệu thực tế. Kết quả kiểm định Bartlett's Test có giá trị

Dịch vụ khách hàng Chất lượng Giá cả Thương hiệu Quyết định mua Khả năng đáp ứng

sig. bằng 0.000 (nhỏ hơn 0.05), nên kết luận các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố Quyết định mua. Đồng thời, Eigenvalues bằng 2.060 (lớn hơn 1) đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi nhân tố Quyết định mua, nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất. Tổng phương sai trích (Cumulative %) bằng 68.673% (lớn hơn 50%), chứng tỏ 68.673% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi các biến quan sát. Kết quả cũng cho thấy các biến quan sát của nhân tố Sự hài lòng thuộc 01 nhóm và đều có hệ sốFactor Loading lớn hơn 0.5, phù hợp với yêu cầu và phù hợp phân tích hồi quy.

2.3.4 Điều chỉnh mô h ình sau khi phân tích nhân t

Sau khi tiến hành phân tích dữ liệu thu thập được thông qua các bước phân tích độ tin cậy Cronbach’ Alpha và phân tích nhân tố EFA, tôiđiều chỉnh mô hình nghiên cứu như sau:

Sơ đồ2.4. Mô hìnhđiều chỉnh

Như vậy, mô hình điều chỉnh gồm 5 nhân tố độc lập tác động đến Quyết định mua của khách hàngđối với sản phẩm xe máy tại Honda Tân Cương như sau:

•Nhân tố “Dịch vụ khách hàng” bao gồm: DVKH1, DVKH2, DVKH3, DVKH4, DVKH5.

•Nhân tố “Chất lượng” bao gồm: CL1, CL2, CL3, CL4. •Nhân tố “Gía cả” bao gồm: GC1, GC2, GC3, GC4. •Nhân tố “Thương hiệu” bao gồm: TH1, TH2, TH3, TH4.

•Nhân tố “Khả năng đáp ứng” bao gồm: KNDU1, KNDU2, KNDU3. •Nhân tố “Quyết định mua” bao gồm: QDM1, QDM2, QDM3.

2.3.5 Phân tích hồi quy

2.3.5.1 Phương trình hồi quy

Đặt các biến trong phương trình hồi quy như sau:

•DVHK: Dịch vụ khách hàng (là trung bình của các biến DVKH1, DVKH2, DVKH3, DVKH4, DVKH5)

•CL: Chất lượng (là trung bình của các biến CL1, CL2, CL3, CL4) •GC: Giá cả (là trung bình của các biến GC1, GC2, GC3, GC4) •TH: Thương hiệu (là trung bình của các biến TH1, TH2, TH3, TH4)

•KNDU: Khả năng đáp ứng (là trung bình của các biến : KNDU1, KNDU2, KNDU3.) •QDM: Quyết định mua (là trung bình của các biến QDM1, QDM2,

QDM3). Phương trình hồi quy tuyến tính có dạng:

QDM =β 0 + β1*DVKH +β 2*CL +β 3*GC +β 4*TH +β 5*KNDU

Mức ý nghĩađược xác lập cho các kiểm định và phân tích là 5% (độ tin cậy là 95%). Dưới đây là phần nhận xét và phân tích kết quả hồi quy.

2.3.5.2 Phân tích tương quan Pearson

Sử dụng phương pháp phân tích tương quan hệ số Pearson trong nghiên cứu nhằm lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng trước khi phân tích hồi quy. Và khi kiểm điểm phân tích tương quan giữa các biến độc lập và phụ thuộc có được kết quả sau:

Bảng 2.9 – Kết quả phân tích tương quan

QDM GC CL TH KNDU DVKH

QDM Hệ số tương quan 1 .554** .493** .531** .457** .385**

Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000

N 160 160 160 160 160 160

(Nguồn: Kết quả tổng hợp từ kết quả xử lý số liệu khảo sát tháng 03 năm 2019)

Từ bảng trên, cho thấy cả 5 biến độc lập đều có giá trịSig. = 000 < 0.05, như vậy có mối tương quan giữa biến phụ thuộc và 5 biến độc lập. Cụ thể, các biến độc lập (Giá cả- GC, Chất lượng - CL, Thương hiệu – TH, Khả năng đáp ứng – KNDU, Dịch vụ khách hàng – DVKH) đều có sự tương quan thuận đối với biến phụ thuộc

Quyết định mua - QDM. Mối quan hệ tương quan giữa biến Quyết định mua và “Giá cả” là 0.554, tương quan với “Chất lượng” là 0.493, tương quan với “Thương hiệu” là 0.531, tương quan với “Khả năng đáp ứng” là 0457, tương quan với “Dịch vụ khách hàng” là 0.385. Như vậy, khi khách hàng có đánh giá các yếu tố tác động đến quyết định mua của khách hàngđối với sản phẩm của Honda Tân Cương càng cao thì mức đánh giá quyết định mua cũng sẽ cao. Ngược lại, khi khách hàng đánh giá thấp hoặc không đồng ý với bất cứ yếu tố nào trong 5 yếu tố trên thì mức đánh giá quyết định mua của khách hàng cũng sẽ giảm xuống.

2.3.5.3 Phân tích hồi quy

* Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy

Bảng 2.10. Đánh giá độ phù hợp của mô hình

Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .769a .592 .579 .390 .592 44.713 5 154 .000 1.720

(Nguồn: Kết quảtổng hợp từkết quảxửlý sốliệu khảo sát tháng 03 năm 2019)

Bảng trên cho thấy trị số R = 0.769 cho thấy mối quan hệ giữa các biến trong mô hình có mối quan hệ chặt chẽ và đã được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình. Kết quả trên cũng cho thấy giá trị R 2 (R square) = 0.592 điều này nói lên độ thích hợp của mô hình là 59.2%, hay nói cách khác, là 59.2% sự biến thiên của Quyết định mua của khách hàngđối với sản phẩm Honda Tân

Cươngđược giải thích bởi 5 nhân tố ảnh hưởng. Và giá trị R 2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) phản ánh chính xác hơn sự phù hợp của mô hình đối với tổng thể, ta có giá trị R2 hiệu chỉnh = 0.579 (hay 57.9%), có nghĩa là 57.9% sự biến thiên của biến phụ thuộc “Quyết định mua” được giải thích bởi 5 nhân tố độc lập của mô hình: Giá cả- GC, Chất lượng - CL, Thương hiệu – TH, Khả năng đáp ứng – KNDU, Dịch vụ khách hàng – DVKH. Giá trị Sig. = 0.000 có nghĩa tồn tài mô hình hồi quy tuyến tính giữa hài lòng khách hàng và 5 biến độc lập.

Kết luận: Như vậy, mô hình hồi quy thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.

Kiểm định F sử dụng trong phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thuyết về độphù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp của các biến độc lập. Qua bảng phân tích phương sai ANOVA cho thấy trị số F = 44.713 và có mức ý nghĩa sig. = 0.000 (nhỏ hơn 0.05), có ý nghĩa mô hình hồi quy phù hợp với dữ liệu thu thập được và các biến đưa vào đều có ý nghĩa trong thống kê với mức ý nghĩa 5%.

Ý nghĩa các hệ số hồi quy riêng phần trong mô hình hồi quy

Bảng 2.11. Phân tích hồi quy

Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) -1.010 0.313 -3.230 0.002 GC 0.310 0.067 0.281 4.657 0.000 0.726 1.377 CL 0.282 0.057 0.290 4.975 0.000 0.781 1.280 TH 0.285 0.063 0.266 4.517 0.000 0.763 1.310 KNDU 0.239 0.064 0.218 3.726 0.000 0.775 1.290 DVKH 0.147 0.062 0.137 2.361 0.019 0.786 1.273

(Nguồn: Kết quả tổng hợp từ kết quả xử lý số liệu khảo sát tháng 03 năm 2019)

Nhận xét: Trong bảng trên cho thấy có 5 biến tác động được đưa vào mô hình phân tích hồi quy, tất cả các biến đều có mối quan hệ tuyến tính với quyết định mua của khách hàngđối với sản phẩm của Honda Tân Cương (có tất cả các sig. < 0.05), chứng tỏ các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, đã đưa ra đều được chấp nhận, 5 biến độc lập đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc “Quyết định mua”. Hệ số Beta của 5 biến độc lập đều dương (>0), điều này có nghĩa là các biến Giá cả- GC, Chất lượng - CL, Thương hiệu – TH, Khả năng đápứng – KNDU, Dịch vụ khách hàng – DVKH đều có quan hệ ảnh hưởng với biến Quyết định mua - QĐM theo chiều thuận.

Kết quả hồi quy cũng cho thấy các biến đều có giá trị Sig. nhỏ hơn 0.05, nên các biến Giá cả- GC, Chất lượng - CL, Thương hiệu – TH, Khả năng đáp ứng – KNDU, Dịch vụ khách hàng – DVKH đều được chấp nhận trong phương trình hồi quy. Và cả 5 biến đều đạt được tiêu chuẩn chấp nhận Tolerance lớn hơn 0.0001. Hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến độc lập trong mô hình đều nhỏ hơn 10. Điều này chứng tỏ rằng các biến độc lập không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa:

Quyết định mua = (-1.010) + 0.310*(Giá cả) + 0.282*(Chất lượng) + 0.285*(Thương hiệu) + 0.239*(Khảnăng đápứng) + 0.147*(Dịch vụkhách hàng)

Phương trình hồi quy chuẩn hóa:

Quyết định mua = 0.281*(Giá cả) + 0.290*(Chất lượng) + 0.266*(Thương hiệu) + 0.218*(Khảnăng đápứng) + 0.137*(Dịch vụkhách hàng)

2.3.5.4 Phân tích kết quả nghiên cứu

Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa

β1 = 0.310 Dấu (+): Khi không xét những yếu tố khác, quan hệ giữa “Giá cả” và “Quyết định mua” là cùng chiều. Có nghĩa là khi khách hàng đánh giá về “Giá cả” tăng hay giảm một đơn vị thì yếu tố “Quyết định mua” cũng sẽ tăng hay giảm tươngứng 0.310 điểm.

β2 = 0.286 Dấu (+): Khi không xét những yếu tố khác, quan hệ giữa “Chất lượng” và “Quyết định mua” là cùng chiều. Có nghĩa là khi khách hàng đánh giá về “Chất lượng” tăng hay giảm một đơn vị thì yếu tố “Quyết định mua” cũng sẽ tăng hay giảm tươngứng 0.286 điểm.

β3 = 0.285 Dấu (+): Khi không xét những yếu tố khác, quan hệ giữa “Thương hiệu” và “Quyết định mua” là cùng chiều. Có nghĩa là khi khách hàng đánh giá về “Thương hiệu” tăng hay giảm một đơn vị thì yếu tố “Quyết định mua” cũng sẽ tăng hay giảm tươngứng 0.285 điểm.

β4 = 0.239 Dấu (+): Khi không xét những yếu tố khác, quan hệ giữa “Khả năng đáp ứng” và “Quyết định mua” là cùng chiều. Có nghĩa là khi khách hàng đánh giá về “Khả năng đáp ứng” tăng hay giảm một đơn vị thì yếu tố “Quyết định mua” cũng sẽ tăng hay giảm tươngứng 0.239 điểm..

β5 = 0.147 Dấu (+): Khi không xét những yếu tố khác, quan hệ giữa “Dịch vụ khách hàng” và “Quyết định mua” là cùng chiều. Có nghĩa là khi khách hàng đánh giá về “Dịch vụ khách hàng” tăng hay giảm một đơn vị thì yếu tố “Quyết định mua” cũng sẽ tăng hay giảm tươngứng 0.147 điểm.

Hệ số hồi quy chuẩn hóa

Hệ số hồi quy chuẩn hóa xác định vị trí ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy, các hệ số hồi quy chuẩn hóa có thể chuyển đổi với dạng phần trăm như sau:

Bảng 2.12 Xác định tầm quan trọng của các biến độc lập theo tỷ lệ phần trăm

STT Biến độc lập Beta chuẩn hóa Phần trăm(%) Xếp hạng

1 Chất lượng 0.290 24.33 1 2 Giá cả 0.281 23.57 2 3 Thương hiệu 0.266 22.32 3 4 Khả năng đáp ứng 0.218 18.29 4 5 Dịch vụ khách hàng 0.137 11.49 5 Tổng 1.192 100

(Nguồn:Tổng hợp từ kết quả phân tích hồi quy)

Từ bảng trên có thể thấy, biến Chất lượngđóng góp 24.33%, biến Giá cả đóng góp 23.57%, biến Thương hiệuđóng góp 22.32%, biến Khả năng đáp ứng đóng góp 18.29%, và biến Dịch vụ khách hàng đóng góp 11.49% trong quyết định mua của khách hàngđối với sản phẩm xe máy của Honda Tân Cương. Các nhân tố ảnh hưởng đến Quyết định mua của khách hàngđối với sản phẩm của Honda Tân

Cươngđược sắp xếp theo tầm quan trọng giảm dần như sau: quan trọng nhất là Chất lượng; quan trọng thứ hai là Giá cả, quan trọng thứ ba là Thương hiệu, quan trọng thứ

Một phần của tài liệu NGUYEN THI ANH QUYNH (Trang 53)