để bác bỏ giả thuyết H0. Như vậy mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được. Điều này có nghĩa là kết hợp của các biến hiện có trong mơ hình có thể giải thích được thay đổi của biến phụ thuộc. Hay nói cách khác có ít nhất một trong 3 biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Bảng 19: Bảng phân tích ANOVAMơ hình Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình Bình phương F Mức ý nghĩa 1 Hồi quy 72,895 5 14,579 33,582 0,000b Dư 62,516 144 0,434 Tổng 135,410 149 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2019)
Như vậy mơ hình hồi qui xây dựng là đảm bảo độ phù hợp, các biến độc lập có thể giải thích tốt cho biến phụ thuộc trong mơ hình.
Ngồi ra để đảm bảo mơ hình có ý nghĩa, ta cần tiến hành kiểm tra thêm về đa cộng tuyến và tự tương quan.
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), để dị tìm hiện tượng đa cộng tuyến ta căn cứ trên độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF). Kết quả phân tích hồi quy sử dụng phương pháp Enter, cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF khá thấp, giá trị cao nhất 1,655. Và độ chấp nhận của biến khá cao, giá trị thấp nhất 0,604. Hệ số phóng đại phương sai VIF nhỏ hơn 10 và độ chấp nhận của biến (Tolerance) lớn hơn 0,1 nên có thể bác bỏ giả thuyết mơ hình bị đa cộng tuyến.
Tra bảng thống kê Durbin-Watson với số mẫu quan sát bằng 150 và số biến độc lập là 5 ta có du =1,895. Như vậy, đại lượng d nằm trong khoảng (du, 4 – du) hay trong khoảng (1,802; 2,198) thì ta có thể kết luận các phần dư là độc lập với nhau. Kết quả kiểm định Durbin – Waston cho giá trị d = 2,059 nằm
trong mơ hình.
Các t của các nhân tố trong mơ hình sau khi kiểm định đều có giá trị sig đều bằng nhỏ hơn 0,05, chứng tỏ các biến đưa vào mơ hình đều có ảnh hưởng đến sự hài lịng về trải nghiệm mua sắm tại Siêu thị Co.opmart Huế.
Biểu đồ 6: Biểu đồ Histogram
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2019) Nhìn vào biểu đồ ta thấy giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn gần bằng 1, đường cong phân phối có dạng hình chng ta có thể kết luận rằng phân phối là xấp sỉ chuẩn.
Biểu đồ 7: Biểu đồ Normal P-P Plot
2.4.6 Kiểm định One Sample T test
Với các giả thuyết:
H0i: µ= 4 (Test value) (chấp nhận nếu (Sig.) >= 0,05) H1i: µ≠ 4 (Test value) (chấp nhận nếu (Sig.) < 0,05)
Bảng 20 : Kiểm định giá trị trung bình One Sample T – test các biến trong nhân tố Chính sách giá N Giá trị trung bình Giá trị kiểm định Mức ý nghĩa GC1 150 3,58 4 0,000 GC2 150 3,56 4 0,000 GC3 150 3,47 4 0,000 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2019)
Ta thấy giá trị Sig kiểm định t trong bảng các biến của nhân tố“Chính sách Giá”, có mức ý nghĩa Sig. nhỏ hơn 0,05. Do đó, ta có đủ cơ sở để bác bỏ H0, chấp nhận H1.
Như vậy, giá trị trung bình kiểm định của các nhân tố trên là khác 4. Với mức trung bình của các tiêu chí đưa vào kiểm định dao động từ 3,47 đến 3,58. Có nghĩa là sự đánh giá của khách hàng về “chính sách giá”tại siêu thị Co.opmart là đang trên mức trung lập, khách hàng chưa hài lịng về các nhân tố này. Từ đó,ta cần phân tích xem mức độ tác động của các nhân tố này đến trải nghiệm mua sắm của khách hàng theo đặc điểm nhân khẩu học như giới tính, nghề nghiệp, thu nhập.
Để biết được mức độ đánh giá của các nhóm khách hàng đối với từng nhân tố tác động đến trải nghiệm mua sắm, qua đó đề ra những giải pháp phù hợp.
Bảng 21 : Kiểm định giá trị trung bình One Sample T – test các biến trong nhân tố Chất lượng N Giá trị trung bình Giá trị kiểm định Mức ý nghĩa CL1 150 4,01 4 0,933 CL2 150 3,94 4 0,466 CL3 150 3,93 4 0,356
nhân tố chất lượng đều có Sig. > 0,05, điều này đồng nghĩa sẽ chấp nhận giả thuyết H0.
Như vậy , giá trị trung bình kiểm định của các biến trong nhân tố chất lượng là bằng 4 Với mức trung bình của các tiêu chí đưa vào kiểm định dao động từ 3,93 đến 4,01, khách hàng hài lòng với những đánh giá trong nhân tố chất lượng tại siêu thị Co.opmart Huế.
Bảng 22: Kiểm định giá trị trung bình One Sample T – test các biến trong nhân tố Sự thuận lợi N Giá trị trung bình Giá trị kiểm định Mức ý nghĩa TL1 150 3,68 4 0,001 TL2 150 3,59 4 0,000 TL3 150 3,60 4 0,000 TL4 150 3,78 4 0,019 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2019
Ta thấy giá trị Sig kiểm định t trong bảng các biến của nhân tố “Sự thuận lợi”,có mức ý nghĩa Sig. nhỏ hơn 0,05. Do đó, ta có đủ cơ sở để bác bỏ H0, chấp nhận H1.
Như vậy, giá trị trung bình kiểm định của các nhân tố trên là khác 4. Với mức trung bình của các tiêu chí đưa vào kiểm định dao động từ 3,59 đến 3,78. Có nghĩa là sự đánh giá của khách hàng về “Sự thuận lợi” tại siêu thị Co.opmart là đang trên mức trung lập, khách hàng chưa hài lịng về các nhân tố này. Từ đó, ta cần phân tích xem mức độ tác động của các nhân tố này đến trải nghiệm mua sắm của khách hàng theo đặc điểm nhân khẩu học như giới tính, nghề nghiệp, thu nhập.
Để biết được mức độ đánh giá của các nhóm khách hàng đối với từng nhân tố tác động đến trải nghiệm mua sắm, qua đó đề ra những giải pháp phù hợp.
2.4.7 Kiểm định giá trị trung bình về mức độ hài lòng chung về trải nghiệm mua sắm tại Siêu thị Co.opmart Huế
Bảng 23 Kiểm định giá trị trung bình các biến trong nhân tố hài lịng chung N
Giá trị trung bình
Giá trị kiểm định Mức ý nghĩa
HL1 150 3,76 4 0,012
HL2 150 3,80 4 0,036
HL3 150 3,72 4 0,007
(Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2019)
Ta thấy giá trị Sig kiểm định t trong bảng các biến của nhân tố “Hài lịng”,
có mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Do đó, ta có đủ cơ sở để bác bỏ H0, chấp nhận H1. Như vậy, giá trị trung bình kiểm định của các nhân tố trên là khác 4. Với mức trung bình của các tiêu chí đưa vào kiểm định dao động từ 3,72 đến 3,80. Có nghĩa là sự đánh giá của khách hàng về “Hài lòng” tại siêu thị Co.opmart là đang trên mức trung lập, khách hàng chưa hài lịng . Từ đó, ta cần phân tích xem mức độ tác động của các nhân tố đến trải nghiệm mua sắm của khách hàng theo đặc điểm nhân khẩu học như giới tính, nghề nghiệp, thu nhập.
2.4.8 Phân tích sự khác biệt giữa các nhóm khách hàng về mức độ tác độngcủa các nhân tố liên quan đến trải nghiệm mua sắm của khách hàng của các nhân tố liên quan đến trải nghiệm mua sắm của khách hàng
2.4.8.1 Kiểm định sự khác nhau về mức độ trải nghiệm đối với từng nhân tốtheo giới tính theo giới tính
Với kiểm định Independent- samples T-test, ta cần dựa vào kết quả kiểm định sự bằng nhau của 2 phương sai tổng thể (kiểm định Levene). Phương sai diễn tả mức độ đồng đều hoặc không đồng đều (độ phân tán) của dữ liệu quan sát (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc ( 2008 )).
Với giả thuyết:
H0: Khơng có sự khác biệt về sự hài lịng giữa nam và nữ H1: Có sự khác biệt về sự hài lòng giữa nam và nữ
Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene (kiểm định F) < 0.05 thì phương sai của 2 tổng thể khác nhau, ta sử dụng kết quả kiểm định t ở dòng Equal variances not assumed.
Nếu Sig. ≥ 0.05 thì phương sai của 2 tổng thể khơng khác nhau, ta sử dụng kết quả kiểm định t ở dịng Equal variances assumed.
Phân tích Independent-samples T-test:
trung bình của 2 tổng thể. Mức ý nghĩa là 0.05
Nếu Sig. > α (mức ý nghĩa) -> khơng có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình của 2 tổng thể.
Bảng 24: Kiểm định Independent Samples T-Test đối với nhân tố “chính sách giá theo giới tính”
Kiểm định phương sai Levene Kiểm định giá trị trung bình t Kết luận F Sig T Df Sig Chính sách giá Phương sai bằng nhau 0,280 0,597 2,601 148 0,010 Chấp nhận H0 (Bác bỏ H1) Phương sai không bằng nhau 2,605 101,523 0,011 (Nguồn: Kết quả xử lý SPSS, 2019)
Kiểm định Levene sẽ cho phép kiểm định phương sai hai mẫu có bằng nhau hay khơng. Giá trị sig của kiểm định F có giá trị 0,597 > 0,05 châp nhận H0 (Bác bỏ H1 khơng có sự khác biệt giữa nam và nữ trong về các nhận định chính sách giá của Siêu thị Co.opmart Huế.