7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.2. ĐÁNH GIÁ VÀ KIỂM ĐỊNH THANG ĐO
3.2.1. Kiểm tra hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Tiến hành kiểm định hệ số tin cậy của 24 biến quan sát thuộc 5 nhân tố đo lƣờng sự hài lòng của khách hàng dựa vào hệ số kiểm định Cronbach’s Alpha. Các biến có hệ số tƣơng quan tổng – biến (correted item - total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.7 – 0.8]. Nếu Cronbach’s Alpha lớn hơn hoặc bằng 0.6 là thang đo có thể chấp nhận đƣợc về mặt tin cậy (Nunnally & Bernstein,
Nhân tố VL – Khía cạnh vật lý
Bảng 3.12. Kết quả kiểm định thang đo nhân tố khía cạnh vật lý
Cronbach's Alpha = 0.796 Số biến quan sát: 7
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến này
VL1 16.81 20.555 .400 .791 VL2 17.40 19.107 .488 .777 VL3 17.38 17.466 .689 .737 VL4 17.33 17.375 .637 .747 VL5 17.35 17.541 .669 .741 VL6 16.60 23.200 .150 .823 VL7 17.29 18.217 .621 .751
Nhân tố “Khía cạnh vật lý” bao gồm 7 biến quan sát (VL1, VL2, VL3, VL4, VL5, VL6, VL7) có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.796 (lớn hơn 0.6). Hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3), riêng biến VL6 có hệ số tƣơng quan là 0.150 (nhỏ hơn 0.3) nên ta sẽ loại bỏ biến quan sát VL6.
Nhân tố độ tin cậy
Bảng 3.13. Kết quả kiểm định thang đo nhân tố độ tin cậy
Cronbach's Alpha = 0.836 Số biến quan sát: 3
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến này
TC1 8.06 2.304 .832 .646
TC2 8.15 2.307 .641 .838
Nhân tố “Độ tin cậy” bao gồm 3 biến quan sát (TC1, TC2, TC3), có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.836 (lớn hơn 0.6). Và hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Cho nên thang đo nhân tố “Độ tin cậy” đạt yêu cầu.
Nhân tố nhân viên dịch vụ
Bảng 3.14. Kết quả kiểm định thang đo nhân tố nhân viên dịch vụ
Cronbach's Alpha = 0.870 Số biến quan sát: 6
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến này NV1 17.36 11.841 .715 .842 NV2 17.80 11.316 .545 .876 NV3 17.37 11.555 .786 .831 NV4 17.35 11.297 .638 .854 NV5 17.48 11.255 .720 .839 NV6 17.53 11.552 .680 .846
Nhân tố “Nhân viên dịch vụ” bao gồm 6 biến quan sát (NV1, NV2, NV3, NV4, NV5, NV6), có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.87 (lớn hơn 0.6). Và hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Cho nên thang đo nhân tố “Nhân viên dịch vụ” đạt yêu cầu.
Nhân tố sản phẩm
Bảng 3.15. Kết quả kiểm định thang đo nhân tố sản phẩm
Cronbach's Alpha = 0.770 Số biến quan sát: 3
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến này
SP1 6.12 4.255 .739 .530
SP2 6.18 5.684 .408 .892
SP3 6.04 4.449 .694 .586
Nhân tố “Sản phẩm” bao gồm 3 biến quan sát (SP1, SP2, SP3), có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.77 (lớn hơn 0.6). Và hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Cho nên thang đo nhân tố “Sản phẩm” đạt yêu cầu.
Nhân tố mua sắm tiện lợi
Bảng 3.16. Kết quả kiểm định thang đo nhân tố mua sắm tiện lợi
Cronbach's Alpha = 0.779 Số biến quan sát: 5
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến này MS1 14.44 9.913 .633 .714 MS2 14.92 8.464 .750 .663 MS3 14.20 14.021 .078 .842 MS4 15.34 9.164 .528 .755 MS5 14.94 8.405 .778 .653
Nhân tố “Mua sắm tiện lợi” bao gồm 5 biến quan sát (MS1, MS2, MS3, MS4, MS5) có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.779 (lớn hơn 0.6). Hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép
(lớn hơn 0.3), riêng biến MS3 có hệ số tƣơng quan là 0.078 (nhỏ hơn 0.3) nên ta sẽ loại bỏ biến quan sát MS3.
3.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, ta loại bỏ 2 biến quan sát là VL6 và MS3, số biến quan sát còn lại là 22 biến. Sử dụng các biến còn lại để thực hiện phân tích nhân tố khám phá, đây là một phƣơng pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến để chúng có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg, 1998).
Trong bài nghiên cứu này, mục tiêu của phân tích nhân tố là tìm ra đƣợc các yếu tố nào có tác động đến sự hài lòng của khách hàng. Đầu tiên dùng kiểm định Barlett’s test of sphericity và hệ số KMO để kiểm tra xem có thích hợp không khi sử dụng phân tích nhân tố khám phá. Kết quả đƣợc xuất ra từ phần mềm SPSS cho thấy nhƣ sau:
Bảng 3.17. Kết quả kiểm định KMO và Barlett
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.790 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2240.575
df 231
Sig. .000
Ta thấy hệ số KMO = 0.790 (lớn hơn 0.5) và mức ý nghĩa Sig =.000 của kiểm định Barllett’s nhỏ hơn rất nhiều so với α = 5%, nên việc phân tích
Bảng 3.18. Phân tích nhân tố tương ứng với các biến quan sát
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 NV3 .835 NV5 .807 NV1 .774 NV4 .753 NV6 .749 NV2 .647 VL5 .803 VL3 .790 VL4 .769 VL7 .764 VL2 .607 VL1 .560 MS5 .880 MS2 .877 MS1 .803 MS4 .729 TC1 .888 TC3 .859 TC2 .777 SP1 .906 SP3 .896 SP2 .621
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 6 iterations.
Bảng Rotated Component Matrix tách bạch các nhóm tiêu thức khác nhau một cách rõ rệt, những tiêu thức giống nhau sẽ hội tụ về một nhóm.
Trong bảng này, các tiêu thức có hệ số tải nhân tố lớn hơn hoặc bằng 0.5 sẽ đƣợc giữ lại, các tiêu thức có hệ số này bé hơn 0.5 sẽ bị loại bỏ. Với kết quả trên, ta thấy không có biến nào bị loại. Ta có thể kết luận rằng mô hình nghiên cứu phù hợp với dữ liệu khảo sát.
Bảng Total Variance Explained (phụ lục 7) cho biết tại mức giá trị eigenvalue lớn nhất là 5.269 và nhỏ nhất là 1.508 đều lớn hơn 1, cho phép trích đƣợc 5 nhân tố từ 22 biến quan sát và phƣơng sai trích đƣợc là 64.946% (lớn hơn 50%). Nhƣ vậy phƣơng sai trích đạt yêu cầu. Không có số biết quan sát có hệ số tải nhân tố Factor loading nhỏ hơn 0.5, kết quả phân tích nhân tố hoàn toàn hợp lý.
Sau khi phân tích nhân tố khám phá (EFA) thì các thang đo ban đầu đều đạt yêu cầu và giữ nguyên với 22 biến quan sát đƣợc chia thành 5 nhân tố nhƣ sau:
- Nhân tố khía cạnh vật lý (VL) bao gồm 6 biến quan sát VL1, VL2, VL3, VL4, VL5, VL7.
- Nhân tố độ tin cậy (TC) bao gồm 3 biến quan sát TC1, TC2, TC3. - Nhân tố nhân viên dịch vụ (NV) bao gồm 6 biến quan sát NV1, NV2, NV3, NV4, NV5, NV6.
- Nhân tố sản phẩm (SP) bao gồm 3 biến quan sát SP1, SP2, SP3.
- Nhân tố mua sắm tiện lợi (MS) gồm 4 biến quan sát MS1, MS2, MS4, MS5. Sau khi sử dụng phân tích khám phá EFA không có sự sự xáo trộn biến giữa các khái niệm, vì vậy tên gọi các khái niệm ban đầu vẫn đƣợc giữ nguyên.
3.3. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.3.1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu thực tế bằng phân tích hồi quy bội phân tích hồi quy bội
siêu thị Co.opmart Tam Kỳ, mô hình hồi quy bội đƣợc sử dụng. Mô hình bao gồm một biến phụ thuộc là “Sự hài lòng của khách hàng đối với siêu thị Co.opmart Tam Kỳ” và 5 biến độc lập là: (1) Khía cạnh vật lý, (2) Độ tin cậy, (3) Nhân viên dịch vụ, (4) Sản phẩm, (5) Mua sắm tiện lợi. Ta có phƣơng trình hồi quy tuyến tính nhƣ sau:
HLi = β0 + β1VLi + β2TCi + β3NVi + β4SPi + β5MSi + ei Trong đó: - VL: Khía cạnh vật lý - TC: Độ tin cậy - NV: Nhân viên dịch vụ - SP: Sản phẩm
- MS: Mua sắm tiện lợi
- HL: Sự hài lòng của khách hàng đối với siêu thị Co.opmart Tam Kỳ.
Bảng 3.19. Bảng đánh giá độ phù hợp của mô hình theo R2 và Durbin – Watson
Mô
hình R R
2
R2 điều chỉnh Sai số chuẩn ƣớc lƣợng Durbin- Watson 1 .829a .692 .684 .34038 2.059 a. Predictors: (Constant), MS, SP, TC, VL, NV b. Dependent Variable: HL
Để đánh giá độ phù hợp của mô hình, hệ số xác định R2
(R square) đƣợc sử dụng. Hệ số R2 = 0.692 có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đƣợc xây dựng bởi 5 biến độc lập trên giải thích đƣợc 69.2% sự biến động của sự hài lòng khách hàng đối với siêu thị Co.opmart Tam Kỳ.
Bảng 3.20. Kết quả phân tích phương sai ANOVAb Mô hình Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Sig. 1 Hồi quy 54.604 5 10.921 94.262 .000a Phần dƣ 24.330 210 .116 Tổng 78.933 215 a. Predictors: (Constant), MS, SP, TC, VL, NV b. Dependent Variable: HL
Đại lƣợng thống kê F và mức ý nghĩa Sig. trong bảng phân tích phƣơng sai (ANOVA) đƣợc dùng để kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy với tổng thể. Ta thấy trong kết quả kiểm định này trị thống kê F = 94.262 và mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05 nên mô hình hồi quy bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng đƣợc.
Bảng 3.21. Hệ số hồi quy của mô hình
Mô hình Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số tiêu chuẩn hóa t Sig. Chỉ số đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Hằng số) -.527 .180 -2.937 .004 VL .193 .031 .256 6.317 .000 .896 1.116 TC .304 .034 .374 9.031 .000 .856 1.168 NV .271 .041 .299 6.658 .000 .725 1.379 SP .164 .023 .280 7.011 .000 .919 1.089 MS .168 .025 .259 6.685 .000 .979 1.022 a. Dependent Variable: HL
hài lòng của khách hàng và giá trị Sig. của các nhân tố đều nhỏ hơn 0.05, nên tất các các biến đều có ý nghĩa thống kê.
Nhƣ vậy dựa vào bảng 3.21, phƣơng trình hồi quy các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng đối với siêu thị Co.opmart Tam Kỳ đƣợc đƣa ra nhƣ sau:
HLi = - 0.527+ 0.193VLi +0.304TCi +0.271NVi +0.164SPi +0.168MSi + ei
Từ kết quả của phƣơng trình trên cho thấy sự hài lòng của khách hàng chịu tác động nhiều nhất bởi yếu tố độ tin cậy (β2 = 0.304), và ít chịu tác động nhất là nhân tố sản phẩm (β4 = 0.164).
3.3.2. Kiểm tra hiện tƣợng tự tƣơng quan
Căn cứ trên kết quả ở bảng 3.19, ta có hệ số Durbin-Watson là 2.059. Tra bảng thống kê Durbin - Watson để tìm dL và dU với n là số quan sát, k là số biến độc lập.
Với số biến quan sát là 216 và 5 biến độc lập, ta có dL = 1.718 và dU = 1.820. Tiến hành kiểm tra sự tự tƣơng quan thấy đƣợc rằng dU < 2.059 < 4 – dU, mô hình không có hiện tƣợng tự tƣơng quan bậc nhất.
Có tƣơng quan thuận chiều (+) Không có kết luận Không có tƣơng quan chuỗi bậc nhất Miền không có kết luận Có tƣơng quan ngƣợc chiều 0 dL dU 2 4 – dU 4 – dL
3.3.3. Kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến
Theo kết quả bảng 3.21 ta có: các hệ số VIF (Variance inflation factor) đều hớn hơn 1 và nhỏ hơn 2 (đạt chuẩn nhỏ hơn 10) cho thấy các biến độc lập này không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không có hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra. Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập ảnh hƣởng không đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy.
3.3.4. Kiểm định giả thuyết
Sau khi tiến hành phân tích hồi quy, ta thấy không có biến nào bị loại ra khỏi mô hình. Tiếp theo tác giả tiến hành nghiên cứu kiểm định giả thuyết của mô hình nghiên cứu đã đề ra.
- Giả thuyết H1: Có mối quan hệ thuận chiều giữa nhân tố khía cạnh vật lý và sự hài lòng của khách hàng.
Hệ số hồi quy giữa biến khía cạnh vật lý (VL) và sự hài lòng của khách hàng (HL) là 0.193 và với Sig.=.000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%. Cho nên giả thuyết H1 đƣợc chấp nhận.
- Giả thuyết H2: Có mối quan hệ thuận chiều giữa nhân tố độ tin cậy và sự hài lòng của khách hàng.
Hệ số hồi quy giữa biến độ tin cậy (TC) và sự hài lòng của khách hàng (HL) là 0.304 và với Sig.=.000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%. Cho nên giả thuyết H2 đƣợc chấp nhận.
- Giả thuyếtH3: Có mối quan hệ thuận chiều giữa nhân tố nhân viên dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng.
Hệ số hồi quy giữa biến nhân viên dịch vụ (NV) và sự hài lòng của khách hàng (HL) là 0.271 và với Sig.=.000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%. Cho nên giả thuyết H3 đƣợc chấp nhận.
- Giả thuyết H4: Có mối quan hệ thuận chiều giữa nhân tố sản phẩm và sự hài lòng của khách hàng.
Hệ số hồi quy giữa biến sản phẩm (SP) và sự hài lòng của khách hàng (HL) là 0.164 và với Sig.=.000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%. Cho nên giả thuyết H4 đƣợc chấp nhận.
Hệ số hồi quy giữa biến mua sắm tiện lợi (MS) và sự hài lòng của khách hàng (HL) là 0.168 và với Sig.=.000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%. Cho nên giả thuyết H5 đƣợc chấp nhận.
Bảng 3.22. Bảng tổng kết kiểm định giả thuyết
Giả
thuyết Phát biểu Chấp nhận
H1
Có mối quan hệ thuận chiều giữa nhân tố khía
cạnh vật lý và sự hài lòng của khách hàng Có
H2
Có mối quan hệ thuận chiều giữa nhân tố độ tin
cậy và sự hài lòng của khách hàng Có
H3
Có mối quan hệ thuận chiều giữa nhân tố nhân
viên dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng Có
H4
Có mối quan hệ thuận chiều giữa nhân tố sản
phẩm và sự hài lòng của khách hàng Có
H5
Có mối quan hệ thuận chiều giữa nhân tố mua sắm
tiện lợi và sự hài lòng của khách hàng Có
3.4. PHÂN TÍCH PHƢƠNG SAI MỘT CHIỀU ANOVA 3.4.1. Phân tích sự khác biệt theo giới tính 3.4.1. Phân tích sự khác biệt theo giới tính
Bảng 3.23. Kiểm định sự khác biệt về mức độ đánh giá theo giới tính
Kiểm định sự đồng nhất của phƣơng sai
Kiểm định Levene df1 df2 Sig.
VL 0.428 1 214 0.514 TC 0.764 1 214 0.383 NV 1.336 1 214 0.249 SP 1.980 1 214 0.161 MS 0.005 1 214 0.443 HL 0.305 1 214 0.581
ANOVA Tổng bình phƣơng df Trung bình bình phƣơng F Sig. VL Giữa nhóm 0.199 1 0.199 0.307 0.580 Trong nhóm 138.356 214 0.647 Tổng 138.554 215 TC Giữa nhóm 0.079 1 0.079 0.142 0.706 Trong nhóm 119.315 214 0.558 Tổng 119.395 215 NV Giữa nhóm 0.026 1 0.026 0.058 0.810 Trong nhóm 96.110 214 0.449 Tổng 96.136 215 SP Giữa nhóm 0.046 1 0.046 0.043 0.837 Trong nhóm 231.139 214 1.080 Tổng 231.185 215 MS Giữa nhóm 0.000 1 0.000 0.000 0.592 Trong nhóm 188.402 214 0.880 Tổng 188.402 215 HL Giữa nhóm 0.002 1 0.002 0.006 0.539 Trong nhóm 78.931 214 0.369 Tổng 78.933 215
Các thành phần khía cạnh vật lý, độ tin cậy, nhân viên dịch vụ, sản phẩm, mua sắm tiện lợi và sự hài lòng có giá trị sig trong kiểm định Levene lần lƣợt là 0.514, 0.383, 0.249, 0.161, 0.443 và 0.581 đều lớn hơn 0.05 nên không có sự khác biệt về phƣơng sai của nam và nữ, do vậy thỏa điều kiện để chạy ANOVA.
Căn cứ vào bảng 3.23, ta có kết luận sau:
- Không có sự khác biệt trong đánh giá về yếu tố khía cạnh vật lý giữa nam và nữ do giá trị sig ở kiểm định t là 0.58 > 0.05.
- Không có sự khác biệt trong đánh giá về yếu tố độ tin cậy giữa nam và