Thang đo về cơ sở vật chất được ký hiệu là CSVC gồm 05 biến quan sát ký hiệu CSVC1 đến CSVC5 (xem bảng 3.5) và được đo lường bằng thang đo Likert 5mức độ.
Kí hiệu Các biến đo lường
TDPV1 Nhân viên siêu thị có thái độ vui vẻ, thân thiện, lịch sự
khi giao tiếp với khách hàng.
TDPV2 Nhân viên siêu thị giải đáp thắc mắc của khách hàng tận
tình, thỏa đáng.
TDPV3 Nhân viên siêu thị sẵn lòng phục vụ, giúp đỡ khách
hàng.
TDPV4 Nhân viên siêu thị phục vụ nhanh nhẹn và có mặt kịp
lúc khi khách hàng cần.
Bảng 3.5 Thang đo về cơ sở vật chất
Kí hiệu Các biến đo lường
CSVC1 Không gian siêu thị rộng rãi.
CSVC2 Khu vực mua sắm sạch sẽ, thoáng mát.
CSVC3 Trang thiết bị hiện đại.
CSVC4 Bảng chỉ dẫn cho khách hàng rõ ràng
CSVC5 Bãi để xe rộng rãi, thuận tiện.
3.2.6 Thang đo “Chương trình huyến mãi”
Thang đo về Chương trình khuyến mãi được ký hiệu là CTKM gồm 05 biến quan sát ký hiệu CTKM1 đến CTKM5 (xem bảng 3.6) và được đo lường bằng thang đo Likert 5mức độ.
Bảng 3.6 Thang đo về chương trình huyến mãi
Kí hiệu Các biến đo lường
CTKM1 Các chương trình khuyến mãi thường xuyên được
thực hiện.
CTKM2 Chương trình khuyến mãi hấp dẫn.
CTKM3 Hình thức khuyến mãi đa dạng (giảm giá, quà
tặng…)
CTKHM4 Số lượng hàng hóa khuyến mãi đủ đáp ứng nhu cầu
của khách hàng.
CTKM5 Thông tin về chương trình khuyến mãi rõ ràng
3.2.7 Thang đo “Dịch vụ hách h ng”
Thang đo về dịch vụ khách hàng được ký hiệu là DVKH gồm 05 biến quan sát ký hiệu DVKH1 đến DVKH5 (xem bảng 3.7) và được đo lường bằng thang đo Likert 5mức độ.
Bảng 3.7: Thang đo về dịch vụ khách hàng
Kí hiệu Các biến đo lường
DVKH1 Dịch vụ hỗ trợ khách hàng (cung cấp thông tin, bảo
hành, gói quà, sửa chữa quần áo...) tốt.
DVKH2 Dịch vụ đặt hàng qua điện thoại tốt.
DVKH3 Dịch vụ giao hàng tận nhà nhanh chóng, đảm bảo,
chính xác.
DVKH4 Dịch vụ ưu đãi dành cho thẻ khách hàng thân thiết,
thẻ VIP tốt.
DVKH5 Khu ăn uống sạch sẽ, thoáng mát, thức ăn hợp vệ
sinh.
DVKH6 Khu vui chơi giải trí rộng rãi, nhiều trò chơi hấp dẫn.
3.2.8 Thang đo “Sự hài lòng của KH về ST Co.opmart”
Thang đo sự hài lòng của khách hàng về siêu thị Co.opmart được ký hiệu là HL gồm 04 biến quan sát ký hiệu HL1 đến HL4 (xem bảng 3.8) và được đo lường bằng thang đo Likert 5mức độ.
Bảng 3.8 Thang đo về sự hài lòng của KH về ST Co.opmart
Kí hiệu Các biến đo lường
HL1 Siêu thị Co.opmart đáp ứng tốt nhu cầu mua sắm của
Anh/Chị.
HL2 Anh/chị sẽ tiếp tục mua sắm tại siêu thị Co.opmart trong tương lai.
HL3 Co.opmart là sự lựa chọn đầu tiên của Anh/Chị khi
chọn nơi mua sắm.
HL4 Anh/Chị sẽ giới thiệu về siêu thị Co.opmart cho người thân, bạn bè…
3.3 Thực hiện nghiên cứu định lượng
Tình hình thu thập dữ liệu nghiên cứu định lượng
Phương pháp nghiên cứu định lượng được tiến hành thông qua phỏng vấn trực tiếp các khách hàng sống xung quanh và thường xuyên mua sắm tại các siêu thị Co.opmart trên địa bàn Tp. HCM. Thời gian tiến hành phỏng vấn từ ngày 15/01/2016 đến ngày 29/02/2016. Tuy nhiên do giới hạn về thời gian cũng như chi phí nên tác giả chỉ chọn một số các siêu thị Co.opmart tại các khu vực quận 1, quận 3, quận 10, quận Bình Thạnh, Thủ Đức và quận Phú Nhuận để thực hiện nghiên cứu.
Bảng 3.9 Thống kê mẫu theo siêu thị STT Siêu thị Số lượng (người) Tỷ lệ (%) 1 ST Co.opmart Cống Quỳnh 56 16%
2 ST Co.opmart Nguyễn Đình Chiểu 56 16%
3 ST Co.opmart Hòa Hảo 60 17,14%
4 ST Co.opmart Đinh Tiên Hoàng 58 16,57%
5 ST Co.opmart Xa Lộ Hà Nội 65 18,58%
6 ST Co.opmart Rạch Miễu 55 15,71%
Tổng 350 100%
Bảng khảo sát được in ra giấy, tác giả đã phỏng vấn trực tiếp khách hàng sau khi mua sắm và các khách hàng sống xung quanh các siêu thị Co.opmart được chọn. Khảo sát được tiến hành là để thu thập các thông tin sơ cấp sau đó tiến hành phân tích, đánh giá. Do đó các thông tin sơ cấp này rất quan trọng và sẽ trở thành dữ liệu chính cho quá trình nghiên cứu của đề tài. Chính vì vậy trong quá trình thu thập dữ liệu, tác giả đã giải thích chi tiết, cặn kẽ cho các đối tượng khảo sát nhằm giúp họ hiểu ý nghĩa của từng yếu tố để đảm bảo tính chính xác của thông tin.
Sau khi hoàn chỉnh điều tra tác giả tiến hành làm sạch dữ liệu. Những bảng câu hỏi chưa được trả lời đầy đủ sẽ bị loại để kết quả phân tích không bị sai lệch.
Tổng số phiếu điều tra phát ra là 350 phiếu, nhưng chỉ thu về có 337 phiếu, trong quá trình kiểm tra tính hợp lệ, nhập liệu và làm sạch số liệu có 15 phiếu trả lời không hợp lệ. Do đó mẫu khảo sát chính thức được đưa vào phân tích chỉ còn 322.
Bảng 3.10: Tình hình thu thập dữ liệu nghiên cứu định lượng
Mô tả Số lượng
(bảng)
Tỷ lệ (%)
Số bảng câu hỏi phát ra 350 -
Số bảng câu hỏi thu về 337 96,2%
Trong đó
Số bảng câu hỏi hợp lệ
322 95,5%
3.4 hương pháp ph n tích 3.4.1 Cronbach’s alpha:
Phương pháp này được thực hiện thông qua phần mền SPSS 20.0. Bằng phân tích hệ số Cronbach’s Alpha nhà phân tích loại bỏ được các biến không phù hợp trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại khỏi mô hình. Thang đo có hệ số Cronbach’s alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông thường, thang đo có Cronbach’s alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng tốt. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 8,0 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt.
3.4.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser Meyer Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1 thì phân tích này phù hợp, nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình (Gerbing & Anderson, 1988).
Đại lượng eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.
Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (component matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố được xoay (rotated component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố.
Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích nhân tố Number of factor với pháp xoay Varimax nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn >= 0,5 thì mới có ý nghĩa thực tiễn.
3.4.3 Xây dựng phương trình hồi quy, kiểm định giả thuyết
Sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích ma trận tương quan, hồi quy tuyến tính bội, kiểm tra hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor – VIF). Nếu các giả định về đa cộng tuyến không bị vi phạm, mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng. Và hệ số R² đã được điều chỉnh (adjusted R square) cho biết mô hình hồi quy được xây dựng phù hợp đến mức nào.
Từ mô hình hồi quy chúng ta tiến hành đánh giá độ phù hợp của mô hình và kiểm định các giả thuyết kỳ vọng
Tóm tắt chương 3
Chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu bao gồm nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định tính sử dụng kỹ thuật thảo luận nhóm gồm 10 người là đại diện của các siêu thị và 20 người là khách hàng thường xuyên mua sắm tại các siêu thị Co.opmart trên địa bàn Tp.HCM để tìm ra các yếu tố có khả năng ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng mua sắm tại hệ thống siêu thị Co.opmart trên địa bàn Tp.HCM. Kết quả thảo luận nhóm dùng để xây dựng thang đo chính thức. Sau khi hoàn thiện thang đo và bảng câu hỏi phỏng vấn tác giả tiến hành nghiên cứu định lượng. Kích thước mẫu được dùng trong nghiên cứu chính thức là 286 phiếu.
Chương tiếp theo sẽ trình bày phương pháp phân tích dữ liệu và kết quả nghiên cứu bao gồm đánh kiểm thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, kiểm định mô hình lý thuyết bằng phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến cũng như kiểm định Levene về sự khác biệt giữa một biến định tính với một biến định lượng và phân tích phương sai One Way ANOVA.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Trên cơ sở các khái niệm và phương pháp nghiên cứu được sử dụng để xây dựng và đánh giá các thang đo đã trình bày ở chương trước, chương 4 tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu nhằm kiểm định lại mô hình và phân tích ảnh hưởng của từng yếu tố trong đến sự hài lòng của khách hàng mua sắm tại HTST Co.opmart trên địa bàn Tp. Hồ Chí Minh. Chương này bao gồm 4 nội dung chính: (1) Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, (2) Phân tích nhân tố khám phá EFA, (3) Phân tích hồi qui đánh giá mức độ quan trọng của từng yếu tố, (4) Kiểm định Levene.
4.1 Đặc điểm của mẫu nghiên cứu
4.1.1 Mẫu dựa trên đặc điểm giới tính
Bảng 4.1: Thống kê mẫu về đặc điểm giới tính
Giới tính Số lượng (người) Tỷ lệ %
Nữ 258 80,12
Nam 64 19,88
Tổng 322 100,0
Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 9
Hình 4.1: Biểu đồ cơ cấu KH theo giới tính
Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 9 Ta thấy tỷ lệ giới tính trong mẫu nghiên cứu gồm 80,12% là nữ (258 KH nữ), 19,88% là nam (64 KH nam).
4.4.2 Mẫu dựa trên nhóm tuổi
Bảng 4.2 Thống kê mẫu theo nhóm tuổi
Tuổi Số lượng (người) Tỷ lệ %
Từ 16-18 10 3,11 Từ 18-23 44 13,66 Từ 24-40 123 38,20 Từ 41-60 114 35,40 Trên 60 31 9,63 Tổng 322 100
Hình 4.2: Biểu đồ cơ cấu KH theo nhóm tuổi
Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 9 KH mua sắm ở HTST Co.opmart trên địa bàn Tp. HCM từ 24 - 40 tuổi trong mẫu nghiên cứu chiếm tỷ lệ cao nhất là 38,20% - tương ứng với 123 người, kế đến là KH ở độ tuổi 41 – 60 chiếm 35,40% - ứng với 114 người. Đứng thứ 3 là KH ở độ tuổi 18 – 23 chiếm 13,66% - tương ứng với 44 người, kế tiếp chiếm 9,63% là KH thuộc nhóm tuổi trên 60 tương ứng với 31 người và cuối cùng là nhóm KH 18 tuổi chiếm tỷ lệ thấp nhất 3,11% ứng với 10 người.
4.1.3 Mẫu dựa trên nghề nghiệp
Bảng 4.3 Thống kê mẫu theo nghề nghiệp
Nghề nghiệp Số lượng (người) Tỷ lệ %
Nội trợ 88 27,33
Công nhân 26 8,07
Doanh nhân 11 3,42
Nhân viên văn phòng 107 33,23
Công nhân viên chức nhà
nước 33 10,25
Sinh viên 32 9,94
Học sinh 5 1,55
Về hưu 20 6,21
Tổng 322 100
Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 9
Hình 4.3 : Biểu đồ cơ cấu KH theo nghề nghiệp
Nguồn Phân tích dữ liệu – Phụ lục 9 Khách hàng được khảo sát làm việc trong nhiều ngành nghề khác nhau, nhiều nhất là nhân viên văn phòng chiếm 33,23% và nội trợ chiếm 27,33%.
Bảng 4.4 Thống kê mẫu theo thu nhập
Thu nhập Số lượng (người) Tỷ lệ %
Dưới 3 triệu 45 13,98
Từ 3 – 6 triệu 126 39,13
Trên 6 – 10 triệu 95 29,50
Trên 10 triệu 56 17,39
Tổng 322 100
Nguồn Phân tích dữ liệu – Phụ lục 9
Hình 4.4: Biểu đồ cơ cấu KH theo thu nhập
Nguồn Phân tích dữ liệu – Phụ lục 9 Tỷ lệ KH có thu nhập từ 3 – 6 triệu là cao nhất chiếm 39,13% , kế đến là những KH có thu nhập Trên 6- 10 triệu chiếm 29,50%. KH có thu nhập trên 10 triệu chiếm 17,39% và cuối cùng là những KH có thu nhập dưới 3 triệu chiếm 13,98%.
4.2 Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s lpha.
Kết quả khảo sát thực tế được sử dụng để đánh giá các biến trong mô hình thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Kiểm định này dùng để loại các biến hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3. Theo lý thuyết, hệ số Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt, tức là thang đo càng có độ tin cậy. Tuy nhiên thang đo có hệ số Cronbach‟ s alpha ≥ 0,6 là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995) và khi hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn sẽ cho thấy các biến không có sự khác biệt nhiều với nhau. Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0,7;0,8]. Do mô hình nghiên cứu kế thừa từ các nghiên cứu trước đây nên tiêu chuẩn để chọn thang đo khi nó có độ tin cậy Alpha ≥ 0,7 . Tác giả tiến hành kiểm định theo từng nhóm yếu tố có kết quả như sau:
4.2.1 Cronbach’s lpha của thang đo yếu tố Chất lượng hàng hóa (CLHH) Bảng 4.5 Cronbach’s lpha của thang đo yếu tố Chất lượng hàng hóa
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
hương sai thang đo nếu
loại biến
Hệ số tương quan biến
tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến CLHH1 14,3447 7,585 ,600 ,781 CLHH2 14,4845 7,353 ,641 ,769 CLHH3 14,3727 7,182 ,661 ,763 CLHH4 14,4596 7,283 ,665 ,762 CLHH5 14,4752 8,144 ,466 ,820 Cronbach’s lpha = 0,816
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 3 Bảng 4.5 cho thấy, thang đo yếu tố Chất lượng hàng hóa có 5 biến quan sát. Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha lần 1của thang đo này là 0,816 > 0,7. Đồng thời, cả 5 biến quan sát đều có tương quan biến tổng > 0,3. Trong đó biến CLHH5 có hệ số tương quan biến tổng thấp nhất và nếu loại bỏ biến này Cronbach's Alpha bằng 0,820 > 0,816 nhưng sự chênh lệch hệ số tin cậy khi loại bỏ biến này không nhiều nên tác giả vẫn giữ lại biến CLHH5. Khi đó, thang đo yếu tố Chất lượng hàng hóa với 5 biến và Cronbach’s Alpha tổng bằng 0,816 > 0,7 đáp ứng độ tin cậy và 5 biến này sẽ được đưa vào để phân tích EFA.
4.2.2Cronbach’s lpha của thang đo yếu tố Giá hàng hóa (GHH) Bảng 4.6 Cronbach’s lpha của thang đo yếu tố Giá hàng hóa
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
hương sai thang đo nếu
loại biến
Hệ số tương quan biến
tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
GHH1 13,1801 7,749 ,622 ,755 GHH2 13,1739 7,882 ,629 ,752 GHH3 12,8416 8,451 ,637 ,753 GHH4 12,6925 8,768 ,520 ,786 GHH5 12,8571 8,677 ,539 ,780 Cronbach’s lpha = 0,804
Nguồn: Phân tích dữ liệu – phụ lục 3 Bảng 4.6 cho thấy, thang đo yếu tố Giá hàng hóa có 5 biến quan sát. Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo này là 0,804 > 0,7. Đồng thời, cả 5 biến quan sát đều có tương quan biến tổng > 0,3. Do đó, thang đo yếu tố Giá hàng hóa đáp ứng độ tin cậy, các biến trong thang sẽ được đưavào để phân tích EFA.