- Phƣơng pháp thống kê mô tả: đây là phƣơng pháp mô tả rõ rãng, đơn giãn
làm cho ngƣời đọc dễ hình dung các nội dung cần nghiên cứu có trong mô hình. Mô tả các đặc điểm về mẫu ngẫu nhiên cứu: nghề nghiệp, giới tính, thu nhập….
- Phƣơng pháp hệ số tin cậy Cronbach Alpha và phân tích yếu tố khám phá (EFA): đƣợc sử dụng để kiểm định thang đo các nhân tố tác động đến chất
lƣợng dịch vụ. Các thang đo trong nghiên cứu này đƣợc đánh giá thông qua hai phƣơng pháp: Hệ số Cronbach‟s Alpha và phân tích nhân tố EFA (exploratory factor analysis). Phân tích độ tin cậy hệ số Cronbach‟s Alpha để loại các biến không phù hợp. Các biến có hệ số tƣơng quan biến – tổng (item – total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy alpha từ 0,6 trở lên (Nunnally & Burnstein 1994 [103]). Tiếp theo phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA đƣợc sử dụng. Các biến có hệ số tải (factor loading) nhỏ hơn 0,5 trong EFA tiếp tục loại bỏ. Trong phân tích nhân tố khám phá phƣơng pháp trích hệ số sử dụng là phƣơng pháp Principal component Analysis và phép xoay Varimax để phân nhóm các yếu tố, sau mỗi lần phân nhóm, ta phải tiến hành xem xét hai chỉ tiêu là hệ số KMO (Kaiser _Mayer Đánh giá sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm tại các siêu thị ở TP Cần Thơ GVHD: Lê Trần Thiên Ý SVTH: Lâm Ph 25 ƣớc Thuận _Olkin) phải lớn hơn 0,6 và hệ số tải nhân tố - factor loading – trong bảng Rotated Component Matrix phải có giá trị lớn hơn 0,5 để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến trong một nhân tố (Trọng & Ngọc, “Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS”, NXB Thống Kê, 2005), và điểm dừng khi trích các nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 (mặc định của SPSS, những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc, vì sau mỗi lần chuẩn hóa mỗi biến gốc có phƣơng sai là 1). Thang đo đƣợc chấp nhận với tổng phƣơng sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Gerbing&Andessen-1998[90]).
- Mô hình hồi qui đa biến: đƣợc sử dụng để nhận diện các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của khách hàng và đánh giá mức độ tác động của các yếu tố này đến Sự hài lòng của khách hàng đối với các siêu thị ở TP Cần Thơ. Mô hình hồi quy đa biến mở rộng mô hình hồi quy hai biến bằng cách thêm vào một số biến độc lập để giải thích tốt hơn cho biến phụ thuộc. Mô hình có dạng nhƣ sau:
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + β6X6 + β7X7 + e Trong đó:
Y: biến phụ thuộc – “quyết định chọn mua hàng hóa của khách hàng tại Cửa hàng tiện ích”.
X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7 là các biến độc lập, tác động đến biến Y, lần lƣợt là: giá cả, thƣơng hiệu, chất lƣợng sản phẩm, kiểu dáng và tính năng, quảng cáo, chất lƣợng dịch vụ, thu nhập.
Các hệ số β là các hệ số hồi quy, hệ số càng lớn thì mức độ tác động càng lớn, tùy theo tác động dƣơng hay tác động âm.
CHƢƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chƣơng này sẽ trình bày các kết quả điều tra, khảo sát. Dựa trên 5 yếu tố đã đƣợc thực hiện qua các bƣớc nghiên cứu định tính theo quy trình đã đề ra. Cấu trúc chƣơng bao gồm: (1) Mô tả dữ liệu thu thập đƣợc; (2) Đánh giá độ tin cậy của thang đo qua hệ số Cronbach‟s alpha; (3) Phân tích nhân tố khám phá; (4) Phân tích tƣơng quan và phân tích hồi qui đa biến; (5) Kiểm định các giả thuyết của mô hình.