5. Bố cục của luận văn
3.2.3. Đánh giá chung thông qua phân tích hồi quy và kiểm định các giả
3.2.3.1. Mô hình nghiên cứu tổng quát
Sau khi tiến hành phân tích các nhân tố khám phá tác giả nhận thấy các biến của nhân tố sự cảm nhận của khách hàng về hình ảnh tách ra làm hai nhân tố. Vì vậy tác giả đã tiến hành đặt tên lại cho các hai nhân tố này dựa trên giá trị nội dung của các biến quan sát hình thành trong nhân tố đó nhƣ sau:
HA5 - Nhanh chóng mua đƣợc hàng tại nhà nhờ hệ thống phân phối rộng
HA6 - Đƣợc cửa hàng và nhân viên phục vụ nhiệt tình
Tên gọi: Khả năng đáp ứng khách hàng
Mô hình nghiên cứu đã đƣợc điều chỉnh nhƣ sau: Sự cảm nhận về chất lƣợng sản
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Hình 3.3. Mô hình nghiên cứu đã đƣợc điều chỉnh
Sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm nƣớc mắm Nam Ngƣ của Công ty Cổ phần Hàng tiêu dùng Ma San
tại Thái Nguyên Sự cảm nhận về giá bán
Sự cảm nhận về hình ảnh
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Giả thuyết là:
H1: Sự cảm nhận về chất lƣợng sản phẩm càng tốt thì mức độ hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm càng cao
H2: Sự cảm nhận về giá bán càng tốt thì mức độ hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm càng cao
H3: Sự cảm nhận về hình ảnh càng tốt thì mức độ hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm càng cao
H4: Sự cảm nhận về khả năng đáp ứng khách hàng càng cao thì mức độ hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm càng cao
3.2.3.2. Phân tích tương quan hệ số Pearson
Ngƣời ta sử dụng hệ số tƣơng quan Pearson để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lƣợng. Nếu giữa 2 biến có sự tƣơng quan chặt chẽ thì phải lƣu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Đa cộng tuyến là trạng thái các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tƣợng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hƣởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Đa cộng tuyến làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa nên các hệ số có khuynh hƣớng kém ý nghĩa. Cần xem xét hiện tƣợng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy nếu hệ số tƣơng quan pearson > 0.3.
Thực hiện tạo các biến mới đại diện cho từng nhóm biến (giá trị trung bình) với:
X1 đại diện cho CL1, CL2, CL3 X2 đại diện cho GT2, GT3
X3 đại diện cho HA1, HA2, HA3, HA4 X4 đại diện cho HA5, HA6
Y đại diện cho HL1, HL2, HL3, HL4
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Yi = B0 + B1X1 + B2X2 + B3X3 + B4X4
Ta tiến hành thực hiện phân tích hệ số tƣơng quan Pearson nhƣ sau:
Bảng 3.6. Hệ số tƣơng quan Pearson
CL GT HA DU HL CL Hệ số tƣơng quan Pearson 1 .152** .212** .337** .575**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000
N 564 564 564 564 564
GT Hệ số tƣơng quan Pearson .152** 1 .420** .167** .513** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000
N 564 564 564 564 564
HA Hệ số tƣơng quan Pearson .212** .420** 1 .427** .664** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000
N 564 564 564 564 564
DU Hệ số tƣơng quan Pearson .337** .167** .427** 1 .776** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000
N 564 564 564 564 564
HL Hệ số tƣơng quan Pearson .575** .513** .664** .776** 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Các giá trị Sig. đều nhỏ hơn 0.05 nên các cặp biến đều tƣơng quan và có ý nghĩa thống kê. Hệ số tƣơng quan của một số cặp biên độc lập tƣơng tác nhau cũng khá lơn (lớn hơn 0.3) nên khi phân tích hồi quy cần chú ý đến hiện tƣợng tự tƣơng quan của các biến độc lập.
Kết quả phân tích cho thấy giữa biến phụ thuộc HL_hài lòng khách hàng và các biến khác đều có tƣơng quan tƣơng đƣơng nhau, trong dó tƣơng quan mạnh nhất với biến DU_khả năng đáp ứng (r = 0.776) và tƣơng quan yếu nhất với biến GT_giá cảm nhận (r = 0.513). Điều đó bƣớc đầu cho thấy sự hài lòng khách hàng và các nhân tố ảnh hƣởng có mối quan hệ chặt chẽ với nhau. Kết quả phân tích tƣơng quan này cho thấy các nhân tố trong mô hình nghiên cứu cũng có hệ số tƣơng quan tƣơng đƣơng nhau, có thể mô hình sẽ phản ánh mối quan hệ nhân quả bằng phân tích hồi quy, có thể xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến, cần kiểm tra giả thuyết này khi phân tích hồi quy.
3.2.3.3. Kết quả phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy đƣợc sử dụng để phân tích mối quan hệ của các biến độc lập (4 biến) với biến phụ thuộc (hài lòng khách hàng)
Đặt giả thuyết về những nhân tố ảnh hƣởng đến hài lòng khách hàng. Giả thuyết H1: Có mối quan hệ thuận chiều giữa khả năng đáp ứng với hài lòng khách hàng.
Giả thuyết H2: Có mối quan hệ thuận chiều giữa chất lƣợng cảm nhận với hài lòng khách hàng .
Giả thuyết H3: Có mối quan hệ thuận chiều giữa hình ảnh cảm nhận với hài lòng khách hàng .
Giả thuyết H4: Có mối quan hệ thuận chiều giữa giá cảm nhận với hài lòng khách hàng .
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Tác giả tiến hành phân tích hồi quy để xem xét mối quan hệ nhân quả. Phƣơng pháp đƣa vào là phƣơng pháp enter, đƣa tất cả các biến vào một lƣợt, phƣơng pháp phân tích là phƣơng pháp tổng bình phƣơng nhỏ nhất (OLS). Kết quả phân tích từ dữ liệu điều tra thu đƣợc nhƣ sau:
Bảng 3.7. Kết quả phân tích hồi quy
Model R R2 R2 điều chỉnh Độ lệch chuẩn ƣớc tính 1 .916a .839 .838 3.06605 a. Predictors: (Constant), HA , CL , DU , GT ANOVAa,b
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 27376.565 4 6844.141 728.050 .000c
Residual 5254.963 559 9.401 Total 32631.528 563
a. Dependent Variable: HL
b. Weighted Least Squares Regression - Weighted by STT c. Predictors: (Constant), HA , CL , DU , GT Model Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa T Sig. Collinearity Statistics Hệ số tự do Sai số
chuẩn Hệ số tự do Tolerance VIF 1 (Constant) 1.102 .048 23.129 .000
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
CL .180 .009 .378 21.011 .000 .889 1.125 GT .117 .009 .230 12.440 .000 .846 1.181 HA .131 .011 .226 12.076 .000 .823 1.215
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Kết quả phân tích hồi quy cho ta xác định đƣợc phƣơng trình hồi quy nhƣ sau: HL = 0.834 + 0.255 DU + 0.195 CL + 0.133 GT + 0.169 HA
Kiểm định F sử dụng trong phân tích phƣơng sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ý tƣởng của kiểm định này là mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Trong bản ANOVA, ta thấy giá trị sig rất nhỏ (sig = 0,00) nên mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng đƣợc.
Hệ số xác định bội R square = 0.890 (Hệ số xác định bội điều chỉnh Adjusted R square = 0.889) cho thấy có 89% sự thay đổi về sự hài lòng khách hàng có thể đƣợc giải thích bằng mô hình đã xây dựng. Khoảng 11% sự thay đổi về sự hài lòng khách hàng không giải thích đƣợc bằng mô hình này.
Nhìn vào bảng kết quả ta thấy: - Giá trị Sig. <0.05
- Hệ số phóng đại phƣơng sai VIF <10
Nhƣ vậy, tất cả các biến độc lập này là hoàn toàn phù hợp trong mô hình. Phƣơng trình hồi quy chuẩn hóa lúc này:
HL = 0.591 DU + 0.378 CL + 0.230 GT + 0.226 HA
Nhƣ vậy, mức độ hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm nƣớc mắm Nam Ngƣ đƣợc xác lập và đo lƣờng bởi 4 nhân tố. Trong đó nhân tố khả năng đáp ứng có tác động lớn nhất, thứ hai là nhân tố chất lƣợng cảm nhận, giá cảm nhận và hình ảnh cảm nhận.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Từ phƣơng trình hồi quy ta có thể thấy rằng các hệ số Beta chuẩn hóa đều lớn hơn 0 cho thấy các biến độc lập tác động thuận chiều đến hài lòng khách hàng. Có nghĩa là khi các biến này phát triển theo thƣớng tích cực thì hài lòng khách hàng cũng tăng lên theo chiều thuận. Nhƣ vậy, công ty cần chú trọng vào các yếu tố này hơn nữa để nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
Mức độ tác động của từng nhân tố đƣợc thể hiện qua hệ số hồi quy của các biến trong phƣơng trình trên cơ sở đó Công ty cần lựa chọn phù hợp trong việc nên tác động vào yếu tố nào để cải thiện mức độ hài lòng của khách hàng nói chung.
3.2.3.4. Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Kiểm định sự khác biệt về mức độ hài lòng của khách hàng đối với từng nhân tố theo đặc điểm cá nhân khách hàng.
Ở kiểm định F tác giả kết luận mô hình toàn diện có ý nghĩa, điều này có nghĩa là có ít nhất 1 biến độc lập trong mô hình có thể giải thích đƣợc một cách có ý nghĩa cho biến thiên trong biến phụ thuộc. Tuy nhiên điều này không có nghĩa là các biến độc lập đƣợc đƣa vào mô hình đều có ý nghĩa, để xác định biến độc lập nào có ý nghĩa tác giả kiểm định các giả thuyết:
H1: Khả năng đáp ứng có ảnh hƣởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng về sản phẩm nƣớc mắm Nam Ngƣ. Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định giả thuyết hệ số Beta của biến DU Dƣơng. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy hệ số Beta của biến DU β = 0.244, giá trị t = 32.442, sig = 0.00 nên giả thuyết này đƣợc chấp nhận.
H2. Chất lƣợng cảm nhận có ảnh hƣởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng về sản phẩm nƣớc mắm Nam Ngƣ. Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định giả thuyết hệ số Beta của biến CL Dƣơng. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy hệ số Beta của biến CL β = 0.180, giá trị t = 21.011, sig = 0.00 nên giả thuyết này đƣợc chấp nhận.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
H3. Giá cảm nhận có ảnh hƣởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng về sản phẩm nƣớc mắm Nam Ngƣ. Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định giả thuyết hệ số Beta của biến GT dƣơng. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy hệ số Beta của biến GT β = 0.117, giá trị t = 12.440, sig = 0.00 nên giả thuyết này đƣợc chấp nhận.
H4. Hình ảnh cảm nhận có ảnh hƣởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng về sản phẩm nƣớc mắm Nam Ngƣ. Điều này đồng nghĩa với việc kiểm định giả thuyết hệ số Beta của biến CL Dƣơng. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy hệ số Beta của biến HA β = 0.131, giá trị t = 12.076, sig = 0.00 nên giả thuyết này đƣợc chấp nhận.
Mô hình toàn diện có ý nghĩa thống kê và kết quả kiểm định các giả thuyết bằng phƣơng pháp đánh giá ý nghĩa của từng biến độc lập riêng biệt thì cả 4 nhân tố đều có ý nghĩa thống kê.
Xem xét sự khác nhau giữa các nhóm khách hàng
Bảng 3.8. Thống kê giá trị trung bình theo nhóm tuổi
Tuổi Giá trị trung bình Số lƣợng mẫu Độ lệch chuẩn Sai số chuẩn trung bình Giá trị tối thiểu Giá trị tối đa <20 3.6125 100 .53226 .05323 3.00 4.50 >41 3.8676 85 .49939 .05417 3.00 4.50 21-30 3.4617 274 .44772 .02705 3.00 4.50 31-40 3.8833 105 .58329 .05692 3.00 4.50 Total 3.6281 564 .53048 .02234 3.00 4.50 ANOVA Table
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ Sum of Squares Df Mean Square F Sig. HL * Tuổi
Between Groups (Combined) 19.331 3 6.444 25.941 .000 Within Groups 139.101 560 .248
Total 158.432 563
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Kết quả phân tích cho thấy kiểm định F giữa các nhóm tuổi có Sig. = 0.000 < 0.05 chứng tỏ có sự khác biệt về mức độ tác động của yếu tố tuổi khách hàng đến sự hài lòng khách hàng. Thống kê giá trị trên cho thấy nhóm tuổi từ 21-30 có điểm trung bình đánh giá thấp nhất, nhóm tuổi từ 31-40 có điểm trung bình đánh giá cao nhất. Nhƣng thực tế không có sự khác biệt nhiều trong đánh giá hài lòng khách hàng giữa các nhóm tuổi nghiên cứu.
Bảng 3.9. Thống kê giá trị trung bình theo thu nhập
Thu nhập Mean N Std. Deviation
Std. Error of Mean Giá trị tối thiểu Giá trị tối đa <4.000.000 3.6708 202 .58583 .04122 3.00 4.50 >10.000.000 3.7794 17 .54402 .13194 3.00 4.50 4.000.000-7.000.000 3.6695 239 .51811 .03351 3.00 4.50 7.000.000-10.000.000 3.4292 106 .38383 .03728 3.00 4.50 Tổng 3.6281 564 .53048 .02234 3.00 4.50
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ ANOVA Table Sum of Squares Df Mean Square F Sig. HL * Thu nhập
Between Groups (Combined) 5.358 3 1.786 6.533 .000 Within Groups 153.074 560 .273
Total 158.432 563
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Kết quả phân tích cho thấy kiểm định F giữa các nhóm thu nhập có Sig. = 0.000 < 0.05 chứng tỏ có sự khác biệt về mức độ tác động của yếu tố thu nhập của khách hàng đến sự hài lòng khách hàng. Thống kê giá trị trên cho thấy nhóm thu nhập từ trên 10 triệu đồng có điểm trung bình đánh giá cao nhất, nhóm thu nhập từ 7 đến 10 triệu đồng có điểm trung bình đánh giá thấp nhất. Nhƣng thực tế không có sự khác biệt nhiều trong đánh giá hài lòng khách hàng giữa các nhóm thu nhập nghiên cứu.
Bảng 3.10. Thống kê giá trị trung bình theo khu vực sống
Khu vực sống Giá trị trung bình Số lƣợng Độ lệch chuẩn Sai số chuẩn trung bình Giá trị tối thiểu Giá trị tối đa Nông thôn 3.7456 286 .59878 .03541 3.00 4.50 Thành thị 3.5072 278 .41730 .02503 3.00 4.50 Total 3.6281 564 .53048 .02234 3.00 4.50
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ ANOVA Table Sum of Squares Df Mean Square F Sig. HL * Khu vực sống
Between Groups (Combined) 8.014 1 8.014 29.944 .000 Within Groups 150.418 562 .268
Total 158.432 563
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Kết quả phân tích cho thấy kiểm định F giữa các nhóm khu vực có Sig. = 0.000 < 0.05 chứng tỏ có sự khác biệt về mức độ tác động của yếu tố khu vực sống của khách hàng đến sự hài lòng khách hàng. Nhƣng thực tế không có sự khác biệt nhiều trong đánh giá hài lòng khách hàng giữa các nhóm khu vực sống nghiên cứu.
Bảng 3.11. Thống kê giá trị trung bình theo trình độ học vấn
TĐHV Giá trị trung bình Số lƣợng Độ lệch chuẩn Sai số chuẩn trung bình Giá trị tối thiểu Giá trị tối đa CĐ, ĐH 3.5433 300 .46647 .02693 3.00 4.50 Chƣa TN THPT 3.9420 56 .53934 .07207 3.00 4.50 THPT 3.6403 180 .58863 .04387 3.00 4.50 Trên ĐH 3.8304 28 .49091 .09277 3.00 4.50 Tổng 3.6281 564 .53048 .02234 3.00 4.50
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/ ANOVA Table Sum of Squares df Mean Square F Sig. HL * TĐHV
Between Groups (Combined) 8.844 3 2.948 11.037 .000 Within Groups 149.588 560 .267
Total 158.432 563
(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Kết quả phân tích cho thấy kiểm định F giữa các nhóm trình độ học vấn có Sig. = 0.000 < 0.05 chứng tỏ có sự khác biệt về mức độ tác động của yếu tố trình độ học vấn của khách hàng đến sự hài lòng khách hàng.
3.3. Đánh giá các yếu tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm nƣớc mắm Nam Ngƣ của Công ty Cổ phần Hàng tiêu dùng Ma San tại Thái Nguyên