6. Kết cấu đề tài:
2.3.2.Thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua
Trước khi tiến vào các bước phân tích dữliệu, nghiên cứu tiến hành bước kiểm định độtin cậy thang đo thông qua hệsốCronbach's Alpha nhắm xác định mối tương quan biến tống. Phương pháp này cho phép phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chếcác biến rác trong mô hình nghiên cứu.
Độtin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệsốCronbach's alpha tính được từviệc phân tích sốliệu bằng phần mềm SPSS. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008): “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach's alpha từ0,8 trởlên gần 1 thì thangđo lường là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sửdụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đềnghịrằng Cronbach's alpha từ0,6 trởlên là có thểsửdụng được trong trường hợp khái niệm thang đo lường là mới hoặc mới đối với người trảlời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Số lượng ater, 1995)”. Đối với bài luận văn này, các biến quan sát có hệsố tương quan biến–tổng lớn hơn hoặc bằng 0,3 thì biến đó đạt yêu cầu và Cronbach's alpha lớn hơn hoặc bằng 0,6 thì thang đo có thểchấp nhận được vềmặt độtin cậy (Nunnally & Bernstein 1994).
Đềtài nghiên cứu sửdụng thang đo gồm 6 biến độc lập: (1) Sản phẩm, (2) Giá cả, (3) Thương hiệu, (4)Nhân viên bán hàng, (5) Chăm sóc khách hàng, (6) Thời gian
27 6 9 4 58.7% 13.0% 19.6% 8.7% 97% 97% 98% 98% 99% 99% 100% 100%
Chưa có nhu cầu Đồng phục may không đúng quy
cách
Chất liệu và màu vải không đáp ứng
Khác
Lý do chưa quyết định mua
Bảng 2.11: Kết quảkiểm định độtin cậy của thang đo các biến độc lập
Nhân tố Tương quanbiến tổng Alpha nếu loại biếnHệ số Cronbanch’s
Sản phẩm Cronbach’s Alpha = 0,884
1.1. Sản phẩm có chất liệu vải tốt, bền, chất lượng hình in
tốt 0,752 0,857
1.2.Đa dạng vềmẫu mã và loại sản phẩm 0,804 0,810 1.3. Sản phẩm được may theo đúng quy chuẩn thiết kế, size
theo yêu cầu của khách hàng. 0,772 0,839
Giá cả Cronbach’s Alpha = 0,902
2.1. Giá mua phù hợp với năng lực tài hính của tổchức. 0,794 0,869 2.2. Giá hợp lý so với chất lượng sản phẩm. 0,808 0,864 2.3. . Giá cả cạnh tranh so với các đối thủ khác trên thị
trường. 0,776 0,875
2.4. Có các chính sách chiết khấu, giảm giá phù hợp. 0,755 0,886
Thương hiệu Cronbach’s Alpha = 0,864
4.1.Thương hiệu có uy tín trên thị trường và là nơi cung cấp
sản phẩmđồng phục có chất lượng tốt. 0,714 0,836 4.2. Thương hiệu được nhiều tổ chức/ doanh nghiệp biết
đến. 0,727 0,822
4.3Là thương hiệu mà Anh/Chịnghĩ đến đầu tiên khi có ý
định đặt may đồng phục. 0,787 0,768
Nhân viên bán hàng Cronbach’s Alpha = 0,859
5.1. Nhân viên bán hàng có kiến thức và am hiểu về sản
phẩm. 0,774 0,804
5.2. Nhân viên bán hàng nhiệt tình, thân thiện, vui vẻ giải
đáp thắc mắc của khách hàng. 0,800 0,795 5.3. Nhân viên luôn sẵn sàng phục vụ. 0,798 0,797 5.4. Nhân viên làm việc chuyên nghiệp. 0,774 0,805 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Chăm sóc khách hàng Cronbach’s Alpha = 0,833
6.1. Dịch vụhỗtrợkhách hàng tốt. 0,629 0,835 6.2. Hỗtrợkịp thời và nhanh chóng. 0,762 0,702 6.3. Dịch vụbảo hành và sữa chữa đáp ứng yêu cầu. 0,694 0,767
Thời gian đơn hàng Cronbach’s Alpha = 0,791
7.1. Thời gian tiếp cận yêu cầu đơn hàng nhanh. 0,610 0,742 7.2. Giao hàngđúng thời gian yêu cầu. 0,705 0,637 7.3. Luôn cập nhật tiến độ đơn hàng. 0,597 0,766
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu SPSS)
Kết quả tính toán hệ số Cronbanch’s Alpha đối với các nhân tốnghiên cứu cho thấy, hệsố Cronbanch’s Alpha của tất cảcác nhân tố đều lớn hơn 0,6.
Hệ số tương quan của 23 biến quan sát độc lập đều lớn hơn 0,3. Do vậy thang đo “Sản phẩm”, “Giá cả”, “Thương hiệu”, “Nhân viên bán hàng”, “Chăm sóc khách hàng”, “Thời gian đơn hàng” là phù hợp và đáng tin cậy. Sau quá trình phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha 23 biến quan sát của 6 biến độc lập sẽ được đưa vào phân tích nhân tốkhám phá EFA.
Bảng 2 12: Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo biến phụ thuộc
Nhân tố Tương quan biến
tổng
HệsốCronbanch’s Alpha nếu loại biến 8. Quyết định mua Cronbach’s Alpha = 0,911
8.1. Anh/Chị yên tâm khi đặt may sản phẩm
đồng phụcở Đồng phục Lion. 0,852 0,857 8.2. Anh/Chị sẽlựa chọn mua và sửdụng sản
phẩm của Đồng phục Lion trong thời gian tới. 0,861 0,840 8.3. Anh/Chị sẽ giới thiệu Đồng phục Lion
cho bạn bè/ đối tác có nhu cầu về đồng phục. 0,782 0,912
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu SPSS)
Biến phụ thuộc “Quyết định mua” gồm có 3 biến quan sát. Kết quả hệ số Cronbanch’s Alpha đối với nhân tố “Quyết định mua” là 0,911 lớn hơn 0,6 và các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 nên biến “Quyết định mua” là phù hợp và đáng tin cậy đểthực hiện các kiểm định tiếp theo.
2.3.2. Phân tích nhân tốkhám phá (Exploratory Factor Analysis –EFA)
Thông qua việc kiểm định hệsốtin cậyởphía trên, vì không có bất kỳbiến nào bị loại khỏi mô hình nghiên cứu nên tác giảtiếp tục phân tích nhân tố khám phá EFA cho 6 biến độc lập và 1 biến phụthuộc.
Phân tích nhân tố khám phá được sửdụng đểrút gọn và tóm tắt các biến nghiên cứu thành khái niệm. Thông qua phân tích nhân tốnhằm xác định và tìm ra nhân tố đại diện cho các biến quan sát. Phân tích nhân tốkhám phá dựa vào các tiêu chuẩn và tin cậy.
Rút trích những nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua của khách hàng đối với sản phẩm của Đồng phục Lion được thực hiện bởi hệsố KMO (Kaiser Meyer-Olikin of Sampling Adequacy) và Bartlet’s Test trong đó:
KMO (Kaiser – Meyer–Olkin) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sựthích hợp của EFA, 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữliệu nghiên cứu với SPSS, tập 2, trang 31, năm 2008).
Đại lượng Bartlett’s test of sphericity là một đại lượng thống kê dùng đểxem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu Sig. kiểm định này bé hơn hoặc bằng 0,05 kiểm định có ý nghĩa thống kê, có thể sử dụng kết quả phân tích EFA (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, tập 2,trang 30, năm 2008).
Tiêu chuẩn Kaiser nhằm xác định sốnhân tố được trích từ thang đo, để xác định cần xem xét giá trị Eigenvalue. Tiểu chuẩn phương sai trích nhằm xem xét phân tích nhân tốcó thích hợp không.
2.3.2.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA đối với các biến độc lập
Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo và tính phù hợp của cơ sởdữliệu thì lúc đấy việc phân tích nhân tố khám phá EFA được tiến hành.
Việcđưa ra quyết dịnh mua hàng từ phía khách hàng bị tác động bởi nhiều yếu tố nên việc nghiên cứu để tìm ra xem yếu tố nào là yếu tốthực chất tác động đến việc ra quyết định mua của khách hàng thì cần phải tiến hành đưa 23 biến quan sát tác động đến quyết định mua của khách hàng vào phân tích nhân tốEFA.
Bảng 2.13: Kiểm định KMO và Bartlett’s đối với biến độc lập
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,826
Bartlett's Test of Sphericity (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Approx. Chi-Square 1542,242
df 190
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu SPSS)
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s với KMO = 0,826 nên phân tích nhân tố trong trường hợp này là phù hợp. Giá trị Sig. của kiểm định Bartlett’s = 0,000 < 0,05. Từ đó có thểthẩy rằng các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Do đó, dữliệu dùng đểphân tích nhân tốlà hoàn toàn phù hợp. Ta có kết quảtổng hợpởbảng ma trận xoay dưới đây:
Bảng 2.14: Ma trận xoay nhân tố của biến độc lập
Tên biến Nhóm nhân tố 1 2 3 4 5 6 NVBH3 0,866 NVBH2 0,854 NVBH1 0,850 NVBH4 0,811 GC2 0,858 GC3 0,827 GC1 0,819 GC4 0,818 SP2 0,877 SP3 0,875 SP1 0,852 TH3 0,878 TH2 0,859 TH1 0,775 CSKH2 0,874 CSKH3 0,778 CSKH1 0,764 TGĐH2 0,856 TGĐH1 0,801 TGĐH3 0,779 Eigenvalues 7,017 2,211 2,071 1,683 1,559 1,218 Phương sai trích % 35,087 11,056 10,355 8,415 7,794 6,091
Phương sai tích lũy
% 36,595 46,143 56,498 64,913 72,707 78,798
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu SPSS)
Giá trị Eigenvaluesđại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố nào có Eigenvalues lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích, nhân tố nào có Eigenvalues nhỏ hơn 1 bị loại khỏi mô hình nghiên cứu. Việc làm này giúp nâng cao độtin cậy cũng như chính xác cho thang đo.
Qua kết quả phân tích nhân tố khám phá rút ra được 6 nhân tố với giá trị Trường Đại học Kinh tế Huế
78,798% > 50% (thỏa mãnđiều kiện) điều này chứng tỏ78,798% sựbiến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 6 nhân tố. Tất cảcác nhân tố trên đều đạt yêu cầu vì có hệsố tải đều lớn hơn 0,5.
Nhóm nhân tố thứ nhất“Nhân viên bán hàng” (NVBH3, NVBH2, NVBH1, NVBH4): Giá trị Eigenvalue bằng 7,017.Nhân tố này gồm 4 biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau. Nhân tố này bao gồm các biến quan sát liên quan đến nhân viên tư vấn, nhân viên bán hàng, đây là nhân tố giải thích được 35,087% biến thiên của dữliệu điều tra.
Nhóm nhân tố thứ hai “Giá cả” (GC2, GC3, GC1, GC4): Giá trị Eigenvalue bằng 2,211 nhân tốnày gồm 4 biến quan sát có tương quan chặt chẽvới nhau. Nhân tố này bao gồm các biến quan sát liên quan đến giá cả, chính sách giá. Đây là nhân tố giải thích được 11,056% biến thiên của dữliệu điều tra.
Nhóm nhân tố thứ ba “Sản phẩm” (SP1,SP2, SP3): Gíá trị Eigenvalue bằng 2,071 nhân tố này có 3 biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau. Nhân tố này bao gồm các biến quan sát liên quan đến sản phẩm, đây là nhân tố giải thích được 10,355% biến thiên của dữliệu điều tra.
Nhóm nhân tốthứ tư “Thương hiệu” (TH3, TH2,TH1): Giá trị Eigenvalue bằng 1,559,nhân tốnày gồm 3 biến quan sát có tương quan chặt chẽvới nhau. Nhân tốnày bao gồm các biến quan sát liên quan đến Thương hiệu, đây là nhân tốgiải thích được 7,794% biến thiên của dữliệu điều tra.
Nhóm nhân tố thứ năm “Chăm sóc khách hàng” (CSKH2, CSKH1, CSKH3):
Giá trị Eigenvalue bằng 1,218, nhân tố này gồm 3 biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau. Nhân tốnày bao gồm các biến quan sát liên quan đến sản phẩm, đây là nhân tốgiảithích được 7,794% biến thiên của dữliệu điều tra.
Nhóm nhân tốthứ sáu “Thời gian đơn hàng” (TGĐH2, TGĐH1, TGĐH3): Giá
trị Eigenvalue bằng1,252, nhân tốnày gồm 3biến quan sát có tương quan chặt chẽvới nhau. Nhân tốnày bao gồm các biến quan sát liên quan đến sản phẩm, đây là nhân tố giải thích được 6,091% biến thiên của dữliệu điều tra.
2.3.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA đối với biến phụthuộc
Bảng 2.15: Kiểm định KMO và Bartllett’s biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,744
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 256,961
df 3
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu SPSS) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Với giá trị Sig. trong kiểm định Bartlett’s = 0,00 < 0,05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể, hệ sốKMO = 0,744 ≤ 1đủ điều kiện nên việc phân tích nhân tốlà thích hợp với dữliệu mẫu.
Bảng 2.16: Kết quảphân tích nhân tố khám phá đối với biến phụthuộc
Quyết định mua Hệsốtải QĐM1 0,939 QĐM2 0,936 QĐM3 0,899 HệsốEigenvalues = 2,565 Tổng phương sai trích =84,496%
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu SPSS)
Kết quảphân tích chỉ có một nhân tốrút trích với giá trị Eigenvalues = 2,565 > 1 và tổng phương sai trích là 84,496%. Hệ sô tải của 3 biến quan sát đều lớn hơn 0,5 nên tất cảcác biến được giữnguyên trong mô hình nghiên cứu.
Nhận xét chung: Qua quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA, kết quả cho thấy rằng 6 yếu tố tác động đến quyết định mua đồng phục của khách hàng tại Đồng phục Lion bao gồm: “Sản phẩm”, “Giá cả”, “Thương hiệu”, “Nhân viên bán hàng”, “Chăm sóc khách hàng”, “Thời gian đơn hàng”. Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA không thay đổi so với kết quả ban đầu, không có bất cứbiến nào bị loại ra khỏi mô hình trong quá trình kiểm định độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tốkhám phá EFA.
2.3.3. Phân tíchtương quan vàhồi quy nhằm đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến quyết định mua sản phẩm đồng phục tại Công ty TNHH Thương mại và Dịch vụLion Group
2.3.3.1. Phân tích tương quan
Kiểm định cặp giảthuyết cho các cặp biến độc lập với nhau và giữa biến độc lập với biến phụthuộc: H0: Hệsố tương quan bằng 0
H1: Hệ sô tương quan khác 0
Bảng 2.17: Phân tích tương quan Pearson
SP GC TH NVBH CSKH TGĐH TH SP Hệsố tương quan Pearson 1 0,325 ** 0,338 ** 0,303 ** 0,354 ** 0,232 * 0,617* * Sig. (2 đầu) 0,000 0,000 0,001 0,000 0,011 0,000 N 120 120 120 120 120 120 120 GC Hệsố tương quan Pearson 0,325 ** 1 0,363** 0,383** 0,490** 0,237** 0,631 * * Sig. (2 đầu) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,009 0,000 N 120 120 120 120 120 120 120 TH Hệsố tương quan Pearson 0,338 ** 0,363 ** 1 0,374** 0,264** 0,320** 0,638 * * Sig. (2 đầu) ,000 ,000 ,000 ,004 ,000 ,000 N 120 120 120 120 120 120 120 NVBH Hệsố tương quan Pearson 0,303 ** 0,383 ** 0,374 ** 1 0,408** ,0375** 0,559 * * Sig. (2 đầu) 0,001 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 120 120 120 120 120 120 120 CSKH Hệsố tương quan Pearson 0,354 ** 0,490 ** 0,264 ** 0,408 ** 1 0,245** 0,551 * * Sig. (2 đầu) 0,000 0,000 0,004 0,000 0,007 0,000 N 120 120 120 120 120 120 120 TGĐH Hệsố tương quan Pearson 0,232 * 0,237 ** 0,320 ** 0,375 ** 0,245 ** 1 0,516 * * Sig. (2 đầu) 0,011 0,009 0,000 0,000 0,007 0,000 N 120 120 120 120 120 120 120 QĐM Hệsố tương quan Pearson 0,617 ** 0,631 ** 0,638 ** 0,559 ** 0,551 ** 0,516 ** 1 Sig. (2 đầu) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 120 120 120 120 120 120 120
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý sốliệu SPSS)
Qua kết quảkiểm định tương quan được thểhiệnởbảng trên ta có đánh giá như sau: Kiểm định giảthuyết ở mức ý nghĩa 5% nên giá trị Sig. phải nhỏ hơn 0,05. Theo ma trận hệsố tương quan, ta thấy biến độc lập “Sản phẩm”, “Giá cả”, “Thương hiệu”, “Nhân viên bán hàng”, “Chăm sóc khách hàng”, “Thời gian đơn hàng”đều có giá trị Sig. < 0,05 bé hơn mức ý nghĩa, bác bỏ giả thuyết H0cho thấy các biến này có mối tương quan với biến phụthuộc “Quyết định mua”.
Bên cạnh đó giữa các biến độc lập có Sig. < 0,05 có thể các biến độc lập không có hiện tương đa cộng tuyến.
Như vậy tất cả các biến độc lập “Sản phẩm”, “Giá cả”, “Thương hiệu”, “Nhân viên bán hàng”, “Chăm sóc khách hàng”, “Thời gian đơn hàng” có thể đưa vào mô hìnhđểgiải thích cho biến động của biến “Quyết định mua”. Hay nói cách khác là các nhân tố độc lập này có tác động đến quyết định mua của khách hàng đối với sản phẩm Đồng phục Lion.
2.3.3.2. Phân tích hồi quy
Sau khi đã hoàn thành những công đoạn về phân tích nhân tố khám phá, phân tích tương quan thì bước tiếp đến là tiến hành vào bước phân tích hồi quy. Phân tích hồi quy là một phân tích thống kê để xác định xem xét các biến độc lập quy định các biến phụthuộc như thế nào. Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và qua đó dự đoán được giá trị của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập.
a. Xây dựng mô hình hồi quy
Phương trình hồi quy chuẩn hóa quyết định mua dựa vào các nhân tố có dạng