4.3.2.1 Phân tích yếu tố khám phá với biến độc lập
Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy bằng phân tích Cronbach’s Alpha, thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của KH đối với sản phẩm hạt tại Công ty TNHH GC Marketing Solutions Việt Nam được đo lường bằng 31 biến quan sát cho 7 thành phần của thang đo. Kết quả phân tích yếu tố khám phá với biến độc lập được thể hiện như bảng sau:
Bảng 4. 4: KMO and Bartlett's Test các biến độc lập
Trị số KMO
Kiểm định Bartlett
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Hệ số KMO là 0,783 thỏa mãn điều kiện giá trị nằm trong khoảng từ 0,5 đến 1. Điều đó chứng tỏ phân tích yếu tố được chấp nhận với tập dữ liệu nghiên cứu. Giá trị Sig Bartlett's Test bằng 0,000 < 0,05. Điều này chứng tỏ phân tích yếu tố là phù hợp.
Bảng 4. 5: Tổng phƣơng sai trích các biến độc lập
Yế Giá trị Eigenvalues
u tố Toà n phần 1 4.99 4 2 3.65 3 3 3.00 2 4 2.83 4
5 1.91 2 6 1.66 7 7 0.90 0
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Giá trị Eigenvalue bằng 1,667 ≥ 1 và trích được 6 yếu tố mang ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
Tổng phương sai trích là 69,469 lớn hơn 50% cho thấy mô hình EFA là phù hợp. Như vậy 6 yếu tố được trích giải thích được 69,469% biến thiên các quan sát.
Bảng 4. 6: Ma trận xoay các biến độc lập Biến quan sát GCSP01 GCSP02 GCSP03 GCSP04 CLPV01 CLPV02 CLPV03 CLPV04 CLPV05 CLSP01 CLSP02 CLSP03
HACT02 HACT03 HACT04 HACT05 SĐB1 SĐB2 SĐB3 SĐB4 SĐD01 SĐD02 SĐD03 SĐD04
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Theo kết quả phân tích từ bảng 4.6, 26 biến quan sát được gom thành 6 yếu tố. Tất cả các biến quan sát đểu có hệ số tải yếu tố Factor Loading lớn hơn 0,5.
4.3.2.2. Phân tích yếu tố khám phá với biến phụ thuộc
Bảng 4. 7: KMO and Bartlett's Test các biến độc lập
Trị số KMO
Kiểm định Bartlett
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Hệ số KMO là 0,844 thỏa mãn điều kiện giá trị nằm trong khoảng từ 0,5:1. Điều này chứng tỏ phân tích yếu tố được chấp nhận với tập dữ liệu nghiên cứu. Giá trị Sig Bartlett's Test bằng 0,000 < 0,05. Điều này chứng tỏ phân tích yếu tố là phù hợp.
Bảng 4. 8: Tổng phƣơng sai trích biến phụ thuộc Yếu tố
1
2
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Bảng 4. 9: Ma trận xoay các biến phụ thuộc
Biến quan sát HLKH4 HLKH5 HLKH3 HLKH2 HLKH1
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Kết quả phân tích EFA cho thấy, với phương pháp trích yếu tố, phép quay Varimax cho phép trích được một yếu tố với 5 biến quan sát và phương sai trích tích lũy được là 67.365% (>50%) => đạt yêu cầu. Sau khi phân tích yếu tố EFA ta thấy rằng mô hình lý thuyết ban đầu đề ra phù hợp với nghiên cứu.
Sau khi thực hiện kiểm định thang đo và phân tích yếu tố khám phá EFA đối với các biến độc lập và biến phụ thuộc, kết quả cho thấy cả 6 biến độc lập vẫn được giữ nguyên theo mô hình đề xuất.
4.3.3. Phân tích tƣơng quan và hồi quy
4.3.3.1.Phân tích tương quan
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính, ta xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
Bảng 4. 10: Tƣơng quan giữa các yếu tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng của KH
Tương quan Pearso CLSP n Sig. (2- tailed) Tương quan Pearso GCSP n Sig. (2- tailed) Tương quan SĐD Pearson Sig. (2- tailed) Tương quan SĐB Pearson
Tương quan HACT Pearson Sig. (2- tailed) Tương quan CLPV Pearson Sig. (2- tailed) Tương quan HLK Pearso H n Sig. (2- tailed) **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Từ bảng kết quả 4.10, có 6 biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc ở mức ý nghĩa thống kê 99%. Cụ thể là các biến độc lập CLSP, GCSP, SĐD, SĐB, HACT, và CLPV lần lượt có hệ số tương quan với biến phụ thuộc HL là 0,750; 0,732; 0,667; 0,740; 0,641và 0,735> 0.3. Vì vậy, tất cả các biến thuộc 6 yếu tố trên đều đạt yêu cầu cho phân tích tiếp theo.
Giữa CLPV và HLKH có mối tương quan mạnh nhất với hệ số r là 0,750, giữa HACT và HLKH có mối tương quan yếu nhất với hệ số r là 0,641.
Bảng 4. 11: Mức độ giải thích của mô hình Mô
hình
1
a. Predictors: (Constant), CLSP, GCSP, SĐD, SĐB, HACT, CLPV b. Dependent Variable: HLKH
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Giá trị R2 hiệu chỉnh bằng 0,764 cho thấy biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng 76,4% sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 23,6% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
Hệ số Durbin – Watson bằng 1,89 nằm trong khoảng từ 1,5 đến 2,5. Điều này cho thấy không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra.
Bảng 4. 12: Kết quả phân tích ANOVA Mô hình
Regression
1 Residual
Total a. Predictors: (Constant), CLSP, GCSP, SĐD, SĐB, HACT, CLPV b. Dependent Variable: HLKH
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Sig kiểm định F bằng 0,00 < 0,05. Như vậy mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4. 13: Kết quả phân tích hồi quy
CLSP GCSP SĐD SĐB HACT CLPV a. Dependent Variable: HLKH
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Trong bảng trọng số có tất cả 6 yếu tố đều có một tác động dương lên biến phụ thuộc HLKH. Sig kiểm định t hệ số hồi quy của các biến độc lập đều nhỏ hơn 0,05. Do đó, các biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc.
Các hệ số hồi quy đều lớn hơn 0. Điều này có nghĩa tất cả các biến độc lập đưa vào mô hình phân tích hồi quy đều tác động cùng chiều tới biến phụ thuộc. Theo đó, thứ tự tác động từ mạnh nhất đến yếu nhất của các biến độc lập tới biến phụ thuộc HLKH là: CLSP(0,238) > CLPV(0,233) > GCSP(0,155) > SĐB(0,150) > SĐD(0,131) > HACT(0,099). Vậy, biến Chất lượng sản phẩm có tác động mạnh nhất và hình ảnh công ty có tác động yếu nhất đến biến sự hài lòng của KH.
Hệ số VIF của biến độc lập đều nhỏ hơn 2. Do vậy mô hình không có đa cộng tuyến.
4.3.3.3 Kiểm định phân phối chuẩn
Theo biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa (Chi tiết được thể hiện tại Hình 4.7: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa) cho thấy phân phối chuẩn của phần dư xấp xỉ chuẩn Mean = -1.90E-15 (giá trị trung bình gần bằng 0) và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.99 (độ lệch chuẩn gần bằng 1). Do đó có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị sai phạm.
Hình 4. 7: Biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Biểu đồ tần số P - P (Chi tiết được thể hiện tại Hình 4.8: Biểu đồ tần số P – P) cũng cho thấy các điểm của phần dư phân tán không cách xa mà phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường chéo (đường thẳng kỳ vọng), do đó giả định về phân phối chuẩn của phần dư được thỏa mãn.
Hình 4. 8: Biểu đồ tần số P – Pplot
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả) 4.3.3.4 Kiểm định phần dư
Theo kết quả hình Hình 4.8: Đồ thị phân tán ta quan sát thấy có sự phân tán đều. Như vậy, giả định phương sai không đổi của mô hình hồi quy không bị vi phạm. Ngoài ra, kiểm định Durbin - Watson (d) (bảng 4.15) cho thấy kết quả d = 1.897 (1< d <3) nên ta có thể kết luận các phần dư là độc lập với nhau hay không có tương quan giữa các phần dư.
Hình 4. 9: Đồ thị phân tán
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)
Từ những kết quả kiểm định trên chứng minh các giả định của hàm hồi quy tuyến tính không bị vi phạm và mô hình hồi quy đã xây dựng là phù hợp với tổng thể.
Như vậy với 6 giả thuyết từ H1 đến H6 tác giả đã đặt ra ban đầu. Tất cả các giả thuyết nghiên cứu đều được chấp nhận là H1, H2, H3, H4, H5 và H6 tương ứng với các biến Chất lượng sản phẩm; Chất lượng phục vụ; Giá cả sản phẩm; Sự đa dạng; Sự đảm bảo; Hình ảnh công ty.
Phương trình hồi quy chuẩn hóa được xác định như sau:
HLKH = 0,259CLSP + 0,232CLPV+ 0,177GCSP + 0,167SĐD + 0,131SĐB + 0,105HACT
Bảng 4. 14: Tổng hợp kết quả kiểm định cảc giả thuyết nghiên cứu Giả thuyết
H1: Yếu tố chất lượng sản phẩm có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của KH đối với sản phẩm hạt nhựa của Công ty GC Marketing Solutions Việt Nam
H2: Yếu tố giá cả sản phẩm có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của KH đối với sản phẩm hạt nhựa của Công ty GC Marketing Solutions Việt Nam
H3: Yếu tố Sự đa dạng có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của KH đối với sản phẩm hạt nhựa của Công ty GC Marketing Solutions Việt Nam
H4: Yếu tố Sự đảm bảo của người thân quen có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của KH đối với sản phẩm hạt nhựa của Công ty GC Marketing Solutions Việt Nam
H5: Yếu tố hình ảnh công ty có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của KH đối với sản phẩm hạt nhựa của Công ty GC Marketing Solutions Việt Nam
H6: Yếu tố chất lượng phục vụ có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của KH đối với sản phẩm hạt nhựa của Công ty GC Marketing Solutions Việt Nam
(Nguồn: Kết quả điều tra và xử lý trên SPSS 20)
Chất lượng sản phẩm
Giá cả sản phẩm
Sự đa dạng
vụ Hình ảnh công ty + 0.259 +0.177 +0.167 +0.232
Hình 4. 10: Mô hình kết quả nghiên cứu
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 20 của tác giả)