4.2.1 Kiểm định Cronbach’s Alpha
4.2.1.1 Kiểm định Cronbach’sAlpha cho biến độc lập
Bảng 4.1 Kết quả phân tích các thang đo cho biến độc lập
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến Phƣơng tiện hữu hình, Cronbach alpha = 0.842
HH1 15.80 6.843 .528 .844 Cửa hàng trưởng Chị Duyên Cashier Chị Thủy Supply Chị Gương Cook Anh Thiện Loppy Chị Trâm Quản lí Anh Sanh Quản lí Anh Sang
HH3 15.83 6.477 .703 .795
HH4 15.77 6.998 .532 .840
HH5 15.80 6.227 .739 .784
Năng lực phục vụ, Cronbach alpha = 0.843
NL1 7.61 1.894 .732 .761 NL2 7.50 1.867 .678 .811 NL3 7.59 1.783 .718 .773 Đồng cảm,Cronbach alpha = 0.851 ĐC1 15.75 6.460 .662 .821 ĐC2 15.76 6.518 .605 .836 ĐC3 15.82 6.353 .693 .813 ĐC4 15.78 6.196 .655 .824 ĐC5 15.80 6.240 .702 .810
Mức độ tin cậy, Cronbach alpha = 0.791
TC1 7.74 1.797 .657 .706 TC2 7.69 1.457 .616 .745 TC3 7.75 1.560 .646 .701 Mức độ đáp ứng, Cronbach alpha = 0.890 ĐU1 12.11 4.602 .689 .883 ĐU2 12.04 4.178 .783 .849 ĐU3 12.02 4.301 .753 .860 ĐU4 12.02 4.045 .809 .839 ĐU5 12.11 4.602 .689 .883
Thang đo phƣơng tiện hữu hình
Theo bảng kết quả phân tích trên, hệ số Cronbanh’s Alpha của tổng thể là 0,842 > 0,6 nên hệ số này có ý nghĩa.
Hệ số tƣơng quan biến tổng của biến quan sát là HH1, HH2, HH3, HH4, HH5 đều > 0.3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép) nên thang đo đạt tiêu chuẩn, đảm bảo chất lƣợng tốt.
Thang đo đồng cảm
Theo bảng kết quả phân tích trên, hệ số Cronbanh’s Alpha của tổng thể là 0,851> 0,6 nên hệ số này có ý nghĩa.
Hệ số tƣơng quan biến tổng của biến quan sát là ĐC1, ĐC2, ĐC3, ĐC4, ĐC5 đều > 0.3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép) nên thang đo đạt tiêu chuẩn, đảm bảo chất lƣợng tốt.
Thang đo Năng lực phục vụ
Theo bảng kết quả phân tích trên, hệ số Cronbanh’s Alpha của tổng thể là 0,843> 0,6 nên hệ số này có ý nghĩa.
Hệ số tƣơng quan biến tổng của biến quan sát là NL1, NL2, NL3, NL4 đều > 0.3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép) nên thang đo đạt tiêu chuẩn, đảm bảo chất lƣợng tốt.
Thang đo mức độ tin cậy
Theo bảng kết quả phân tích trên, hệ số Cronbanh’s Alpha của tổng thể là 0,791> 0,6 nên hệ số này có ý nghĩa.
Hệ số tƣơng quan biến tổng của biến quan sát là TC1, TC2, TC3, TC4 đều > 0.3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép) nên thang đo đạt tiêu chuẩn, đảm bảo chất lƣợng tốt.
Thang đo mức độ đáp ứng
Cronbach’s Alpha của tổng thể là 0,890 > 0,6 nên hệ số này có ý nghĩa.
Hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát còn lại là ĐU1, ĐU2, ĐU3, ĐU4, ĐU5 đều > 0.3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép) nên thang đo đạt tiêu chuẩn, đảm bảo chất lƣợng tốt.
Bảng 4.2 Kết quả kiểm định thang đo cho các biến phụ thuộc
Sự hài lòng, Cronbach alpha = 0.747
SHL1 8.30 1.109 .512 .736
SHL2 7.93 .937 .604 .633
SHL3 8.11 1.153 .629 .619
Nguồn: tác giả thực hiện
Theo bảng kết quả phân tích trên, hệ số Cronbanh’s Alpha của tổng thể là 0,747 > 0,6 nên hệ số này có ý nghĩa.
Hệ số tƣơng quan biến tổng của biến quan sát là SHL1, SHL2, SHL3 đều > 0.3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép) nên thang đo đạt tiêu chuẩn, đảm bảo chất lƣợng tốt.
4.2.1.3. Tổng hơp các biến và thang đo sau khi phân tích Cronbach’s Alpha
Bảng 4.3 Bảng tóm tắt đánh giá độ tin cậy thang đo.
Thang đo Số biến
chấp nhận
Giá trị Cronbach’s Alpha
Đánh giá
Phƣơng tiện hữu hình 5 0.842 Đạt yêu cầu về độ
tin cậy thang đo
Đồng cảm 5 0.851 Đạt yêu cầu về độ
tin cậy thang đo
Năng lực phục vụ 4 0.843 Đạt yêu cầu về độ
tin cậy thang đo
Mức độ tin cậy 4 0.791 Đạt yêu cầu về độ
tin cậy thang đo
Mức độ đáp ứng 5 0.890 Đạt yêu cầu về độ
tin cậy thang đo
Nguồn: tác giả thực hiện
Từ kết quả tổng hợp ta nhận thấy rằng, sau kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo bằng công cụ Cronbach’s Alpha cho thấy tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy thang đo và chúng đƣợc sử dụng cho các nghiên cứu tiếp theo.
4.2.2 Kiểm định của phân tích nhân tố (EFA - Exploratory Factor Analysis) Analysis)
4.2.2.1 Kiểm định tích thích hợp của mô hình phân tích nhân tố EFA (KaiserMeyer-Olkin)
Bảng 4.4 Bảng phân tích KMO và Bartlett’s Test
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .782
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1517.199
df 190
Sig. .000
Nguồn: tác giả thực hiện
Thƣớc đo KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) có giá trị = 0,782 thỏa điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1.
Kết luận: phân tích nhân tố là phù hợp với dữ liệu thực tế.
4.2.2.2 Kiểm định tính tương quan giữa các biến quan sát (Bartlett's Test)
Kết quả kiểm định Bartlett's Test là 1517 và có giá trị Sig. = 0,000 < 0,05. Kết luận: các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong mỗi nhóm nhân tố.
4.2.2.3 Kiểm định phương sai trích của các yếu tố (% Cumulative variance)
Eigenvalue = 2.018 (đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố) > 1 thì 5 nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất. Trong bảng tổng phƣơng sai trích (Total Variance Explained), tiêu chuẩn chấp nhận phƣơng sai trích > 50%. Trong bảng kết quả phân tích trên cho thấy, tổng phƣơng sai trích (Total Variance Explained) ở dòng Component số 5 và cột Cumulative % có giá trị phƣơng sai cộng dồn của các yếu tố là 69.843% > 50% đáp ứng tiêu chuẩn.
Kết luận: 69.843% thay đổi của các nhân tố đƣợc giải thích bởi các biến quan sát (thành phần của Factor).
4.2.2.4 Kiểm định hệ số Factor Loading
Bảng 4.5 Bảng xoay nhân tố của phân tích nhân tố Biến quan Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 DC1 .804 DC4 .781 DC5 .778 DC3 .774 DC2 .760 HH2 .868 HH5 .855 HH3 .822 HH4 .672 HH1 .670 DU4 .887 DU2 .859 DU3 .855 DU1 .797 NL1 .880 NL3 .855 NL2 .855 TC1 .844 TC3 .842 TC2 .827
Kết quả phân tích EFA cho các biến độc lập của ma trận xoay nhân tố trên cho thấy, hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều thỏa điều kiện khi phân tích nhân tố là hệ số Factor Loading >=0,5 và số nhân tố tạo ra khi phân tích nhân tố là 5 nhân tố. Phân tích nhân tố EFA cho thang đo của các biến độc lập tạo thành 5 nhân tố độc lập đảm bảo yêu cầu phân tích bao gồm các nhân tố sau:
HH: HH1, HH2, HH3, HH4, HH5: Phƣơng tiện hữu hình ĐC: ĐC1, ĐC2, ĐC3, ĐC4, ĐC5: Đồng cảm
NL: NL1, NL2, NL3: Năng lực phục vụ TC: TC1, TC2, TC3: Mức độ tin cậy
ĐU: ĐU1, ĐU2,ĐU3, ĐU4:Mức độ đáp ứng.
Kiểm định hệ số Factor Loading cho các biến phụ thuộc
Với 3 biến quan sát nhằm đánh giá sự hài lòng của khách hàng là SHL1, SHL2, SHL3 kết quả phân tích nhân tố đƣợc thể hiện trong các kết quả của các bảng sau đây:
Bảng 4.6 Kết quả phân tích KMO và Bartlett’s Test
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .675
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 115.330
df 3
Sig. .000
Nguồn: tác giả thực hiện
Xem xét mối tƣơng quan giữa các biến trên tổng thể đƣợc kiểm tra bằng kiểm định Barlett và Kaiser-Meyer-Olkin (KMO).Các kết quả kiểm định cho thấy dữ liệu của mô hình thích hợp với các phƣơng pháp phân tích nhân tố đƣợc sử dụng (giá trị KMO = 0.675 lớn hơn 0.5 và giá trị kiểm định Barlett có mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05), nhƣ vậy có thể khẳng định ít nhất có một cặp biến quan sát trong số 3 biến quan sát trong phân tích này có mối liên hệ với nhau, tức là ma trận tƣơng quan của nó không phải là ma trận đơn vị. Do đó, phân tích nhân tố là phù hợp.
Bảng 4.7. Tổng phƣơng sai trích
Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.013 67.106 67.106 2.013 67.106 67.106
2 .585 19.497 86.602
3 .402 13.398 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Nguồn: tác giả thực hiện
Kết quả xoay nhân tố cho thấy có 1 nhân tố hình thành với điểm dừng trích ở nhân tố thứ 1 có Eigenvalue = 2.013 > 1 do đó việc trích nhân tố là có giá trị. Bên cạnh đó phƣơng sai trích đƣợc từ 3 biến quan sát này là 67.106%, kết quả này là rất tốt và nó cho thấy 1 nhân tố đƣợc hình thành giải thích đƣợc 67.106% sự biến thiên của tập dữ liệu. Thông thƣờng tỷ lệ phần trăm phƣơng sai trích đƣợc khoảng trên 50% là đạt yêu cầu, do đó phân tích nhân tố trong trƣờng hợp này là rất phù hợp và có giá trị để thực hiện các nghiên cứu tiếp theo.
Bảng 4.8. Hệ số nhân tố Component Matrixa Component Matrixa Component 1 SHL3 .849 SHL2 .840 SHL1 .765 Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 1 components extracted.
Nguồn: tác giả thực hiện
Cũng từ bảng kết quả trên ta nhận thấy với 1 nhân tố đƣợc hình thành và tất cả các biến quan sát đều cho thấy hệ số tải cao (lớn hơn 0.5).
Nhƣ vậy, phân tích nhân tố cho 3 biến quan sát đánh giá sự hài lòng là đạt yêu cầu và nhân tố này đƣợc dùng cho các nghiên cứu tiếp theo.
Sau khi phân tích nhân tố, em tính giá trị nhân tố của chúng dựa trên giá trị trung bình của tất cả các biến quan sát thuộc từng nhân tố và giá trị trung bình này chính là giá trị đại diện cho nhân tố đó.
4.2.3 Phân tích tƣơng quan person và hồi quy tƣơng quan
4.2.3.1 Phân tích tương quan person
Phân tích tƣơng quan nhằm kiểm tra mối liên hệ giữa hai biến định lƣợng với nhau. Để đánh giá hai biến có mối tƣơng quan với nhau hay không thì em sử dụng giá trị Sig., nếu giá trị Sig. bé hơn mức ý nghĩa (thƣờng là 5%) thì tƣơng quan giữa hai biến này có ý nghĩa và ngƣợc lại.
Kết quả phân tích tƣơng quan cho thấy, mối tƣơng quan giữa các cặp biến trong bảng tƣơng quan đều có giá trị Sig < 0.05, có nghĩa là giữa các cặp biến này có mối tƣơng quan có ý nghĩa với nhau.
Bảng 4.9 Kết quả tƣơng quan person
Correlations SHL HH DC NL TC DU SHL Pearson Correlation 1 .368** .513** .221** .277** .563** Sig. (2-tailed) .000 .000 .005 .000 .000 N 157 157 157 157 157 157 HH Pearson Correlation .368** 1 .096 .138 .120 .155 Sig. (2-tailed) .000 .231 .084 .135 .053 N 157 157 157 157 157 157 DC Pearson Correlation .513** .096 1 -.023 .086 .319** Sig. (2-tailed) .000 .231 .771 .281 .000 N 157 157 157 157 157 157 NL Pearson Correlation .221** .138 -.023 1 .018 .072 Sig. (2-tailed) .005 .084 .771 .822 .372 N 157 157 157 157 157 157 TC Pearson Correlation .277** .120 .086 .018 1 .054 Sig. (2-tailed) .000 .135 .281 .822 .504 N 157 157 157 157 157 157 DU Pearson Correlation .563** .155 .319** .072 .054 1 Sig. (2-tailed) .000 .053 .000 .372 .504 N 157 157 157 157 157 157 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Nguồn: tác giả thực hiện
Xem xét ma trận tƣơng quan giữa các biến độc lập ở bảng trên, ta thấy nhân tố SHL (Sự hài lòng) có tƣơng quan mạnh nhất với nhân tố ĐU (Đáp ứng) với hệ số tƣơng
quan pearson r = 0.319. Ngoài ra, nhân tố SAT (Sự hài lòng) cũng có sự tƣơng quan tuyến tính rất chặt chẽ với tất cả 5 biến độc lập theo thứ tự (ĐU, Đc, HH, TC, NL). Nhƣ vậy, giữa các biến độc lập với nhau có sự tƣơng quan tuyến tính yếu đều có hệ số Pearson.
4.2.3.2 Phân tích hồi quy tương quan
Đánh giá sự phù hợp của mô hình
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguy n Mộng Ngọc (2008), hệ số R thể hiện mối tƣơng quan giữa các biến trong mô hình hồi quy, hệ số R2 (R Square) cho biết % sự biến động của biến phụ thuộc (Y) đƣợc giải thích bởi các biến độc lập (X) trong mô hình. Nếu R2 = 1 thì đƣờng hồi quy phù hợp hoàn hảo. Nếu R2 = 0 thì X và Y không có quan hệ với nhau. Hệ số xác định R2 (R Square) đƣợc chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập đƣợc đƣa vào mô hình, càng đƣa nhiều biến độc lập vào phƣơng trình thì R2 càng tăng, tuy nhiên điều này cũng đƣợc chứng minh rằng không phải phƣơng trình càng có nhiều biến sẽ phù hợp hơn với dữ liệu. Hệ số xác định R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) đƣợc sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2. So sánh 2 giá trị R2 và R2 điều chỉnh, chúng ta sẽ thấy R2 điều chỉnh nhỏ hơn và dùng nó đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình.
Bảng 4.10 Bảng đánh giá độ phù hợp của mô hình
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
Change Statistics Durbin- Watson R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .759a .576 .562 .32201 .576 41.030 5 151 .000 1.920 a. Predictors: (Constant), DU, TC, NL, HH, DC
b. Dependent Variable: SHL
Nguồn: tác giả thực hiện
Trong mô hình này, kết quả hệ số R có giá trị 0.759 cho thấy mối quan hệ giữa các biến trong mô hình có mối tƣơng quan chặt chẽ. Báo cáo kết quả hồi quy của mô hình cho thấy giá trị R2 (R Square) bằng 0.576, điều này nói lên độ thích hợp của mô hình là 57.3% hay nói cách khác là 57.6% sự biến thiên của biến sự hài lòng đƣợc giải thích bởi 5 thành phần của Sự hài lòng. Giá trị R2 điều chỉnh (Adjusted R
giá trị R điều chỉnh bằng 0.562 (hay 56.2%) với kiểm định F Change, Sig ≤ 0.05 có nghĩa tồn tại mô hình hồi quy tuyến tính giữa sự hài lòng.
Kiểm định F
Kiểm định F sử dụng trong phân tích phƣơng sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp của các biến độc lập. Nhìn vào bảng (ANOVA) ta thấy rằng trị thống kê F đƣợc tính từ giá trị R2 đầy đủ khác 0, giá trị Sig. = 0.000 (< 0.05) rất nhỏ cho thấy mô hình sử dụng là phù hợp với tập dữ liệu và các biến đều đạt đƣợc tiêu chuẩn chấp nhận (Tolerance > 0,0001 ).
Bảng 4.11 Bảng ANOVA
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 21.272 5 4.254 41.030 .000b
Residual 15.657 151 .104
Total 36.929 156
a. Dependent Variable: SHL
b. Predictors: (Constant), DU, TC, NL, HH, DC
Nguồn: tác giả thực hiện
Kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến (Multiple Collinearity)
Kết quả phân tích Bảng (Coefficients) cho thấy, hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance Inflation Factor) của các biến trong mô hình đều rất nhỏ, có giá trị từ 1.021 đến 1.138 nhỏ hơn 2 chứng tỏ mô hình hồi quy không vi phạm giả thuyết hiện tƣợng đa cộng tuyến, mô hình có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.12 Bảng Coefficients Coefficientsa Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. 95.0% Confidence Interval for B Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Lower Bound Upper Bound Toleranc e VIF 1 (Constant) .062 .302 .206 .837 -.535 .659 HH .175 .042 .227 4.158 .000 .092 .259 .945 1.058 DC .277 .044 .353 6.277 .000 .190 .365 .889 1.125 NL .123 .040 .166 3.094 .002 .045 .202 .975 1.025 TC .158 .043 .195 3.645 .000 .072 .243 .980 1.021
Ý nghĩa của hệ số hồi quy
Sau khi thực hiện các phép kiểm định hồi quy so với tổng thể ta thấy mô hình không vi phạm các giả thuyết kiểm định và có ý nghĩa thống kê.
Phƣơng trình hồi quy 1:
Y=β0 + β 1X1+ β 2X2 + β 3X3+ β 4X4 + β 5X5+ β 6X6 Trong đó:
a. Y là biến phụ thuộc _ Sự hài lòng của khách hàng
b. Xn là biến độc lập _ Gồm các nhân tố: Phƣơng tiện hữu hình, Đồng cảm, Năng lực phục vụ, Mức độ tin cậy, Mức độ đáp ứng.
c. βn là hệ số hồi quy riêng phần.
Kết quả bảng hồi quy cho thấy, ta đƣợc phƣơng trình hồi quy 1:
Y = 0.062 + 0.175*HH + 0.277*ĐC + 0.123*NL + 0.158*TC + 0.282*ĐU
Tất cả các biến độc lập trong mô hình hồi quy đều có giá trị Sig < 0.05, có nghĩa là