Trong bài nghiên cứu này, độ tin cậy của các biến độc lập sẽ được kiểm tra bằng cách sử dụng phương pháp kiểm tra độ tin cậy Cronbach’s alpha. Sự hài lòng của khách hàng mang tính chất là 1 biến phụ thuộc nên sẽ bị tác động ít nhiều khi khách hàng trải nghiệm nhiều DV khác nhau do The Coffee House cung cấp. Ở phần này, bằng cách sử dụng Cronbach’s alpha sẽ giúp bài nghiên cứu có thể loại bỏ ra 1 cách đáng kể những biến mà bản thân chúng không mang tính chất phù hợp với bài NC, từ đó nhóm sẽ tiếp tục phân tích EFA hay còn gọi là phân tích các nhân tô khám phá. Nhóm đồng thời thực hiện kiểm định bằng phương pháp hồi quy và ANOVA.
3.1 Kiểm định Cronbach’s alpha đối với các thang đo
Trước hết nghiên cứu sẽ phải tiến hành đo lường mức độ tin cậy của các biến bằng cách sử dụng Cronbach’s alpha. Nếu kết quả sau khi kiểm tra cho ra chỉ số
Cronbach’s alpha nằm trong khoảng từ [0,1] thì chỉ số sẽ đạt yêu cầu của Cronbach’s alpha. Bên cạnh đó nếu chỉ số này ở khoảng cách gần về 1 thì chứng minh được độ tin cậy khi kiểm tra càng cao, ngược lại nếu nó nằm gần về 0 thì chứng minh được độ tin
29 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
cậy khi kiểm tra là rất kém. Nếu kiểm tra cho ra kết quả gần về 0 thì nghiên cứu sẽ không thể được sử dụng để chứng minh có tồn tại sự tác động trên các biến phụ thuộc. Tuy nhiên, nếu chỉ số sau khi kiểm tra cho ra kết quả vượt lên 0,9 và đến gần 1 thì khả năng cao các câu hỏi được sử dụng có thể bị giống nhau hoặc trùng lặp. Vì vậy, nếu xét về chỉ số của Cronbach’s alpha thì những kết quả sau khi kiểm tra nằm trong khoảng [0,5;0,9] sẽ được chấp thuận và giữ lại
Nhóm đã tiến hành thực hiện kiểm định để cho ra kết quả của các biến quan sát và nhận thấy trong các kết quả nhóm không cần loại bỏ các biến nào, hầu hết các biến đều có thể đáp ứng được những điều kiện cần thiết được đưa ra trong bài nghiên cứu. Chỉ số của các biến quan sát sau khi chạy Cronbach’s alpha cho ra các kết quả của các thang đo lần lượt là: giá cả (GC) là 0,793; nhân viên (NV) là 0,849; địa điểm (DD) là 0,744; thang đo khuyến mãi (KM) có Cronbach’s alpha là 0,833; sự tin tưởng (STT) là 0,832; sự hài lòng (SHL) là 0,822. Sau quá trình kiểm tra mức độ đáp ứng của các biến thì nhóm không cần loại bỏ biến nào, vì vậy có thể tiếp tục phân tích EFA cho bài nghiên cứu.
Bảng 2. Kết quả kiểm định Cronbach’s alpha các thang đo
STT Thang đo 1 Giá cả (GC) 2 Nhân viên (NV) 3 Khuyến mãi (KM) 4 Địa điểm (DD) 5 Sự tin tưởng (STT) 6 Sự hài lòng (SHL)
3.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Trong bước đầu tiên của quá trình phân tích nhân tố khám phá (EFA), nhóm đã sử dụng các biến quan sát đã đạt được điều kiện cần thiết trong bài nghiên cứu. Từ đó, có thể xác định rõ ràng và chính xác SL nhóm nhân tố. EFA yêu cầu những tiêu chuẩn hoặc điều kiện cần thiết như:
30 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) nằm trong khoảng [0.5;1] Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett phải nhỏ hơn 0,5
Trị số của Eigenvalues phải lớn hơn hoặc bằng 1 Tổng phương sai trích 50%
Factor Loading (hệ số tải nhân tố) >0.5, đồng thời khoảng cách giữa cách hệ số tải nhân tố giữa các biến quan sát cần 0.3 nhằm tạo ra sự phân biệt giữa các giá trị nhân tố.
● Phân tích nhân tố khám phá (EFA) đối với các thành phần của sự hài lòng khi sử dụng dịch vụ của The Coffee House.
Dữ liệu nghiên cứu sau khi chạy EFA cho ra được độ tin cậy, kết quả của nghiên cứu là từ 22 biến quan sát đã được phân bổ thành 4 nhóm nhân tố. Trong đó, các biến nhân tố Khuyến mãi & Sự tin tưởng được đại diện bởi Chất lượng sản phẩm (CLSP),
cùng lúc đó nghiên cứu đã loại đi lần lượt 3 biến vì có hệ số tải nhân tố không đáp ứng được yêu cầu là: KM1, DD3, DD2.
Kết quả sau khi chạy EFA cho ra có những biến không đạt yêu cầu, vì vậy sau khi loại bỏ những biến này, nhóm thu được kết quả:
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là 0.914 > 0.5 nên kết quả phân tích có thể chứng minh là nhân tố phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Bên cạnh đó sig = 0.000 < 0.005 nên có thể bác bỏ giả thuyết đồng thời chứng minh được các biến mang tính tương quan với nhau trong bài NC này.
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
Bartlett's Test of Sphericity
Bảng 3. Chỉ số KMO và Bartlett’s
31 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Eigenvalue yêu cầu điện kiện lớn hơn hoặc bằng 1, chỉ số này của bài nghiên cứu là 1,183 tại vị trí nhân tố thứ 4 nên chỉ số này được chấp nhận.
Nghiên cứu có giá trị của tổng phương sai trích là 59,271> 50% (yêu cầu được đặt ra) vì vậy giá trị nghiên cứu về tổng phương sai trích là đạt yêu cầu. Vì vậy 4 nhân tố được lấy ra từ EFA có thể thể hiện rõ ràng được 59,271% đặc điểm của tất cả các biến độc lập được đưa vào lúc đầu.
Biến quan sát KM3 STT4 KM4 KM5 STT1 STT5 STT3 STT2 KM2 NV3 NV2 NV1 NV4 NV5 GC1 GC3 GC2 GC4 GC5 DD4
32 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
DD5 DD1 Eigenvalues Phương sai trích (%) Cronbach’s alpha
Bảng 4. Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA)
● Thay đổi mô hình của bài nghiên cứu sau khi thu được kết quả EFA
Ban đầu từ 5 biến độc lập SERVQUAL, EFA đã rút gọn thành 4 nhóm nhân tố mới, những nhóm nhân tố này có thể đáp ứng được độ tin cậy cần thiết của bài nghiên cứu. Trong đó, xuất hiện 1 nhóm nhân tố mới là nhóm Chất lượng sản phẩm (CLSP) đại diện cho các biến của hai thang đo Khuyến mãi (KM) và Sự tin tưởng (STT). Bên cạnh đó, nhóm nhân tố (2), (3), (4) được đại diện lần lượt bởi bởi thang đo Nhân viên
(NV), Giá cả (GC) và Địa điểm (DD).
Từ kết quả chạy EFA, thu được kết quả như sau: (1) Chất lượng sản phẩm (CLSP) được đo bằng 9 biến quan sát, (2) Nhân viên (NV) và (3) Giá cả (GC) đều được đo bằng 5 biến quan sát và cuối cùng là (4) Địa điểm (DD) được đo bằng 3 biến quan sát. Trong đó, có thể thấy được rằng yếu tố Chất lượng sản phẩm (CLSP) và Giá cả (GC) mang vai trò quan trọng và có thể tác động mạnh mẽ đến Sự hài lòng của khách hàng. Vì vậy nghiên cứu đưa ra đề xuất là thay đổi sang một mô hình nghiên cứu mới và đồng thời bổ sung thêm nhóm nhân tố mới là H4*
H4* phát biểu như sau: Khi chất lượng sản phẩm về đồ ăn, nước uống tăng hoặc giảm thì sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng các sản phẩm này cũng thay đổi tương ứng.
Hình 12. Mô hình nghiên cứu đề xuất
● Kết quả EFA của biến phụ thuộc SHL
Chỉ số KMO và Barlette’s đạt 0.798
KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
Bartlett's Test of Sphericity
Bên cạnh đó phương sai trích đạt 66.379%
34 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Total Variance Explained Compo nent 1 2 3 4
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Các chỉ số đều đạt yêu cầu các điều kiện của EFA
SHL3 SHL1 SHL2 SHL4 Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. 1 components extracted.
4. Kiểm Định Giả Thuyết Và Mô Hình Nghiên Cứu: 4.1 Phân Tích Tương Quan Pearson:
Bước đầu tiên khi bước vào phân tích hồi quy, những dữ liệu được thêm vào phân tích tương quan Pearson là để xem mối quan hệ của các cặp biến. Nếu sig < 0,05 là có tương quan, sig > 0,05 là không có tương quan, và đối với sig mà nhỏ hơn 0,05 thì càng gần 1 tương quan với các cặp càng mạnh nhưng mà càng gần 0 thì tương quan dần yếu đi. Ví dụ thêm như là nếu r càng gần về 1,-1 thì tương quan của các cặp tuyến tính ngày càng mạnh, tiến về 1 thì tương quan dương, về -1 tương quan âm, r mà càng về 0 thì tương quan tuyến tính của các cặp biến càng yếu dần .r = 1 thì tương quan tuyệt đối, biểu diễn trên đồ thị Scatter thì các điểm trên biểu đồ tự nhập lại thành một đường thẳng, r = 0 không có tương quan tuyến tính sẽ liền diễn ra hai tình huống , thứ nhất là không có sự tiếp xúc nào giữa 2 biến, thứ hai là giữa chúng có mối liên hệ phi tuyến
Nhận thấy được toàn bộ các biến độc lập đều có mối quan hệ tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc.
Ởbước kết thúc phân tích tương quan cho tập dữ liệu, thì có thể thấy được mối quan hệ manng tính tương quan tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc trong bài báo cáo.
Các giả thuyết H1 - H6 đã được nêu ra trước đó, nhóm cần phải sử dụng hồi quy để xác định được là việc chấp nhận hay bãi bỏ giả thuyết đã đề ra. Trong phần này sẽ luôn chú trọng các phần như:
R2 (R-square), R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R Square) để nhận định ra mức độ giải thích của biến độc lập vào biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy. Và từ 0 đến 1 là độ dao động của 2 giá trị, càng tiến về 0 thì càng không tốt, càng tiến về gần 1 thì càng tốt. Lưu ý, thường thì chúng ta chọn mức trung gian là 0,5 nhằm giải thích những ý nghĩa giữa mạnh và yếu, và thường thì từ 0,5 đến 1 được cho là mô hình tốt, đối với 0,5 trở xuống thì là mô hình kém. Tuy nhiên, tùy vào dạng dữ liệu mà ta có,
36 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
mô hình hồi quy không bị ép buộc là lúc nào cũng phải đạt được giá trị R bình phương hiệu chỉnh cao hơn 0,5 mới có ý nghĩa.
· Giá trị sig của kiểm định F: dùng để kiểm tra độ thích hợp của mô hình hồi quy.
Và nếu mà sig thấp hơn 0,5 thì ta sẽ cho rằng mô hình hồi quy tuyến tính bội thích
hợp với những dữ liệu và sử dụng được. Giá trị này thường được tìm thấy trong Anova
· Hệ số Durbin – Watson: được thiết lập để kiểm định hiện tượng tương quan nhỏ hơn 1 và lớn hơn 3, và giá trị mà thường ở trong khoảng 1.5 đến 2.5 sẽ không xảy ra hiện tượng tương quan.
· Giá trị sig của kiểm định t: dùng để kiểm tra ý nghĩa hệ số hồi quy. Khi mà sig của kiểm định t của biến độc lập nhỏ hơn 0,5; thì sẽ có được kết luận biến độc lập đã có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Còn lớn hơn 0,5 thì sẽ được kết luận là không có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, và không nhất thiết phải loại bỏ biến đó để chạy lại hồi quy và giá trị này được tìm thấy trong Coefficients.
· Hệ số phóng đại phương sai VIF: được sử dụng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, thường thì ta thấy VIF của một biến độc lập cao hơn 10 thì hầu như là đang có hiện tượng đa cộng tuyến.
· Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa B và hệ số hồi quy đã chuẩn hóa Beta: thường được dùng hệ số B để viết dưới dạng:
Y = B0 + B1X1 + B2X2 +...+ BiXi + e
4.2 Ảnh hưởng của các thành phần thang đo lên sự hài lòng của KH khi sử dụng dịch vụ tại The Coffee House:
Khi chạy hồi quy tuyến tính có 3 biến bị loại khỏi mô hình: là Chất lượng sản phẩm (CLSP), Nhân viên (NV), Địa điểm (DD) do có hệ số sig cao hơn 0,05 nên ba biến này sẽ bị loại khỏi mô hình.
Sau khi có kết quả hồi quy còn lại 2 biến: Giá Cả (GC), Khuyến Mãi (KM). Mô hình hàm có R bình phương (R-Square) là 0,200 và R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R- Square) là 0,178, mô hình này cho ta biết được 17,8% là sự biến thiên của biến phụ thuộc vào sự hài lòng của khách hàng, giá trị sig F = 0,000 < 0,05 suy ra mô hình hồi
37 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
quy này thích hợp với tập dữ liệu và được sử dụng. Hệ số Durbin – Watson (DW) (1<1,981<3) nên sẽ không xảy ra hiện tượng quan chuỗi bậc nhất. Và đây là bảng kết quả phân tích hồi quy:
Bảng 5. Kết quả kiểm định hồi quy
Coefficientsa Model (Constan t) CLSP 1 NV GC DD a. Dependent Variable: SHL
Sau khi được kết quả hồi quy, ta thấy được toàn bộ các biến độc lập đều tác động dương tới biến phụ thuộc của khách hàng tại The Coffee House.Và cho ta thấy được yếu tố, giá cả (GC) và khuyến mãi (KM) có sự ảnh hưởng tích cực đến với sự hài lòng của khách hàng.
3 biến còn lại thì được bãi bỏ: Chất lượng sản phẩm (CLSP), Nhân viên (NV), Địa điểm
(DD)vì không có bất kỳ sự tác động rõ ràng nào đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng và trải nghiệm dịch vụ.
Hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến đều < 3 và Tolerance đều có giá trị lớn hơn 0,1 nên sẽ không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các mô hình. Phương trình hồi quy được viết dưới dạng Beta như sau:
Y = 0,574X1 + 0,071X2 + 0,060X3 + 0,132X4 Trong đó có: Y: Sự hài lòng của khách hàng (HL) X1: Chất lượng sản phẩm (STT), (KM) X2: Giá cả (GC) X3: Nhân viên (NV) X4: Địa Điểm (DD)
4.3 Phân tích phương sai một nguyên tố:
Trong nghiên cứu của nhóm, xét các nhóm như tuổi và giới tính xem các nhóm này có ảnh hưởng trực tiếp hay gián tiếp hoặc tác động đến sự hài lòng của KH trải nghiệm các DV dành cho KH của The Coffee House hay không? →
dùng phân tích phương sai một nguyên tố (ONE WAY ANOVA)
Đối với biến giới tính và biến sinh viên năm, nhóm dùng giả thuyết kiểm định Levene: dùng để xem sự cân bằng giữa các phương sai, phương sai bằng được đặt là H0, phương sai không bằng sẽ là H1, khi mà sig > 0,05 thì dùng H0 và đủ điều kiện để phân tích tới bảng ANOVA
Bảng 6. Kết quả kiểm định ANOVA
Giới tính Nam, Nữ) Sinh viên năm (năm 1,2,3,4)
Biến phụ thuộc Hài Lòng (HL)
Sau khi cho ra KQ, ta có thể thấy được biến giới tính của kiểm định Levene có Sig = 0,357 (>0,05) vì vậy giả thuyết phương sai khác nhau bị loại bỏ và giả thuyêt phương sai bằng nhau được SD. KQ sau phân tích ANOVA có mức ý nghĩa Sig = 0,011 (<0,05), từ KQ này ta có thể thấy được dữ liệu quan sát đã đạt đủ các điều kiện nhằm KĐ chắc
39 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
chắn rằng có tồn tại sự đối lập giữa các giới tính đối với SHL của khách hàng về DV của TCH.
Từ kết quả kiểm định của nhiều phân nhóm sinh viên cho ta thấy được thống kê của Levene có Sig = 0,154(>0,05) không được chấp nhận giả thuyết phương sai khác nhau, chấp nhận phương sai bằng nhau. Kết quả sau khi phân tích ANOVA cho thấy mức ý nghĩa Sig = 0,231 (>0,05) kết quả cho ta thu thập được dữ liệu quan sát đã đủ điều kiện để khẳng định có tồn tại sự đối lập giữa các bạn sinh viên các năm đối với sự hài lòng về những dịch vụ được cung cấp bởi The Coffee House.
PHẦN 5. KIẾN NGHỊ VÀ KẾT LUẬN
1. Giới thiệu
NC SHL của KH là phương pháp giúp chuỗi cà phê này có nhận thấy hướng thay đổi tích cực cho cửa hàng. Nhờ vào KS do các bạn SV thực hiện, nhóm đã biết nhiều hơn về những yếu tố ảnh hưởng đến SHL của KH.
2. Diễn giả kết quả nghiên cứu
Nhân tố Chất lượng sản phẩm (CLSP): với giá trị Beta = 0,574 là nhân tố tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng. The Coffee House cam kết cà phê sạch, các món bánh được làm mới hằng ngày. NV luôn luôn có mặt khi KH cần và một điều đặc biệt là từ trước giờ chuỗi cà phê này chưa bao giờ bị phàn nàn trên mạng xã hội về phong cách phục vụ cũng như sự tiếp đãi của nhân viên. Tại quán cà phê này có nhiều chương trình combo đi kèm theo các ly nước là những món bánh, tuy là combo tặng kèm nhưng The Coffee House luôn đảm bảo CL tốt nhất cho KH của mình. Có lẽ phần lớn khách hàng của The Coffee House là các bạn HSSV nên việc lựa chọn một quán