Phân tích nhân tố khám phá

4.2 Kết quả nghiêncứu

4.2.3 Phân tích nhân tố khám phá

4.2.3.1 Phân tích nhân tố cho các biến độc lập

Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số phân tích Cronbach’s Alpha và loại đi các biến quan sát không dảm bảo đợ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá EFA là phương pháp được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến quan sát với nhau.

- Thực hiện phân tích lần đầu:

Kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tố đối với các dữ liệu ban đầu bằng chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) và giá trị thống kê Bartlett‘s có hệ số KMO = 0.870, Sig = 0.00 < 0.05. Kết quả này chỉ ra rằng, các biến quan sát trong tổng thể có mối

74

tương quan với nhau và phân tích nhân tố (EFA) là thích hợp (xem chi tiết thơng số

tại Phụ lục 5 – Bảng 5.1.1a).

Tiến hành thực hiện phương pháp trích nhân tố và phương pháp xoay nhân tố cho thấy, giá trị Eigenvalues = 1.028 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thơng tin tốt nhất. Mặt khác, tổng phương sai trích (Rotation Sum of Squared Loadings) = 60.015 % > 50 %. Vậy chứng tỏ rằng 60.015 % biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 7 nhân tố (xem

75

Bảng 4.13 Ma trận xoay các thành phần khi thực hiện lần đầu

Component 1 2 3 4 5 6 7 KG5 .765 KG7 .724 KG6 .683 HI1 .667 KG4 .616 HI3 .581 KG2 .812 KG1 .710 DV3 .705 DV4 .542 DV2 RC3 .771 RC5 .560 KG3 .550 HI4 .646 DV5 .526 HI5 HI2 RC4 RC6 .632 DV1 .630 RC2 STD3 .722 STD2 .719 STD5 .562 STD6 .814 STD4 .545

Nguồn: Dữ liệu phân tích của tác giả Với ma trận xoay nhân tố 27 biến quan sát được gom thành 7 nhân tố. Tuy nhiên kết quả phân tích từ bảng trên thể hiện có các biến quan sát khơng thể hiện trọng số như DV2, HI5, HI2, RC4, RC2. Do đó cần phải rà sốt lại các biến quan sát có trọng số nhỏ nhất. Sau khi kiểm tra rà sốt, nhận thấy biến RC4 có trọng số nhỏ nhất nên loại bỏ. Tiếp tục thực hiện phân tích và lần lượt loại bỏ từng biến quan sát không phù hợp sau mỗi lần thực hiện phân tích.

76 - Thực hiện phân tích lần cuối:

Như vậy, sau 10 lần thực hiện phân tích nhân tố và loại các biến quan sát khơng phù hợp bao gồm lần lượt RC4, DV2, HI2, DV1, KG3, HI5, STD5, HI4, STD4. Thực hiện phân tích nhân tố lần cuối cho thấy:

Bảng 4.14 Kiểm định KMO và Bartlett’s thực hiện lần cuối

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .847 Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 1509.330

df 153

Sig. .000

Nguồn: Dữ liệu phân tích của tác giả

Kết quả tính hệ số số đo lường mức độ phù hợp của mơ hình phân tích nhân tố (KMO) và kiểm định mức ý nghĩa của mơ hình phân tích nhân tố (Bartlett’s Test) cho thấy hệ số KMO = 0.847 > 0.5 nên phân tích nhân tố là thích hợp. Giá trị Sig. (Bartlett’s test) = 0.000 < 0.05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.

Bảng 4.15 Tổng phương sai trích thực hiện lần cuối

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumul ative % Total % of Variance Cumul ative % Total % of Variance Cumulati ve % 1 5.243 29.125 29.125 5.243 29.125 29.125 3.196 17.754 17.754 2 1.856 10.311 39.436 1.856 10.311 39.436 2.830 15.723 33.476 3 1.501 8.337 47.774 1.501 8.337 47.774 2.156 11.980 45.456 4 1.330 7.390 55.164 1.330 7.390 55.164 1.747 9.707 55.164 5 .990 5.497 60.661 6 .874 4.855 65.516 … …. …. …. 17 .358 1.987 98.171 18 .329 1.829 100.000

Nguồn: Dữ liệu phân tích của tác giả Kết quả tại bảng 4.15 cho thấy giá trị Eigenvalues = 1.330 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt

77

thơng tin tốt nhất. Tổng phương sai trích = 55.164 %, chứng tỏ rằng 55.164 % biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 4 nhân tố (xem chi tiết thông số tại Phụ lục 5 –

Bảng 5.1.10b).

Bảng 4.16 Ma trận xoay các thành phần khi thực hiện lần cuối

Component 1 2 3 4 KG5 .764 KG6 .724 KG7 .723 HI1 .717 HI3 .656 KG4 .633 KG2 .800 KG1 .731 DV3 .684 DV4 .684 DV5 .563 RC3 .762 RC2 .729 RC5 .631 RC6 .575 STD2 .788 STD6 .738 STD3 .662

Nguồn: Dữ liệu phân tích của tác giả

Kết quả tại bảng 4.16 cho thấy sau khi lần lượt loại bỏ thêm 8 biến quan sát không phù hợp (DV2, HI2, DV1, KG3, HI5, STD5, HI4, STD4), với 18 biến quan sát cịn lại thỏa mãn các u cầu phân tích nhân tố (hệ số Factor Loading của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5) và được gom thành 4 nhóm nhân tố mới ảnh hưởng đến quyết định chọn quán cà phê sân vườn của khách hàng.

78

4.2.3.2 Phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc:

Bảng 4.17 Kiểm định KMO và Bartlett’s nhân tố phụ thuộc

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .781 Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 242.805

df 10

Sig. .000

Nguồn: Dữ liệu phân tích của tác giả Nhìn từ bảng trên có thể thấy hệ số đo lường mức độ phù hợp của mơ hình phân tích nhân tố KMO và kiểm định mức ý nghĩa của mơ hình phân tích nhân tố của nhóm phụ tḥc được thể hiện: Hệ số KMO = 0.781> 0.5 nên phân tích nhân tố là phù hợp và giá trị Sig (Baetlett’s Test) = 0.000 < 0.05 kiểm chứng rằng các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.

Ngoài ra, giá trị Eigenvalues = 2.373 > 1 trong bảng tổng phương sai trích của nhân tố phụ tḥc (xem chi tiết số liệu tại Phụ lục 5 – PL5.2b) thể hiện đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thơng tin tốt nhất và tổng phương sai trích là 52.821 % > 50 % đã chứng tỏ 52.821 % biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 1 nhân tố.

Bảng 4.18 Ma trận xoay các thành phần của nhân tố phụ thuộc

Component 1 QD2 .761 QD5 .756 QD4 .662 QD1 .636 QD3 .616

Nguồn: Dữ liệu phân tích của tác giả Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát được thể hiện từ bảng 4.18 cho thấy các biến quan sát đều thỏa điều kiện Factor Loading > 0.5 và nhân tố tạo ra là một nhân tố. - Tổng hợp các biến quan sát sau khi phân tích nhân tố khám phá:

79

Bảng 4.19 Tổng hợp các biến quan sát sau khi phân tích EFA

STT Thang đo Biến quan sát

thỏa điều kiện Factor Loading

Biến quan sát bị loại Độc lập

1 KG KG1, KG2, KG4, KG5, KG6, KG7 KG3

2 HI HI1, HI3 HI2, HI4, HI5

3 STD STD2, STD3, STD6 STD4, STD5

4 RC RC2, RC3, RC5, RC6 RC4

5 DV DV3, DV4, DV5 DV1, DV2

Phụ thuộc

8 QD QD1, QD2, QD3, QD4, QD5 0

Nguồn: Tổng hợp của tác giả - Thiết lập lại thành các nhóm nhân tố sau:

Bảng 4.20 Mã hóa thang đo sau khi phân tích nhân tố EFA

Mã biến Nội dung

I. Khơng gian qn cà phê

KG5 Tơi thích thú với qn cà phê có cách bài trí đẹp và bắt mắt KG6 Tơi thích đến qn cà phê có diện tích rợng

KG7 Tơi thích đến qn cà phê có khơng gian hồi cổ

HI1 Tôi cho rằng khi đến quán cà phê sẽ giúp tôi được thư giãn HI3 Tôi cho rằng quán cà phê là nơi có thể trao đổi cơng việc KG4 Tôi ấn tượng với quán cà phê có màu sắc và ánh sáng hài hịa

II. Dịch vụ quán

KG2 Tơi đánh giá cao qn cà phê có phong cách và bài trí đẹp KG1 Tơi thích đến qn cà phê có khơng gian đẹp và sang trọng DV3 Tơi thích đến qn cà phê có hóa đơn tính tiền rõ ràng DV4 Tơi thích đến qn cà phê có bàn ghế ngồi thoải mái

DV5 Tơi thích đến qn cà phê có dịch vụ tốt như được quảng cáo

III. Rào cản, rủi ro

80

RC2 Tơi sẽ khơng đến qn cà phê nào có giá cả khơng phù hợp với thu nhập của tôi

RC5 Tôi sẽ không đến quán cà phê nào mà ở đó q ồn ào

RC6 Tơi sẽ không đến quán cà phê tọa lạc nơi môi trường xung quanh ơ nhiễm khói bụi

IV. Sự tác động

STD2 Tôi đánh giá cao quán cà phê mà bạn bè, đồng nghiệp giới thiệu cho tôi STD6 Tôi đến quán cà phê thông qua phương tiện truyền thông (website, facebook,

blog, tờ rơi…) thường nhắc đến.

STD3 Tôi sẽ đến quán cà phê khi người thân, bạn bè, đồng nghiệp rủ tôi đến

V. Quyết định lựa chọn

QD2 Tôi sẽ đến quán cà phê trong thời gian tới

QD5 Tôi sẽ đến quán cà phê cùng người thân trong gia đình QD4 Tơi sẽ giới thiệu bạn bè, đồng nghiệp đến quán

QD1 Tôi sẽ đến quán cà phê nào đáp ứng được mong đợi của tôi

QD3 Chất lượng cà phê là nhân tố quyết định để Tôi lựa chọn quán cà phê

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

- Mơ hình và giả thuyết nghiên cứu hồn chỉnh thang đo: + Mơ hình nghiên cứu hồn chỉnh thang đo:

81

Hình 4.1 Mơ hình nghiên cứu hồn chỉnh.

Nguồn: Tác giả + Các giả thuyết trong mơ hình nghiên cứu hồn chỉnh:

H1: Yếu tố KG: “Không gian quán cả phê” có tác đợng thuận chiều đến quyết định lựa chọn của khách hàng.

H2: Yếu tố DV: “Dịch vụ quán” có tác đợng thuận chiều đến quyết định lựa chọn của khách hàng.

H3: Yếu tố RC: “Rào cản, rủi ro” có tác đợng thuận chiều đến quyết định lựa chọn của khách hàng.

H4: Yếu tố STD: “Sự tác đợng” có tác đợng thuận chiều đến quyết định lựa chọn của khách hàng.

4.2.4 Mức độ ảnh hưởng các các nhóm yếu tố đến quyết định lựa chọn của khách hàng

Giả thuyết H0 được đặt ra: Khơng có sự tương quan của các nhân tố độc lập tác động lên quyết định lựa chọn của khách hàng.

82

Thực hiện phân tích hồi quy đa biến với biến phụ thuộc là quyết định lựa chọn chung của khách hàng và các biến độc lập là 4 nhóm yếu tố tác đợng lên quyếtđịnh lựa chọn của khách hàng. Kết quả kiểm định hồi quy được trình bày tóm tắt như sau: (xem chi tiết tại Phụ lục 6)

4.2.4.1 Kiểm định tương quan

Bảng 4.21 Ma trận tương quan

QD KG DV RC STD Pearson Correlation QD 1.000 .514 .648 .497 .370 KG .514 1.000 .434 .341 .246 DV .648 .434 1.000 .429 .270 RC .497 .341 .429 1.000 .281 STD .370 .246 .270 .281 1.000 Sig. (1-tailed) QD . .000 .000 .000 .000 KG .000 . .000 .000 .000 DV .000 .000 . .000 .000 RC .000 .000 .000 . .000 STD .000 .000 .000 .000 .

Nguồn: Dữ liệu phân tích của tác giả Bảng ma trận tương quan Correlations cho thấy hệ số tương quan giữa biến QD: “Quyết định lựa chọn” với biến KG: “Không gian” là 0.514; tương quan với biến DV: “Dịch vụ” là 0.648; tương quan với biến RC: “Rào cản, rủi ro” là 0.497 và tương quan với biến STD: “Sự tác động” là 0.370. Mặt khác giữa các biến độc lập với biến phụ tḥc có mối tương quan với nhau, vì hệ số kiểm định mức ý nghĩa của sự tương quan Sig = 0.000 < 0.05.

Mối tương quan của các biến trong mơ hình hồi quy là tương quan thuận (r > 0). Hệ số tương quan của các biến trong khoảng từ 0.370 đến 0.648. Do đó mối tương quan giữa 4 biến độc lập với biến phụ tḥc là trung bình. Như vậy việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp.

4.2.4.2 Độ phù hợp của mơ hình

83

Bảng 4.22 Bảng tóm tắt mơ hình

Model R R Square Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

Durbin-Watson

1 .737a .543 .537 .317 1.459

Nguồn: Dữ liệu phân tích của tác giả Tại bảng 4.22 có thể thấy, kết quả kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy có hệ số tương quan R2 điều chỉnh (Adjusted R Square) là 0.537 chứng tỏ rằng phương trình giải thích được 53.7 % sự biến thiên của dữ liệu, còn lại là do sự tác động của các nhân tố khác.

- Kiểm định đợ phù hợp của mơ hình:

Bảng 4.23 Phương sai Anova

Model Sum of Squares

df Mean Square F Sig.

1

Regression 32.949 4 8.237 82.111 .000b

Residual 27.688 276 .100

Total 60.637 280

Nguồn: Dữ liệu phân tích của tác giả Tại bảng trên cho biết giá trị thống kê F có giá trị Sig = 0.000 < 0.05. Do đó mơ hình phù hợp với tập dữ liệu và có thể suy rợng ra cho toàn tổng thể.

4.2.4.3 Kiểm định hiện tượng tự tương quan của phần dư và đa cộng tuyến

Bảng 4.24 Hệ số hồi quy

Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) .667 .181 3.682 .000 KG .191 .039 .227 4.894 .000 .772 1.296 DV .311 .035 .426 8.835 .000 .711 1.407 RC .160 .038 .196 4.224 .000 .764 1.308 STD .105 .032 .144 3.321 .001 .882 1.134

84

- Kiểm định hiện tượng tự tương quan của phần dư:

Với 281 mẫu khảo sát và 4 nhân tố độc lập, kết quả phân tích tại bảng 4.22 thể hiện hệ số d (Durbin-Watson) = 1.459 nằm trong khoảng chấp nhận từ 1 đến 3. Do đó khơng có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư. Vì vậy mơ hình hồi quy được chấp nhận.

- Kiểm định hiện tưọng đa cộng tuyến:

Kết quả phân tích tại bảng 4.24 cho thấy, hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) của các biến trong mơ hình đều rất nhỏ, có giá trị từ 1.134 đến 1.407 nhỏ hơn 10. Chứng tỏ mơ hình hồi quy khơng vi phạm giả thuyết hiện tượng đa cợng tuyến và mơ hình có ý nghĩa thống kê.

4.2.4.4 Phương trình hồi quy

Kiểm định hồi quy đa biến theo phương pháp Enter, kết quả xem xét mức ý nghĩa của các biến đợc lập trong mơ hình hồi quy tại bảnghệ số hồi quy có tác đợng đến biến phụ thuộc QD: “Quyết định lựa chọn” nhỏ hơn 0.05 ( Sig từ 0.000 đến 0.001 nhỏ hơn 0.05). Do đó giả thuyết H0 bị bác bỏ. Mức ý nghĩa của các biến độc lập được chấp nhận trong mơ hình hồi quy và đều có tác đợng dương đến biến phụ tḥc. Phương trình hồi quy thể hiện sự quyết định lựa chọn của khách hàng được viết như sau:

- Phương trình hồi quy chưa chuẩn hố:

Y = 0.667 + 0.311DV + 0.191KG + 0.160RC + 0.105STD (4-1)

Hay:Quyết định chọn = 0.667 + 0.311*Dịch vụ quán + 0.191*Không gian quán + 0.160*Rào cản, rủi ro + 0.105*Sự tác đợng.

- Phương trình hồi quy chuẩn hố:

85

Hay: Y = 0.426*Dịch vụ quán + 0.227*Không gian quán + 0.196*Rào cản, rủi ro + 0.144*Sự tác động.

Từ kết quả của phương trình trên cho thấy quyết định lựa chọn quán cà phê sân vườn của khách hàng chịu tác động nhiều nhất bởi yếu tố “Dịch vụ quán” (beta = 0.426), chịu tác động thứ 2 là yếu tố “Không gian quán” (beta = 0.227), kế đến là yếu tố “Rào cản, rủi ro” (beta = 0.196) và chịu tác động thấp nhất là yếu tố “Sự tác động” (beta = 0.144). Thơng qua phương trình trên, để kinh doanh qn cà phê sân vườn thành công, người doanh nhân nên có hướng hoạch định kinh doanh dựa trên sự tác đợng của các yếu tố trong phương trình nhằm gia tăng quyết định chọn và thu hút khách hàng thường xuyên đến quán cà phê nhiều hơn.

4.2.4.5 Kiểm định giả thuyết

Dựa trên các giả thuyết trong mơ hình nghiên cứu và từ kết quả kiểm định hồi quy cho thấy:

Yếu tố có ảnh hưởng quan trọng nhất đến quyết định lựa chọn quán cà phê sân vườn là dịch vụ qn vì có hệ số Beta = 0.426 lớn nhất trong phương trình. Dấu dương của hệ số Beta có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố dịch vụ quán và yếu tố quyết định lựa chọn là mối quan hệ cùng chiều. Mặt khác, kết quả hồi quy trên thể hiện yếu tố dịch vụ có B1 = 0.311 và Sig = 0.000 < 0.05, nghĩa là trường hợp các yếu tố khác không thay đổi, khi yếu tố dịch vụ quán tăng 1 điểm, sẽ làm cho sự quyết định