Trung bình thang
đo nếu loại biến
Phương sai thang đo
nếu loại biến Tương quan biến tổng CronbachÄs Alpha nếu loại biến G1 11.23 2.109 0.534 0.781 G2 10.07 2.170 0.629 0.731 G3 9.99 2.101 0.660 0.715
SVTH: Trầ n Thị Thùy Nhi 65
G4 9.85 2.153 0.603 0.743
Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS
Kết quả CronbachÄs Alpha cho chuẩn mực chủ quan là 0.793, các biến quan sát
G1, G2, G3, G4 đều thỏa mãn điều kiện về giá trị hệ số CronbachÄs Alpha if Item
Deleted và hệsố tương quan với biến tổng. Do đó, đây là thang đo tốt, có tương quan
chặt chẽvới nhau để đo lường quy tắc về giá đối với người tiêu dùng.
Đánh giá độtin cậy của thang đo Chất lượng
Bảng 2.17: Hệ số Cronbach Alpha của thang đo về Chất lượng
Trung bình thang
đo nếu loại biến Phương sai thang đonếu loại biến Tương quanbiến tổng CronbachÄs Alphanếu loại biến
CL1 11.15 2.233 0.482 0.690
CL2 11.29 2.421 0.479 0.687
CL3 11.13 2.345 0.569 0.638
CL4 11.17 2.292 0.544 0.649
Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS
Kết quả CronbachÄs Alpha cho chuẩn mực chủ quan là 0.727, các biến quan sát
CL1, CL2, CL3, CL4 đều thỏa mãnđiều kiện vềgiá trị hệsố CronbachÄs Alpha if Item
Deleted và hệsố tương quan với biến tổng. Do đó, đây là thang đo tốt, có tương quan
chặt chẽvới nhau để đo lường quy tắc vềchất lượng đối với người tiêu dùng.
Đánh giá độtin cậy của thang đo Uy tín thương hiệu
Bảng 2.18: Hệ số Cronbach Alpha của thang đo về Uy tín thương hiệu
Trung bình thang
đo nếu loại biến
Phương sai thang đo
nếu loại biến Tương quan biến tổng CronbachÄs Alpha nếu loại biến UT1 11.18 2.524 0.627 0.633 UT2 11.00 3.195 0.483 0.717 UT3 11.15 2.829 0.564 0.672 UT4 11.05 2.931 0.490 0.714 Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS
Kết quả CronbachÄs Alpha cho chuẩn mực chủ quan là 0.745, các biến quan sát
Item Deleted và hệ số tương quan với biến tổng. Do đó, đây là thang đo tốt, có tương
quan chặt chẽvới nhau để đo lường quy tắc về uy tín thương hiệu đối với người tiêu dùng.
Đánh giá độtin cậy của thang đo Tiện ích sửdụng
Bảng 2.19: Hệ số Cronbach Alpha của thang đo về Tiện ích sử dụng
Trung bình thang
đo nếu loại biến
Phương sai thang đo
nếu loại biến Tương quan biến tổng CronbachÄs Alpha nếu loại biến TI1 11.36 2.178 0.552 0.693 TI2 11.30 2.037 0.565 0.687 TI3 11.28 2.243 0.593 0.674 TI4 11.20 2.282 0.491 0.726 Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS
Kết quả CronbachÄs Alpha cho chuẩn mực chủ quan là 0.752, các biến quan sát
TI1, TI2, TI3, TI4 đều thỏa mãn điều kiện về giá trị hệ số CronbachÄs Alpha if Item
Deleted và hệsố tương quan với biến tổng. Do đó, đây là thang đo tốt, có tương quan
chặt chẽvới nhau để đo lường quy tắc vềtiện ích đối với người tiêu dùng.
Đánh giá độtin cậy của thang đo Thiết kếbao bì
Bảng 2.20: Hệ số Cronbach Alpha của thang đo về Thiết kế bao bì
Trung bình thang
đo nếu loại biến
Phương sai thang đo
nếu loại biến Tương quan biến tổng CronbachÄs Alpha nếu loại biến TK1 9.59 3.894 0.455 0.626 TK2 9.75 3.922 0.475 0.612 TK3 9.77 4.113 0.452 0.627 TK4 9.23 4.126 0.484 0.608 Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS
Kết quả CronbachÄs Alpha cho chuẩn mực chủ quan là 0.683, các biến quan sát
SVTH: Trầ n Thị Thùy Nhi 67
Item Deleted và hệsố tương quan với biến tổng. Do đó, đây là thang đo đủ điều kiện,
có tương quan chặt chẽ với nhau để đo lường quy tắc vềthiết kếbao bì đối với người tiêu dùng.
2.2.3.2.3 Kiểm định giá trịcủa thang đo
Kiểm định KMO và Bartlett đối với biến độc lập
Theo Hair và ctg (1998), phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp phân
tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát thành một nhóm để
chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết các nội dung cần thiết banđầu. Hệsốtải Factor Loading có giá trị lớn hơn 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tế. KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉsốthểhiện mức độphù hợp của phương pháp EFA,
hệsốKMO lớn hơn 0.5 và nhỏ hơn 1 thì phân tích nhân tố được coi là phù hợp.
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), kiểm định Bartlett
(BartlettÄs Test) xem xét giả thiết H0 độ tương quan bằng 0 trong tổng thể. Nếu như
kiểm định này có ý nghĩa thống kê, tức là sig < 0.05 thì các quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể [9.262]. Tóm lại, phân tích nhân tố khám phá phải đáp ứng các
điều kiện:
• Factor Loading (Hệsốtải nhân tố) > 0.5
• 0.5 < KMO < 1
• Kiểm định Bartlett có Sig. < 0.05
• Total Variance Explained (Tổng phương sai trích) > 50% • Eigenvalue (Giá trị riêng) > 1.
Kết quảkiểmđịnh KMO và Bartlett:
Bảng 2.21: Kết quả kiểm định KMO và BartlettKMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.685
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 758.002
df 190
Sig. 0.000
Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS
SVTH: Trầ n Thị Thùy Nhi 69
- Sig. (BartlettÄs Test) = 0.000 (Sig < 0.05) chứng tỏcác biến quan sát có tương
quan với nhau trong tổng thể.
- Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) = 1.815 > 1, thì nhân tốrút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
- Rotation Sum of Squared Loadings (tổng phương sai rút trích) = 58.041 > 50%. Điều này chứng tỏ 58.041% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 5 nhân tố
mới.
Phương pháp xoay nhân tố Varimax produce đối với biến độc lập
Phương pháp nhân tích nhân tố của nghiên cứu này là phân tích nhân tố chính (Principal Component Analysis) với giá trị trích Eigenvalue nhỏ hơn 1. Điều này có nghĩa là chỉ những nhân tố được trích ra có giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ
trong mô hình phân tích. Phương pháp được chọnở đây là phương pháp xoay nhân tố
Varimax produce, xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng các quan sát có hệsốlớn tại cùng một nhân tố. Các biến có hệsốtải factor loading nhỏ hơn 0, 3 sẽ
Bảng 2.22: Kết quả phân tích nhân tố EFAMa trận xoay Ma trận xoay Nhân tố 1 2 3 4 5 G3 0.815 G2 0.799 G4 0.787 G1 0.726 TI1 0.770 TI2 0.767 TI3 0.765 TI4 0.705 UT1 0.816 UT3 0.760 UT4 0.707 UT2 0.702 CL4 0.776 CL3 0.775 CL2 0.714 CL1 0.690 TK4 0.733 TK1 0.714 TK2 0.708 TK3 0.690 Phương sai trích (%) 58.041 Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS Kết quả EFA cho nhân tố Giá: Cho thấy bốn tiêu chi đo lường giá được tải vào một nhân tố. Hệ sốtải về nhân tố của từng biến quan sát là 0.815; 0.799; 0.787; 0.726
SVTH: Trầ n Thị Thùy Nhi 71
Kết quảEFA cho nhân tốTiện ích: Cho thấy bốn tiêu chi đo lường nhận thức về
chất lượng được tải vào một nhân tố. Hệ số tải về nhân tố của từng biến quan sát là
0.770; 0.767; 0.765; 0.705 đã cho thấy chúng có quan hệý nghĩa với tiện ích.
Kết quả EFA cho nhân tố Uy tín thương hiệu: Cho thấy bốn tiêu chi đo lường nhận thức sẵn có được tải vào một nhân tố. Hệsốtải vềnhân tốcủa từng biến quan sát
là 0.816; 0.760; 0.707; 0.702 đã cho thấy chúng có quan hệ ý nghĩa với nhân tốuy tín
thương hiệu.
Kết quảEFA cho nhân tố Chất lượng: Cho thấy bốn tiêu chi đo lường nhận thức sẵn có được tải vào một nhân tố. Hệsố tải về nhân tốcủa từng biến quan sát là 0.776;
0.775; 0.714; 0.690 đã cho thấy chúng có quan hệý nghĩa với nhân tốchất lượng.
Kết quả EFA cho nhân tố Thiết kế bao bì: Cho thấy bốn tiêu chi đo lường nhận thức sẵn có được tải vào một nhân tố. Hệ số tải về nhân tố của từng biến quan sát là
0.733; 0.714; 0.708; 0.690 đã cho thấy chúng có quan hệý nghĩa với nhân tố thiết kế
bao bì.
Kết quả kiểm định nhân tố EFA: Cho thấy 20 biến quan sát có thể rút ra từ 5 nhóm nhân tố. Các nhân tố Giá, Chất lượng, Uy tín thương hiệu, Tiện ích sử dụng, Thiết kế bao bì đều có tất cả các biến quan sát cùng tải về một nhân tố độc lập và có giá trị Factor loading đảm bảo yêu cầu (>0.3). Bảng kết quảphân tích còn cho thấy có 5 nhân tố được tạo ra có giá trịEigenvalues lớn hơn 1. Ta cũng thấy rằng với 5 nhân tố
này sẽgiải thích được 58.041% biến thiên của dữliệu(xem phụlục 2). Như vậy, tất cả các thang đo được lựa chọn cho các biến trong mô hình đều đảm bảo yêu cầu và có thể
sửdụng trong các phân tích tiếp theo.
2.2.3.2.4 Kiểm định sự khác biệt theo đặc tính cá nhân đến nhu cầu tiêu thụ
sản phẩm Co.op Organic của khách hàng tại siêu thị Co.opmart Huế
Sửdụng phương pháp kiểm định Independent samples T-Test: Với biến giới tính, tình trạng hôn nhân, sựhiện diện của trẻ em trong gia đình chỉcó 2 nhóm mẫu.
Sửdụng kiểm định phương sai ANOVA: với các biến có 2 nhóm mẫu trở lên như độ tuổi, thu nhập, trình độ. Điều kiện để có thể phân tích phương sai ANOVA là các
(2008), một phân phối được xem là chuẩn có trị số trung bình (mean) và trung vị
(median) gần bằng nhau và hệsố đối xứng (Skewness) nằm trong khoảng (-1;1).
Kiểm định Independent - Sample T-test với biến giới tính
Kiểm định này dùng đểxem xét có sựkhác biệt giữa nam và nữ đối với hiệu quả
tiêu thụ hay không. Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), với kiểm
định Independent samples T-Test, ta cần dựa vào kết quảkiểm định sựbằng nhau của
2 phương sai tổng thể (kiểm định Levene). Phương sai diễn tả mức độ đồng đều hoặc
không đồng đều của dữliệu quan sát. Giảthuyết:
H0: Phương sai đồng nhất
H1: Phương sai không đồng nhất
Kết quảkiểm định sựkhác biệt vềhiệu quảtiêu thụcác sản phẩm Co.op Organic tại siêu thị Co.opmart Huếtheo giới tính được thểhiệnởbảng sau:
Bảng 2.23: Kết quả kiểm định Independent Samples Test –Giới tính
Kiểm định Leneve Kiểm định t
F Sig. t df Sig. (2 đầu)
Giảthiết phương sai như nhau 1.746 0.188 0.494 148 0.622 Giảthiết phương sai không như nhau 0.503 128.744 0.616
Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS
Kết quả thống kê Levene cho giá trị Sig. = 0.188 > 0.05 (mức ý nghĩa). Do đó
chấp nhận giả thuyết H0, cho thấy phương sai giữa hai nhóm giới tính bằng nhau. Vì thế, trong kết quả kiểm định T, ta sửdụng kết quảgiảthuyết phương sai như nhau để
kiểm định cặp giảthuyết:
H0: Không có sựkhác biệt mứcảnh hưởng của giới tính đến hiệu quảtiêu thụ
H1: Có sựkhác biệt mứcảnh hưởng của giới tính đến hiệu quảtiêu thụ
Kết quảcho giá trị sig. = 0.622 > 0.05. Do đó chấp nhận giảthuyết H0. Như vậy, với mức ý nghĩa 5% có thể kết luận rằng, không có sựkhác biệt mứcảnh hưởng của giới tính đến hiệu quảtiêu thụcác sản phẩm Co.op Organic tại siêu thị Co.opmart Huế. Dù khách hàng là nam hay nữthì việc lựa chọn mua sản phẩm Co.op Organic để tiêu
SVTH: Trầ n Thị Thùy Nhi 73
dùng là khôngảnh hưởng. Chính vì lẽ đó, không cần phải xây dựng các chương trình bán hàng phân biệt giới tính.
Kiểm định Independent–sample T-test với tình trạng hôn nhân
Cặp giảthuyết:
H0: Không có sự khác biệt về mức ảnh hưởng của tình trang hôn nhân đến hiệu quảtiêu thụ
H1: Có sựkhác biệt của tình trang hôn nhânđến hiệu quảtiêu thụ
Bảng 2.24: Kết quả kiểm địnhIndependent Samples Test–Tình trạng hôn nhân
Kiểm định Leneve Kiểm định t
F Sig. t df Sig. (2 đầu)
Giảthiết phương sai như nhau 10.459 0.002 -2.487 148 0.014 Giảthiết phương sai không như nhau -2.122 44.287 0.039
Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS
Kết quả thống kê Levene cho giá trị Sig. = 0.002 < 0.05 (mức ý nghĩa). Do đó
bác bỏgiảthuyết H0, chấp nhận đối thuyết H1 cho thấy phương sai giữa tình trạng độc
thân và đã kết hôn là không như nhau.
Kết quả cho giá trị sig. = 0.039 < 0.05. Do đó bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận
đối thuyết H1. Như vậy, với mức ý nghĩa 5% có thể kết luận rằng, có sựkhác biệt mức
ảnh hưởng của tình trạng hôn nhân đến hiệu quả tiêu thụcác sản phẩm Co.op Organic tại siêu thị Co.opmart Huế.
Đa phần những khách hàng chưa có gia đình là những người trẻ tuổi, thu nhập
chưa ổn định, họ thường thoải mái và dễ tính hơn trong việc ra quyết định. Đối với những người đã lập gia đình bắt buộc họphải kỹ tính hơn bởi trách nhiệm lớn hơn, thu
nhậpổn định hơn và họ quan tâm đến sức khỏe nhiềuhơn. Đối với những khách hàng này, thông tin vềsản phẩm là cực kỳquan trọng, đểmua một sản phẩm họcần xem xét nhiều yếu tố như giá cả như thếnào, thành phần công dụng là gì, nguồn gốc xuất xứ ở đâu… ăn cái gì tốt, dinh dưỡng an toàn. Chính vì lẽ đó mà việc khách hàng đã kết hôn
hay chưa sẽ ảnh hưởng đến hiệu quảtiêu thụsản phẩm Co.op Organic.
Kiểm định Independent – sample T-test với sự hiện diện của trẻ con trong
Cặp giảthuyết:
H0: Không có sựkhác biệt vềmứcảnh hưởng của sựhiện diện của trẻcon trong
gia đìnhđến hiệu quảtiêu thụ
H1: Có sựkhác biệt của sựhiện diện của trẻ con trong gia đìnhđến hiệu quảtiêu thụ
Bảng 2.25: Kết quả kiểm định Independent Samples Test –Sự hiện diện của trẻ con trong gia đình
Kiểm định Leneve Kiểmđịnh t
F Sig. t df Sig. (2 đầu)
Giảthiết phương sai bằng nhau 0.582 0.447 -0.260 148 0.796 Giảthiết phương sai không bằng nhau -0.265 100.528 0.791
Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS
Kết quả thống kê Levene cho giá trị Sig. = 0.447 > 0.05 (mức ý nghĩa). Do đó
không bác bỏgiảthuyết H0, cho thấy phương sai của sựhiện diện của trẻcon trong gia
đình là như nhau.
Kết quả cho giá trị sig. = 0.796 > 0.05. Do đó không bác bỏ giảthuyết H0. Như
vậy, với mức ý nghĩa 5% có thểkết luận rằng, không có sự khác biệt mức ảnh hưởng của sự hiện diện của trẻ con trong gia đìnhđến hiệu quả tiêu thụ các sản phẩm Co.op Organic tại siêu thịCo.opmart Huế.
Kiểm định one - way ANOVA với độtuổi
Cặp giảthuyết:
H0: Không có sựkhác biệt vềmứcảnh hưởng của độtuổi đến hiệu quảtiêu thụ
H1: Có sựkhác biệt của sựhiện diện của độtuổi đến hiệu quảtiêu thụ
Bảng 2.26: Kết quả kiểm định ANOVA – Độ tuổi
Tổng bình phương df Bình phương F Sig.
Giữa các nhóm 1.702 3 0.567 1.085 0.358
Trong nhóm 76.393 146 0.523
Toàn bộ 78.095 149
Kiểm định one - way ANOVA với thu nhập trung bình
SVTH: Trầ n Thị Thùy Nhi 75
H0: Không có sự khác biệt về mức ảnh hưởng của thu nhập trung bình đến hiệu quảtiêu thụ
H1: Có sự khác biệt của sự hiện diện của thu nhập trung bình đến hiệu quả tiêu thụ
Bảng 2.27:Kết quả kiểm định ANOVA –Thu nhập trung bình
Tổng bình phương df Bình phương F Sig.
Giữa các nhóm 2.568 3 0.856 1.655 0.179
Trong nhóm 75.527 146 0.517
Toàn bộ 78.095 149
Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS
Kiểm định one - way ANOVA với trìnhđộhọc vấn
Cặp giảthuyết:
H0: Không có sựkhác biệt vềmứcảnh hưởng của trìnhđộ đến hiệu quảtiêu thụ
H1: Có sựkhác biệt của sựhiện diện của trìnhđộ đến hiệu quảtiêu thụ
Bảng 2.28: Kết quả kiểm định ANOVA –Trìnhđộ học vấn
Tổng bình phương df Bình phương F Sig.
Giữa các nhóm 0.228 2 0.114 0.215 0.807
Trong nhóm 77.867 147 0.530
Toàn bộ 78.095 149
Nguồn: Xửlý sốliệu SPSS