STT Nhân tố Biến loại Biến còn lại
1 Hàng hóa (HH1, HH2, HH3) Hàng hóa (HH1, HH2, HH3) 2 Phục vụ (PV1, PV2, PV3, PV4) Phục vụ (PV1, PV2, PV3, PV4) 3 Mặt bằng (MB1, MB2, MB3, MB4) Mặt bằng (MB1, MB2, MB3, MB4)
4 Trưng bày (TB1, TB2, TB3, TB4) TB3 Trưng bày (TB1, TB2, TB4) 5 Sự an toàn (SAT1, SAT2, SAT3) Sự an toàn (SAT1, SAT2,
SAT3)
6 Sự hài lòng (SHL1, SHL2, SHL3) Sự hài lòng (SHL1, SHL2, SHL3)
4.3. Kiểm định mô hình nghiên cứu của các giả thuyết
4.3.1. Phân tích tương quan Pearson
Bảng 4.17 Kết quả tương quan Pesrson
SHL HH PV TB MB SAT SHL Pearson Correlation 1 ,545 ** ,562** ,563** ,419** ,470** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 207 207 207 207 207 207
HH Pearson Correlation ,545 ** 1 ,319** ,341** ,257** ,265** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 207 207 207 207 207 207 PV Pearson Correlation ,562 ** ,319** 1 ,480** ,242** ,293** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 207 207 207 207 207 207 TB Pearson Correlation ,563 ** ,341** ,480** 1 ,396** ,275** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 207 207 207 207 207 207 MB Pearson Correlation ,419 ** ,257** ,242** ,396** 1 ,263** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 207 207 207 207 207 207 SAT Pearson Correlation ,470 ** ,265** ,293** ,275** ,263** 1 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 207 207 207 207 207 207 **: Mức ý nghĩa 1%
Nguồn kết quả khảo sát trên phần mềm SPSS
Các giá trị giữa các biến độc lập và phụ thuộc đều có sig < 0,05 nên giữa các cặp biến độc lập và phụ thuộc đều có tương quan tuyến tính và có ý nghĩa thống kê.
Các giá trị giữa các cặp biến độc lập đều có sig < 0,05 nên giữa các biến độc lập đó có tương quan tuyến tính, nên có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.3.2 Phân tích hồi quy tuyến tính bội
4.3.2.1. Đánh giá độ phù hợp của mô hình Bảng 4. 18. Bảng tóm tắt mô hình Mô hình Giá trị R R bình phương R bình phương hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
Giá trị Durbin- Watson
1 ,770 ,593 ,583 ,409 1,931
Nguồn kết quả khảo sát trên phần mềm SPSS
Từ kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số R = 0,770 thể hiện rằng các biến trong mô hình có mối quan hệ tương quan với nhau. Giá trị R2 (R Square) = 0,593 nên giá trị này thể hiện được mức độ phù hợp của mô hình.
So với giá trị R2 thì giá trị R2 hiệu chỉnh phản ánh mức độ phù hợp của mô hình so với tổng thể chính xác hơn. Để có một mô hình tốt thì R bình phương hiệu chỉnh cần lớn hơn 0,5 (50%) < 1, vậy nên trong mô hình này tác giả cho ra kết quả R2 hiệu chỉnh = 0,583 được xem là phù hợp. Giá trị R2 hiệu chỉnh = 0,583 nghĩa là các yếu tố SAT, MB, HH, PV, TB thay đổi 58,3% trong việc tác động đến sự hài lòng, còn lại 41,7% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
Chỉ số Durbin-Watson = 1,931 với cỡ mẫu 207 và 5 nhân tố độc lập ta tra bảng Durbin-Watson có dL = 1,718, dU = 1,820 nằm trong khoảng dU < DW < 4-dU nên không có hiện tượng tự tương quan của phần dư trong mô hình hồi quy tuyến tính. Như vậy, mô hình hồi quy bội thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc đưa ra kết quả nghiên cứu.
Bảng 4. 19. Bảng ANOVA
Nguồn kết quả khảo sát trên phần mềm SPSS
Giá trị Sig của kiểm định F là 0,000 < 0,05. Như vậy, mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng được phù hợp với tổng thể.
4.3.2.3. Hệ số hồi quy trong mô hình
Bảng 4. 20. Kết quả phân tích hồi quy
Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig Thống kê đa cộng tuyến B Std, Error Beta Độ chấp nhận Hệ số phóng đại phương sai
1 Hằng số -,267 ,254 -1,054 ,293 HH ,272 ,046 ,292 5,888 ,000 ,821 1,218 PV ,266 ,053 ,266 5,016 ,000 ,723 1,384 TB ,213 ,053 ,222 4,019 ,000 ,662 1,511 MB ,134 ,050 ,134 2,677 ,008 ,807 1,239 SAT ,202 ,045 ,218 4,473 ,000 ,849 1,178
Nguồn kết quả khảo sát trên phần mềm SPSS
Dựa vào bảng kết quả hồi quy ở trên, ta thấy 5 biến độc lập đạt mức ý nghĩa Sig < 0,05 lần lượt là HH (0,000), PV (0,000), TB (0,000), MB (0,008), SAT (0,000). Nhìn Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig 1 Hồi quy 48,856 5 9,771 58,541 ,000 Phần dư 33,550 201 ,167 Tổng 82,406 206
vào bảng kết quả ta thấy tất cả các hệ số Beta đều lớn hơn 0, cho nên các biến độc lập và biến phụ thuộc tác động thuận chiều với nhau. Nghĩa là khi một nhân tố bất kì nào đó được tăng lên thì sự hài lòng cũng tăng lên và ngược lại. Kết quả còn cho thấy biến HH có hệ số beta hiệu chỉnh (0,292) là lớn nhất nên nó tác động đến sự hài lòng là nhiều nhất, tiếp đến lần lượt là biến PV (0,266), TB (0,222), SAT (0,218) và biến MB có hệ số beta hiệu chỉnh (0,134) là nhỏ nhất nên nó tác động đến sự hài lòng là ít nhất.
Ngoài ra kết quả hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) là rất nhỏ từ 1,178 – 1,511 < 2 đạt yêu cầu. Từ đó rút ra kết luận, mô hình hồi quy không có hiện tượng đa cộng tuyến, mô hình có ý nghĩa thống kê, nên các nhân tố trong mô hình được chấp nhận.
Ý nghĩa của hệ số hồi quy
Với giả thuyết đã đưa ra, phương trình hồi quy đa biến hệ số beta chưa chuẩn hóa có dạng:
SHL = β0 + β1*HH + β2*PV + β3*TB + β4*MB + β5*SAT
Trong đó:
• Β0: Hằng số
• β1: Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa của thành phần hàng hóa • β2: Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa của thành phần phục vụ • β3: Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa của thành phần trưng bày • β4: Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa của thành phần mặt bằng • β5: Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa của thành phần sự an toàn
Mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc được thể hiện qua phương trình sau:
SHL = 0,272*HH + 0,266*PV + 0,213*TB + 0,134*MB + 0,202*SAT
4.3.3. Kiểm định các giả định của hồi quy tuyến tính
Say khi phân tích hồi quy cho ra kết quả, ta cần phải xem xét, kiểm tra lại kết quả đó có bị vi phạm giả định hồi quy hay không. Kết quả tính toán sẽ được cho là không đáng tin cậy khi các giả định bị vi phạm.
Có nhiều lý do mà phần dư có thể không theo phân phối chuẩn như: sử dụng sai mô hình, số lượng các phần tử không đủ để phân tích…. cho nên cần thực hiện nhiều các khác nhau. Có 2 cách phổ biến thường được sử dụng là căn cứ vào biểu đồ Histogram và Normal P-P Plot phần dư. Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng biểu đồ Histogram để kiểm tra.
Biểu đồ 4. 1. Tần số phần dư chuẩn hoá Histogram
Từ biểu đồ ta thấy được, một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Đường cong này có dạng hình chuông, phù hợp với dạng đồ thị của phân phối chuẩn. Giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn là 0,988 gần bằng 1, như vậy có thể nói, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó, có thể kết luận rằng: Giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Kiểm định liên hệ tuyến tính giữa phần dư chuẩn hóa với giá trị dự đoán chuẩn hóa
Để kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính, tác giả sử dụng biểu đồ Scatter Plot. Biểu đồ phân tán Scatter Plot giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa giúp chúng ta dò tìm xem các dữ liệu hiện tại có vi phạm giả định liên hệ tuyến tính hay không.
Biểu đồ 4. 2. Scatter Plot kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính
Phần dư chuẩn hóa phân bổ tập trung xung quanh đường tung độ 0, do vậy giả định quan hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Bảng 4. 21. Tóm tắt kết quả chạy hồi quy
STT Giả thuyết Đánh giá
1
H1: Hàng hóa có tác động đến sự hài lòng sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm tại Lotte Mart khu vực Thành phố Hồ Chí Minh
Chấp nhận
2
H2: Phục vụ có tác động đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm tại Lotte Mart khu vực Thành phố Hồ Chí Minh
3
H3: Trưng bày có tác động đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm tại Lotte Mart khu vực Thành phố Hồ Chí Minh
Chấp nhận
4
H4: Mặt bằng có tác động đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm tại Lotte Mart khu vực Thành phố Hồ Chí Minh
Chấp nhận
5
H5: Sự an toàn có tác động đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm tại Lotte Mart khu vực Thành phố Hồ Chí Minh
Chấp nhận
4.4. Kiểm định sự khác biệt
4.4.1 Kiểm định sự khác biệt sự hài lòng với giới tính Bảng 4. 22. Kiểm định T-test sự hài lòng với giới tính
Kiểm định
phương sai Kiểm định trung bình
F Sig T Bậc tự do Sig Sai biệt giữa trung bình mẫu Sai số chuẩn KTC 95% Dưới Trên SHL Phương sai bằng nhau ,979 ,324 1,098 205 ,273 ,121 ,110 -,096 ,338 Phương sai không bằng nhau 1,199 68,972 ,235 ,121 ,101 -,080 ,323
Nguồn kết quả khảo sát trên phần mềm SPSS
Kiếm định phương sai, Sig = 0,324 > 0,05 nên chấp nhận H0 phương sai không có sự khác biệt. Từ đó ta đọc kết quả ở hàng trên, Sig = 0,273 > 0,05 ta chấp nhận giả thuyết Ho và kết luận rằng không có sự khác biệt về sự hài lòng ở 2 giới với độ tin cậy 95%.
Bảng 4. 23. Kiểm định sự đồng nhất của phương sai đối với độ tuổi
Thống kê Levene Bậc tự do 1 Bậc tự do 2 Sig
,804 2 204 ,449
Nguồn kết quả khảo sát trên phần mềm SPSS
Theo kết quả ở trên, với mức ý nghĩa Sig = 0,449 (> 0,05) nên chấp nhận giả thuyết phương sai không có sự khác biệt về sự hài lòng ở các độ tuổi khác nhau với độ tin cậy 95%. Do vậy, kết quả phân tích ANOVA được sử dụng.
Bảng 4. 24. Kiểm định ANOVA đối với độ tuổi
Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Sig Giữa các nhóm ,426 2 ,213 ,531 ,589 Trong nhóm 81,979 204 ,402 Tổng 82,406 206
Nguồn kết quả khảo sát trên phần mềm SPSS
Theo bảng ANOVA, giá trị Sig = 0,589 (> 0,05). Như vậy, với độ tin cậy 95% ta chấp nhận giả thuyết Ho và kết luận rằng không có sự khác biệt về sự hài lòng ở các độ tuổi.
4.4.3 Kiểm định sự khác biệt về sự hài lòng với nghề nghiệp Bảng 4. 25. Kiểm định sự đồng nhất của phương sai đối với nghề nghiệp
Thống kê Levene Bậc tự do 1 Bậc tự do 2 Sig
,067 1 204 ,795
Nguồn kết quả khảo sát trên phần mềm SPSS
Theo kết quả ở trên, với mức ý nghĩa Sig = 0,795 (> 0,05) nên chấp nhận giả thuyết phương sai không có sự khác biệt về sự hài lòng ở các nghề nghiệp khác nhau với độ tin cậy 95%. Do vậy, kết quả phân tích ANOVA được sử dụng.
Bảng 4. 26. Kiểm định ANOVA đối với nghề nghiệp
Tổng bình
Giữa các nhóm ,070 2 ,035 ,087 ,917
Trong nhóm 82,336 204 ,404
Tổng 82,406 206
Nguồn kết quả khảo sát trên phần mềm SPSS
Theo bảng ANOVA, giá trị Sig = 0,917 (> 0,05). Như vậy, với độ tin cậy 95% ta chấp nhận giả thuyết H0 và kết luận rằng không có sự khác biệt về sự hài lòng ở các nghề nghiệp khác nhau.
4.4.4 Kiểm định sự khác biệt về sự hài lòng với thu nhập Bảng 4. 27. Kiểm định sự đồng nhất của phương sai đối với thu nhập
Thống kê Levene Bậc tự do 1 Bậc tự do 2 Sig
2,441 3 203 ,065
Nguồn kết quả khảo sát trên phần mềm SPSS
Theo kết quả ở trên, với mức ý nghĩa Sig = 0,065 (> 0,05) nên chấp nhận giả thuyết phương sai không có sự khác biệt về sự hài lòng với thu nhập khác nhau ở độ tin cậy 95%. Do vậy, kết quả phân tích ANOVA được sử dụng.
Bảng 4. 28. Kiểm định ANOVA đối với thu nhập
Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Sig Giữa các nhóm 1,447 3 ,482 1,210 ,307 Trong nhóm 80,958 203 ,399 Tổng 82,406 206
Nguồn kết quả khảo sát trên phần mềm SPSS
Theo bảng ANOVA, giá trị Sig = 0,307 (> 0,05). Như vậy, với độ tin cậy 95% ta chấp nhận giả thuyết H0 và kết luận rằng có sự khác biệt về sự hài lòng ở các nhóm thu nhập khác nhau.
Bảng 4. 29. Kiểm định sự đồng nhất của phương sai đối với tần suất
Thống kê Levene Bậc tự do 1 Bậc tự do 2 Sig
,111 3 203 ,954
Nguồn kết quả khảo sát trên phần mềm SPSS
Theo kết quả ở trên, với mức ý nghĩa Sig = 0,954 (> 0,05) nên chấp nhận giả thuyết phương sai không có sự khác biệt về sự hài lòng với tần suất ở độ tin cậy 95%. Do vậy, kết quả phân tích ANOVA được sử dụng.
Bảng 4. 30. Kiểm định ANOVA đối với tần suất
Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Sig Giữa các nhóm 1,868 3 ,623 1,570 ,198 Trong nhóm 80,537 203 ,397 Tổng 82,406 206
Nguồn kết quả khảo sát trên phần mềm SPSS
Theo bảng ANOVA, giá trị Sig = 0,198 (> 0,05). Như vậy, với độ tin cậy 95% ta chấp nhận giả thuyết H0 và kết luận rằng không có sự khác biệt về sự hài lòng với tần suất.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
5.1 Kết luận
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là xác định các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm tại siêu thị Lotte Mart khu vực Thành phố Hồ Chí Minh. Tiếp theo đó là lựa chọn mô hình đo lường sự hài lòng của khách hàng và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến sự hài lòng của khách hàng, từ đó, nêu lên các gợi ý và chính sách phù hợp giúp cho lãnh đạo đơn vị có thêm căn cứ nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng khi mua sắm.
Để đạt được mục tiêu trên, tác giả tiến hành tổng hợp các lý thuyết về đo lường chất lượng dịch vụ siêu thị, các lý thuyết về đánh giá sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ siêu thị, lý thuyết về hoạt động của siêu thị để làm cơ sở lý thuyết cho nghiên cứu.
Phương pháp thực hiện trong nghiên cứu dựa vào 02 phương pháp chính là: nghiên cứu sơ bộ (thảo luận nhóm và khảo sát sơ bộ) và nghiên cứu chính thức (phỏng vấn khách hàng và phân tích định lượng bằng phần mềm SPSS 20).
Mục đích của nghiên cứu sơ bộ là xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm tại Lotte Mart khu vực TPHCM cũng như khám phá thêm các yếu tố khác có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng từ đó tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu và thang đo chính thức dùng trong nghiên cứu của mình. Tác giả tiến hành thảo luận nhóm với những khách hàng thường xuyên mua sắm tại Lotte Mart (ít nhất 2 lần/tháng) với độ tuổi từ dưới 16 đến 40 tại một khu vực yên tĩnh bên trong siêu thị và do chính tác giả điều hành chương trình thảo luận nhóm. Quá trình phân tích dữ liệu sơ bộ cho thấy các thang đo trong mô hình nghiên cứu đều đạt yêu cầu và được đưa vào thang đo chính thức để thiết kế bảng câu hỏi khảo sát chính thức phục vụ cho việc điều tra, khảo sát, thu thập dữ liệu khách hàng mua sắm tại Lotte Mart khu vực TPHCM.
Nghiên cứu chính thức thông qua phương pháp định lượng nhằm kiểm định mô hình lý thuyết và các giả thuyết nghiên cứu, từ đó đo lường sự tác động của các thành phần Chất lượng dịch vụ lên Sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm tại Lotte Mart khu vực