Hệ số Cronbach's Alpha: 0,979
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại bỏ
Phương sai thang đo nếu loại bỏ
biến
Hệ số tương
quan biến tổng Alpha nếu loại bỏ Hệ số Cronback's
xh1 9.03 2.515 .894 .925
xh2 9.04 2.421 .981 .962
xh3 9.06 2.419 .927 .957
xh4 9.04 2.421 .981 .962
Thành phần xã hội có Cronbach’s Alpha là 0.979. Các Alpha nếu như loại bỏ bớt một mục hỏi nào đó đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha nên không loại bỏ mục hỏi nào. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường thành phần này đều đạt tiêu chuẩn cho phép là lớn hơn 0.4. Vì vậy các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
4.2.7 Thang đo sự gắn kết của ngƣời tiêu dùng
Bảng 4.8. Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo sự gắn kết của ngƣời tiêu dùng Hệ số Cronbach's Alpha: 0,885
Biến quan sát
Trung bình thang
đo nếu loại bỏ đo nếu loại bỏ biến Phương sai thang quan biến tổng Hệ số tương Alpha nếu loại bỏ Hệ số Cronback's
gk1 14.75 11.616 .659 .875
gk2 15.04 10.911 .708 .864
gk3 15.12 10.278 .758 .853
gk4 14.86 11.129 .774 .851
gk5 15.14 10.657 .728 .860
Nguồn: kết quả nghiên cứu
Thang đo sự gắn kết của người tiêu dùng có Cronbach’s Alpha là 0.885. Các Alpha nếu như loại bỏ bớt một mục hỏi nào đó đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha nên không loại bỏ mục hỏi nào. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường thành phần này đều đạt tiêu chuẩn cho phép là lớn hơn 0.4. Vì vậy các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Sau khi kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, những biến sau sẽ được sử dụng để chạy phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 4.9. Bảng thống kê kết quả phân tích Cronback's Alpha
Thành phần Biến
Cơ sở vật chất csvc1, csvc2, csvc3, csvc4
Nhân sự ns1, ns2, ns3, ns4
Chất lượng cl1, cl2, cl3, cl4
Giá gia1, gia2, gia3
Cảm xúc cx1, cx2, cx3, cx4,cx5
Xã hội xh1, xh2, xh3 ,xh4
Sự gắn kết gk1, gk2, gk3, gk4, gk5
4.3 Đánh giá thang đo bằng phân tích các biến độc lập (EFA-Exploratory Factor Analysis) Factor Analysis)
4.3.1 Thang đo các thành phần sự gắn kết.
Sau khi kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha tất cả các biến quan sát đều đạt yêu cầu đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) để giảm bớt hay tóm tắt dữ liệu bằng phương pháp Principle Components với phép quay Varimax, nhân tố trích được có eigenvalue > 1.0. Khi đưa vào phân tích nhân tố, tác giả đã lựa chọn ra những nhân tố nào có tiêu chuẩn Factor Loading > 0.4, KMO >= 0.5, kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.10: Bảng kết quả nhân tố khám phá EFA cho các thành phần đo lƣờng
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy có 24 biến quan sát được nhóm thành 6 nhân tố các biến có trọng số đều lớn hon 0.4 nên các biến quan sát đều quan trọng trong các nhân tố và có ý nghĩa trong việc hình thành nên nhân tố đó. Hệ số KMO = 0.842, phương sai trích được bằng 77.34% nên kết quả EFA phù hợp với dữ liệu. Kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa 0.000, do đó các biến quan sát tương quan với nhau xét trên phạn vi tổng thể.
Sau khi chạy phân tích nhân tố, các nhân tố rút ra được đều dựa trên cơ sở các thang đo đã được kiểm tra độ tin cậy ở trên nên tác giả không thực hiện kiểm định thang đo đối với các nhân tố được rút ra.
Bảng 4.11. Bảng kết quả các nhân tố đƣợc khám phá khi chạy EFA
Nhân tố Ký hiệu Biến quan sát
Xã hội
xh2 Nhiều người khác cũng thích lựa chọn nơi này để mua gạo.
xh4 Việc mua tại cửa hàng này đã cải thiện được sự cảm nhận của
người khác về tôi.
xh3 Sản phẩm gạo mà tôi lựa chọn đã được nhiều bạn bè/đồng
nghiệp biết và mua.
xh1 Lựa chọn mua sản phẩm tại đây đã làm thay đổi cách
nhìn/cảm nhận của người khác về tơi.
Cảm xúc
cx4 Tôi cảm thấy thoải mái, dễ chịu khi mua sản phẩm tại đây
cx3 Các nhân viên đã mang đến cho tôi cảm giác tốt về nơi mua
và sản phẩm
cx2 Các nhân viên luôn sẵn sàng đáp ứng mong muốn của tôi dù
tôi muốn mua bất cứ sản phẩm nào.
cx5 Nhân viên không hối thúc tôi phải có quyết định nhanh về
việc mua sản phẩm.
cx1 Tơi cảm thấy n tâm với sản phẩm gạo mình đã mua.
Cơ sở vật chất
csvc3 Mặt bằng bán sản phẩm gạo sạch, rộng rãi.
csvc2 Cơ sở vật chất (nơi bán) ngăn nắp, đẹp mắt.
Nhân tố Ký hiệu Biến quan sát
Cơ sở vật chất csvc1 Nơi bán sản phẩm gạo được bố trí ở vị trí thuận lợi (dễ tiếp
cận, dễ tìm, thuận lợi giao thông).
Nhân viên
nv3 Nhân viên/người bán có cung cấp những thơng tin tư vấn có
giá trị đối tôi.
nv4 Nhân viên/người bán biết rõ công việc họ đang giao dịch với
tôi.
nv2 Nhân viên/người bán lịch sự, thân thiện và sẵn sàng giúp đỡ
kịp thời.
nv1 Nhân viên/người bán có cập nhật thường xuyên các loại gạo
mới và xu hướng tiêu dùng sản phẩm gạo.
Chất lượng
cl2 Sản phẩm gạo đã mua có chất lượng ổn định trong các lần
mua.
cl4 Sản phẩm gạo đã mua ở đây có chất lượng đúng như mong
đợi của tôi.
cl1 Sản phẩm gạo đã mua được sản xuất, chế biến tốt.
cl3 So với các sản phẩm gạo mua tại nơi khác, sản phẩm gạo
mua tại đây có chất lượng chấp nhận được.
Giá
gia2 Sản phẩm gạo tơi mua ở đây có giá hợp lý.
gia3 Giá cả là tiêu chí chính để tơi quyết định mua sản phẩm gạo.
gia1 Sản phẩm gạo tôi đã mua là đáng giá đồng tiền bỏ ra.
4.3.2. Thang đo thành phần sự gắn kết của ngƣời tiêu dùng với nơi mua
Đối với thang đo sự gắn kết của người tiêu dùng với nơi mua, có 5 biến quan sát bao gồm: gk1, gk2, gk3, gk4, gk5 được đưa vào phân tích EFA, ta có kết quả sau
Bảng 4.12. Bảng kết quả phân tích EFA cho biến sự gắn kết của ngƣời tiêu dùng với nơi mua
Chỉ có 01 nhân tố được rút trích, các biến quan sát gk1, gk2, gk3, gk4, gk5 đều có trọng số lớn hơn 0.4 nên các biến quan sát đều quan trọng trong nhân tố sự gắn kết của người tiêu dùng với nơi mua.
Hệ số KMO = 0.851 (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) nên kết quả EFA phù hợp với dữ liệu. Kiểm định Bartlett's Test có mức ý nghĩa 0.000, do vậy các biến quan sát có sự tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể, phương sai trích được bằng 68.83%. Do đó EFA là phù hợp. Các biến quan sát này đều đạt yêu cầu cho các phân tích tiếp theo.
Như vậy, mơ hình nghiên cứu ban đầu qua kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach và phân tích nhân tố khám EFA, các nhân tố ban đầu đều đạt yêu cầu và mô hình ban đầu được giữ nguyên để thực hiện các kiểm định tiếp theo.
4.4 Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu 4.4.1 Kiểm định các giả định của mơ hình hồi quy 4.4.1 Kiểm định các giả định của mơ hình hồi quy
Phân tích hồi quy khơng chỉ là việc mơ tả các dữ liệu quan sát. Từ các kết quả quan sát trong mẫu, ta phải suy rộng kết luận cho mối quan hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn dịch kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết của mô hình quy. Nếu các giả định bị vi phạm, thì các kết quả ước lượng khơng đáng tin cậy nữa (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Vì thế, để đảm bảo sự diễn dịch từ kết quả hồi quy của mẫu cho tổng thể giá trị, trong phần này, các kiểm định các giả định của hàm hồi quy tuyến tính cổ điển bao gồm các giả định sau:
Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Phương sai của phần dư không đổi.
4.4.1.1 Giả định khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến
Trong mơ hình hồi quy bội, giữa các biến độc lập của mơ hình cần điều kiện khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng này có thể được phát hiện thơng qua nhân tử phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor). Khi VIF vượt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Bảng 4.13: Kiểm tra đa cộng tuyến
Kết quả phân tích các hệ số hồi quy cho thấy mơ hình khơng vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến do hệ sơ phóng đại phương sai của các biến độc lập (VIF) đều nhỏ hơn 2.
4.4.1.2 Giả định phƣơng sai và phần dƣ không đổi
Chúng ta xem xét đồ thị của phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc sự gắn kết cũng đã được chuẩn hóa để kiểm tra xem có hiện tượng phương sai thay đổi hay không.
Biểu đồ 4.1. Đồ thị phân tán
Đồ thị phân tán ở biểu đồ 4.1 cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ khơng tạo nên hình dạng nào. Như vậy, giả định phương sai khơng đổi của mơ hình hồi quy khơng bị vi phạm.
4.4.1.3. Giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do: sử dụng mơ hình khơng đúng, phuong sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Vì vậy, ta sử dụng nhiều cách kiểm định khác nhau để đảm bảo tính xác đáng của kiểm định. Các kiểm định phân phối chuẩn của phần dư như biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa, biểu đồ tần P-P lần lượt được trình bày.
Trước hết, xem xét tần số của phần dư chuẩn hóa ở biểu đồ 4.2, ta thấy giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Biểu đồ 4.2. Biểu đồ tần số với phần dƣ chuẩn hóa
Nguồn: kết quả nghiên cứu
Biểu đồ tần số P-P (Biểu đồ 4.3) cũng cho thấy kết luận tương tự, với các chấm phân tán sát với đường chéo.
Biểu đồ 4.3. Tần số P-P
Nguồn: kết quả nghiên cứu
Như vậy, các giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính đề thỏa mãn. Tiếp đến, các kiểm định về độ phù hợp và kiểm định ý nghĩa các hệ số hồi quy được trình bày sau đây.
4.4.2. Kiểm định độ phù hợp và ý nghĩa các hệ số hồi quy của mơ hình hồi quy 4.4.2.1. Kiểm tra hệ số tƣơng quan Pearson 4.4.2.1. Kiểm tra hệ số tƣơng quan Pearson
Trước khi tiến hành phân tích hồi qui tuyến tính, phải kiểm tra mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc lớn chứng tỏ chúng có mối quan hệ với nhau. Trên thực tế, mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,01 (phân biệt bằng dấu **), giả thuyết hệ số tương quan của tổng thể bằng không bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 1% (tức chấp nhận giả thuyết sai là 1%). Điều này có nghĩa tồn tại mối tương quan tuyến tính giữa các biến. Với mức ý nghĩa nhỏ 0,05 (phân biệt bằng dấu *), giả thuyết hệ số tương quan của tổng thể bằng không bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 5% (tức chấp nhận giả thuyết sai là 5%). Điều này cũng có nghĩa tồn tại mối tương quan tuyến tính giữa các biến. Đồng thời hệ số này luôn nằm trong khoảng từ -1 đến 1, lấy giá trị tuyệt đối nếu lớn hơn 0,6 thì có thể kết luận mối quan hệ là chặc chẽ và càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt, nếu nhỏ hơn 0,3 thì cho
biết mối quan hệ là lỏng. Ma trận hệ số tương quan pearson được trình bày ở Bảng 4.14.
Bảng 4.14. Ma trận hệ số tƣơng quan Pearson
Correlations
xa hoi cam xuc
co so vat
chat nhan vien chat luong gia gan ket
xa hoi Pearson
Correlation 1 .000 .000 .000 .000 .000 .034**
Sig. (2-
tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 .006
N 162 162 162 162 162 162 162
cam xuc Pearson
Correlation .000 1 .000 .000 .000 .000 .453** Sig. (2- tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 .000 N 162 162 162 162 162 162 162 co so vat chat Pearson Correlation .000 .000 1 .000 .000 .000 .429** Sig. (2- tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 .000 N 162 162 162 162 162 162 162
nhan vien Pearson
Correlation .000 .000 .000 1 .000 .000 .149*
Sig. (2-
tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 .037
N 162 162 162 162 162 162 162
chat luong Pearson
Correlation .000 .000 .000 .000 1 .000 .368** Sig. (2- tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 .000 N 162 162 162 162 162 162 162 gia Pearson Correlation .000 .000 .000 .000 .000 1 .102* Sig. (2- tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 .017 N 162 162 162 162 162 162 162
gan ket Pearson
Correlation .035 .453** .429** .150 .368** .108 1
Sig. (2-
tailed) .660 .000 .000 .057 .000 .170
N 162 162 162 162 162 162 162
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Hệ số tương quan giữa xã hội, cảm xúc, cơ sở vật chất, nhân viên, chất lương và giá
với gắn kết lần lượt là 0,34 (mức ý nghĩa là 0,01), 0,453 (mức ý nghĩa là 0,01), 0,429 (mức ý nghĩa là 0,01), 0,149 (mức ý nghĩa là 0,05) và 0,368 (mức ý nghĩa là 0,01), 0.102 (mức ý nghĩa là 0,05). Kết quả cho thấy có mối quan hệ tương quan giữa xã hội,
cảm xúc, cơ sở vật chất, nhân viên, chất lương và giá với gắn kết. Trong đó hệ số
tương quan giữa cảm xúc với gắn kết là cao nhất và giá với gắn kết là thấp nhất
4.4.2.2. Sự phù hợp của mơ hình hồi quy
Bảng 4.15. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình tổng thể.
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính cho thấy mơ hình có R2= 0.561 và R2 có
điều chỉnh là 0.544. Điều này nói lên độ thích hợp của mơ hình là 54.4% hay nói một cách khác 54.4% sự biến thiên của nhân tố sự gắn kết của người tiêu dùng với nơi mua gạo được giải thích qua 6 nhân tố đưa ra.
Tuy vậy, giá trị R2 chỉ thể hiện sự phù hợp của mơ hình và dữ liệu mẫu. Để xem
xét sự phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể, ta thực hiện kiểm định F. Với giá trị F=32.96 và có giá trị thống kê ở mức 1%.
Bảng 4.16. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình tổng thể.
Kết quả phân tích ANOVA (xem phụ lục 3.2) cho thấy giá trị kiểm định thơng số F (6,161) =32.96 có sig= 0.000, chứng tỏ rằng mơ hình hồi quy xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được, và các biến đưa vào đều có ý nghĩa xây dựng về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp tổng thể, các biến độc lập trong mơ hình đều có quan hệ đối với biến phụ thuộc là sự gắn kết của người tiêu dùng với nơi mua.
Bảng 4.17. Kiểm định ý nghiã các hệ số hồi quy Mơ hình Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Std. Error Beta Dung sai VIF 1 (Constant) 0.000 0,032 .000 0,989 xa hoi .035 0,029 .035 .653 .515 0.508 1.972 cam xuc .453 0,042 .453 8.513 .000 0.454 2.231 co so vat chat .429 0,022 .429 8.062 .000 0.706 1.669 nhan vien .150 0,036 .150 2.811 .006 0.876 1.402 chat luong .368 0,027 .368 6.913 .000 0.698 1.851 gia .108 0.053 .108 2.036 .043 0.901 2.312 Nguồn: phụ lục 3
Kết quả phân tích các hệ số quy cho ta thấy: giá trị sig của giá trị cảm xúc, giá trị cơ sở vật chất, giá trị nhân viên, giá trị chất lượng, giá trị giá cả các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05, riêng giá trị xã hội (sig=0.515) lớn hơn 0.05 nên loại giá trị xã hội ra khỏi phương trình hồi quy. Do đó năm biến độc lập cịn lại đều có ý nghĩa giải thích tác động đển sự gắn kết của người tiêu dùng với nhà cung cấp.
4.4.3. Kết quả phân tích hồi quy
Do hệ số hồi quy đều mang dấu dương nên tất cả các nhân tố này đều có ý nghĩa trong mơ hình và tác động cùng chiều với sự gắn kết của người tiêu dùng với nhà cung