Nhân tố 1 2 3 NT1 0,580 NT2 0,600 NT3 0,717 NT4 0,789 NT5 0,772 NT6 0,741 NT7 0,736 NT8 0,760 NT9 0,743 TM1 0,866 TM2 0,771 TM3 0,722 TM4 0,703 TM5 0,711 TM6 0,744 TM7 0,740 TM8 0,700 KN1 0,870 KN2 0,880 KN3 0,813 KN4 0,754 KN5 0,712 KN6 0,884 KN7 0,698 KN8 0,886 KN9 0,842 KN10 0,878 KN11 0,867 KN12 0,872
Phương pháp trích: Principal Component Analysis. Phương pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization
Kết quả phân tích nhân tố đối với thang đo lòng trung thành thương hiệu được thể hiện tại phụ lục 2.
Hệ số KMO = 0,874 và Sig. = 0,000 < 1%, do vậy phân tích nhân tố với biến này là thích hợp. Một nhân tố được trích rút tại eigenvalue là 7,733, phương sai trích rút là 55,238% và các hệ số tải đều lớn hơn 0,5. Như vậy, các biến quan sát của thang đo này đạt yêu cầu cho phân tích tiếp theo.
Bảng 4.5. Kết quả phân tích EFA lịng trung thành thương hiệu
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. 0,874 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2762,614 df 91 Sig. 0,000 Component Matrixa Nhân tố 1 TT1 0,640 TT2 0,758 TT3 0,746 TT4 0,739 TT5 0,652 TT6 0,696 TT7 0,728 TT8 0,726 TT9 0,749 TT10 0,742 TT11 0,641 TT12 0,748 TT13 0,881 TT14 0,906
Căn cứ vào kết quả đánh giá thang đo qua phân tích Cronbach’s Alpha và phân tích khám phá EFA, các giả thuyết nghiên cứu và mơ hình nghiên cứu tác động của các yếu tố kinh nghiệm, niềm tin và sự thỏa mãn đến lòng trung thành thương hiệu của khách hàng hàng sử dụng máy ảnh gương lật kỹ thuật số DSLR ở khu vực TP HCM (DSLR – Digital Single-lens Reflex) được giữ nguyên so với mơ hình lý thuyết ở chương 2.
Phương trình hồi quy tuyến tính bội được thể hiện như sau:
TT = β0 + β1 * NT + β2 * TM + β3 * KN
Trong đó:
o TT: Lòng trung thành thương hiệu của khách hang sử dụng máy ảnh DSLR ở khu vực TP HCM
o NT: Niềm tin thương hiệu
o TM: Sự thỏa mãn thương hiệu
o KN: Kinh nghiệm về thương hiệu
o β0: Hằng số
o β1, β2, β3: Các hệ số hồi quy riêng phần
Hình 4.1. Mơ hình nghiên cứu chính thức
H2 Niềm tin thương hiệu Sự thỏa mãn Sự thỏa mãn thương hiệu Kinh nghiệm thương hiệu Lòng trung thành thương hiệu H1 H3
4.2.3. Phân tích hồi quy
4.2.3.1. Ma trận hệ số tương quan
Ma trận hệ số tương quan giữa các nhân tố được thể hiện ở bảng 4.6 bên dưới Bảng 4.6. Ma trận tương quan giữa các nhân tố
TT NT TM KN TT Pearson Correlation 1 Sig. (2-tailed) NT Pearson Correlation 0,359 ** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 TM Pearson Correlation 0,347 ** 0,454** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 KN Pearson Correlation 0,629 ** 0,258** 0,271** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Việc xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến là bước cần thiết ban đầu khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính. Từ bảng trên ta nhận thấy rằng hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc TT với các biến độc lập NT, TM, KN thấp nhất là 0,347; nên sơ bộ luận văn có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc TT.
Tuy nhiên giữa các biến độc lập cũng đều có tương quan với nhau, điều này có thể dẫn tới hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình, do vậy q trình phân tích phải xem xét kỹ vai trị của các biến độc lập trong mơ hình hồi quy tuyến xây dựng được.
4.2.3.2. Phân tích hồi quy
Tiến hành phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số β của từng yếu tố ảnh hưởng đến lòng trung thành thương hiệu. Luận văn sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính để kiểm định mơ hình và các giả thuyết, thủ tục chọn biến là các biến được đưa vào cùng một lúc (phương pháp Enter).
Kiểm định phần dư có phân phối chuẩn
Trong phân tích hồi quy, ln có giả định các phần dư có phân phối chuẩn. Dựa vào hình 4.2 (biểu đồ phần dư) luận văn có thể nói phân phối của phần dư xấp xỉ phân phối chuẩn, giá trị Mean quá nhỏ (xấp xỉ bằng 0), độ lệch chuẩn bằng 0,994 xấp xỉ bằng 1. Giả thiết phân phối chuẩn của phần dư khơng bị vi phạm, mơ hình được sử dụng phân tích là mơ hình tốt.
Hình 4.2. Biểu đồ phần dư
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Bảng 4.7.Kết quả phân tích hồi quy
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến β Sai số chuẩn β Dung sai VIF 1 Hằng số 0,399 0,224 1,782 0,076 NT 0,140 0,046 0,160 3,031 0,003 0,774 1,292 TM 0,106 0,045 0,124 2,351 0,019 0,768 1,301 KN 0,632 0,056 0,554 11,380 0,000 0,903 1,107 Biến phụ thuộc: TT
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Model Summaryb Mode l R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
1 0,670a 0,449 0,443 0,4511210
a. Biến độc lập: (hằng số), KN, NT, TM b. Biến phụ thuộc: TT
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Từ kết quả phân tích hồi quy ở bảng 4.7, luận văn tiến hành kiểm định giả thiết H0: mơ hình hồi quy tuyến tính khơng phù hợp (kết quả cụ thể được trình bày ở phụ lục 3). Kết quả thống kê F được tính từ giá trị R2 có mức ý nghĩa bằng 0 (Sig= 0,000<0,05). Điều này đủ cơ sở để bác bỏ giả thiết H0, có nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính là phù hợp với dữ liệu thu thập được. Hệ số R2 hiệu chỉnh là hệ số dùng để đánh giá độ phù hợp một cách an toàn hơn so với R2, vì hệ số R2 trong trường hợp có nhiều biến độc lập dễ tạo ra hiện tượng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Hệ số R2 hiệu chỉnh tính được là 0,443 tương đương 44,3%. Tức là, các biến độc lập trong mơ hình hồi quy tuyến tính giải thích được 44,3% lịng trung thành thương hiệu của khách hang sử dụng máy ảnh DSLR ở khu vực TPHCM.
Hiện tượng đa cộng tuyến
Hệ số phóng đại VIF rất nhỏ (nhỏ hơn 10) cho thấy các biến độc lập này khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Do đó mối quan hệ giữa các biến độc lập khơng ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình.
Hình 4.3. Mơ hình nghiên cứu sau khi phân tích hồi quy:
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Kiểm định các giả thuyết
Kết quả mơ hình hồi quy hồn chỉnh trên cho thấy lịng trung thành thương hiệu của khách hàng sử dụng máy ảnh DSRL ở khu vực TP HCM chịu tác động dương của các thành phần: niềm tin thương hiệu, sự thỏa mãn thương hiệu, kinh nghiệm về thương hiệu. Các giả thuyết H1, H2, H3 được chấp nhận. Kinh nghiệm về thương hiệu là nhân tố tác động mạnh nhất đến lòng trung thành thương hiệu; tiếp đến là niềm tin thương hiệu, sau cùng là sự thỏa mãn thương hiệu.
Từ các kết quả trên giả thuyết ban đầu được phát biểu lại như sau:
0,124 Niềm tin thương hiệu Sự thỏa mãn Sự thỏa mãn thương hiệu Kinh nghiệm thương hiệu Lòng trung thành thương hiệu 0,160 0,554
Bảng 4.8. Đánh giá các giả thuyết
Giả
thuyết Nhân tố Kết quả
H1
Niềm tin thương hiệu của khách hàng tăng hoặc giảm thì lịng trung thành thương hiệu của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng.
Chấp nhận
H2
Sự thỏa mãn thương hiệu của khách hàng tăng hoặc giảm thì lịng trung thành thương hiệu của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng.
Chấp nhận
H3
Kinh nghiệm về thương hiệu của khách hàng tăng hoặc giảm thì lịng trung thành thương hiệu của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng.
Chấp nhận
Nguồn: Tổng hợp từ kết quả nghiên cứu của tác giả
4.3. So sánh với các nguyên cứu trước đây
Mơ hình nghiên cứu đề xuất 3 nhân tố tác động đến lòng trung thành thương hiệu của khách hàng sử dụng máy ảnh DSLR ở khu vực TPHCM bao gồm niềm tin thương hiệu, sự thỏa mãn thương hiệu, kinh nghiệm về thương hiệu. Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát cho thấy cả 3 nhân tố nêu trên đều có mối tương quan đối với lịng trung thành thương hiệu của khách hàng.
Luận văn dựa trên một số nghiên cứu trước đó của các tác giả Abdur Rehman và cộng sự (2014), Nadine Walter và cộng sự (2013), Kiyani và cộng sự (2012) làm cơ sở lý thuyết để phát triển mơ hình nghiên cứu. Kết quả cho thấy sự tương đồng đối với các nghiên cứu khác.
Abdur Rehman và cộng sự (2014) đã thực hiện nghiên cứu để kiểm tra tác động của yếu tố kinh nghiệm trong việc xây dựng mối quan hệ bền vững giữa khách hàng - thương hiệu với sự hài lòng của thương hiệu, niềm tin thương hiệu và lòng trung thành thương hiệu. Đây là một nghiên cứu thực nghiệm về các dịch vụ Internet của công ty di động tại Pakistan. Kết quả nghiên cứu này cho thấy mối
tương quan giữa sự hài lòng, niềm tin, kinh nghiệm thương hiệu đối với lòng trung thành của khách hàng.
Nadine Walter và cộng sự (2013) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa kinh nghiệm thương hiệu, sự thỏa mãn thương hiệu, cá tính thương hiệu đối với lòng trung thành thương hiệu. Nhóm tác giả chọn thương hiệu xe hơi BMW để nghiên cứu. Luận văn này khơng đề cập đến khái niệm cá tính thương hiệu nên không xem xét tương quan của khái niệm này. Kết quả nghiên cứu của Walter và cộng sự cho thấy rằng kinh nghiệm thương hiệu có tương quan đối với lòng trung thành thương hiệu.Tuy nhiên, sự thỏa mãn thương hiệu trong nghiên cứu của Walter và cộng sự khơng có tương quan với lịng trung thành thương hiệu. Đây là một kết quả ngược lại so với đề tài nghiên cứu trong luận văn này.
Kiyani và cộng sự (2012) nghiên cứu về mối quan hệ giữa niềm tin thương hiệu, sự thỏa mãn thương hiệu và lịng trung thành của khách hàng trong ngành ơ tơ ở Pakistan. Kết quả của nghiên cứu này chỉ ra rằng sự thỏa mãn và niềm tin thương hiệu có mối tương quan tích cực đến lịng trung thành thương hiệu. Nhóm tác giả nhấn mạnh tầm quan trọng của việc làm thỏa mãn nhu cầu của khách hàng thông qua sản phẩm và dịch vụ. Sự thỏa mãn sẽ tự động dẫn đến niềm tin và lòng trung thành đối với thương hiệu.
Nhìn chung, các kết quả trên cho thấy rằng niềm tin thương hiệu, sự thỏa mãn thương hiệu, kinh nghiệm về thương hiệu là các yếu tố có tác động quan trọng đến lòng trung thành thương hiệu của khách hàng không chỉ ở Việt Nam mà cả ở nhiều nước trên thế giới.
4.4. Phân tích sự khác biệt của các nhân tố ảnh hưởng đến sự lòng trung thành thương hiệu và lòng trung thành thương hiệu của khách hàng sử thành thương hiệu và lòng trung thành thương hiệu của khách hàng sử dụng máy ảnh DSRL đối với các biến định tính.
Nội dung luận văn này sử dụng 2 phép kiểm định:
Kiểm định Independent - samples T-test
Sử dụng trong trường hợp kiểm định về trung bình của 2 tổng thể độc lập. Các bước tiến hành theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008). Như sau:
- Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene < 0,05 thì phương sai các biến là khác nhau, ta sử dụng kết quả kiểm định t ở phần giả định phương sai khác nhau (Equal variances not assumed).
- Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene ≥ 0,05 thì phương sai các biến là không khác nhau, ta sử dụng kết quả trong kiểm định t ở phần giả định phương sai bằng nhau (Equal variances assumed).
- Nếu giá trị Sig. trong kiểm định t < 0,05 thì kết luận có sự khác biệt về trung bình 2 tổng thể. Nếu t ≥ 0,05 thì kết luận chưa có sự khác biệt có ý nghĩa về trị trung bình 2 tổng thể.
Phân tích phương sai một yếu tố ANOVA
Trong trường hợp có nhiều hơn 2 tổng thể, không sử dụng kiểm định Independent - samples T-test mà sử dụng kiểm định One-Way ANOVA. Có một số giả định sau đối với phân tích phương sai một yếu tố:
- Các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn ngẫu nhiên.
- Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu phải đủ lớn để được xem như có tiệm cận phân phối chuẩn.
4.4.1. Giới tính
Phép kiểm định Independent sample t-test được sử dụng để kiểm định giả thuyết H0: Khơng có sự khác biệt trong các nhân tố ảnh hưởng đến sự lòng trung thành của khách hàng mua sử dụng máy ảnh DSLR ở khu vực TPHCM theo giới tính.
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định t-test với biến giới tính
Levene's Test for Equality of
Variances
t-test for Equality of Means
F Sig. t df Sig. (2-tailed)
TT Giả định phương sai bằng nhau 0,629 0,429 -0,384 259 0,701 Giả định phương sai khác nhau -0,430 24,821 0,671 NT Giả định phương sai bằng nhau 2,804 0,095 1,424 259 0,156 Giả định phương sai khác nhau 1,631 25,103 0,115 TM Giả định phương sai bằng nhau 0,599 0,440 -0,922 259 0,357 Giả định phương sai khác nhau -0,951 23,926 0,351 KN Giả định phương sai bằng nhau 4,557 0,034 -0,223 259 0,823 Giả định phương sai khác nhau -0,279 26,355 0,782
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Theo bảng 4.9, giá trị Sig. trong kiểm định Levene’s của các biến TT, NT, TM đều lớn hơn 0,05 cho thấy phương sai của các biến này theo giới tính khơng khác nhau nên luận văn sẽ sử dụng kết quả của kiểm định t ở phần giả định phương sai bằng nhau. Giá trị Sig. theo kiểm định t của 3 biến TT, NT, TM tương ứng là 0,701; 0,156; 0,357 đều lớn hơn 0,05; như vậy chưa có sự khác biệt về các biến TT, NT, TM theo giới tính
Giá trị Sig. trong kiểm định Levene’s của biến KN là 0,034 < 0,05 cho thấy có sự khác biệt về phương sai theo giới tính. Vì vậy luận văn sẽ sử dụng kết quả của kiểm định t ở phần giả định phương sai khác nhau. Giá trị Sig. theo kiểm định t của biến KN là 0,782 > 0,05. Như vậy chưa có sự khác biệt có ý nghĩa của biến KN theo giới tính.
Như vậy, ta có thể kết luận chấp nhận giả thuyết H0: khơng có sự khác biệt trong các nhân tố ảnh hưởng đến sự lòng trung thành của khách hàng mua sử dụng máy ảnh DSLR ở khu vực TPHCM theo giới tính.
4.4.2. Độ tuổi
Kiểm định ANOVA một chiều của các biến TT, NT, TM, KN với độ tuổi có kết quả trình bày trong phần phụ lục.
Bảng 4.10. Kết quả kiểm định Levene theo độ tuổi
Bảng 4.11. Kết quả kiểm định ANOVA theo độ tuổi
Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. TT Khác biệt giữa các nhóm 1,616 2 0,808 2,234 0,109 Khác biệt trong từng nhóm 93,332 258 0,362 Total 94,948 260 NT Khác biệt giữa các nhóm 1,045 2 0,522 1,103 0,334 Khác biệt trong từng nhóm 122,206 258 0,474 Total 123,251 260 TM Khác biệt giữa các nhóm 0,479 2 0,240 0,475 0,622 Khác biệt trong từng nhóm 130,145 258 0,504 Total 130,624 260 KN Khác biệt giữa các nhóm 0,065 2 0,033 0,115 0,891 Khác biệt trong từng nhóm 72,979 258 0,283 Total 73,044 260
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Thống kê Levene df1 df2 Sig. TT 3,003 2 258 0,051 NT 0,334 2 258 0,717 TM 1,757 2 258 0,175 KN 0,150 2 258 0,861
Giá trị Sig của kiểm định Levene của các biến đều lớn hơn 0,05 cho thấy phương sai của các biến này theo độ tuổi không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Như vậy kết quả ANOVA một chiều có thể sử dụng cho các biến này
Kết quả phân tích cho thấy giá trị Sig của các biến trong bảng ANOVA đều