Kiểm định Kaiser-Meyer-Olkin về sự thích hợp của mẫu 0,816 Kiểm định Bartlett's
về cấu hình của mẫu
Tương đương Chi –bình phương 3937,579
Df 435
Mức ý nghĩa .000
Nguồn từ nghiên cứu của tác giả (Mẫu = 200)
Bảng 4.15 Tổng phƣơng sai giải thích cho các biến độc lập
Nhân tố
Giá trị Eigen ban đầu Tổng trọng số nhân tố bình phương trích Tổng % Phương sai Phương
sai trích Tổng % Phương sai Phương sai trích
1 8,502 28,340 28,340 8,502 28,340 28,340 2 3,160 10,534 38,874 3,160 10,534 38,874 3 2,665 8,883 47,757 2,665 8,883 47,757 4 2,327 7,756 55,513 2,327 7,756 55,513 5 1,693 5,642 61,156 1,693 5,642 61,156 6 1,434 4,780 65,936 1,434 4,780 65,936 7 1,305 4,349 70,285 1,305 4,349 70,285 8 ,933 3,110 73,395 9 ,754 2,513 75,908 10 ,740 2,467 78,375 11 ,640 2,134 80,509 12 ,552 1,841 82,349 13 ,517 1,724 84,073 14 ,487 1,624 85,697 15 ,463 1,542 87,239 16 ,420 1,400 88,639 17 ,402 1,339 89,979 18 ,386 1,287 91,266 19 ,349 1,165 92,430
20 ,321 1,069 93,499 21 ,304 1,012 94,511 22 ,294 ,980 95,491 23 ,273 ,908 96,400 24 ,259 ,862 97,261 25 ,230 ,768 98,030 26 ,191 ,637 98,667 27 ,174 ,581 99,248 28 ,146 ,486 99,735 29 ,053 ,178 99,912 30 ,026 ,088 100,000
Nguồn từ nghiên cứu của tác giả (Mẫu = 200)
Bảng 4.16 Kết quả phân tích EFA
Hệ số nhân tố tải 1 2 3 4 5 6 7 QC5 ,878 QC2 ,817 QC4 ,794 QC6 ,686 QC1 ,670 AH1 ,872 AH2 ,858 AH3 ,806 AH4 ,791 VT4 ,913 VT3 ,896 VT1 ,744 VT2 ,693 CL8 ,750
CL11 ,699 CL12 ,687 CL10 ,670 CL9 ,601 CL2 ,857 CL4 ,853 CL5 ,792 CL1 ,789 GC1 ,848 GC2 ,839 GC3 ,656 GC4 ,653 TH2 ,814 TH3 ,779 TH4 ,765 TH1 ,762
Nguồn từ nghiên cứu của tác giả (Mẫu = 200)
Trong kết quả EFA này, các biến quan sát của thang đo “Chất Lượng Dịch Vụ” được chia thành 2 nhóm yếu tố:
Nhóm 1 - CLa: CL8, CL9, CL10, CL11, CL12
Nhóm 2 - CLb: CL1, CL2, CL4, CL5
Chính vì kết quả như vậy, nên tác giả phải quay lại quá trình nghiên cứu lý thuyết để tìm ra được lý thuyết giải thích cho sự phân nhóm yếu tố này.
Nghiên cứu tiếp tục cho thang đo “Chất Lƣợng Dịch Vụ” (CL)
Thang “Chất Lượng Dịch Vụ” ban đầu được thiết kế dựa trên nghiên cứu của Nguyễn Thị Bảo Trinh (2016), và các biến quan sát từ nghiên cứu định tính, sau khi đã kiểm tra giá trị nội dung. Nhưng sau khi thực hiện phân tích EFA cho thang đo này lại phát sinh thành 2 nhóm, nên các q trình nghiên cứu tiếp tục cho thang đo này là cần thiết để giải thích cho hiện tượng trên.
Trong nghiên cứu về “Thực trạng và mơ hình nghiên cứu chất lượng dịch vụ trong ngành dịch vụ đào tạo thể thao” của Yong Jae Ko và Donna L. Pastore (2004) có đề cập rằng mơ hình nghiên cứu chất lượng dịch vụ bao gồm 4 nhân tố: Program Quality (Chất lượng chương trình/giáo án), Interaction Quality (Chất lượng tương tác giữa người hướng dẫn và học viên), Outcome Quality (Chất lượng hiệu quả) và Physical Environment Quality (Chất lượng cơ sở vật chất).
Trong một nghiên cứu khác của So Yon Lee và cộng sự (2007) về vai trò của chất lượng dịch vụ và cấu trúc trung gian trong việc xác định ý định hành vi của khách tham quan lễ hội, có đề cập về thang đo chất lượng dịch vụ. Theo đó, chất lượng dịch vụ được xem là một nhân tố đa hướng, cụ thể như sau: Generic Features (Hoạt động chung), Specific Entertainment Features (Hoạt động giải trí đặc biệt), Information Sources (Nguồn cung cấp thông tin) và Comfort Amenities (Không gian tiện nghi).
Từ hai nghiên cứu trên, có thể kết luận thang đo “Chất Lượng Dịch Vụ” là thang đo đa hướng. Trong nghiên cứu của Nguyễn Thị Bảo Trinh (2016) chỉ đề cập thang đo này theo một hướng, nhưng sau khi phát hiện đây là thang đo đa hướng nên tác giả quyết định nghiên cứu thang đo này dưới hai hướng và phát biểu lại giả thuyết nghiên cứ như sau:
+ Giả thuyết H2a : Có mối quan hệ dương giữa chất lƣợng sản phẩm
chính và ý định lựa chọn rạp của khách hàng.
+ Giả thuyết H2b : Có mối quan hệ dương giữa chất lƣợng cơ sở vật chất
và ý định lựa chọn rạp của khách hàng.
Áp dụng vào nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định lựa chọn rạp xem phim của khán giả tại TP.HCM, tác giả đề xuất chia nhân tố “Chất Lượng Dịch Vụ” thành 2 nhóm nhỏ với tên gọi như sau:
Đây đều là những biến quan sát tập trung về những sản phẩm chính của một rạp chiếu phim. Do vậy, nhóm CLa tác giả đề xuất tên “Chất lượng sản phẩm chính” với thang đo như sau:
Bảng 4.17 Thang đo “Chất Lƣợng Sản Phẩm Chính”
Chất Lƣợng Sản Phẩm Chính Ký hiệu
Rạp chiếu phim có suất chiếu phù hợp CL8 Rạp chiếu phim có phim muốn xem CL9
Rạp chiếu phim có phim mới CL10
Rạp chiếu phim có bắp ngon CL11
Rạp chiếu phim có hệ thống đặt vé online CL12
Nguồn từ nghiên cứu của tác giả
Nhóm 2 - CLb: CL1, CL2, CL4, CL5
Các biến quan sát này xoay quanh về những yếu tố về không gian và cơ sở vật chất cho một rạp chiếu phim. Do đó, CLb tác giả đề xuất tên “Chất lượng cơ sở vật chất”:
Bảng 4.18 Thang đo “Chất Lƣợng Cơ Sở Vật Chất”
Chất Lƣợng Cơ Sở Vật Chất Ký hiệu
Rạp chiếu phim có trang thiết bị hiện đại, hấp dẫn CL1 Rạp chiếu phim có chất lượng hình ảnh, âm thanh tốt CL2 Rạp chiếu phim có khơng gian rộng rãi CL4 Rạp chiếu phim có nhà vệ sinh sạch sẽ CL5
Nguồn từ nghiên cứu của tác giả
Đánh giá độ tin cậy thang đo “Chất Lƣợng Sản Phẩm Chính” (CLa)
Thang đo “Chất Lượng Sản Phẩm Chính” gồm 5 biến quan sát, được ký hiệu là: CL8, CL9, CL10, CL11 và CL12 với giá trị Cronbach’s Alpha bằng 0,822 (> 0,6), hệ số này có ý nghĩa. Vì các biến quan sát trong thang đo có hệ số tương quan biến tổng của đều lớn hơn 0,3 và giá trị Cronbach’s Alpha 0,822 của thang đo này lớn nhất. Vì vậy, chấp nhận tất cả các biến quan sát và tiếp tục được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
Bảng 4.19 Đánh giá độ tin cậy thang đo “Chất Lƣợng Sản Phẩm Chính”
Chất Lƣợng Dịch Vụ Ký hiệu Tƣơng quan
biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu
xóa biến
Rạp chiếu phim có suất chiếu phù hợp CL8 ,667 ,773
Rạp chiếu phim có phim muốn xem CL9 ,619 ,790
Rạp chiếu phim có phim mới CL10 ,608 ,791
Rạp chiếu phim có bắp ngon CL11 ,574 ,799
Rạp chiếu phim có hệ thống đặt vé online CL12 ,632 ,782
Nguồn từ nghiên cứu của tác giả (Mẫu = 200)
Đánh giá độ tin cậy thang đo “Chất Lƣợng Cơ Sở Vật Chất” (CLb)
Thang đo “Chất Lượng Cơ Sở Vật Chất” gồm 4 biến quan sát, được ký hiệu là: CL1, CL2, CL3 và CL4 với giá trị Cronbach’s Alpha bằng 0,864 (> 0,6), hệ số này có ý nghĩa. Vì các biến quan sát trong thang đo có hệ số tương quan biến tổng của đều lớn hơn 0,3 và giá trị Cronbach’s Alpha 0,864 của thang đo này lớn nhất.
Vì vậy, chấp nhận tất cả các biến quan sát và tiếp tục được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
Bảng 4.20 Đánh giá độ tin cậy thang đo “Chất Lƣợng Cơ Sở Vật Chất”
Chất Lƣợng Dịch Vụ Ký hiệu Tƣơng quan
biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu
xóa biến
Rạp chiếu phim có trang thiết bị hiện đại,
hấp dẫn CL1
,663 ,845
Rạp chiếu phim có chất lượng hình ảnh,
âm thanh tốt CL2
,743 ,813
Rạp chiếu phim có khơng gian rộng rãi CL4 ,757 ,811
Rạp chiếu phim có nhà vệ sinh sạch sẽ CL5 ,701 ,832
Nguồn từ nghiên cứu của tác giả (Mẫu = 200)
Phân tích nhân tố khám phá EFA thang đo phụ thuộc “Ý định lựa chọn”
Thang đo ý định lựa chọn rạp chiếu phim gồm 6 biến quan sát. Kết quả của Cronbach’s Alpha cho thấy không biến nào bị loại, các biến quan sát đều thỏa yêu cầu đảm bảo độ tin cậy. Các biến quan sát được đưa vào tiến hành phân tích nhân tố khám phá để đánh giá độ hội tụ qua các bảng sau:
Bảng 4.21 Kiểm định KMO và Bartlett’s
Kiểm định Kaiser-Meyer-Olkin về sự thích hợp của mẫu 0,842 Kiểm định Bartlett's
về cấu hình của mẫu
Tương đương Chi –bình phương 835,479
Df 15
Mức ý nghĩa ,000
Bảng 4.22 Tổng phƣơng sai giải thích cho các biến độc lập
Nhân tố
Giá trị Eigen ban đầu Tổng trọng số nhân tố bình phương trích Tổng % Phương sai Phương
sai trích Tổng % Phương sai Phương sai trích
1 3,842 64,042 64,042 3,842 64,042 64,042 2 ,796 13,272 77,314 3 ,549 9,145 86,459 4 ,495 8,247 94,706 5 ,249 4,157 98,863 6 ,068 1,137 100,000
Nguồn từ nghiên cứu của tác giả (Mẫu = 200)
Bảng 4.23 Ma trận nhân tố Biến Nhân tố Biến Nhân tố 1 YD5 0,900 YD6 0,900 YD2 0,868 YD3 0,712 YD4 0,695 YD1 0,692
Nguồn từ nghiên cứu của tác giả (Mẫu = 200)
Kết quả phân tích EFA của thang đo “Ý định lựa chọn”, chỉ số KMO = 0,842 > 0,5 đạt yêu cầu chứng tỏ phân tích nhân tố phù hợp. EFA trích được gom vào một yếu tố tại Eigenvalue là 3,842, kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa Sig. là 0,00 (<0,05), tổng phương sai trích đạt 64,042 % cho biết nhân tố ý định lựa chọn rạp chiếu phim giải thích được 64,042% biến thiên của dữ liệu. Do đó, biến phụ thuộc vẫn giữ lại 6 biến quan sát và được đưa vào phân tích hồi quy ở bước tiếp theo.
4.3 Phân tích hồi quy tuyến tính
4.3.1 Kiểm tra hệ số tƣơng quan giữa các biến
“Các thang đo được đánh giá đạt yêu cầu được đưa vào phân tích tương quan Pearson và phân tích hồi quy để kiểm định các giả thuyết. Phân tích tương quan Person được thực hiện giữa các biến phụ thuộc và các biến độc lập, khi đó việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Giá trị tuyệt đối của Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ” (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Để đảm bảo rằng khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra, có thể gây ảnh hưởng lớn đến kết quả của phân tích hồi quy, cần phải phân tích tương quan giữa các biến độc lập.
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy bội, cần kiểm tra mối tương quan giữa các biến, đặc biệt là tương quan giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập.
Bảng 4.24 Kết quả phân tích tƣơng quan
YD QC AH VT GC TH CLa CLb YD Hệ số tương quan 1 .643** .266** .495** .514** .380** .679** .414** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 N 200 200 200 200 200 200 200 200 QC Hệ số tương quan .643** 1 .225** .355** .457** ,134 .479** .384** Sig. (2-tailed) ,000 ,001 ,000 ,000 ,059 ,000 ,000 N 200 200 200 200 200 200 200 200 AH Hệ số tương quan .266** .225** 1 .274** .413** ,111 .344** ,100 Sig. (2-tailed) ,000 ,001 ,000 ,000 ,116 ,000 ,161 N 200 200 200 200 200 200 200 200 VT Hệ số tương quan .495** .355** .274** 1 .489** ,122 .460** ,060 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,086 ,000 ,395 N 200 200 200 200 200 200 200 200 GC Hệ số tương quan .514** .457** .413** .489** 1 .140* .505** .176* Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,048 ,000 ,013 N 200 200 200 200 200 200 200 200 TH Hệ số tương quan .380** ,134 ,111 ,122 .140* 1 .366** ,076 Sig. (2-tailed) ,000 ,059 ,116 ,086 ,048 ,000 ,287
Nguồn từ nghiên cứu của tác giả (Mẫu = 200) **. Mức ý nghĩa 5% Từ kết quả phân tích tương quan, có thể thấy tương quan giữa biến phụ thuộc Ý định lựa chọn với các biến độc lập đều có hệ số tương quan đều khác giá trị 1.
Các biến độc lập đều có tương quan tuyến tính mạnh với biến phụ thuộc. Như vậy, việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Tuy vậy cũng cần phải quan tâm đến hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy đa biến khi kết quả phân tích tương quan cũng cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập ở mức tương quan cao.
4.3.2 Kết quả phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết được cường độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Kết quả phân tích tương quan ở trên cho phép dự báo phương trình hồi quy tuyến tính bội biễu diễn ảnh hưởng của các nhân tố đến ý định lựa chọn rạp chiếu phim của khán giả tại TP.HCM có dạng :
Y = β0 + β1X1 +β2X2 +β3X3 +β4X4 +β5X5 +β6X6 + β7X7 + ɛ Trong đó,
Y: Ý định lựa chọn rạp chiếu phim X1: Thương hiệu X2: Chất lượng sản phẩm chính X3: Chất lượng cơ sở vật chất X4: Giá cả N 200 200 200 200 200 200 200 200 CLa Hệ số tương quan .679** .479** .344** .460** .505** .366** 1 .197** Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,000 ,005 N 200 200 200 200 200 200 200 200 CLb Hệ số tương quan .414** .384** ,100 ,060 .176* ,076 .197** 1 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 ,161 ,395 ,013 ,287 ,005 N 200 200 200 200 200 200 200 200
X5: Chiêu thị
X6: Ảnh hưởng xã hội X7: Vị trí
Các biến độc lập và biến phụ thuộc trên được tính bằng cách lấy trung bình cộng các biến quan sát trong mỗi thang đo.
Các nhà nghiên cứu được sử dụng hệ số xác định R2 hiệu chỉnh đo lường phần phương sai của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập có tính đến số lượng biến phụ thuộc và cỡ mẫu để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình. Hệ số này càng cao, độ chính xác của mơ hình càng lớn và khả năng dự báo của biến độc lập càng lớn.
Bên cạnh đó, ta cũng sử dụng trị thống kê F để kiểm định mức ý nghĩa thống kê của mơ hình. Với giả thuyết H0 cho là các hệ số βi trong mơ hình đều bằng 0. Ta có thể bác bỏ giả tuyết H0 nếu mức ý nghĩa kiểm định nhỏ hơn 0,05 hay nói cách khác mơ hình phù hợp với tập dữ liệu đang khảo sát.
Ngoài ra, ta sử dụng trị thống kê T để kiểm định mức ý nghĩa của hệ số βi.Nếu mức ý nghĩa của kiểm định nhỏ hơn 0,05, ta có thể kết luận hệ số βi có ý nghĩa về mặt thống kê. Hệ số hồi quy chuẩn hóa βi được dùng để đánh giá mức độ ảnh hưởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Cùng đó, ta cũng cần kiểm tra có hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF với điều kiện VIF càng gần 1 càng tốt và khơng q 2 vì đối với các ngành kinh tế, nếu VIF > 2 thì có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Bảy nhân tố được đưa vào xem xét tác động đến ý định lựa chọn rạp chiếu phim bằng phương pháp Enter. Kết quả hồi quy thể hiện ở bảng cho thấy R2 đã hiệu chỉnh bằng 0,669, lúc này mơ hình giải thích được 66,9% sự thay đổi của biến phụ thuộc Ý định lựa chọn rạp chiếu phim. Phân tích ANOVA cho thấy thơng số F đạt 58,341 với mức ý nghĩa Sig. = 0,000 < 0,05 chứng tỏ mơ hình xây dựng là phù hợp
với bộ dữ kiệu thu thập được và các biến đưa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%.
Kết quả phân tích cho thấy giá trị hệ số phóng đại phương sai (VIF) đều nhỏ hơn 2 nên kết luận khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.25 Hệ số xác định R Square Mơ Mơ hình R R 2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước
lượng
Thống kê thay đổi Durbin-
Watson R2 thay đổi F thay đổi df 1 df 2 Sig. F thay đổi 1 .82 5a ,68 0 ,669 ,296 ,680 58,341 7 192 ,000 2,038
a. Predictors: (Constant), VT, CLb, TH, AH, QC, GC, CLa
Nguồn từ nghiên cứu của tác giả (Mẫu = 200)
Bảng 4.26 Phân tích ANOVA
Mơ hình Tổng bình phương Df Trung bình
bình phương F Sig.
1
Hồi quy 35,715 7 5,102 58,341 .000b
Phần dư 16,791 192 ,087
Tổng công 52,505 199
b. Predictors: (Constant), VT, CLb, TH, AH, QC, GC, CLa
Bảng 4.27 Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc
Mơ hình
Hệ số hồi quy khơng chuẩn hóa