Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 82.494 6 13.749 55.477 .000a Phần dư 63.940 258 .248 Tổng 146.434 264
(Nguồn: Xử lý của tác giả từ số liệu điều tra)
Nhìn vào bảng 4.8, ta thấy giá trị Sig < 0.05 nên ta bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0, mơ hình hồi quy tuyến tính bội xây dựng phù hợp với tập dữ liệu thực tế ở độ tin cậy 95%.
4.4.3. Ý nghĩa các hệ số hồi quy
Với giá trị Sig. < 0.05 tương đương với độ tin cậy 95% thì nhân tố đó được chấp nhận, nghĩa là chúng có sự tác động đến lịng trung thành. Kết quả phân tích hồi quy (Bảng 4.9) cho thấy cả sáu nhân tố (niềm tin, mối ràng buộc, truyền thông, sự cảm thông, sự hỗ trợ lẫn nhau, quản lý xung đột) đều thỏa điều kiện tác động đến
lòng trung thành của khách hàng. Các hệ số Beta đều dương nên các nhân tố đều tác động dương đến lòng trung thành.
Bảng 4.9. Kết quả phân tích hồi quy mơ hình
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa T Sig. Thống kê đa cộng tuyến β Sai số chuẩn Beta Dung sai VIF 1 (Hằng số) -1.101 .264 -4.169 .000 TR .257 .048 .240 5.345 .000 .841 1.188 BO .219 .048 .207 4.525 .000 .810 1.235 CO .205 .044 .208 4.660 .000 .848 1.179 EM .163 .039 .179 4.160 .000 .915 1.093 RE .275 .045 .264 6.042 .000 .886 1.128 CH .187 .038 .215 4.891 .000 .875 1.143
(Nguồn: Xử lý của tác giả từ số liệu điều tra)
Nhân tố nào có hệ số Beta chuẩn hóa càng lớn thì mức độ tác động đến lịng trung thành càng lớn. Dựa vào kết quả từ bảng 4.9, mức độ tác động của các thành phần RM tới lòng trung thanh theo thứ tự như sau: sự hỗ trợ lẫn nhau (Beta = 0.264), niềm tin (Beta = 0.240), quản lý xung đột (Beta = 0.215), truyền thông (Beta = 0.208), mối ràng buộc (Beta = 0.207), sự cảm thông (Beta = 0.179).
4.4.4. Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Kết quả kiểm định các giả thuyết được trình bày ở bảng 4.8 kết quả phân tích hồi quy.Với giá trị Sig. < 0.05 thì giả thuyết đó được chấp nhận.
Giá thuyết H1: Khi niềm tin được khách hàng đánh giá tăng hoặc giảm thì lịng
trung thành của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng.
Với Sig. = 0.000 và β1 = 0.240. Giả thuyết H1 được chấp nhận.
Giả thuyết H2: Khi mối ràng buộc được khách hàng đánh giá tăng hoặc giảm thì
lịng trung thành của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng. Với Sig. = 0.000 và β2 = 0.207. Giả thuyết H2 được chấp nhận.
Giả thuyết H3: Khi truyền thông được khách hàng đánh giá tăng hoặc giảm thì lịng
trung thành của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng.
Với Sig. = 0.000 và β3 = 0.208. Giả thuyết H3 được chấp nhận.
Giả thuyết H4: Khi sự cảm thông được khách hàng đánh giá tăng hoặc giảm thì
lịng trung thành của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng. Với Sig. = 0.000 và β4 = 0.179. Giả thuyết H4 được chấp nhận
Giả thuyết H5: Khi sự hỗ trợ lẫn nhau được khách hàng đánh giá tăng hoặc giảm
thì lịng trung thành của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng. Với Sig. = 0.000 và β5 = 0.264. Giả thuyết H5 được chấp nhận.
Giả thuyết H6: Khi quản lý xung đột được khách hàng đánh giá tăng hoặc giảm thì
lịng trung thành của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng.
Với Sig. = 0.000 và β6 = 0.215. Giả thuyết H6 được chấp nhận.
4.4.5. Kiểm định các giả định của mơ hình hồi quy
Từ các kết quả quan sát được trong mẫu, ta phải suy rộng kết luận cho mối liên 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 và sự chẩn đoán về sự vi phạm các giả định đó. Nếu các giả định bị vi phạm, thì các kết quả ước lượng được khơng đáng tin cậy nữa (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Trong phần này, tác giả tiến hành kiểm định các giả định hồi quy của mô hình hồi quy tuyến tính bao gồm: giả định liên hệ tuyến tính, khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, phương sai của phần dư khơng thay đổi, các phần dư có phân phối chuẩn, khơng có hiện tượng tương quan giữa các phần dư.
4.4.5.1. Kiểm định giả định liên hệ tuyến tính
Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn thì ta sẽ khơng nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đoán và phần dư, chúng sẽ phân tán rất ngẫu nhiên.
Dựa vào biểu đồ 4.1, ta thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0. Vậy giả định quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập là quan hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Biểu đồ 4.1. Đồ thị phân tán
4.4.5.2. Kiểm định giả định phương sai của phần dư khơng đổi
Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) nếu phương sai khơng đổi thì các phần dư phải phân tán ngẫu nhiên xung quanh trục 0 (tức quanh giá trị trung bình của phần dư) trong một phạm vi không đổi. Dựa vào biểu đồ Scatterplot PV (Biểu đồ 4.1) ta có thể kết luận rằng giả định phương sai của phần dư không đổi không bị vi phạm.
4.4.5.3. Kiểm định giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích. Một cách để kiểm tra phân phối chuẩn của phần dư là vẽ đồ thị Histogram, P-P. Tác giả sử dụng phương pháp trực quan, cụ thể là dùng biểu đồ 4.2 và biểu đồ 4.3 để phân tích.
Biểu đồ 4.2. Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Dựa vào biểu đồ 4.2 cho thấy một đường cong phân phối chuẩn hình chng được đặt chồng lên biểu đồ tần số, trung bình Mean = 0 và độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.989 tức là gần bằng 1. Vậy giả định về phân phối chuẩn của phần dư khơng bị vi phạm. Nhìn vào biểu đồ 4.3 ta thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường kỳ vọng mà phân tán tập trung dọc theo xung quanh đường kỳ vọng nên có thể chấp nhận giả thuyết rằng phân phối của phần dư là phân phối chuẩn. Từ các kết quả trên có thể luận giả định phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
4.4.5.4. Kiểm định giả định về tính độc lập của phần dư (khơng có tương quan giữa các phần dư) giữa các phần dư)
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) đại lượng thống kê Durbin-Watson có thể dùng để kiểm định tính độc lập của sai số. Theo trị số thống kê Durbin-Watson là 1.1970 (Bảng 4.7) thỏa điều kiện 1<d<3 nên có thể kết luận khơng có tương quan giữa các phần dư.
4.4.5.5. Giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường đa cộng tuyến) cộng tuyến)
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định trong khi hệ số xác định R2 vẫn khá cao. Để chẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến ta sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF.
Giả định giữa các biến độc lập của mơ hình hồi quy tuyến tính bội khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng này được xác định bởi hệ số phóng đại VIF:
Nếu hệ số VIF > 10 thì mơ hình hồi quy có xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến đồng thời tác động nghiêm trọng đến mơ hình hồi quy
tuyến đồng thời có tác động đến mơ hình hồi quy
Nếu 5 > hệ số VIF > 2 mơ hình hồi quy đã xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến nhưng tác động của hiện tượng này chưa đáng kể
Nếu hệ số VIF <2 mơ hình hồi quy chưa xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Dựa vào bảng 4.9, ta thấy giá trị VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2 nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.5. Phân tích sự khác biệt về lịng trung thành của khách hàng với các yếu tố nhân khẩu học
4.5.1. Độ tuổi
Nhìn vào bảng 4.1 mơ tả về độ tuổi ta thấy mẫu được phân thành 3 nhóm định tính nên ta sử dụng phép kiểm định là phân tích phương sai Anova.
Đặt giả thuyết:
Giả thuyết H0: khơng có sự khác biệt về lòng trung thành giữa các nhóm khách hàng khác nhau về độ tuổi.
Giả thuyết H1: có sự khác biệt về lịng trung thành giữa các nhóm khách hàng khác nhau về độ tuổi.
Từ phụ lục 9: kết quả phân tích sự khác biệt của biến phụ thuộc với các yếu tố nhân khẩu học ta thấy: tại bảng kết quả kiểm định Anova có hệ số sig=0.921>0.05, điều này có nghĩa là chấp nhận giả thuyết H0
Kết luận: khơng có sự khác biệt về lòng trung thành giữa các nhóm khách hàng khác nhau về độ tuổi tại mức ý nghĩa 95%.
4.5.2. Kinh nghiệm
Nhìn vào bảng 4.1 mô tả về kinh nghiêm ta thấy mẫu được phân thành 3 nhóm định tính nên ta sử dụng phép kiểm định là phân tích phương sai Anova.
Đặt giả thuyết:
Giả thuyết H0: không có sự khác biệt về lòng trung thành giữa các nhóm khách hàng khác nhau về kinh nghiệm.
Giả thuyết H1: có sự khác biệt về lịng trung thành giữa các nhóm khách hàng khác nhau về kinh nghiệm.
Từ phụ lục 9: kết quả phân tích sự khác biệt của biến phụ thuộc với các yếu tố nhân khẩu học ta thấy: tại bảng kết quả kiểm định Anova có hệ số sig=0.865>0.05, điều này có nghĩa là chấp nhận giả thuyết H0
Kết luận: khơng có sự khác biệt về lòng trung thành giữa các nhóm khách hàng khác nhau về kinh nghiêm tại mức ý nghĩa 95%.
4.5.2. Trình độ
Theo bảng 4.1 mô tả thông tin khảo sát, phần trình độ ta thấy có có 233 người là chưa được đào tạo chiếm 87.9%, còn lại là 32 người đã được đào tạo chiếm 12.1%, hai nhóm độc lập, định tính nên tác giả thực hiện phép so sánh hai trung bình khác biệt nhau về kích thứớc, cụ thể là phép kiểm định Independent – Sample T – Test.
Đặt giả thuyết:
Giả thuyết H0: khơng có sự khác biệt về lòng trung thành giữa các nhóm khách hàng được đào tạo và chưa được đào tạo trong lĩnh vực tơm giống.
Giả thuyết H1: có sự khác biệt về lịng trung thành giữa các nhóm khách hàng được đào tạo và chưa được đào tạo trong lĩnh vực tôm giống.
Kết quả trong phụ lục 9 cho thấy:
Kiểm định Levene, giá trị Sig. = 0.124 > 0.05 thì phương sai giữa hai nhóm giới tính của khách hàng đồng nhất. Tiếp tục phần kiểm định T với Sig. = 0.429 > 0.05 nên chấp nhận H0.
Kết luận: khơng có sự khác biệt về lịng trung thành giữa các nhóm được đào tạo và chưa được đào tạo trong lĩnh vực tôm giống tại thị trường tỉnh Phú Yên.
4.5.4. Thu nhập
Nhìn vào bảng 4.1, phần mô tả về mức thu nhập của khách hàng được phân làm 3 nhóm thu nhập. Tác giả tiến hành sử dụng phép kiểm định phân tích phương sai Anova để kiểm định sự khác biệt về lịng trung thành đối với các nhóm thu nhập này.
H0: khơng có sự khác biệt về lịng trung thành đối giữa các nhóm khách hàng khác nhau về thu nhập.
H1: có sự khác biệt về lịng trung thành đối giữa các nhóm khách hàng khác nhau về thu nhập.
Nhìn vào phụ lục 9 ta thấy, kiểm định Anova có hệ số sig= 0.008<0.05, ta bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1. Tiếp tục xem bảng kiểm định Levene, ta thấy hệ số sig=0.098 > 0.05, điều này có nghĩa là tại mức ý nghĩa 95% thì phương sai giữa các nhóm khách hàng khác nhau về mức thu nhập thì đồng nhất. Tác giả tiếp tục kiểm định hậu Anova với phương pháp Tukey để biết cụ thể về sự khác biệt này.
Tại bảng kiểm định hậu Anova bằng phương pháp Turkey cho biến thu nhập, tác giả thấy rằng: Nhóm khách hàng có mức thu nhập dưới 100 triệu khơng có sự khác biệt về lịng trung thành so với nhóm thu nhập từ 100-300 triệu (sig=0.595), có sự khác biệt về lịng trung thành giữa nhóm thu nhập dưới 100 triệu so với nhóm thu nhập trên 300 triệu (sig=0.007) và có sự khác biệt về lòng trung thành giữa nhóm thu nhập từ 100 - 300 triệu so với nhóm thu nhập trên 300 triệu (sig=0.046)
4.6. Tóm tắt chương 4
Trong chương này, nghiên cứu đã trình bày kết quả kiểm định thang đo chính thức bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Tiếp theo đó, nghiên cứu thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính đa biến để kiểm định mức độ tác động của nhóm nhân tố cấu thành lịng trung thành tác động đến lòng trung thành. Đồng thời kiểm định các giả thuyết của mơ hình cho thấy cả 6 giả thuyết đều được chấp nhận. Ngồi ra, khi phân tích sự khác biệt của lòng trung thành của khách hàng với các yếu tố nhân khẩu học thì yếu tố thu nhập có sự khác biệt giữa các nhóm. Chương tiếp theo sẽ trình bày tóm tắt kết quả nghiên cứu, kiến nghị, hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo.
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý
Từ kết quả nghiên cứu của chương 4, chương này sẽ thảo luận về kết quả nghiên cứu chính thức của đề tài, thơng qua đó tác giả đề xuất một số kiến nghị cho các doanh nghiệp và cơ quan quản lý nhằm giúp các doanh nghiệp tôm giống tạo được lợi thế cạnh tranh bền vững và ngày càng phát triển. Ngồi ra, trong chương này cũng sẽ trình bày các hạn chế của nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo.
5.1. Tóm tắt kết quả chính
Mục tiêu chính của nghiên cứu này là xác định các yếu tố tác động lòng trung thành của khách hàng. Xây dựng và kiểm định mối quan hệ của RM đến lòng trung thành của khách hàng. Từ kết quả phân tích, tác giả đề xuất một số kiến nghị cho các doanh nghiệp tôm giống và các cơ quan quản lý nhằm làm gia tăng lòng trung thành khách hàng qua đó giúp các doanh nghiệp tơm giống tạo được lợi thế cạnh tranh bền vững và thị trường tôm giống Việt Nam ngày càng phát triển. Để thực hiện mục tiêu trên, phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng được sử dụng với hai giai đoạn nghiên cứu:
Nghiên cứu sơ bộ: dựa trên nền tảng lý thuyết RM, lịng trung thành khách
hàng từ đó mơ hình hóa lý thuyết. Kết hợp với nghiên cứu sơ bộ định tính qua thu thập ý kiến và thảo luận nhóm có được thang đo sơ bộ với 34 biến quan sát đại diện cho 8 khái niệm nghiên cứu cần đo lường. Tiếp đến tiến hành nghiên cứu sơ bộ định lượng, tiến hành khảo sát tại trang trại nuôi tôm trên địa bàn tỉnh Phú Yên, thu được 117 bảng câu hỏi đạt yêu cầu đưa vào xử lý bằng phần mềm SPSS 20. Sau nghiên cứu sơ bộ định lượng, thông qua đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả loại 1 biến độc lập của RM là biến chia sẻ giá trị (Share Value) và 2 biến quan sát là BO2 (Anh/Chị và Công ty X cố gắng thiết lập mối quan hệ lâu dài), EM4 (Anh/Chị và Công ty X quan tâm đến cảm xúc của nhau). Tác giả mã hóa lại các biến quan sát và có thang đo chính thức với 28 biến quan sát đo lường cho 7 khái niệm nghiên cứu.
Nghiên cứu chính thức: Có được bảng câu hỏi khảo sát chính thức, tác giả