CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3 Đánh giá thang đo
4.3.1 Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s alpha
Hệ số Cronbach‟s Alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Bởi vì chúng ta đo lường một khái niệm bằng một tập hợp các biến quan sát bao phủ toàn bộ nội dung của khái niệm, vì vậy chúng phải liên hệ với nhau rất cao. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Tuy nhiên với những khái niệm có tính mới thì Cronbach Anpha có thể từ 0.6 trở lên vẫn chấp nhận được (Nunnally, 1978; Slater, 1995). Kết quả Cronbach‟s alpha của các thang đo trong mơ hình được thể hiện ở bảng sau:
TT Thang đo Số biến
quan sát Cronbach ’s alpha Hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ nhất 1 Danh tiếng (DT) 4 0.836 0.600 2 Chất lượng cảm nhận (CL) 10 0.877 0.452 3 Giá cả cảm nhận (GC) 4 0.828 0.621 4 Cảm xúc phản hồi (CX) 6 0.900 0.661 5 Giá trị xã hội (GTXH) 5 0.834 0.549 6 Gía trị cảm nhận (GTCN) 4 0.855 0.658 7 Sự hài lòng (HL) 4 0.894 0.727 8 Xu hướng tiêu dùng (XHTD) 4 0.859 0.640
Kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo cho thấy tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy cho phép, do đó đều được sử dụng trong các bước phân tích EFA và hồi quy tiếp theo. (Kết quả cụ thể trình bày tại phụ lục 7)
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) là phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát có mối tương quan với nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu.
Khi thang đo đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA với các yêu cầu sau:
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0.5
- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và hệ số Eigenvalue >1
- Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải lớn hơn 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
4.3.2.1 Phân tích EFA cho nhóm biến độc lập trong mơ hình 1 (nhóm biến tác động lên giá trị cảm nhận) biến tác động lên giá trị cảm nhận)
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy 29 biến quan sát của 5 thành phần nhóm biến độc lập trong mơ hình 1 được nhóm thành 5 nhân tố. Hệ số KMO = 0.880 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett‟s đạt giá trị 4379.809 với mức ý nghĩa 0.000 do đó các biến quan sát có tương quan với nhau. Phương sai trích đạt 61.140% thể hiện 5 nhân tố giải thích được 61.14% biến thiên của dữ liệu, tại hệ số Eigenvalue= 1.512. Hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 do vậy các thang đo chấp nhận được. ( Kết quả cụ thể trình bày tại
STT Tên biến 1 2 3 4 5 Tên nhân tố 1 CL8 .773 .224 .067 .019 .049 Chất lƣợng cảm nhận 2 CL3 .746 .251 -.053 .175 -.071 3 CL7 .730 -.002 .178 -.083 .123 4 CL2 .727 .211 -.104 .091 .103 5 CL10 .708 -.004 -.019 .113 .139 6 CL4 .681 .125 -.021 .109 .107 7 CL5 .675 -.244 .205 .101 .047 8 CL6 .605 .206 .179 -.095 .123 9 CL1 .577 .086 .087 .144 .001 10 CL9 .554 .065 .084 -.014 -.057 11 CX4 .220 .801 .153 .248 .121 Cảm xúc phản hồi 12 CX1 .051 .788 .248 .139 .107 13 CX3 .118 .743 .298 .119 .179 14 CX6 .131 .725 .172 .217 .154 15 CX2 .147 .637 .152 .207 .283 16 CX5 .234 .623 .247 .262 .143 17 GTXH4 .056 .205 .785 .076 .129 Gía trị xã hội 18 GTXH3 .047 .113 .733 .190 -.015 19 GTXH2 .164 .321 .716 .118 .008 20 GTXH1 .025 .186 .688 .348 .046 21 GTXH5 .131 .190 .640 .070 .197 22 GC3 .140 .264 .093 .766 .127 Giá cả cảm nhận 23 GC2 .036 .211 .224 .762 .057 24 GC1 .039 .131 .208 .745 .095 25 GC4 .149 .223 .132 .731 .056 26 DT3 .093 .166 .097 .049 .842 Danh tiếng 27 DT2 -.029 .224 .064 .067 .832 28 DT1 .115 .016 .102 .131 .787 29 DT4 .169 .309 .041 .063 .670 Eigenvalue 1.512 Phƣơng sai trích 61.14%
Nhân tố thứ nhất gồm 10 biến quan sát như sau:
CL8 Sản phẩm SmartPhone X có hệ điều hành ổn định CL3 Sản phẩm SmartPhone X dễ sử dụng
CL7 Sản phẩm SmartPhone X có hệ điều hành cấu hình mạnh CL2 Sản phẩm SmartPhone X có nhiều ứng dụng tiện lợi CL10 Sản phẩm SmartPhone X có thời gian bảo hành lâu CL4 Sản phẩm SmartPhone X có hình ảnh sắc nét
CL5 Sản phẩm SmartPhone X có pin sử dụng được nhiều ngày CL6 Sản phẩm SmartPhone X ứng dụng công nghệ mới
CL1 Sản phẩm SmartPhone X có kiểu dáng đẹp CL9 Sản phẩm SmartPhone X rất ít bị hư hỏng
Nhân tố này được đặt tên là Chất lƣợng cảm nhận, kí hiệu : CL Nhân tố thứ hai gồm 6 biến quan sát như sau:
CX4 Anh/chị luôn muốn sở hữu sản phẩm SmartPhone X CX1 Sản phẩm SmartPhone X giúp tự tin hơn
CX3 Anh/chị thật sự thích sản phẩm SmartPhone X
CX6 Thể hiện được phong cách riêng khi sử dụng sản phẩm SmartPhone X CX2 Anh/chị luôn muốn sử dụng sản phẩm SmartPhone X
CX5 Anh/chị ln hài lịng khi sử dụng sản phẩm SmartPhone X Nhân tố này được đặt tên là Cảm xúc phản hồi, kí hiệu : CX Nhân tố thứ ba gồm 5 biến quan sát như sau:
GTXH4 Anh/chị được cải thiện hình ảnh trước bạn bè đồng nghiệp GTXH3 Anh/chị cảm thấy sang trọng hơn khi sở hữu SmartPhone X GTXH2 Khi mua Sản phẩm SmartPhone X anh/chị được bạn bè ủng hộ GTXH1 Khi mua SmartPhone X anh/chị được người trong gia đình ủng hộ GTXH5 Anh/chị hãnh diện vì SmartPhone X của mình
Nhân tố này được đặt tên là Giá trị xã hội, kí hiệu : GTXH Nhân tố thứ tư gồm 4 biến quan sát như sau:
GC3 Sản phẩm SmartPhone X có giá cả tương đối ổn định GC2 Sản phẩm SmartPhone X có giá cả phù hợp với thu nhập GC1 Sản phẩm SmartPhone X có giá cả phù hợp với chất lượng GC4 Sản phẩm SmartPhone X có giá hợp lý
Nhân tố thứ năm gồm 4 biến quan sát như sau:
DT3 Thương hiệu SmartPhone X đang hoạt động rất tốt trên thị trường DT2 Mọi người đều đánh giá thương hiệu SmartPhone X rất tốt
DT1 Danh tiếng của SmartPhone X đã được công nhận trên thị trường DT4 Thương hiệu SmartPhone X rất có uy tín trên thị trường
Nhân tố này được đặt tên là Danh tiếng , kí hiệu : DT
4.3.2.2 Phân tích EFA cho biến phụ thuộc trong mơ hình 1
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy 4 biến quan sát của biến phụ thuộc trong mơ hình 1 đều đạt giá trị theo u cầu. Hệ số KMO = 0.793 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett‟s đạt giá trị 516.467 với mức ý nghĩa 0.000 do đó các biến quan sát có tương quan với nhau. Phương sai trích đạt 69.888% giải thích được 69.888% biến thiên của dữ liệu, tại hệ số Eigenvalue= 2.796. Hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 do vậy các thang đo chấp nhận được. ( Kết quả cụ thể được trình bày tại phụ lục 8)
STT Tên biến 1 Tên nhân tố
1 GTCN3 .883 Giá trị cảm nhận 2 GTCN4 .830 3 GTCN2 .823 4 GTCN1 .807 Eigenvalue 2.796 Phƣơng sai trích 69.888%
Nhân tố này gồm 4 biến quan sát như sau :
GTCN3 Lợi ích của sản phẩm SmartPhone X thõa mãn với nhu cầu và mong muốn GTCN4 Lợi ích khi sử dụng sản phẩm SmartPhone X đã làm anh/chị hài lịng GTCN2 Lợi ích của sản phẩm SmartPhone X này tương xứng với chi phí bỏ ra GTCN1 Lợi ích của SmartPhone X đem lại là rất cao
Nhân tố này được đặt tên là Giá trị cảm nhận, kí hiệu GTCN
4.3.2.3 Phân tích EFA cho nhóm biến độc lập trong mơ hình 2 (nhóm biến tác động lên xu hƣớng tiêu dùng) động lên xu hƣớng tiêu dùng)
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy 8 biến quan sát của 2 thành phần nhóm biến độc lập thứ hai được nhóm thành 2 nhân tố. Hệ số KMO = 0.870 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett‟s đạt giá trị 1260.170 với mức ý nghĩa 0.000 do đó các biến quan sát có tương quan với nhau. Phương sai trích đạt 73.058% thể hiện 2 nhân tố giải thích được 73.058% biến thiên của dữ liệu, tại hệ số Eigenvalue= 1.515. Hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 do vậy các thang đo chấp nhận được. ( Kết quả cụ thể được trình bày tại phụ lục 8)
STT Tên biến 1 2 Tên nhân tố
1 HL3 .873 .189 Sự hài lòng 2 HL1 .849 .246 3 HL4 .835 .233 4 HL2 .823 .197 5 GTCN3 .231 .851 Giá trị cảm nhận 6 GTCN2 .153 .816 7 GTCN4 .226 .796 8 GTCN1 .222 .774 Eigenvalue 1.515 Phƣơng sai trích 73.058%
Nhân tố thứ nhất gồm 4 biến quan sát như sau:
HL3 SmartPhone X đã thật sự đáp ứng được những gì anh/chị cần HL1 Anh/chị lựa chọn sản phẩm SmartPhone X là sáng suốt HL4 Anh/chị hồn tồn hài lịng về sản phẩm SmartPhone X này HL2 Anh/chị đã quyết định đúng khi chọn sản phẩm SmartPhone X
Nhân tố này được đặt tên là Sự hài lòng của khách hàng, kí hiệu : HL
Nhân tố thứ hai gồm 4 biến quan sát như sau:
GTCN3 Lợi ích của sản phẩm SmartPhone X thõa mãn với nhu cầu và mong muốn GTCN2 Lợi ích của sản phẩm SmartPhone X này tương xứng với chi phí bỏ ra GTCN4 Lợi ích khi sử dụng sản phẩm SmartPhone X đã làm anh/chị hài lòng GTCN1 Lợi ích của SmartPhone X đem lại là rất cao
Nhân tố này được đặt tên là Giá trị cảm nhận , kí hiệu : GTCN
4.3.2.4 Phân tích EFA cho biến phụ thuộc trong mơ hình 2
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy 4 biến quan sát của biến phụ thuộc đều đạt giá trị theo yêu cầu. Hệ số KMO = 0.813 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett‟s đạt giá trị 512.292 với mức ý nghĩa 0.000 do đó các biến quan sát có tương quan với nhau. Phương sai trích đạt 70.390% thể hiện một nhân tố giải thích được gần 70.4% biến thiên của dữ liệu, tại hệ số Eigenvalue= 2.816. Hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 do vậy các thang đo chấp nhận được. ( Kết quả cụ thể được trình bày tại phụ lục 8 )
STT Tên biến 1 Tên nhân tố
1 XHTD2 .857 Xu hƣớng tiêu dùng 2 XHTD3 .854 3 XHTD1 .853 4 XHTD4 .791 Eigenvalue 2.816 Phƣơng sai trích 70.390%
Nhân tố này gồm 4 biến quan sát như sau:
XHTD2 Anh/chị sẽ nói tốt về sản phẩm SmartPhone X với mọi người XHTD3 Anh/chị sẽ khuyến khích người thân mua sản phẩm SmartPhone X XHTD1 Anh/chị sẽ ln chọn sản phẩm SmartPhone X khi anh/chị có nhu cầu XHTD4 Anh/chị sẽ đề nghị ngay SmartPhone X cho người nào hỏi ý kiến
Nhân tố này được đặt tên là Xu hƣớng tiêu dùng, kí hiệu : XHTD
4.4 Kiểm định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết
Sau khi kiểm định thang đo bằng công cụ Cronbach‟s alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, kết quả các thang đo đều đạt yêu cầu về giá trị và độ tin cậy. Trong phần này, nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng phương pháp phân tích hồi quy bội tuyến tính để kiểm định các giả thuyết và mô hình nghiên cứu.
Phân tích hồi quy
Sau khi phân tích EFA, các biến được đưa vào phân tích hồi quy để kiểm định các giả thuyết và mơ hình nghiên cứu. Phương pháp thực hiện hồi quy là phương pháp đưa vào lần lượt (Enter), đây là phương pháp mặc định trong chương trình. Phương trình hồi quy tuyến tính bội được thực hiện để xác định vai trò quan trọng của từng yếu tố thành phần trong việc tác động đến biến phụ thuộc. Như vậy để kiểm định mơ hình trong nghiên cứu này, cần thực hiện hai phương trình hồi quy tuyến tính bội:
+ Trong mơ hình 1, năm biến độc lập : (1) Danh tiếng, (2) Chất lượng cảm nhận, (3) Giá cả cảm nhận, (4) Cảm xúc phản hồi, (5) Giá trị xã hội, năm biến độc lập này tác động đến biến phụ thuộc (6) Giá trị cảm nhận của khách hàng.
+ Trong mơ hình 2, hai biến độc lập : Giá trị cảm nhận của khách hàng, (7) Sự hài lòng của khách hàng tác động đến biến phụ thuộc (8) Xu hướng tiêu dùng.
Các hệ số cần quan tâm trong mơ hình hồi quy
Hệ số xác định R- bình phương: Theo Hồng Trọng (2005) thì để đánh giá độ phù hợp của mơ hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R² (R-square) để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu. Hệ số xác định R² đo lường tỷ lệ tổng biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mơ hình. Trong hồi quy tuyến tính thường dùng hệ số R-bình phương điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mơ hình vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Ngồi ra, kiểm định phương sai của phần hồi quy và phần dư phải có ý nghĩa thống kê (dùng kiểm định ANOVA có sig. < 0.05) (Nguyễn Đình Thọ,2011,p.493).
Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor): các biến độc lập trong mơ hình hồi quy bội phải khơng có tương quan hồn tồn với nhau, kiểm tra yếu tố này thông qua kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF. Theo Hoàng Trọng & cộng sự (2008, p.371) để các biến độc lập khơng có tương quan chặt với nhau (khơng có hiện tượng đa cơng tuyến), cần thiết hệ số phóng đại phương sai VIF < 2.5.
Hệ số Beta chuẩn hoá (trong số hồi quy) được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng yếu tố, biến độc lập nào có hệ số Beta chuẩn hố càng lớn thì mức độ tác động của biến đó vào biến phụ thuộc càng mạnh (Nguyễn Đình Thọ, 2011, p.502)
4.4.1 Kiểm định mối quan hệ giữa các yếu tố thành phần ảnh hƣởng đến giá trị cảm nhận của khách hàng
Phân tích hồi quy
Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy hệ số xác định R² (R-bình phương) là 0.559 và R² điều chỉnh (Adjusted R-square) là 0.552, nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 55,2% (hay mơ hình đã giải thích được 55,2% sự biến thiên của biến phụ thuộc giá trị cảm nhận khách hàng). Trị số thống kê F trong phân tích ANOVA (biến thiên phần hồi quy và biến thiên phần dư) đạt giá trị 71.095, tại mức ý nghĩa Sig =0.000 < 0.05. Các hệ số phóng đại phương sai VIF đều nhỏ hơn 2.5 (VIF<2.5) chứng tỏ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình. Như vậy mơ hình hồi quy bội tuyến tính thứ nhất đưa ra là phù hợp với mơ hình và dữ liệu nghiên cứu.
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.916 .309 -2.967 .003 danhtieng .162 .052 .140 3.142 .002 .797 1.255 chatluong camnhan .212 .058 .156 3.640 .000 .853 1.173 giacacam nhan .150 .054 .133 2.752 .006 .671 1.490 camxuc phanhoi .296 .059 .280 5.040 .000 .511 1.958 giatrixahoi .404 .062 .316 6.506 .000 .667 1.498
a. Dependent Variable: giatricamnhan
Bảng 4.6 trình bày các trọng số hồi quy theo kết quả phân tích, kết quả cho thấy rằng tất cả các biến độc lập trong mơ hình bao gồm: Danh tiếng (DT), Chất lượng cảm nhận (CL), Giá cả cảm nhận (GC), Cảm xúc phản hồi (CX) và Giá trị xã hội (GTXH) đều có tác động dương (trọng số Beta dương) đến Giá trị cảm nhận khách hàng (GTCN), vì tất cả các mức ý nghĩa thống kê đều có giá trị Sig < 0.05.