biến quan sát GH4
Cronbach's Alpha=0,642
iến quan sát Trung bình của thang đo nếu loại biến Phƣơng sai của thang đo nếu loại biến Hệ số tƣơng quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến
GH1 7,68 1,242 0,419 0,588
GH2 7,69 1,147 0,489 0,492
GH3 7,57 1,149 0,447 0,551
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS-Phụ lục IV. Hệ số tin cậy Cronbach‟s Alpha của thành phần sau khi loại biến quan sát GH4 là 0,642. Hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3 . Ngoài ra nếu loại đi một biến quan sát nào thì hệ số Cronbach‟s Alpha đều sẽ giảm. Do đó các biến quan sát này là phù hợp và sẽ đƣợc sử dụng trong phép phân tích nhân tố khám phá tiếp theọ
4.2.4Thành phần tr nh độ kỹ thuật.
Bảng 4.7 Hệ số Cronbach's Alpha của thang đo tr nh độ kỹ thuật Cronbach's Alpha=0,859
iến quan
sát Trung bình của thang đo nếu loại biến Phƣơng sai của thang đo nếu loại biến Hệ số tƣơng quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến
KT1 14,61 4,305 0,699 0,824
KT2 14,52 4,26 0,671 0,832
KT3 14,6 4,232 0,724 0,818
KT4 14,57 4,414 0,689 0,827
KT5 14,76 4,481 0,602 0,849
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS-Phụ lục IV. Hệ số tin cậy Cronbach‟s Alpha của thành phần này là 0,859. Hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3 . Ngoài ra nếu loại đi một biến quan sát nào thì hệ số Cronbach‟s Alpha đều sẽ giảm. Do đó các biến quan sát này là phù hợp và sẽ đƣợc sử dụng trong phép phân tích nhân tố khám phá tiếp theọ
4.2.5Thành phần dịch vụ.
Bảng 4.8 Hệ số Cronbach's Alpha của thang đo dịch vụ Cronbach's Alpha=0,891 Cronbach's Alpha=0,891
iến
quan sát Trung bình của thang đo nếu loại biến Phƣơng sai của thang đo nếu loại biến Hệ số tƣơng quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến
DV1 11,65 2,676 0,714 0,877
DV2 11,56 2,945 0,671 0,891
DV3 11,53 2,464 0,842 0,827
DV4 11,54 2,51 0,82 0,836
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS-Phụ lục IV. Hệ số tin cậy Cronbach‟s Alpha của thành phần này là 0,891. Hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3 . Ngoài ra nếu loại đi một biến quan sát nào thì hệ số Cronbach‟s Alpha đều sẽ giảm. Do đó các biến quan sát này là phù hợp và sẽ đƣợc sử dụng trong phép phân tích nhân tố khám phá tiếp theọ
4.2.6Thành phần quyết định muạ
Bảng 4.9 Hệ số Cronbach's Alpha của thang đo quyết định mua Cronbach's Alpha=0,692 Cronbach's Alpha=0,692
iến quan sát Trung bình của thang đo nếu loại biến Phƣơng sai của thang đo nếu loại biến Hệ số tƣơng quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến
QD1 15,61 3,244 0,415 0,655
QD2 15,45 3,086 0,502 0,62 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
QD3 15,36 3,365 0,349 0,682
QD4 15,4 2,938 0,538 0,602
QD5 15,26 2,986 0,438 0,648
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS-Phụ lục IV. Hệ số tin cậy Cronbach‟s Alpha của thành phần này là 0,692. Hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3 . Ngoài ra nếu loại đi một biến quan sát nào thì hệ số Cronbach‟s Alpha đều sẽ giảm. Do đó các biến quan sát này là phù hợp và sẽ đƣợc sử dụng trong phân tích hồi quị
4.3 Đánh giá thang đo sử dụng phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFẠ
Bảng 4.10 Kiểm định KMO và Bartlett.
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacỵ ,893 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 3609,118
df 325
Sig. ,000
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS-Phụ lục IV. Kết quả kiểm định a rtlett là 3609,118 với mức ý nghĩa là Sig.=0,000<0,05 cho thấy các biến có tƣơng quan trong tổng thể.
Kết quả kiểm định KMO là 0,893>0,8: tốt. Cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp.
Bảng 4.11 Tổng phƣơng sai trích.
Nhân tố
Eigenvalues ban đầu Tổng bình phƣơng của hệ số tải đã trích xuất Tổng bình phƣơng hệ số tải đã xoay Tổng
cộng phƣơng sai % của dồn % Cộng Tổng cộng
% của phƣơng sai Cộng dồn % Tổng cộng % của phƣơng sai Cộng dồn % 1 7,828 37,275 37,275 7,828 37,275 37,275 3,554 16,922 16,922 2 2,668 12,707 49,982 2,668 12,707 49,982 3,303 15,731 32,653 3 1,710 8,144 58,126 1,710 8,144 58,126 3,039 14,474 47,127 4 1,292 6,151 64,277 1,292 6,151 64,277 2,931 13,959 61,086 5 1,147 5,464 69,741 1,147 5,464 69,741 1,817 8,655 69,741 6 ,906 4,316 74,057 7 ,776 3,694 77,751 8 ,614 2,923 80,673 9 ,558 2,659 83,332 10 ,546 2,601 85,934 11 ,487 2,319 88,252 12 ,454 2,164 90,416 13 ,415 1,978 92,394 14 ,387 1,842 94,236 15 ,313 1,490 95,727 16 ,232 1,103 96,829 17 ,199 ,946 97,775 18 ,171 ,813 98,588 19 ,141 ,672 99,260 20 ,088 ,420 99,680 21 ,067 ,320 100,000
Bảng tổng phƣơng sai trích cho thấy có 5 nhân tố trích đƣợc tại eigenvalue là 1,147 với tổng phƣơng sai trích là 69,741%. Điều này có nghĩa là các nhân tốt này lấy đƣợc 69,741% phƣơng sai của 21 biến quan sát đo lƣờng các nhân tố ảnh hƣởng đển quyết định mua sản phẩm chữa cháy FM200 của hãng KIĐẸ Phần còn lại là phần riêng của các biến đo lƣờng.
Bảng 4.12 Ma trận nhân tố sau khi xoaỵ
Yếu tố 1 2 3 4 5 GC4 0,892 GC1 0,884 GC3 0,878 GC2 0,877 KT3 0,797 KT4 0,79 KT1 0,734 KT2 0,675 KT5 0,654 CL4 0,877 CL5 0,865 CL3 0,649 CL1 0,632 CL2 0,594 DV3 0,829 DV4 0,81 DV1 0,691 DV2 0,678 GH2 0,774 GH3 0,745 GH1 0,582
Phƣơng pháp trích: Principal Component Analysis. Phƣơng pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization.
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS-Phụ lục IV. Bảng ma trận nhân tố sau khi xoay cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,55. Có 5 nhân tố tác động đến quyết định chọn mua sản phẩm chữa cháy FM200 của công ty KIĐẸ
4.4 Phân tích tƣơng quan và phân tích hồi qui bộị
Mơ hình hồi qui bội có dạng:
QDi=β0+β1CL1i+β2GC2i+β3GH3i+β4KT4i+β5DV5i+εi Trong đó:
QD: Biến phụ thuộc quyết định mua sản phẩm chữa cháy FM200 của công ty KIĐẸ QD=(QD1 + QD2 + QD3 + QD4 + QD5)/5 CL: Biến độc lập chất lƣợng. CL=(CL1 + CL2 + CL3 + CL4 + CL5)/5 GC: Biến độc lập giá cả. GC=(GC1 + GC2 + GC3 + GC4)/4 GH:Biến độc lập giao hàng. GH=(GH1 + GH2 + GH3)/3 KT:Biến độc lập giao hàng. KT=(KT1 + KT2 + KT3 + KT4 + KT5)/5 DV: Biến độc lập dịch vụ. DV=(DV1 + DV2 + DV3 + DV4)/4
β0 … β5: Hệ số hồi qui riêng phần
4.4.1Phân tích tƣơng quan giữa các biến. Bảng 4.13 Ma trận tƣơng quan. Bảng 4.13 Ma trận tƣơng quan. CL GC GH KT DV QD CL Pearson Correlation 1 ,208 ** ,419** ,343** ,426** ,653** Sig. (2-tailed) 0,002 0 0 0 0 N 216 216 216 216 216 216 GC Pearson Correlation ,208 ** 1 ,265** ,471** ,511** ,658** Sig. (2-tailed) 0,002 0 0 0 0 N 216 216 216 216 216 216 GH Pearson Correlation ,419 ** ,265** 1 ,425** ,410** ,485** Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 0 N 216 216 216 216 216 216 KT Pearson Correlation ,343 ** ,471** ,425** 1 ,610** ,677** Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 0 N 216 216 216 216 216 216 DV Pearson Correlation ,426 ** ,511** ,410** ,610** 1 ,716** Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 0 N 216 216 216 216 216 216 QD Pearson Correlation ,653 ** ,658** ,485** ,677** ,716** 1 Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 0 N 216 216 216 216 216 216
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS-Phụ lục IV. Hệ số tƣơng quan Pearson đƣợc sử dụng để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa tất cả các biến định lƣợng. Bao gồm mối quan hệ giữa biến độc lập với các biến phụ thuộc và mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhaụ
Giả thuyết không là hệ số tƣơng quan trong tổng thể bằng khơng. Hay nói cách khác khơng có mối quan hệ giữa các biến. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trong bảng ma trận tƣơng quan, với mức ý nghĩa 0,01, mức ý nghĩa Sig. ở tất cả các ơ đều nhỏ hơn 0,01. Do đó, có thể bác bỏ giả thuyết và kết luận là có mối quan hệ giữa các biến.
Kết quả từ ma trận tƣơng quan cũng cho thấy, biến phụ thuộc quyết định mua sản phẩm chữa cháy FM200 của cơng ty KIĐE có tƣơng quan chặt chẽ nhất với biến dịch vụ ( hệ số tƣơng quan 0,716). Ngồi ra có mối tƣơng quan cùng chiều giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập.
4.4.2Phân tích hồi qui lần một.
Kết quả phân tích sau khi chạy hồi qui:
Bảng 4.14 Tóm tắt mơ h nh hồi qui lần một.
Mơ hình
R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn SE
Durbin-Watson 1 ,902 ,814 ,809 ,18585 1,659
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS-Phụ lục IV.
Bảng 4.15 Anova của hồi qui lần một.
Mơ hình Tổng bình phƣơng df Trung bình bình phƣơng F Sig. 1 Hồi qui 31,723 5 6,345 183,688 ,000a
Phần dƣ 7,254 210 ,035
Tổng cộng 38,977 215
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS-Phụ lục IV. Trong bảng tóm tắt mơ hình, hệ số R2 hiệu chỉnh là 0,809. Có nghĩa là mức độ phù hợp của mơ hình là 80,9% hay mơ hình này giải thích đƣợc 80,9% quyết định mua sản phẩm chữa cháy FM200 của công ty KIĐE bởi 5 biến độc lập bao gồm chất lƣợng, giá cả, giao hàng, trình độ kỹ thuật và dịch vụ.19,1% cịn lại đƣợc giải thích bởi các biến khác khơng có trong mơ hình.
Trong bảng Anova, có kết quả kiểm định F là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính tổng thể với giả thuyết khơng là mơ hình hồi quy tuyến tính khơng phù hợp hay các hệ số hồi qui đều bằng 0. Kết quả kiểm định cho thấy mức ý nghĩa Sig. =0,000<0,05 có nghĩa là mơ hình hồi qui là phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng đƣợc.
Bảng 4.16 Các thông số thống kê của từng biến trong phƣơng tr nh của hồi qui lần một. trong phƣơng tr nh của hồi qui lần một.
Mơ hình Các hệ số chƣa chuẩn
hóa Các hệ số đã chuẩn hóa
t Sig.
Tƣơng quan Thống kê đa cộng tuyến B Error Std. Beta không Cấp Từng phần phần án Tolerance VIF 1 Hằng số ,112 ,130 ,861 ,390 DV ,170 ,033 ,213 5,098 ,000 ,716 ,332 ,152 ,510 1,962 CL ,344 ,030 ,393 11,375 ,000 ,653 ,617 ,339 ,743 1,346 GC ,237 ,024 ,348 9,750 ,000 ,658 ,558 ,290 ,697 1,435 GH ,037 ,030 ,043 1,240 ,216 ,485 ,085 ,037 ,722 1,384 KT ,191 ,033 ,230 5,776 ,000 ,677 ,370 ,172 ,559 1,788
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS-Phụ lục IV. Từ bảng các thông số thống kê của từng biến, biến giao hàng (GH) có tác động dƣơng vào biến quyết định mua (QD) hệ thống chữa cháy FM200 của cơng ty KIĐẸ Tuy nhiên nó khơng có ý nghĩa thống kê bởi vì kết quả kiểm định t của biến giao hàng có mức ý nghĩa Sig. =0,216 >0,05, nên biến này sẽ bị loại khỏi mô hình hồi quị Thực hiện kiểm tra lại mơ hình hồi qui với bốn biến: Chất lƣợng, giá cả, trình độ kỹ thuật và dịch vụ.
4.4.3Phân tích hồi qui lần haị
Sau khi loại biến độc lập giao hàng và thực hiện hồi qui lần thứ hai, các kết quả nhƣ sau :
Bảng 4.17 Tóm tắt mơ h nh hồi qui lần haị
Mơ hình
R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn SE Durbin-Watson 1 ,901 ,813 ,809 ,18609 1,642
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS-Phụ lục IV.
Bảng 4.18 Anova của hồi qui lần haị
Mơ hình Tổng của bình phƣơng df Trung bình bình phƣơng
F Sig. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
1 Hồi qui 31,670 4 7,918 228,642 ,000a
Phần dƣ 7,307 211 ,035 Tổng cộng 38,977 215
R hiệu chỉnh có giá trị khơng thay đổi sau khi loại đi biến giao hàng. Giá trị của R hiệu chỉnh là 0,809. Có nghĩa là mức độ phù hợp của mơ hình là 80,9% hay mơ hình này giải thích đƣợc 80,9% quyết định mua sản phẩm chữa cháy FM200 của công ty KIĐE bởi 4 biến độc lập bao gồm chất lƣợng, giá cả, trình độkỹ thuật và dịch vụ.19,1% cịn lại đƣợc giải thích bởi các biến khác khơng có trong mơ hình.
Kết quả của kiểm định F về độ phù hợp cuả mơ hình, có mức ý nghĩa là Sig.= 0,000 < 0,05. Do đó mơ hình hồi qui là phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử
dụng đƣợc.
Kết quả kiểm định Durbin Watson có giá trị 1,642 (1<1,642<3) do đó mơ hình khơng có tự tƣơng quan.
Bảng 4.19 Các thông số thống kê của từng biến trong phƣơng tr nh hồi quị
Mơ hình Các hệ số chƣa chuẩn hóa Các hệ số đã chuẩn hóa t Sig.
Tƣơng quan Thống kê đa cộng tuyến B Error Std. Beta không Cấp Từng phần phần án Tolerance VIF 1 (Hằng số) ,161 ,124 1,295 ,197 CL ,354 ,029 ,405 12,190 ,000 ,653 ,643 ,363 ,806 1,241 GC ,237 ,024 ,349 9,775 ,000 ,658 ,558 ,291 ,697 1,434 KT ,200 ,032 ,240 6,156 ,000 ,677 ,390 ,183 ,584 1,712 DV ,175 ,033 ,219 5,268 ,000 ,716 ,341 ,157 ,516 1,936
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS-Phụ lục IV. Ở bảng các thơng số thống kê của từng biến trong phƣơng trình hồi qui có hệ số β0 là 0,161 tuy nhiên nó khơng có ý nghĩa thống kê vì kết quả kiểm định t của β0 có mức ý nghĩa Sig.=0,197>0,05. Do đó có thể loại β0 ra khỏi phƣơng trình.
Tham số ƣớc lƣợng Tolerance(Độ chấp nhận của biến) của các biến độc lập đều khá lớn và hệ số phóng đại phƣơng sai VIF( VIF là nghịch đảo của Tolerance) nhỏ hơn 2 nên có thể kết luận khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Phƣơng trình hồi qui đƣợc rút ra nhƣ sau:
Nhân tố chất lƣợng có ảnh hƣởng lớn nhất đến quyết định chọn mua hệ thống chữa cháy FM200 của cơng ty KIĐẸ ên cạnh đó, các nhân tố nhƣ giá cả, trình độ kỹ thuật và dịch vụ cũng có ảnh hƣởng rất rõ ràng đến quyết định của ngƣời muạ
4.4.4Kiểm tra các vi phạm giả định hồi quị
4.4.4.1 Giả định liên hệ tuyến tính.
Giả định liên hệ tuyến tính đƣợc kiểm tra bằng biểu đồ phân tán Scatterplot cho phần dƣ chuẩn hóa và giá trị dự đốn chuẩn hóạ
H nh 4.4 Biểu đồ phân tán.
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS-Phụ lục IV. Biểu đồ phân tán Scatterplot cho thấy khơng có liên hệ gì giữa các giá trị dự đốn và phần dƣ, chúng phân tán ngẫu nhiên.
4.4.4.2 Giả định phương sai của sai số không đổị
Sử dụng kiểm định White để kiểm định giả thuyết H0: phƣơng sai của sai số ngẫu nhiên của mơ hình khơng đổị Có thể kiểm định giả thuyết này bằng cách lập một mơ hình hồi qui phụ có dạng:
e = a0 + a1CL + a2GC + a3KT+ a4DV+ a5CL + a6GC + a7KT + a8DV + a9CL*GC*KT*DV + v
Với e2 là phần dƣ của mơ hình hồi qui lần haị
Sau khi chạy mơ hình hồi qui với các biến trong mơ hình, có đƣợc bảng kết quả:
Bảng 4.20 Tóm tắt mơ h nh hồi qui phụ.
Mơ hình
R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn SE Durbin-Watson 1 ,237 ,056 ,015 ,12412 1,697
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS-Phụ lục IV. Xét tích n*R2=216*0,056=12,096. Với R2 là kết quả lấy từ mơ hình hồi qui phụ (bảng 4.20).
Giá trị Chi-bình phƣơng với k bậc tự do(k=9), mức ý nghĩa 0,05 là 16,92 . Trong đó k là số hệ số của mơ hình khơng kể hệ số chặn.
So sánh : n*R2=12,096 < 16,92.
Kết luận : phƣơng sai của sai số ngẫu nhiên của mơ hình khơng đổị (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.4.4.3 Giả định về phân phối chuẩn của phần dư.
H nh 4.5 Biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóạ
Biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa thể hiện phân phối phần dƣ xấp xỉ chuẩn với
trung bình Mean là -4,98*10-16 gần bằng giá trị 0 và độ lệch chuẩn là Std.Dev = 0,991 gần bằng giá trị 1. Nhƣ vậy, giả định về phân phối chuẩn của phần
dƣ không bị vi phạm.
H nh 4.6 Biểu đồ P-P của phần dƣ đã chuẩn hóạ
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS-Phụ lục IV. Biểu đồ P-P của phần dƣ đã chuẩn hóa cho thấy các điểm thực tế phân tán khơng q xa đƣờng kỳ vọng. Do đó có thể kết luận phân phối của phần dƣ là gần chuẩn.
4.4.4.4 Giả định về tính độc lập của sai số( khơng có tương quan giữa các phần dư).
Giá trị đại lƣợng thống kê Durbin-Watson có giá trị 1,642 gần bằng và nhỏ hơn 2 (xem bảng 4.17), do đó phần dƣ khơng có tƣơng quan chuỗi bậc nhất với nhaụ
4.4.4.5 Giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập(đo