Biến
Giá trị ban đầu Giá trị rút trích của Hệ số tải bình phương
Tổng % của
Phương sai Lũy kế % Tổng
% của
Phương sai Lũy kế %
1 1.746 58.192 58.192 1.746 58.192 58.192
2 .731 24.359 82.550 3 .523 17.450 100.000
Phương pháp rút trích: Phân tích nhân tố gốc.
Bảng 4.3.2.3: Ma trận nhân tố Xoay nhân tố Nhân tố 1 LTCT2 .822 LTCT1 .758 LTCT3 .704
Phương pháp rút trích: Phân tích nhân tố gốc.
Phân tích EFA thang đo “Lợi thế cạnh tranh” với hệ số KMO là 0.623> 0.5; sig < 0.05 và có một biến quan sát trong thành phần được trích tại eigenvalue là 1.746; tổng phương sai trích được là 58.192% >50%, thỏa điều kiện của phân tích nhân tố. Kết quả phân tích nhân tố lợi thế cạnh tranh cho thấy cả ba biến quan sát
Tóm tắt kết quả phân tích nhân tố EFA
Kết quả phân tích nhân tố (EFA) cho thấy các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình đều đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt chấp nhận được. Do đó, phân tích EFA là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu và có 6 nhân tố được trích ra từ kết quả phân tích.
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố ta thấy các nhân tố vẫn giữ ngun mơ hình ban đầu.
4.3.3. Mơ hình nghiên cứu cuối cùng
Từ kết quả Cronbach‟s Alpha & phân tích EFA cho thấy các có 6 nhân tố quyết định lợi thế cạnh tranh của các siêu thị điện máy.
Nhân tố thứ nhất: Tập hàng hóa bao gồm các biến quan sát HH1, HH2, HH3, HH4, HH5
Nhân tố thứ hai: Không gian siêu thị bao gồm các biến quan sát KG1, KG2, KG3, KG4, KG5, KG6.
Nhân tố thứ ba: Giá cả bao gồm các biến quan sát GC1, GC2, GC3, GC4, GC5. Nhân tố thứ tư: Nhân viên phục vụ bao gồm các biến quan sát NV1, NV3, NV4, NV5.
Nhân tố thứ năm: Cơ sở vật chất bao gồm các biến quan sát CS1, CS2, CS3. Nhân tố thứ sáu: Tin cậy bao gồm các biến quan sát TC1, TC2, TC3, TC4, TC5.
Hình 4.3.3: Mơ hình nghiên cứu cuối cùng Tập hàng hóa Tập hàng hóa
Khơng gian siêu thị Giá cả Nhân viên phục vụ
Cơ sở vật chất Tin cậy
Lợi thế cạnh tranh của siêu thị điện máy
Các giả thuyết của mơ hình:
H1(+): Hàng hóa trong siêu thị hấp dẫn thì lợi thế cạnh tranh càng tăng. H2(+): Khơng gian siêu thị càng tốt thì lợi thế cạnh tranh càng cao. H3(+): Giá cả càng hợp lý thì lợi thế cạnh tranh càng tăng.
H4(+): Năng lực phục vụ của nhân viên càng tốt thì lợi thế cạnh tranh càng tăng.
H5(+): Khi cơ sở vật chất càng hiện đại, tiện ích thì lợi thế cạnh tranh càng tăng.
H6(+): Siêu thị có độ tin cậy càng cao thì lợi thế cạnh tranh càng lớn.
4.4. Hồi qui tuyến tính
4.4.1. Phân tích tương quan hệ số Pearson
Ta sử dụng hệ số tương quan Pearson (ký hiệu r) để lượng hóa mức độ chặt ch của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng, r có giá trị nằm trong đoạn [-1.1], giá trị tuyệt đối của r cho biết mức độ chặt ch của mối liên hệ tuyến tính.
+ Nếu r >0 thì mối liên hệ là tuyến tính thuận. + Nếu r <0 thì mối liên hệ là tuyến tính nghịch.
+ Nếu r=0 thì 2 biến khơng có mối liên hệ tuyến tính, ta có 2 trường hợp là khơng có mối liên hệ giữa 2 biến hoặc 2 biến có mối liên hệ nhưng khơng phải tuyến tính tức là phi tuyến.
Người ta sử dụng một hệ số thống kê có tên là hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt ch của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Nếu giữa hai biến định lượng có sự tương quan chặt ch thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi qui.
phụ thuộc. Trong q trình phân tích hồi qui bội, đa cộng tuyến được SPSS chuẩn đoán bằng lựa chọn Collinearity Diagnostic.