Kết quả ma trận nhântố xoay lần 2

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) các nhân tố tác động đến quyết định mua sắm của khách hàng tại các cửa hàng tiện lợi co op food (Trang 52)

Nhân tố 1 2 3 4 5 6 7 CS1 0,834 0.146 CS2 0,796 0.247 0.156 0.165 CS3 0,795 0.218 CS4 0,784 0.258 0.193 0.154 0.123 0.201 DV2 0,150 0.795 0.102 0.156 DV1 0,117 0.765 0.238 DV3 0.718 0.174 0.156 0.284 DV4 0.656 0.142 0.347 DV5 0.539 0.122 TH3 0.145 0.861 0.138 0.124 TH1 0,149 0.857 0.138 TH2 0,124 0.212 0.730 0.279 0.113 0.164 0.141 KG2 0,118 0.144 0.829 0.132 0.182 0.191 KG3 0.144 0.160 0.764 0.216 0.134 0.145 KG1 0,198 0.146 0.183 0.678 0.267 0.277 GG1 0,114 0.203 0.837 GG2 0.825 0.154 GG3 0.194 0.153 0.147 0.256 0.741 TL1 0.221 0.802 0.155 TL2 0.125 0.182 0.799 0.156 TL4 0.239 0.243 0.167 0.593 GC2 0.174 0.150 0.133 0.804 GC1 0.229 0.675 GC3 0.184 0.226 0.118 0.102 0.661

(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả, 2015) Qua bảng 4.5, ta có bảy nhân tố tác động đến quyết định mua sắm của khách hàng tại các cửa hàng tiện lợi Co.op Food như sau:

- Nhóm nhân tố thứ nhất: gồm các biến TL1, TL2, TL4. Nhóm này vẫn giữ tên như mơ hình đề nghị là “Sự tiện lợi mua sắm”.

- Nhóm nhân tố thứ hai: giữ nguyên, gồm các biến CS1, CS2, CS3, CS4. Nhóm này vẫn giữ tên như mơ hình nghiên cứu đề nghị là “Chăm sóc khách hàng”.

- Nhóm nhân tố thứ ba: giữ nguyên, gồm các biến KG1, KG2, KG3. Nhóm này vẫn giữ tên như mơ hình nghiên cứu đề nghị là “Khơng gian mua sắm”.

- Nhóm nhân tố thứ tư: giữ nguyên, gồm các biến TH1, TH2, TH3. Nhóm này vẫn giữ tên như mơ hình nghiên cứu đề nghị là “Hình ảnh thương hiệu”.

- Nhóm nhân tố thứ năm: giữ nguyên, gồm các biến GG1, GG2, GG3. Nhóm này vẫn giữ tên như mơ hình nghiên cứu đề nghị là “Sự gần gũi”.

- Nhóm nhân tố thứ sáu: giữ nguyên, gồm các biến DV1, DV2, DV3, DV4, DV5. Nhóm này vẫn giữ tên như mơ hình đề nghị là “Dịch vụ giá trị gia tăng”.

- Nhóm nhân tố thứ bảy: giữ nguyên, gồm các biến GC1, GC2, GC3.. Nhóm này vẫn giữ tên như mơ hình nghiên cứu đề nghị là “Giá cả”.

Sau khi xác định được bảy thành phần nhân tố mới, tác giả tiến hành đánh giá lại thang đo qua kiểm tra hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và kết quả cho thấy các thang đo sau khi phân tích EFA đạt độ tin cậy (xem bảng 4.5).

4.3.2. Kết quả phân tích nhân tố thang đo quyết định mua sắm tại cửa hàng tiện lợi Co.op Food tiện lợi Co.op Food

Thang đo quyết định mua sắm gồm 4 biến quan sát. Sau khi phân tích

Cronbach’s Alpha, các biến đều đảm bảo độ tin cậy, không biến nào bị loại nên tiếp tục được tiến hành phân tích nhân tố khám phá để đánh giá độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần (bảng 4.6)

Bảng 4. 6. Kết quả phân tích nhân tố thang đo quyết định mua sắm tại cửa hàng tiện lợi Co.op Food

Biến quan sát Trọng số nhân tố Giá trị Eigenvalue Tổng phƣơng sai trích (%) Cronbach’s Alpha KMO QD1 0,746 2,107 52,677 0,698 0,719 QD2 0,743 QD3 0,710 QD4 0,704

Với bảng kiểm định KMO & Barlett’s Test (phụ lục 5.2) ta thấy giá trị kiểm định sig. là 0,000 < 0,05 và trị số KMO là 0,719 > 0,5 nên các biến quan sát có mối quan hệ với nhau trên phạm vi tổng thể vì thế mà dữ liệu thu thập đã đáp ứng đủ điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA.

Tổng phương sai = 52,677% cho biết nhân tố “quyết định mua sắm của khách hàng tại các cửa hàng tiện lợi Co.op Food” giải thích được 52,677% biến thiên của dữ liệu. Nhân tố trích có hệ số Eigenvalue = 2,107 > 1, trọng số nhân tố có giá trị từ 0,704 đến 0,746 đều lớn hơn 0,5 (bảng 4.6), do đó biến phụ thuộc “quyết định mua sắm của khách hàng tại các cửa hàng tiện lợi Co.op Food” vẫn giữ lại 4 biến quan sát (QD1, QD2, QD3, QD4) và được đưa vào phân tích hồi quy ở bước tiếp theo.

Sau khi phân tích đánh giá, với các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6, H7 được giữ như cũ, ta tính giá trị cho các biến mới:

TL = Mean (TL1,TL2,TL4) CS = Mean (CS1,CS2,CS3,CS4) KG = Mean (KG1,KG2,KG3) TH = Mean (TH1,TH2,TH3) GG = Mean (GG1,GG2,GG3) DV = Mean (DV1,DV2,DV3,DV4,DV5) GC = Mean (GC1,GC2,GC3) QD = Mean (QD1,QD2,QD3,QD4)

4.4. Phân tích hồi quy tuyến tính

4.4.1. Kiểm tra hệ số tƣơng quan giữa các biến

Bước đầu tiên khi phân tích hồi quy tuyến tính ta sẽ xem xét các mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập; và giữa các biến độc lập với nhau. Ta xem xét bảng ma trận hệ số tương quan giữa các biến (Bảng 4.7) bên dưới đây:

Bảng 4. 7. Ma trận tƣơng quan giữa các biến TL CS KG TH GG DV GC QD TL Pearson Correlation 1 -0,014 0,410** 0,321** 0,237** 0,180* 0,259** 0,483** Sig. (2-tailed) 0,858 0,000 0,000 0,002 0,020 0,001 0,000 CS Pearson Correlation -0,014 1 0,259** 0,278** 0,242** 0,274** 0,244** 0,337** Sig. (2-tailed) 0,858 0,001 0,000 0,002 0,000 0,001 0,000 KG Pearson Correlation 0,410** 0,259** 1 0,434** 0,452** 0,377** 0,355** 0,573** Sig. (2-tailed) 0,000 0,001 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 TH Pearson Correlation 0,321** 0,278** 0,434** 1 0,307** 0,334** 0,348** 0,503** Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 GG Pearson Correlation 0,237** 0,242** 0,452** 0,307** 1 0,247** 0,175* 0,484** Sig. (2-tailed) 0,002 0,002 0,000 0,000 0,001 0,023 0,000 DV Pearson Correlation 0,180* 0,274** 0,377** 0,334** 0,247** 1 0,276** 0,469** Sig. (2-tailed) 0,020 0,000 0,000 0,000 0,001 0,000 0,000 GC Pearson Correlation 0,259** 0,244** 0,355** 0,348** 0,175* 0,276** 1 0,428** Sig. (2-tailed) 0,001 0,001 0,000 0,000 0,023 0,000 0,000 QD Pearson Correlation 0,483** 0,337** 0,573** 0,503** 0,484** .469** 0,428** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 .000 0,000

(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả, 2015) Kết quả ma trận tương quan giữa các biến bảng 4.7 cho thấy các biến độc lập khơng có tương quan hồn tồn với nhau, hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn 1. Biến phụ thuộc có mối tương quan tuyến tính với cả bảy biến độc lập (có Sig. < 0,05), hệ số tương quan giữa quyết định mua sắm tại cửa hàng tiện lợi Co.op Food và biến “không gian mua sắm” là lớn nhất đạt 0,573 và hệ số tương quan giữa quyết định mua sắm tại cửa hàng tiện lợi Co.op Food với biến “chăm sóc khách hàng” là thấp nhất đạt 0,337. Điều này chỉ ra rằng, mơ hình có sự tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập và việc đưa biến vào mơ hình là phù hợp. Do đó, các biến độc lập đưa ra tạo nên một ảnh hưởng nhất định đến quyết định mua sắm của khách hàng tại các cửa hàng tiện lợi Co.op Food.

Chúng ta tiếp tục khảo sát mơ hình hồi quy để đánh giá sự ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc.

4.4.2. Xây dựng phƣơng trình hồi quy tuyến tính

Kết quả phân tích khám phá rút ra được bảy nhân tố tác động đến quyết định mua sắm tại cửa hàng tiện lợi Co.op Food, tiếp tục đưa các nhân tố vào mơ hình hồi quy bội để xác định cụ thể các trọng số của các nhân tố gộp, hay các hệ số của mơ hình hồi quy phản ánh mức độ tác động mạnh hay nhẹ vào biến phụ thuộc là quyết định mua sắm tại cửa hàng tiện lợi Co.op Food.

Phương trình hồi quy tính bội biểu diễn mối liên hệ giữa các nhân tố có dạng:

QD = β0 + β1TL + β2CS + β3KG + β4TH + + β5GG + β6DV + β7GC +  Trong đó:

- TL: nhân tố tố sự tiện lợi mua sắm - CS: nhân tố chăm sóc khách hàng - KG: nhân tố không gian mua sắm - TH: nhân tố hình ảnh thương hiệu - GG: nhân tố sự gần gũi

- DV: nhân tố dịch vụ giá trị gia tăng - GC: nhân tố giá cả

- Với β0: hằng số tự do; βi, i: 1÷7, là hệ số hồi quy riêng phần Kết quả phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp Enter.

4.4.2.2. Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mơ hình

Để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy đối với tập dữ liệu, ta sử dụng hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square).

Bảng 4. 8. Bảng tóm tắt kết quả phân tích hồi quy

Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh

Sai số chuẩn của ước lượng

Hệ số Durbin- Watson

1 0,759a 0,576 0,558 0,24722 1,855

a. Biến độc lập: (Hằng số), GC, GG, CS, TL, DV, TH, KG

b. Biến phụ thuộc: Quyết định mua sắm tại CHTL Co.op Food (QD)

Căn cứ vào kết quả của bảng 4.8 trên đây, hệ số R2 hiệu chỉnh là 0,558 nhỏ hơn R2 là 0,576 chứng tỏ mơ hình hồi quy phù hợp với dữ liệu ở mức 0,558, có nghĩa là có 55,8% sự biến thiên của quyết định mua sắm tại cửa hàng tiện lợi Co.op Food được giải thích bởi các biến có trong mơ hình. Với giá trị này thì độ phù hợp của mơ hình là chấp nhận được.

Bước tiếp theo trong phân tích hồi quy đó là thực hiện kiểm định F về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể, xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ biến độc lập hay khơng.

Giả thuyết đặt ra đó là: H0 : Các hệ số βi = 0. H1 : Các hệ số βi ≠ 0 Bảng 4. 9. ANOVA Mơ hình Tổng các bình phương Bậc tự do (df) Bình phương trung bình Tỷ số F Mức ý nghĩa (Sig.) 1

Biến thiên do hồi quy 13,291 7 1,899 31,066 0,000a Biến thiên do phần dư 9,779 160 0,061

Tổng biến thiên 23,070 167

a. Biến độc lập: (Hằng số), GC, GG, CS, TL, DV, TH, KG

b. Biến phụ thuộc: Quyết định mua sắm tại CHTL Co.op Food (QD)

(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả, 2015) Theo bảng kết quả 4.9 phân tích phương sai ANOVA cho thấy giá trị Sig. của kiểm định F bằng 0,000 < 0,05 nên ta có thể bác bỏ giả thuyết H0 (các hệ số hồi quy bằng 0) (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu thu được. Đồng thời, ta cũng xem xét ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng phần trong mơ hình thơng qua kiểm định t với giả thuyết H0 là hệ số hồi quy của các biến độc lập βi = 0. Giả thuyết H0 đồng nghĩa với giả thuyết các biến độc lập và phụ thuộc khơng có liên hệ tuyến tính.

Bảng 4. 10. Hệ số hồi quy Mơ hình Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF 1 (Hằng số) 0,214 0,263 0,812 0,418 TL 0,213 0,049 0,254 4,323 0,000 0,767 1,305 CS 0,093 0,043 0,123 2,168 0,032 0,819 1,221 KG 0,132 0,055 0,161 2,402 0,017 0,589 1,699 TH 0,091 0,039 0,142 2,309 0,022 0,703 1,422 GG 0,139 0,040 0,206 3,504 0,001 0,763 1,311 DV 0,176 0,053 0,193 3,324 0,001 0,789 1,267 GC 0,128 0,054 0,136 2,346 0,020 0,791 1,264 a. Biến phụ thuộc: Quyết định mua sắm tại CHTL Co.op Food (QD)

(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả, 2015) Kết quả bảng 4.10 cho thấy kiểm định t của bảy biến độc lập TL (sự tiện lợi mua sắm), CS (chăm sóc khách hàng), KG (khơng gian mua sắm), TH (hình ảnh thương hiệu), GG (sự gần gũi), DV (dịch vụ giá trị gia tăng), GC (giá cả) đều có hệ số Sig. < 0,05. Điều này có nghĩa là an tồn khi bác bỏ giả thuyết H0 (hệ số hồi quy riêng phần của tổng thể bằng 0 với độ tin cậy 95%). Như vậy các hệ số hồi quy riêng phần của các biến độc lập đều có ý nghĩa trong mơ hình phân tích hồi quy.

4.4.2.3.Xác định tầm quan trọng của các biến trong mơ hình

Căn cứ vào kết quả phân tích hệ số hồi quy ở bảng 4.10, ta có được mơ hình biểu thị ảnh hưởng của các nhân tố sự tiện lợi mua sắm, chăm sóc khách hàng, khơng gian mua sắm, hình ảnh thương hiệu, sự gần gũi, dịch vụ giá trị gia tăng, giá cả đến quyết định mua sắm như sau:

Hình 4. 1. Mơ hình các nhân tố tác động đến quyết định mua sắm của khách hàng tại các cửa hàng tiện lợi Co.op Food

(Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả, 2015)

Qua mơ hình ta thấy nhân tố Sự tiện lợi mua sắm (β = 0,254) có tác động mạnh nhất đến quyết định mua sắm của khách hàng tại các cửa hàng tiện lợi Co.op Food, tiếp đến là Sự gần gũi (β = 0,206), Dịch vụ giá trị gia tăng (β = 0,193), Không gian mua sắm (β = 0,161), Hình ảnh thương hiệu (β = 0,142), Giá cả (β = 0,136) và cuối cùng là Chăm sóc khách hàng (β = 0,123) tác động đến quyết định của khách hàng ở mức độ thấp nhất. Điều đó cũng có ý nghĩa là trong điều kiện sáu nhân tố cịn lại khơng thay đổi, nếu nhân tố Sự tiện lợi mua sắm tăng lên 1 đơn vị thì làm cho quyết định mua sắm của khách hàng tại cửa hàng tiện lợi Co.op Food tăng lên 0,254 đơn vị. Tương tự, sự tăng lên một bậc của các nhân tố Sự gần gũi, Dịch vụ giá trị gia tăng, Khơng gian mua sắm, Hình ảnh thương hiệu, Giá cả và Chăm sóc khách hàng sẽ làm gia tăng quyết định mua sắm của khách hàn lên 0,206; 0,193; 0,161; 0,142; 0,136 và 0,123 đơn vị.

Mặt khác, kết quả phân tích hệ số hồi quy cho thấy các hệ số hồi quy đều dương chứng tỏ các có tác động cùng chiều đến quyết định mua sắm của khách

Sự gần gũi

Dịch vụ giá trị gia tăng

Không gian mua sắm Quyết định mua sắm tại cửa

hàng tiện lợi Co.op Food Hình ảnh thương hiệu

Giá cả

Chăm sóc khách hàng Sự tiện lợi mua sắm

hàng tại các cửa hàng tiện lợi Co.op Food. Do đó, ta có thể kết luận: các giả thuyết trong mơ hình nghiên cứu được chấp nhận.

4.4.2.4.Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính

Giả định thứ nhất cần kiểm tra là giả định liên hệ tuyến tính. Phương pháp được sử dụng là biểu đồ phân tán Scatterplot với giá trị phần dư chuẩn hóa (Standarized residual) trên trục tung và giá trị dự đốn chuẩn hóa (Standarized predicted value) trên trục hồnh. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn, thì chúng ta sẽ khơng nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đốn và phần dư, chúng sẽ phân tán rất ngẫu nhiên (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Nhìn hình 4.2, ta thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng quanh đường đi qua tung độ 0 chứ khơng tạo thành một hình dạng nào. Điều này nghĩa là giả thuyết về quan hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.

Hình 4. 2. Đồ thị phân tán Scatterplot

Giả định thứ hai là giả định về phân phối chuẩn và phần dư. Chúng ta sẽ sử dụng các biểu đồ tần số (Histogram, P-P plot) của các phần dư (đã được chuẩn hóa) để kiểm tra giả định này.

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 khơng đủ nhiều để phân tích (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

Kết quả từ biểu đồ tần số Histogram của phần dư từ hình 4.3 cho thấy phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = -1,82E-15 gần bằng 0, độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,979 gần bằng 1). Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.

Hình 4. 3. Đồ thị tần số Histogram

Kết quả từ biểu đồ tần số P-P Plot từ hình 4.4 cho thấy các điểm quan sát khơng phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng, nên ta có thể kết luận là giả định về phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.

Hình 4. 4. Đồ thị tần số P-P plot

(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả, 2015)

Giả định thứ ba là giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tương quan giữa các phần dư). Ta dùng đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) để kiểm định.

Đại lượng d có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Theo kết quả từ bảng 4.8 cho thấy giá trị d = 1,855 < 2, có nghĩa là d rơi vào miền chấp nhận giả thuyết khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau. Do đó, giả định khơng có mối tương quan giữa các phần dư trong mơ hình hồi quy đa biến không bị vi phạm.

Giả định thứ tư là giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường đa cộng tuyến). Độ chấp nhận biến của các biến độc lập nhỏ, hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF) vượt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

Theo kết quả từ bảng 4.10 cho thấy các hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập khá nhỏ, cao nhất là 1,699 < 2, trong khi đó hệ số VIF của một

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) các nhân tố tác động đến quyết định mua sắm của khách hàng tại các cửa hàng tiện lợi co op food (Trang 52)