KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Với thang đo được trình bày ở chương 3, chương 4 sẽ kiểm định lại để tinh lọc và đánh giá độ tin cậy của thang đo này. Đồng thời, trêncơ sở thang đo đã được
tinh lọc, chương 4 cũng sẽ kiểm định lại mơ hình đã nêu trong chương 3 và thảo
luận kết quả nghiên cứu.
Chương 4 bao gồm 4 phần chính: (1) Trình bày những thơng tin về mẫu nghiên cứu; (2) Đánh giá thang đo, trong đĩ trình bày phươngpháp kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và tinh lọc thang đo bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA; (3) Kiểm định mơ hình và những giả thuyết của mơ hình nghiên cứu sự thỏa mãn đại lý khi phân phối dược mỹ phẩm mang nhãn hiệu Avène bằng phân tích hồi quy bội; (4) Thảo luận về các kết quả thu thập được.
4.1. Thơng tin mẫu nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu trong đề tài này được chọn dựa vào doanh số trung bình hàng tháng của đại lý, số lần đặt hàng trong tháng và hình thức kinh doanh của đại lý. Cụ thể:
* Doanh số trung bình hàng tháng
Bảng 4.1: Mơ tả mẫu theo doanh số trung bình hàng tháng của đại lý
Doanh số Tần số Tỷ lệ (%) Tỷ lệ (%) hợp lệ Tỷ lệ (%) lũy kế Dưới7 triệu đồng 125 62.5 62.5 62.5 Từ7 triệu - < 21 triệu đồng 65 32.5 32.5 95.0 Trên 21 triệu đồng 10 5.0 5.0 100.0 Tổng cộng 200 100.0 100.0
Qua phân tích thơng tin mẫu, chúng ta thấy doanh số trung bình hàng tháng của đại lý của mẫu nghiên cứu phổ biến là dưới 7 triệu đồng/ tháng. Doanh số trung bình ít nhất là trên 21 triệu đồng / tháng, được minh họa ở bảng 4.1.
* Số lần đặt hàng trong tháng
Mức độ thường xuyên đặt hàng của mẫu nghiên cứu đa số là từ 1 -3 đơn hàng một
tháng, chiếm 67.00%. (xem bảng 4.2)
Bảng 4.2:Mơ tả mẫu theo tần suất đặt hàng trong tháng.
Tần số Tỷ lệ (%) Tỷ lệ (%) hợp lệ Tỷ lệ (%) lũy kế Từ 1 đến 3 đơn hàng 134 67.0 67.0 67.0 Từ 4 đến 8 đơn hàng 66 33.0 33.0 100.0 Tổng cộng 200 100.0 100.0
* Hình thức kinh doanh của đại lý
Qua bảng phân tích (xem bảng 4.3), hình thức kinh doanh mẫu nghiên cứu chiếm đa số là thẩm mỹ viện và mỹ viện (66,50%), trong khi đĩ nhĩm phịng mạch và nhà thuốc chỉ chiếm 33,5%.
Bảng 4.3:Mơ tả mẫu theo hình thức kinh doanh của đại lý
Tần số Tỷ lệ (%) Tỷ lệ (%) hợp lệ Tỷ lệ (%) lũy kế Thẩm mỹ viện và mỹ viện 133 66.5 66.5 66.5 Phịng mạch và nhà thuốc 67 33.5 33.5 100.0 Tổng cộng 200 100.0 100.0
4.2.Đánh giá thang đo
4.2.1. Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các biến quan sát tổng thang đo tương quan với nhau. Bởi vì chúng ta đo lường
một khái niệm bằng một tập các biến quan sát bao phủ toàn bộ nội dung của khái niệm, vì vậy chúng phải cĩ mối quan hệ với nhau rất cao. Nhiều nhà nghiên cứu
đồng ý rằng khi Cronbach’s 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. Cũng cĩ nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên cũng cĩ thể chấp nhận được (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995)18 nhưng nếu Cronbach’s Alpha quá cao (0.95) thì thang đo cũng khơng tốt vì các biến đo lường gần như là một (Nguyễn Đình Thọ &
Nguyễn Thị Mai Trang, 2007, trang 45).
Hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo đều trên 0.7 điều này thể hiện độ tin cậy của các thang đo tương đốicao, chi tiết ở bảng dưới đây:
Bảng 4.4:Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của các thang đo
Thang đo Số lượng biến quan sát Hệ số Cronbach’s Alpha
Nhãn hiệu phân phối 3 0.880
Sản phẩm 5 0.794
Bán hàng 7 0.888
Lợi nhuận 3 0.817
Giao hàng 8 0.841
Tiếp thị 5 0.870
Bên cạnh đĩ, hệ số tương quan biến – tổng(Corrected Item-Total Correlation) thể hiện mức độ tương quan giữa các biến tương ứng với tất cả biến cịn lại hình
thành nên thang đo. Kết quả hệ số tương quan biến – tổng của các biến đều trên 0.4
(xem bảng 4.1 phụ lục 4).
Tuy nhiên thơng qua việc phân tích nhân tố ở bước tiếp theo sẽ giúp chúng ta thấy được cụ thể các thang đo trên cĩ tách thành những nhân tố mới hay khơng,
điều này sẽ giúp chúng ta đánh giá chính xác hơn các thang đo, đồng thời chúng ta
cĩ thể loại bỏ bớt các biến đo lường khơng đạt yêu cầu và làm cho thang đo đảm bảo tính đồng nhất.
18Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tíc dữ liệu với SPSS – Tập 2, Nhà xuất bản Hồng
4.2.2. Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá (EFA – Exploratory Factor Analysis) Factor Analysis)
Phân tích nhân tố khám phá bắt đầu với việc xem xét ma trận tương quan giữa các biến. Phân tích nhân tố chỉ thích hợp khi các biến cĩ tương quan với nhau, chia sẻ một hoặc nhiều thành phần chung. Các nhà nghiên cứu thường sử dụng
phương pháp rút trích thành phần chính (Principal component extraction) hoặc phương pháp nhân tố trục chính (Principal axis factoring). Trong nghiên cứu này, chúng ta thực hiện phương pháp rút trích thành phần chính.
Sau khi thực hiện rút trích nhân tố và số nhân tố được rút ra, chúng ta sẽ quyết định
phương pháp xoay nhân tố. Phổ biến là xoay chúng vuơng gĩc với ban đầu để cực đại hĩa các hệ số nhân tố (factor loadings) – các hệ số tương quan giữa biến với các
nhân tố. Xoay nhân tố giúp chúng ta dễ diễn giải kết quả, khi thấy một biến đĩng gĩp chủ yếu vào một nhân tố và đĩng gĩp rất ít vào các nhân tố cịn lại. Phương pháp xoay phổ biến nhất là xoay Varimax, phương pháp này cực đại hĩa các hệ số nhân tố.
Trong phân tích EFA, tiêu chuẩn để chọn các biến là các biến phải cĩ hệ số tải nhân tố trên 0.4 (Hair & ctg, 1998) và thang đo đạt yêu cầu khi tổng phương sai trích thấp nhất là 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
Kết quả Cronbach’s Alpha cho thấy các thang đo thỏa mãn yêu cầu về độ tin cậy alpha. Vì vậy, các biến quan sát của thang đo được tiếp tục đánh giá bằng phân tích
EFA. Để cĩ thể áp dụng được phân tích nhân tố thì các biến phải cĩ liên hệ với
nhau bằng các sử dụng Bartlett’s test of sphericity để kiểm định giả thuyết khơng (H0) là các biến khơng cĩ tương quan với nhau trong tổng thế. Đại lượng này càng lớn thì ta càng cĩ nhiều khả năng bác bỏ giả thuyết khơng này. Bên cạnh đĩ, để phân tích nhân tố, người ta cịn dựa vào chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) là điều kiện để phân tích nhân tố thích hợp19.
Theo kết quả từ bảng KMO và Bartlett's Test (xem bảng 4.2 phụ lục 4) thì chỉ số KMO khá cao (0.889) và Sig của Bartlett's test nhỏ hơn 0.05 (0.000). Điều này cĩ kết luận phân tích nhân tố cho các biến của thang đo là thích hợp.
Từ bảng phương sai giải thích (xem bảng 4.3 phụ lục 4), ta cĩ thể thấy 6 yếu tố đầu tiên cĩ Eigenvalue lớn hơn 1 và phương sai trích được 63.94%. Đây là kết quả chấp nhận được.
Bảng 4.5:Kết quả KMO và kiểm tra của Bartlett
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
.889 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square
3.643E3
df 465
Sig. .000
Trong bảng kết quả các thành phần đã xoay (xem bảng 4.4 phụ lục 4) ta thấy
được các biến bảy biến quan sát từ BH1 đến BH7 cĩ hệ số tải cao lên nhân tố 1 (dao động từ 0.551 đến 0.848); tám biến quan sát từ GH1 đến GH8 cĩ hệ số tải cao lên
nhân tố 2 (dao động từ 0.527 đến 0.736); năm biến quan sát từ SP1 đến SP5 cĩ hệ số tải cao lên nhân tố 3 (dao động từ 0.535 đến 0.714); năm biến quan sát từ TT1
đến TT5 cĩ hệ số tải cao lên nhân tố 4 (dao động từ 0.511 đến 0.700); ba biến quan
sát từ NH1 đến NH3 cĩ hệ số tải cao lên nhấn tố 5 (dao động từ 0.855 đến 0.946); ba biến quan sát từ LN1 đến LN3 cĩ hệ số tải cao lên nhân tố 6 (dao động từ 0.623
đến 0.815). Hơn nữa, các biến quan sát đều cĩ hệ số tải cao lên nhân tố đại diện và
thấp hơn đáng kể lên các nhân tố cịn lại, vì vậy sáu thành phần của thang đo đạt
được giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Như vậy, thang đo sự thỏa mãn hệ thống sau khi kiểm định độ tin cậy
Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá, ta rút ra được thang đo sự thỏa mãn bao gồm 6 thành phần và 31 biến quan sát (xem bảng 4.5 phụ lục 4)
4.3. Kiểm định mơ hình và các giả thuyết