SDU 3.7433 0.000 SHH 3.4720 0.000 CLSP 3.7053 0.000 KNPV 3.8850 0.000 DTC 3.7450 0.000 GC 3.7489 0.000 (Nguồn Số liệu 2019)
Từ bảng ta thấy hầu hết các biến đều có Sig. < 0.05 nên bác bỏ giả thiết H0. Có thể kết luận rằng khách hàng đang có mức độ đồng ý với các biến hầu hết đều lớn hơn mức trung lập 3 gần với mức đồng ý 4. Trong đó có nhóm biến “giá cả” và “khả năng phục vụ” là hai nhóm biến có mức độ đánh giá cao nhất. Vì vậy, cần tập trung vào hai biến này để nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
2.3.7 Ảnh hưởng của các nhóm trong mỗi biến kiểm sốt tới sự hài lịng của kháchhàng hàng
Với biến giới tính chỉ có 2 nhóm mẫu nên sẽ sử dụng phương pháp kiểm định Independent- Samples T- Test. Cịn đối với các biến có từ 3 nhóm mẫu trở lên như độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập thì sẽ sử dụng kiểm định phương sai ANOVA. Điều kiện để có thể kiểm định phương sai ANOVA là các biến phải đảm bảo phân phối chuẩn.
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), một phân phối được xem là chuẩn có trị số trung bình (mean) và trung vị (median) gần bằng nhau và hệ số đối xứng (Skewness) nằm trong khoảng (-1,1).
2.3.7.1 Kiểm định Independent- sample T-test giữa biến kiểm sốt giới tính với biến phụ thuộc sự hài lòng khách hàng
Kiểm định này dùng để xem xét có sự khác biệt giữa nam và nữ đối với ý định mua hay không. Với kiểm định Independent- Samples T- Test, ta cần dựa vào kết quả kiểm định sự bằng nhau của 2 phương sai tổng thể (kiểm định Levene). Phương sai diễn tả mức độ đồng đều hoặc khơng đồng đều của dữ liệu quan sát. (Hồng Trọng &
Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008))
Kết quả được thể hiện ở bảng sau: