PHẦN I : ĐẶT VẤN ĐỀ
PHẦN II : NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
2.2. Phân tích hoạt động phân phối hàng hóa của cơng ty TNHH Hoàng Long
2.2.5.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Theo Hair & ctg (1998), phân tích nhân tố là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập nhiều biến thành một nhóm để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết các nội dung thông tin của biến ban đầu.
Phương pháp phân tích nhân tố được chấp nhận khi giá trị hệ số Kaiser-Meyer- Olkin (KMO) lớn hơn hoặc bằng 0,5 và nhỏ hơn hoặc bằng 1 (Othman và Owen, 2002), Eigenvalue lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50% (Gerbing và Anderson, 1998). Nhằm xác định số lượng nhân tố trong nghiên cứu này Trường Đại học Kinh tế Huế
Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser Criterion) nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo. Các nhân tố kém quan trọng bị loại bỏ, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng bằng cách xem xét giá trị Eigenvalue. Giá trị Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Chỉ có nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích.
Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria): Phân tích nhân tố là thích hợp nếu tổng phương sai trích khơng được nhỏ hơn 50%. Tóm lại, trong phân tích nhân tố khám phá cần phải đáp ứng các điều kiện:
Factor Loading > 0,5 0,5 < KMO < 1
Kiểm định Bartlett có Sig < 0,05
Phương sai trích Total Variance Explained > 50%
Sau khi kiểm định Cronbach’s Alpha, mơ hình nghiên cứu có 5 nhóm nhân tố với 23 biến quan sát ảnh hưởng đến sự đánh giá của khách hàng đối với hoạt động phân phối hàng hóa của cơng ty TNHH Hồng Long. Phân tích nhân tố được thực hiện với phép trích Principal Component, sử dụng phép xoay Varimax, sử dụng phương pháp kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) và Bartlett để đo lường sự tương thích của mẫu khảo sát.
Bảng 2.12. Kiểm định KMO and Bartlett's Test cho các biến
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,813
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2061,754
Df 136
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra SPSS)
Bảng 2.13. Tổng phương sai trích và Eigenvalue
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 6.638 39.048 39.048 6.638 39.048 39.048 2 2.608 15.342 54.390 2.608 15.342 54.390 3 1.759 10.346 64.736 1.759 10.346 64.736 4 1.366 8.034 72.769 1.366 8.034 72.769 5 1.257 7.395 80.165 1.257 7.395 80.165
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra SPSS)
Kết quả phân tích cho thấy hệ số KMO = 0,813 (> 0,05) và trong kiểm định Bartlett’s Test giá trị Sig.= 0,000 <0,05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan trong tổng thể, hai điều kiện này đều thỏa mãn nên có thể tiến hành phân tích EFA với dữ liệu thu thập được.
Có 5 nhân tố được trích từ thang đo, các nhân tố này đều có giá trị Eigenvalue >1, chứng tỏ các nhân tố được trích có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn biến gốc và được giữ lại trong mơ hình. Tổng phương sai trích bằng 80,615% (> 50%) nên việc phân tích nhân tố là thích hợp.
Bảng 2.14. Kết quả phân tích nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lịngđối với kênh phân phối đối với kênh phân phối
Mẫu Nội dung Hệ số tải các nhân tố thành phần
1 2 3 4 5
CSBH2 Giá cả hàng hóa rõ ràng, ổn định .938 CSBH4 Thường xuyên đưa ra các chương
trình ưu đãi bán hàng .927
CSBH7 Rõ ràng về công nợ .917
CSBH5 Các hàng hóa đều có nguồn gốc rõ ràng .884 CSBH3 Chiết khấu khi mua hàng hóa cao .785 CSBH1 Cung cấp các loại hàng hóa có tính
cạnh tranh cao trên thị trường .523
NVBH5
Nhân viên thị trường luôn cập nhật các thay đổi về giá cũng như thông tin khuyến mãi cho khách hàng
.910
NVBH4 Nhân viên thị trường am hiểu về
các hàng hóa của cơng ty .894 NVBH3 Nhân viên bán hàng am hiểu sâu
về hàng hóa .786
CCHH2 Hình thức đặt hàng, giao hàng
nhanh chóng và thuận tiện .860
CCHH1 Hàng hóa sẵn có và đa dạng, dễ
lựa chọn .822
CCHH4 Giao hàng đúng thời hạn .754
CCHH3 Hàng hóa ln đảm bảo chất
lượng khi giao .677
HTKH2 Giải đáp thắc mắc của khách hàng
nhanh chóng .930
HTKH3 Hỗ trợ đổi, trả hàng hóa cho khách .912
hàng
QHKH1
Cơng ty thường xun gọi điện hỏi thăm về tình hình bán hàng của khách hàng
.845
QHKH3 Cơng ty nắm rõ các thông tin liên
quan đến khách hàng .741
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra SPSS)
Nhóm nhân tố thứ nhất: Bao gồm 5 biến số. Giá trị Eigenvalue của nhân tố này bằng 6,638 > 1 với hệ số tải đều lớn hơn 0,5 chứng tỏ thang đo phù hợp và đủ độ tin cậy để phân tích. Có thể gọi đây là nhóm: “Chính sách bán hàng”
Nhóm nhân tố thứ hai: Bao gồm 4 biến số. Giá trị Eigenvalue của nhân tố này bằng 2,608 > 1 với hệ số tải đều lớn hơn 0,7 chứng tỏ thang đo đạt giá trị hội tụ và phân biệt, do đó thang đo phù hợp và đủ độ tin cậy để phân tích. Có thể gọi đây là nhóm nhân tố “Nghiệp vụ bán hàng”
Nhóm nhân tố thứ ba: Bao gồm 4 biến số. Giá trị Eigenvalue của nhân tố này bằng 1,759 > 1 với hệ số tải đều lớn hơn 0,5 chứng tỏ thang đo đủ điều kiện để phân tích nhóm nhân tố “Khả năng cung cấp hàng hóa’’
Nhóm nhân tố thứ tư: Bao gồm 2 biến số. Giá trị Eigenvalue của nhân tố này bằng 1,366 > 1 với hệ số tải đều lớn hơn 0,5. Có thể gọi nhóm nhân tố này là “Chương trình, dịch vụ hỗ trợ khách hàng”
Nhóm nhân tố thứ năm: Bao gồm 2 biến số. Giá trị Eigenvalue của nhân tố này bằng 1,257 > 1 với hệ số tải đều lớn hơn 0,5 chứng tỏ thang đo phù hợp và đủ độ tin cậy để phân tích nhóm nhân tố “Quan hệ cá nhân”