Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại bỏ biến
Phương sai thang đo nếu
loại bỏ biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ biến
DD1 7.40 5.918 .546 .729
DD2 7.44 5.109 .586 .691
DD4 7.28 5.634 .652 .616
Cronbach's Alpha= 0.761
Qua bảng 3.9, cho thấy sau khi loại biến DD3, các thành phần trách nhiệm xã hội của doanh nghiệp và thang đo sự hài lịng đều có Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan giữa biến và tổng của các biến đều lớn hơn 0.3. Vì vậy 22 biến độc lập (KT1, KT2, KT3, KT4, DD1, DD2, DD4, PL1, PL2, PL3, PL4, TT1, TT2, TT3, TT4, MT1, MT2, MT3, BV1, BV2, BV3, BV4) và 4 biến phụ thuộc (SHL1, SHL2, SHL3, SHL4) được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
3.2.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phương pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau, nghĩa là khơng có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau. EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát).
39
Các tác giả Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) đề cập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất.
Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu:
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) lớn hơn 0.5 là chấp nhận được. Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố lớn hơn hoặc bằng 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố. Nếu chênh lệch của hệ số tải nhân tố của một biến quan sát với các nhân tố nhỏ hơn 0.3 thì cần loại biến này. Tuy nhiên, cần xem xét đóng góp của biến đo lường này vào giá trị nội dung của khái niệm trước khi ra quyết định loại bỏ hay khơng loại bỏ (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp. Thông thường, 0.5 ≤ KMO ≤ 1.
- Phần trăm phương sai toàn bộ (Percentage of variance) >= 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %.
- Số lượng nhân tố trích được xác minh trên chỉ số Eigenvalue – đại diện cho biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Eigenvalue có giá trị lớn hơn 1 thì thang đo được chấp nhận.
3.2.3.3 Phân tích hồi quy
Sau quá trình thực hiện kiểm định thang đo: đánh giá độ tin cậy thang đo (sử dụng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha) và kiểm định giá trị khái niệm của thang đo (phân tích nhân tố khám phá EFA); tiến hành tính tốn nhân số của nhân tố (giá trị của các nhân tố trích được trong phân tích nhân tố EFA) bằng cách tính trung bình cộng của các biến quan sát thuộc nhân tố tương ứng.
40
Các nhân tố được trích ra trong phân tích nhân tố được sử dụng cho phân tích hồi quy bội để kiểm định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết kèm theo. Các kiểm định giả thuyết thống kê đều áp dụng mức ý nghĩa là 5%.
Phân tích tƣơng quan:
Kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mơ hình: giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Đồ thị phân tán cũng cung cấp thông tin trực quan về mối tương quan tuyến tính giữa hai biến. Sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng: giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Trong mơ hình nghiên cứu, kỳ vọng có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập; đồng thời cũng xem xét mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau để nhận dạng hiện tượng đa cộng tuyến.
Phân tích hồi quy bội:
Sau khi kết luận là hai biến có mối liên hệ tuyến tính thì có thể mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả của hai biến này bằng hồi quy tuyến tính (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Nghiên cứu thực hiện hồi quy bội theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan.
Phương trình hồi quy bội cho mơ hình nghiên cứu đề xuất ban đầu (theo mơ hình lý thuyết):
SHL= β0 + β1*KT + β2*DD + β3*PL+ β4*TT + β5*MT+ β6*BV
Mơ tả các biến trong mơ hình: SHL: Sự hài lịng
41 DD: Đạo đức
PL: Pháp lý
TT: Từ thiện MT: Môi trường
BV: Bảo vệ người tiêu dùng
Kiểm định các giả thuyết, sử dụng với phần mềm SPSS:
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy bội Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình
Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến (tương quan giữa các biến độc lập) thông qua giá trị của độ chấp nhận (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor): VIF > 10 thì có thể nhận xét có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Xác định mức độ tác động của các thành phần trách nhiệm xã hội đến sự hài lòng của khách hàng: yếu tố có hệ số càng lớn thì có thể nhận xét rằng yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng cao hơn các yếu tố khác trong mơ hình nghiên cứu.
TÓM TẮT CHƢƠNG 3
Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu, đưa ra quy trình nghiên cứu gồm 2 bước chính là nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định tính được thực hiện thơng qua thảo luận nhóm 7 người, sau khi chỉnh sửa các câu hỏi được dịch sang tiếng việt từ mơ hình tiếng anh. Nghiên cứu định tính sau điều chỉnh bao gồm 7 thang đo với 27 biến quan sát, sau đó nghiên cứu định lượng sơ bộ (50 người) loại biến DD3, còn 26 biến quan sát. Cụ thể 7 thang đo là thang đo kinh tế, đạo đức, pháp lý, từ thiện, môi trường, bảo vệ người tiêu dùng và thang đo sự hài lịng.
Tiếp theo, chương 4 trình bày phương thức lấy mẫu, cỡ mẫu, đánh giá thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích EFA, kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu.
42
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Ở chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu. Chương 4 nhằm mục đích trình bày kết quả đánh giá, hoàn chỉnh các thang đo và kết quả kiểm nghiệm mơ hình lý thuyết cũng như các giả thuyết nghiên cứu đã đưa ra. Bên cạnh đó, chương 4 cũng trình bày một số phân tích mơ tả về mẫu nghiên cứu và kết quả định lượng các thang đo. Nội dung của chương này gồm các phần chính như sau: thơng tin về mẫu nghiên cứu; kết quả đánh giá sơ bộ thang đo; tiếp theo là khẳng định lại thang đo và cuối cùng là kết quả của kiểm định mơ hình lý thuyết cũng như các giả thuyết đã đưa ra.
4.1 Mô tả mẫu nghiên cứu
Tổng mẫu khảo sát là 210 bảng (khảo sát trực tuyến: 50 người, bản giấy: 160 người) thu được 200 mẫu hợp lệ, loại 10 bảng do các nguyên nhân: người được khảo sát không đánh đầy đủ thông tin hay đánh cùng một lựa chọn.
Giới tính: Nam chiếm 52.5 %; nữ chiếm 47.5%.
Độ tuổi: kết quả bảng 4.1 cho thấy đa số người được khảo sát trong độ tuổi 25- 30 tuổi chiếm 61.5%, những người trong độ tuổi dưới 25 tuổi chiếm 28%. Điều này chứng tỏ những người quan tâm đến trách nhiệm của doanh nghiệp đa số là người trẻ.
Trình độ: kết quả cho thấy đa số người được khảo sát có trình độ đại học chiếm 69.5%, tiếp đến là cao đẳng (15.5%) và trên đại học (12.5%).
Nghề nghiệp: kết quả cho thấy, nhân viên văn phịng, cán bộ cơng chức chiếm (59.5%) đa số trong mẫu nghiên cứu, kế đến là sinh viên chiếm 22.5%.