(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
6,34% 11,94% 19,40% 27,99% 34,33% ĐỘ TUỔI Duoi 18 18 den duoi 22 22 den duoi 30 30 - 40 tren 40 5,22% 36,19% 39,93% 18,66% THU NHẬP Khong co Duoi 7 trieu 7 - 10 trieu Tren 10 trieu
Bảng 4.1 Thông tin mẫu nghiên cứu
Đặc điểm mẫu – n = 268 Số lượng Tỉ lệ (%)
Thường đi siêu thị
Vinatex Lanh Binh Thang – Q.11 45 16.8 Vinatex Ly Thuong Kiet – Q.TB 48 17.9
Vinatex Bau Cat – Q.TB 42 15.7
Vinatex Binh Trung – Q.2 49 18.3 Vinatex Tan Thuan – Q.7 41 15.3 Vinatex Khanh Hoi – Q.4 43 16.0
Giới tính Nam 52 19.4 Nữ 216 80.6 Độ tuổi Dưới 18 17 6.3 18 đến dưới 22 32 11.9 22 đến dưới 30 52 19.4 30 – 40 75 28.0 Trên 40 92 34.3 Thu nhập Khơng có 14 5.2 Dưới 7 triệu 97 36.2 7 - 10 triệu 107 39.9 Trên 10 triệu 50 18.7
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
4.2. Phân tích thang đo
4.2.1. Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s alpha
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại (internal consistency) thông qua hệ số Cronbach’s Alpha (α) và hệ số tương quan biến tổng (Item-total correlation). Tiêu chuẩn đánh giá thang đo theo Nunnally và Burnstein (1994) và Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 353 - 404 như sau: (1) Mức ý nghĩa của hệ số Cronbach’s Alpha: 0.6 ≤ α ≤ 0.95: chấp nhận được và α từ 0.7 đến 0.9 là tốt. Nếu α > 0.95: có hiện tượng trùng lắp trong các mục hỏi nên không chấp nhận được. (2) Hệ số tương quan biến - tổng phải lớn hơn 0.3
Thang đo “Chủng loại hàng hóa” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.890 và các hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0.3
Bảng 4.2 Hệ số tin cậy của thang đo “Chủng loại hàng hóa” Biến
Quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s alpha nếu loại biến Thang đo chủng loại hàng hóa: Alpha = 0.890
HH1 7.53 4.048 .766 .860
HH2 7.51 3.764 .804 .827
HH3 7.51 3.734 .787 .843
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Các biến quan sát của thang đo “Chủng loại hàng hóa” có hệ số Cronbach’s Alpha thỏa điều kiện 0.6 ≤ α ≤ 0.95 và hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3. Do đó, 3 biến của yếu tố “Chủng loại hàng hóa” đều được giữ lại cho các bước phân tích tiếp theo.
Thang đo “Khả năng phục vụ của nhân viên” có hệ số Cronbach’s Alpha là
0.847 và các hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0.3
Bảng 4.3 Hệ số tin cậy của thang đo “Khả năng phục vụ của nhân viên” Biến
Quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s alpha nếu loại biến Thang đo khả năng phục vụ của nhân viên: Alpha = 0.847
PV1 14.82 5.741 .448 .888
PV2 14.78 5.843 .713 .804
PV3 14.85 5.533 .764 .789
PV4 15.01 5.502 .773 .786
PV5 14.96 5.699 .675 .811
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Các biến quan sát của thang đo “Khả năng phục vụ của nhân viên” có hệ số Cronbach’s Alpha thỏa điều kiện 0.6 ≤ α ≤ 0.95 và hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3. Do đó, 5 biến của yếu tố “Khả năng phục vụ của nhân viên” đều được giữ lại cho các bước phân tích tiếp theo.
Thang đo “Trưng bày siêu thị” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.713 và các
Bảng 4.4 Hệ số tin cậy của thang đo “Trưng bày siêu thị” Biến
Quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s alpha nếu loại biến Thang đo trưng bày siêu thị: Alpha = 0.713
TB1 14.36 6.831 .484 .660
TB2 14.49 6.311 .571 .621
TB3 14.33 7.787 .316 .723
TB4 14.25 6.546 .664 .592
TB5 14.37 7.477 .351 .713
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Các biến quan sát của thang đo “Trưng bày siêu thị” có hệ số Cronbach’s Alpha thỏa điều kiện 0.6 ≤ α ≤ 0.95 và hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3. Do đó, 5 biến của yếu tố “Trưng bày siêu thị” đều được giữ lại cho các bước phân tích tiếp theo.
Thang đo “Mặt bằng siêu thị” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.786 và các hệ
số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0.3
Bảng 4.5 Hệ số tin cậy của thang đo “Mặt bằng siêu thị” Biến
Quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s alpha nếu loại biến Thang đo mặt bằng siêu thị: Alpha = 0.786
MB1 11.49 4.513 .708 .670
MB2 11.42 4.529 .654 .701
MB3 11.46 4.863 .638 .710
MB4 11.64 6.352 .389 .820
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Các biến quan sát của thang đo “Mặt bằng siêu thị” có hệ số Cronbach’s Alpha thỏa điều kiện 0.6 ≤ α ≤ 0.95 và hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3. Do đó, 4 biến của yếu tố “Mặt bằng siêu thị” đều được giữ lại cho các bước phân tích tiếp theo.
Thang đo “Mức độ an tồn” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.780 và các hệ
Bảng 4.6 Hệ số tin cậy của thang đo “Mức độ an toàn” Biến
Quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s alpha nếu loại biến Thang đo mức độ an toàn: Alpha = 0.780
AT1 8.00 1.809 .580 .741
AT2 8.13 1.413 .672 .647
AT3 8.05 1.867 .619 .707
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Các biến quan sát của thang đo “An tồn siêu thị” có hệ số Cronbach’s Alpha thỏa điều kiện 0.6 ≤ α ≤ 0.95 và hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3. Do đó, 3 biến của yếu tố “Mức độ an toàn” đều được giữ lại cho các bước phân tích tiếp theo.
Thang đo “Chương trình khuyến mãi” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.841
và các hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0.3
Bảng 4.7 Hệ số tin cậy của thang đo “Chương trình khuyến mãi” Biến
Quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s alpha nếu loại biến Thang đo chương trình khuyến mãi: Alpha = 0.841
KM1 15.42 8.761 .617 .818
KM2 15.44 8.891 .669 .803
KM3 15.35 8.467 .745 .782
KM4 15.53 9.793 .522 .841
KM5 15.28 8.704 .683 .799
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Các biến quan sát của thang đo “Chương trình khuyến mãi” có hệ số Cronbach’s Alpha thỏa điều kiện 0.6 ≤ α ≤ 0.95 và hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3. Do đó, 5 biến của yếu tố “Chương trình khuyến mãi” đều được giữ lại cho các bước phân tích tiếp theo.
Thang đo “Chất lượng hàng hóa” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.842 và các hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0.3 (bảng 4.8)
Bảng 4.8 Hệ số tin cậy của thang đo “Chất lượng hàng hóa” Biến
Quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s alpha nếu loại biến Thang đo chất lượng hàng hóa: Alpha = 0.842
CL1 10.59 4.235 .680 .801
CL2 10.56 4.480 .699 .790
CL3 10.63 4.270 .738 .772
CL4 10.56 5.079 .600 .832
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Các biến quan sát của thang đo “Chất lượng hàng hóa” có hệ số Cronbach’s Alpha thỏa điều kiện 0.6 ≤ α ≤ 0.95 và hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3. Do đó, 4 biến của yếu tố “Chất lượng hàng hóa” đều được giữ lại cho các bước phân tích tiếp theo.
Thang đo “Giá cả cảm nhận” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.779 và các hệ
số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0.3
Bảng 4.9: Hệ số tin cậy của thang đo “Giá cả cảm nhận” Biến
Quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s alpha nếu loại biến Thang đo giá cả cảm nhận: Alpha = 0.779
GC1 7.43 1.340 .667 .644
GC2 7.48 1.322 .599 .723
GC3 7.40 1.492 .586 .733
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Các biến quan sát của thang đo “Giá cả cảm nhận” có hệ số Cronbach’s Alpha thỏa điều kiện 0.6 ≤ α ≤ 0.95 và hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3. Do đó, 3 biến của yếu tố “Giá cả cảm nhận” đều được giữ lại cho các bước phân tích tiếp theo.
Thang đo “Sự hài lịng của khách hàng” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.721 và các hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0.3 bảng 4.10
Bảng 4.10: Hệ số tin cậy của thang đo “Sự hài lòng của khách hàng” Biến
Quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s alpha nếu loại biến Thang đo sự hài lòng : Alpha = 0.721
HL1 7.47 1.951 .552 .620
HL2 7.34 1.910 .532 .651
HL3 7.41 2.310 .557 .628
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Các biến quan sát của thang đo “Sự hài lịng của khách hàng” có hệ số Cronbach’s Alpha thỏa điều kiện 0.6 ≤ α ≤ 0.95 và hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3. Như vậy, thành phần “Sự hài lòng của khách hàng” đảm bảo độ tin cậy với 3 biến quan sát như bảng 4.9 trên.
4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Trong phân tích nhân tố phương pháp Principal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax thường được sử dụng. Phân tích nhân tố phải thỏa mãn 5 điều kiện như sau:
(1) Hệ số KMO ≥ 0.5 và mức ý nghĩa của Kiểm định Bartlet ≤ 0.05. ( Theo
Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
(2) Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) ≥ 0.5 để tạo giá trị hội tụ- Theo Hair và
Anderson (1998, 111). Hệ số tải nhân tố > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350; hệ số tải nhân tố> 0.4 được xem là quan trọng; và ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên thì nên chọn tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố > 0.55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố > 0.75. Trong phần phân tích nhân tố này, tác giả chấp nhận hệ số tải nhân tố từ 0.5 trở lên, nếu các biến quan sát khơng đạt u cầu này thì khơng phải là biến quan trọng trong mơ hình và bị loại để chạy tiếp phân tích nhân tố.
(3) Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%.
(4) Hệ số eigenvalue >1 (Hair và Anderson, 1998). Số lượng nhân tố được xác định dựa trên chỉ số đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố.
(5) Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải ≥ 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi , 2003).
4.2.2.1. Thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng
Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng gồm 8 nhân tố với 32 biến đạt độ tin cậy Cronbach’s alpha được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ nhất.
Kết quả kiểm định Bartlett (bảng số 14a, phụ lục 5) với sig = 0.000 và KMO = 0.831 > 0.5 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, phân tích nhân tố đã trích được 8 nhân tố từ 32 biến quan sát (bảng số 14b, phụ lục 5) và với tổng phương sai trích là 67.404 (> 50%) đạt yêu cầu.
Dựa trên phân tích của bảng ma trận xoay nhân tố (bảng số 14c, phụ lục 5) hệ số tải nhân tố lớn nhất của các biến PV1, TB5, MB4 đều chưa đạt yêu cầu (< 0.5), do đó chúng bị loại. Việc phân tích nhân tố lần thứ hai với việc loại các biến này.
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ hai.
Kết quả kiểm định Bartlett (bảng số 15a, phụ lục 5) với sig = 0.000 và KMO = 0.828 > 0.5 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, phân tích nhân tố đã trích được 8 nhân tố từ 29 biến quan sát (bảng số 15b, phụ lục 5) và với tổng phương sai trích là 70.339 (> 50%) đạt yêu cầu.
Dựa trên phân tích của bảng ma trận xoay nhân tố (bảng số 15c, phụ lục 5), chênh lệch hệ số tải nhân tố của các biến TB3, KM4, CL4 đều chưa đạt yêu cầu (< 0.3), do đó chúng bị loại. Phân tích nhân tố lần thứ ba với việc loại các biến này.
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ ba.
Kết quả kiểm định Bartlett (bảng số 16a, phụ lục 5) với sig = 0.000 và KMO = 0.819 > 0.5 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, phân tích nhân tố đã trích được 8 nhân tố từ 26 biến quan sát (bảng số 16b, phụ lục 5) và với tổng phương sai trích là 73.400 (> 50%) đạt yêu cầu.
Kết quả tại bảng 4.3 (chi tiết trong bảng số 16c, phụ lục 5) cho thấy hệ số tải nhân tố của các biến này đều lớn hơn 0.5. Chênh lệch hệ số tải nhân tố của mỗi một biến quan sát đều lớn hơn 0.3 đạt yêu cầu
Dựa vào kết quả bảng ma trận xoay các nhân tố (bảng 4.3), lệnh nhóm trung bình các biến được sử dụng để nhóm các biến đạt yêu cầu với hệ số tải nhân tố > 0.5 thành tám nhân tố. Tám nhân tố này được gom lại và đặt tên cụ thể như sau:
Bảng 4.11: Ma trận xoay nhân tố NHÂN TỐ 1 2 3 4 5 6 7 8 HH1 .832 HH2 .864 HH3 .871 PV2 .774 PV3 .853 PV4 .850 PV5 .865 TB1 .764 TB2 .802 TB4 .800 MB1 .769 MB2 .750 MB3 .790 AT1 .795 AT2 .862 AT3 .839 KM1 .695 KM2 .762 KM3 .803 KM5 .739 CL1 .829 CL2 .821 CL3 .844 GC1 .807 GC2 .715 GC3 .743
Nhân tố 1: gồm 4 biến quan sát (PV2,PV3,PV4,PV5) được nhóm lại bằng lệnh
trung bình và được đặt tên là khả năng phục vụ của nhân viên ký hiệu PV.
Nhân tố 2: gồm 4 biến quan sát (KM1,KM2,KM3,KM5) được nhóm lại bằng
lệnh trung bình và được đặt tên là chương trình khuyến mãi ký hiệu KM.
Nhân tố 3: gồm 3 biến quan sát (HH1,HH2,HH3) được nhóm lại bằng lệnh
trung bình và được đặt tên là chủng loại hàng hóa ký hiệu HH.
Nhân tố 4: gồm 3 biến quan sát (CL1,CL2,CL3) được nhóm lại bằng lệnh trung
bình và được đặt tên là chất lượng hàng hóa ký hiệu CL.
Nhân tố 5: gồm 3 biến quan sát (MB1,MB2,MB3) được nhóm lại bằng lệnh
trung bình và được đặt tên là mặt bằng siêu thị ký hiệu MB.
Nhân tố 6: gồm 3 biến quan sát (AT1,AT2,AT3) được nhóm lại bằng lệnh
trung bình và được đặt tên là mức độ an toàn ký hiệu AT.
Nhân tố 7: gồm 3 biến quan sát (GC1,GC2,GC3) được nhóm lại bằng lệnh
trung bình và được đặt tên là giá cả cảm nhận ký hiệu GC.
Nhân tố 8: gồm 3 biến quan sát (TB1,TB2,TB4) được nhóm lại bằng lệnh trung
bình và được đặt tên là trưng bày siêu thị ký hiệu TB.
4.2.2.2. Phân tích nhân tố thang đo sự hài lịng của khách hàng
Thang đo sự hài lòng của khách hàng gồm 3 biến, sau khi đạt độ tin cậy bằng phân tích hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để phân tích nhân tố khám phá.
Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) với sig = 0.000 và Chỉ số KMO = 0.683 > 0.5 (bảng 4.4) cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp.
Bảng 4.12: KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .683
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 161.678
df 3
Sig. .000
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
trích được 1 nhân tố từ 3 biến quan sát với phương sai trích là 64.693% (>50%) đạt yêu cầu.
Bảng 4.13: Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
1 1.941 64.693 64.693 1.941 64.693 64.693
2 .551 18.353 83.046
3 .509 16.954 100.000
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Tất cả các hệ số tải nhân tố của các biến đều lớn hớn 0.5 đạt yêu cầu.
Bảng 4.14: Component MatrixaNhân tố Nhân tố 1 HL1 .810 HL2 .792 HL3 .811
Extraction Method: Principal Component Analysis.a a. 1 components extracted.
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Dựa vào kết quả phân tích nhân tố khám phá cho thấy thang đo sự hài lòng của khách hàng đạt giá trị hội tụ. Lệnh nhóm trung bình được sử dụng để nhóm ba biến (HL1, HL2, HL3) thành một biến mới là sự hài lòng của khách hàng ký hiệu HL.
4.3. Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính 4.3.1. Xác định biến độc lập, biến phụ thuộc 4.3.1. Xác định biến độc lập, biến phụ thuộc
Căn cứ vào mơ hình nghiên cứu lý thuyết, ta có phương trình hồi quy tuyến tính bội diễn tả các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng: