Bảng 4 .2 Kiểm định Cronbach Alpha của các thang đo lần 1
Bảng 4.7 Tóm tắt kết quả kiểm định thang đo
quan sát Độ tin cậy(CR) Phương sai trích Chất lượng cảm nhận (CLCN) 5 0.746 60.155% Phản ứng cảm xúc (PUCX) 4 0.803 Giá cả bằng tiền (GCTT) 4 0.772 Giá cả hành vi (GCHV) 6 0.869
Danh tiếng nhà cung cấp (DTNCC) 5 0.820
Giá trị cảm nhận (CNTQ) 3 0.744 64.415%
1.3. KIỂM ĐỊNH CÁC MƠ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Sau khi kiểm định thang đo bằng Cronbach alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, kết quả các thang đo đều đạt yêu cầu về giá trị và độ tin cậy. Trong mục này, nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng phương pháp phân tích tương quan các biến và phân tích hồi quy bội tuyến tính để kiểm định các giả thuyết và mơ hình nghiên cứu, các nhân tố được đưa vào kiểm định là giá trị trung bình của các biến quan sát thuộc nhân tố đó.
Phân tích tương quan: Phân tích tương quan tuyến tính(tương quan Pearson) được
sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mơ hình hồi quy. Các hệ số tương quan giữa các biến được sử dụng để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng(Hoàng Trọng, 2005). Tất cả các biến được được đưa vào phân tích tương quan, nếu có tương quan rất chặt thì cần lưu ý đến hiện tượng đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy ( Nguyễn Đình Thọ, 2001, p.497)
Phân tích hồi quy: Sau khi phân tích tương quan để kiểm định mối quan hệ giữa các
biến trong mơ hình, các biến được đưa vào phân tích hồi quy để kiểm định các giả thuyết và mơ hình nghiên cứu bằng phương pháp hồi quy. Phương pháp thực hiện hồi quy là phương pháp lần lượt(Enter). Phương trình hồi quy tuyến tính bội được thực
hiện để xác định vai trị quan trọng của từng yếu tố thành phần trong việc tác động đến biến phụ thuộc. Trong nghiên cứu này có hai phương trình hồi quy tuyến tính bội:
• Mơ hình 1, có năm biến độc lập: (1) chất lượng cảm nhận, (2) Phản ứng cảm xúc, (3) giá cả mang tính tiền tệ, (4) Giá cả hành vi (sự tiện ích của dịch vụ), (5) danh tiếng nhà cung cấp. Năm yếu tố này tác động đến biến phụ thuộc (6) giá trị cảm nhận của khách hàng.
• Mơ hình 2, có hai biến độc lập: giá trị cảm nhận khách hàng, (7) sự hài lòng của khách hàng tác động đến biến phụ thuộc (8) ý định hành vi của khách hàng.
Các hệ số cần xem xét:
+ Hệ số xác định R- bình phương: Theo Hoàng Trọng (2005) để đánh giá độ phù hợp của mơ hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R2 ( R-square) để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu, hệ số xác định R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, tuy nhiên khơng phải phương trình càng nhiều biến càng phù hợp hơn với dữ liệu, R2 có khuynh hướng là một yếu tố lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu trong trường hợp có một biến giải thích trong mơ hình. Như vậy, trong mơ hình hồi quy tuyến tính thường dùng hệ số R2 được điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mơ hình vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Kiểm định phương sai của phần hồi quy và phần dư( biến thiên phần hồi quy và biến thiên phần dư) phải có ý nghĩa thống kê ( kiểm định ANOVA có sig.< 0.05) theo ( Nguyễn Đình Thọ, 2011, p.493).
+ Hệ số thống kê Durbin-Watson dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (0< Durbin-Watson < 4). Mơ hình hồi quy phù hợp khi giá trị Durbin- Watson= 2 là tốt nhất, tuy nhiên nếu 1< Durbin-Watson < 3 là chấp nhận được, tức là mơ hình khơng có tự tương quan( Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, p.336).
+ Hệ số phóng đại phương sai VIF ( Variance inflation factor): các biến độc lập trong mơ hình hồi quy bội phải khơng có tương quan hồn tồn với nhau, kiểm tra yếu tố này thông qua kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF, thơng thường nếu VIF của biến độc lập nào đó >10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy (Hair & ctg, 2006). Trong thực tế, nếu VIF >2 , chúng ta cần cẩn thận trong diễn giải các trọng số hồi quy ( Nguyễn Đình Thọ, 2011, p.497). Theo Hoàng Trọng và cộng sự (2008,p.371) cho rằng tùy theo quan điểm khác nhau của các nhà thống kê về mức độ liên kết tuyến tính của các biến độc lập trong mơ hình hồi quy thế nào là chặt chẽ mà có ràng buộc bởi hệ số VIF khác nhau. Như vậy, trong nghiên cứu này để các biến độc lập khơng có tương quan chặt với nhau ( khơng có hiện tượng đa cộng tuyến) cần thiết hệ số phóng đại phương sai VIF < 2.5.
+ Hệ số Beta chuẩn hóa (trọng số hồi quy) được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng yếu tố, biến độc lập nào có hệ số Beta chuẩn hóa càng lớn thì mức độ tác động của biến đó vào biến phụ thuộc càng mạnh( Nguyễn Đình Thọ, 2011, p.502).
+ Mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, cũng như hiện tượng phương sai thay đổi, chúng ta xây dựng mối quan hệ giữa phần dư và giá trị quy về hồi quy( trong mẫu). Mối quan hệ này phù hợp khi phần dư và giá trị quy về hồi quy độc lập nhau và phương sai của phần dư khơng thay đổi, khi đó mơ hình hồi quy là phù hợp( Nguyễn Đình Thọ, 2011, p.498).
1.3.1. Kiểm định mối quan hệ giữa các yếu tố thành phần ảnh hưởng đến giá trị cảm nhận của khách hàng
- Phân tích tương quan
Kết quả phân tích tương quan được trình bày trong bảng 4.8. Kết quả phân tích cho thấy, các biến độc lập có sự tương quan khá chặt chẽ với biến phụ thuộc( giá trị cảm nhận của khách hàng). Hệ số tương quan giữa các yếu tố thành phần với nhau lớn nhất là 0.634( mối tương quan giữa giá cả hành vi và phản ứng cảm xúc), hệ số
tương quan nhỏ nhất giữa các thành phần là 0.283 ( mối tương quan giũa giá cả mang tính tiền tệ và chất lượng cảm nhận). Hệ số tương quan lớn nhất giữa các yếu tố thành phần với biến phụ thộc(giá trị cảm nhận của khách hàng) là 0.553 (mối tương quan giữa phản ứng cảm xúc đến giá trị cảm nhận tổng quát của khách hàng), hệ số tương quan thấp nhất là 0.447( mối quan hệ giữa giá cả mang tính tiền tệ với giá trị cảm nhân của khách hàng). Mức ý nghĩa của các hệ số tương quan đều đạt mức ý nghĩa thống kê sig.=0.000. Như vậy, tất cả các biến đều được đưa vào phân tích hồi quy (xem thêm phụ lục 10).
Bảng 4.8: Kết quả phân tích tương quan Mơ HìnhTương quan