Biến phụ thuộc Nhân tố
1 HAILONG1 .884 HAILONG3 .857 HAILONG2 .846 Eigenvalues 2.232 Phương sai trích (%) 74.412 Tổng phương sai trích (%) 74.412
4. 3 Hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết
Mơ hình lý thuyết ban đầu bao gồm 37 biến quan sát của 10 nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lịng. Sau khi phân tích nhân tố khám phá (EFA) cịn lại 29 biến quan sát và tách thành 10 nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lịng khách hàng, trong đó:
Nhân tố thứ nhất bao gồm 4 biến: SLHH1, SLHH2, SLHH3, SLHH4 được
hình thành từ thang đo “Số lượng hàng hóa trong đơn hàng”, tên gọi cho nhân tố thứ nhất được giữ nguyên là “Số lượng hàng hóa trong đơn hàng” (SLHH).
Nhân tố thứ hai bao gồm 4 biến: NVKD1, NVKD2, NVKD3, NVKD4 được
hình thành từ thang đo “Chất lượng nhân viên kinh doanh”, tên gọi cho nhân tố thứ hai vẫn giữ tên như mơ hình nghiên cứu đề nghị là “Chất lượng nhân viên kinh
doanh” (NVKD).
Nhân tố thứ ba bao gồm 3 biến: CLGH1, CLGH2, CLGH4 được hình thành
từ thang đo “Chất lượng giao hàng”, tên gọi cho nhân tố thứ ba sẽ được giữ nguyên là “Chất lượng giao hàng” (CLGH).
Nhân tố thứ tư bao gồm 3 biến: GIACA1, GIACA3, GIACA4 được hình thành từ thang đo “giá cả cảm nhận”. Theo đó các yếu tố về giá sản phẩm, thời gian công nợ và chiết khấu ảnh hưởng đến sự hài lòng khách hàng. Tên gọi cho nhân tố thứ tư sẽ vẫn giữ như mơ hình nghiên cứu đề nghị là “Giá cả cảm nhận” (GIACA).
Nhân tố thứ năm bao gồm 3 biến: XLHL1, XLHL3, XLHL4 được hình thành
từ thang đo “Xử lý đơn hàng lỗi”, tên gọi cho nhân tố này sẽ được giữ nguyên là “Xử lý đơn hàng lỗi” (XLHL).
Nhân tố thứ sáu bao gồm 3 biến: ĐHCX1, ĐHCX3, ĐHCX4 được hình thành
từ thang đo “Đơn hàng chính xác”, tên gọi cho nhân tố này sẽ được giữ nguyên là “Đơn hàng chính xác” (ĐHCX).
Nhân tố thứ bảy bao gồm 3 biến: QTĐH1, QTĐH2, QTĐH3 được hình thành
từ thang đo “Quy trình đặt hàng”, tên gọi cho nhân tố này sẽ được giữ nguyên là “Quy trình đặt hàng” (QTĐH).
Nhân tố thứ tám bao gồm 2 biến: CLĐH2, CLĐH3 được hình thành từ thang
đo “Chất lượng đơn hàng”, tên gọi cho nhân tố này sẽ được giữ nguyên là “Chất lượng đơn hàng” (CLĐH).
Nhân tố thứ chín bao gồm 2 biến: CLTT2, CLTT3 được hình thành từ thang
đo “Chất lượng thông tin”, tên gọi cho nhân tố này sẽ được giữ nguyên là “Chất lượng thông tin” (CLTT).
Nhân tố thứ mười bao gồm 2 biến: TKT1, TKT3 được hình thành từ thang đo
“Tính kịp thời”, tên gọi cho nhân tố này sẽ được giữ nguyên là “Tính kịp thời” (TKT).
Các giả thuyết của mơ hình:
H1: Số lượng hàng hóa trong đơn hàng có mối quan hệ đồng biến với sự hài
H2: Chất lượng nhân viên kinh doanh có mối quan hệ đồng biến với sự hài
lòng khách hàng.
H3: Chất lượng giao hàng có mối quan hệ đồng biến với sự hài lòng khách hàng.
H4: Giá cả cảm nhận có mối quan hệ đồng biến với sự hài lịng khách hàng. H5: Xử lý đơn hàng lỗi có mối quan hệ đồng biến với sự hài lòng khách hàng. H6: Đơn hàng chính xác có mối quan hệ đồng biến với sự hài lòng khách hàng.
H7: Quy trình đặt hàng có mối quan hệ đồng biến với sự hài lịng khách hàng. H8: Chất lượng đơn hàng có mối quan hệ đồng biến với sự hài lòng khách hàng.
H9: Chất lượng thơng tin có mối quan hệ đồng biến với sự hài lòng khách hàng.
Số lượng hàng hóa trong đơn hàng
H1 (+)
Chất lượng nhân viên kinh doanh
H2 (+) Chất lượng giao hàng H3 (+) Giá cả cảm nhận H4 (+) Xử lý đơn hàng lỗi H5 (+) SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG H6 (+) Đơn hàng chính xác H7 (+) Quy trình đặt hàng H8 (+) Chất lượng đơn hàng H9 (+)
Chất lượng thơng tin
H10 (+)
Tính kịp thời
Hình 4.1: Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh từ kết quả EFA4.4. Kiểm định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết 4.4. Kiểm định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết
Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh sau khi phân tích nhân tố khám phá (EFA) như đã được trình bày tại hình 4.1 và các giả thuyết nghiên cứu cần phải được kiểm định bằng phương pháp phân tích hồi quy với phương trình hồi quy bội như sau:
HAILONG = β0 + β1*SLHH + β2*NVKD + β3*CLGH + β4*GIACA + β5*XLHL
+ β6*ĐHCX + β7*QTĐH + β8*CLĐH + β9*CLTT + β10*TKT Trong đó:
HAILONG là biến phụ thuộc “Sự hài lòng khách hàng”
SLHH, NVKD, CLGH, GIACA, XLHL, ĐHCX, QTĐH, CLĐH, CLTT, TKT là các biến độc lập đã nêu tại phần Hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu.
β0 là hệ số chặn (hằng số) là giá trị mong muốn của biến phụ thuộc Y khi tất cả biến độc lập bằng “0”.
β i (i = 1-10) là hệ số hồi quy riêng của từng nhân tố thể hiện mối quan hệ giữa biến phụ thuộc Y và biến độc lập với ý nghĩa trong điều kiện các nhân tố khác khơng đổi thì khi biến độc lập tăng thêm 1 đơn vị tính thì biến phụ thuộc Y sẽ tăng thêm βi đơn vị tính.
Phương pháp thực hiện hồi quy trong nghiên cứu là phương pháp đưa vào lần lượt (Enter), đây là phương pháp mặc định trong SPSS 20. Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R2 (R-Square), hệ số R2 là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, tuy nhiên khơng phải phương trình càng có nhiều biến sẽ 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 1 biến giải thích trong mơ hình. Như vậy, trong hồi quy tuyến tính bội thường dùng R2 điều chỉnh để đánh giá đánh giá độ phù hợp của mơ hình vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Bên cạnh đó, cần kiểm tra hiện tượng tự tương quan bằng hệ số Durbin – Watson (1 < Durbin – Watson < 3) và khơng có hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF (VIF <2.5). Hệ số Beta chuẩn hóa được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng lớn thì mức độ tác động của nó vào biến phụ thuộc càng lớn (Hồng Trọng và Mộng Ngọc, 2005).
4.4.1. Kiểm định mơ hình
Kết quả hồi quy tuyến tính bội cho thấy hệ số xác định R2 (R-Square) là 0.558 và R2 điều chỉnh (Adjust R-Square) là 0.535, nghĩa là mơ hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 53,5% (hay mơ hình giải thích được 53,5% sự biến thiên của biến phụ thuộc sự hài lòng).
Adjusted R SquareStd. Error of the EstimateDurbin- Watson
.535 .76217 1.927