CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. Kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha của các khái niệm nghiên cứu
Dựa trên định nghĩa lòng trung thành của khách hàng, tác giả đã thiết kế bảng câu hỏi nghiên cứu về lòng trung thành thương hiệu của khách hàng khi uống cà phê hòa tan. Để làm rõ vấn đề tác giả sẽ nghiên cứu các yếu tố tác động như thế nào đến lòng trung thành thương hiệu khách hàng. Theo bảng câu hỏi và sau bước
nghiên cứu sơ bộ ta có 5 biến độc lập, 1 biến phụ thuộc với 29 biến quan sát, bao gồm:
Chất lượng cảm nhận được đo lường bằng 8 biến quan sát.
Giá cả cảm nhận được đo lường bằng 4 biến quan sát.
Chiêu thị được đo lường bằng 5 biến quan sát.
Kênh phân phối được đo lường bằng 3 biến quan sát.
Thương hiệu được đo lường bằng 5 biến quan sát.
Lòng trung thành thương hiệu được đo lường bằng 4 biến quan sát.
Các thang được kiểm định qua hai cơng cụ chính là hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA(Exploratory Factor Analysis). Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng trước để loại biến không phù hợp trước, tiếp theo là phương pháp EFA được sử dụng. Mục đích là tìm ra những mục cần hỏi cần giữ lại và những mục hỏi cần bỏ đi trong rất nhiều mục bạn đưa vào kiểm tra (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Trong cơng cụ hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s alpha từ 0,8 đến gần 1 thì thang đo lường tốt, từ 0,6 đến gần bằng 0,8 là sử dụng được (Nunnally, 1978).
Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh) lớn hơn 0.3 thì biến đó đạt u cầu. Tuy nhiên, nếu chúng trùng lắp hồn tồn (r = 1) thì hai biến đo lường này thật sự chỉ làm 1 việc, và chúng ta chỉ cần một trong 2 biến là đủ (Nunnally & Bernstein, 1994).
Bảng 4.4: Hệ số Cronbach’s Alpha của các khái niệm nghiên cứu
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh) Cronbach's Alpha nếu loại biến Chất lượng cảm nhận: Cronbach's Alpha = .717
CL2 14.07 10.796 .509 .655
CL3 13.78 12.104 .408 .695
CL7 CL8 13.77 13.54 11.877 11.308 .510 .576 .658 .631
Giá cả cảm nhận: Cronbach's Alpha = .614
GC1 9.00 1.831 .426 .514
GC2 8.75 2.327 .352 .607
GC3 8.81 1.870 .499 .400
Kênh phân phối: Cronbach's Alpha = .601
PP1 7.39 3.954 .376 .549
PP2 7.30 3.703 .484 .397
PP3 7.72 3.675 .376 .555
Chiêu thị: Cronbach's Alpha = .689
CT1 10.20 6.816 .494 .610
CT3 10.26 6.544 .526 .588
CT4 9.51 7.552 .491 .613
CT5 10.16 8.469 .388 .673
Thương hiệu: Cronbach's Alpha = .758
TH1 16.01 10.452 .431 .746
TH2 16.00 9.837 .533 .712
TH3 16.49 8.614 .537 .716
TH4 15.86 10.296 .545 .712
TH5 16.49 8.984 .608 .683
Lòng trung thành: Cronbach's Alpha = .791
LTT1 11.03 5.708 .590 .745
LTT2 10.83 5.511 .623 .728
LTT3 10.96 5.539 .636 .722
LTT4 10.77 5.485 .556 .764
Để thỏa điều kiện kiểm định Cronbach’s Alpha, tác giả đã loại các biến:
Thang đo Chất lượng cảm nhận có hệ số Cronbach’s Alpha 0.717. Các biến
biến CL1, CL4, CL6 vì hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh) nhỏ hơn 0.3 và Cronbach’s Alpha nếu loại biến lớn hơn Cronbach’s Alpha ban đầu là 0.624.
Thang đo Giá cả cảm nhận có hệ số Cronbach’s Alpha 0.614. Các biến đo
lường thành phần gồm 3 biến quan sát GC1, GC2, GC3; loại biến GC4 vì hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh) nhỏ hơn 0.3 và Cronbach’s Alpha nếu loại biến lớn hơn Cronbach’s Alpha ban đầu là 0.588.
Thang đo Kênh phân phối có hệ số Cronbach’s Alpha 0.601. Các biến đo
lường thành phần gồm 3 biến PP1, PP2, PP3 thỏa điều kiện hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh) lớn hơn 0.3 Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn Cronbach’s Alpha ban đầu.
Thang đo Chiêu thị có hệ số Cronbach’s Alpha 0.689. Các biến đo lường
thành phần gồm 4 biến CT1, CT3, CT4, CT5 ; loại biến CT2 vì hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh) nhỏ hơn 0.3 và Cronbach’s Alpha nếu loại biến lớn hơn Cronbach’s Alpha ban đầu là 0.535.
Thang đo Thương hiệu có hệ số Cronbach’s Alpha 0.758. Các biến đo lường
thành phần gồm 5 biến TH1, TH2, TH3, TH4, TH5 đều thỏa hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh) nhỏ hơn 0.3.
Thang đo Lịng trung thành thương hiệu có hệ số Cronbach’s Alpha 0.791.
Các biến đo lường thành phần gồm 4 biến LTT1, LTT2, LTT3, LTT4 đều thỏa hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh) lớn hơn 0.3 và Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn Cronbach’s Alpha ban đầu.
Với kiểm định Cronbach’s Alpha của nghiên cứu chính thức ta thấy kết quả nghiên cứu tương đồng với kiểm định Cronbach’s Alpha của nghiên cứu sơ bộ định lượng(xem phụ lục 1c). Ta thấy dữ liệu chính thức với n = 273 người có kết quả tương đương với kết quả nghiên cứu sơ bộ.
4.3. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) được dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F < k) các yếu 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). Phương pháp này được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu để đánh giá sơ bộ các thang đo lường thông qua việc đánh giá hai giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Một số tiêu chuẩn mà các nhà nghiên cứu thường quan tâm khi phân tích nhân tố khám phá EFA:
Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ tiêu để xem xét sự thích
hợp của EFA. Kaiser (1974) đề nghị KMO ≥ 0.90 là rất tốt, KMO ≥ 0.80 là tốt, KMO ≥ 0.70 là được, KMO ≥ 0.60 là tạm được, KMO ≥ 0.50 là xấu và KMO < 0.50 là khơng thể chấp nhận được (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig < 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, 262).
Thứ hai, hệ số tải nhân tố (Factor loading), theo Hair & ctg (1998), Factor
loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading > 0.30 được xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading > 0.40 được xem là quan trọng và Factor loading > 0.50 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Ngoài ra, Hair & ctg (1998) cũng đưa ra lời khuyên rằng: Nếu chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.30 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading > 0.75 (Theo Nguyễn Nhật Vinh, 2011). Do đó, trong luận văn này, các biến quan sát có hệ số Factor loading < 0.50 sẽ bị loại.
Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng
50% (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Thứ tư, điểm dừng khi trích các nhân tố có hệ số Eigenvalue phải có giá trị lớn
Thứ năm, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải
lớn hơn hoặc bằng 0.30 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun & Al-Tamimi, 2003, trích từ Hồ Minh Sánh).
4.3.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA với các biến độc lậpBảng 4.5: Kiểm định EFA với các biến độc lập Bảng 4.5: Kiểm định EFA với các biến độc lập
Đo lường Kaiser-Meyer-Olkin của việc lấy mẫu tương thích.
Chi-Square xấp xỉ Kiểm định xoay Bartlett Df
Sig.
.880
1354.906 153 .000
Theo bảng kiểm định trên ta có KMO bằng 0,880 lớn hơn 0,5 và kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê (Sig. = 0,000 < 0,05) nên EFA là phù hợp.
Phân tích nhân tố với các biến quan sát theo tiêu chuẩn Eigenvalue, trong bảng này ta thấy có 4 nhân tố được trích tại Eigenvalues là 1,087 và có tổng phương sai trích Cumulative (% tích lũy) là 52,832%. Điều này cho biết tổng biến thiên các nhân tố tác động đến lòng trung thành thương hiệu của khách hàng được giải thích bởi 4 nhân tố (phụ lục 4).
Dựa theo ma trận nhân tố đã xoay (Rotated component matrix) trong EFA ta có các hệ số tải nhân tố của các biến đều lớn hơn 0.5.
Theo bảng 4.6 kết quả EFA cho 4 thành phần gồm 18 biến quan sát, qua phương pháp xoay Kaiser Normalization cho thấy có 4 nhân tố tác động đến lòng trung thành thương hiệu.
Bảng 4.6: Tổng hợp kết quả phân tích nhân tố EFA của các biến độc lập Nhân tố 1 2 3 4 CT1 .721 .729 .742 .741 CL8 .654 CL7 .648 CT4 .640 CL5 .620 CT3 .591 CL2 .560 TH2 TH5 .665 TH1 .640 TH3 .606 TH4 .599 PP1 PP2 .654 PP3 .620 GC2 GC1 .727 GC3 .628
Phương pháp trích: Principal Component Analysis. Phương pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization;
Với nhân tố thứ nhất, ta gộp biến chất lượng cảm nhận và chiêu thị, sự kết hợp này kết hợp chung hợp lý vì khi doanh nghiệp sản xuất ra sản phẩm chất lượng để người tiêu dùng biết đến thì họ cần những cơng cụ chiêu thị như quảng cáo, giới thiệu, khuyến mãi, … Và đây là cách nhanh nhất để người tiêu dùng biết đến, tìm kiếm và dùng thử sản phẩm và khi người tiêu dùng cảm nhận được chất lượng sản phẩm thì sẽ dẫn đến việc sử dụng sản phẩm 1 cách thường xuyên
hơn. Do đó sự kết hợp chất lượng cảm nhận và chiêu thị là hợp lý, và tác giả đặt tên nhân tố này là Giá trị cảm nhận (7 biến).
Cịn 3 nhân tố kia vẫn khơng đổi đó là Thương hiệu (5 biến), Giá cả cảm nhận (3 biến), Kênh phân phối (3 biến).
4.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA với biến phụ thuộcBảng 4.7: Kiểm định EFA với biến phụ thuộc Bảng 4.7: Kiểm định EFA với biến phụ thuộc
Đo lường Kaiser-Meyer-Olkin của việc lấy mẫu tương thích.
Chi-Square xấp xỉ Kiểm định xoay Bartlett Df
Sig.
.766
313.938 6 .000
Theo bảng kiểm định trên ta có KMO bằng 0,766 lớn hơn 0,5 và kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê (Sig. = 0,000 < 0,05) nên EFA là phù hợp.
Phân tích nhân tố với 4 biến quan sát theo tiêu chuẩn Eigenvalue, trong bảng này ta thấy có 1 nhân tố được trích tại Eigenvalues là 2.468 và có tổng phương sai trích Cumulative (% tích lũy) là 61.705%. Điều này cho biết tổng biến thiên của lòng trung thành thương hiệu của khách hàng được giải thích bởi 1 nhân tố.
Bảng 4.8: Số nhân tố được trích
Nhân tố
Phương sai tổng của từng nhân tố ban đầu Tổng trích trọng số bình phương Tổng % Phương sai % Tích lũy Tổng % Phương sai % Tích lũy 1 2.468 61.705 61.705 2.468 61.705 61.705 2 .616 15.388 77.094 3 .523 13.083 90.177 4 .393 9.823 100.000
4.4.Kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha sau khi đã phân tích EFA
Giá cả cảm nhận 3 biến quan sát
3 biến quan sát Kênh phân phối Lòng trung thành thương hiệu
4 biến quan sát 7 biến quan sát Giá trị cảm nhận
5 biến quan sát Thương hiệu
Hình 4.1: Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh sau khi phân tích EFA
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố ta có 4 nhân tố sau: -Giá trị cảm nhận (CC) được đo lường bởi 7 biến quan sát:
CL2: Sản phẩm thương hiệu X có mùi hương hấp dẫn CL5: Tơi có ấn tượng tốt về chất lượng của thương hiệu X. CL7: Thương hiệu X có sản phẩm đa dạng.
CL8: Chất lượng thương hiệu X không ngừng cải thiện và nâng cao.
CT1: Chiến dịch khuyến mãi của thương hiệu X hấp dẫn tôi mua sản phẩm của thương hiệu này.
CT3: Tơi thích những chương trình tài trợ, lễ hội văn hóa của thương hiệu X. CT4: Có nhiều pano, áp phích, bảng hiệu,… quảng cáo sản phẩm của thương hiệu X
-Giá cả cảm nhận (GC) được đo lường bởi 3 biến quan sát:
GC1: Thương hiệu X cung cấp sản phẩm đúng giá trị với số tiền bỏ ra so với các sản phẩm khác.
GC2: Việc tăng giá không cản trở tôi ngừng mua sản phẩm thương hiệu X. GC3: Giá cả thương hiệu X ít biến động
-Kênh phân phối (PP) được đo lường bởi 2 biến quan sát:
PP1: Sản phẩm thương hiệu X có sẵn ở siêu thị, cửa hàng tạp hóa. PP2: Dễ dàng tìm được sản phẩm thương hiệu X ở các kệ trưng bày. PP3: Hệ thống phân phối sản phẩm thương hiệu X có giá đồng nhất. -Thương hiệu (TH) được đo lường bởi 5 biến quan sát:
60
TH1: Thương hiệu X nổi tiếng.
TH2: Sản phẩm của thương hiệu X được nhiều người dùng bất kể giá cả. TH3: Thương hiệu X phản ánh tính cách riêng của tơi.
TH4: Nhãn hiệu và hình ảnh của thương hiệu X hấp dẫn tơi mua sản phẩm. TH5: Sản phẩm của thương hiệu X đáp ứng nhu cầu của tôi
Từ kết quả EFA, luận văn điều chỉnh giả thuyết nghiên cứu như sau:
H1: Giá trị cảm nhận có ảnh hưởng dương đến lịng trung thành thương hiệu. H2: Giá cả cảm nhận có ảnh hưởng dương đến lịng trung thành thương hiệu. H3: Kênh phân phối có ảnh hưởng dương đến lòng trung thành thương hiệu. H4: Thương hiệu có ảnh hưởng dương đến lịng trung thành thương hiệu. Các biến quan sát của các khái niệm lòng trung thành thương hiệu, giá cả cảm nhận, kênh phân phối và thương hiệu khơng thay đổi sau khi phân tích EFA, chỉ có các biến của giá trị cảm nhận thay đổi. Vì vậy, chúng ta chỉ cần cần kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của khái niệm mới là giá trị cảm nhận.
Bảng 4.9: Hệ sô Cronbach’s Alpha của khái niệm giá trị cảm nhận
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu bị loại
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến-tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
CL2 20.58 24.856 .493 .777 CL5 21.12 25.643 .433 .789 CL7 20.27 25.816 .544 .768 CL8 20.04 24.792 .626 .754 CT1 20.77 23.742 .600 .756 CT3 20.83 25.136 .462 .784 CT4 20.08 25.391 .561 .765 Cronbach’s Alpha = 0.797
Thang đo giá trị cảm nhận có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.797. Các biến đo lường thành phần đều có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.3 (nhỏ nhất 0.433 và lớn nhất là 0.626) nên tất cả các biến quan sát này đều đảm bảo độ tin cậy của thang đo (xem Phụ lục 4).
61
4.5. Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu
Mơ hình hồi quy có dạng sau:
LTT = β0 + β1×CC + β2×GC + β3×PP + β4×TH + ε Trong đó: β0: Hằng số hồi quy, βi : trọng số hồi quy, ε: sai số
CC: Giá trị cảm nhận GC: Giá cả cảm nhận PP : Kênh phân phối TH: Thương hiệu
LTT: Lịng trung thành thương hiệu 4.5.1. Phân tích tương quan
Trước khi tiến hành kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy tuyến tính bội, mối tương quan giữa các biến của mơ hình cần phải được xem xét. Phân tích ma trận tương quan sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc là hành vi mua xanh của người tiêu dùng.
Hệ số này luôn nằm trong khoảng từ -1 đến 1, lấy giá trị tuyệt đối, nếu lớn hơn 0.6 thì có thể kết luận mối quan hệ là chặt chẽ, và càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt, nếu nhỏ hơn 0.3 thì cho biết mối quan hệ là lỏng.
Bảng 4.10 bên dưới cho thấy mối quan hệ tương quan giữa lòng trung thành thương hiệu và các yếu tố: giá trị cảm nhận, giá cả cảm nhận, thương hiệu, và kênh phân phối. Trong đó lịng trung thành thương hiệu và thương hiệu tương quan mạnh nhất (0583), kế đến là giá trị cảm nhận (0.582); kênh phân phối (0.438) và cuối cùng là giá cả cảm nhận (0.313).
Bảng 4.10: Bảng hệ số tương quan Pearson CC TH PP GC LTT CC Pearson 1 .555** .398** .315** .582** Correlation TH Pearson .555** 1 .494** .400** .583** Correlation PP Pearson .398** .494** 1 .343** .438** Correlation GC Pearson .315** .400** .343** 1 .313** Correlation LTT Pearson .582** .583** .438** .313** 1 Correlation N = 273 Sig. <0.01
4.5.2. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính bội
Theo Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số xác định R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, càng đưa thêm biến độc lập vào mơ hình thì R2 càng tăng, tuy nhiên điều