Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha khi loại biến GC1 14.72 15.117 .857 .939 GC2 14.57 15.848 .879 .935 GC3 14.46 16.041 .893 .933 GC4 14.42 15.826 .842 .941 GC5 14.43 15.738 .843 .941 Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Ta thấy hệ số Cronbach’s Alpha tổng của thang đo Giá cả là 0.949 nằm trong khoảng [0.6;0.95] và hệ số tương quan biến - tổng của các biến đo lường đều lớn hơn 0.3. Ngoài ra, các hệ số Cronbach’s Alpha khi loại biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha tổng nên tất cả các biến sẽ đều được giữ nguyên để phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 2.29 : Hệ số Cronbach’s Alpha biến tổng của thang đo Phân phối
Cronbach's Alpha N of Items
.949 4
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Kết quả khảo sát (Bảng 2.29) cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha tổng của thang đo Phân phối là 0.949 nằm trong khoảng [0.9;1].
Bảng 2.30 : Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo Phân phối
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha khi loại biến PP1 11.38 7.868 .818 .950 PP2 11.30 7.545 .888 .929 PP3 11.11 7.501 .897 .926 PP4 11.08 7.516 .901 .925 Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
52
Ta thấy hệ số tương quan biến - tổng của các biến đo lường đều lớn hơn 0.3. Ngoại trừ biến PP1 có hệ số Cronbach's Alpha if Item Deleted = 0.95 > 0.949 là hệ số Cronbach’s Alpha tổng thì các biến cịn lại của thang đo khi loại đi đều có hệ số Cronbach’s Alpha nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha tổng. Tuy nhiên, hệ số tương quan tổng của biến PP1 là 0.818 > 0.3 và hệ số Cronbach’s Alpha tổng đã trên 0.6. Do vậy, không cần loại biến PP1 và giữ nguyên các biến để phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 2.31 : Hệ số Cronbach’s Alpha biến tổng thang đo Quảng cáo
Cronbach's Alpha N of Items
.948 5
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Bảng 2.32 : Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo Quảng cáo
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha khi loại biến QC1 13.48 10.937 .836 .942 QC2 13.40 11.395 .895 .930 QC3 13.26 11.438 .891 .931 QC4 13.18 11.902 .823 .942 QC5 13.21 11.492 .859 .936 Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Ta thấy hệ số Cronbach’s Alpha tổng của thang đo Quảng cáo là 0.949 nằm trong khoảng [0.9;1] và hệ số tương quan biến - tổng của các biến đo lường đều lớn hơn 0.3. Ngoài ra, các hệ số Cronbach’s Alpha khi loại biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha tổng nên tất cả các biến sẽ đều được giữ nguyên để phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 2.33 : Hệ số Cronbach’s Alpha biến tổng thang đo Sự hài lòng
Cronbach's Alpha N of Items
.947 3
53
Bảng 2.34 : Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo Sự hài lịng
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha khi loại biến SAT1 7.72 4.987 .878 .930 SAT2 7.61 4.805 .901 .912 SAT3 7.59 4.810 .886 .924 Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Kết quả khảo sát cho thấy, hệ số Cronbach’s Alpha tổng của thang đo Sự hài lòng là 0.947 nằm trong khoảng chấp nhận được và hệ số tương quan biến - tổng của các biến đều lớn hơn 0.3. Ngoài ra, hệ số Cronbach’s Alpha khi loại các biến đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha tổng nên các biến của thang đo Sự hài lòng đều được giữ lại để đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
2.6.4 Kết quả kiểm định EFA
2.6.3.1 Phân tích EFA đối với các biến độc lập
Khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, hệ số KMO càng lớn càng tốt. Giá trị của KMO nằm trong khoảng [0.5;1] thì phân tích nhân tố khám phá đó là thích hợp. Trong kiểm định Barlett, giá trị sig nhỏ hơn 0.05 thì kiểm định này có ý nghĩa thống kê và các biến quan sát có tương quan với nhau. Sau khi kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, tất cả các biến tiếp tục được đưa vào phân tích EFA với phương pháp trích Principal Components và phép xoay Varimax.
Bảng 2.35 : Kiểm định KMO và Bartlett đối với các biến độc lập
Hệ số KMO .906
Kiểm định Bartlett Giá trị cho bình phương xấp xỉ 4739.809
df 190
Sig. .000
54
Từ kết quả bảng 2.35, ta thấy hệ số KMO = 0.906 nằm trong khoảng [0.5;1] nên việc phân tích nhân tố khám phá này là thích hợp. Với kiểm định Barlett có giá trị Sig. = 0.000 < 0.5 chứng tỏ dữ liệu này hồn tồn thích hợp và các biến có tương quan với nhau.
Bảng 2.36 : Tổng phương sai trích của các biến độc lập
Nhân tố
Eigenvalues ban đầu
Tổng bình phương hệ số tải đã trích xuất Tổng bình phương hệ số tải đã xoay Tổng cộng Phần trăm của phương sai (%) Phần trăm tích lũy (%) Tổng cộng Phần trăm của phương sai (%) Phần trăn tích lũy (%) Tổng cộng Phần trăn của phương sai (%) Phần trăn tích lũy (%) 1 10.845 54.224 54.224 10.845 54.224 54.224 4.852 24.259 24.259 2 2.621 13.106 67.331 2.621 13.106 67.331 4.331 21.653 45.912 3 1.872 9.358 76.689 1.872 9.358 76.689 4.011 20.053 65.965 4 1.368 6.840 83.529 1.368 6.840 83.529 3.513 17.563 83.529 5 .557 2.787 86.316 6 .443 2.216 88.531 7 .329 1.647 90.178 8 .316 1.579 91.757 9 .241 1.205 92.962 10 .226 1.128 94.090 11 .183 .914 95.004 12 .173 .865 95.869 13 .152 .760 96.628 14 .142 .709 97.337 15 .128 .639 97.976 16 .115 .573 98.549 17 .098 .492 99.041 18 .085 .423 99.464 19 .066 .328 99.792 20 .042 .208 100.000 Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Eigenvalue của 4 biến độc lập đều > 1 nên cả 4 biến đều được giữ lại trong mơ hình. Tổng phương sai trích của 4 biến là 83.529% > 50% cho thấy mơ hình là hợp lệ và các biến giải thích được 83.529% sự biến thiên của mơ hình.
55
Bảng 2.37 : Ma trận xoay nhân tố đối với các biến độc lập
Biến quan sát Các nhân tố 1 2 3 4 SP5 .856 SP3 .842 SP4 .841 SP2 .806 SP6 .804 SP1 .780 QC2 .898 QC3 .894 QC5 .873 QC1 .843 QC4 .824 GC3 .810 GC2 .805 GC1 .800 GC5 .791 GC4 .782 PP3 .865 PP2 .863 PP4 .856 PP1 .770 Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Kết quả ma trận xoay cho thấy, 20 biến quan sát hội tụ thành 4 nhóm khác nhau, tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải > 0.5 và khơng tồn tại biến xấu.
Nhân tố 1: Dữ liệu rút trích nhân tố này bao gồm 6 biến quan sát thuộc khái niệm nhận thức về Sản phẩm gồm SP1, SP2, SP3, SP4, SP5 và SP6. Các biến này đều có hệ số tải nhân tố đạt yêu cầu (> 0.5).
Nhân tố 2: Dữ liệu rút trích nhân tố này gồm 5 biến quan sát về Quảng cáo gồm QC1, QC2, QC3, QC4 và QC5. Các biến này đều có hệ số tải nhân tố > 0.5.
Nhân tố 3: Dữ liệu rút trích nhân tố này gồm 4 biến quan sát thuộc khái niệm nhận thức về Giá cả gồm GC1, GC2, GC3 và GC4. Tất cả các biến này đều có hệ số tải nhân tố đạt yêu cầu (> 0.5).
56
Nhân tố 4: Dữ liệu rút trích nhân tố này gồm 4 biến quan sát thuộc khái niệm nhận thức về Phân phối, đó là PP1, PP2, PP3 và PP4. Các biến này đều có hệ số tải nhân tố đạt yêu cầu (> 0.5).
Như vậy, sau khi kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, mơ hình nghiên cứu được giữ nguyên như ban đầu với 4 biến độc lập gồm Sản phẩm, Giá cả, Phân phối, Quảng cáo và 1 biến phụ thuộc là Sự hài lòng của khách hàng.
2.6.3.2 Kết quả kiểm định hệ số tương quan
Sau khi tiến hành phân tích độ tin cậy của các thang đo qua hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích EFA để xác định các nhân tố thu được từ các biến quan sát, có 5 nhân tố được đưa vào để kiểm định mơ hình. Phân tích tương quan Pearson được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mơ hình hồi quy. Kết quả phân tích hồi quy sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết của mơ hình.
Bảng 2.38 : Kết quả phân tích tương quan
SAT SP GC PP QC SAT Hệ số tương quan Person 1 .546** .607** .603** .406**
Sig. .000 .000 .000 .000
N 202 202 202 202 202
SP Hệ số tương quan Person .546** 1 .513** .491** .280** Sig. .000 .000 .000 .000
N 202 202 202 202 202
GC Hệ số tương quan Person .607** .513** 1 .517** .429** Sig. .000 .000 .000 .000
N 202 202 202 202 202
PP Hệ số tương quan Person .603** .491** .517** 1 .399** Sig. .000 .000 .000 .000
N 202 202 202 202 202
QC Hệ số tương quan Person .406** .280** .429** .399** 1 Sig. .000 .000 .000 .000
N 202 202 202 202 202
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Kết quả phân tích tương quan cho thấy các biến độc lập khơng có tương quan hồn tồn với nhau, hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn 1. Các giá trị Sig đều < 0.05 nên 4 biến độc lập đều có mối quan hệ tương quan tuyến tính
57
với biến phụ thuộc. Hệ số tương quan giữa Sự hài lòng với Giá cả là lớn nhất (0.607) và hệ số tương quan giữa Sự hài lòng với Quảng cáo là thấp nhất (0.406). Như vậy, 4 biến độc lập này sẽ được đưa vào phân tích hồi quy để phân tích sự ảnh hưởng của các biến độc lập và biến phụ thuộc.
2.6.3.3 Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Phân tích hồi quy nhằm đánh giá mức độ tác động của biến độc lập tới biến phụ thuộc. Trong phần này, phương pháp Enter được chọn để kiểm định mơ hình lý thuyết.
Phương trình hồi quy tuyến tính bội biểu diễn mối liên hệ giữa các nhân tố có dạng: SAT =𝜷0 + 𝜷1SP + 𝜷2 GC + 𝜷3PP + 𝜷4PP Trong đó: 𝛽0 là hằng số Các biến độc lập: - SP: Sản phẩm - GC: Giá cả - PP: Phân phối - QC: Quảng cáo
Biến phụ thuộc: SAT: Sự hài lòng
𝛽i: Hệ số hồi quy riêng (i=1, 2, …, 6)
Để kiểm định sự phù hợp giữa các thành phần SP, GC, PP, QC với SAT, ta sử dụng hàm hồi quy tuyến tính với phương pháp đưa vào một lượt (Enter).
58 Bảng 2.39 : Hệ số R2 hiệu chỉnh Mơ hình Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn ước lượng
Đại lượng Durbin- Watson
1 .722a .522 .512 .786 1.677
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Kết quả cho thấy hệ số xác định R2 = 0.522 hay R2 hiệu chỉnh = 0.512 tức là mơ hình hồi quy tuyến tính được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu 51.2%. Hay nói cách khác, các biến độc lập giải thích được 51.2% cho biến phụ thuộc.
Bảng 2.40 : Bảng ANOVA
Mơ hình Tổng các bình phương df Bình phương trung bình F Sig.
1 Phần hồi quy 132.882 4 33.221 53.761 .000b
Phần dư 121.732 197 .618
Tổng cộng 254.614 201
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
Kết quả phân tích phương sai (Bảng 2.40) cho thấy giá trị kiểm định F là 53.761 với mức ý nghĩa Sig là 0.000 < 0.05, điều này đảm bảo ý nghĩa về mặt thống kê, chứng tỏ mơ hình hồi quy bội hoàn toàn phù hợp và đảm bảo độ tin cậy.
Bảng 2.41 : Kết quả phân tích hồi quy
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Chấp nhận VIF
1 (Constant) .222 .262 .844 .400 SP .250 .069 .218 3.612 .000 .668 1.498 GC .286 .061 .296 4.658 .000 .599 1.669 PP .352 .071 .305 4.919 .000 .633 1.581 QC .106 .062 .366 1.722 .087 .773 1.294 Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
59
Kết quả phân tích hồi quy (Bảng 2.41) cho thấy các giá trị Sig. tương ứng biến SP, GC, PP đều nhỏ hơn 0.05 trừ nhân tố QC có hệ số Sig. = 0.087 > 0.05 là không phù hợp nên cần loại nhân tố QC ra khỏi phương trình hồi quy.
Hệ số phóng đại phương sai VIF < 10 (hệ số VIF từ 1.294 đến 1.498) cho thấy các biến độc lập này khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng vi phạm giả định đa cộng tuyến. Do đó, mối quan hệ giữa các biến độc lập khơng ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mơ hình hồi quy.
Đại lượng thống kê Durbin - Watson (d) được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Đại lượng d có giá trị từ 0 đến 4. Kết quả phân tích hồi quy bội cho thấy giá trị d = 1.677 nằm trong vùng chấp nhận nên khơng có tương quan giữa các phần dư. Theo đó, giả định khơng có tương quan giữa các phần dư khơng vi phạm. Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính trên có thể sử dụng.
2.6.3.4 Phương trình hồi quy tuyến tính
Với kết quả khảo sát cùng tập dữ liệu thu được trong phạm vi nghiên cứu của đề tài ta có phương trình hồi quy thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập còn lại như sau:
SAT = 0.305*PP + 0.296*GC + 0.218*SP + 𝜀
Hệ số hồi quy mang dấu dương thể hiện các yếu tố trong mơ hình hồi quy trên ảnh hưởng tỷ lệ thuận đến sự hài lòng của khách hàng. Điều này phù hợp với giả thiết trong mơ hình nghiên cứu đã trình bày trong phần trước.
Kết quả mơ hình hồi quy cho thấy, Sự hài lịng chịu tác động cùng chiều của 4 thành phần gồm: Sản phẩm (SP), Giá cả (GC) Phân phối (PP). Các giả thuyết H1, H2, H3 trong mơ hình nghiên cứu được chấp nhận.
Trong đó, nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất đến Sự hài lịng theo hệ số Beta chuẩn hóa là Phân phối (PP) với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa 0.305, thứ hai là Giá cả (GC) với hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa 0.296 và cuối cùng là Sản phẩm với
60
hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa 0.218 tác động đến Sự hài lịng của khách hàng mức độ thấp nhất.
Điều có cũng có nghĩa là trong điều kiện các nhân tố cịn lại không thay đổi, nếu yếu tố Phân phối tăng lên/giảm xuống 1 đơn vị sẽ làm cho Sự hài lòng của khách hàng tăng lên/giảm xuống 0.305 đơn vị. Tương tự, sự tăng lên/giảm xuống 1 đơn vị Giá cả, Sản phẩm sẽ làm Sự hài lòng của khách hàng tăng lên/giảm xuống lần lượt 0.296 và 0.218 đơn vị.
2.6.5 Kết quả kiểm định giả thuyết và mơ hình
Từ phương trình hồi quy rút ra được, ta thấy sự hài lịng của khách hàng tại cơng ty CP SXCN - TM Anh Quân do 3 nhân tố tác động gồm: Sản phẩm, Giá cả và Phân phối. Sau khi điều chỉnh và loại bỏ nhân tố không phù hợp, kết quả cho các giả thuyết ban đầu được đưa ra như sau:
Bảng 2.42 : Kết quả giả thuyết của mơ hình điều chỉnh
Giả thuyết Nội dung Sig. Kết luận
H1 Trải nghiệm sản phẩm tác động tích cực
đến sự hài lòng của khách hàng 0.000 Chấp nhận H2 Sự quan tâm về giá cả tác động tích cực
đến sự hài lòng của khách hàng 0.000 Chấp nhận H3 Sự quan tâm về phân phối có tác động
tích cực đến sự hài lịng của khách hàng 0.000 Chấp nhận H4 Sự quan tâm về quảng cáo có tác động
tích cực đến sự hài lòng của khách hàng 0.087 Không chấp nhận
Nguồn: Kết quả xử lý SPSS
H1 : Trải nghiệm sản phẩm có tác động tích cực đến Sự hài lòng của khách hàng
Theo kết quả phân tích hồi quy, biến SP có hệ số β = 0.218 với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05 nên giả thuyết H1 được chấp nhận. Điều này có thể diễn giải
61
rằng những người có cảm nhận về chất lượng, mẫu mã, bảo hành… của sản phẩm sẽ có nhiều ý định mua sản phẩm, ngược lại những người có cảm nhận về sản phẩm thấp sẽ ít có ý định mua sản phẩm hơn.
H2 : Sự quan tâm về giá cả có tác động tích cực đến Sự hài lịng của khách hàng
Từ kết quả phân tích hồi quy ta thấy biến GC có hệ số β = 0.296 với giá trị Sig. = 0.000 < 0.05. Vì vậy giả thuyết H2 được chấp nhận. Điều này có thể được