CHƢƠNG 3 : THU THẬP & XỬ LÝ DỮ LIỆU
3.2 Nghiên cứu định lƣợng
3.2.4 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Hệ số KMO = 0,854 (Phụ lục E) nên thỏa điều kiện phân tích EFA. Kiểm định Bartlett's Test có mức ý nghĩa Sig.= 0.000, vậy các biến quan sát có tương quan trong tổng thể. Sử dụng phương pháp xoay vng góc, kết quả phân tích EFA cho thấy có 9 thành phần được trích tại giá trị Eigen là 1.09 và tổng phương sai trích là 60.15%. Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0,5 (Bảng 3.3). Ba biến quan sát TK4, TK5 và ND1 có hệ số tải nhân tố thấp hơn 0,5 nên bị loại.
Bảng 3.3 Kết quả EFA của các thành phần
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố của các thành phần
1 2 3 4 5 6 7 8 9
TL1.Tiết kiệm thời gian 0.746
TL2.Mua sắm dễ dàng 0.650
TL3.Tìm kiếm dễ dàng 0.615
TL4.Mua sắm tại nhà 0.766
TL5.Tiện lợi về thời gian 0.754
ND2.Thú vị 0.522 ND3.Đa dạng 0.560 TK1.Cách bài trí 0.800 TK2.Kết hợp màu sắc 0.691 TK3.Cảm giác vui vẻ 0.585 TC4.Thơng tin chính xác 0.661 HH1.Đáp ứng nhu cầu 0.697 HH2.Đáp ứng chất lƣợng 0.756
HH3.Tƣơng xứng giá tiền 0.609
TT2.Thơng tin hữu ích 0.764
TT3.Tương tác rộng 0.838
TT4.Trao đổi thông tin 0.690
HH1.Đáp ứng nhu cầu 0.689
HH2.Đáp ứng chất lƣợng 0.782
HH3.Tƣơng xứng giá tiền 0.675
TP2.Đề xuất mốt mới 0.686
TP3.Tư vấn 0.553
TP4.Cập nhật xu hướng 0.663
TP5.Cung cấp thông tin 0.511
DV3.Đáp ứng nhanh 0.786 DV4.Giao hàng 0.777 TC1.An toàn 0.722 TC2.Bảo mật 0.706 TC3.Tin tưởng 0.570 DV1.Hoàn tiền 0.717 DV2.Hoàn trả SP 0.562 TP1.Ảnh hƣởng thtrang 0.574 Phƣơng sai trích 22.74 31.09 37.55 42.44 46.42 50.25 53.72 57.04 60.15
Phân tích EFA đối với biến phụ thuộc sự hài lòng
Kết quả EFA (Phụ lục E) cho thấy có 1 nhân tố được trích tại Eigen là 2,864, phương sai trích là 71,6%, các hệ số tải nhân tố thấp nhất là 0,839. Như vậy, các biến quan sát của biến sự hài lịng này đạt u cầu cho phân tích tiếp theo.
Các thành phần có một số thay đổi và được tạo mới theo Bảng 3.4. Chỉ có 2 nhân tố vẫn giữ nguyên là Tiện lợi (5 biến TL1, TL2, TL3, TL4, TL5) và Đa dạng sản phẩm (HH4, HH5, HH6). Một thành phần mới được kết hợp bởi hai nhân tố cũ (Thiết kế trang Facebook và Nội dung tự tạo) thành Giao diện Facebook (gồm ND2, ND3, TK1, TK2 và TK3). Thành phần Chất lượng sản phẩm ban đầu có 3 biến HH1, HH2 và HH3, sau khi xoay nhân tố thì bổ sung thêm 2 biến TC3 và TC4. Nhân tố Tương tác còn 3 biến TT2, TT3 và TT4. Nhân tố Tiên phong về thời trang loại bỏ TP1 còn lại 4 biến TP2, TP3, TP4, TP5. Dịch vụ khách hàng gồm 4 biến bị tách ra làm 2 nhân tố mới, là Giao hàng (DV3,DV4) và Dịch vụ hậu mãi (DV1, DV2, TP1). Nhân tố Tin cậy mới có 3 biến (TC1, TC2, TC3).
Bảng 3.4 Tổng kết các nhân tố mới Kí Kí
hiệu Nhân tố mới Biến quan sát Crobach’s
Alpha
Giả thuyết điều chỉnh
TL Tiện lợi TL1, TL2, TL3, TL4 & TL5 0,825 H1
GD Giao diện ND2, ND3, TK1, TK2 & TK3 0,746 H2
CL Chất lượng sản phẩm TC4, HH1, HH2 & HH3 0,715 H3a
ĐD Đa dạng sản phẩm HH4, HH5 & HH6 0,759 H3b
TT Tương tác TT2, TT3 & TT4 0,786 H4
TP Tiên phong thời trang TP2, TP3, TP4 &TP5 0,623 H5
GH Giao hàng DV3 & DV4 0,732 H6a
HM Dịch vụ hậu mãi DV1, DV2 & TP1 0,635 H6b
TÓM TẮT CHƢƠNG 3
Trong nghiên cứu sơ bộ trình bày thiết kế và kết quả nghiên cứu định tính. Từ 49 biến quan sát được hình thành trên cơ sở lý thuyết, kết quả thảo luận nhóm tập trung đã gạn lọc và điều chỉnh cịn lại 40 biến. Sau khi hiệu chỉnh thang đo và phỏng vấn thử thì bảng câu hỏi được sử dụng cho phỏng vấn chính thức.
Dữ liệu thu thập được từ 386 bảng trả lời đạt yêu cầu và nhập liệu vào SPSS 15.0 để xử lý. Đầu tiên, mô tả đặc điểm của mẫu, kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach’s Alpha, loại bỏ biến Tương tác TT1. Phân tích EFA loại bỏ 3 biến quan sát Thiết kế trang Facebook TK4, TK5 và Nội dung tự tạo ND1 không đạt yêu cầu. Hệ số KMO = 0,854 nên thỏa điều kiện để phân tích EFA. Kiểm định Bartlett's Test cho biết các biến quan sát có tương quan trong tổng thể. Kết quả EFA cho thấy có 9 thành phần được trích tại giá trị Eigen là 1.09 và tổng phương sai trích là 60,15%. Thang đo cịn lại 36 biến. Giải thuyết và mơ hình mới cũng được điều chỉnh sau khi đặt tên cho các nhân tố mới. Như vậy, các nhân tố có thể đưa vào phân tích hồi qui tuyến tính bội. Chương sau sẽ trình bày và thảo luận kết quả nghiên cứu.
CHƢƠNG 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Sau khi thu thập và xử lý dữ liệu. Các nhân tố đạt yêu cầu được phân tích hồi qui tuyến tính bội. Đầu tiên, kiểm tra các giả định có bị vi phạm hay khơng. Tiếp theo trình bày kết quả kiểm định các giả thuyết, mơ hình lý thuyết, so sánh sự khác biệt giữa các nhóm. Cuối cùng, thảo luận kết quả nghiên cứu.
4.1 Phân tích hồi qui tuyến tính bội
Dựa vào giả thuyết được điều chỉnh ở trên, phương trình hồi qui tuyến tính bội như sau:
HL = β0+ β1*TL+ β2*GD+ β3*CL+ β4 *ĐD+ β5*TT+ β6*TP+ β7*GH+ β8*HM+ β9*TC Trong đó:
β0: Hằng số
β1, β2, β3, β4, β5, β6, β7, β8, β9: Các hệ số hồi qui riêng phần
HL là biến phụ thuộc sự hài lòng, TL là biến tiện lợi, GD là biến giao diện, CL là biến chất lượng sản phẩm, ĐD là biến đa dạng hàng hóa, TT là biến tương tác, TP là biến tiên phong về thời trang, GH là biến giao hàng, HM là biến dịch vụ hậu mãi, TC là biến tin cậy.