Nhân tố 1 2 3 4 5 HL3 .787 HL4 .766 HL1 .746 HL2 .699 NT5 .783 NT1 .769 NT3 .744 NT4 .701 DT1 .827 DT3 .811 DT2 .811 HL5 .594 .627 TQ4 .776 TQ2 .764 TQ3 .733 TQ1 .706 CN1 .800 CN2 .794 CN3 .762 NT2 .608 .635
Tuy nhiên, qua phân tích ma trận trọng số nhân tố (bảng 4-23) ta nhận thấy, có 02 biến HL5, NT2 đều tải lên 2 nhân tố. Tuy nhiên, khác biệt hệ số tải nhân tố Factor Loading của một biến quan sát giữa các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0.3 để đảm bảo tính phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun & Hassan Al-Tamimi 2003). Bên cạnh đó, xét trong cùng một dịng, biên độ chênh lệch giữa hai giá trị thấp nhất và cao nhất phải lớn hơn ít nhất là 0.3 (Nguyễn 2013).
Như vậy, chúng ta có đủ căn cứ để loại hai biến HL5 và NT2 ra khỏi hệ thống thang đo của các biến độc lập. Tác giả tiến hành loại bỏ lần lượt biến NT2 và HL5 ra
Ta thấy kết quả từ bảng 4-24, sau khi loại biến HL5 và biến NT2, hệ số KMO là 0.827 > 0.5 đáp ứng yêu cầu về mặt thống kê sử dụng làm thang đo. Bên cạnh đó, kiểm định Bartlett's Test có sig. bằng 0.00 < 0.05, như vậy ta đi đến kết luận kết quả phân tích EFA có thể để kiểm định độ tin cậy thang đo biến độc lập.
Bảng 4-24. Bảng kết quả KMO và Bartlett's test đối với thang đo biến độc lập sau khi loại bỏ biến HL5 và NT2 sau khi loại bỏ biến HL5 và NT2
Hệ số KMO .827
Kiểm định Barlett
1095.627 1090.821
153 153
.000 .000
Kết quả từ bảng 4-25 cho thấy, phân tích EFA sau khi loại hai biến HL5 và NT2, đã trích xuất được 05 nhân tố có hệ số Eigenvalue > 1 và có tổng phương sai trích bằng 67.405% > 50%, đáp ứng yêu cầu phân tích nhân tố sử dụng làm thang đo biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu.
Bảng 4-25. Bảng nhân tố và phương sai trích thang đo biến độc lập sau khi loại bỏ biến NT2 và HL5 sau khi loại bỏ biến NT2 và HL5
Nhân tố
Eigenvalues khởi tạo Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Tổng cộng (%) của phương sai (%) tích lũy Tổng cộng (%) của phương sai (%) tích lũy Tổng cộng (%) của phương sai (%) tích lũy 1 5.779 32.106 32.106 5.779 32.106 32.106 2.619 14.552 14.552 2 2.049 11.383 43.489 2.049 11.383 43.489 2.572 14.291 28.843 3 1.746 9.699 53.188 1.746 9.699 53.188 2.555 14.193 43.036 4 1.365 7.582 60.770 1.365 7.582 60.770 2.306 12.808 55.844 5 1.194 6.634 67.405 1.194 6.634 67.405 2.081 11.560 67.405
Bảng ma trận trọng số nhân tố bảng 4-26 cho thấy, trọng số nhân tố của thang đo biến độc lập sau khi loại bỏ hai biến HL5 và NT2, của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5 và các biến quan sát cũng đáp ứng yêu cầu giá trị phân biệt đối với các nhân tố trong thang đo.
Bảng 4-26. Ma trận nhân tố thang đo biến độc lập sau khi loại bỏ biến NT2 và HL5 sau khi loại bỏ biến NT2 và HL5
Nhân tố 1 2 3 4 5 TQ4 .779 TQ2 .756 TQ3 .747 TQ1 .707 HL1 .772 HL3 .770 HL4 .733 HL2 .729 NT5 .813 NT1 .765 NT4 .730 NT3 .711 DT2 .825 DT1 .825 DT3 .809 CN2 .805 CN1 .799 CN3 .774
4.2.2.2. Đối với biến phụ thuộc (TT)
Ta thấy kết quả từ bảng 4-27 cho thấy, hệ số KMO đối với thang đo biến phụ thuộc lòng trung thành của khách hàng (TT) bằng 0.833 > 0.5, đáp ứng yêu cầu về mặt điều kiện phân tích EFA. Bên cạnh đó, kiểm định Bartlett's Test có sig. bằng 0.00 < 0.05, như vậy có thể kết luận các biến quan sát trong thang đo biến phụ thuộc (TT) đáp ứng yêu cầu sử dụng làm thang đo.
Hệ số KMO .833
Kiểm định Barlett Giá trị Chi bình phương xấp xỉ 287.598
df 10
Sig. .000
Kết quả phân tích bảng nhân tố và phương sai trích (bảng 4-28) ta thấy, mơ hình trích được 01 nhân tố với Eigenvalue > 1, với tổng phương sai trích 61.619%, như vậy tập hợp 05 biến đo lường giải thích được 61.619% biến thiên phương sai biến phụ thuộc (TT).
Bảng 4-28. Bảng nhân tố và phương sai trích thang đo biến phụ thuộc lòng trung thành biến phụ thuộc lòng trung thành
Nhân tố
Eigenvalues khởi tạo Extraction Sums of Squared Loadings Tổng
cộng
% của
phương sai % tích lũy
Tổng cộng
% của
phương sai % tích lũy
1 3.081 61.619 61.619 3.081 61.619 61.619
2 .693 13.869 75.489
3 .478 9.565 85.054
4 .421 8.411 93.464
5 .327 6.536 100.000
Bảng ma trận trọng số nhân tố (bảng 4-29) cho thấy, các biến quan sát đều có trọng số đều lớn hơn 0.5, đáp ứng đồng thời giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của hệ thống thang đo theo lý thuyết phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 4-29. Ma trận nhân tố thang đo biến phụ thuộc lòng trung thành
Nhân tố 1 TT5 .835 TT1 .825 TT3 .760 TT2 .757 TT4 .744
Như vậy, sau q trình phân tích độ tin cậy thang đo thông qua 02 phương pháp đánh giá độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Mơ hình đã xây dựng và điều chỉnh thang đo nghiên cứu chính thức với sự lược bỏ 03 biến quan sát trong hệ thống thang đo biến độc lập là DT4, HL5 và NT2. Qua
đó, tác giả xây dựng và đề xuất thang đo chính thức (bảng 4-30) bao gồm 01 nhân tố phụ thuộc lòng trung thành của khách hàng (TT) gồm 05 biến quan sát; 05 nhân tố độc lập với hệ thống bao gồm 18 biến quan sát.
Bảng 4-30. Thang đo nghiên cứu chính thức của nghiên cứu
PHÁT BIỂU Rất không đồng ý Không đồng ý Bình thường Đồng ý Rất Đồng ý Lòng trung thành của khách hàng (TT) 1 2 3 4 5
TT1 Tơi nhận thấy rất khó khăn để từ bỏ thương hiệu PRC. TT2 Tôi sẽ vẫn tiếp tục ủng hộ những sản phẩm/dịch vụ mới của
PRC.
TT3 Một khi các đối thủ đưa ra những ưu đãi hấp dẫn hơn tôi sẽ vẫn ưu tiên sử dụng sản phẩm/dịch vụ của PRC.
TT4 Tơi sẽ bình luận tích cực về sản phẩm/dịch vụ của PRC đối vói dối tác, bạn bè.
TT5 Đối diện với những nhận định thiếu tích cực đối với PRC, tơi sẽ sẵn sàng phản bác lại.
Giá trị cảm nhận (CN) 1 2 3 4 5
CN1 Giá trị mà sản phẩm/dịch vụ của công ty mang lại tương xứng với số tiền bỏ ra.
CN2 Mức giá của sản phẩm là hoàn tồn hợp lý. CN3 Bạn có cảm nhận rằng cơng ty mang lại những sản
phẩm/dịch vụ thực sự có chất lượng ?
Danh tiếng thương hiệu (DT) 1 2 3 4 5
DT1 Thương hiệu PRC tạo được danh tiếng tốt trong tiềm thức của tôi.
DT2 Tôi cho rằng PRC sẽ giữ đúng các cam kết liên quan đến chất lượng sản phẩm/dịch vụ.
DT3 Thương hiệu PRC nằm trong nhóm những đối tác đầu tiên tơi nghĩ tới khi có mong muốn giao dịch.
Thói quen tiêu dùng (TQ) 1 2 3 4 5
TQ1 PRC là một trong những đối tác tôi thường xuyên tiến hành giao dịch mua bán.
TQ4 Theo cảm nhận của tôi, PRC thật sự là một đối tác thấu hiểu thị trường
Sự hài lòng của khách hàng (HL) 1 2 3 4 5
HL1 Tôi nhận thấy thật sự hài lòng trong khi sử dụng sản phẩm/dịch vụ của PRC.
HL2 Tơi hài lịng với tốc độ giao hàng của PRC.
HL3 Sản phẩm/dịch vụ của PRC vượt quá kỳ vọng của tôi. HL4 Tôi nhận thấy sự hứng khởi trong khi giao dịch với PRC.
Niềm tin của khách hàng (NT) 1 2 3 4 5
NT1 Tôi nhận thấy việc tiến hành giao dịch mua bán với PRC là điều đúng đắn.
NT3 PRC thật sự tạo niềm tin đối với tôi.
NT4 Tôi cảm thấy yên tâm khi tiến hành giao dịch mua bán với PRC.
NT5 Tơi cảm thấy có lịng tin sẽ tiếp tục giao dịch mua bán với PRC.
Nhằm gia tăng tính đại diện cho nghiên cứu, qua đó tiến hành phân tích các kỹ thuật thống kê chuyên sâu như: hồi quy tuyến tính, ANOVA, T-test. Tác giả tiến hành nhóm các biến quan sát cho từng khái niệm nghiên cứu thành các biến đại diện cho từng nhóm nhân tố. Cụ thể q trình nhóm các nhân tố như sau:
- Nhóm các biến TT1, TT2, TT3, TT4, TT5 thành biến mới là: F_TT, thể hiện yếu tố lòng trung thành của khách hàng.
- Nhóm các biến CN1, CN2, CN3 thành biến mới là: F_CN, thể hiện yếu tố chung là giá trị cảm nhận của khách hàng.
- Nhóm các biến quan sát DT1, DT2, DT3 thành biến mới là: F_DT, thể hiện yếu tố danh tiếng thương hiệu của doanh nghiệp.
- Nhóm các biến quan sát TQ1, TQ2, TQ3, TQ4 thành biến mới là: F_TQ, thể hiện yếu tố thói quen tiêu dùng của khách hàng.
- Nhóm các biến quan sát HL1, HL2, HL3, HL4 thành biến mới là: F_HL, biểu hiện sự hài lịng của khách hàng.
- Nhóm các biến quan sát NT1, NT3, NT4, NT5 thành biến mới là: F_NT, biểu hiện cho yếu tố niềm tin của khách hàng.
So sánh ảnh hưởng của các nhóm
4.3.1. Kiểm định so sánh nhóm (Sample T - Test)
Phương pháp kiểm định so sánh hai trung bình của hai mẫu độc lập (Independent Samples T-test) được sử dụng trong nghiên cứu khi có mong muốn so sánh trung bình của hai mẫu độc lập (Nguyễn 2013).
Nhằm đánh giá, mức độ trung thành giữa hai nhóm khách hàng khác nhau là nhà sản xuất và nhà trung gian thương mại, tác giả tiến hành phân tích T-test đối với hai nhóm khách hàng là nhà sản xuất và nhà trung gian thương mại về sự khác biệt nhân tố lòng trung thành của khách hàng.
Bảng 4-31. Kết quả kiểm định phương sai đồng nhất Levene và khác biệt trung bình của tổng thể khác biệt trung bình của tổng thể
Kiểm định Levene's Test phương sai đồng nhất Kiểm định t-test khác biệt trung bình tổng thể F Sig. t df Sig. (2- tailed ) F_TT
Equal variances assumed 7.341 .008 -.876 148 .343
Equal variances not assumed -.932 143.652 .347
Ta nhận thấy kết quả từ bảng 4-31 cho thấy, kiểm định Levene test có sig bằng 0.008 < 0.05, như vậy phương sai của hai nhóm đối tượng là khác nhau, như vậy chúng ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định ở hàng Equal variances not assumed. Ta nhận thấy sig của kiểm định t bằng 0.347 > 0.05, như vậy chúng ta đi đến kết luận, khơng có sự khác biệt về long trung thành giữa các nhóm doanh nghiệp là nhà sản xuất và nhà trung gian thương mại.
4.3.2. Phân tích phương sai ANOVA
Phân tích phương sai ANOVA1 là kỹ thuật so sánh trung bình của các nhóm thơng qua việc đánh giá trung bình các quan sát từ những nhóm này (Hồng & Chu 2016). Phân tích phương sai hay cịn gọi là phân tích ANOVA thường được sử dụng trong các nghiên cứu có sự so sánh trung bình của từ 03 nhóm đám đơng nghiên cứu trở lên (Nguyễn 2013). Trong phạm vi nghiên cứu này, sẽ sử dụng phương pháp phân tích phương sai một yếu tố2, tức là mơ hình phân tích ANOVA sẽ phân tích một biến định tính thể hiện nguyên nhân tác động đến một nhân tố mang tính kết quả.
Cụ thể, trong nghiên cứu này, tác giả phân tích ANOVA nhằm nghiên cứu sự khác biệt về lòng trung thành giữa các nhóm khách hàng có quy mơ đơn hàng khác nhau.
Bảng 4-32. Kiểm tra tính đồng nhất của phương sai
Hệ số Levene df1 df2 Sig.
2.376 2 147 .087
Qua kết quả phân tích từ bảng 4-32 cho thấy, kiểm định Levene’s Test có sig. là 0.087 > 0.05. Như vậy, điều này có nghĩa là chúng ta có đủ cơ sở để sử dụng kết quả từ kiểm định F ở bảng kết quả ANOVA.
Bảng 4-33. Phân tích phương sai ANOVA
Tổng chênh lệch bình phương (SS) Bậc tự do (df) Phương sai (MS) F Sig. Giữa các nhóm 5.648 2 2.649 6.235 .003 Nội bộ nhóm 64.863 147 .432 Tổng 70.437 149
Theo kết quả từ bảng 4-33, kiểm định F có sig bằng 0.003 < 0.05, như vậy theo lý thuyết kiểm định, điều này chứng tỏ rằng có sự khác biệt có ý nghĩa về mặt thống kê về sự trung thành giữa các nhóm khách hàng có quy mơ đơn hàng khác nhau. Cụ
1 Analysis of variance (ANOVA): Phân tích phương sai 2 One – way ANOVA: Phân tích phương sai một yếu tố
thể những doanh nghiệp có quy mơ đơn hàng càng cao sẽ có lịng trung thành cao hơn so với các nhóm khách hàng khác (hình 4-2).
Hình 4-2. Biểu đồ biểu thị mối quan hệ giữa khối lượng đơn hàng và lòng trung thành của khách hàng và lòng trung thành của khách hàng
4.3. Phân tích hồi quy
4.4.1. Hồi quy tuyến tính
Theo (Nguyễn 2013), trong các nghiên cứu muốn kiểm định mối quan hệ giữa tập hợp 02 hay nhiều biến độc lập với 01 biến độc lập, thông thường sẽ sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính.
Bảng 4-34. Bảng tóm tắt mơ hình hồi quy tuyến tính
R 𝐑𝟐 𝐑𝟐 hiệu chỉnh Sai số chuẩn
ước lượng
Hệ số Durbin- Watson
Qua kết quả từ bảng tóm tắt mơ hình hồi quy (bảng 4-34) cho thấy, hệ số xác định hiệu chỉnh R2 đã hiệu chỉnh là 0.693 = 69.3%. Hệ số xác định hiệu chỉnh R2 là hệ số dùng để đo lường tỷ lệ (%) biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích thơng qua tập hợp biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu. Như vậy, tập hợp các biến độc lập trong mơ hình hồi quy giải thích được 69.3% biến động tương quan của biến phụ thuộc lòng trung thành của khách hàng.
Bảng 4-35. Bảng ANOVA đối với mơ hình hồi quy tuyến tính
Tổng bình phương df. Trung bình bình phương F Sig. Giữa các nhóm 49.065 5 9.797 66.534 .000b Nội bộ nhóm 21.348 144 .152 Tổng 70.421 149
Kết quả kiểm định F (bảng 4-35) của mơ hình hồi quy có sig. = 0.00 < 0.05, từ cơ sở này chúng ta đi đến kết luận mơ hình hồi quy với những biến độc lập trong mơ hình hồn tồn có thể giải thích có ý nghĩa về mặt thống kê đối với biến thiên của biến phụ thuộc lòng trung thành của khách hàng.
Bảng 4-36. Các nhân tố tác động đến lòng trung thành của khách hàng trong mơ hình hồi quy tuyến tính trong mơ hình hồi quy tuyến tính
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn β Hệ số Tolerance Hệ số VIF (Constant) .372 .175 1.803 .073 F_TQ .279 .041 .297 5.150 .000 .630 1.587 F_DT .062 .035 .126 2.344 .020 .724 1.381 F_NT .326 .045 .308 5.597 .000 .694 1.441 F_CN .087 .038 .114 2.248 .026 .813 1.230 F_HL .254 .039 .316 6.093 .000 .780 1.282
Bên cạnh đó theo bảng 4-36, hệ số sig. của kiểm định t-test của các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05, như vậy các biến độc lập đều đáp ứng yêu cầu làm biến độc lập
trong mơ hình nghiên cứu. Như vậy, dựa trên kết quả phân tích hồi quy, chúng ta đi đến được mơ hình hồi quy tuyến tính như sau:
Trung thành = 0. 372 + 0. 279 (thói quen) + 0. 062 (danh tiếng) + 0. 326 (niềm tin) + 0. 087 (giá trị cảm nhận) + 0. 254 (hài lòng)
Từ mơ hình hồi quy tuyến tính trên, có thể giúp chúng ta đi đến một số phân tích thống kê định lượng như sau:
Về các giả thuyết nghiên cứu:
Bảng 4-37. Mức độ tác động của các nhân tố độc lập lên yếu tố lòng trung thành của khách hàng+ lên yếu tố lòng trung thành của khách hàng+
Nhân tố B F_NT 0.326 F_HL 0.254 F_TQ 0.279 F_CN 0.087 F_DT 0.062
Cụ thể dựa trên bảng 4-37 ta thấy, trong tập hợp 05 biến độc lập của mơ hình nghiên cứu nhân tố niềm tin của khách hàng (F_NT) có sự tác động lớn nhất đối với lòng trung thành của khách hàng với hệ số hồi quy B bằng 0.326, điều này có nghĩa là khi chỉ số sự hài lịng của khách hàng tăng thêm 10% sẽ giúp cho sự trung thành của khách hàng tăng thêm khoảng 3.26%. Từ cơ sở này, chúng ta có đầy đủ căn cứ chứng minh giả thuyết nghiên cứu (H2): niềm tin của khách hàng có tác động
dương lên lịng trung thành, kết quả từ mơ hình hồi quy đã chứng minh mối quan hệ