PHẦN MỞ ĐẦU : TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
4.2 ĐÁNH GIÁ THANG ĐO
4.2.2 Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật đƣợc sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Trong phân tích EFA, tiêu chuẩn để chọn các biến phải có hệ số tải nhân tố (Factor loading) trên 0,40, tuy nhiên hệ số này tùy thuộc vào mẫu thu thập, mẫu càng nhỏ thì hệ số này càng lớn và ngƣợc lại do đó hệ số này nên từ 0,3 đến 0,5 là chấp nhận đƣợc(Hair & ctg,1998) và thang đo đạt yêu cầu khi tổng phƣơng sai trích thấp nhất là 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố mới thích hợp, cịn nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thì có khả năng phân tích nhân tố khơng thích hợp với các dữ liệu.
Ngồi ra phân tích nhân tố cịn dựa vào Eigenvalue để xác định số lƣợng nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 mới đƣợc giữ lại trong mơ hình. Đại lƣợng Eigenvalue đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc vì sau khi chuẩn hóa mỗi biến gốc phƣơng sai là 1.
Ma trận nhân tố (component matrix) chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tƣơng quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết các biến và các nhân tố có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố (principal component) nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0,5 thì mới đạt u cầu.
Ma trận nhân tố khi các nhân tố đƣợc xoay (rotated component matrix) sẽ giúp ma trận trở nên đơn giản và dễ giải thích hơn. Có nhiều phƣơng pháp xoay khác nhau nhƣ Varimax procedure: xoay nguyên gốc các nhân tố để tối thiểu hóa số lƣợng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cƣờng giải thích các nhân tố. Equamax: xoay các nhân tố để đơn giản hóa việc giải thích.
4.2.2.1 EFA cho các nhân tố độc lập của mơ hình giá trị cảm nhận của khách hàng
Bảng 4.3: Kết quả KMO và Bartlett’s Test
Chỉ số Kaiser-Meyer-Olkin 0,887
Bảng 4.4: Kết quả phƣơng sai giải thích phân tích khám phá nhân tố
Nhân tố
Eigenvalues Tổng bình phƣơng tải
nhân tố trích đƣợc
Tổng bình phƣơng tải nhân tố trích đƣợc sau khi xoay
Tổng % phƣơng sai % phƣơng sai tích lũy Tổng % phƣơng sai % phƣơng sai tích lũy Tổng % phƣơng sai % phƣơng sai tích lũy 1 8,672 36,134 36,134 8,672 36,134 36,134 3,525 14,687 14,687 2 1,884 7,851 43,985 1,884 7,851 43,985 2,665 11,106 25,793 3 1,574 6,559 50,544 1,574 6,559 50,544 2,569 10,703 36,496 4 1,355 5,645 56,189 1,355 5,645 56,189 2,490 10,373 46,869 5 1,205 5,022 61,211 1,205 5,022 61,211 2,436 10,149 57,019 6 1,064 4,432 65,643 1,064 4,432 65,643 2,070 8,624 65,643
Phƣơng pháp trích: Phân tích nhân tố chính
Theo kết quả từ bảng KMO và Bartlett’s Test (bảng 4.5) thì chỉ số KMO tƣơng đối cao (0,887) và Sig nhỏ hơn 0,005 (0,000). Do đó phân tích nhân tố cho các biến của thang đo giá trị cảm nhận khách hàng là hợp lý.
Kết quả phƣơng sai giải thích phân tích khám phá nhân tố cho thấy có 6 nhân tố đƣợc trích tại Eigenvalue là 1,064 (bảng 4.4) và tổng phƣơng sai trích là 65,643%. Ngồi ra, 6 nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 đƣợc giữ lại trong mơ hình.
Trong bảng kết quả ma trận xoay nhân tố Bảng 4.5 bên dƣới, các nhân tố đã xoay lần thứ nhất (xem thêm Phụ lục số 3) thì hệ số tải nhân tố của biến DV4 thuộc nhân tố giao nhận-lắp đặt có tƣơng quan đối với cả hai nhân tố 01 và nhân tố 03, không thỏa điều kiện lớn hơn 0,3 nghĩa là khơng đạt đƣợc giá trị phân biệt vì chênh lệch không đủ lớn để thiên về hẳn bên nào, thì loại biến này ra khỏi mơ hình và chạy lại EFA (Thực tế thỏa mãn giá trị hội tụ, giá trị nội dung đạt, tuy nhiên giá trị phân biệt rất khó đạt đƣợc).
Bảng 4.5: Kết quả các nhân tố đã xoay Biến Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 GN3 0,793 GN2 0,690 GN1 0,658 GN5 0,657 GN4 0,620 DV4 0,447 0,305 CX3 0,794 CX1 0,376 0,727 CX2 0,664 CX4 0,301 0,644 GC3 0,794 GC1 0,756 GC2 0,665 0,312 GC4 0,330 0,661 DT1 0,848 DT2 0,829 DT3 0,737 CL5 0,770 CL1 0,367 0,705 CL3 0,655 CL4 0,631 DV2 0,785 DV3 0,314 0,689 DV1 0,644
Bảng 4.6: Kết quả KMO và Bartlett’s Test sau khi loại biến quan sát DV4
Chỉ số Kaiser-Meyer-Olkin 0,884
Bảng 4.7: Kết quả các nhân tố đã xoay sau khi loại biến quan sát DV4 Biến Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 GN3 0,796 GN5 0,675 GN2 0,654 GN4 0,651 GN1 0,618 CX3 0,791 CX1 0,726 CX2 0,662 CX4 0,636 GC3 0,795 GC1 0,741 GC4 0,676 GC2 0,663 DT1 0,844 DT2 0,832 DT3 0,742 CL5 0,772 CL1 0,709 CL3 0,658 CL4 0,636 DV2 0,780 DV3 0,688 DV1 0,631
Với kết quả ở bảng 4.7 (xem thêm Phụ lục 03), ta thấy năm biến quan sát từ GN1 đến GN5 có hệ số tải cao lên nhân tố 1 (dao động từ 0,618 đến 0,796); bốn biến quan sát từ CX1 đến CX4 có hệ số tải cao lên nhân tố 2 (dao động từ 0,636 đến 0,791); bốn biến quan sát từ GC1 đến GC4 có hệ số tải cao lên nhân tố 3 (dao động từ 0,663 đến 0,795); ba biến quan sát từ DT1 đến DT3 có hệ số tải cao lên nhân tố 4 (dao động từ 0,742 đến 0,844); bốn biến quan sát từ CL1, CL3 đến CL5 có hệ số tải cao lên nhân tố 5 (dao động từ 0,636 đến 0,772); ba biến quan sát từ DV1 đến DV3 có hệ số tải cao lên nhân tố 6 (dao động từ 0,631 đến 0,780). Hơn nữa, các biến quan sát đều có hệ số tải cao lên nhân tố đại diện và thấp hơn đáng kể lên các nhân
tố cịn lại. Vì vậy, sáu nhân tố của thang đo đạt đƣợc giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Tóm lại, thang đo giá trị cảm nhận của khách hàng, sau khi đƣợc kiểm định lại độ tin cậy và tinh lọc lại bao gồm 6 nhân tố và 23 biến quan sát.
4.2.2.2 EFA cho tổng giá trị cảm nhận của khách hàng
Sau khi thực hiện các kiểm định bằng phân tích nhân tố khám phá EFA với các biến quan sát về tổng giá trị cảm nhận của khách hàng bằng dữ liệu thu thập đƣợc từ nghiên cứu, kết quả phân tích chi tiết đƣợc mơ tả ở bảng 4.9 (xem thêm Phụ lục 3) và ma trận nhân tố đƣợc mô tả ở Bảng 4.10 sau. Từ kết quả phân tích này (bảng 4.8) có Hệ số KMO = 0,629> 0,6; sig = 0,000 < 0,005 (xem thêm Phụ lục 3). Do đó phân tích nhân tố cho các biến của thang đo tổng giá trị cảm nhận khách hàng là hợp lý.
Kết quả phƣơng sai giải thích phân tích khám phá nhân tố cho thấy có 3 nhân tố đƣợc trích tại Eigenvalue là 1,772 (bảng 4.9) và tổng phƣơng sai trích là 59%>50%. Ngồi ra, nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 đƣợc giữ lại trong mơ hình. Hệ số tải các biến đều lớn hơn 0,5 cho một nhân tố duy nhất.
Bảng 4.8: Kết quả KMO và Bartlett’s Test
Chỉ số Kaiser-Meyer-Olkin 0,629
Mức ý nghĩa kiểm định Bartlett (Sig) 0,000
Bảng 4.9: Bảng phƣơng sai giải thích khám phá nhân tố tổng giá trị cảm nhận
Nhân tố Eigenvalues Tổng bình phƣơng tải nhân tố trích đƣợc Tổng % phƣơng sai % phƣơng
sai tích lũy Tổng phƣơng sai % % phƣơng sai tích lũy
1 1,772 59,078 59,078 1,772 59,078 59,078
2 0,721 24,017 83,095
3 0,507 16,905 100,000
Bảng 4.10: Kết quả ma trận nhân tố Nhân tố Nhân tố 1 CN2 0,822 CN1 0,784 CN3 0,694
Hình 4.1: Mơ hình nghiên cứu sau khi kiểm định. Chất lƣợng sản Chất lƣợng sản phẩm Giao nhận - lắp đặt Dịch vụ sau bán hàng Giá cả Danh tiếng Giá trị cảm xúc Giá trị cảm nhận của khách hàng
4.3 KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH VÀ CÁC GIẢ THUYẾT 4.3.1 Phân tích tƣơng quan bằng hệ số Pearson 4.3.1 Phân tích tƣơng quan bằng hệ số Pearson
Hệ số tƣơng quan Pearson (ký hiệu là r) để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lƣợng. Giá trị tuyệt đối của r tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tƣơng quan tuyến tính chặt chẽ. Giá trị r=0 chỉ ra rằng khơng có mối quan hệ tuyến tính.
Các biến độc lập khơng có quan hệ tuyến tính (r=0) và có ý nghĩa thống kê (sig> 0,005). (Xem thêm Phụ lục 3)
Sáu biến độc lập gồm: giao nhận-lắp đặt, giá trị cảm xúc, giá cả, danh tiếng, chất lƣợng, dịch vụ sau bán hàng và biến phụ thuộc giá trị cảm nhận có tƣơng quan với nhau về mặt thống kê (sig < 0,005). Hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc là trung bình (r thấp nhất là 0,142 và cao nhất là 0,569). (Xem thêm Phụ lục 3)
4.3.2 Mơ hình các yếu tố tác động lên giá trị cảm nhận của khách hàng 4.3.2.1 Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội 4.3.2.1 Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Mơ hình nghiên cứu các yếu tố tác động lên giá trị cảm nhận của khách hàng gồm 7 khái niệm. Trong đó, giá trị cảm nhận của khách hàng là khái niệm phụ thuộc, 6 khái niệm còn lại (chất lƣợng sản phẩm, giao nhận-lắp đặt, dịch vụ sau bán hàng, giá cả, danh tiếng, giá trị cảm xúc) là những khái niệm độc lập và đƣợc giả định là các nhân tố này tác động vào giá trị cảm nhận của khách hàng.
Phƣơng pháp hồi quy tuyến tính bội đƣợc sử dụng để kiểm định mơ hình, mơ hình hồi quy tuyến tính bội mở rộng mơ hình hồi quy hai biến bằng cách thêm vào một số biến độc lập để giải thích tốt hơn cho biến phụ thuộc. Kết quả nhƣ sau:
Bảng 4.11: Kết quả tóm tắt mơ hình “Giá trị cảm nhận của khách hàng”
Mơ
hình R R
2
R2 điều chỉnh Sai số chuẩn
ƣớc lƣợng Durbin-Watson
1 0,800a 0,640 0,624 0,61317062 1,860
Mơ hình có R2 điều chỉnh là 0,624 có nghĩa là các yếu tố chất lƣợng sản phẩm,
giao nhận, giá cả, danh tiếng, cảm xúc và dịch vụ sau bán hàng giải thích đƣợc 62,4% sự thay đổi của giá trị cảm nhận của khách hàng. Do đó, kết quả này là chấp nhận đƣợc.
4.3.2.2 Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Bảng 4.12: Kết quả phân tích Anova mơ hình “Giá trị cảm nhận của khách hàng” ANOVAb Mơ hình Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trị trung bình F Sig. 1 Hồi quy 89,619 6 14,936 39,727 0,000a Phần dƣ 50,381 134 0,376 Tổng 140,000 140
Kiểm định F sử dụng trong bảng 4.12 là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính, nó xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập hay không.
Giả thuyết H0 là β1= β2= β3= β4= β5= β6=0. Theo kết quả từ bảng phân tích Anova, ta có giá trị Sig là 0,000 thấp (<0,005), do đó giả thuyết H0 bị bác bỏ và chứng tỏ mơ hình hồi quy tuyến tính bội này phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng đƣợc.
4.3.2.3 Phƣơng trình hồi quy
Bảng 4.13: Hệ số hồi quy mơ hình “Giá trị cảm nhận của khách hàng”
Mơ hình
Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận của biến VIF 1 (Hằng số) 2,971E- 17 ,052 0,000 1,000 Giao nhận- lắp đặt 0,235 0,052 0,235 4,526 0,000 1,000 1,000 Giá trị cảm xúc 0,249 0,052 0,249 4,795 0,000 1,000 1,000 Giá cả 0,348 0,052 0,348 6,712 0,000 1,000 1,000 Danh tiếng 0,162 0,052 0,162 3,129 0,002 1,000 1,000 Chất lƣợng sản phẩm 0,569 0,052 0,569 10,972 0,000 1,000 1,000 Dịch vụ sau bán hàng 0,230 0,052 0,230 4,433 0,000 1,000 1,000 a. Biến độc lập: GÍA TRỊ CẢM NHẬN
Qua bảng 4.13, ta thấy mơ hình hồi quy tuyến tính mẫu có giá trị hệ số độ dốc B1, B2, B3, B4, B5, B6 đều khác 0 và lớn hơn 0. Mức ý nghĩa quan sát Sig của 6 nhân tố đếu có giá trị < 0,005, do đó giả thuyết H0 “Giá trị cảm nhận hồn tồn độc lập với 6 nhân tố còn lại xét trên tổng thể” bị bác bỏ.
Nhƣ vậy, xét trên tổng thể, các yếu tố chất lƣợng sản phẩm, giao nhận-lắp đặt, danh tiếng, giá cả, giá trị cảm xúc và dịch vụ sau bán hàng có tác động lên giá trị cảm nhận của khách hàng đối với sản phẩm máy phát điện của công ty Cổ Phần Hữu Tồn.
Hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF) của 6 nhân tố đều nhỏ hơn 10 nghĩa là không xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mơ hình này.
Từ những kết quả trên, ta xây dựng phƣơng trình hồi quy chuẩn hóa nhƣ sau:
Y= +2,971*10-17 + 0,235X1 + 0,249X2 + 0,348X3 + 0,162X4 + 0,569X5 +
0,230X6 + ε
Giá trị cảm nhận = (+2,971*10-17) +0,235*(giao nhận-lắp đặt) + 0,249*(giá trị cảm xúc) + 0,348*(giá cả) + 0,162*(danh tiếng) + 0,569*(chất lƣợng sản phẩm) + 0,230*( dịch vụ sau bán hàng) + ε
Với kết quả phân tích hồi quy tuyến tính trên, ta thấy nhân tố “chất lƣợng sản phẩm” tác động mạnh nhất lên giá trị cảm nhận của khách hàng. Trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi, nếu “chất lƣợng sản phẩm” tăng lên 1 đơn vị thì “Giá trị cảm nhận của khách hàng” sẽ tăng lên 0,569 đơn vị, tiếp đến là nhân tố “Giá cả” tăng lên 1 đơn vị thì “Giá trị cảm nhận của khách hàng” tăng lên 0,348 đơn vị. Điều này có nghĩa là nhân tố “chất lƣợng sản phẩm” và “giá cả” có ảnh hƣởng quan trọng lên giá giá trị cảm nhận của khách hàng khi sử dụng sản phẩm máy phát điện so với những nhân tố còn lại.
Kế tiếp là nhân tố “giá trị cảm xúc”, “giao nhận-lắp đặt”, “dịch vụ sau bán hàng” và cuối cùng là “danh tiếng”. Trong khi các nhân tố khác không thay đổi, “Giá trị cảm nhận của khách hàng” lần lƣợt tăng 0,249; 0,235; 0,230; 0,162 khi tăng lần lƣợt “giá trị cảm xúc”, “giao nhận-lắp đặt”, “dịch vụ sau bán hàng” và “danh tiếng” lên 1 đơn vị.
4.3.2.4 Dị tìm vi phạm các giả định trong phân tích hồi quy tuyến tính
Đây là một bƣớc quan trọng để xem xét các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính có đảm bảo hay khơng. Đầu tiên, ta sẽ sử dụng biểu đồ phân tán các phần dƣ và giá trị dự đốn mà mơ hình hồi quy tính ra để kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính.
Giả định liên hệ tuyến tính
Biểu đồ phân tán phần dƣ của mơ hình đƣợc mơ tả ở Phụ lục 3. Qua biểu đồ này có thể thấy phần dƣ của mơ hình phân tán ngẫu nhiên trong vùng xung quanh đƣờng đi qua tung độ 0, do đó giả định tuyến tính đƣợc thỏa mãn.
Đồ thị 4.4: Biểu đồ phân tán các phần dƣ
Giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ
Phần dƣ có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do nhƣ: sử dụng sai mơ hình, phƣơng sai khơng phải là hằng số, số lƣợng các phần dƣ không đủ nhiều để phân tích. Biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa sẽ khảo sát phân phối của phần dƣ. Nhƣ vậy, có thể nói phần dƣ xấp xỉ chuẩn (trung bình mean rất bé =0 và độ lệch chuẩn Std.Dev.=0,978 tức là gần bằng 1) do đó có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Đồ thị 4.5: Biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa
Kết quả Biểu đồ tần số P-P plot để khảo sát phân phối của phần dƣ (Đồ thị 4.6) cho thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đƣờng thẳng kỳ vọng, nên có thể kết luận là giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Giả định về tính độc lập của sai số (không tƣơng quan giữa các phần dƣ)
Đƣợc kiểm định bằng phƣơng pháp Durbin-Watson
Bảng 4.11: Kết quả tóm tắt mơ hình “Giá trị cảm nhận của khách hàng”
Mơ
hình R R
2
R2 điều chỉnh Sai số chuẩn
ƣớc lƣợng Durbin-Watson
1 0,800a 0,640 0,624 0,61317062 1,860
Giá trị d của mơ hình là 1,860 nằm trong khoảng cho phép từ 1,5 đến 2,5 – nên