“Thái độ phục vụ của nhân viên”
TT Biến
quan sát
Trung bình của thang đo nếu loại biến
Phương sai của thang đo
nếu loại biến
Hệ số tương quan
biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Cronbach’s Alpha 1 TDNV01 14,5554 5,8917 0,7295 0,8085 2 TDNV02 14,7364 6,1733 0,6899 0,8194 3 TDNV03 14,6942 5,8993 0,7442 0,8043 4 TDNV04 14,7223 6,0284 0,7293 0,8087 5 TDNV05 14,1424 7,4815 0,4534 0,8726 0,8550
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra thực tế, 9/2011)
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo“Thái độ phục vụ của nhân viên” là
0,8550 (đạt độ tin cậy), các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3. Hệ số Alpha khi loại biến đều bé hơn hệ số Alpha của thang đo, ngoại trừ biến TDNV05 (0,8726> 0,8550) nên biến này bị loại.
3.3.1.3. Thang đo “Cơ sở vật chất”
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Cơ sở vật chất” là 0,8047 thỏa
điều kiện về độ tin cậy, các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha sẽ giảm nếu loại bất kì biến nào. Do đó, 6 biến của thành phần “Cơ sở vật chất” đều được giữ lại cho các bước phân tích tiếp theo.
Bảng 3.5. Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Cơ sở vật chất”
TT Biến quan sát
Trung bình của thang đo nếu loại biến
Phương sai của thang đo
nếu loại biến
Hệ số tương quan
biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Cronbach’s Alpha 1 CSVC01 19,6344 8,1795 0,5108 0,7967 2 CSVC02 19,5009 8,5293 0,6738 0,7491 3 CSVC03 19,4095 9,0239 0,6903 0,7522 4 CSVC04 19,5272 9,3553 0,5666 0,7750 5 CSVC05 19,4534 9,5722 0,5244 0,7835 6 CSVC06 19,9350 8,7475 0,5012 0,7911 0,8047
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra thực tế 9/2011)
3.3.1.4. Thang đo “Giá cả”
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo“Giá cả” chỉ đạt 0,5477<0,6; khơng
vào bước phân tích nhân tố tiếp theo.
Bảng 3.6. Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Giá cả”
TT Biến quan sát
Trung bình của thang đo nếu loại biến
Phương sai của thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan
biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Cronbach’s Alpha 1 GIA01 6,5624 1,7043 0,3828 0,4082 2 GIA02 6,9069 1,8381 0,3499 0,4619 3 GIA03 6,2425 2,1629 0,3527 0,4640 0,5477
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra thực tế 9/2011)
3.3.1.5. Thang đo “Chương trình khuyến mãi”
Bảng 3.7. Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo
“Chương trình khuyến mãi”
TT Biến
quan sát
Trung bình của thang đo nếu loại biến
Phương sai của thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan
biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Cronbach’s Alpha
1 CTKM01 3,4798 0,6690 0,5779 .
2 CTKM02 3,6907 0,7175 0,5779 . 0,7322
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra thực tế 9/2011)
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo“Chương trình khuyến mãi” là 0,7322
(đạt độ tin cậy), các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 nên cả 2 biến của thành phần“Chương trình khuyến mãi”đều được giữ lại để phân tích.
3.3.1.6. Thang đo “Dịch vụ hỗ trợ”
Bảng3.8. Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Dịch vụ hỗ trợ”
TT Biến
quan sát
Trung bình của thang đo nếu loại biến
Phương sai của thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan
biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Cronbach’s Alpha
1 DVHT01 3,3937 0,6511 0,6692 .
2 DVHT02 3,4482 0,7900 0,6692 . 0,7996
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra thực tế 9/2011)
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Dịch vụ hỗ trợ” là 0,7996 (đạt độ tin
cậy), các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 nên cả 2 biến của thành phần
“Dịch vụ hỗ trợ”đều được giữ lại để phân tích.
Như vậy, sau khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đối với các thang
đo lường trên, có thể rút ra kết luận như sau:
Kết quả kiểm định thang đo đã giúp loại ra 4 biến rác, đó là 3 biến của thành phần “Giá cả” do hệ số Cronbach’s Alpha không đạt yêu cầu (< 0,6) và 1 biến của
thành phần “Thái độ phục vụ của nhân viên”, đó là biến TDNV05 – Nhân viên của siêu thị ăn mặc lịchsự, gọn gàng; do làm giảm hệ số Cronbach’s Alpha chung. Như vậy, từ 23 biến ban đầu chỉ còn lại 19 biến được đưa vào bước phân tích nhân tố tiếp theo để đảm bảo độ tin cậy về mặt thống kê.
3.3.1.7. Thang đo “sự hài lòng của khách hàng”
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “sự hài lòng của khách hàng” là
0,7944 (đạt độ tin cậy), các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha sẽ giảm nếu loại bất kì biến nào. Như vậy, thành phần “sự hài
lòng của khách hàng”đảm bảo độtin cậyvới 3 biếnquan sát nhưbảngsau.
Bảng 3.9. Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “sự hài lòng của khách hàng”
TT Biến quan sát
Trung bình của thang đo nếu loại biến
Phương sai của thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan
biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loạibiến
Cronbach’s Alpha 1 SHL01 7,5571 1,4056 0,6184 0,7437 2 SHL02 7,6573 1,2503 0,6602 0,6954 3 SHL03 7,7065 1,1479 0,6439 0,7189 0,7944
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra thực tế 9/2011)
3.3.2. Đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng đi siêu thị ở TP. Cần Thơ
thơng qua phân tích nhân tố (EFA)
Việc phân tích nhân tố trong đề tài này được thực hiện với phương pháp trích hệ số là phương pháp Principal component Analysis và phép xoay Varimax để phân nhóm các yếu tố. Bước đầu phải xem xét hệ số trích(Extraction) của các biến, nếu biến nào có hệ số này nhỏ hơn0,5 sẽ bị loại bỏ. Tiếp theo, ta phải tiến hành xem xét hai chỉ tiêu là hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) phải thỏa điều kiện0,5≤ KMO ≤ 1 và kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết H0: 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 MộngNgọc,NXB thống kê, 2005).
Kết quả nhóm nhân tố được thể hiện trong bảng Rotated Component Matrix và hệ số tải nhân tố - factor loading–trong bảng này phải có giá trịlớn hơn 0,5 để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến trong một nhân tố (Trọng & Ngọc,“Phân tích dữ liệu nghiên cứu vớiSPSS”,NXB Thống Kê, 2005). Điểm dừng khi trích các
nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 (mặc định của SPSS, những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽkhơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn mộtbiến gốc, vì sau mỗi lần chuẩn hóa mỗi biến gốc có phương sai là 1). Thang đo được chấp nhậnvới tổngphươngsai trích bằng hoặclớnhơn 50% (Gerbing&Andessen-1998).
3.3.2.1. Phân tích nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng - Biến
độc lập
Kết quả kiểm định thang đo ở phần trước cho biết trong 23 biến quan sát có 4 biến khơng đạt u cầu nên trong bước phân tích nhân tố tiếp theo sẽ cịn 19 biến. Phương pháp phân tích nhân tố được tiến hành bằng phần mềm SPSS 11.5 – Factor Analysis cho kết quả sau 2 lần như sau:
a/ Phân tích nhân tố lần 1
Lần phân tích nhân tố thứ 1 có hệ số KMO = 0,846 và kiểmđịnh Bartlett có ý nghĩa(Sig = 0,000<0,05) cho thấy việc phân tích nhân tố là thích hợp với các dữ liệuvà các biến quan sát là có tươngquan với nhau trong tổng thể.
Kết quả hệ số tải nhân tố (factor loading) của các biến cho thấy có 4 biến CLHH04, CLHH05, CSVC05 và CSVC06 có hệ số tải bé hơn 0,5; do đó 4 biến này sẽ bị loại. Như vậy, từ 19 biến đưa vào phân tích nhân tố lần 1, chỉ cịn 15 biến được đưa vào lần phân tích nhân tố tiếp theo.
b/ Phân tích nhân tố lần 2
Tương tự lần 1, kết quả phân tích KMO và kiểm định Bartlett ở lần 2 cho thấy việc phân tích nhân tố là thích hợp với các dữliệu (KMO = 0,810) và các biến quan sát là có tươngquan với nhau trong tổng thể (Sig = 0,000<0,05).
Ở lần phân tích nhân tố thứ 2 này, hệ số tải nhân tố của 15 biến đều lớn hơn 0,5 nên các biến đều được giữ lại. Đây cũnglà lần phân tích nhân tố cuối cùng và 15 biến này được xem xét kếtquả rút trích nhân tố ở các bước tiếp theo.
Kết quả bảng 3.10 cho thấy, theo tiêu chuẩn Eigenvalue >1 thì có 4 nhân tố được rút ra và 4 nhân tố này sẽ giải thích được 64,14% biến thiên của dữ liệu. Và kết quả này là đạt yêu cầu.
Bảng3.10. Phương sai giảithích (Total Variance Explained)
Eigenvalues ban đầu Tổng bình phương hệsốtảiđã
trích xuất Tổng bình phương hệsốtảiđã xoay