Biến quan sát Nhân tố 1 TM1 .650 TM2 .807 TM3 .710 Eigenvalues 1.579 Phương sai trích (%) 52.619 Tổng phương sai trích (%) 52.619
4.4 Hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá để thu nhỏ và gom các biến lại thì mơ hình lý thuyết và các giả thuyết sẽ được hiệu chỉnh tương ứng dựa trên kết qua thu
được.
Ta thấy 17 biến quan sát của 3 nhân tố Chất lượng dịch vụ, Giá cả và Cơ hội kinh doanh sau khi phân tích nhân tố đều thỏa mãn yêu cầu của phân tích nhân tố và được chia thành 6 nhân tố ảnh hưởng đến sự thỏa mãn của các công ty nước ngoài
khi tham dự HCTL tại Việt Nam.
Nhân tố thứ nhất bao gồm 3 biến: CL1, CL2, CL5 với hệ số tải nhân tố từ
biến CL1, CL2, CL5. Ta có thể thấy cả 3 biến quan sát đều miêu tả về thuộc
tính chất lượng dịch vụ có được từ phía Ban tổ chức HCTL. Do đó mà tên
gọi cho nhân tố thứ nhất sẽ gọi là “Chất lượng dịch vụ từ Ban tổ chức HCTL”
CL1: Ban tổ chức của Hội Chợ, Triển lãm làm việc rất chuyên nghiệp và rất đáng tin cậy.
CL2: Ban tổ chức của Hội Chợ, Triển lãm luôn phản hồi nhanh nhất có thể các thắc mắc của Anh/Chị.
CL5: Ban tổ chức của Hội Chợ, Triển lãm luôn giúp giải quyết các vấn đề phát sinh của Anh/Chị, ngay cả những vấn đề cá nhân.
Nhân tố thứ hai bao gồm 4 biến: CH1, CH2, CH3, CH5 với hệ số tải nhân tố
từ 0.546 đến 0.854. Ta có thể thấy nhân tố Cơ hội kinh doanh với 5 biến ban
đầu từ CH1 đến CH5 sau khi phân tích nhân tố khám phá chỉ cịn 4 biến quan
sát CH1, CH2, CH3, CH5, biến CH4 được gom nhóm với nhân tố khác phù hợp hơn. Vì phần lớn các biến quan sát của nhân tố Cơ hội kinh doanh khơng thay đổi nên ta có thể giữ nguyên tên gọi nhân tố này là “Cơ hội kinh
doanh”.
Nhân tố thứ ba bao gồm 4 biến: CL6, CL7, CL8, CH4. Như đã nói ở trên,
biến CH4 của nhân tố Cơ hội kinh doanh sau phân tích nhân tố khám phá
được chuyển qua nhân tố mới (nhân tố thứ ba) phù hợp hơn cùng với 3 biến
quan sát CL6, CL7, CL8. Tên gọi cho nhân tố này sẽ được dưạ trên thuộc
tính của 4 biến CL6, CL7, CL8 và CH4. Ta có thể thấy cả 4 biến quan sát
đều miêu tả về thuộc tính cơ sở hạ tầng, hệ thống thơng tin tại Việt Nam. Do đó mà tên gọi nhân tố này sẽ là “Cơ sở hạ tầng, hệ thống thông tin tại Việt
Nam”
CL6: Tất cả thông tin về Hội Chợ, Triển lãm (ngành hàng, danh sách nhà trưng bày, ngày giờ, địa điểm tổ chức,…) được quảng cáo và phổ biến rộng rãi đến khách tham quan thông qua nhiều phương tiện truyền thông.
CL7: Thời gian diễn ra Hội Chợ, Triển lãm được thiết kế hợp lý và qui mô của Hội Chợ, Triển lãm đáp ứng được mong đợi của Anh/Chị.
CL8: Khách tham quan đến Hội Chợ, Triển lãm rất đông đúc.
CH4: Cơ sở hạ tầng, hệ thống luật pháp, chính trị, nền kinh tế thị trường ở Việt
Nhân tố thứ tư bao gồm 2 biến: CL3, CL4 còn lại từ 8 biến của nhân tố Chất lượng dịch vụ ban đầu được gom nhóm thành 1 nhân tố riêng biệt sau khi
phân tích nhân tố khám phá. Dựa vào thuộc tính của 2 biến CL3 và CL4 này mà tên gọi của nhân tố sẽ được đặt là “Chất lượng dịch vụ từ phía các chủ thể có liên quan”
CL3: Hàng hoá của Anh/Chị được nhà Vận chuyển sắp xếp và vận chuyển đến gian hàng đúng thời gian để trưng bày tại Hội Chợ, Triển lãm.
CL4: Gian hàng của Anh/Chị được dàn dựng và thiết kế theo đúng yêu cầu đã đề ra.
Nhân tố thứ năm bao gồm 2 biến: GC1, GC4 được rút trích từ nhân tố Giá cả
bao gồm 4 biến quan sát ban đầu. Dựa vào thuộc tính của 2 biến GC1 và
GC4 này mà tên gọi của nhân tố sẽ được gọi chi tiết hơn là “Giá cả để tham dự HCTL”
GC1: Chi phí để tham dự Hội Chợ, Triển lãm là hợp lý (chi phí thuê gian hàng, tiêu thụ điện tại Hội Chợ, Triển lãm,…)
GC4: Chi phí ở Việt Nam tương đối thấp (chi phí sinh hoạt, chi phí đi lại, chi phí ăn ở,…)
Nhân tố thứ sáu bao gồm 2 biến: GC2, GC3 còn lại của nhân tố Giá cả. Và
tên gọi của nhân tố này cũng được dựa vào thuộc tính của GC2 và GC3 để
đặt tên thành “Giá cả cho vận chuyển và nhập khẩu hàng hóa tham dự
HCTL”
GC2: Những chi phí khác (chi phí vận chuyển hàng, chi phí dàn dựng gian hàng …)
rất cạnh tranh.
GC3: Tỷ lệ thuế nhập khẩu và thuế giá trị gia tăng ở Việt Nam là hợp lý (biểu thuế cho hàng nhập tương ứng với từng mặt hàng và tỷ lệ thuế giá trị gia tăng VAT
10%).
Ta có thể thấy sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, chất lượng dịch vụ với 8 biến quan sát ban đầu từ CL1 đến CL8 được chia thành 3 nhóm nhân tố khác nhau với biến CL1, CL2, CL5 chung 1 nhân tố; CL6, CL7, CL8 chung 1 nhân tố và CL3,
CL4 chung 1 nhân tố. Nhân tố giá cả với 4 biến quan sát ban đầu GC1 đến GC4
cũng được chia thành 2 nhóm nhân tố riêng biệt phù hợp hơn với GC1, GC4 và
GC2, GC3 chung 1 nhân tố. Chỉ có nhân tố Cơ hội kinh doanh sau phân tích nhân tố khám phá vẫn được giữ lại phần lớn 4 biến quan sát trong tổng số 5 biến quan sát.
Như vậy mơ hình nghiên cứu được điều chỉnh sau khi phân tích nhân tố khám phá với 6 nhân tố ảnh hưởng đến sự thỏa mãn của các cơng ty nước ngồi khi tham dự HCTL tại Việt Nam như sau:
Hình 4.6: Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh về sự thoả mãn của các công ty nước ngoài khi tham dự Hội chợ, Triển lãm tại Việt Nam.
Các giả thuyết:
H1: Nhân tố chất lượng dịch vụ từ Ban tổ chức có quan hệ dương với sự thoả mãn.
H2: Nhân tố Chất lượng dịch vụ từ các chủ thể có liên quan có quan hệ dương với sự thoả mãn.
H3: Nhân tố Giá cả để tham dự HCTL có quan hệ dương với sự thoả mãn.
Chất lượng dịch vụ từ Ban tổ chức Chất lượng dịch vụ từ các chủ thể có liên quan Giá cả để tham dự HCTL Sự thoả mãn
Giá cả cho vận chuyển và nhập khẩu hàng hóa
tham dự HCTL
Cơ hội kinh doanh
Cơ sở hạ tầng, hệ thống thông tin tại Việt Nam
H6 H5 H4 H3 H2 H1
H4: Nhân tố Giá cả cho vận chuyển và nhập khẩu hàng hóa tham dự HCTL có quan hệ dương với sự thoả mãn.
H5: Nhân tố cơ hội kinh doanh có quan hệ dương với sự thoả mãn.
H6: Nhân tố Cơ sở hạ tầng, hệ thống thơng tin tại Việt Nam có quan hệ dương với sự thoả mãn.
4.5 Phân tích hồi qui tuyến tính bội
Phân tích hồi quy bội là một kĩ thuật thống kê có thể được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập. Mục tiêu của việc phân tích hồi quy đa biến là sử dụng các biến độc lập có giá trị biết trước để dự báo một giá trị biến phụ thuộc nào đó được chọn bởi người nghiên cứu. Theo Hoàng Trọng và
Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), khi chạy hồi quy cần quan tâm đến các thông số
sau:
- Hệ số Beta: hệ số hồi quy chuẩn hoá cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số
dựa trên mối quan hệ giải thích của chúng với biến phụ thuộc.
- Hệ số R2: đánh giá phần biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi các
biến dự báo hay biến độc lập. Hệ số này có thể thay đổi từ 0 đến 1.
- Kiểm định ANOVA để kiểm tra tính phù hợp của mơ hình với tập dữ liệu gốc.
Nếu mức ý nghĩa của kiểm định <0.05 thì ta có thể kết luận mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu.
Phân tích tương quan
Bảng 4.6: Ma trận tương quan giữa các biến độc lập với nhau và giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc.
BT CT TD VC CH CS TM BT 1 .000 .000 .000 .000 .000 .331** CT .000 1 .000 .000 .000 .000 .502** TD .000 .000 1 .000 .000 .000 .409** VC .000 .000 .000 1 .000 .000 .326** CH .000 .000 .000 .000 1 .000 .214** CS .000 .000 .000 .000 .000 1 .290** TM .331** .502** .409** .326** .214** .290** 1
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội thì việc xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập
với nhau là công việc phải làm và hệ số tương quan Pearson trong ma trận hệ số tương quan là phù hợp để xem xét mối tương quan này.
Dựa vào bảng 4.6 ta có thể thấy các biến độc lập là sáu nhân tố trên khơng có tương quan với nhau do chúng là các nhân tố đã được ước lượng qua q trình phân tích nhân tố với việc sử dụng kỹ thuật lưu nhân số chuẩn hóa. Trong phân tích nhân tố
đã có đủ bằng chứng về giá trị phân biệt và giá trị hội tụ của thang đo.
Nhìn sơ bộ qua các hệ số tương quan, ta có thể kết luận các biến độc lập này có thể
đưa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc.
Kiểm tra các giả định hồi quy
Giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau
Theo kết quả từ kiểm định hồi quy kiểm tra bằng biểu đồ phân tán scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự dốn chuẩn hóa (Standardized
predicted value). Các đồ thị cho thấy phần dư chuẩn hóa phân tán ngẫu nhiên qua
đường thẳng qua điểm 0, khơng tạo thành một hình dạng nào cụ thể. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn.
Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Kiểm tra đồ thị histogram phân tán của phần dư của phương trình hồi quy tuyến tính
cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean ≈ 0 và độ lệch chuẩn
Std. = ≈ 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Giả định khơng có tương quan giữa các phần dư
Đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) có giá trị từ 0 đến 4. Nếu các phần dư khơng
có tương quan với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2. Kết quả phân tích cho thấy giá trị d = 1.868 (Bảng 4.8), nằm trong vùng chấp nhận nên khơng có tương quan giữa các phần dư. Như vậy, giả định khơng có tương quan giữa các phần dư khơng bị vi
Phân tích hồi qui tuyến tính bội
Phân tích hồi qui tuyến tính bội được thực hiện để xem xét mối quan hệ giữa các
biến độc lập: Chất lượng dịch vụ từ Ban tổ chức (BT), Chất lượng dịch vụ từ các chủ thể có liên quan (CT), Giá cả để tham dự HCTL (TD), Giá cả cho vận chuyển và nhập khẩu hàng hóa tham dự HCTL (VC), Cơ hội kinh doanh (CH), Cơ sở hạ tầng, hệ thống thông tin tại Việt Nam (CS) có ảnh hưởng như thế nào đến biến phụ thuộc sự thỏa mãn (TM) của các công ty nước ngoài khi tham dự HCTL tại Việt Nam.
Căn cứ vào mơ hình nghiên cứu đã được điều chỉnh sau khi phân tích nhân tố khám phá, ta có phương trình hồi quy tuyến tính bội như sau:
TM = β0 + β1*BT + β2*CT + β3*TD + β4*VC + β5*CH + β6*CS
Các biến độc lập: Chất lượng dịch vụ từ Ban tổ chức (BT), Chất lượng dịch vụ từ các chủ thể có liên quan (CT), Giá cả để tham dự HCTL (TD), Giá cả cho vận chuyển và nhập khẩu hàng hóa tham dự HCTL (VC), Cơ hội kinh doanh (CH) và Cơ sở hạ tầng, hệ thống thông tin tại Việt Nam (CS)
Biến phụ thuộc: Sự thỏa mãn của các công ty nước ngoài khi tham dự HCTL tại Việt Nam (TM)
β0: hệ số chặn (hằng số) là giá trị mong muốn của biến phụ thuộc TM khi các biến độc lập BT, CT, TD, VC, CH, CS bằng "0".
βk (k=1-6): hệ số hồi qui riêng của từng nhân tố thể hiện mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập với ý nghĩa trong điều kiện các nhân tố khác không đổi, khi
BT, CT, TD, VC, CH hay CS tăng lên một đơn vị (theo đơn vị tính của các nhân tố
đó) thì Sự thỏa mãn (TM) sẽ tăng bình qn βk đơn vị (theo đơn vị tính của sự thỏa mãn).