TT Thang đo Số biến Cronbach’s Hệ số tƣơng
quan Alpha quan tổng
sát biến nhỏ nhất 1 Chất lƣợng sản phẩm 6 0,771 0,433 2 Chất lƣợng bao bì sản phẩm 4 0,727 0,454 3 Hệ thống phân phối sản phẩm 3 0,693 0,458 4 Quảng cáo sản phẩm 5 0,801 0,506 5 Khuyến mãi 3 0,616 0,404 6 Uy tín thƣơng hiệu 3 0,766 0,564
2.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Một số tiêu chuẩn mà các nhà nghiên cứu quan tâm khi phân tích nhân tố khám phá EFA.
Thứ nhất: hệ số KMO( Kaiser – Meyer – Olkin) >=0,5 mức ý nghĩa của kiểm định Bartett <=0,05.
Thứ hai:Hệ số tải nhân tố( Factor Loading) >= 0,5 nếu biến nào cĩ hệ số nhân tố <0,5 sẽ bị loại.
Thứ ba: thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích >=50%. Thứ tư: hệ số elgenvalue phải cĩ giá trị >=1(Gerbing & Anderson 1988).
Thứ năm: khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố >=0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun & Al – Tamimi 2003)
Phân tích EFA của thang đo sự hài lịng của khách hàng đối với sản phẩm café hịa tan cho thấy cĩ 7 nhân tố được trích tại eigenvalue là: (1) Chất lương ̣ sản phẩm , (2) Chất lương ̣ bao biợ̀sản phẩm , (3) Hê ̣thống phân phối sản phẩm , (4) Quảng cáo sản phẩm, (5) Khuyến maĩ sản phẩm, (6) Uy tín thương hiệu của sản phẩm, (7) Các yếu tố sự hài lịng của khách hàng đối với sản phẩm
Phân tích EFA lần 1, ta thấy cĩ 7 yếu tố được trích tại eigenvalue cĩ giá trị 1,065 với tổng phương sai trích là 57,544%, phương sai trích như vậy đã đạt yêu cầu (lớn hơn 50%). Tuy nhiên 1 biến cĩ trọng số nhỏ hơn 0,40 khơng đạt yêu cầu
cần phải loại bỏ là Bột trong gĩi khơng bị đĩng cứng (thành phần chất lượng sản phẩm). Ta tiếp tục phân tích EFA sau khi loại các biến này(phụ lục 4.9a)
Phân tích EFA lần 2, ta thấy cĩ 7 yếu tố được trích tại eigenvalue cĩ giá trị 1,058 với tổng phương sai trích là 58,547%, phương sai trích như vậy đã đạt yêu cầu (lớn hơn 50%). Và tất cả các biến đều cĩ trọng số đạt yêu cầu (lớn hơn 0,40) nên được sử dụng làm thang đo sự hài lịng của khách hàng trong các phân tích tiếp theo (xem kết quả phân tích EFA ở phụ lục 4.9b).
2.2.3 Phân tích hồi quy sự hài lịng của khách hàng đối với sản phẩm
Để đánh giá sự tác động của các nhân tố chất lượng sản phẩm, chất lượng bao bì sản phẩm, hệ thống phân phối, quảng cáo sản phẩm, khuyến mãi sản phẩm và uy tín thương hiệu tác động đến sự hài lịng của khách hàng đối với café hịa tan. Một mơ hình hồi quy được sử dụng. Mơ hình này thể hiện sự phụ thuộc sự hài lịng của khách hàng đối với của café hịa tan và 6 yếu tố độc lập là: chất lượng sản phẩm, chất lượng bao bì sản phẩm, hệ thống phân phối, quảng cáo sản phẩm, khuyến mãi sản phẩm và uy tín thương hiệu.
Mơ hình nghiên cứu được biểu diễn dưới dạng phương trình hồi quy tuyến tính đa biến cĩ dạng như sau:
Y = βo+ β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4+ β5X5+ β6X6
Trong đĩ
Y : Sự hài lịng của khách hàng
X1 : Chất lượng sản phẩm cafe hịa tan X2 : Bao bì sản phẩm X3 : Hệ thống phâm phối sản phẩm X4 : Quảng cáo sản phẩm X5 : Khuyến mãi sản phẩm X6 : Uy tín thương hiệu βo: Hằng số
βi : Hệ số hồi quy riêng phần tương ứng với các biến độc lập Xi
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình, hệ số xác định R2-(R bình phương) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu. Hệ số xác định R2- đã được chứng
minh là hàm khơng giảm theo số biến phụ thuộc được đưa vào mơ hình, tuy nhiên điều này cũng được chứng minh rằng khơng phải phương trình cĩ nhiều biến phụ thuộc sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu. Như vậy, R bình phương cĩ khuynh hướng là một ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu cĩ hơn 1 biến được giải thích trong mơ hình
Trong mơ hình này R2 là 0,332 như vậy mơ hình cứu là phù hợp, tương quan khá chặt chẽ. Kết quả cũng cho thấy rằng R’2=0,328 điều chỉnh nhỏ hơn R2 dùng nĩ để đánh giá độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu sẽ an tồn hơn vì nĩ khơng thổi phịng mức độ phù hợp của mơ hình.( phụ lục 4.10)