Mã hóa Các thang đo biến Quyết định lựa chọn Nhân tố 1 QDLC2 Bạn hồn tồn hài lịng với nhà cung cấp của mình .867 QDLC1 Bạn hồn tồn thỏa mãn với dịch vụcủa siêu thịSepon .827 QDLC3 Bạn sẽti ếp tục mua sắm tại siêu thịSepon .742
Hệs ố KMO 0.651
Sig. (Bartlett's Test) 0.000
Eigenvalues 1.985
Cumulative % 66.175%
(Nguồn: Sốliệu điều tra)
Qua kết quảphân tích nhân tốQuyết định lựa chọn cho thấy, hệsốKMO có giá trịbằng 0.651 (lớn hơn 0.5), nên kết luận phân tích nhân tốcho các thang đo biến phụ thuộc là phù hợp với dữliệu thực tế. Kết quảkiểm định Bartlett's Test có giá trịsig.
bằng 0.000 (nhỏhơn 0.05), nên kết luận các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tốQuyết định lựa chọn. Đồng thời, Eigenvalues bằng 1.985 (lớn hơn 1) đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi nhân tốQuyết định lựa chọn, nhân tốrút ra có ý nghĩa tóm tắt thơng tin tốt nhất. Tổng phương sai trích (Cumulative %) bằng 66.175% (lớn hơn 50%), chứng tỏ66.175% biến thiên của dữliệuđược giải thích bởi các biến quan sát. Kết quảcũng cho thấy các biến quan sát của nhân tốQuyết định lựa chọn thuộc 01 nhóm và đều có hệsốFactor Loading lớn hơn 0.5, phù hợp với yêu cầu và phù hợp phân tích hồi quy.
2.2.4Phân tích tương quan và hồi quy
Phương pháp phân tích hồi quy cho phép rút ra phương trình hồi quy cuối cùng bao gồm các nhân tốtác động mạnh nhất đến Quyết định lựa chọn của khách hàng. Khi phân tích hồi quy cần đảm bảo một sốnguyên tắc sau: (1) Phương pháp đưa biến vào phân tích hồi quy là phương pháp đưa đưa lần lượt từng biến vào mơ hình- Stepwise; (2) HệsốPearson khơng có sựphân biệt giữa các biến độc lập và các biến phụthuộc, mà được xem xét như nhau; (3) Kiểm tra phù hợp của mơ hình bằng cách kiểm tra hệsốAdjusted R Square; (4) Kiểm chứng mức độphù hợp của mơ hình hồi quy với tổng thểmẫu bằng cách kiểm tra các giá trịSig <0.05 và hệsốF trong bảng ANOVA. Xem hệsốphóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor) có nằm trong đoạn (1; 10) đểxem xét hiện tượng đa cộng tuyến; Đánh giá mức độtác động mạnh hay yếu của các biến lên mức tán thành của khách hàng thông qua các hệsố Betaởbảng Coeficient.
Đặt các biến trong phương trình hồi quy đa biến như sau:
TB: Trưng bày siêu thi (là trung bình của các biến TB5, TB4, TB3, TB2, TB1, TB6)
NVPV: Nhân viên phục vụ(là trung bình của các biến NVPV5, NVPV3, NVPV4, NVPV2, NVPV1)
CLHH: Chất lượng hàng hóa (là trung bình của các biến CLHH2, CLHH4, CLHH5, CLHH1, CLHH3)
MBST: Mặt bằng siêu thị(là trung bình của các biến MBST1, MBST2 MBST4, MBST3, MBST5)
MG: Mức giá (là trung bình của các biến MG4, MG3, MG2, MG1) AT: An tồn (là trung bình của các biến AT2, AT1, AT3, AT4) Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng:
QDLC =β0 + β1*TB +β2*NVPV +β3*CLHH +β4*MBST+β5*DCMG +β6*AT Mức ý nghĩa được xác lập cho các kiểm định và phân tích là 5% (độtin cậy là 95%). Dưới đây là phần nhận xét và phân tích kết quảhồi quy.
2.2.4.1 Phân tích tương quan