SDU 3.7433 0.000 SHH 3.4720 0.000 CLSP 3.7053 0.000 KNPV 3.8850 0.000 DTC 3.7450 0.000 GC 3.7489 0.000 (Nguồn Số liệu 2019)
Từbảng ta thấy hầu hết các biến đều có Sig. < 0.05 nên bác bỏgiảthiết H0. Có thểkết luận rằng khách hàng đang có mức độ đồng ý với các biến hầu hết đều lớn hơn mức trung lập 3 gần với mức đồng ý 4. Trong đó có nhómbiến “giá cả” và “khả năng phục vụ” là hai nhóm biến có mức độ đánh giá cao nhất. Vì vậy, cần tập trung vào hai biến này đểnâng cao sựhài lịng của khách hàng.
2.3.7Ảnh hưởng của các nhóm trong mỗi biến kiểm sốt tới sự hài lịng của khách
hàng
Với biến giới tính chỉ có 2 nhóm mẫu nên sẽ sử dụng phương pháp kiểm định Independent- Samples T- Test. Cịnđối với các biến có từ3 nhóm mẫu trở lên như độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập thì sẽ sử dụng kiểm định phương sai ANOVA. Điều kiện đểcó thểkiểm định phươngsai ANOVA là các biến phải đảm bảo phân phối chuẩn.
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), một phân phối được xem là chuẩn có trị sốtrung bình (mean) và trung vị (median) gần bằng nhau và hệsố đối xứng (Skewness) nằm trong khoảng (-1,1).
2.3.7.1 Kiểm định Independent- sample T-test giữa biến kiểm sốt giới tính với biến phụ thuộc sự hài lòng khách hàng
Kiểm định này dùng để xem xét có sự khác biệt giữa nam và nữ đối với ý định mua hay không. Với kiểm định Independent- Samples T- Test, ta cần dựa vào kết quả kiểm định sự bằng nhau của 2 phương sai tổng thể (kiểm định Levene). Phương sai diễn tảmức độ đồng đều hoặc không đồng đều của dữ liệu quan sát. (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008))
Kết quả được thểhiệnở bảng sau: