KMO and Bartlett’s Test
Trị số KMO 0,758
Đại lượng thống kê
Kiểm định Bartlett
Giá trị Chi bình phương xấp xỉ 1531,663
Df 253
(Nguồn: kết quả xử lý số liệu của tác giả năm 2021)
Kết quả thu được như sau:
− Giá trị KMO bằng 0,758 và nằm trong ngưỡng từ 0,5-1 nên phân tích EFA là phù hợp.
− Mức ý nghĩa Sig. của kiểm định bartlett’s Test = 0,00 < 0,5 nên các biến quan
sát khi được đưa vào mơ hình nghiên cứu có tương quan với nhau và phù hợp
nghiên cứu phân tích nhân tố khám phá EFA.
2.4.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập
Trong nghiên cứu này, khi phân tích nhân tố khám phá EFA đề tài sử dụng
phương pháp phân tích các nhân tố chính (Principal Components) với số nhân tố (Number of Factor) được xác định từ trước là 6 theo mơ hình nghiên cứu đề xuất. Mục đích sử dụng phương pháp này là để rút gọn dữ liệu, hạn chế vi phạm hiện tượng đa
cộng tuyến giữa các nhân tố trong việc phân tích mơ hình hồi quy tiếp theo. Phương pháp xoay nhân tố được chọn là Varimax procedure: xoay nguyên gốc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố nhằm tăng cường khả
năng giải thích nhân tố.Biến nào có hệ số tải nhân tố < 0,5 sẽ bị loại khỏi mơ hình
nghiên cứu, chỉ những biến nào có hệ số tải nhân tố > 0,5 mới được đưa vào các phân tích tiếp theo.
Bảng 2.12. Ma trận xoay nhân tố
Biến quan sát Nhóm nhân tố
1 2 3 4 5 6 HUUDUNG2 0,893 HUUDUNG4 0,867 HUUDUNG3 0,655 HUUDUNG1 0,594 THUONGHIEU1 0,893 THUONGHIEU4 0,872 THUONGHIEU3 0,754
GIACA2 0,871 GIACA4 0,775 GIACA3 0,625 GIACA1 0,596 NHANVIEN2 0,923 NHANVIEN1 0,913 NHANVIEN3 0,830 CHATLUONG3 0,836 CHATLUONG2 0,746 CHATLUONG1 0,619 CHATLUONG4 0,585 CHUANCHUQUAN4 0,789 CHUANCHUQUAN2 0,657 CHUANCHUQUAN3 0,645 CHUANCHUQUAN1 0,600 Hệ số Eigenvalue 5,761 3,595 1,876 1,610 1,486 1,261
Phương sai lũy tiến
(%) 12,515 24,791 36,046 47,093 57,920 67,778
(Nguồn: kết quả xử lýsố liệu của tác giả năm 2021)
Ở nghiên cứu này, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) phải thỏa mãnđiều kiện
lớn hơn hoặc bằng 0,5. Theo Hair & ctg (1998), Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor Loading > 0,3 được xem là mức tối thiểu và
được khuyên dùng nếu cỡ mẫu lớn hơn 350. Factor Loading > 0,4 được xem là quan trọng, Factor Loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn, và nghiên cứu này chọn giá trị Factor Loading > 0,5 với cỡ mẫu là 130.
Thực hiện phân tích nhân tố lần đầu tiên, đưa 23 biến quan sát trong 6 biến độc lập ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng thành phố Huế vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 6 nhân tố được tạo ra. Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, số biến quan sát vẫn là 23, được rút trích lại
cịn 6 nhân tố. Khơng có biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) bé
hơn 0,5 nên không loại bỏ biến, đề tài tiếp tục tiến hành các bước phân tích tiếp theo.
Kết quả phân tích nhân tố được chấp nhận khi tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria)> 50% và giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 (theo Gerbing & Anderson, 1998). Tổng phương sai trích là 67,778% > 50% do đó phân tích nhân tố là phù hợp.
2.4.3 Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc
Bảng 2.13. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc
KMO and Bartlett’s Test
Trị số KMO 0,715
Đại lượng thống kê
Kiểm định Bartlett
Giá trị Chi bình phương xấp xỉ 124,471
Df 3
Sig. 0,000
(Nguồn: kết quả xử lý số liệu của tác giả năm2021)
2.4.4 Phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc
Các điều kiện kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc tương tự các điều kiện kiểm định của biến độc lập. Sau khi tiến hành phân tích đánh giá chung
quyết định hành vi của khách hàng thành phố Huế qua 3 biến quan sát, kết quả cho chỉ số KMO là 0,715 (lớn hơn 0,05), và kiểm định Bartlett’s Test cho giá trị Sig. = 0,00
(bé hơn 0,05) nên dữ liệu thu thập được đáp ứng được điều kiện để tiến hành phân tích
nhân tố.
Rút trích nhân tố biến phụ thuộc
Bảng 2.14. Rút trích nhân tố biến phụ thuộc
Hành vi khách hàng Hệ số tải
HV1 0,724
HV2 0,728
(Nguồn: kết quả xử lý số liệu của tác giả năm 2021)
Kết quả phân tích nhân tố khám phá đã rút trích được 1 nhân tố, được tạo thành
từ 3 biến quan sát mà đề tài đãđề xuất từ trước, nhằm mục đích rút ra kết luận về hành
vi dịch vụ in ấn của khách hàng thành phố Huế đối với Công ty cổ phần In Thuận Phát. Nhân tố này được gọi là “Hành vi khách hàng”.
Q trình phân tích nhân tố khám phá EFA trên đã xác định được 6 nhân tố ảnh hưởng đến hành của khách hàng đối với dịch vụ in ấn của cơng ty cổ In Thuận Phát, đó là: “Cảm nhận về chất lượng”, “Cảm nhận về giá cả”, “Nhân viên phục vụ”,
“Thương hiệu”, “Chuẩn chủ quan”, và “Nhận thức hữu dụng”.
2.5 Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
2.5.1 Kiểm định sự tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
Bảng 2.15: Phân tích tương quan Pearson
CL GC NV HD TH CCQ HV HV Tương quan Pearson 0,529 0,541 0,031 0,589 -0,063 0,675 1 Mức ý nghĩa 0,00 0,00 0,365 0,00 0,240 0,00 N 130 130 130 130 130 130 130
(Nguồn: kết quả xử lý số liệu của tác giả năm 2021)
Dựa vào kết quả phân tích, ra có thể thấy:
- Mức ý nghĩa của các nhân tố “Cảm nhận về chất lượng”, “Cảm nhận về giá
cả”, “Nhận thức hữu dụng”, “Chuẩn chủ quan”, đều bé hơn mức ý nghĩa α = 0,05, cho thấy sự tương quan có ý nghĩa giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc
- Hệ số tương quan Pearson khá cao (có 4 nhân tố lớn hơn 0,5) nên ta có thể kết luận rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có thể giải thích cho biến phụ thuộc
“Hành vi khách hàng”.
2.5.2 Xây dựng mơ hình hồi quy
Các nhân tố được trích ra trong phân tích nhân tố được sử dụng cho phân tích hồi quy đa biến để kiểm định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết kèm theo.
− Các kiểm định giả thuyết thống kê đều áp dụng mức ý nghĩa là 5%. Sau khi kết luận là hai biến có mối liên hệ tuyến tính thì có thể mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả của hai biến này bằng hồi quy tuyến tính.
− Độ chấp nhận của biến (Tolerances) và hệ số phóng đại phương sai (Variance
inflation factor – VIF) được dùng để phát hiện hiện tƣợng đa cộng tuyến. Quy
tắc là khi VIF vượt quá 10 là dấu hiệu của đa cộng tuyến. (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
− Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến
được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan.
Mơ hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụ thuộc là “hành vi khách
hàng”(HV), và các biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tố khám phá EFA
gồm 6 biến:“cảm nhận về chất lượng”(CL), “cảm nhận về giá cả”(GC), “nhân viên”
(NV), “nhận thức hữu dụng”(HD), “thương hiệu”(TH), và “chuẩn chủ quan” (CCQ)
với các hệ số bê-ta lần lượt tương ứng làβ1, β2, β3, β4, β5, β6.
Mơ hình hồi quy được xây dựng như sau:
HV = β0+ β1CL+ β2GC + β3NV + β4HD + β5TH + β6CCQ +ei
Dựa vào hệ số Bê-ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập có ảnh hưởng đến biển phụ thuộc trong mơ hình và ảnh hưởng với mức độ ra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa
ra giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quả của mơ hình hồi quy sẽ giúp xác định
được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi của
khách hàng thành phố Huế đối với dịch vụ in ấn Công ty cổ phần In Thuận Phát.
2.5.3 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết được chiều hướng và cường độ
ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy,
nghiên cứu chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tố có mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Những nhân tố nào có giá trị Sig. > 0,05 sẽ bị loại khỏi mơ hình và khơng tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa T Sig. VIF B Độ lệch chuẩn Beta Hằng số 0,432 0,430 1,004 0,317 CL 0,189 0,075 0,170 2,505 0,014 1,418 GC 0,224 0,079 0,193 2,852 0,005 1,410 NV 0,007 0,050 0,008 0,138 0,890 1,123 HD 0,245 0,065 0,263 3,792 0,000 1,485 TH -0,063 0,061 -0,062 -1,024 0,308 1,122 CCQ 0,355 0,072 0,365 4,934 0,000 1,688
Mơ Hình R R bình phương R bình phương hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
Durbin - Watson 1 0,775 0,600 0,581 0,33915 1,755 ANOVA Mơ Hình Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Sig. 1 Tương quan 21,240 6 3,540 30,777 0,000 Phần Dư 14,148 123 0,115 Tổng 35,388 129
(Nguồn: kết quả xử lý số liệu của tác giả năm 2021)
Từ kết quả thống kêở bảng trên, ta có thể kết luận:
− Giá trị Sig. của 2 biến “Nhân viên” và “Thương hiệu” lần lượt là 0,890 và 0,308 > 0,05 nên bị loại khỏi mơ hình nghiên cứu.
− Giá trị Sig tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mơ hình:
“Chuẩn chủ quan”, đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ các biến độc lập này có ý nghĩa
thống kê trong mơ hình.
− Ngồi ra thì hằng số có giá trị Sig. =0,464> 0,05 nên sẽ bị loại khỏi mơ hình.
Như vậy, ta có mơ hình hồi quy xây dựng được là:
HV = 0,170CL + 0,193GC + 0,263HD + 0,365CCQ +ei
Từ phương trình hồi quy, ta có thể xác định được 4 nhân tố có tác động đến hành vi mua của khách hàng thành phố Huế đối với dịch vụ in ấn của Công ty cổ phần In Thuận Phátgồm: “Cảm nhận về chất lượng”, “Cảm nhận về giá cả”, “Nhận thức hữu
dụng” và“Chuẩn chủ quan”.
Ý nghĩa của các hệ số Bê-ta là:
- Hệ số β1= 0,170 có ý nghĩa là khi biến “Cảm nhận về chất lượng” thay đổi 1
đơn vị trong khi các biến khác khơng đổi thì biến “Hành vi mua” sẽ biến đổi cùng chiều 0,170 đơn vị.
- Hệ số β2 = 0,193 có ý nghĩa là khi biến “Cảm nhận về giá cả” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác khơng đổi thì biến “Hành vi mua” sẽ biến đổi cùng chiều 0,193 đơn vị.
- Hệ số β4 = 0,263có ý nghĩa là khi biến “Nhận thức hữu dụng ” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì biến “Hành vi mua” sẽbiến đổi cùng chiều 0,263 đơn vị.
- Hệ số β6 = 0,365 có ý nghĩa là khi biến “Chuẩn chủ quan” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác khơng đổi thì biến “Hành vi mua” sẽ biến đổi cùng chiều 0,365 đơn vị.
Từ mơ hình nghiên cứu, có thể rút ra được một vài nhận xét sau:
- Các biến độc lập có ảnh hưởng đồng biến (cùng chiều) đến biến phụ thuộc
“Hành vi mua” của khách hàng thành phố Huế đối với dịch vụ in ấn của Công ty cổ phần In Thuận Phát. Khách hàng sẽ có xu hướng sử dụng nhiều hơn nếu 1 trong các biến độc lập thay đổi theo chiều hướng tăng và ngược lại. Điều này chứng tỏ, Công ty cổ phần In Thuận Phát cần phải tiếp tục nghiên cứu, phân
- Nhân tố “Chuẩn chủ quan” có tác động mạnh nhất đến “Hành vi mua” của khách hàng với hệ sốβ6= 0,365.Điều này cho thấy, đa số khách hàng sử dụng
dịch vụ in ấn của Công ty cổ phần In Thuận Phát đều chịu ảnh hưởng mạnh mẽ từ những người quen, những phản hồi từ những khách hàng cũ của cơng ty. Do
đó,Cơng ty cổ phần In Thuận Phátcần phải có những chính sách, chương trình
chăm sóc khách hàng phù hợp để đảm bảo sự hài lòng cho những khách hàng
cũ và những khách hàng hiện tại.
- Kết quả của q trình xây dựng mơ hình hồi quy là khá hợp lý so với thực tế.
Đa số khách hàng hiện tại khi có nhu cầu sử dụng một sản phẩm dịch vụ nào đó thường quan tâm đầu tiên đến chất lượng của sản phẩm dịch vụ, sau đó đến giá cả, tiếp đến là xem xét đến những lợi ích mà sản phẩm, dịch vụ đó mang lại cho bản thân, cuối cùng là đánh giá xem những khách hàng cũ đã sử dụng sản phẩm dịch vụ đó có thật sự hài lịng hay khơng.
❖Xem xét hiện tượng tự tương quan, đa cộng tuyến
Đại lượng Durbin – Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số
kề nhau. Dựa vào kết quả thực hiện phân tích hồi quy cho thấy, giá trị Durbin – Watson là 1,755 thuộc trong khoảng chấp nhận (1,6 đến 2,6). Vậy có thể kết luận là mơ hình khơng xảy ra hiện tượng tự tương quan. Mơ hình hồi quy vi phạm hiện tượng
đa cộng tuyến khi có giá trị hệ số phóng đại phương sai (VIF – Variance Inflation Factor) lớn hơn hay bằng 10.Từ kết quả phân tích hồi quy ở trên, ta có thể thấy rằng giá trị VIF của mơ hình nhỏ (trên dưới giá trị 2) nên nghiên cứu kết luận rằng mơ hình hồi quy khơng vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
❖ Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Dựa vào bảng kết quả phân tích, mơ hình 6 biến độc lập có giá trịR Square hiệu chỉnh là 0,581 tức là: độ phù hợp của mơ hình là 58,1%. Hay 58,1% độ biến thiên của biến phụ thuộc “Hành vi khách hàng” được giải thích bởi 6 yếu tố được đưa vào mơ hình. Bên cạnh đó, ta nhận thấy giá trị R Square hiệu chỉnh là 58,1% khá cao ( > 50%), nghĩa là mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc được coi là gần chặt chẽ.
Kết quả từ bảng ANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0,000 rất nhỏ, cho phép nghiên cứu bác bỏ giả thiết rằng “Hệ số xác định R bình phương = 0” tức là mơ hình hồi quy phù hợp. Như vậy mơ hình hồi quy thu được rất tốt, các biến độc lập giải thích được khá lớn sự thay đổi của biến phụ thuộc “Hành vi mua”.
❖ Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Biểu đồ 8:Biểu đồ Histogram
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều
để phân tích. Vì vậy chúng ta phải tiến hành kiểm định phân phối chuẩn của phần dư để xem xét sự phù hợp của mơ hình đưa ra. Từ biểu đồ trích từ kết quả phân tích hồi
quy, ta có thể thấy rằng phần dư tuân theo phân phối chuẩn. Với giá trị Mean xấp xỉ- 17 và giá trị Std.Dev gần bằng 1.
2.6 Phân tích các đánh giá về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua của khách hàng đối với dịch vụ in ấn của Công ty cổ phần In Thuận Phát.
Sau khi đã xác định được các nhân tố tác động đến hành vi mua của khách hàng
kết quả điều tra phỏng vấn mà nghiên cứu đã thu thập từ trước. Bảng hỏi nghiên cứu sử dụng thang đo Likert với 5 mức độ, được chú thích cho nhân viên như sau:
1 2 3 4 5
Rất không đồng ý Không đồng ý Trung lập Đồng ý Rất đồng ý
2.6.1 Đánh giá của khách hàng đối với nhóm cảm nhận về chất lượng
Bảng 2.17:Đánh giá của khách hàng đối với nhóm cảm nhận về chất lượng
Tiêu chí Mức độ đồng ý(%) Giá trị trung bình Rất khơng đồng ý Khơng đồng ý Trung lập Đồng ý Rất đồng ý CL1 - - 3,1 43,1 53,8 4,51 CL2 - 0,8 12,3 76,2 10,8 3,97 CL3 - 8,5 28,5 51,5 11,5 3,66 CL4 - - 22,3 58,5 19,2 3,97 CL - - - - - 4,0269
(Nguồn: kết quả xử lý số liệu của tác giả năm 2021)
Từ kết quả tổng hợp ởbảng trên, ta có thể thấy đánh giá đánh giá của khách hàng