4.KÉT QUÁ, THÁO LUẬN Đặc điểm mẫu khảo sát
4.2 Phân tích nhân tố khám phá EEFA .1 Phân tích nhân tố EFA cho các biến độc lập
4.2.2 Phân tích EFA cho biến phụ thuộc
Dựa vào kết quả của biến phu thudc KMO and Bartlett's Test:Chi số KMO là 0.744, lớn
hơn 0.5 cho thấy dữ liệu phù hợp để phân tích thành tố.Kết quả thử Bartlett cho thay gia trị Sig. bằng 0.000 nhỏ hơn 0.05, do đó có thê loại bỏ giả thuyết rằng ma trận khiếu tương quan là ma trận đơn vị. Các chí số trên đều thỏa mãn tiêu chuẩn để tiễn hành phân tích thanh t6 chinh.Nhin chung, két qua KMO and Bartlett's Test cho thay dé liéu sir dung
trong nghiên cứu này phù hợp đề tiên hành phân tích thành tố chính nhằm mục đích giảm
chiều và tóm tắt thông tin. Kết quả phân tích sau đó sẽ có ý nghĩa và tin cậy.Đồng thời từ bảng xoay 4 biến quan sát rút kết lại thành 1 nhân tố hài lòng khi mua sắm tại cửa hàng tiện lợi tổng phương sai 60,973%,>50%.bảng tổng phương sai trích EFA thang đo khái niệm HL ma tran phan tích nhân tố EFA của các biến quan sát thuộc thang đo quyết định mua sam tại cửa hàng tiện lợi đạt yêu câu vì có hệ sô tái lớn hơn 0.5.
Bang két qua kiém dinh KMO and Bartlett's Test của biến phụ thuộc
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 744 Bartlett's Test of Sphericity © Approx. Chi-Square | 198.962
df 6
Sig. .000
(nguôn kết qua NCDL) Bang tong phương sai trích EEA thang đo khái niệm HL
Total Variance Explained
Extraction Sums of Squared
Initial Eigenvalues Loadings
Componen % of Cumulative % of Cumulative
t Total Variance % Total Variance %
1 2.439 60.973 60.973 2.439 60.973 60.973
2 684 17.097 78.070
3 502 12.550 90.621
4 375 9.379 100.000
(nguôn kết qua NCDL)
Bảng ma trận nhân tố phân tích EFA cho biến phụ thuộc
Component Matrix"
Componen t 1
HL2 835
HL3 .796
HLI .765
HL4 .723
(nguon kết quà NCĐL) Dựa vào kết quả phân tích EFA nhóm xây dựng lại mô hình các nhân tổ tác động đến sự hài lòng khi mua sắm tại cửa hàng tiện lợi
Bảng mô hình nghiên cứu sau khi phân tich EFA
Chất lượng thông tin
Chất lượng sản phẩm
Giá cả
4.3. Kết quả kiểm định tương quan, hồi quy và kiểm định giả thuyết mô hình
4.3.1Phân tích ma trận tương quan giữa các biến
Các yêu tô ảnh hưởng đến sự hài lòng khi mua sắm tại cửa hàng tiện lợi có sự tương quan với nhau hay không và kiểm tra các biện độc lập nhằm phát triển sự tương quan chặt chẽ
với nhau giữa các biến sẽ được thê hiện dưới bảng phân tích hồi qui
Bảng Ma trận thể hiện mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình
Y x3 XI X2 X4
Y Pearson Correlation 1{.476”|{.7777|.505”{.516”
Sig. (2-tailed) 000} .000} .000} .000
N 175} 175) 175| 175) 175
X3 Pearson Correlation] .476" 1 .453”|.3877|.351”
Sig. (2-tailed) 000 000} .000} .000
N 175} 175) 175| 175) 175
X1 Pearson Correlation] .777""| .453” 1} .604"| 567"
Sig. (2-tailed) 000} .000 000} .000
N 175} 175) 175| 175) 175
X2 Pearson Correlation] .505"| .387"| .604” 1] 554"
Sig. (2-tailed) 000} .000} .000 000
N 175} 175) 175| 175) 175
X4 Pearson Correlation} .516°| .351°} 567" 554” 1
Sig. (2-tailed) 000} .000} .000] .000
N 175} 175) 175| 175) 175
(nguon két qua NCDL) Từ kết quả định lượng có thể nhận xét như sau
- Y có mối tương quan dương mạnh với XI (r = 0.777) và X4 (r =0.516), và mối tương quan trung bình với X2 (r = 0.505) và X3 (r = 0.476). Tất cả các mối tương quan này đều có ý nghĩa thống kê (p < 0.01).XI có mối tương quan dương mạnh với Y (r =0.777) và
X4 (r = 0.567), và mối tương quan trung bình với X2 (r = 0.604) và X3 (r = 0.453). Tất cả các mối tương quan này đều có ý nghĩa thống kê (p < 0.01).X2 có mối tương quan dương mạnh với XI (r = 0.604) và X4 (r = 0.554), và mối tương quan trung bình với Y (r = 0.505) và X3 (r = 0.387). Tất cả các mối tương quan này đều có ý nghĩa thông kê (p <
0.01).X3 có mối tương quan dương trung bình với Y (r = 0.476) và XI (r =0.453), và mỗi tương quan trung bình với X2 (r = 0.387) và X4 (r = 0.351). Tất cả các mỗi tương quan này đều có ý nghĩa thống kê (p < 0.01).X4 có mối tương quan dương mạnh với XI (r = 0.567) và X2 (r = 0.554), và mối tương quan trung bình với Y (r = 0.516) và X3 (r = 0.351). Tat cả các mỗi tương quan này đều có ý nghĩa thống kê (p < 0.01). Tóm lại, từ bảng tương quan, ta có thê thấy rằng giữa các biến Y, XI, X2, X3 và X4 có mỗi tương quan dương mạnh và ý nghĩa thông kê. Kết quả này cho thấy các biến liên quan chặt chẽ, hỗ trợ cho quá trình phân tích thành tô. Nhìn chung, bảng Correlations cung cấp thông tin chỉ tiết về mỗi quan hệ giữa các biên, hữu ích cho việc giải thích kết quả nghiên cứu 4.3.2 Phân tích tuyến tính bội
Đề kiêm tra mối quan hệ tuyến tính đa biến giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong việc quyết định mua sắm, chúng ta muốn xác định xem có sự tương quan tuyến tính giữa chúng hay không.
Bảng Chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mô hình
Model Summary”
Model] R= |R Square} Adjusted R Square | Std. Error of the Estimate | Durbin- Watson
l .792" .628 .619 .36812 1.982
(nguon két quà NCPL)
Dựa trên bảng Model Summary, ta có các kết quả sau:
R: Hệ số tương quan (correlation coeffcient) giữa biến phụ thuộc (Y) và biến độc lập (XI, X2, X3, X4) là 0.792. Đây là một mức tương quan cao. R Square: Hệ số xác định (coefficient of determination) la 0.628, tirc 1a 62.8% sy bién thiên của biến phụ thuộc (Y)
có thê được giải thích bởi các biến độc lập (XI, X2, X3, X4).Adjusted R Square: Hệ số xác định điều chính là 0.619. Đây là một chỉ số điều chỉnh của R Square, để điều chỉnh cho số lượng biến độc lập trong mô hình.Std. Error of the Estimate: Day la sai số chuẩn của ước lượng, có giá trị là 0.36812. Đây là một đánh giá về mức độ chính xác của mô hình.Durbin-Watson: Đây là một chỉ số kiểm tra sự tồn tại của hiện tượng tự tương quan trong dư thừa của mô hình. Giá trị 1.982 cho thấy không có hiện tượng tự tương quan đáng kề trong dư thừa.Tóm lại, mô hình có mức độ giải thích tương đôi cao (62.8%) và không có hiện tượng tự tương quan đáng kể trong dư thừa.
Bảng Kiểm định độ phù hợp mô hình
ANOVA"
Sum of Mean
Model Squares df Square F Sig.
1 Regression 38.892 4 9723| 71.752 .000°
Residual 23.037 170 136
Total 61.929 174
(nguon két qua NCDL)
Dựa trên bảng ANOVA, ta có các kết quả sau:
Regression: Tông bình phương (Sum of Squares) của mô hình là 38.892, Mean Square là 9.723.Residual: Tổng bình phương (Sum of Squares) của dư thừa là 23.037.Total: Tông bình phương (Sum of Squares) tổng cộng là 61.929, với 174 độ tự do (d0. Giá trị F là 71.752, đây là một giá trị F rat cao.Gia tri p (Sig.) là 0.000, tức là có ý nghĩa thống kê rất cao. Tóm lại, kết quả của phân tích ANOVA cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê với giá trị p rất thấp (p < 0.001). Điều này cho thấy mô hình có khả năng giải thích sự biến thiên của biến phụ thuộc (Y) một cách đáng kể.
Bảng Kết quả hồi quy
Coefficients’
Mô hình dự đoán Y dựa trén bang Coefficients cé thể được biểu diễn như sau:
Y =0.619*X1 + 0.256*X2 + 0.145*X3 + 0.91*X4 Trong do:
- _ Y là biến phụ thuộc Hải Lòng - _ XI Chất lượng thông tin - - X2 Chất lượng sản phâm
- - X3 Sự bao mat
- _ X4 Giá cả sản phẩm
Unstandardized Standardized Collinearity
Coefficients Coefficients Statistics
Model B Std. Error Beta t Sig. | Tolerance | VIF
1 (Constant)} .711 .205 3.469.001
XI .619 .061 .659[ 10.166.000 521] 1.920
x2 .000 .050 .256| 3.518] .028 560] 1.785
X3 128 047 .145{ 2.7151.007 .769| 1.300
X4 .071 .047 O91) 1.517] .031 604] 1.657
(nguon két qua NCDL)
- - Mỗi biến độc lập được nhân với hệ số tương ứng và cộng vào hằng số để dự đoán giá trị của biến phụ thuộc Y.
Từ mô hình Biến XI (Chất lượng thông tin) có ảnh hưởng mạnh nhất với hệ số Beta là 0.619 va gia tri p (Sig.) là 0.000, tiếp theo là biến X2 (Chất lượng sản phẩm) với hệ số Beta là 0.256 và giá trị p (Sig.) là 0.028. Biến X3 (Sự báo mật) cũng có ảnh hưởng đáng kề với hệ sé Beta là 0.145 và giá trị p (Sig.) là 0.007. Cuối cùng, biến X4 (Sự bảo mật) có ảnh hưởng thấp nhất với hệ số Beta là 0.091 va giá trị p (Sig.) là 0.031.Các chỉ số Tolerance và VIF cho thấy không có tình trạng đa cộng tuyến (collinearity) giữa các biến độc lập, vì các giá trị Tolerance đều lớn hơn 0.1 va gia tri VIF déu nhỏ hơn 10. Điều này
cho thấy mô hình không gặp vấn đề về tương quan mạnh giữa các biến độc lập.Mô hình được xây dựng trên cơ sở lý thuyết và dữ liệu thực nghiệm, và các kết quả từ bảng Coefficients phù hợp với giả thuyết nghiên cứu. Mô hình này đã cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ giữa các yếu tố như chất lượng thông tin, sản phẩm, và sự bảo mật đối với hài lòng của người tiêu dùng. Sự phù hợp của mô hình với giả thuyết nghiên cứu đã được xác nhận qua bảng Coefficients và việc kiêm tra đa cộng tuyến. Tuy nhiên, việc mô hình chỉ giải thích được khoảng 62.8% sự biến thiên của biến phụ thuộc Y cho thay van con một phần không được giải thích. Điều này có thể chí ra sự ảnh hưởng của các yêu tô khác ngoài các biến được nêu trong mô hình, hoặc có thê là do sự phức tạp và đa dạng của các yếu tổ ảnh hưởng đến hài lòng của người tiêu dùng mà mô hình chưa thê bao quát. Điều này cung cấp cơ sở cho nghiên cứu tiếp theo để khám phá các yêu tô khác có thê ảnh hưởng đến hài lòng của khách hàng va dé cai thiện mô hình dự đoán hiện tại, tăng cường khả năng giải thích cho biến phụ thuộc Y.