CHƯƠNG I: CƠ SỞ KHOA HỌC CỦA VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 2: ĐÁNH GIÁ SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG VỀ SẢN PHẨM GIỐNG CỦA CÔNG TY CỔ PHẦN GIỐNG CÂY TRỒNG HÀ TĨNH
2.2. Khảo sát sự hài lòng và các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm giống của công ty cổ phần giống cây trồng Hà Tĩnh
2.2.3 Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA
Các tác giả Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) đề cập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sửdụng phổbiến nhất.
Theo Hair & ctg (1998, 111), Factor loading (hệsốtải nhân tốhay trọng sốnhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:
• Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu
• Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng
• Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn
Điều kiện đểphân tích nhân tốkhám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu:
Hệsốtải nhân tố(Factor loading ) > 0.5
0.5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sựthích hợp của phân tích nhân tố. TrịsốKMO lớn có ý nghĩa phân tíchnhân tốlà thích hợp.
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng đểxem xét giảthuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
Sau khi loại biến TC2 ra khỏi mô hình ta tiếp tục sử dụng phân tích nhân tố thông qua chương trình SPSS 20 và căn cứ vào phương pháp thực hiện đánh giá thang đo, kết quả phân tích EFA thang đo HL được thểhiện trong bảng như sau:
- 2 biến trong thang đo HL đều đạt yêu cầu hệsốtải nhân tốlớn hơn 0.5.
-Phương sai trích tại mức eigenvalues > 1 đạt 76,555 % (> 50%)
- Hệ số KMO đạt 0.5 chứng tỏ phương pháp EFA phù hợp với dữliệu phân tích (0.5 < KMO <1)
- Kiểm định Barlett có sig. = 0.000 (< 0.5) đạt mức ý nghĩa là ma trận các nhân tố đạt tương quan.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.10: Kết quả phân tích EFA thang đo hài lòng
Initial Extraction Nhìn chung anh chị hài lòng với chính
sách bán hàng của công ty HL1 1.000 .766 Anh chị tiếp tục mua hàng của công ty
trong tương laiHL2 1.000 .766
(Nguồn: Xửlý sốliệu)
Đánh giá các biến độc lập
Trong phân tích nhân tố khám phá của các biến độc lập, tôi sẽ đưa tất cả 17 biến còn lại của Chất lượng sản phẩm (CL gồm 4 biến quan sát), Tin cậy (TC gồm 4 biến quan sát), Giá cả (GC, 3 biến quan sát), sự trung thành khách hàng (TT, 3 biến quan sát), phân phối sản phẩm (PP, 3 biến quan sát) vào phân tích EFA.. Kết quảkiểm định cho thấy rằng:
- 17 biến đều đạt yêu cầu hệsốtải nhân tốlớn hơn 0.5.
- Không có biến quan sát nào có sựkhác biệt giữa hệsốtải nhân tốlên các nhân tố< 0.5 chứng tỏmỗi biến quan sát đều giải thích rõ cho 1 nhân tốduy nhất.
- Hệ số KMO đạt 0.674 chứng tỏ phương pháp EFA phù hợp với dữ liệu phân tích (0.5 < KMO <1). Kiểm định Barlett có sig. = 0.000 (< 0.5). Vậy dữliệu phù hợp đểphân tích nhân tốvới mức ý nghĩa thống kê 5%, độtin cậy 95%.
- Tại mức eigenvalues = 1,310 > 1, với phương pháp rút trích Principal Component Analysis và phép quay Varimax có 5 nhân tố được rút trích từ 19 biến quan sát. Phương sai trích là 64,812 % (>50%) cho biết 1 nhân tố được tạo ra này giải thích được 64,812% sựbiến thiên của dữliệu.
Bảng 2.11: Kiểm định KMO & Bartlett’s Test KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .674
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 621.033
Df 136
Sig. .000
(Nguồn: Xửlý sốliệu)
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.12: Phân tích nhân tố Rotated Component Matrixa
Component
1 2 3 4 5
Sốhạt trên cây cao
(CL1) .898
Tỷlệnảy mầm cao
(CL3) .804
Sức chống chọi của cây trồng với môi trường sống tốt (CL4)
.757
Độsạch của hạt giống
đạt chuẩn (CL2) .706 Sản phẩm có nguồn
gốc rõ ràng (TC1) .835
Công ty sẽthực hiện hoàn trảlại phí nếu khách hàng không hài
lòng và sản phẩm bị hỏng (TC3)
.813
Năng suất cây trồng
cao (TC5) .585
Anh/chị luôn hài lòng với chất lượng sản
phẩm (TC4)
.544
Luôn có sẵnởnhiều
địa điểm (PP1) .829
Hệthống phân phối
rộng khắp (PP2) .763
Trường Đại học Kinh tế Huế
Anh/chị có cho rằng hệthống phân phối của công ty là hợp lí
(PP3)
.760
Anh/chị cho rằng anh chị là khách hàng trung thành của công
ty (TT1)
.831
Anh/chịsẽtìm mua sản phẩm của công ty
chứkhông tìm mua sản phẩm khác (TT3)
.756
Anh/chịsẽkhông mua sản phẩm của công ty khác bánở cùng 1 đại
lí (TT2)
.718
Giá cảgiống phù hợp với thu nhập của anh chị trong từng vụmùa
(GC1)
.795
Giá bán hợp lí (GC3) .768
Giá cảluôn biến động trong từng vụmùa
(GC2)
.711
(Nguồn: Xửlý sốliệu) Phân tích khám phá EFA đã giúp tôi xác định lại các nhân tố trong mô hình nghiên cứu như sau:
Nhân tốsố1: Chất lượng sản phẩm gồm 4 biến quan sát:
+ CL1 Sốhạt trên cây cao + CL3 Tỷlệnảy mầm cao
+ CL4 Sức chống chọi của cây trồng với môi trường sống tốt
Trường Đại học Kinh tế Huế
+CL2 Độsạch của hạt giống đạt chuẩn
Nhân tốsố2: Sựtin cậy gồm 4 biến quan sát:
+ TC1 Sản phẩm có nguồn gốc rõ ràng
+ TC3 Công ty sẽ thực hiện hoàn trả lại phí nếu khách hàng không hài lòng và sản phẩm bị hỏng
+ TC5 Năng suất cây trồng cao
+ TC4 Anh/chịluôn hài lòng với chất lượng sản phẩm
Nhân tốsố3: Phân phối sản phẩm gồm 3 biến quan sát:
+ PP1 Luôn có sẵnở nhiều địa điểm + PP2 Hệthống phân phối rộng khắp
+ PP3 Anh/chịcó cho rằng hệthống phân phối của công ty là hợp lí
Nhân tốsố4: Lòng trung thành thương hiệu gồm 3 biến quan sát:
+ TT1 Anh/chịcho rằng anh chịlà khách hàng trung thành của công ty
+ TT3 Anh/chị sẽ tìm mua sản phẩm của công ty chứ không tìm mua sản phẩm khác
+ TT2 Anh/chịsẽkhông mua sản phẩm của công ty khác bánở cùng 1 đại lí
Nhân tốsố5: Giá cảgồm 3 biến quan sát:
+ GC1 Giá cảgiống phù hợp với thu nhập của anh chịtrong từng vụmùa + GC3 Giá bán hợp lý
+ GC2 Giá cảluôn biến động trong từng vụmùa
Thang đo Hài lòng chung sau khi phân tích EFA vẫn giữ nguyên 2 biến như sau:
+ HL1 Anh chị tiếp tục mua hàng của công ty trong tương lai
+ HL2 Nhìn chung anh/chịhài lòng với chính sách bán hàng của công ty
Kết quảkiểm định EFA cho thấy các thang đo đều đạt yêu cầu và các nhân tốrút trích đều phù hợp với các mối quan hệnghiên cứu lý thuyết. Các biến quan sát của các thang đo và mô hình nghiên cứu lý thuyết sẽ được đưa vào phân tích tiếp theo. Các biến quan sát sẽ được lấy tổng và tính trung bình để đại diện cho các nhân tố khi đưa vào phân tích tương quan hồi qui tuyến tính bội.
Trường Đại học Kinh tế Huế