CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.2. Kết quả nghiên cứu chính thức
4.2.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi phân tích Cronbach’s Alpha, thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của nhà bán lẻ gồm 6 thành phần nghiên cứu với 28 biến quan sát. Phân tích nhân tố dùng để đánh giá độ hội tụ giá trị phân biệt của các biến quan sát theo các thành phần. Với giả thuyết đặt ra trong phân tích này là giữa 28 biến quan sát trong tổng thể không có mối tương quan với nhau.
Bảng 4.12. Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s các biến độc lập Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy bảng So sánh
Hệ số KMO .850 0.5 < α < 1
Giá trị sig trong kiểm định Bartlett 0.000 < 0.05
Phương sai trích 64.400 64.400% > 50%
Giá trị Eigenvalues 1.185 1.185 >1
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm SPSS 20.0 dựa trên số liệu thu thập được) - Kiểm định tính thích hợp của mô hình phân tích nhân tố EFA
Từ kết quả phân tích nhân tố cho thấy: Thước đo KMO (Kaiser- Meyer-Olkin) có giá trị = 0.850 thỏa điều kiện 0.5 ≤ KMO ≤ 1
Kết luận: Phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu thực tế.
- Kiểm định tính tương quan giữa các biến quan sát (Bartlett's Test)
Kết quả kiểm định sự tương quan nhau trong mỗi nhóm nhân tố, kiểm định Bartlett's Test có giá trị Sig. = 0.000 < 0.05. Kết luận: các biến quan sát có tương quan với nhau trong mỗi nhóm nhân tố. Qua kết quả phân tích sẽ bác bỏ giả thuyết nêu trên, chứng tỏ phân tích nhân tố khám phá (EFA) thích hợp được sử dụng trong nghiên cứu này (chi tiết xem Phụ lục 4)
- Kiểm định phương sai trích của các yếu tố (% Cumulative variance)
Giá trị Eigenvalues = 1.185 (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) > 1 thì 6 nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
Hệ số tổng phương sai trích (Total Variance Explained) có giá trị phương sai cộng dồn của các nhân tố (từ nhân tố 1 đến nhân tố 6) là 64.4% > 50% đáp ứng tiêu chuẩn. Kết luận: 64.4% thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát trong mô hình.
- Kiểm định hệ số tải nhân tố (Factor loading)
Kết quả phân tích EFA cho các biến độc lập qua ma trận xoay nhân tố trên cho thấy, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) của các biến quan sát >=0.5 đều thỏa điều kiện khi phân tích nhân tố và số lượng nhân tố tạo ra là 6 nhân tố, các nhân tố này đảm bảo yêu cầu khi phân tích hồi qui tuyến tính đa biến.
Từ kết quả phân tích, bác bỏ giả thuyết trên, chứng tỏ phân tích nhân tố thích hợp được sử dụng trong nghiên cứu này (chi tiết xem Phụ lục 4). Kết quả phân tích nhân tố cho thấy tất cả các quan sát thỏa mãn tính phân biệt và tính hội tụ. (xem bảng 4.13, chi tiết xem Phụ lục 4).
Bảng 4.13. Kết quả phân tích nhân tố khám phá các biến độc lập MA TRẬN XOAY
Nhân tố
1 2 3 4 5 6
HT2 .849 HT5 .805 HT1 .758 HT4 .736 HT3 .714
QH5 .786
QH1 .757
QH2 .751
QH4 .727
QH3 .692
CL1 .883
CL2 .876
CL4 .734
CL3 .690
KM2 .813
KM3 .715
KM4 .704
KM5 .644
BH3 .717
BH2 .695
BH4 .644
BH1 .605
TT1 .781
TT2 .780
TT3 .624
TT5 .609
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm SPSS 20.0 dựa trên số liệu thu thập được)
4.2.3.2. Phân tích nhân tố cho biến Phụ thuộc
Bảng 4.14. Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s biến phụ thuộc Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy bảng So sánh
Hệ số KMO .811 0.5 < α < 1
Giá trị sig trong kiểm định Bartlett 0.000 < 0.05
Phương sai trích 67.987 67.987% > 50%
Giá trị Eigenvalues 2.719 1,652.7198 >1
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm SPSS 20.0 dựa trên số liệu thu thập được) Sau khi phân tích Cronbach’s Alpha, sự hài lòng của nhà bán lẻ mạng VNP gồm 01 thành phần nghiên cứu với 4 biến quan sát.
Từ kết quả phân tích EFA cho biến phụ thuộc cho thấy: Thước đo KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) có giá trị = 0.811 thỏa điều kiện 0.5 ≤ KMO ≤ 1.
Kết luận: Phân tích nhân tố là phù hợp với dữ liệu thực tế.
Kết quả kiểm định Bartlett's Test có giá trị Sig. = 0.000 < 0.05. Kết luận: Các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố phụ thuộc.
- Kiểm định phương sai trích của các yếu tố (% Cumulative variance)
Eigenvalues = 2.719 (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi nhân tố biến phụ thuộc) > 1 thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
Hệ số tổng phương sai trích (Total Variance Explained) của yếu tố sự hài lòng là 67.987% > 50% đáp ứng tiêu chuẩn cho phép.
Bảng 4.15. Kết quả phân tích nhân tố khám phá biến phụ thuộc MA TRẬN NHÂN TỐ
Nhân tố Cronbach’s Alpha
1 Tên nhân tố Kí hiệu
HL2 .849
0.842 Sự hài lòng SHL
HL3 .833
HL1 .821
HL4 .794
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm SPSS 20.0 dựa trên số liệu thu thập được) Kết quả phân tích EFA cho biến phụ thuộc trên cho thấy, hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều thỏa điều kiện >=0.5 và số nhân tố tạo ra là 1 nhân tố, không có biến quan sát nào bị loại.
Các biến quan sát trong nhân tố “Sự hài lòng” thỏa điều kiện phân tích Cronbach’s Alpha > 0.7 đảm bảo yêu cầu phân tích hồi quy.
4.2.3.3. Kết luận
Sau khi phân tích EFA cho các biến độc lập, có 26 biến quan sát đạt độ tin cậy cần thiết và 4 biến quan sát của biến phụ thuộc cũng đạt yêu cầu.
Để thực hiện phân tích hồi quy, tác giả sử dụng phép tính trung bình (Mean) cho các biến quan sát trong từng nhân tố.
Bảng 4.16. Bảng tổng hợp các biến sau khi phân tích nhân tố Loại
biến STT Mã
hóa Tên nhân tố Biến quan sát đạt độ tin cậy
Biến quan sát không đạt độ
tin cậy
Độc lập
1 CL Chất lượng dịch vụ
mạng di động VNP CL1, CL2, CL3, CL4 CL5 2 BH Chính sách bán hàng BH1, BH2, BH3, BH4 0 3 KM Chính sách khuyến
mãi
KM2, KM3, KM4,
KM5 0
4 TT
Chính sách truyền thông và quảng bá
thương hiệu
TT1, TT2, TT3, TT5 TT4 5 HT Hoạt động hỗ trợ
bán hàng
HT1, HT2, HT3, HT4,
HT5 0
6 QH Mối quan hệ cá nhân QH1, QH2, QH3,
QH4, QH5 0
Phụ
thuộc 1 SHL Sự hài lòng của nhà
bán lẻ HL1, HL2, HL3, HL4 0