Hmh 2.9 Mô hình nghiên cứu của Mustofa và cộng sự (2017)
4.3. Kết quả nghiên cứu định lượng chính thức
Bảng 4.1 Kết quả kiếm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Biếnquan sát
Trungbình thang đo nếu
bịloại
Phươngsai thang đo khi
loại
Tương quan biến tồng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến Cảm nhận chất lượng sản phấm, n= 344 (Cronbach’s Alpha =0,886)
PPQ1 13,087 4,237 ,774 ,845
PPQ2 12,980 4,358 ,782 ,842
PPQ3 12,953 4,499 ,754 ,853
PPQ4 13,044 4,368 ,699 ,875
Cảm nhận chất lượng dịchvụ, n = 344 (Cronbach’s Alpha = 0,940)
PSQ1 12.79 6.749 .841 .927
PSQ2 12.69 7.041 .864 .920
PSQ3 12.65 7.011 .863 .920
PSQ4 12.63 6.933 .863 .920
Niềm tin khách hàng, n=344 (Cronbach’s Alpha = 0,887)
CT1 13.116 4.196 .774 .847
CT2 13.052 4.254 .781 .845
CT3 13.009 4.160 .768 .849
CT4 13.044 4.182 .695 .879
Sự hài lòng khách hàng, n=85 (Cronbach’s Alpha =0,936 )
CS1 12.500 7.125 .859 .913
CS2 12,433 7.243 .862 .912
CS3 12.372 7.342 .860 .913
CS4 12.387 7.317 .813 .928
Nguồn: Nhóm tác giảtông hợpkết quả phân tích từ SPSS27.0 Lòng trung thành thương hiệu, n=344 (Cronbach’s Alpha = 0.926)
BL1 13.15 4.929 .830 .904
BL2 13.00 5,437 .845 .900
BL3 12.95 5.172 .818 .907
BL4 12.88 5.322 .827 .904
Ý định mualại, n=344 (Cronbach’s Alpha =0,888)
RI1 13,468 3.766 .758 .855
RI2 13,419 3.836 .775 .849
RI3 13,404 3.623 .783 .845
RI4 13.308 3.852 .706 .874
Kết quả kiêm định Cronbach's Alpha cho ố nhân tố trong nghiên cứu này cho thấy tất cả các nhân tố đều có hệ số lớn hon 0,8, tatcả các biến thành phần đều có hệsố tuong quan biến tông lớn hon0.3. Điều này cho thay mức độ tin cậy caocủa các chỉ mục đo lường trong mỗi nhân tố và sự đồng nhất của các câu hỏi đo lường tr ong mỗinhân tố.
Cáchệ sốCronbaclís Alpha lớn hon 0,8 cho thay sự tincậy caovàkhả năng đo lường chính xác của cácbienhong môhình nghiên cứu. Ket quả này củng cốtính hợp lý và đáng tin cậy củaphương pháp đo lường được sử dụng trong nghiên cứu này.
Như vậy, bài nghiên cứu sẽ không loại biến quan sát hoặc đo lường nào mà vẫn giữ nguyên 24 biến quan sát tưong ứng VỚI 6 nhân tố bao gồm 04 biến độc lập, 01 biến tiling gian và 01 biến phụ thuộc. Tác giả đủ điều kiện phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.3.2. Phân tích nhân to khámpháEFA
Dựa trên ket quả phân tích và các chỉ số đánh giá, ta có thẻ nít ra nhận xét như sau:
Ket quả KMO (0,886) cho thay dữ liệuthích hợp đẻ tiến hành phân tích yeuto và có độ tin cậy cao đẻ nít ra ket luận từphântích. Giá trị KMO nam trong khoảng tìr 0,5 den 1, cho thay sự phù hợp của dữ liệu và khả năng tưong quan giữa các biến trong mỗi nhân tố.
Bảng 4.2 Kết quả phântíchEFA biến độc lập, trung gian Biến
quan sát
Hệ số tải nhân tố Cảm nhận
chất lượng dịch vụ
Sự hài lòng khách
hàng
Lòng trung thành thương
hiệu
Cảm nhận chất lượng
sản phẩm
Niềm tin khách
hàng
PSQ3 .918
PSQ4 .916
PSQ2 .913
PSQ1 .896
CS3 .878
CS2 .876
CS1 .866
CS4 .844
BL3 .846
BL4 .846
BL2 .829
BL1 .789
PPQ2 .854
PPQ1 .849
PPQ3 .828
PPQ4 .804
CT3 .839
CT2 .838
CT1 .822
CT4 .809
KMO 0,886
SigBartlett’s 0,000
Eigenvalues 1,454
Cumulative % 80,489%
Nguồn: Nhóm tác giảtông hợpkết quả phân tích từ SPSS27.0
Eigenvalues (1,454) lớn hơn 1, cho thấy nhân tố đóng góp quan trọng vào giải thích phương sai của dữ liệu. Tông phương sai trích (80,489%) cho thay tỷ lệ lớn của sự biến đôi được giải thích bởi các nhân tố đã đượcxác định. Điều này cho thay cấu trúc dữ liệu đã được khá tốt giải thích bởi 5 nhânto. Ket quả nàycho thay nghiên cứu đã thực hiện các phân tích phùhợpvà tincậy đẻ khám phá mối quan hệvà đo lường các yeu tố trong nghiên cứu.
Bảng 4.3 Ket quả kiếm định EFA biến phụ thuộc
Nguồn: Nhóm tác giảtông hợpkết quả phân tích từ SPSS27.0 Biến quan sát Hệ số tải nhân tố
RI3 ,884
RI2 ,879
RI1 ,868
RI4 ,831
KMO 0,841
Sig Bartlett’s 0,000
Eigenvalues 2,999
Cumulative % 74,978%
Dựa trên kếtquả phàn tích, ta có thẻ nít ra nhận xét về tínhphùhợp và độ tin cậy của phân tích nhântố trong nghiên cứu. Ket quả kiểm định Bartlett's chiếu sáng VỚIgiá trị sig. = 0,000 < 0,05, cho thay sự tương quan đáng kẻ giữa các biến Ương tông thẻ.
Đồng thời, hệ so KMO (0,841) cũngvượtqua ngưỡng tối thiêu0,5, chỉ ra rang dữ liệu nghiên cứu phù hợp đẻ tiếnhành phàn tíchnhàn tố.
Ket quả Eigenvalues = 2,999> 1 cho nhànto "Ý đinhmua lại" chỉ ra rang nhântốnày giải thích được một phần đáng kê của biến thiên trong dữ liệu. Tat cả các biến quan sát cũng có hệ so Factor Loading > 0,5, cho thay mức độ tương quan cao giữa các biến và nhân tố tương ứng.
Kiểm định EFA các chỉsố đều thỏa mãn các điều kiện sau: Hệ số tảinhân to đều < 0,9 (>0,5); Hệ so KMO tat cả nhân tố nam trong khoảng 0,5 den 1; Kiểm định Bartlett có Sig = 0,000 < 0,05, Tông phương sai trích đều lớn hơn 50%. Từ đó, nhóm tác giả đủ điều kiện ket luận mô hình có khả năng giải thíchvà tiếptục phân tích nhân tố.
4.3.3. Phân tích nhân tố khắng định CFA
Kếtquả kiểm ti a tính phù hợp của mô hình đo lường (CFA) cho thấy mô hìnhđạt được sự phù họp cao VÓI dữ liệu nghiên cứu. Các chỉ so Model Fit, được sử dụng đẻ đánh giá sự phù hợp của mô hình VÓI dữ hệu thực tế, đều cho thay mô hình có khả năng diễn giải và giảithíchdữ liệu tốt.
1 000
0405
0 347105’
1.000 PPQ3
PSQ4
CĨ4
1.000
1 000
1 000
0935
: 1S4
0211
0.495
0.592
0908-^.
0 880 0914^.
1 047 PPQ
PPQ1 PSQ1
PSQ
0 954-*.
0.974
0 466)85!
1 000 0 977"*’ 0 962-*.
CT3 0916
0 943
BL4 RI1
1 082-*.
Hình 4.5 Kết quảkiểm địnhCFA
Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp kếtquả phân tích từ SMART PLS 4
Chỉ sốChi-square/df = 2,082, dưới ngưỡng 3. Điều này cho tliấy rằngmô hình có mức độ phùhợpVỚI dữ liệu nghiêncứu. Giá trị p = 0,000 < 0,05, ngụ ý rang không có sự khácbiệt đáng kẻ giữa dữ liệu quan sát và dữ liệu được dự đoán bởi mô hình.
Ngoàira, các chỉ so GFI (Goodness of Fit Index), CFI (Comparative Fit Index), và TLI cũng đều cao hon ngưỡng tối thiểu, GFI = 0,891 (>0,8), CFI = 0.9Ố1 (>0.9), và TLI = 0.955 (>0.9). Điều này xác nhận rang mô hình có mức độ phù họp cao VÓI dữ liệu nghiên cứu và có khả năng giải thích tốt sự biến động của dữ liệu. Chỉ số RMSEA cũng thấp,VÓI giá trị là 0,056 (< 0,08). Điều này cho thay mức độ lỗi ước lượng trong mô hình là thấp, tức là mô hình có khả năng dự đoán dữ liệumột cách chính xác trong việc phân tích sự biến động của dữ liệu.
Tóm lại, tatcả các chỉsố đềuthẻ hiện rang mô hình CFA có khả năng phùhọpcao VỚI dữ hệu nghiên cứu, giải thích tốt sự biếnđộng của dữ liệu và có khả năng dự đoán dữ liệu một cách chính xác.
Dựa trên các ket quả trên, ta có thẻ ket luận rang mô hình đo lường đạt được sự phù họp và tin cậy cao. Điềunày đâm bảo tính khoa học của nghiên cứu và khả năng đo lường chính xác các biến quan trọng. Các ket quả này cung cap sự tin tưởng và đáng tin cậytrong việc sử dụng môhình đo lường, thẻ hiện môhình tóihạn rat phù hợp VÓI dữ liệuthịtrường.
4.3.4. Kiêm định độ tin cậy tông hợp vàgiá trị hội tụ
Bảng 4.4 Kết quảkiếm định độ tin cậy tống hợp CRvà giá trị hội tụAVE
CR AVE BL cs CT PPQ PSQ RI
BL 0,927 0,761 0,873
cs 0,936 0,787 0,585 0,887
CT 0,886 0,667 0,495 0,386 0,817
PPQ 0,886 0,664 0,429 0,347 0,405 0,815
PSQ 0,940 0,798 0,268 0,211 0,205 0,135 0,894
RI 0,889 0,667 0,827 0,592 0,466 0,395 0,266 0,817
Nguồn:Nhóm tác giả tông hợp kếtquả phân tích từ SMARTPLS 4 Dựa trênkết quả phân tích, nhóm tác giả đã tiến hành đánhgiá tính hội tụ và độ tin
cậy tông hợp của cácyếutốtrong mô hình nghiên cứu.
Tính hội tụ của mỗi yeu to đã đuợc đo lường thông qua chỉ so CR, một chỉ số thẻ hiện độ tincậy tông hợpcủayeutố đó. Ket quả cho thay tat cả cácyeutố đềucó giá trị CR đáng tincậy. Tat cả các giá trị CR đều vượt qua ngưỡng chap nhận là 0.7, cho thay sự tin cậy caocủa các biến quansát trong từng yeu tố.
Ngoài ra, giá tri AVE đã được sử dụng đẻ thẻ hiệntỷ lệ biến thiên của các biến quan sát trong một yeu to được giải thích bởi chínhyeutố đó. Các yeu to PPQ, PSQ, cs, CT, BL và RI đều có giá trị AVE lớn hon 0,5, lần lượt là 0,761, 0,787, 0,667, 0,664, 0,798, 0,667. Điều này cho thay mức độ biến thiên của các biến quan sát trong tưng yeu tođược giải thích tốt bởi yeuto đó.
Ket quả này làm nổibật tính hội tụ caovà độ tin cậytông họp tốt của cácyeuto PPQ, PSQ, cs, CT, BL và RI trong mô hình nghiên cứu. Điều này cung cap bang chứng vững chắc về tính khoa học và đáng tin cậy của mỏ hình trong việc đo lường và hiêu cácyeu tố quan trọng trong nghiêncứu.