CHƯƠNG 2. MÔ HÌNH VÀ THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
2.3. THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
2.3.3. Kiểm ủịnh ủộ tin cậy của thang ủo bằng hệ số Cronbach’s
ðược sử dụng ủể loại bỏ biến rỏc trước khi tiến hành phõn tớch nhõn tố.
Kiểm ủịnh ủộ tin cậy của cỏc biến trong thang ủo chất lượng dịch vụ siờu thị dựa vào hệ số kiểm ủịnh Cronbach’s Alpha của cỏc thành phần thang ủo và hệ số Cronbach’s Alpha của mỗi biến ủo lường.
+ Các biến có hệ số tương quan tổng - biến (Corrected item total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại.
+ Một thang ủo cú ủộ tin cậy tốt khi nú biến thiờn trong khoảng [0,70 - 0,80].
+ Nếu Cronbach alpha > hoặc = 0,60 là thang ủo cú thể chấp nhận ủược về mặt tin cậy (Nunnally & Bernstein 1994).
Chỉ tiờu ủỏnh giỏ cuối cựng là hệ số Cronbach's Alpha là dựa vào hệ số Cronbach's Alpha ở cột Cronbach's Alpha if Item deleted, nếu hệ số này cao hơn hệ số Cronbach's Alpha bỡnh thường thỡ nờn loại bỏ chỉ bỏo ủú ra khỏi mụ hỡnh. Sau khi ủỏnh giỏ sơ bộ thang ủo và ủộ tin cậy của cỏc biến quan sỏt
bằng hệ số Cronbach's Alpha, cỏc biến này ủược ủưa vào kiểm ủịnh trong phõn tớch EFA ủể ủỏnh giỏ giỏ trị hội tụ và giỏ trị phõn biệt của thang ủo.
2.3.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Facror Analysis)
Phân tích nhân tố khám phá EFA bằng phần mềm SPSS là một phương phỏp phõn tớch thống kờ dựng ủể rỳt gọn một tập gồm nhiều biến quan sỏt phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là nhõn tố) ớt hơn ủể chỳng cú ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa ủựng hầu hết nội dung thụng tin của tập biến ban ủầu.
Dựa vào hệ số KMO, xem xét sự thích hợp của các phân tích nhân tố, khi 0,5 < KMO < 1 có nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu và ngược lại.
Theo tiêu chuẩn Kaiser, những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại, ủồng thời tổng phương sai trớch phải bằng hoặc lớn hơn 50%.
Sau khi hoàn tất bước ủỏnh giỏ thang ủo và phõn tớch nhõn tố, kết quả ủó cho ta loại bỏ cỏc thang ủo khụng ủủ ủộ tin cậy, cỏc biến cú trọng số EFA nhỏ, xỏc ủịnh cỏc biến cần thiết cho vấn ủề nghiờn cứu, ta ủược mụ hỡnh nghiờn cứu ủiều chỉnh.
Sơ ủồ 2.3. Mụ hỡnh nghiờn cứu ủiều chỉnh TRƯNG BÀY SIÊU THỊ CHỦNG LOẠI HÀNG HÓA CHẤT
LƯỢNG DỊCH
VỤ SIÊU
THỊ
NHÂN VIÊN PHỤC VỤ
MẶT BẰNG SIÊU THỊ AN TOÀN SIÊU THỊ
2.3.5. Phân tích hồi quy a. Ma trận hệ số tương quan
Nhằm kiểm ủịnh mối tương quan tuyến tớnh giữa cỏc nhõn tố (biến ủộc lập) trong mô hình, -1 < r =< 1
Trước khi thực hiện hiện phõn tớch hồi quy ta phải kiểm ủịnh hệ số tương quan. Mục ủớch của việc kiểm ủịnh này là xỏc ủịnh xem cú hay khụng mối tương quan giữa biến phụ thuộc và cỏc biến ủộc lập. Nếu hệ số tương quan giữa cỏc biến ủộc lập và biến phụ thuộc lớn thỡ chứng tỏ giữa chỳng cú mối quan hệ chặt chẽ với nhau. Tuy nhiờn nếu giữa cỏc biến ủộc lập cũng cú hệ số tương quan lớn thỡ ủú là dấu hiệu cho biết cú thể xảy ra hiện tượng ủa cộng tuyến giữa cỏc biến ủộc lập. ða cộng tuyến là hiện tượng cỏc biến ủộc lập trong mụ hỡnh phụ thuộc lẫn nhau và ủược thể hiện dưới dạng hàm số.
b. ðỏnh giỏ mức ủộ phự hợp của mụ hỡnh hồi quy tuyến tớnh bội + R2=0 nghĩa là không có mối liên hệ tuyến tính giữa 2 biến, R2 (Adjusted R Square) < 0,3: mối quan hệ yếu. 0,3 <=R2<0,5 mối quan hệ trung bình (chấp nhận), 0,5<=R2<0,7 mối quan hệ khá chặt chẽ, R2=>1 mối quan hệ rất chặt chẽ
+ Phân tích ANOVA:
Khi giỏ trị sig của kiểm ủịnh F trong phõn tớch phương sai ANOVA nhỏ hơn mức ý nghĩa alpha = 0.05 có thể kết luận rằng tồn tại mối quan hệ giữa cỏc biến ủộc lập với biến phụ thuộc.
c. Kiểm ủịnh ủộ phự hợp của mụ hỡnh
+ Khi giỏ trị sig của kiểm ủịnh T nhỏ hơn mức ý nghĩa alpha = 0.05 cú thể kết luận rằng cỏc hệ số hồi quy ủều cú ý nghĩa thống kờ, cỏc biến ủộc lập có mối quan hệ với biến phụ thuộc, hay mô hình phù hợp với dữ liệu.
d. Kiểm tra hiện tượng ủa cộng tuyến, hiện tượng tự tương quan:
Khi hệ số phúng ủại phương sai VIF của cỏc biến nhỏ hơn 10 và hệ số
Tolerance >0,1, cú thể kết luận rằng mụ hỡnh khụng cú hiện tượng ủa cộng tuyến, tức là cỏc biến ủộc lập trong mụ hỡnh khụng cú tương quan hệ chặt chẽ với nhau.
Tác giả sử dụng phương pháp thống kê Durbin-Watson(d). Có hệ số Durbin-Watson , tra bảng thống kê Durbin-Watson, với mức ý nghĩa 0.05, số quan sỏt n, số biến ủộc lập trong mụ hỡnh hồi quy k, ta ủược cỏc hệ số dL và dU. Trên cơ sở miền tương quan và không tương quan, tác giả kết luận mô hình có hiện tượng tự tương quan hay không. Trong thực tế khi tiến hành kiểm ủịnh Durbin-Watson, người ta thường ỏp dụng quy tắc ủơn giản sau: nếu 1<d<3 thì kết luận mô hình không có tự tương quan, nếu 0<d<1 thì kết luận mô hình có tự tương quan dương, nếu 3<d<4 thì kết luận mô hình có tự tương quan âm
e. Hệ số hồi quy
Mụ hỡnh hồi quy ủược xõy dựng ủể xỏc ủịnh mức ủộ tỏc ảnh hưởng của từng nhân tố tới chất lượng dịch vụ siêu thị. Có nhiều phương pháp hồi quy khác nhau tuy nhiên trong nghiên cứu này tác giả sẽ sử dụng phương pháp Enter với nhõn tố phụ thuộc là chất lượng dịch vụ của siờu thị và 5 nhõn tố ủộc lập là: Chủng loại hàng hóa, Nhân viên phục vụ, Trưng bày siêu thị, Mặt bằng siêu thị, An toàn siêu thị.
Mô hình hồi quy có dạng:
Y= β0 + β1*X1 + β2*X2 + β3*X3 +…+ β i*Xi Trong ủú Y: Chất lượng dịch vụ của siờu thị
Xi: Các nhân tố ảnh hưởng tới chất lượng dịch vụ của siêu thị.
β 0: Hằng số.
β i: Các hệ số hồi quy