Thang đo “Sự lựa chọn” gồm 4 biến quan sát. Kết quả phân tích độ tin cậy cho thang đo này trên SPSS với hệ số alpha = 0.847 là khá tốt. Tuy nhiên hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến của SLC1 bằng 0.851 lớn hơn alpha tổng là 0.847. Vì vậy, ta loại biến quan sát SLC1 khi phân tích EFA.
Kết quả kiểm định thang đo “Sự lựa chọn” bằng Cronch’s Alpha sau khi loại biến SLC1 cho thấy hệ số alpha tổng bằng 0.851 và hệ số tương quan biến – biến tổng của các biến đều lớn hơn 0.3. VÌ vậy, các biến SLC2, SLC3, SLC4 sẽ được đưa vào để phân tích khám phá EFA.
Bảng 3.14 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha cho thang đo “Sự lựa chọn”
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan
biến tổng loại biến này Alpha nếu
SLC2 8.020 2.090 0.757 0.756
SLC3 8.190 2.175 0.723 0.789
SLC4 8.370 2.124 0.682 0.829
3.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi đã kiểm định độ tin cậy của các thang đo, tác giả tiến hành tiếp tục phân tích khám phá (EFA). Mục đích của phân tích này nhằm khám phá cấu trúc của thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến sự lựa chọn thức ăn tôm của hộ nuôi tại tỉnh Khánh Hòa. Phân tích yếu tố khám phá (EFA) cũng được thực hiện cho thang đo về sự lựa chọn mua thức ăn cho tôm của hộ nuôi tại tỉnh Khánh Hòa. Sau khi thực hiện EFA, tất cả các khái niệm nghiên cứu sẽ được đưa vào phân tích hồi qui đa biến nhằm kiểm định các giả thuyết đã đặt ra cho quá trình nghiên cứu đã được trình bày.
3.3.1. Thang đo về các nhóm yếu tố ảnh hƣởng đến sự lựa chọn của hộ nuôi
Khi phân tích EFA đối với thang đo về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Engenvalue lớn hơn 1.
Các thang đo về các yếu tố ảnh hưởng đến sự lựa chọn sản phẩm thức ăn cho tôm của hộ nuôi gồm 4 yếu tố chính và 17 biến quan sát. Sau khi kiểm định thang đo bằng công cụ Cronbach’s Alpha loại 2 biến quan sát và còn lại 15 biến quan sát này được tiếp tuvj đưa vào phân tích các nhân tố khám phá EFA (xem phụ lục 5).
Kết quả cho thấy, 15 biến quan sát được phân tích thành 4 nhân tố và các hệ số tải này đều lớn hơn 0.5 nên các biến quan sát này đều quan trọng trong các nhân tố và thang đo này có ý nghĩa thiết thực.
Hệ số KMO bằng 0.813 nên EFA phù hợp với các dữ liệu phân tích
Bảng 3.15 :Kết quả kiểm định KMO của các biến độc lập Kiểm định KMO and Bartlett
Hệ số KMO của các biến độc lập 0.813 Kiểm định Bartlett Thống kê chi bình phương 2344.718
Df 105
Sig. .000
Thống kê chi bình phương của kiểm định Bartlett đạt giá trị 2344.718 với mức ý nghĩa là 0.000, vì thế các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Phương sai trích đạt 77.865% thể hiện rằng 4 nhân tố rút ra giải thích được 77.865% biến thiên của dữ liệu, vì thế các thang đo rút ra chấp nhập được. Điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố thứ 4 với Eigenvalue bằng 1.326
Bảng 3.16 Kết quả giá trị phƣơng sai trích của các biến độc lập
Nhân
tố Giá trị Eigenvalues Hệ số extraction Sums of Squared Loadings
Hệ số rotation Sums of Squared Loadings Tổng % Biến đổi Phương sai tổng (%)
Tổng % Biến đổi Phương sai tổng (%)
Tổng % Biến đổi Phương sai tổng (%) 1 6.252 41.683 41.683 6.252 41.683 41.683 3.394 22.627 22.627 2 2.101 14.008 55.691 2.101 14.008 55.691 3.301 22.005 44.632 3 2.000 13.336 69.026 2.000 13.336 69.026 2.986 19.906 64.538 4 1.326 8.839 77.865 1.326 8.839 77.865 1.999 13.327 77.865
Extraction Method: Principal Component Analysis. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
1. Nhân tố thứ nhất giải thích 41.683% phương sai tổng. 2. Nhân tố thứ hai giải thích 14.008 % phương sau tổng. 3. Nhân tố thứ ba giải thích 13.336% phương sau tổng. 4. Nhân tố thứ tư giải thích 8.839% phương sai tổng
Bốn nhân tố này sẽ được đưa vào để phân tích hồi quy bội ở phần sau.
Quan trọng là, tất cả các trọng số nhân tố đều có giá trị lớn hơn 0.60, hầu hết lớn hơn 0.70 và các biến đo lường đều có trọng số duy nhất trên các thang đo sử dụng. Kết quả này bước đầu chỉ ra rằng các thang đo đạt độ giá trị đơn nghĩa, hội tụ và phân biệt.
Bảng 3.17 Kết quả phân tích nhân tố EFA cho các biến độc lập Các chỉ
báo
Các nhân tố
Chất lượng Chăm sóc
khách hàng Thương hiệu Phương thức thanh toán CL2 0.930 CL3 0.911 CL1 0.850 CL4 0.800 CSKH3 CSKH2 0.856 0.834 CSKH1 0.735 CSKH4 0.718 CSKH5 0.682 TH2 0.819 TH1 0.818 TH4 TH3 0.807 0.720 PTTT3 0.979 PTTT4 0.976
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 5 iterations.
3.3.2. Thang đo về sự lựa chọn
Thang đo về sự lựa chọn gồm 4 biến quan sát. Sau khi kiểm định thang đo bằng công cụ Cronbach’s Alpha tất cả 4 biến quan sát này thì loại 1 biến quan sát. Sau đó đưa 3 biến quan sát còn lại vào kiểm định nhân tố khám phá EFA.
Với kết quả này, 3 biến quán sát được phân tích thành 1 nhân tố và hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 nên các biến quan sát này đều quan trọng trong nhân tố và thang đo này có ý nghĩa thiết thực.
Bảng 3.18 Kết quả phân tích nhân tố EFA biến phụ thuộc Biến quan sát Trọng số nhân tố
SLC2 0.899
SLC3 0.881
SLC4 0.854
Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 1 components extracted.
Hệ số KMO bằng 0.722 nên EFA phù hợp với dữ liệu phân tích. Thống kê chi bình phương của kiểm định Bartlett đạt giá trị 261.689với các mức ý nghĩa 0.000, vì thế các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.
Bảng 3.19 Kết quả kiểm định KMO của các biến phụ thuộc Kiểm định KMO and Bartlett
Hệ số KMO của các biến độc lập 0.722 Kiểm định Bartlett Thống kê chi bình phương 261.689
Df 3
Sig. .000
Phương sai trích đạt 77.102 % thể hiện rằng nhân tố rút ra giải thích được 77.102% biến thiên của dữ liệu, vì thế thang đo rút ra chấp nhập được.
Bảng 3.20 Kết quả giá trị phƣơng sai trích cho biến phụ thuộc
Nhân
tố Giá trị Eigenvalues Hệ số extraction Sums of Squared Loadings
Tổng
% Biến
đổi Phương sai tổng (%) Tổng % Biến đổi
Phương sai tổng (%) 1 2.313 77.102 77.102 2.313 77.102 77.102 2 0.401 13.368 90.470 3 0.286 9.530 100.000 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tác giả đặt tên nhân tố này là Sự lựa chọn. Nhân tố này sẽ được đưa vào để phân tích hồi quy bội ở phần sau.
Căn cứ vào kết quả đánh giá thang đo qua phân tích Cronbach’s Alpha và phân tích khám phá (EFA), cho thấy rõ các yếu tố thương hiệu, chất lượng, chăm sóc khách hàng, phương thức thanh toán đều có tác động đến sự lựa chọn thức ăn cho tôm của hộ nuôi tại tỉnh Khánh Hòa.
3.4 Phân tích tƣơng quan và hồi quy 3.4.1 Phân tích tƣơng quan
Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính là xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa các biến phụ thuộc và từng biến độc lập cũng như giữa các biến độc lập với nhau.
Ma trận này cho thấy mối tương quan giữa các biến phụ thuộc “Sự lựa chọn” với từng biến dộc lập, cũng như tương quan giữa các biến độc lập với nhau trong mô hình. Và hệ số tương quan giữa các biến độc lập với nhau đều rất nhỏ gần như bằng 0 nên hiện tượng đa cộng tuyên giữa các biến độc lập sữ không xảy ra.
Bảng 3.21 Kết quả phân tích tƣơng quan
Chất lượng Chăm sóc khách hàng Thương hiệu Phương thức thanh toán Sự lựa chọn Chất lượng Pearson Correlation 1 .000 .000 .000 .489** Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 .000 N 200 200 200 200 200 Chăm sóc Pearson Correlation .000 1 .000 .000 .358**
khách hàng Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 .000 N 200 200 200 200 200 Thương hiệu Pearson Correlation .000 .000 1 .000 .512** Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 .000 N 200 200 200 200 200 Phương thức thanh toán Pearson Correlation .000 .000 .000 1 .051 Sig. (2-tailed) 1.000 1.000 1.000 .476 N 200 200 200 200 200 Sự lựa chọn Pearson Correlation .489** .358** .512** .051 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .476 N 200 200 200 200 200
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Kết quả ma trận giữa các biến tương quan cho thấy các biến độc lập không có tương quan hoàn toàn với nhau, hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn 1. Biến phụ thuộc có mối quan hệ tuyến tính với 4 biến độc lập. Hệ số tương quan giữa sự lựa chọn và thương hiệu là lớn nhất đạt 0.512; với chất lượng là 0.489; với chăm sóc khách hàng là 0.358. Hệ số tương quan giữa sự lựa chọn và nhóm phương thức thanh toán đạt thấp nhất là 0.51.
3.4.2 Phân tích hồi quy
Thang đo về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hay sự lựa chọn sản phẩm thức ăn chon tôm của hộ nuôi đã được đưa vào phân tích bằng phương pháp Enter. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy rằng R^2 đã được điều chỉnh bằng 0.624 (mô hình này cho biết rằng có 62.4% sự thay đổi trong biến sự lựa chọn của hộ nuôi được giải thích bằng các biến độc lập: thương hiệu, chất lượng, chăm sóc khách hàng, phương thức thanh toán và mô hình phù hợp cới dữ liệu ở mức tinh cậy 95%.
Bảng 3.22 Kết quả phân tích hồi qui
Mô hình R (R2) R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn Hệ số Durbin- Watson
Mô hình hồi quy bội sẽ có dạng: i e CSKH PTTT CL TH SAS01* 2 * 3* 4*
Đầu tiên ta phải xét cột giá trị t và Sig để kiαểm định giả thiết Ho: 1 , 2 , 3 ,
4
= 0. Mong muốn của mô hình là bác bỏ giả thiết Ho, nghĩa là giá trị 1 , 2 , 3 ,
4
khác 0 có mức ý nghĩa thống kê.
Sau khi chạy mô hình hồi quy bội, ta rút ra kết quả sau:
Trong 3 biến nhận được từ phân tích EFA thì cả 3 biến đều ≠ 0 và có ý nghĩa thống kê (α < 0.05 và |t| > 2).
Thông qua kiểm định F cho mô hình hồi quy, với mức ý nghĩa 5%, cho thấy 3 yếu tố chất lượng (CL), thương hiệu (TH), chăm sóc khách hàng (CSKH) đều có giá trị Sig < 0.05. Riêng yếu tố còn lại là phương thức thanh toán (Sig. = 0.245) là có giá trị Sig > 0.05. Vì thế ta tiến hành loại ra khỏi mô hình hồi quy.
Bảng 3.23 Hệ số hồi quy Mô hình Hệ số chƣa
chuẩn hóa
Hệ số
chuẩn hóa T Sig. Đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Tolera nce VIF 1 Hằng số 4.135E-16 .043 .000 1.000 Chất lượng cảm nhận .489 .043 .489 11.259 .000 1.000 1.000 Chăm sóc khách hàng .358 .043 .358 8.234 .000 1.000 1.000 Thương hiệu .512 .043 .512 11.788 .000 1.000 1.000 Phương thức thannh toán .051 .043 .051 1.166 .245 1.000 1.000 Theo kết quả phân tích hồi quy, sau khi loại yếu tố phương thức thanh toán, nhân tố còn lại là chất lượng, chăm sóc khách hàng, thương hiệu đều tác động ảnh hưởng dương đến sự lựa chọn thức ăn chon tôm của hộ nuôi (kết quả phân tích hệ số Beta đều dương). Nghĩa là, khi người tiêu dùng tiến hành một sự lựa chọn hay mua sắm sản phẩm thức ăn cho tôm, các yếu tố trên tác động rất mạnh đến sự lựa chọn của hộ nuôi.
CSKH PTTT CL TH SAS 01* 2 * 3* 4* Trong đó: CL: chất lượng TH: thương hiệu
PTTT: phương thức thanh toán CSKH: chăm sóc khách hàng (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kết quả phân tích hồi quy cho tác giả phương trình hồi quy với các nhân tố dã được chuẩn hóa có dạng như sau:
SAS = 0.489CL + 0.358CSKH + 0.512TH
Hay là: sự lựa chọn = 0.489x Chât lượng + 0.358x Chăm sóc khách hàng + 0.512x Thương hiệu.
Từ phương trình ta rút ra những nhận xét sau:
Vì đây là phương trình đã được chuẩn hóa nên ta có xác định được tầm quan trọng của các yếu tố ảnh hưởng đên sự lựa chọn sản phẩm thức ăn cho tôm của hộ nuôi, nếu trị tuyệt đối của hệ số Beta nào càng lớn thì yếu tố đó ảnh hưởng càng mạnh đến sự lựa chọn.
Dựa vào các hệ số Beta đứng trước các biến độc lập trong phương trình, ta thấy biến thương hiệu (TH) có tác động mạnh nhất đến sự lựa chọn sản phẩm thức ăn tôm của hộ nuôi tại tỉnh Khánh Hòa. Tiếp đến là biến chất lượng (CL) tác động đến sự lựa chọn sản phẩm thức ăn tôm sau đó mới đến các yếu tố khác, tác động theo thứ tự của biến chăm sóc khách hàng (CSKH), và biến phương thức thanh toán (PTTT) có tác động yếu nhất.
3.4.3 Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc
Ở đây, tác giả sử dụng phương pháp vẽ đồ thị phân tách các phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự đoán chuẩn hóa (Standardized predicted value) mà mô hình hồi quy tuyến tính cho ra để kiểm định mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc
Hình 3.1 Đồ thị phân tán của phần dƣ chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa
Nhìn vào đồ thị, ta thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vung xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo thành một hình dạng nào, không nhận thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đoán và phần dư. Vậy, kết luận có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc.
Kiểm định sự tƣơng quan trong phần dƣ
Dựa vào bảng Model Summary vừa chạy được khi xây dựng mô hình hồi quy bội, (cột Durbin – Watson) ta thấy 1 < d = 1.914 < 3 nên mô hình không có tự tương quan trong phần dư. Mô hình xây dựng được có khả năng dự báo tốt.
Kiểm định đa cộng tuyến
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc, nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi không có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R square vẫn khá cao.
Dựa vào bảng kết quả hồi quy. Hệ số hồi quy vừa chạy được khi xây dựng mô hình hồi quy bội, ta thấy giá trị hê số phóng đại phương sai (VIF) của các biến độc lập đều bằng 1 nên không có mối tương quan giữa các biến độc lập.
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mô hình, phương sao không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích… Vì vậy, ở đây tác giả sử dụng phương pháp xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư để kiểm định phân phối chuẩn phần dư.
Hình 3.2 Biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa
Hình trên Cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. tác giả kết luận, phần dư có phân phối chuẩn hay mô hình được xây dựng đã chuẩn hóa.
3.5 Kết quả các giả thuyết và mô hình nghiên cứu 3.5.1 Giả thuyết H1 3.5.1 Giả thuyết H1
Qua kết quả khảo sát hộ nuôi và phân tích hồi quy cho thấy rằng, yếu tố thương hiệu có ảnh hưởng đến sự lựa chọn thức ăn cho tôm của hộ nuôi tại Khánh Hòa, cụ thể là hệ số Beta dương và bằng 0.512 với kết quả này tác giả có thể kết luận rằng giả thuyết H1 đặt ra cho quá trình nghiên cứu được kiểm định phù hợp và đúng cho mô hình nghiên cứu. Ảnh hưởng của yếu tố này là cao nhất trong 3 tố ảnh hương đến sự