4.2.1 Tiêu chuẩn đánh giá
Phân tích Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tƣơng quan với nhau. Đây là phân tích cần thiết cho thang đo phản ánh, nó đƣợc dùng để loại các biến không phù hợp trƣớc khi phân tích nhân tố khám phá EFA. Thang đo chấp nhận đƣợc khi có trị số Cronbach’s Alpha từ 0.6 cho mục đích nghiên cứu khám phá (Nunnally và Burnstein, 1994).
Hệ số tƣơng quan biến – tổng là hệ số tƣơng quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, do đó, hệ số này càng cao thì sự tƣơng quan của các biến với các biến khác trong cùng một nhóm càng cao. Hệ số tƣơng quan biến – tổng phải lớn hơn 0.3. Các biến có hệ số tƣơng quan biến – tổng nhỏ hơn 0.3 đƣợc xem là biến rác và bị loại khỏi thang đo (Nunnally và Burnstein, 1994)
4.2.2 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha
Bảng 4. 6 Bảng thể hiện kết quả phân tích Cronbach’s Alpha
Yếu tố Biến quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu biến bị loại Chất lƣợng dịch vụ khách hàng CLDVK/H_01 3.66 0.473 0.700 0.632 CLDVK/H_02 3.95 0.671 0.669 0.599 CLDVK/H_03 4.12 0.695 0.493 0.823
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Môi trƣờng trung tâm thƣơng mại MT_01 4.22 0.458 0.603 0.568 MT_02 4.11 0.612 0.526 0.579 MT_03 4.50 0.501 0.404 0.658 MT_04 3.82 0.839 0.448 0.678
Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố là: 0.683
Sự thuận tiện Thuantien_01 4.06 0.726 0.547 0.654 Thuantien_02 4.14 0.700 0.530 0.664 Thuantien_03 4.25 0.728 0.557 0.649 Thuantien_04 4.23 0.701 0.449 0.710
Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố là: 0.730 Chất lƣợng gian hàng bán lẻ CLGianhang_01 4.14 0.568 0.600 0.768 CLGianhang_02 3.90 0.303 0.781 0.615 CLGianhang_03 3.85 0.432 0.575 0.719
Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố là: 0.769
Phần thƣởng
PT_01 1.72 0.843 0.528 0.747
PT_02 3.72 0.763 0.561 0.693
PT_03 4.05 0.671 0.680 0.579
Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố là: 0.753
Sự thỏa mãn
STM_01 4.15 0.413 0.571 0.563
STM_02 4.08 0.638 0.570 0.540
STM_03 4.03 0.442 0.502 0.677
Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố là: 0.692 Hành vi truyền miệng HVTM_01 4.20 0.571 0.433 0.470 HVTM_02 4.13 0.535 0.415 0.495 HVTM_03 3.97 0.462 0.392 0.533
Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố là: 0.602
Nhận xét:
Các khái niệm thành phần đều có hệ số Cronbach Alpha lớn hơn 0.6. Trong đó thấp nhất là khái niệm Hành vi truyền miệng với hệ số Cronbach Alpha là 0.602 và cao nhất là khái niệm Chất lƣợng gian hàng bán lẻ với hệ số Cronbach Alpha là 0.769.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Điều này cho thấy các biến có mối liên hệ chặt chẽ với nhau trong cùng khái niệm thành phần.
Hệ số tƣơng quan biến – tổng của các biến đều lớn hơn 0.3, với giá trị từ 0.392 đến 0.781, nên chấp nhận tất cả các biến. Các biến này sẽ đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.3 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA
Các thang đo khái niệm trong mô hình đạt yêu cầu trong đánh giá độ tin cậy sẽ đƣợc tiến hành sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.3.1 Tiêu chuẩn đánh giá
Nghiên cứu này sử dụng phƣơng pháp trích yếu tố Principal component với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigen Values lớn hơn hoặc b ng 1. Thực hiện các phân tích: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Theo mô hình nghiên cứu có năm nhân tố Sự thuận tiện, Chất lƣợng gian hàng bán lẻ, Chất lƣợng dịch vụ khách hàng, Môi trƣờng và Phần thƣởng (biến độc lập) ảnh hƣởng đến nhân tố Sự thỏa mãn (biến phụ thuộc). Và nhân tố Sự thỏa mãn (đóng vai trò biến độc lập) ảnh hƣởng đến nhân tố Hành vi truyền miệng (biến phụ thuộc).
Do đó tác giả sẽ tiến hành phân tích nhân tố EFA ba lần. Một lần cho biến phụ thuộc gồm năm nhân tố Sự thuận tiện, Chất lƣợng gian hàng bán lẻ, Chất lƣợng dịch vụ khách hàng, Môi trƣờng và Phần thƣởng. Một lần cho biến Sự thỏa mãn và lần cuối cùng cho biến Hành vi truyền miệng.
Kiểm định giả thuyết các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể dựa vào hệ số KMO và kiểm định Barlett. Phân tích nhân tố là thích hợp khi hệ số KMO > 0.5 và mức ý nghĩa Barlett < 0.05 (Hair và cộng sự, 2006). Tiến hành loại các biến quan sát có hệ số tải nhân tố <0.5 (Hair và cộng sự, 2006). Chọn các nhân tố có giá trị Eigenvalues > 1 và tổng phƣơng sai trích đƣợc > 50% (Gerbing và Anderson, 1988).
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3.2 Kết quả phân tích
4.3.2.1 Kết quả phân tích EFA lần I với 5 nhân tố (biến độc lập)
Giả thuyết H0: các biến quan sát không có sự tƣơng quan trong tổng thể
Kiểm định Barlett’s với mức ý nghĩa Sig=0.000 <5%: Bác bỏ H0, các biến quan sát trong phân tích EFA là không có tƣơng quan nhau trong tổng thể. Nhƣ vậy giả thuyết về mô hình nhân tố là không phù hợp và sẽ bị bác bỏ, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn phù hợp.
Hệ số KMO = 0.672> 0.5: phân tích nhân tố là cần thiết cho dữ liệu phân tích. Có 5 nhân tố đƣợc trích từ phân tích EFA với:
Giá trị Eigenvalues của các nhân tố đều >1: đạt yêu cầu Các biến quan sát có hệ số tải >0.5: đạt yêu cầu
Giá trị tổng phƣơng sai trích = 65.34% (>50%): phân tích nhân tố EFA đạt yêu cầu. Có thể nói r ng 5 nhân tố đƣợc trích này giải thích 65.34% biến thiên của dữ liệu.
Bảng 4. 7 Bảng giải thích phƣơng sai tổng ở phân tích EFA lần I
Hệ số Eigenvalues Tổng phƣơng sai trích
Tổng Phƣơng sai Tích lũy Tổng Phƣơng sai Tích lũy
1 2.946 17.330 17.330 2.946 17.330 17.330
2 2.452 14.422 31.753 2.452 14.422 31.753
3 2.062 12.128 43.881 2.062 12.128 43.881
4 1.868 10.988 54.869 1.868 10.988 54.869
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Hình 4. 1 Biểu đồ Scree Plot của phân tích EFA lần I
Bảng 4. 8 Bảng liệt kê hệ số tải nhân tố phân tích EFA lần I
Yếu tố 1 2 3 4 5 CLDVKH_02 .894 CLDVKH_01 .885 CLDVKH_03 .716 MT_02 .809 MT_01 .806 MT_03 .675 MT_04 .598 Thuantien_01 .784 Thuantien_03 .753 Thuantien_02 .737 Thuantien_04 .643 CLGianhang_02 .928 CLGianhang_01 .828 CLGianhang_03 .790 PT_03 .874 PT_02 .815 PT_01 .775
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Kết quả phân tích nhân tố EFA cho thấy có 5 nhân tố đƣợc trích ra. Các nhân tố này tƣơng ứng với 5 khái niệm độc lập ban đầu của mô hình là: (1) Chất lƣợng dịch vụ khách hàng; (2) Môi trƣờng trung tâm thƣơng mại; (3) Sự thuận tiện; (4) Chất lƣợng gian hàng bán lẻ; (5) Phần thƣởng. Kết quả phân tích nhân tố cho thấy nhóm biến quan sát của các nhân tố này có hệ số tải nhân tố tốt (từ 0.598 trở lên) và hệ số Cronbach’s Alpha của các nhân tố đều lớn hơn 0.6. Do đó mô hình sau khi hiệu chỉnh vẫn sẽ bao gồm 5 nhân tố khái niệm thành phần nhƣ mô hình đề xuất ban đầu.
4.3.2.2 Kết quả phân tích EFA lần 2 – Nhân tố Sự thỏa mãn
Giả thuyết H0: các biến quan sát không có sự tƣơng quan trong tổng thể
Kiểm định Barlett’s với mức ý nghĩa Sig=0.000 <5%: Bác bỏ H0, các biến quan sát trong phân tích EFA là không có tƣơng quan nhau trong tổng thể. Nhƣ vậy giả thuyết về mô hình nhân tố là không phù hợp và sẽ bị bác bỏ, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn phù hợp.
Hệ số KMO = 0.649> 0.5: phân tích nhân tố là cần thiết cho dữ liệu phân tích.
Có 1 nhân tố đƣợc trích từ phân tích nhân tố EFA với: Giá trị Eigenvalues của các nhân tố đều >1: đạt yêu cầu và các biến quan sát có hệ số tải >0.5: đạt yêu cầu.
Giá trị tổng phƣơng sai trích = 63,307% (>50%): phân tích nhân tố EFA đạt yêu cầu. Có thể nói r ng nhân tố đƣợc trích này giải thích 63,307% biến thiên của dữ liệu. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bảng 4. 9 Bảng giải thích phƣơng sai tổng ở phân tích EFA lần II
Hệ số Eigenvalues Tổng phƣơng sai trích
Tổng Phƣơng sai Tích lũy Tổng Phƣơng sai Tích lũy
1 1.899 63.307 63.307 1.899 63.307 63.307
2 0.663 22.097 85.405
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Bảng 4. 10 Bảng liệt kê hệ số tải nhân tố phân tích EFA lần II
Yếu tố 1
STM_01 0.837
STM_02 0.824
STM_03 0.721
4.3.2.3 Kết quả phân tích EFA lần 3 – Nhân tố Hành vi truyền miệng
Giả thuyết H0: các biến quan sát không có sự tƣơng quan trong tổng thể
Kiểm định Barlett’s với mức ý nghĩa Sig=0.000 <5%: Bác bỏ H0, các biến quan sát trong phân tích EFA là không có tƣơng quan nhau trong tổng thể. Nhƣ vậy giả thuyết về mô hình nhân tố là không phù hợp và sẽ bị bác bỏ, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn phù hợp.
Hệ số KMO = 0.638 > 0.5: phân tích nhân tố là cần thiết cho dữ liệu phân tích.
Có 1 nhân tố đƣợc trích từ phân tích EFA với: Giá trị Eigenvalues của các nhân tố đều >1: đạt yêu cầu và Các biến quan sát có hệ số tải >0.5: đạt yêu cầu
Giá trị tổng phƣơng sai trích = 55.819% (>50%): phân tích nhân tố EFA đạt yêu cầu. Có thể nói r ng 5 nhân tố đƣợc trích này giải thích 55.819% biến thiên của dữ liệu.
Bảng 4. 11 Bảng giải thích phƣơng sai tổng ở phân tích EFA lần III
Hệ số Eigenvalues Tổng phƣơng sai trích
Tổng Phƣơng sai Tích lũy Tổng Phƣơng sai Tích lũy
1 1.675 55.819 55.819 1.675 55.819 55.819
2 0.694 23.124 78.943
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Bảng 4. 12 Bảng liệt kê hệ số tải nhân tố phân tích EFA lần III
Yếu tố 1
HVTM_01 0.766
HVTM_02 0.748
HVTM_03 0.726
4.4 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐIỀU CHỈNH
Từ kết quả phân tích ở trên, không có sự thay đổi trong các thành phần ảnh hƣởng đến sự thỏa mãn và hành vi truyền miệng. Mô hình nghiên cứu sẽ giữ nguyên mô hình đề xuất ban đầu gồm: năm biến độc lập và hai biến phụ thuộc. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bảng 4.13 Bảng tóm tắt giả thuyết trong mô hình nghiên cứu
Giả thuyết Nội dung
H1 Sự thỏa mãn hách hàng tác động dƣơng lên hành vi truyền miệng H2 Chất lƣợng dịch vụ khách hàng tác động dƣơng lên sự thỏa mãn khách
hàng
H3 Môi trƣờng trung tâm thƣơng mại tác động dƣơng lên sự thỏa mãn khách hàng
H4 Sự thuận tiện tác động dƣơng lên sự thỏa mãn khách hàng
H5 Chất lƣợng gian hàng bán lẻ tác động dƣơng lên sự thỏa mãn khách hàng
H6 Phần thƣởng tác động dƣơng lên sự thỏa mãn khách hàng
4.5 KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CÁC GIẢ THUYẾT 4.5.1 Phân tích tƣơng quan Pearson 4.5.1 Phân tích tƣơng quan Pearson
Phân tích tƣơng quan đƣợc thực hiện giữa biến phụ thuộc là sự thỏa mãn và các biến độc lập nhƣ: Sự thuận tiện, chất lƣợng gian hàng bán lẻ, chất lƣợng dịch vụ khách hàng, môi trƣờng trung tâm thƣơng mại và phần thƣởng. Đồng thời cũng phân tích
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
tƣơng quan giữa các biến độc lập. Vì những tƣơng quan nhƣ vậy có thể ảnh hƣởng lớn đến kết quả của phân tích hồi quy nhƣ gây ra hiện tƣợng đa cộng tuyến.
Kết quả phân tích tƣơng quan Pearson giữa 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc (Sự thỏa mãn) (Bảng 4.13)
Bảng 4. 13 Phân tích tƣơng quan Pearson lần I
CLDVKH MT Thuantien CLGianhang PT STM CLDVKH Pearson Correlation 1 .092 -.068 .096 .074 .465 Sig (2-tailed) .189 .329 .172 .290 .000 N 206 206 206 206 206 206 MT Pearson Correlation .092 1 .191 .149 0.78 .345 Sig (2-tailed) .189 .006 .033 .265 .000 N 206 206 206 206 206 206
Thuantien Pearson Correlation -.068 .191 1 .125 -.007 .331
Sig (2-tailed) .329 .006 .073 .919 .000
N 206 206 206 206 206 206
CLGianhang Pearson Correlation .096 .149 .125 1 0.16 .319
Sig (2-tailed) .172 .033 .073 .818 .000 N 206 206 206 206 206 206 PT Pearson Correlation .074 0.78 -.007 0.16 1 .421 Sig (2-tailed) .290 .265 .919 .818 .000 N 206 206 206 206 206 206 STM Pearson Correlation .465 .345 .331 .319 .421 1 Sig (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 206 206 206 206 206 206
Nhận xét: Các biến độc lập đều có tƣơng quan tuyến tính khá mạnh với biến phụ thuộc, các hệ số tƣơng quan đều có ý nghĩa thống kê (P<0.05).
Cụ thể, mối quan hệ tƣơng quan giữa Sự thỏa mãn và Chất lƣợng dịch vụ khách hàng (CLDVKH) là r=0.465, Sự thỏa mãn (STM) với Môi trƣờng (MT) là r=0.345, Sự thỏa mãn tƣơng quan với Thuận tiện (Thuantien) là r=0.331, tƣơng quan với Chất lƣợng gian hàng (CLGianhang) là r=0.319 và cuối cùng tƣơng quan với Phần thƣởng (PT) là r=0.421.
Nhƣ vậy, việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp.
Tuy nhiên, kết quả phân tích tƣơng quan cũng cho thấy hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập ở mức tƣơng quan tƣơng đối mạnh nên cần quan tâm đến hiện tƣợng đa cộng tuyến khi phân tích hồi qui.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Tiếp theo là kết quả phân tích tƣơng quan Pearson giữa biến độc lập (Sự thỏa mãn) và biến phụ thuộc (Hành vi truyền miệng) (Bảng 4.14)
Bảng 4. 14 Phân tích tƣơng quan Pearson lần II
STM HVTM STM Pearson Correlation 1 .654 Sig (2-tailed) .000 N 206 206 HVTM Pearson Correlation .654 1 Sig (2-tailed) .000 N 206 206
Qua kết quả phân tích trên biến Sự thỏa mãn (biến phụ thuộc) có tƣơng quan mạnh với biến Hành vi truyền miệng với hệ số r = .654 và P < 5%. Nhƣ vậy hệ số tƣơng quan này có ý nghĩa thống kê.
Kết luận: việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính cho mô hình là phù hợp. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.5.2 Phân tích hồi quy
Do mô hình nghiên cứu có hai phƣơng trình hồi quy cần đƣợc thực hiện.
Phƣơng trình hồi quy thứ I là chạy hồi quy với năm biến độc lập và một biến phụ thuộc. (5 biến độc lập là: Chất lƣợng dịch vụ khách hàng (CLDVKH), Môi trƣờng (MT), Sự thuận tiện (Thuantien), Chất lƣợng gian hàng bán lẻ (CLGianhang), phần thƣởng (PT) và một biến phụ thuộc là Sự thỏa mãn (STM))
Phƣơng trình hồi quy thứ II: là biến độc lập Sự thỏa mãn và biến phụ thuộc Hành vi truyền miệng (HVTM)
4.5.2.1 Phương trình hồi quy thứ I
Kết quả Phân tích hồi quy (bảng 4.15) giữa năm biến độc lập là Chất lƣợng dịch vụ khách hàng (CLDVKH), Môi trƣờng (MT), Sự thuận tiện (Thuantien), Chất lƣợng gian hàng bán lẻ (CLGianhang), phần thƣởng (PT) và một biến phụ thuộc là Sự thỏa mãn (STM), sử dụng phƣơng pháp Enter.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Phƣơng trình hồi quy tuyến tính đã biến có dạng nhƣ sau:
STM = β0 + β1*CLDVKH+ β2*MT + β3*Thuantien + β4*CLGianhang + β5*PT + ε
Bảng 4. 15 Bảng phân tích hồi quy lần I
Tóm tắt mô hình Mô hình Hệ số R1 Hệ số R12 Hệ số R1 2 điều chỉnh Std Error of the estimate Durbin - Watson 1 0.764a 0.583 0.573 0.2705 1.940
a. Predictor: (Contanst), PT, CLDVKH, CLGianhang, MT, Thuantien b. Dependent Variable: STM ANOVA Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 20.507 5 4.101 56.035 0.00a Residual 14.639 200 .073 Total 35.146 205
a. Predictor: (Contanst), PT, CLDVKH, CLGH, MT, Thuantien b. Dependent Variable: STM COEFFICIENTS Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig Collinearity Statistics Model B Std
Error Beta Tolerance VIF
1 (Contants) -.656 .308 -2.132 .034 CLDVKH .339 .037 .420 9.075 .000 .971 1.030 MT .176 .044 .189 3.995 .000 .934 1.071 Thuantien .234 .037 .300 6.385 .000 .954 1.059 CLGH .232 .052 .208 4.458 .000 .960 1.042 PT .249 .030 .374 8.158 .000 .989 1.011 a. Dependent variable: STM
Nhận xét và diễn giải mô hình:
Độ phù hợp của mô hình:
Nhƣ vậy, mô hình nghiên cứu có R12 hiệu chỉnh là 0.573, nghĩa là 57,3% sự biến thiên của Sự thỏa mãn đƣợc giải thích bởi sự biến thiên của các thành phần nhƣ: Sự thuận tiện, Chất lƣợng gian hàng bán lẻ, Chất lƣợng dịch vụ khách hàng, Môi trƣờng trung tâm thƣơng mại và cuối cùng là Phần thƣởng.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mô hình:
Giả thuyết H0: β1=β2= β3= β4= β5=0 (Tất cả hệ số hồi quy riêng phần b ng 0)
Sau khi chạy hồi quy thì Giá trị Sig (F) = 0.000 < mức ý nghĩa (5%): Nhƣ vậy giả thuyết H0: bị bác bỏ. Điều đó có nghĩa là sự kết hợp của các biến độc lập hiện có trong mô hình có thể giải thích đƣợc sự biến thiên của biến phụ thuộc. Mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với dữ liệu hiện có.
Giá trị Sig (β1), Sig (β2), Sig (β3), Sig (β4), Sig (β5) < mức ý nghĩa (5%), nên các biến độc lập tƣơng ứng là Thuantien, CLGH, CLDVKH, MT, PT có hệ số hồi quy riêng phần có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức ý nghĩa 5%.
Phần dƣ: Từ biểu đồ tần số phần dƣ chuẩn hóa có giá trị trung bình = 2.88 * 10-14 ~0;