Component Matrix(a) Nhân t Bi n quan sát 1 KM1 .683 KM2 .734 KM3 .773 KM4 .815 KMEV .767 Nhân t Bi n quan sát 1 K1 .794 K2 .782 K3 .587 K4 .689 KEV .700
B ng 4-12 cho th y h s t ng quan gi a các bi n v i nhân t đ c trích
ra đ u l n h n 0.68 và t ng ph ng sai có th gi i thích đ c là 57.08% n u
th c hi n phân tích theo ph ng pháp Principal components analysis và phép
xoay Varimax (xin xem ph l c 5), đây là k t qu t t và ch p nh n đ c.
4.4. Ki m đ nh mô hình lý thuy t
Mô hình lý thuy t đ c trình bày Hình 4-4 có 7 khái ni m nghiên c u đó là nh ng c m nh n c a khách hàng v : (1) ch t l ng g o, (2) giá c g o, (3) ch ng lo i g o, (4) thái đ ph c v , (5) kênh phân ph i, (6) ch ng trình khuy n mãi, và sau cùng là khái ni m s th a mãn c a khách hàng. Trong đó, 6 khái ni m đ c nêu đ u tiên là các khái ni m đ c l p và t t c đ c gi đ nh là các nhân t tác đ ng đ n s th a mãn c a khách hàng khi mua s n ph m g o cao c p và s th a mãn c a khách hàng là khái ni m ph thu c.
Vi c ki m đ nh mô hình lý thuy t v i ph ng pháp đ a vào m t l t (Enter), đây là ph ng pháp m c đ nh c a ch ng trình và các bi n trong kh i s đ c đ a vào mô hình cùng m t lúc. K t qu h i quy tuy n tính b i cho th y mô hình có h s xác đ nh R2
(coefficient of determination) là 0.615 và R2 đi u chnh (Adjusted R Square) là 0.605 (xin xem ph l c 6). Vi c tác gi quan tâm
đ n R2 vì nó th ng đ c s d ng nh m t th c đo s phù h p c a mô hình
tuy n tính, còn R2 đi u chnh đ c s d ng đ ph n ánh sát h n m c đ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính đa bi n. T k t qu ki m đ nh mô hình lý thuy t thu đ c, ta có th ch p nh n k t qu phân tích và k t lu n r ng mô hình h i quy này s d ng đ c.
H s Beta (chu n hóa) dùng đ đánh giá m c đ quan tr ng c a các nhân t tác đ ng vào s th a mãn c a khách hàng. H s Beta chu n hóa c a nhân t nào càng cao thì m c đ quan tr ng c a nhân t đó tác đ ng đ n s th a mãn càng cao. K t qu phân tích h i quy c a mô hình lý thuy t đ c trình bày
B ng 4-13 (bao g m 3 B ng liên đ i k t qu : Variables Entered/Removedb, Model Summaryb, Anovab) nh sau: