2.3.5.1 Phân tích đ tin c y Cronbach Alpha
H s c a Cronbach Alpha là m t phép ki m đ nh th ng kê v m c đ ch t ch mà các m c h i trong thang đo t ng quan v i nhau, giúp lo i đi nh ng bi n và thang đo không phù h p. Nh ng bi n có h s t ng quan bi n-t ng hi u ch nh (corrected item-total correlation) >=0.3 thì bi n đó đ t yêu c u (Nunnally&Bernstein 1994).
H s Cronbach Alpha t 0.7 đ n g n 0.8 tr lên là s d ng đ c. Có nhà nghiên c u cho r ng Cronbach Alpha t 0.6 tr lên là có th s d ng đ c (Nunnally, 1978; Peterson,1994; Slater,1995). H s Cronbach Alpha l n h n 0.95 thì không t t vì gây ra hi n t ng trùng l p trong đo l ng có ngh a là có nhi u bi n trong thang đo không có s khác bi t gì nhau.
T đó tác gi ti n hành ki m đ nh h s Cronbach Alpha, tiêu chu n ch n thang đo khi Cronbach Alpha t 0.6 tr lên, và h s t ng quan bi n - t ng hi u ch nh nh h n 0.3 s b lo i.
V i k t qu ki m đ nh thang đo (ph l c 3) cho th y t t c các bi n đ u có Cronbach Alpha l n h n 0.6, và t ng quan bi n t ng t 0.3 tr lên, th a mãn tiêu chu n đánh giá vì th t t c các thang đo đ u có đ tin c y cho phép và các bi n đ u đ t yêu c u. C th :
- V thành ph n c s v t ch t: g m có 3 bi n quan sát CSVC_1, CSVC_2, CSVC_3 v i h s Cronbach Alpha 0.742 > 0.60 và t ng quan bi n - t ng c a các bi n quan sát đ u l n h n 0.3 do đó thang đo thành ph n c s v t ch t đ t yêu c u v đ tin c y và đ c đ a vào phân tích nhân t .
- V thành ph n tính chuyên nghi p c a nhân viên: NHANVIEN_1, NHANVIEN_2, NHANVIEN_3, NHANVIEN_4, NHANVIEN_5, NHANVIEN_6 g m có 6 bi n quan sát v i h s Cronbach Alpha 0.906 > 0.60 và t ng quan bi n - t ng c a các bi n quan sát đ u l n h n 0.3 do đó thang đo thành ph n tính chuyên nghi p c a nhân viênđ t yêu c u v đ tin c y và đ c đ a vào phân tích nhân t .
- V thành ph n ch t l ng s n ph m: g m có 6bi n quan sát CLSP_1, CLSP_2,
CLSP_3, CLSP_4, CLSP_5, CLSP_6 v i h s Cronbach Alpha 0.862 > 0.60 và t ng quan bi n - t ng c a các bi n quan sát đ u l n h n 0.3 do đó thang đo thành ph n ch t l ng s n ph mđ t yêu c u v đ tin c y và đ c đ a vào phân tích nhân t .
- V thành ph n giá c : g m có 4 bi n quan sát GIACA_1, GIACA_2, GIACA_3,
GIACA_4 v i h s Cronbach Alpha 0.718 > 0.60 và t ng quan bi n - t ng c a các bi n quan sát đ u l n h n 0.3 do đó thang đo thành ph n giá c đ t yêu c u v đ tin c y và đ c đ a vào phân tích nhân t .
- V thành ph n c m xúc: g m có 4 bi n quan sát CAMXUC_1, CAMXUC_2,
CAMXUC_3, CAMXUC_4 v i h s Cronbach Alpha 0.795 > 0.60 và t ng quan
bi n - t ng c a các bi n quan sát đ u l n h n 0.3 do đó thang đo thành ph n c m xúc đ t yêu c uv đ tin c y và đ c đ a vào phân tích nhân t .
- V thành ph n danh ti ng và uy tín: g m có 3 bi n quan sát DTUT_1, DTUT_2,
DTUT_3 v i h s Cronbach Alpha 0.708 > 0.60 và t ng quan bi n - t ng c a các bi n quan sát đ u l n h n 0.3 do đó thang đo thành ph n danh ti ng và uy tín đ t yêu c u v đ tin c y và đ c đ a vào phân tích nhân t .
- V thành ph n hành vi: g m có 5 bi n quan sát QDGT_1, QDGT_2, QDGT_3,
QDGT_4, QDGT_5 v i h s Cronbach Alpha 0.868 > 0.60 và t ng quan bi n - t ng c a các bi n quan sát đ u l n h n 0.3 do đó thang đo thành ph n quy t đ nh g i ti nđ t yêu c u v đ tin c y và đ c đ a và phân tích nhân t .
Các thang đo đ u có đ tin c y cho phép, tác gi ti p t c ti n hành phân tích EFA và h i quy.
2.3.5.2. Phân tích nhân t khám phá EFA
Thang đo các y u t nh h ng đ n quy t đ nh g i ti n c a khách hàng cá nhân
Phân tích nhân t khám phá (Exploratory Factor Analysis) là ph ng pháp phân tích th ng kê dùng đ rút g n m t t p h p nhi u bi n quan sát có m i t ng quan v i nhau thành m tbi n (g i là các nhân t ) ít h n đ chúng có ý ngh a h n nh ng v n ch a đ ng h u h t n i dung thông tin c a t p bi n ban đ u.
i u ki n đ s d ng EFA
- M c đ quan h gi a các bi n đo l ng: Tr c khi s d ng EFA chúng ta c n
ph i xem xét m i quan h gi a các bi n đo l ng này. N u h s t ng quan nh (<0.3) thì s d ng EFA không phù h p.
- H s t i nhân t (factor loading) >=0.5
- Ki m đ nh Bartlett dùng đ xem xét ma tr n t ng quan có ph i là ma tr n có các thành ph n (h s t ng quan gi a các bi n) b ng không và đ ng chéo (h s t ng quan v i chinh nó) b ng 1. N u phép ki m đ nh Bartlett có p<5%, chúng ta t ch i gi thuy t H0, ngh a là các bi n có quan h nhau.
- Ki m đ nh KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy) là ch s
dùng đ so sánh đ l n c a h s t ng quan gi a hai bi n Xi và Xjv i đ l n c a h s t ng quan riêng ph n c a chúng (Norusis 1994). s d ng EFA, KMO ph i l n h n 0.50, n u nh h n 0.50 thì lo i bi n đó.
Khi phân tích EFA v i thang đo các y u t nh h ng đ n hành vi l a ch n s n ph m ti n g i c a khách hàng, tác gi s d ng ph ng pháp trích nhân t Principal Component Analsyis (PCA) v i phép quay vuông góc Varimax. Khi s d ng ph ng pháp PCA trong phân tích EFA, ph n chung ban đ u luôn b ng 1 và ph n trích cu i cùng nh h n 1.
Trong k t qu phân tích nhân t cho th y có 26 bi n quan sát c a 6 y u t nh
nghi p c a nhân viên, ch t l ng s n ph m, giá c , c m xúc và danh ti ng và uy tín th ng hi u. H s KMO = 0.896 > 0.50, ki m đ nh Bartlett đ t giá tr 3.489 v i m c ý ngh a 0.000 do đó các bi n quan sát t ng quan v i nhau. Ph ng sai trích đ t 64.273% th hi n 6 y u t này gi i thích 64.273% bi n thiên c a d li u. H s t i nhân t c a các bi n quan sát đ u l n h n 0.5 vì th phân tích nhân t EFA đ t yêu c u (ph l c 4)
Thang đo quy t đ nh g iti n c a khách hàng cá nhân
Thang đo quy t đ nh g i ti n c a khách hàng cá nhân g m 5 bi n quan sát: QDGT_1, QDGT_2, QDGT_3, QDGT_4, QDGT_5. Sau khi đ tin c y Cronbach Alpha phù h p, tác gi ti n hành phân tích EFA(ph l c 4)
Không có bi n nào b lo i. EFA phù h p v i h s KMO = 0.821, ph ng sai trích g n b ng 65.5%, các bi n quan sát có h s t i nhân t trên 0.5, m c ý ngh a ki m đ nh c a Bartlett là 0.000. i u này có ngh a là 5 bi n quan sát quy t đ nh g i ti n c a khách hàng có đ k t dính cao và cùng th hi n quy t đ nh g i ti n c a khách hàng.
Trong ph n này, tác gi đã phân tích Cronbach Alpha v i đ tin c y phù h p và phân tích nhân t khám phá đ t yêu c u do đó mô hình nghiên c u v n nh ban đ u v i 6 y u t : (1) c s v t ch t, (2) tính chuyên nghi p c a nhân viên, (3) ch t l ng s n ph m, (4) giá c , (5) c m xúc, (6) danh ti ng và uy tín th ng hi u. Các y u t này s tác đ ng đ n quy t đ nh g i ti n c a khách hàng cá nhân.
Các gi thuy t
H1 (+) : C s v t ch t nh h ng cùng chi u v i quy t đ nh g i ti n c a khách hàng cá nhân.
H2 (+): Tính chuyên nghi p c a nhân viên nh h ng cùng chi u v i quy t đ nh g i ti n c a khách hàng cá nhân.
H3 (+): Ch t l ng s n ph m d ch v nh h ng cùng chi u v i quy t đ nh g i ti n c a khách hàng cá nhân.
H4 (+): Giá c ngân hàng nh h ng cùng chi u v i quy t đ nh g i ti n c a khách hàng cá nhân.
H5 (+): C m xúc nh h ng cùng chi u v i quy t đ nh g i ti n c a khách hàng cá nhân.
H6 (+): Danh ti ng và uy tín th ng hi u nh h ng cùng chi u v i quy t đ nh g i ti n c a khách hàng cá nhân.
2.3.5.3 Ki m đ nh mô hình
Phân tích t ng quan
Sau khi phân tích EFA đ xem xét m c đ phù h p c a các bi n tác đ ng đ n hành vi l a ch n c a khách hàng cá nhân, có 6 nhân t đ c đ a vào ki m đ nh mô hình.
Phân tích h s t ng quan Pearson đ l ng hóa m c đ ch t ch c a m i liên h tuy n tính gi a 2 bi n đ nh l ng. Trong phân tích Pearson, không có s phân bi t gi a bi n đ c l p và bi n ph thu c mà t t c đ u đ c xem xét nh nhau. H s t ng quan này ti n g n đ n 1 khi hai bi n có m i t ng quan tuy n tính ch t ch . N u các bi n có t ng quan ch t ch thì ph i xem xét hi n t ng đa c ng tuy n khi phân tích h i quy.
a c ng tuy n là hi n t ng các bi n đ c l p trong mô hình ph thu c l n nhau. Khi x y ra hi n t ng đa c ng tuy n thì mô hình h i quy không gi i thích đ c m i quan h gi a các bi n và khi x y ra hi n t ng đa c ng tuy n thì sai s tiêu chu n c l ng đ c s r t cao vì v y làm cho t s t nh đi, k t qu là s làm t ng kh n ng ch p nh n H0, thêm vào đó R square cao nh ng t s t không có ý ngh a.
Trong quá trình phân tích h i quy b i, đa c ng tuy n đ c SPSS chu n đoán b ng l a ch n Collinearity Diagnostic.
Nhìn vào ma tr n t ng quan (ph l c 5) ta th ycác bi n đ u có t ng quan và có ý ngh a m c 0.01. H s t ng quan c a bi n ph thu c quy t đ nh g i ti nv i
bi n đ c l p m c t ng đ i, trong đó có bi n ph thu c có t ng quan cao nh t v i bi n đ c l p (0.640).
M i t ng quan gi a các bi n đ c l p c ng m c t ng đ i trong đó bi n c s v tch t có m i t ng quan đáng k v i nhân viên (0.445), k đ n bi n nhân viên
có m i t ng quan cao nh t v i bi n c m xúc (0.535), ti p đ n là bi n ch t l ng
s n ph m có m i t ng quan đáng k nh t v i bi n ph thu c quy t đ nh g i ti n (0.499) và bi n danh ti ng và uy tín c ng có m i t ng quan đáng k v i bi n ph thu c quy t đ nh g i ti n (0.538). Các bi n đ c l p này có th đ a vào mô hình đ gi i thích cho bi n quy t đ nhg iti n c a khách hàng cá nhân.
Ngoài ra, ta th y đ c m i quan h gi a bi n ph thu c và các bi n đ c l p v i nhau, hay là m i quan h gi a các bi n đ c l p v i nhau đ u l n h n 0.3 nên m i quan h này c n đ c phân tích k trongphân tích h i quy b i đ tránh x y ra hi n t ng đa c ng tuy n.
Phân tích h i quy
Mô hình h i quy b i bi u di n m i quan h gi a hai hay nhi u bi n đ c l p v i m t bi n ph thu c đ nh l ng.
D a trên k t qu phân tích nhân t EFA thì mô hình h i quy đ c vi t nh sau:
QDGT= 0+ 1CSVC+ 2NHANVIEN+ 3CLSP+ 4GIACA+ 5CAMXUC+ 6DTUT
Trong đó:
QDGT: quy t đ nh g i ti n c a KHCN. CSVC: C s v t ch t
NHANVIEN: Tính chuyên nghi p c a nhân viên CLSP: Ch t l ng s n ph m
GIACA: giá c
DTUT: danh ti ng và uy tín c a th ng hi u
Phân tích h i quy đ c th c hi n v i 6 bi n đ c l p bao g m: C s v t ch t (CSVC), tính chuyên nghi p c a nhân viên (NHANVIEN), ch t l ng s n ph m
(CLSP), giá c (GIACA), giá tr c m xúc (CAMXUC), danh ti ng vàuy tín th ng
hi u (DTUT) và 1 bi n ph thu c là quy t đ nh g i ti n c a khách hàng cá nhân
(QDGT). K t qu phân tích h i quy đ c th c hi n b ng ph ng pháp Enter v i các k t qu phân tích nh sau:
B ng 2.11 B ng đánh giá đ phù h p c a mô hình
Mô
hình R R
2 R2hi u
ch nh Sai s chu n d đoán
1 .764 .583 .574 .46259
(Ngu n: Ph l c 5.2)
B ng 2.12 Phân tích ph ng sai (h i quy)
ANOVA Mô hình T ng các bình ph ng Df Bình ph ng trung bình F Sig 1 Ph n h i quy 84.389 6 14.065 65.726 .000b Ph n d 60.345 282 .214 T ng c ng 144.734 288 (Ngu n: Ph l c 5.2)
B ng 2.13 H s h i quy s d ng ph ng pháp Enter Mô hình H s h i quy ch a chu n hóa H s h i quy chu n hóa T Sig Th ng kê đa c ng tuy n B Sai s
chu n Beta Dung sai VIF
H ng s -.449 .231 -1.949 .052 CSVC -.020 .045 -.019 -.437 .663 .743 1.34 6 NHANVIE N .166 .042 .197 3.947 .000 .594 1.68 3 CLSP .109 .046 .113 2.368 .019 .652 1.53 4 GIACA .143 .049 .132 2.943 .004 .739 1.35 3 CAMXUC .359 .054 .342 6.683 .000 .564 1.77 3 DTUT .313 .053 .260 5.866 .000 .751 1.33 2 (Ngu n: Ph l c 5.2)
K t qu cho th y mô hình h i quy đ a ra là t ng đ i phù h p. H s R2 hi u
ch nh = 0.574 có ngh a là 57.5% ph ng sai quy t đ nh g i ti n c a khách hàng cá nhân đ c gi i thích b i 6 bi n đ c l p: c s v t ch t, tính chuyên nghi p c a nhân viên, ch t l ng s n ph m, giá c , giá tr c m xúc, danh ti ng và uytín th ng hi u.
Ki m đ nh F trong b ng phân tích ph ng sailà phép ki m đ nh gi thuy t v đ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính t ng th . Ý ngh a c a ki m đ nh này là đ ki m đ nh m i quan h tuy n tính gi a bi n ph thu c và bi n đ c l p. Trong b ng phân tích Anova, ta th y giá tr sig. r t nh (sig.= 0.000), nên mô hình h i quy phù h p v i t p d li u và có th s d ng đ c.
H s phóng đ i ph ng sai VIF(Variance Inflation factor) r t nh (nh h n 10) cho th y các bi n đ c l p này không có quan h ch t ch v i nhau nên không có
hi n t ng đa c ng tuy n x y ra. Do đó, m i quan h gi a các bi n đ c l p không nh h ng đáng k đ n k t qu gi i thích c a mô hình h i qui.
Trong b ng k t qu h s h i quy s d ng ph ng pháp Enter, n u sig. < 0.05 và |t| > 2 thì nhân t đó đ c ch p nh n và có ý ngh a th ng kê. Nh ng h s t ng quan Pearson r = 0.343, nh v y, c s v t ch t và quy t đ nh g i ti n c a khách hàng có quan h cùng chi u. Tuy nhiên nhân t c s v t ch t có sig.> 0.05 (0.663) nên v m t th ng kê không có ý ngh a. Trong tr ng h p này, m u ph ng v n
không quan tâm nhi u nh h ng c a c s v t ch t đ n quy t đ nh g i ti n c a
khách hàng nên bi n này không có ngh a th ng kê.
Ki m tra ph n d ph l c 5.2 k t qu phân tích h i quy tuy n tính b i cho th y phân ph i ph n d x p x chu n v i trung bình Mean = 0 và đ l ch chu n Std. Dev = 0.990 (t c là g n b ng 1) do đó có th k t lu n r ng gi thuy t phân ph i chu n không