ánh giá và ki m đnh đ phù h p c a mô hình.
ki m đnh s phù h p gi a các thành ph n ch t l ng d ch v siêu th và s th a mãn c a khách hàng, chúng tôi s d ng hàm h i quy tuy n tính b i v i ph ng pháp đ a vào m t l t (Enter). Nh v y 4 thành ph n ch t l ng d ch v là bi n
đ c l p và s th a mãn là bi n ph thu c s đ c đ a vào ch y h i quy cùng m t lúc. V i gi thuy t H0 là β1=β2=β3=β4=0, k t qu nh n đ c cho th y tr th ng kê F là 29,147, đ c tính t giá tr R square c a mô hình v i giá tr Sig. r t nh (= 0,000
< 0,05) cho th y s an toàn bác b gi thuy t H0. i u này cho th y mô hình h i quy tuy n tính b i phù h p v i t p d li u và có th s d ng đ c (Ph l c 7.1).
Trong mô hình này, h s xác đnh R2 (Coefficient of determination) là 0,299, nh v y mô hình nghiên c u là phù h p (0 ≤ R2 ≤ 1). i u này c ng nói lên là mô hình h i quy tuy n tính đã xây d ng phù h p v i t p d li u đ n m c 29,9%. M t khác, k t qu cho th y R2đi u ch nh nh h n R2 và dùng nó đ đánh giá đ phù h p c a mô hình nghiên c u s an toàn h n vì nó không th i ph ng m c đ phù h p c a mô hình. R2 đi u ch nh là 0,289 ngh a là mô hình h i quy tuy n tính b i đã xây d ng phù h p v i t p d li u là 28,90%. Nói cách khác, kho ng 28,90% khác bi t c a m c đ th a mãn quan sát có th đ c gi i thích b i s khác bi t c a 4 thành ph n: tin c y, đáp ng – đ ng c m, n ng l c ph c v , ph ng ti n h u hình. Còn l i 71,1% bi n thiên đ c gi i thích b i các bi n khác ngoài mô hình (nh đã nêu m c 2.2.1).
Ph ng trình h i quy có d ng nh sau:
Các h s h i quy đ u mang d u d ng; đi u này nói lên các y u t trong mô hình h i quy trên nh h ng t l thu n đ n s th a mãn c a khách hàng. Trong b n thành ph n ch t l ng d ch v nêu trên, thành ph n n ng l c ph c v (NLPV) v i m c ý ngh a quan sát Sig. = 0,015 < 0,05 và thành ph n ph ng ti n h u hình (PTHH) v i m c ý ngh a quan sát Sig. = 0,000 < 0,05 là có ý ngh a th ng kê. Nói cách khác, gi thuy t H1.3, H1.5 đ c ch p nh n. i u này cho th y n ng l c ph c v và ph ng ti n h u hình c a siêu th nào đó càng cao thì góp ph n làm t ng m c
đ th a mãn c a khách hàng đ i v i siêu th đó. Thành ph n tin c y v i m c ý ngh a quan sát Sig. = 0,169 và thành ph n đáp ng – đ ng c m v i m c ý ngh a quan sát Sig. = 0,379, đ u có m c ý ngh a quan sát Sig. l n h n 0,05 nên m i quan h này không có ý ngh a th ng kê. Gi thuy t H1.1, H1.2a không đ c ch p nh n.
Nh v y, ph ng trình h i quy tuy n tính đ c vi t l i nh sau: HL = 1,532 + 0,199NLPV + 0,334PTHH
Ph ng trình h i quy đã chu n hóa c a mô hình là:
HL = 0,175NLPV + 0,298PTHH
Qua ph ng trình h i quy, h s β c a thành ph n ph ng ti n h u hình l n h n h s β c a thành ph n n ng l c ph c v . i u này có ngh a: đ i v i ch t l ng d ch v siêu th thì thành ph n ph ng ti n h u hình có tác đ ng đ n m c đ th a mãn c a khách hàng nhi u h n thành ph n n ng l c ph c v . M t khác, khi đi m
đánh giá v n ng l c ph c v c a siêu th t ng lên 1 thì s th a mãn c a khách hàng t ng trung bình lên 0,175 đi m, gi nguyên bi n đ c l p còn l i không đ i. T ng t nh v y, khi đi m đánh giá v ph ng ti n h u hình t ng lên 1 thì s th a mãn c a khách hàng t ng trung bình lên 0,298 đi m.
Ngoài ra, các y u t nh tin c y, đáp ng, đ ng c m, theo quan đi m c a chúng tôi và k t qu nghiên c u đnh tính, c ng là nh ng y u t tác đ ng đ n s hài lòng c a khách hàng khi mua s m t i siêu th . Tuy nhiên, thông qua ph ng trình h i quy thì các y u t này ch a có ý ngh a th ng kê đ i v i khách hàng đang s d ng d ch v siêu th t i Tp H Chí Minh hi n nay. Có th do nh ng nguyên nhân nh sau: hi n t i, các khách hàng đã khá quen thu c v i vi c mua s m trong siêu th . Vì khá
quen thu c nên h cho r ng đã là siêu th thì ph i đ t m t s yêu c u t i thi u, tiên quy t và c n thi t đ có th g i là m t siêu th , khác bi t v i ch truy n th ng nh : ph i t o ni m tin n i khách hàng, ph i có đ i ng nhân viên ph c v bán buôn và siêu th ph i quan tâm đ n khách hàng. ây m i ch là nh ng y u t c n nh ng ch a đ . Vì th , nh ng y u t tác đ ng đ n s th a mãn c a khách hàng khi đi mua s m trong siêu th là s khác bi t gi a các siêu th v cung cách ph c v c a nhân viên bán hàng và c s v t ch t c a các siêu th . Chính s khác bi t này m i là y u t c n và đ đ t o nên m c đ th a mãn nhi u hay ít n i khách hàng khi đi mua s m trong siêu th .
Dò tìm s vi ph m các gi đ nh c n thi t trong h i quy:
t o s tin t ng vào k t qu c a hàm, chúng tôi l n l t đi ki m đnh, dò tìm th có gi thuy t nào b vi ph m trong m u không. Chúng tôi c n ki m tra m t s gi đnh nh : gi đnh liên h tuy n tính, gi đnh v phân ph i chu n c a ph n d , gi đ nh không có s t ng quan gi a các bi n đ c l p.
- Bi u đ phân tán Scatter gi a hai bi n (bi n ph n d & bi n giá tr d đoán) là m t ph ng ti n t t đ đánh giá m c đ đ ng th ng phù h p v i d li u quan sát. N u gi đnh liên h tuy n tính và ph ng sai b ng nhau đ c th a mãn, thì s không nh n th y có liên h gì gi a các giá tr d đoán và ph n d , chúng s phân tán r t ng u nhiên. Trong bi u đ Scatter (ph l c 7.1), ph n d đ c phân tán ng u nhiên trong m t vùng xung quanh đ ng đi qua tung đ 0. Chúng không t o thành m t hình d ng nào, gi đnh liên h tuy n tính đ c th a mãn.
- Ki m tra phân ph i chu n c a ph n d 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.=0,993 (Ph l c 7.1), t c là g n b ng 1. Do đó có th k t lu n gi thuy t phân ph i chu n không b vi ph m.
- H s phóng đ i ph ng sai VIF (Variance Inflation Factor) trong Ph l c 7.1
đ u r t nh (nh h n 10). M t khác trong ma tr n h s t ng quan, h s t ng quan gi a các bi n đ c l p đ u < 0,7. i u này 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. 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 quy.
4.3.2. Mô hình SERVQUAL (Nguy n ình Th và Nguy n Th Mai Trang, 2003)
T ng t nh trong mô hình SERVPERF, đ ki m đnh vai trò quan tr ng c a các nhân t trong vi c đánh giá m i quan h gi a thành ph n hàng hóa, ph c v , tr ng bày, m t b ng, an toàn và s th a mãn, mô hình h i quy đ c s d ng. Mô hình này có bi n ph thu c là s th a mãn và n m bi n đ c l p là hàng hóa (HH), ph c v (PV), tr ng bày (TB), m t b ng (MB), an toàn (AT).
4.3.2.1. Xem xét ma tr n t ng quan gi a các bi n
Ph l c 7.2 cho th y m i t ng quan gi a 5 nhân t c u thành thang đo ch t l ng siêu th theo mô hình SERVQUAL (Nguy n ình Th và Nguy n Th Mai Trang, 2003) và s th a mãn. Các giá tr Sig. đ u b ng 0 < 0,05, do v y chúng đ u có ý ngh a v m t th ng kê, đ ng th i nh ng m i quan h này đ u cùng chi u và có t ng quan gi a các thành ph n ch t l ng d ch v c ng nh có s t ng quan gi a thành ph n ch t l ng d ch v v i s th a mãn.
Trong ma tr n t ng quan, h s t ng quan gi a các bi n trên đ u l n h n 0,4 nên m i quan h gi a các bi n này c n ph i đ c xem xét k trong ph n phân tích h i quy tuy n tính b i nh m tránh hi n t ng đa c ng tuy n gi a các bi n đ c l p.
4.3.2.2: Phân tích h i quy
ánh giá và ki m đnh đ phù h p c a mô hình.
T ng t nh ph n trên, trong mô hình này, 5 thành ph n ch t l ng d ch v là bi n đ c l p và s th a mãn là bi n ph thu c s đ c đ a vào ch y h i quy cùng m t lúc. V i gi thuy t H0 là β1=β2=β3=β4=0, k t qu nh n đ c cho th y tr th ng kê F là 39,108, v i giá tr Sig. r t nh (= 0,000 < 0,05) cho th y s an toàn bác b gi thuy t H0. i u này cho th y mô hình h i quy tuy n tính b i phù h p v i t p d li u và có th s d ng đ c (Ph l c 7.2).
Trong mô hình này, h s xác đ nh R2 là 0,418, nh v y mô hình nghiên c u là phù h p. K t qu cho th y R2 đi u ch nh là 0,408 ngh a là mô hình h i quy tuy n (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
tính b i đã xây d ng phù h p v i t p d li u là 40,80%. Nói cách khác, kho ng 40,80% khác bi t c a m c đ th a mãn quan sát có th đ c gi i thích b i s khác bi t c a 5 thành ph n: hàng hóa, ph c v , tr ng bày, m t b ng, an toàn. Còn l i 59,20% bi n thiên đ c gi i thích b i các bi n khác ngoài mô hình.
Ph ng trình h i quy có d ng nh sau:
HL = 0,525 + 0,180HH + 0,101PV+ 0,182TB + 0,059MB + 0,383AT
Các h s h i quy đ u mang d u d ng, đi u này nói lên các y u t trong mô hình h i quy trên nh h ng t l thu n đ n s th a mãn c a khách hàng. Trong n m thành ph n ch t l ng d ch v nêu trên, thành ph n hàng hóa (HH) v i m c ý ngh a quan sát Sig. = 0,018 < 0,05, thành ph n tr ng bày (TB) v i m c ý ngh a quan sát Sig. = 0,034 < 0,05 và thành ph n an toàn (AT) v i m c ý ngh a quan sát Sig. = 0 < 0,05 là có ý ngh a th ng kê. Nói cách khác, gi thuy t H2.1, H2.3, H2.5
đ c ch p nh n. i u này cho th y hàng hóa, tr ng bày và an toàn c a siêu th nào
đó càng cao thì góp ph n làm t ng m c đ th a mãn c a khách hàng đ i v i siêu th
đó. Thành ph n ph c v v i m c ý ngh a quan sát Sig. = 0,153 và thành ph n m t b ng v i m c ý ngh a quan sát Sig. = 0,457 đ u có m c ý ngh a quan sát Sig. l n h n 0,05 nên m i quan h này không có ý ngh a th ng kê. Nói cách khác, gi thuy t H2.2, H2.4không đ c ch p nh n.
Nh v y, ph ng trình h i quy tuy n tính đ c vi t l i nh sau: HL = 0,525 + 0,180HH + 0,182TB + 0,383AT
Ph ng trình h i quy đã chu n hóa c a mô hình:
HL = 0,146HH + 0,145TB + 0,350AT
Qua ph ng trình h i quy, h s β c a thành ph n an toàn l n h n hai h s β
c a thành ph n hàng hóa và tr ng bày. i u này có ngh a: đ i v i ch t l ng d ch v siêu th thì thành ph n an toàn có tác đ ng đ n m c đ th a mãn c a khách hàng nhi u h n thành ph n hàng hóa và tr ng bày. M t khác, khi đi m đánh giá v hàng hóa c a siêu th t ng lên 1 thì s th a mãn c a khách hàng t ng trung bình lên 0,146
đi m, gi nguyên hai bi n đ c l p còn l i không đ i. T ng t nh v y, khi đi m
0,145 đi m và khi đi m đánh giá v an toàn t ng lên 1 thì s th a mãn c a khách hàng t ng trung bình lên 0,350 đi m.
Theo quan đi m c a chúng tôi và k t qu nghiên c u đnh tính, các y u t nh ph c v , m t b ng c ng là nh ng y u t tác đ ng đ n s hài lòng c a khách hàng khi mua s m t i siêu th . Tuy nhiên, thông qua ph ng trình h i quy thì các y u t này ch a có ý ngh a th ng kê đ i v i khách hàng đang s d ng d ch v siêu th t i Tp H Chí Minh hi n nay. C ng t ng t nh đã trình bày trong m c 4.3.1.2, có th do nh ng nguyên nhân nh sau: hi n t i, các khách hàng đã khá quen thu c v i vi c mua s m trong siêu th . Vì khá quen thu c nên h cho r ng đã là siêu th thì ph i đ t m t s yêu c u t i thi u, tiên quy t và c n thi t đ có th g i là m t siêu th , khác bi t v i ch truy n th ng nh : ph i có đ i ng nhân viên ph c v bán buôn và siêu th ph i có m t b ng r ng rãi. ây m i ch là nh ng y u t c n nh ng ch a đ . Vì th , nh ng y u t tác đ ng đ n s th a mãn c a khách hàng khi đi mua s m trong siêu th là s khác biêt gi a các siêu th v s an toàn cho b n thân khi đi mua s m, s l ng ch ng lo i hàng hóa và cách s p x p, phong cách tr ng bày c a chúng trong siêu th . Chính s khác bi t này m i là y u t c n và đ đ t o nên m c đ
th a mãn nhi u hay ít n i khách hàng khi đi mua s m trong siêu th .
Dò tìm s vi ph m các gi đ nh c n thi t trong h i quy:
- Trong bi u đ Scatter (Ph l c 7.2), ph n d đ c phân tán ng u nhiên trong m t vùng xung quanh đ ng đi qua tung đ 0. Chúng không t o thành m t hình d ng nào, gi đnh liên h tuy n tính đ c th a mãn.
- Ki m tra phân ph i chu n c a ph n d cho th y phân ph i ph n d x p x chu n v i Mean = 0 và đ l ch chu n Std. Dev. = 0,991, t c là g n b ng 1 (Ph l c 7.2). Do đó có th k t lu n r ng gi thuy t phân ph i chu n không b vi ph m.
- H s phóng đ i ph ng sai VIF trong Ph l c 7.2 đ u r t nh (nh h n 10). M t khác trong ma tr n h s t ng quan, h s t ng quan gi a các bi n đ c l p
đ u < 0,7. i u này 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. 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 quy.
Nh n xét:
i v i mô hình SERVPERF, thành ph n ph ng ti n h u hình có tác đ ng đ n s th a mãn c a khách hàng nhi u h n thành ph n n ng l c ph c v . i v i mô