Kiểm Định Kmo Và Bartlett’S Test Biến Phụ Thuộc

còn 6 nhân tố. Không có biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) bé hơn 0,5 nên không loại bỏ biến, đề tài tiếp tục tiến hành các bước phân tích tiếp theo.

Kết quả phân tích nhân tố được chấp nhận khi tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria)> 50% và giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 (theo Gerbing & Anderson, 1998). Tổng phương sai trích là 67,778% > 50% do đó phân tích nhân tố là phù hợp.

2.4.3 Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc

Bảng 2.13. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc

KMO and Bartlett’s Test

Có thể bạn quan tâm!

• Tình Hình Lao Động Của Công Ty Giai Đoạn 2017 - 2019
• Tình Hình Kết Quả Hoạt Động Kinh Doanh Của Công Ty Cổ Phần In Thuận Phát Giai Đoạn 2017 - 2019 Bảng 2.3. Tình Hình Kết Quả Sản Xuất Kinh Doanh Của Công Ty
• Kênh Thông Tin Giúp Khách Hàng Biết Đến Dịch Vụ
• Đánh Giá Của Khách Hàng Đối Với Nhóm Cảm Nhận Về Giá Cả
• Kiến Nghị Đối Với Tỉnh Thừa Thiên Huế
• Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng của khách hàng thành phố Huế đối với dịch vụ in ấn tại Công ty cổ phần in Thuận Phát - 13

Xem toàn bộ 122 trang tài liệu này.

(Nguồn: kết quả xử lý số liệu của tác giả năm 2021)

2.4.4 Phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc

Các điều kiện kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc tương tự các điều kiện kiểm định của biến độc lập. Sau khi tiến hành phân tích đánh giá chung quyết định hành vi của khách hàng thành phố Huế qua 3 biến quan sát, kết quả cho chỉ số KMO là 0,715 (lớn hơn 0,05), và kiểm định Bartlett’s Test cho giá trị Sig. = 0,00 (bé hơn 0,05) nên dữ liệu thu thập được đáp ứng được điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố.

Rút trích nhân tố biến phụ thuộc

Bảng 2.14. Rút trích nhân tố biến phụ thuộc

Hành vi khách hàng

(Nguồn: kết quả xử lý số liệu của tác giả năm 2021)

Kết quả phân tích nhân tố khám phá đã rút trích được 1 nhân tố, được tạo thành từ 3 biến quan sát mà đề tài đã đề xuất từ trước, nhằm mục đích rút ra kết luận về hành vi dịch vụ in ấn của khách hàng thành phố Huế đối với Công ty cổ phần In Thuận Phát. Nhân tố này được gọi là “Hành vi khách hàng”.

Quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA trên đã xác định được 6 nhân tố ảnh hưởng đến hành của khách hàng đối với dịch vụ in ấn của công ty cổ In Thuận Phát, đó là: “Cảm nhận về chất lượng”, “Cảm nhận về giá cả”, “Nhân viên phục vụ”, “Thương hiệu”, “Chuẩn chủ quan”, và “Nhận thức hữu dụng”.

2.5 Kiểm định sự phù hợp của mô hình

2.5.1 Kiểm định sự tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc

Bảng 2.15: Phân tích tương quan Pearson

(Nguồn: kết quả xử lý số liệu của tác giả năm 2021)

Dựa vào kết quả phân tích, ra có thể thấy:

- Mức ý nghĩa của các nhân tố “Cảm nhận về chất lượng”, “Cảm nhận về giá cả”, “Nhận thức hữu dụng”, “Chuẩn chủ quan”, đều bé hơn mức ý nghĩa α = 0,05, cho thấy sự tương quan có ý nghĩa giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc

- Hệ số tương quan Pearson khá cao (có 4 nhân tố lớn hơn 0,5) nên ta có thể kết luận rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có thể giải thích cho biến phụ thuộc “Hành vi khách hàng”.

2.5.2 Xây dựng mô hình hồi quy

Các nhân tố được trích ra trong phân tích nhân tố được sử dụng cho phân tích

hồi quy đa biến để kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết kèm theo.

− Các kiểm định giả thuyết thống kê đều áp dụng mức ý nghĩa là 5%. Sau khi kết luận là hai biến có mối liên hệ tuyến tính thì có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của hai biến này bằng hồi quy tuyến tính.

− Độ chấp nhận của biến (Tolerances) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF) được dùng để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến. Quy tắc là khi VIF vượt quá 10 là dấu hiệu của đa cộng tuyến. (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).

− Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan.

Mô hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụ thuộc là “hành vi khách hàng”(HV), và các biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tố khám phá EFA gồm 6 biến: “cảm nhận về chất lượng”(CL), “cảm nhận về giá cả”(GC), “nhân viên” (NV), “nhận thức hữu dụng”(HD), “thương hiệu”(TH), và “chuẩn chủ quan” (CCQ) với các hệ số bê-ta lần lượt tương ứng là β1, β2, β3, β4, β5, β6.

Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:

HV = β0 + β1CL+ β2GC + β3NV + β4HD + β5TH + β6 CCQ +ei

Dựa vào hệ số Bê-ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập có ảnh hưởng đến biển phụ thuộc trong mô hình và ảnh hưởng với mức độ ra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quả của mô hình hồi quy sẽ giúp xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng thành phố Huế đối với dịch vụ in ấn Công ty cổ phần In Thuận Phát.

2.5.3 Phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết được chiều hướng và cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tố có mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Những nhân tố nào có giá trị Sig. > 0,05 sẽ bị loại khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.

Kết quả phân tích hồi quy được thể hiện qua các bảng sau:

Bảng 2.16: Phân tích hồi quy tương quan

(Nguồn: kết quả xử lý số liệu của tác giả năm 2021)

Từ kết quả thống kê ở bảng trên, ta có thể kết luận:

− Giá trị Sig. của 2 biến “Nhân viên” và “Thương hiệu” lần lượt là 0,890 và 0,308

> 0,05 nên bị loại khỏi mô hình nghiên cứu.

− Giá trị Sig tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình: “Cảm nhận về chất lượng”, “Cảm nhận về giá cả”, “Nhận thức hữu dụng”,

“Chuẩn chủ quan”, đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ các biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình.

− Ngoài ra thì hằng số có giá trị Sig. =0,464> 0,05 nên sẽ bị loại khỏi mô hình. Như vậy, ta có mô hình hồi quy xây dựng được là:

HV = 0,170CL + 0,193GC + 0,263HD + 0,365CCQ +ei

Từ phương trình hồi quy, ta có thể xác định được 4 nhân tố có tác động đến hành vi mua của khách hàng thành phố Huế đối với dịch vụ in ấn của Công ty cổ phần In Thuận Phát gồm: “Cảm nhận về chất lượng”, “Cảm nhận về giá cả”, “Nhận thức hữu dụng” và “Chuẩn chủ quan”.

Ý nghĩa của các hệ số Bê-ta là:

- Hệ số β1 = 0,170 có ý nghĩa là khi biến “Cảm nhận về chất lượng” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì biến “Hành vi mua” sẽ biến đổi cùng chiều 0,170 đơn vị.

- Hệ số β2 = 0,193 có ý nghĩa là khi biến “Cảm nhận về giá cả” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì biến “Hành vi mua” sẽ biến đổi cùng chiều 0,193 đơn vị.

- Hệ số β4 = 0,263 có ý nghĩa là khi biến “Nhận thức hữu dụng ” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì biến “Hành vi mua” sẽ biến đổi cùng chiều 0,263 đơn vị.

- Hệ số β6 = 0,365 có ý nghĩa là khi biến “Chuẩn chủ quan” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì biến “Hành vi mua” sẽ biến đổi cùng chiều 0,365 đơn vị.

Từ mô hình nghiên cứu, có thể rút ra được một vài nhận xét sau:

- Các biến độc lập có ảnh hưởng đồng biến (cùng chiều) đến biến phụ thuộc “Hành vi mua” của khách hàng thành phố Huế đối với dịch vụ in ấn của Công ty cổ phần In Thuận Phát. Khách hàng sẽ có xu hướng sử dụng nhiều hơn nếu 1 trong các biến độc lập thay đổi theo chiều hướng tăng và ngược lại. Điều này chứng tỏ, Công ty cổ phần In Thuận Phát cần phải tiếp tục nghiên cứu, phân tích, đánh giá để có thể cho ra các chính sách, chương trình, chiến dịch phù hợp để thúc đẩy khách hàng sử dụng dịch vụ in ấn của công ty.

- Nhân tố “Chuẩn chủ quan” có tác động mạnh nhất đến “Hành vi mua” của khách hàng với hệ số β6 = 0,365. Điều này cho thấy, đa số khách hàng sử dụng dịch vụ in ấn của Công ty cổ phần In Thuận Phát đều chịu ảnh hưởng mạnh mẽ từ những người quen, những phản hồi từ những khách hàng cũ của công ty. Do đó, Công ty cổ phần In Thuận Phát cần phải có những chính sách, chương trình chăm sóc khách hàng phù hợp để đảm bảo sự hài lòng cho những khách hàng cũ và những khách hàng hiện tại.

- Kết quả của quá trình xây dựng mô hình hồi quy là khá hợp lý so với thực tế. Đa số khách hàng hiện tại khi có nhu cầu sử dụng một sản phẩm dịch vụ nào đó thường quan tâm đầu tiên đến chất lượng của sản phẩm dịch vụ, sau đó đến giá cả, tiếp đến là xem xét đến những lợi ích mà sản phẩm, dịch vụ đó mang lại cho bản thân, cuối cùng là đánh giá xem những khách hàng cũ đã sử dụng sản phẩm dịch vụ đó có thật sự hài lòng hay không.

❖ Xem xét hiện tượng tự tương quan, đa cộng tuyến

Đại lượng Durbin – Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Dựa vào kết quả thực hiện phân tích hồi quy cho thấy, giá trị Durbin – Watson là 1,755 thuộc trong khoảng chấp nhận (1,6 đến 2,6). Vậy có thể kết luận là mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan. Mô hình hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến khi có giá trị hệ số phóng đại phương sai (VIF – Variance Inflation Factor) lớn hơn hay bằng 10.Từ kết quả phân tích hồi quy ở trên, ta có thể thấy rằng giá trị VIF của mô hình nhỏ (trên dưới giá trị 2) nên nghiên cứu kết luận rằng mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.

❖ Đánh giá sự phù hợp của mô hình

Dựa vào bảng kết quả phân tích, mô hình 6 biến độc lập có giá trị R Square hiệu chỉnh là 0,581 tức là: độ phù hợp của mô hình là 58,1%. Hay 58,1% độ biến thiên của biến phụ thuộc “Hành vi khách hàng” được giải thích bởi 6 yếu tố được đưa vào mô hình. Bên cạnh đó, ta nhận thấy giá trị R Square hiệu chỉnh là 58,1% khá cao ( > 50%), nghĩa là mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc được coi là gần chặt chẽ.

❖ Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Kết quả từ bảng ANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0,000 rất nhỏ, cho phép nghiên cứu bác bỏ giả thiết rằng “Hệ số xác định R bình phương = 0” tức là mô hình hồi quy phù hợp. Như vậy mô hình hồi quy thu được rất tốt, các biến độc lập giải thích được khá lớn sự thay đổi của biến phụ thuộc “Hành vi mua”.

❖ Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư

Biểu đồ 8: Biểu đồ Histogram

Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích. Vì vậy chúng ta phải tiến hành kiểm định phân phối chuẩn của phần dư để xem xét sự phù hợp của mô hình đưa ra. Từ biểu đồ trích từ kết quả phân tích hồi quy, ta có thể thấy rằng phần dư tuân theo phân phối chuẩn. Với giá trị Mean xấp xỉ - 17 và giá trị Std.Dev gần bằng 1.

2.6 Phân tích các đánh giá về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua của khách hàng đối với dịch vụ in ấn của Công ty cổ phần In Thuận Phát.

Sau khi đã xác định được các nhân tố tác động đến hành vi mua của khách hàng thành phố Huế đối với dịch vụ in ấn của Công ty cổ phần In Thuận Phát. Nghiên cứu tiến hành phân tích đánh giá của khách hàng đối với từng nhóm nhân tố này thông qua

kết quả điều tra phỏng vấn mà nghiên cứu đã thu thập từ trước. Bảng hỏi nghiên cứu sử dụng thang đo Likert với 5 mức độ, được chú thích cho nhân viên như sau:

1

2.6.1 Đánh giá của khách hàng đối với nhóm cảm nhận về chất lượng

Bảng 2.17: Đánh giá của khách hàng đối với nhóm cảm nhận về chất lượng

Tiêu chí

(Nguồn: kết quả xử lý số liệu của tác giả năm 2021) Từ kết quả tổng hợp ở bảng trên, ta có thể thấy đánh giá đánh giá của khách hàng thành phố Huế đối với nhóm yếu tố “cảm nhận về chất lượng” là rất tốt. Với hầu hết các đánh giá ở mức xấp xỉ mức “đồng ý” và giá trị trung bình ở mức 4,0269, có nghĩa

là khách hàng đã đồng ý với các ý kiến liên quan đến chất lượng của dịch vụ. Cụ thể:

+ CHATLUONG1: “Dịch vụ của công ty có chất lượng tốt, đáp ứng nhu cầu cơ bản của khách hàng.” Được khách hàng đánh giá ở mức 4,51 (gần mức hoàn toàn đồng ý). Điều này chứng tỏ khách hàng hoàn toàn hài lòng về chất lượng sản phẩm từ dịch vụ in ấn của công ty làm ra. Công ty cần tiếp tục duy trì và phát huy thêm để nâng cao sự hài lòng của khách hàng, từ đó thúc đẩy hành vi của họ.

+ Tiếp theo là các biến CHATLUONG2: “Công ty thường xuyên cập nhật những

sản phẩm dịch vụ có mẫu mã mới” và CHATLUONG4: “Sản phẩm từ dịch vụ in ấn