Bảng 2.10: Kiểm định độ tin cậy thang đo biến phụ thuộc
Hệ số tương quan biến tổng | Hệ số Cronbach’s nếu loại biến | |
Sự hài lòng: Cronbach’s Alpha = 0,815 | ||
HL1 | 0,670 | 0,765 |
HL2 | 0,700 | 0,711 |
HL3 | 0,665 | 0,755 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Cơ Sở Thực Tiễn Về Việc Nghiên Cứu Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Sự Hài Lòng Khách Hàng Khi Sử Dụng Sản Phẩm Cà Phê Phin Theo Gu Của Công Ty Cà Phê -
Tình Hình Nhân Lực Và Thu Nhập Bình Quân Lao Động Giai Đoạn 2017- 2019 -
Kết Quả Phát Triển Khách Hàng Mua Sản Phẩm Cà Phê Phin Trong 3 -
Biểu Đồ Tần Số Histogram Của Phần Dư Chuẩn Hóa -
Đánh Giá Chung Về Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Sự Hài Lòng Của Khách Hàng Khi Sử Dụng Sản Phẩm Cà Phê Phin Theo Gu Của Công Ty Cà Phê Đồng Xanh -
Đối Với Công Ty Tnhh Sản Xuất, Thương Mại & Dịch Vụ Cà Phê Đồng Xanh
Xem toàn bộ 124 trang tài liệu này.
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2021)
Kết quả đánh giá độ tin cậy của nhân tố “ Sự hài lòng” cho hệ số Cronbach’s Alpha = 0,815. Hệ số tương quan biến tổng của 3 biến quan sát đều lớn hơn 0,3 đồng thời hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn 0,815 nên biến phụ thuộc “Sự hài lòng” được giữ lại và đảm bảo độ tin cậy để thực hiện các bước phân tích tiếp theo.
2.3.4. Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA)
2.3.4.1. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập
Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, nghiên cứu cần kiểm định KMO để xem xét việc phân tích này có phù hợp hay không. Việc kiểm định được thực hiện thông qua việc xem xét hệ số KMO ( Kaiser Meyer – Olkin of Sampling Adequacy) và Bartlett’s Test.
Giá trị KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA. Nội dung kiểm định hệ số KMO phải thỏa mãn điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1, chứng tỏ bước phân tích nhân tố khám phá EFA là phù hợp trong nghiên cứu này.
Kết quả như sau:
- Giá trị KMO bằng 0,830 lớn hơn 0,5 cho thấy phân tích EFA là phù hợp
- Mức ý nghĩa Sig. của kiểm định Bartlett’s Test bằng 0,000 nhỏ hơn 0,05 nên các biến quan sát được đưa vào mô hình nghiên cứu có tương quan với nhau và phù hợp với phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 2.11. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến độc lập
Trị số KMO (Kaiser Meyer – Olkin of Sampling Adequacy) | 0,830 | |
Đại lượng thống kê Bartlett’s Test | Approx. Chi-Square | 1593,235 |
df | 210 | |
Sig. | 0,000 | |
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2021)
2.3.4.2.Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập
Trong nghiên cứu này, khi phân tích nhân tố khám phá EFA để sử dụng phương pháp phân tích các nhân tố chính (Principal Components) với số nhân tố (Number os Factor) được xác định từ trước là 5 theo mô hình nghiên cứu đề xuất. Mục đích sử dụng phương pháp này là để rút gọn dữ liệu, hạn chế vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến giữa các nhân tố trong việc phân tích mô hình hồi quy tiếp theo.
Phương pháp xoay nhân tố được chọn là Varimax procedure: xoay nguyên gốc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố nhằm tăng cường khả năng giải thích nhân tố. Những biến nào có hệ số tải nhân tố <0,5 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu, chỉ những biến nào có hệ số tải nhân tố >0,5 mới được đưa vào các phân tích tiếp theo.
Ở nghiên cứu này, hệ số tải nhân tố (Factor Loading) phải thỏa mãn điều kiện lớn hơn hoặc bằng 0,5. Theo Hair và ctg (1998), Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, Factor Loading > 0,3 được xem là mức tối thiểu và được khuyên dùng nếu cỡ mẫu lớn hơn 350. Factor Loading > 0,4 được xem là quan trọng, Factor Loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn và nghiên cứu này chọn giá trị Factor Loading > 0,5 với vỡ mẫu là 120.
Bảng 2.12: Rút trích nhân tố biến độc lập
Nhóm nhân tố | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
NHANVIEN3 | 0,728 | ||||
NHANVIEN4 | 0,728 | ||||
NHANVIEN5 | 0,719 | ||||
NHANVIEN2 | 0,622 | ||||
NHANVIEN1 | 0,621 | ||||
THUONGHIEU3 | 0,841 | ||||
THUONGHIEU2 | 0,706 | ||||
THUONGHIEU1 | 0,688 | ||||
THUONGHIEU4 | 0,542 | ||||
GIACA2 | 0,860 | ||||
GIACA4 | 0,821 | ||||
GIACA3 | 0,658 | ||||
GIACA1 | 0,585 | ||||
SANPHAM2 | 0,907 | ||||
SANPHAM4 | 0,903 | ||||
SANPHAM3 | 0,531 | ||||
SANPHAM1 | 0,503 | ||||
KHUYENMAI2 | 0,727 | ||||
KHUYENMAI3 | 0,657 | ||||
KHUYENMAI4 | 0,638 | ||||
KHUYENMAI1 | 0,510 | ||||
Hệ số Eigenvalue | 7,733 | 1,946 | 1,687 | 1,257 | 1,125 |
Phương sai tiến lũy tiến (%) | 14,037 | 27,268 | 40,493 | 53,698 | 65,467 |
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý kết quả của tác giả năm 2021)
Thực hiện phân tích nhân tố lần đầu tiên, đưa 21 biến quan sát trong 5 biến độc lập ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng vào phân tích nhân tố theo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 đã có 5 nhân tố được tạo ra.
Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, số biến quan sát vẫn là 21. 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 bược 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). Dựa vào kết quả trên, tổng phương sai trích là 65,467% > 50% do đó phân tích nhân tố là phù hợp.
Đặt tên cho các nhóm nhân tố:
- Nhân tố 1 (Factor 1) gồm 5 biến quan sát: NHANVIEN1, NHANVIEN2, NHANVIEN3, NHANVIEN4, NHANVIEN5. Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Nhân viên bán hàng”.
- Nhân tố 2 (Factor 2) gồm 4 biến quan sát: THUONGHIEU1, THUONGHIEU2, THUONGHIEU3, THUONGHIEU4. Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Thương hiệu”.
- Nhân tố 3 (Factor 3) gồm 4 biến quan sát: GIACA1, GIACA2, GIACA3, GIACA4. Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Giá cả”.
Nhân tố 4 (Factor 4) gồm 4 biến quan sát: SANPHAM1, SANPHAM2, SANPHAM3, SANPHAM4. Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Sản phẩm”.
Nhân tố 5 (Factor 5) gồm 4 biến quan sát: KHUYENMAI1, KHUYENMAI2, KHUYENMAI3, KHUYENMAI4. Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Chính sách khuyến mãi”.
2.3.4.3 Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc
Các điều kiện kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc tương tụ các điều kiện kiểm định của biến độc lập. Sau khi tiến hành phân tích đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm cà phê phin theo Gu của công ty Cà phê Đồng Xanh qua 3 biến quan sát, kết quả cho chỉ số KMO là 0,718 (lớn hơn 0,5) và kiểm định Bartlett’s Test cho giá trị Sig. = 0,000 (bé hơn 0,05) nên dữ liệu thu nhập được đáp ứng với điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố.
Bảng 2.13 :Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc
Trị số KMO (Kaiser Meyer – Olkin of Sampling Adequacy) | 0,718 | |
Đại lượng thống kê Bartlett’s Test | Approx. Chi-Square | 127,349 |
df | 3 | |
Sig. | 0,000 | |
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2021)
2.3.4.4.Phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc
Bảng 2. 1 Rút trích nhân tố biến phụ thuộc
Hệ số tải | |
HAILONG1 | 2,217 |
HAILONG2 | 0,423 |
HAILONG3 | 0,360 |
Phướng sai tích lũy tiến (%) | 73,916 |
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2021)
Kết quả phân tích nhân tố khám phá rút trích ra được một nhân tố, nhân tố này được tạo ra từ 3 biến quan sát mà đề tài đã đề xuất từ trước, nhằm mục đích rút ra kết luận về sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng sản phẩm cà phê phin theo Gu của công ty Cà phê Đồng Xanh. Nhân tố này được gọi là “Sự hài lòng”.
Quá trình phân tích nhân tố EFA trên đã xác định được 5 nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng tại Thành phố Huế khi sử dụng sản phẩm cà phê phin theo Gu của công ty Cà phê Đồng Xanh, đó là “Nhân viên bán hàng”, “Thương hiệu”, “Giá cả”, “Sản phẩm” và “Chính sách khuyến mãi”.
Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA không có gì thay đổi đáng kể so với ban đầu, không có biến quan sát nào bị loại ra khỏi mô hình trong quá trình kiểm định độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố khám phá.
2.3.5. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
NV | TH | GC | SP | KM | HL | ||
HL | Tương quan Pearson | 0,462 | 0,573 | 0,596 | 0,605 | 0,654 | 1,000 |
Sig.(1-tailed) | 0,000 | 0,000 | 0,00 | 0,000 | 0,000 | 0,000 | |
N | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | 120 | |
2.3.5.1. Kiểm định mối tương quan giữ biến độc lập và biến phụ thuộc Bảng 2.15. Phân tích tương quan Pearson
(Nguồn: Kết quả điều tra nghiên cứu của tác giả năm 2021)
Dựa vào kết quả phân tích trên, ta thấy:
- Giá trị Sig.(1-tailed) của các nhân tố mới 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 cũng khá cao (có 4 nhân tố lớn hơn 0,5) và có 1 nhân tố thấp hơn 0,5. Vì hệ số tương quan nằm trong khoảng từ 0,5 đến 1 là hệ số tương quan mạnh nên ta có thể kết luận được rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có thể giải thích cho biến phụ thuộc “Sự hài lòng”.
2.3.5.2. Phân tích các tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng sản phẩm cà phê phin theo Gu của công ty Cà phê Đồng Xanh
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để khám phá các nhân tố mới có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc “Sự hài lòng”, nghiên cứu tiến hành hồi quy tuyến tính để xác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố mới này đến sự hài lòng.
Mô hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụ thuộc là “Sự hài lòng” (HL) và các biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tố khám phá EFA gồm 5 biến: “Nhân viên bán hàng (NV), “Thương hiệu (TH), “Giá cả (GC)”, “Sản phẩm (SP)” và “Chính sách khuyến mãi (KM)” với các hệ số Bê-ta tương ứng lần lượt là β1, β2, β3, β4, β5.
Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:
HL= β0 + β1NV + β2TH + β3GC + β4SP + β5KM + ei
Dựa vào hệ số Bê- ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập nào có ảnh hưởng đến biến 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 ta xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng tại thành phố Huế đối với sản phẩm cà phê phin theo Gu của công ty Cà phê Đồng Xanh.
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 xóa bỏ 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. Kết quả phân tích mô hình hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng sản phẩm cà phê phin theo Gu của công ty Cà phê Đồng Xanh
Hệ số chưa chuẩn hóa | Hệ số chuẩn hóa | t | Sig. | VIF | ||
B | Độ lệch chuẩn | Beta | ||||
Hằng số | 0,168 | 0,318 | - | 0,528 | 0,598 | - |
NV | -0,129 | 0,087 | -0,118 | -1,486 | 0,140 | 1,905 |
TH | 0,245 | 0,083 | 0,214 | 2,951 | 0,004 | 1,589 |
GC | 0,253 | 0,081 | 0,223 | 3,102 | 0,002 | 1,559 |
SP | 0,289 | 0,068 | 0,312 | 4,232 | 0,000 | 1,643 |
KM | 0,366 | 0,081 | 0,354 | 4,501 | 0,000 | 1,864 |
(Nguồn: Kết quả điều tra xử lý của tác giả năm 2020)
Giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình: “Thương hiệu”, “Giá cả”, “Sản phẩm”, “Chính sách khuyến mãi” đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ các biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Riêng đối với biến độc lập
“Nhân viên bán hàng” có giá trị Sig. là 0,140 > 0,05 nên bị loại khỏi mô hình hồi quy. Ngoài ra, hằng số trong mô hình có giá trị Sig. là 0,598 > 0,05 nên cũng sẽ bị loại.
Như vậy, phương trình hồi quy được xác định như sau:
HL = 0,214TH+ 0,223GC + 0,312SP + 0,354KM
Nhìn vào mô hình hồi quy, có thể khẳng định: có 4 nhân tố đó là “Thương hiệu”, “ Giá cả”, “Sản phẩm”, “Chính sách khuyến mãi” của khách hàng tại Thành phố Huế ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng sản phẩm cà phê phin theo Gu của công ty Cà phê Đồng Xanh.
Kết quả phân tích cho thấy:
Hệ số β2 = 0,214 có nghĩa là khi biến “Thương hiệu” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến động cùng chiều 0,214 đơn vị. Tương tự với các biến còn lại cũng giải thích như vậy. Hệ số β3 = 0,223 có nghĩa là khi biến “Giá cả” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến động cùng chiều 0,223 đơn vị. Hệ số β4 = 0,312 có nghĩa là khi biến “Sản phẩm” thay đổi 1 đơn vụ trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến động cùng chiều 0,312 đơn vị. Hệ số β5 = 0,354 có nghĩa là khi biến “Chính sách khuyến mãi” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Sự hài lòng” biến động cùng chiều 0,354 đơn vị. Có một điểm chung của các biến độc lập này là đều ảnh hưởng thuận chiều đến biến phụ thuộc là “Sự hài lòng”, quyết định sử dụng của khách hàng đối với sản phẩm của công ty sẽ được nâng cao khi những yếu tố ảnh hưởng này tăng. Điều này cho thấy công ty TNHH Sản xuất, Thương mại và Dịch vụ cà phê Đồng Xanh cần phải có những động thái nhằm kiểm soát các yếu tố này một cách cẩn thận hơn.
Dựa vào mô hình hồi quy, ta có hệ số Bê-ta chuẩn hóa của biến “Chính sách khuyến mãi” có giá trị 0,354. Đây là nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng sản phẩm cà phê phin theo Gu của công ty Cà phê Đồng Xanh, ngoài ra biến “Sản phẩm” cũng có mức độ ảnh hưởng rất lớn với hệ số Bê-ta tương ứng là 0,312. Các biến còn lại như “Thương hiệu” và “Giá cả” cũng sẽ được khách hàng xem xét khi quyết định sử dụng với hệ số Bê-ta lần lượt là 0,214 và 0,223. Kết quả phân tích hồi quy cũng khá hợp lý so với thực tế khi mà khách hàng ngày