PHẦN II. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 2. PHÂN TÍCH GIÁ TRỊ CẢM NHẬN CỦA KHÁCH HÀNG TỈNH
2.3. Giá trị cảm nhận của khách hàng đối với sản phẩm may mặc của công ty Huegatex
2.3.3. Cảm nhận của khách hàng về các yếu tố thành phần của giá trị cảm nhận sản
2.3.3.1. Các nhân tố ảnh hưởng đến giá trị cảm nhận tổng thể của khách hàng đối với
phẩm”, “Các hình thức khuyến mãi, chiết khấu” và “Thái độ và phong cách phục vụ của nhân viên bán hàng” được KH quan tâm nhiều nhất. Điều đó hoàn toàn dễ hiểu vì sản phẩm may mặc thì KH phải quan tâm nhiều đến yếu tố về “Giá của sản phẩm”,
“Chất liệu của sản phẩm” vì họ mong muốn mua được sản phẩm với giá cả phải chăng, phù hợp với thu nhập và chất lượng sản phẩm đó. Ngoài ra, hai yếu tố về “Các hình thức khuyến mãi, chiết khấu” và “Thái độ và phong cách phục vụ của nhân viên bán hàng” cũng ảnh hưởng không nhỏ đến quyết định mua sản phẩm may mặc.
2.3.3. Cảm nhận của khách hàng về các yếu tố thành phần của giá trị cảm
những bước phân tích xử lý tiếp theo (Nunnally & Bernstein 1994); dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009). Cụ thể là:
Hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,8 : hệ số tương quan cao.
Hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,7 đến 0,8 : chấp nhận được.
Hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 đến 0,7 : chấp nhận được nếu thang đo mới
Trong kiểm tra quá trình kiểm định độ tin cậy, các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 nên không có biến nào bị loại bỏ khỏi mô hình.
Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha được tổng hợp trong bảng dưới đây:
Bảng 2.12 Bảng kiểm định độ tin cậy thang đo các biến độc lập
Biến Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
1. Chất lượng cảm nhận: Cronbach’s Alpha = 0,786
CHATLUONG1 0,457 0,785
CHATLUONG2 0,566 0,745
CHATLUONG3 0,517 0,760
CHATLUONG4 0,614 0,728
CHATLUONG5 0,679 0,706
2. Giá trị xã hội: Cronbach’s Alpha =0,758
XAHOI1 0,607 0,661
XAHOI2 0,666 0,582
XAHOI3 0,520 0,755
3. Giá trị cảm xúc: Cronbach’s Alpha = 0,691
CAMXUC1 0,464 0,674
CAMXUC2 0,461 0,657
CAMXUC3 0,645 0,481
4. Giá cả cảm nhận : Cronbach’s Alpha = 0,754
GIACA1 0,546 0,712
Trường Đại học Kinh tế Huế
GIACA2 0,560 0,697
GIACA3 0,643 0,600
5. Tính chuyên nghiệp của nhân viên: Cronbach’s Alpha =0,804
NHANVIEN1 0,684 0,697
NHANVIEN2 0,641 0,742
NHANVIEN3 0,629 0,755
6. Giá trị chức năng của công ty: Cronbach’s Alpha = 0,799
CHUCNANG1 0,684 0,681
CHUCNANG2 0,631 0,742
CHUCNANG3 0,624 0,749
Nguồn: Xử lý số liệu SPSS Qua bảng tổng hợp kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo trên, có thể kết luận rằng thang đo được sử dụng trong nghiên cứu là hoàn toàn phù hợp và đáng tin cậy, đảm bảo cho bước phân tích các bước tiếp theo.
Bảng 2.13 Bảng kiểm định độ tin cậy thang đo biến phụ thuộc
Biến Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến Giá trị cảm nhận tổng thể: Cronbach’s Alpha = 0,718
TONGQUAT1 0,501 0,674
TONGQUAT2 0,579 0,577
TONGQUAT3 0,535 0,633
Nguồn: Xử lý số liệu SPSS Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố “giá trị cảm nhận tổng thể” = 0,718 là đạt yêu cầu, các hệ số tương quan biến tổng không có biến nào bé hơn 0,3 nên thỏa mãn, vì vậy không có biến nào bị loại trong thang đo GTCN của KH. Vì vậy, có thể sử dụng thang đo để tiến hành các kiểm định tiếp theo.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA) o 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 tiêu chí 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, thì mới chứng tỏ được phân tích nhân tố khám phá EFA là phù hợp trong nghiên cứu này.
Kết quả thu được như sau:
Giá trị KMO bằng 0,808 lớn hơn 0,5 cho thấy phân tích EFA là phù hợp.
Kiểm định Bartlett’s Test có giá trị Sig.= 0,000 bé hơn 0,05; giả thuyết các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể. Ta có thể kết luận rằng dữ liệu khảo sát được có thể đảm bảo các điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA và có thể sử dụng kết quả đó.
Bảng 2.14 Bảng kiểm định KMO and Bartlett’s Test biến độc lập KMO and Bartlett’s Test
Trị số KMO (Kaiser Meyer – Olkin of Sampling Adequacy) 0,808 Đại lượng thống kê Bartlett’s Test
Approx. Chi – Square 922,851
Df 190
Sig. 0,000
Nguồn: Xử lý số liệu SPSS o Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập
Trong nghiên cứu này, khi phân tích nhân tố khám phá EFA đề tài sử dụng phương pháp phân tích các nhân tố chính (Principal Components) với số nhân tố (Number of Factor) được xác định là 6 theo mô hình nghiên cứu đề xuất. Mục đích sử
Trường Đại học Kinh tế Huế
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 & ctg (1998), Factor Loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thuyết 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 cỡ mẫu là 100.
Bảng 2.15 Bảng Rút trích nhân tố biến độc lập
Biến quan sát Nhóm nhân tố
1 2 3 4 5
XAHOI2 0,808
CAMXUC3 0,800
CAMXUC1 0,778
XAHOI1 0,725
XAHOI3 0,681
CAMXUC2 0,615
CHATLUONG5 0,820
CHATLUONG4 0,768
CHATLUONG3 0,712
CHATLUONG2 0,667
CHATLUONG1 0,617
CHUCNANG1 0,817
Trường Đại học Kinh tế Huế
CHUCNANG2 0,806
CHUCNANG3 0,779
NHANVIEN1 0,821
NHANVIEN2 0,809
NHANVIEN3 0,779
GIACA3 0,833
GIACA1 0,787
GIACA2 0,763
Nguồn: Xử lý số liệu SPSS Thực hiện phân tích nhân tố lần đầu tiên, đưa 20 biến quan sát trong 6 biến độc lập ảnh hưởng đến GTCN của KH 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 được vẫn là 20, tuy nhiên được rút trích lại còn 5 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 sẽ 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 (Varian Explained Criteria) > 50% và giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 (theo Gerbing &
Anderson, 1998). Dựa vào kết quả trên, tổng phương sai trích là 64,283% > 50% do đó phân tích nhân tố là phù hợp.
Sau đây, sẽ tiến hành bước đặt tên cho các nhóm nhân tố:
Nhân tố 1: gồm 6 biến quan sát: XAHOI1, XAHOI2, XAHOI3, CAMXUC1, CAMXUC2, CAMXUC3. Nghiên cứu đặt tên nhân tố mới này là “Giá trị cảm tính”.
Nhân tố 2: gồm 5 biến quan sát: CHATLUONG1, CHATLUONG2, CHATLUONG3, CHATLUONG4, CHATLUONG5. Nghiên cứu đặt tên cho nhóm nhân tố này là: “Chất lượng cảm nhận”
Trường Đại học Kinh tế Huế
Nhân tố 3: gồm 3 biến quan sát: “CHUCNANG1”, “CHUCNANG2”,
“CHUCNANG3”. Nghiên cứu đặt tên cho nhóm nhân tố này là: “Giá trị chức năng của công ty”
Nhân tố 4: gồm 3 biến quan quan sát: “NHANVIEN1”, “NHANVIEN2”,
“NHANVIEN3”. Nghiên cứu đặt tên cho nhóm nhân tố này là: “Tính chuyên nghiệp của nhân viên”
Nhân tố 5: gồm 3 biến quan quan sát: “GIACA1”, “GIACA2”, “GIACA3”.
Nghiên cứu đặt tên cho nhóm nhân tố này là: “ Giá cả cảm nhận”
o Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc
Các điều kiện kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc tương tự như các điều kiện kiểm định của biến độc lập. Sau khi tiến hành phân tích đánh giá chung các GTCN của KH đối với sản phẩm may mặc của công ty Huegatex qua 3 biến quan sát. Kết quả cho thấy hệ số KMO là 0,671 (lớn hơn 0,5) và kiểm định Bartlett’s Test cho giá trị Sig. = 0,000 (bé hơn 0,05) nên dữ liệu điều tra được đáp ứng được điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố.
Bảng 2.16 Bảng Kiểm định KMO and Bartlett’s Test biến phụ thuộc KMO and Bartlett’s Test
Trị số KMO (Kaiser Meyer – Olkin of Sampling Adequacy) 0,671 Đại lượng thống kê Bartlett’s Test
Approx. Chi - Square 69,392
df 3
Sig. 0,000
Nguồn: Xử lý số liệu SPSS
Trường Đại học Kinh tế Huế
o Phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc
Bảng 2.17 Bảng rút trích nhân tố biến phụ thuộc
Gía trị cảm nhận tổng thể Hệ số tải
TONGQUAT1 0,830
TONGQUAT2 0,799
TONGQUAT3 0,770
Phương sai tích lũy tiến (%) 63,995
Nguồn: Xử lý số liệu SPSS 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, nhằm mục đích rút ra kết luận về GTCN của KH đối với sản phẩm may mặc của công ty Huegatex. Nhân tố này có tên gọi là “Giá trị cảm nhận tổng thể”.
Nhận xét:
Quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA đã xác định được 5 nhân tố ảnh hưởng đến GTCN của KH TT. Huế đối với sản phẩm may mặc của công ty Huegatex, đó là: “Giá trị cảm tính” (CXXH), “Chất lượng cảm nhận” (CL), “Giá trị chức năng của công ty” (CN), “Tính chuyên nghiệp của nhân viên” (NV) và
“Giá cả cảm nhận” (GC).
Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA không có gì thay đổi đáng kể so với mô hình nghiên cứu ban đầu, không có biến quan sát nào bị loại bỏ khỏi mô hình trong quá trình kiểm định độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố khám phá. Chỉ 2 biến độc lập mà nghiên cứu ban đầu đề xuất là “Giá trị xã hội” và
“Giá trị cảm xúc” được rút trích lại còn 1 biến độc lập “Giá trị cảm tính” với 6 biến quan sát. Vậy, ta có mô hình hiệu chỉnh như sau:
Trường Đại học Kinh tế Huế
Sơ đồ 2.1 Mô hình hiệu chỉnh giá trị cảm nhận của khách hàng về sản phẩm may mặc của công ty Huegatex
Các giả thuyết nghiên cứu hiệu chỉnh:
H1: Giá trị cảm tính (CXXH) có tác động cùng chiều đến GTCN của KH về sản phẩm may mặc tại công ty Huegatex.
H2: Chất lượng cảm nhận (CL) có tác động cùng chiều đến GTCN của KH về sản phẩm may mặc tại công ty Huegatex.
H3: Giá trị chức năng của công ty (CN) có tác động cùng chiều đến GTCN của KH về sản phẩm may mặc tại công ty Huegatex.
H4: Tính chuyên nghiệp của nhân viên (NV) có tác động cùng chiều đến GTCN của KH về sản phẩm may mặc tại công ty Huegatex.
H5: Giá cả cảm nhận (GC) có tác động cùng chiều đến GTCN của KH về sản phẩm may mặc tại công ty Huegatex.
Bảng mã hóa thang đo hiệu chỉnh
Giá trị cảm nhận của khách hàng về sản phẩm may mặc
Giá cả cảm nhận Chất lƣợng cảm nhận
Giá trị cảm tính
Giá trị chức năng của công ty
Tính chuyên nghiệp của nhân viên
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.18 Bảng mã hóa thang đo hiệu chỉnh
STT MÃ NỘI DUNG
1. Đo lường giá trị cảm tính (CXXH)
1 XH1 Thương hiệu sản phẩm là sản phẩm được nhiều người biết đến 2 XH2 Thể hiện tính cách khi sử dụng sản phẩm
3 XH3 Cải thiện hình ảnh khi sử dụng sản phẩm 4 CX1 Cảm thấy yên tâm về sản phẩm
5 CX2 Muốn sử dụng sản phẩm 6 CX3 Thích thú về sản phẩm 2. Đo lường chất lượng cảm nhận (CL)
7 CL1 Sản phẩm phù hợp
8 CL2 Chất lượng sản phẩm 9 CL3 Kiểu dáng, chủng loại
10 CL4 Sản phẩm có sẵn để đáp ứng nhu cầu khách hàng 11 CL5 Dịch vụ đổi trả sản phẩm
3. Đo lường giá trị chức năng của công ty (CN) 12 CN1 Hệ thống phân phối
13 CN2 Vị trí cửa hàng
14 CN3 Cách trang trí và trưng bày ở cửa hàng 4. Đo lường về tính chuyên nghiệp của nhân viên (NV) 15 NV1 Ứng xử của nhân viên
16 NV2 Kiến thức của nhân viên
17 NV3 Tính chuyên nghiệp của nhân viên 5. Đo lường về giá cả cảm nhận (GC)
18 GC1 Giá cả phù hợp
19 GC2 Giá sản phẩm được niêm yết, công khai rõ ràng 20 GC3 Có nhiều chương trình xúc tiến bán hàng hấp dẫn 6. Giá trị cảm nhận tổng thể (TQ)
21 TQ1 Khách hàng cảm nhận tốt về sản phẩm
22 TQ2 Khách hàng hài lòng về giá trị nhận được khi sử dụng sản phẩm 23 TQ3 Khách hàng cảm nhận được sản phẩm được đáp ứng tương xứng
với chi phí bỏ ra.
Nguồn: Xử lý số liệu SPSS
Trường Đại học Kinh tế Huế
Kiểm định độ tin cậy của thang đo sau phân tích nhân tố khám phá EFA
Bảng 2.19 Bảng Kiểm định độ tin cậy thang đo nhân tố mới Hệ số Cronbach’s Alpha Biến độc lập
Giá trị cảm tính 0,851
Chất lượng cảm nhận 0,786
Giá trị chức năng của công ty 0,799
Tính chuyên nghiệp của nhân viên 0,804
Giá cả cảm nhận 0,754
Biến phụ thuộc
Giá trị cảm nhận tổng thể 0,718
Nguồn: Xử lý số liệu SPSS Nhìn vào bảng tổng hợp phân tích, có thể nhận ra rằng hệ số Cronbach’s Alpha của các nhân tố này khá cao (đều lớn hơn 0,7), vì vậy các nhân tố mới này đảm bảo độ tin cậy và có ý nghĩa trong các phân tích sau.
Kiểm định sự phù hợp của mô hình
o Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
Bảng 2.20 Bảng phân tích tương quan Pearson
TQ CXXH CL CN NV GC
TQ
Tương quan Pearson 1 0,549 0,485 0,651 0,587 0,468
Sig.(2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
N 120 120 120 120 120 120
Nguồn: Xử lý số liệu SPSS Dựa vào kết quả phân tích trên, ta thấy
Giá trị Sig.(2-tailed) của các nhân tố mới đều bé hơn mức ý nghĩa α = 0,05; vậy biến phụ thuộc có quan hệ tương quan tuyến tính với cả 5 biến độc lập.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Hệ số tương quan Pearson cũng tương đối, như vậy có thể nói rằng các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến “giá trị cảm nhận tổng thể”.
o Xây dựng mô hình hồi quy
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 “giá trị cảm nhận tổng thể”, nghiên cứu tiến hành hồi quy mô hình tuyến tính để xác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố mới này đến quyết định sử dụng.
Mô hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụ thuộc là “giá trị cảm nhận tổng thể” (TQ) và các biến độc lập được rút trích từ nhân tố khám phá EFA gồm 5 biến:
“Giá trị cảm tính” (CXXH), “Chất lượng cảm nhận” (CL), “Giá trị chức năng của công ty” (CN), “Tính chuyên nghiệp của nhân viên” (NV), “Giá cả cảm nhận” (GC) với các hệ số Beta tương ứng lần lượt là
Mô hình hồi quy được xây dựng như sau
TQ = + CXXH + CL + CN + NV + GC +
Dựa vào hệ số Beta 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 giá trị cảm nhận của khách hàng Tỉnh Thừa Thiên Huế đối với sản phẩm may mặc của công ty Huegatex.
o Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Bảng 2.21 Bảng đánh giá độ phù hợp của mô hình
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of
the Estimate Durbin-Watson
1 0,858 0,735 0,724 0,35244 2,170
Nguồn: Xử lý số liệu SPSS
Trường Đại học Kinh tế Huế
Dựa vào bảng kết quả phân tích, mô hình 5 biến độc lập có giá trị R square hiệu chỉnh là 0,724 tức là độ phù hợp của mô hình là 72,4%. Hay nói cách khác 72,4% độ biến thiên của biến phụ thuộc: “giá trị cảm nhận tổng thể” được giải thích bởi 5 yếu tố được đưa vào mô hình. Bên cạnh đó, ta nhận thấy giá trị R Square hiệu chỉnh là 0,724 khá là cao (> 50%) nghĩa là mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc được coi là gần chặt chẽ.
o Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Bảng 2.22 Bảng kiểm định ANOVA ANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 39,350 5 7,870 63,360 0,000
Residual 14,160 114 0,124
Total 53,510 119
Nguồn: Xử lý số liệu SPSS Kết quả từ bảng ANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0,000 rất nhỏ, cho phép nghiên cứu bác bỏ giả thuyết 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 sự thay đổi của biến phụ thuộc “giá trị cảm nhận tổng thể”.
o Xem xét tự tương quan
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 2,170 thuộc trong khoảng chấp nhận được (du=1,802 và 4-du=2,198), kết quả cho thấy đại lượng d nằm trong khoảng không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
Như vậy có thể kết luận rằng mô hình không xảy ra hiện tượng tự tương quan.
o Xem xét đa cộng tuyến
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 (dưới giá trị 1,5) nên nghiên cứu kết luận rằng mô hình hồi quy không vi phạm