Tải bản đầy đủ
4 Nghiên cứu định lƣợng

4 Nghiên cứu định lƣợng

Tải bản đầy đủ

32

if Item Deleted) để giúp đánh giá loại bỏ bớt biến quan sát nhằm nâng cao hệ số tin cậy
Cronbach Alpha cho khái niệm cần đo, và phương pháp phân tích nhân tố khám phá
(EFA) nhằm kiểm tra giá trị của thang đo các khái niệm nghiên cứu.
Phân tích Cronbach Alpha
Phân tích Cronbach Alpha thực chất là phép kiểm định mức độ tương quan lẫn
nhau của các biến quan sát dùng để đo lường một khái niệm. Các biến này phải có
tương quan chặt chẽ với nhau. Một thang đo có độ tin cậy tốt khi hệ số Cronbach
Anpha biến thiên trong khoảng từ 0.6 – 0.8 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Hệ số tin cậy Cronbach Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay
không, nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến nào cần giữ lại. Khi
đó, việc tính toán hệ số tương quan giữa biến tổng (item-total correlation) sẽ giúp loại
ra những biến quan sát không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo
(Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Các biến có hệ số tương quan biến
tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại khỏi thang đo do có tương quan kém với các biến khác
trong cùng một khái niệm (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo:
- Hệ số tin cậy Cronbach Anpha lớn hơn 0,6 và nhỏ hơn 0,8. Cronbach Anpha
càng lớn thì càng tốt, thang đo có độ tin cậy cao.
- Hệ số tương quan biến tổng lớn hơn hoặc bằng 0,3.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi lọai bỏ các biến không đảm bảo độ tin cậy, phương pháp phân tích nhân
tố EFA được sử dụng để xác định độ giá trị hội tụ, độ giá trị phân biệt, và đồng thời thu
gọn các tham số ước lượng theo từng nhóm biến.
Các tiêu chí sử dụng trong phân tích EFA:
- Phép kiểm định Bartlett dùng để xem xét giả thuyết không có tương quan trong
tổng thể. Nếu phép kiểm định có p<5%, thì các biến có quan hệ với nhau (Nguyễn
Đình Thọ, 2011).

33

- Phép kiểm định KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) dùng để xem xét sự thích hợp
của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn (0,5 < KMO < 1) là điều kiện đủ để phân tích
nhân tố là thích hợp với dữ liệu. Ngược lại KMO<0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng
không thích hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Số lượng nhân tố xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue - đại điện cho phần biến
thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố (dừng
ở nhân tố) có Eigenvalue tối thiểu bằng 1. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ
bị loại ra khỏi mô hình (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
- Tổng phương sai trích (Variance explained criteria) thể hiện các nhân tố trích
được bao nhiêu phần trăm các biến đo lường. Tổng phương sai trích phải lớn hơn 50%
(Nguyễn Đình Thọ, 2011).
- Để thang đo đạt giá trị hội tụ thì trọng số nhân tố, tức là hệ số tương quan đơn
giữa nhân tố (factor loading) và biến đo lường phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 trong một
nhân tố. Để đạt độ giá trị phân biệt, khác biệt giữa các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng
0,3 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal
components Analysis (PCA) với phép quay vuông góc Varimax và điểm dừng khi trích
các yếu tố có Eigenvalues lớn hơn 1 với các thang đo trong mô hình nghiên cứu.
3.4.3.3 Phân tích hồi quy và kiểm định giả thiết
Sau khi hoàn tất việc phân tích đánh giá độ tin cậy thang đo (sử dụng hệ số tin
cậy Cronbach Alpha) và đánh giá giá trị khái niệm của thang đo (phân tích nhân tố
khám phá EFA), các biến không đảm bảo độ giá trị hội tụ tiếp tục bị loại khỏi mô hình
cho đến khi các tham số được nhóm theo các nhóm biến.
Hồi quy bội dùng để kiểm định tác động của nhiều biến độc lập (CHATLUONG,
GIANHANTHUC, GIATRI, RUIRO) vào một biến phụ thuộc (YDINH), (Nguyễn
Đình Thọ, 2011).

34

Trước tiên cần thực hiện phân tích tương quan nhằm kiểm định mối tương quan
tuyến tính giữa các biến trong mô hình: giữa các biến độc lập và biến phụ thộc và giữa
các biến độc lập với nhau. Sử dụng hệ số tương quan Pearson r để lượng hóa mức độ
chặt chẽ mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Giá trị tuyệt đối của hệ số
Pearson càng gần đến 1 thì hai biến có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ. Giá trị
này bằng 0 chỉ ra rằng hai biến không có mối quan hệ tuyến tính (Hoàng Trọng và Chu
Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Trong mô hình nghiên cứu, kỳ vọng có mối tương quan tuyến tính giữa các biến
độc lập và biến phụ thuộc.
Khi đánh giá mô hình hồi qui tuyến tính bội, hệ số R2 được dùng để đánh giá độ
phù hợp của mô hình nghiên cứu. Hệ số xác định R2 được chứng minh là hàm không
giảm theo số lượng biến đưa vào mô hình. Hệ số R2có xu hướng tăng thuận chiều với
số lượng biến đưa vào mô hình, càng đưa thêm biến độc lập vào mô hình thì R2 càng
tăng, tuy nhiên điều này cũng được chứng minh rằng không phải phương trình càng có
nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu (tức là tốt hơn). Như vậy R2 có khuynh
hướng là một ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu
trong trường hợp có hơn 1 biến giải thích trong mô hình. Mô hình thường không phù
hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R2 thể hiện. Do đó, hệ số R2 điều chỉnh cũng được sử
dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội vì nó
không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng
Ngọc, 2008).
Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình bằng phép kiểm định F. Trị số F
được tính từ R2 của mô hình đầy đủ, giá trị Sig. rất nhỏ cho thấy sẽ an toàn khi bác bỏ
giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0 (ngoại trừ hằng số), mô hình hồi
quy tuyến tính xây dựng được phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng (Hoàng Trọng và
Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy riêng phần βi (i = 1,..,4).

35

Xác định mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc: nhân tố có
hệ số β lớn hơn thì có thể nhận xét rằng nhân tố đó có mức độ ảnh hưởng cao hơn các
nhân tố khác. Đồng thời xem tác động của biến phụ thuộc đến biến độc lập như thế nào,
nếu hệ số tương quan là âm điều đó có nghĩa là chúng có quan hệ trái chiều còn nếu là
dương điều đó có nghĩa là chúng có quan hệ cùng chiều và nếu hệ số hồi quy có giá trị
lớn (trị tuyệt đối) nghĩa là với một sự thay đổi về nhận thức sản phẩm dẫn đến một sự
thay đổi lớn về ý định mua hàng của người tiêu dùng.
Bênh cạnh đó, cần kiểm tra không có hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng
đại phương sai VIF (VIF < 10), (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
3.4.3.4 Phân tích ảnh hƣởng của các đặc điểm cá nhân
Các yếu tố đặc điểm cá nhân được phân tích trong đề tài nghiên cứu này là giới
tính, tuổi, trình độ học vấn, thu nhập của người tiêu dùng
Kiểm định giả thuyết về trị trung bình của hai tổng thể - trường hợp mẫu độc lập
(Independent – sample T-test) được sử dụng để kiểm định sự khác biệt về ý định mua
hàng giữa hai giới tính nam nữ, giữa hai nhóm tuổi khác nhau. Trước khi tiến hành
kiểm định này, ta cần kiểm định sự bằng nhau của hai phương sai tổng thể - kiểm định
Levene. Kết quả kiểm định Levene sẽ ảnh hưởng đến việc lựa chọn kiểm định trung
bình với phương sai bằng nhau hay kiểm định trung bình với phương sai khác nhau
tiếp theo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Phân tích ANOVA dùng để xác định ảnh hưởng của các biến trình độ học vấn,
thu nhập đến ý định mua hàng. Đây là phương pháp so sánh trung bình từ ba đám đông
trở lên. Kết quả của ANOVA cho biết các trung bình có sự khác nhau hay không. Tuy
nhiên nó không cho biết trung bình nào khác nhau. Để biết điều này, cần tiến hành
thêm kiểm định hậu ANOVA (ANOVA post hoc tests).

36

Tóm tắt chƣơng 3
Chương 3 trình bày phương pháp thực hiện nghiên cứu nhằm đạt được các mục
tiêu đề ra. Quá trình này gồm hai bước:
- Bước 1, nghiên cứu định tính với kỹ thuật thảo luận nhóm nhằm bổ sung và
hiệu chỉnh các thang đo các biến trong mô hình.
- Bước 2, nghiên cứu định lượng thực hiện bằng cách phỏng vấn bằng bảng câu
hỏi qua email và trực tiếp. Sau đó dữ liệu sẽ được xử lý và phân tích bằng phần mềm
SPSS 20.0 để kiểm định các thang đo và sự phù hợp của mô hình lý thuyết.
Trong chương tiếp theo, tác giả sẽ trình bày kết quả phân tích dữ liệu bao gồm:
kết quả đánh giá thang đo, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích hồi quy, T-test,
Annova.

37

CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 3 tác giả đã trình bày phương pháp nghiên cứu, xây dựng thang đo các
khái niệm. Chương này tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu của đề tài, đồng thời
hoàn chỉnh các thang đo và các kết quả kiểm định mô hình lý thuyết và các giả thuyết
nghiên cứu bằng phương pháp hồi quy bội, T-test và ANOVA với phần mềm SPSS 20.
4.1 Mô tả mẫu
4.1.1 Phƣơng pháp thu thập dữ liệu và tỷ lệ hồi đáp
Nghiên cứu được thực hiện với đối tượng khảo sát là người tiêu dùng tại Tp. Hồ
Chí Minh. Tổng cộng có 278 bảng câu hỏi được phát ra, thu về 243 bảng, loại ra 31
bảng không đạt yêu cầu, còn lại 212 bảng được mã hoá và đưa vào xử lý số liệu bằng
phần mềm SPSS 20. để phân tích.
4.1.2 Mô tả thông tin mẫu
Kết quả thống kê cho thấy:
- Siêu thị đi thường xuyên: khi lần lượt hỏi 212 người thì có đến 156 người
(chiếm 49,2 %) trả lời thường đi siêu thị Coopmart, 134 người (chiếm 42,3%) trả lời là
siêu thị BigC, 18 người (chiếm 5,7%) trả lời là siêu thị Metro và 9 người (chiếm 2,8%)
người trả lời là khác. Như vậy người tiêu dùng thường đi siêu thị Coopmart, sau đó là
siêu thị BigC, Metro… Vì một người có thể có một hoặc nhiều lựa chọn siêu thị
thường xuyên đi nên tổng số siêu thị thường xuyên đi sẽ lớn hơn số người tham gia trả
lời đạt yêu cầu (317 so với 212).
Bảng 4.1 Đặc điểm siêu thị đi thường xuyên
Siêu thị

Người trả lời

Tỷ lệ các trường hợp

Coopmart
BigC

Số người
156
134

Tỷ lệ
49,20%
42,30%

Metro

18

5,70%

8,50%

Khác

9

2,80%

4,20%

Tổng

73,60%
63,20%

317
100.00%
149.50%
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả

38

- Về giới tính, có 97 người được phỏng vấn là nam, chiếm tỷ lệ 45,8%. Số người
tiêu dùng được phỏng vấn là 115, chiếm 54,2% còn lại.
- Về độ tuổi, đối tượng phỏng vấn đa phần là thanh niên. Cụ thể, số người dưới
18 tuổi chỉ là 3 người, chiếm tỷ lệ rất nhỏ 1.4%. Từ 18 đến dưới 25 tuổi là 111 người,
chiếm phần lớn tỷ lệ là 52,4%. Tiếp theo đó là người tiêu dùng độ tuổi từ 26 đến 35
tuổi bao gồm 82 người, chiếm tỷ lệ khá cao 38,7%. Từ 36 đến 45 tuổi có chỉ 11 người,
với tỷ lệ 5,2%. Còn lại là 5 người trên 45 tuổi, chiếm 2,4% số người tiêu dùng được
phỏng vấn.
- Về trình độ học vấn, có 7 người có trình độ Trung học Phổ thông trở xuống,
chiếm 3,3%. Thấp nhất là trình độ Trung cấp, chỉ có 5 người, chiếm 2,4%. Các đối
tượng phỏng vấn chủ yếu có trình độ bậc Đại hoc, Cao đẳng với 165 người, chiếm đến
hơn 1/4 (77.8%). Bậc trên Đại học cũng chiếm tỷ lệ nhiều 16,5% với 35 người
- Về thu nhập hàng tháng, trong số các đối tượng phỏng vấn, nhóm có thu nhập
thấp, dưới 5 triệu đồng chiếm tỷ lệ cao nhất 43,9% với 93 người. Tiếp theo sau là nhóm
từ 5 - 10 triệu với 90 người, chiếm tỷ lệ 42,5%. Số người có thu nhập từ 11 – 15 triệu
đồng là 17 người, chiếm tỷ lệ 8,0% và thấp nhấp là nhóm trên 15 triệu đồng, chỉ có
5,7% với 12 người.
Các đặc điểm mẫu nghiên cứu được thể hiện qua các bảng 4.2

39

Bảng 4.2 Mô tả nhân khẩu học
Số người

Tỷ lệ %

Nam

97

45,8

Nữ

115

54,2

Dưới 18 tuổi

3

1,4

18 – 25 tuổi

111

52,4

26 – 35 tuổi

82

38,7

36 – 45 tuổi

11

5,2

Trên 45 tuổi

5

2,4

THPT trở xuống

7

3,3

Trung cấp

5

2,4

Cao đẳng, Đại học

165

77,8

Trên Đại học

35

16,5

Dưới 5 triệu đồng

93

43,9

5- 10 triệu đồng

90

42,5

11-15 triệu đồng

17

8,0

Trên 15 triệu đồng

12

5,7

Phân bố mẫu
Giới tính
Độ tuổi

Trình độ học vấn

Thu nhập hàng tháng

Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả

4.2 Kiểm định và đánh giá thang đo
Việc kiểm định và đánh giá thang đo được thực hiện qua 2 bước. Bước 1 thực
hiện phân tích Cronbach Alpha nhằm loại ra những biến quan sát không đóng góp vào
việc mô tả khái niệm cần đo. Bước 2 thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA)
nhằm kiểm tra độ giá trị của thang đo các khái niệm nghiên cứu.
4.2.1 Phân tích Cronbach Alpha
Tác giả tiến hành kiểm định độ tin cậy của thang đo với từng thành phần trong
các yếu tố của mô hình nghiên cứu đề nghị bao gồm: nhận thức về chất lượng
(CHATLUONG), nhận thức về giá (GIANHANTHUC), nhận thức về giá trị (GIATRI),
nhận thức về rủi ro (RUIRO), ý định mua hàng (YDINH).

40

Bảng 4.3 Kết quả kiểm định thang đo bằng Cronbach alpha
Trung bình
Phương sai
Tương quan
thang đo nếu
thang đo nếu
biến tổng
loại biến
loại biến
Thang đo Nhận thức về chất lƣợng (CHATLUONG) : Cronbach alpha = 0,821
Biến quan sát

Cronbach
Alpha nếu
loại biến

CHATLUONG 1
9,31
5,211
0,523
CHATLUONG 2
10,09
4,740
0,710
CHATLUONG 3
9,84
4,846
0,696
CHATLUONG 4
10,17
4,878
0,654
Thang đo Nhận thức về giá (GIANHANTHUC) : Cronbach alpha = 0,777

0,830
0,743
0,750
0,769

GIANHANTHUC 1
16,89
10,433
GIANHANTHUC 2
16,98
9,971
GIANHANTHUC 3
17,12
10,174
GIANHANTHUC 4
16,79
10,497
GIANHANTHUC 5
16,84
10,758
GIANHANTHUC 6
16,83
9,883
Thang đo Nhận thức về giá trị (GIATRI) : Cronbach alpha = 0,812

0,425
0,519
0,531
0,479
0,569
0,656

0,771
0,746
0,742
0,755
0,737
0,712

GIATRI 1
12,66
4,995
GIATRI 2
12,02
5,023
GIATRI 3
12,15
4,808
GIATRI 4
12,18
4,994
Thang đo Nhận thức về rủi ro (RUIRO) : Cronbach alpha = 0,513

0,569
0,670
0,679
0,611

0,795
0,747
0,741
0,773

RUIRO 1
9,97
3,188
RUIRO 2
10,08
4,391
RUIRO 3
10,47
3,065
RUIRO 4
9,74
3,160
Thang đo Ý định mua hàng (YDINH) : Cronbach alpha = 0,799

0,345
0,020
0,485
0,427

0,401
0,667
0,276
0,327

YDINH 1
YDINH 2
YDINH 3
YDINH 4

0,479
0,612
0,679
0,700

0,806
0,751
0,715
0,701

9,32
9,84
9,72
9,94

5,791
5,216
4,211
4,333

Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả

Kết quả phân tích cho thấy Cronbach Alpha của các nhận thức về chất lượng (4
biến quan sát), nhận thức về giá (6 biến quan sát), nhận thức về giá trị (4 biến quan sát)
và ý định mua hàng (4 biến quan sát) đều lớn hơn 0,6 và có hệ số tương quan biến tổng
của các biến quan sát lớn hơn 0,3.
Riêng nhận thức về rủi ro, có hệ số Cronbach Alpha nhỏ hơn 0,6 (0,516) và hệ số
tương quan biến tổng của các biến quan sát RUIRO 2 là 0,020, nhỏ hơn 0,3. Khi không

41

có biến này thì thang đo RUIRO hệ số Cronbach anpha tăng lên đến 0,667. Do đó biến
RUIRO 2 sẽ bị loại bỏ và không sử dụng cho các nghiên cứu tiếp theo.
Như vậy có 21 biến đảm bảo độ tin cậy được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Tất cả các biến quan sát đạt được độ tin cậy sẽ tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố
khám phá (EFA) để trích ra các phát biểu không phù hợp và nhóm các phát biểu có liên
hệ tương quan thành các nhóm nhân tố mới. Khi phân tích EFA, để đánh giá độ tin cậy
của thang đo thì chiến lược tốt nhất là ta sử dụng phân tích EFA cho tất cả các thang đo
cùng một lúc (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Theo kết quả phân tích EFA được thể hiện trong bảng 4.4 thì:
- Hệ số KMO = 0,789, lớn hơn 0,5 thể hiện sự phù hợp của phân tích nhân tố với
dữ liệu nghiên cứu.
- Kiểm định Bartlett’s có mức ý nghĩa Sig là 0,00, nhỏ hơn 0,05 ; điều đó cho
thấy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.
- Có 5 nhân tố được trích ra từ phân tích EFA tương ứng với 5 nhóm nhân tố từ
nghiên cứu lý thuyết.
- Phương sai trích được là 61,375% thể hiện rằng 5 nhân tố rút ra được giải thích
61,357%
- Hệ số Eigenvalue là 1,321.
Như vậy, sau khi phân tích Crobach anpha và EFA, mô hình lý thuyết không có
sự điều chỉnh và chỉ có thay đổi các biến quan sát. Từ 22 biến ban đầu, còn lại 21 biến
quan sát, chia thành 5 nhân tố với tên gọi không đổi như sau:
- Nhân tố 1: nhận thức về chất lượng, bao gồm 4 biến quan sát.
- Nhân tố 2: nhận thức về giá, bao gồm 6 biến quan sát
- Nhân tố 3: nhận thức về giá trị bao gồm 4 biến quan sát.
- Nhân tố 4: nhận thức về rủi ro bao gồm 3 biến quan sát.
- Nhân tố 5: ý định mua hàng bao gồm 4 biến quan sát.

42

Bảng 4.4 Kết quả phân tích EFA
Biến
1

2

Nhân tố
3

Tên nhân tố
4

5

0,076
0,177

0,051
0,074

0,231
0,093

-0,086
0,043

0,204
0,120

-0,055
-0,140

CHATLUONG 1
CHATLUONG 2

0,097
0,112

0,282
-0,111

CHATLUONG 3
CHATLUONG 4

0,059
-0,002

0,112
-0,088

GIANHANTHUC 1
GIANHANTHUC 2

0,521
0,705
0,671
0,689
0,632
0,777
0,192
0,058
0,076
-0,014
0,025
0,083
-0,010
0,224
0,238
0,164
0,130

0,046
-0,063

0,674
0,830
0,797
0,838
0,175
-0,057

0,040
0,107

0,113
-0,090

0,186
-0,032

-0,091 Nhận thức về giá
0,226

0,111
0,201
0,729
0,801
0,825
0,789
-0,014
0,045
0,148
0,227
-0,037
0,023
0,026

0,165
0,056
0,047
0,100
-0,025
0,005
0,021
0,061
-0,015
-0,015
0,173
0,222
0,212

0,294
0,116
-0,026
-0,002
0,051
0,163
-0,038
0,035
0,016

0,130
0,180
-0,049
0,123
0,074
0,062

0,655
0,729
0,782
0,814

0,735
0,779
0,761
0,170
0,046
-0,050
-0,134

4,881

2,732

2,154

1,798

1,321

13,939

13,046

12,896

12,176

9,301

0,777

0,812

0,821

0,799

0,667

GIANHANTHUC 3
GIANHANTHUC 4
GIANHANTHUC 5
GIANHANTHUC 6
GIATRI 1
GIATRI 2
GIATRI 3
GIATRI 4
RUIRO 1
RUIRO 3
RUIRO 4
YDINH 1
YDINH 2
YDINH 3
YDINH 4
Eigenvalues
Phƣơng sai trích (%)
Cronbach Alpha

Nhận thức về
chất lượng

Nhận thức về
giá trị
Nhận thức về
rủi ro

Ý định
mua hàng

61,357

Sig.

0,000

KMO
Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả.

0,789

4.3 Phân tích hồi quy
Dựa trên kết quả phân tích Cronbach anpha và EFA, tác giả tiến hành phân tích
tương quan và phân tích hồi quy. Các phân tích này được thực hiện với 4 biến độc lập
(CHATLUONG, GIANHANTHUC, GIA TRI, RUI RO) và biến phụ thuộc (YDINH).