Tải bản đầy đủ
5 ĐIỀU CHỈNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

5 ĐIỀU CHỈNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Tải bản đầy đủ

54

NIỀM VUI
MUA SẮM (AS)
TÌM KIẾM THÔNG TIN,
XU HƯỚNG MỚI (IS)

LÒNG TRUNG THÀNH
CỦA KHÁCH HÀNG

THƯ GIÃN
TRONG MUA SẮM (GS)
TÌM KIẾM GIÁTRỊ
TRONG MUA SẮM (VS)

Hình 4.1 – Mô hình 1 – Các thành phần của động cơ tiêu khiển trong mua sắm
tác động đến lòng trung thành của khách hàng

SỰ THUẬN
TIỆN (CS)
HÀNG HÓA ĐA DẠNG
VÀ CHẤT LƯỢNG (DS)

LÒNG TRUNG THÀNH
CỦA KHÁCH HÀNG

HIỆN ĐẠI VÀ
TIỆN NGHI (MS)

DỊCH VỤ (SS)

Hình 4.2 – Mô hình 2 - Các thành phần về thuộc tính của trung tâm thương
mại tác động đến lòng trung thành của khách hàng

55

Và khi đó, các giả thuyết nghiên cứu cũng được điều chỉnh lại như sau:
• H1: Các thành phần của động cơ tiêu khiển trong mua sắm tác động dương
đến lòng trung thành của khách hàng.
H1a: Niềm vui trong mua sắm tác động dương đến lòng trung thành
của khách hàng.
H1b: Việc tìm kiếm thông tin, xu hướng mới tác động dương đến lòng
trung thành khách hàng.
H1c: Sự thư giãn trong mua sắm tác động dương đến lòng trung
thành khách hàng.
H1d: Việc tìm kiếm giá trị trong mua sắm tác động dương đến lòng
trung thành của khách hàng.
• H2: Các thành phần về thuộc tính của các trung tâm thương mại tác động
dương đến lòng trung thành của khách hàng.
H2a: Sự thuận tiện tại các trung tâm thương mại tác động dương đến
lòng trung thành của khách hàng.
H2b: Hàng hóa đa dạng và chất lượng tại các trung tâm thương mại
tác động dương đến lòng trung thành khách hàng.
H2c: Sự hiện đại và tiện nghi tại các trung tâm thương mại tác động
dương đến lòng trung thành của khách hàng.
H2d: Dịch vụ tại các trung tâm thương mại tác động dương đến lòng
trung thành của khách hàng.
• H3: Có sự khác biệt giữa nhóm độ tuổi và nhóm thu nhập đối với lòng trung
thành của khách hàng
4.6 KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
4.6.1 Phân tích tương quan hệ số Pearson
Phân tích hồi quy được thực hiện để xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập
với biến phụ thuộc Lòng trung thành của khách hàng trong mô hình nghiên cứu.
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính thì việc xem xét mối tương quan
tuyến tính giữa biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau là

56

công việc phải làm và hệ số tương quan Pearson trong ma trận hệ số tương quan là
phù hợp để xem xét mối tương quan này.
Người ta sử dụng một thống kê có tên là Hệ số tương quan Pearson để lượng
hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Nếu giữa
2 biến có sự tương quan chặt thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi
quy. Trong phân tích tương quan Pearson, không có sự phân biệt giữa các biến độc
lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều được xem xét như nhau. Giá trị của biến phụ
thuộc và biến độc lập được tính trung bình dựa trên các biến quan sát thành phần
thuộc biến phụ thuộc và biến độc lập đó.
Bảng 4.9 – Tương quan giữa các thành phần của động cơ tiêu khiển
trong mua sắm và lòng trung thành của khách hàng
Tương quan Pearson

SLO

AS

IS

GS

VS

SLO

1

AS

,540

1

IS

,393

,149

1

GS

,483

,178

,120

1

VS

,329

,113

,023

,084

1

Xem xét ma trận tương quan giữa các biến độc lập (Bảng 4.9), các biến độc lập
NIỀM VUI MUA SẮM (AS), TÌM KIẾM THÔNG TIN, XU HƯỚNG MỚI (IS),
THƯ GIÃN TRONG MUA SẮM (GS), TÌM KIẾM GIÁ TRỊ TRONG MUA SẮM
(VS) có tương quan với nhau nhưng rất thấp (với độ tin cậy 99%), do đó ta có kết
luận ban đầu rằng khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy
ra rất hạn chế. Bên cạnh đó, biến phụ thuộc – sự trung thành của khách hàng (SLO)
có mối tương quan tuyến tính với các biến độc lập, cụ thể qua hệ số tương quan như
sau: AS (0,540), IS (0,393), GS (0,483), VS (0,329), trong đó biến niềm vui trong
mua sắm (AS) là có tương quan mạnh nhất với biến phụ thuộc lòng trung thành
(SLO) với hệ số tương quan là 0,540. Như vậy, các biến độc lập và phụ thuộc đều
thỏa điều kiện để đưa vào phân tích hồi quy.

57

Tương tự vậy, ta cũng đi xem xét mối tương quan giữa các biến độc lập trong
mô hình các thành phần về thuộc tính trung tâm thương mại ảnh hưởng tới lòng
trung thành của khách hàng. Kết quả khảo sát cũng đưa ra kết quả tương đối khả
quan về mối quan hệ tuyến tính giữa 4 biến độc lập: SỰ THUẬN TIỆN (CS),
HÀNG HÓA ĐA DẠNG VÀ CHẤT LƯỢNG (DS), HIỆN ĐẠI VÀ TIỆN NGHI
(MS), DỊCH VỤ (NHÂN VIÊN & CHÍNH SÁCH) (SS) – Hệ số pearson thấp với
độ tin cậy 99% (Bảng 4.10). Biến phụ thuộc SLO có mối tương quan dương với các
biến độc lập, trong đó biến sự hiện đại và tiện nghi (MS) có tương quan mạnh nhất
đến SLO với hệ số tương quan là 0,614. Như vậy ta có thể kết luận các biến độc lập
trên có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến lòng trung thành của khách hàng.
Bảng 4.10 – Tương quan giữa các thành phần về thuộc tính của
trung tâm thương mại và lòng trung thành của khách hàng
Tương quan Pearson

SLO

CS

SLO

1

CS
DS
MS
SS

,446
,453
,614
,490

DS

1
,031
,170
,175

1
,122
,114

MS

1
,195

SS

1

4.6.2 Phân tích hồi quy
4.6.2.1 Mô hình 1 - Các thành phần của động cơ tiêu khiển trong mua
sắm tác động đến lòng trung thành của khách hàng
Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc
(LÒNG TRUNG THÀNH) và các biến độc lập (NIỀM VUI MUA SẮM, TÌM
KIẾM THÔNG TIN - XU HƯỚNG MỚI, THƯ GIÃN TRONG MUA SẮM, TÌM
KIẾM GIÁ TRỊ TRONG MUA SẮM). Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô tả hình
thức của mối liên hệ và qua đó giúp ta dự đoán được mức độ biến thiên của biến
phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập. Phương pháp phân tích được chọn
lựa là phương pháp Enter với tiêu chuẩn vào PIN là 0,05 và tiêu chuẩn ra POUT là