Tải bản đầy đủ
4 NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC

4 NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC

Tải bản đầy đủ

34

 Trọng số nhân tố: là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa của một biến quan sát
đối với nhân tố mà biến quan sát đó đo lường. Theo Hair & ctg (2006), trọng số
trong phân tích EFA từ ± 0.3 đến ± 0.4 là chấp nhận được, ± 0.5 hoặc lớn hơn thì
được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
3.4.2.3 Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khẳng định CFA
Để đo lường mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu thị trường, nghiên cứu
này sử dụng các chỉ tiêu Chi bình phương (CMIN), Chi-square điều chỉnh theo bậc
tự do (CMIN/df), CFI chỉ số thích hợp so sánh, TLI và RMSEA. Trong đó nếu mô
hình nhận được các giá trị GFI, TLI, CFI từ 0.9-1, RMSEA < 0.08, CMIN/df <=2
(Nguyễn & Nguyễn, 2011), một số trường hợp CMIN/df < 3 (Carmines & McIver,
1981) thì được cho là mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường. Khi thực hiện phân
tích nhân tố khẳng định, cần đánh giá thêm một số chỉ tiêu sau: độ tin cậy của thang
đo (thông qua độ tin cậy tổng hợp và tổng phương sai trích được), tính đơn hướng,
giá trị hội tụ (khi các trọng số chuẩn hóa của thang đo đều cao hơn 0.5 và có ý nghĩa
thống kê ở mức 5%).
3.4.2.4 Kiểm định giá trị phân biệt của các khái niệm nghiên cứu
Có thể kiểm định giá trị phân biệt của các khái niệm trong mô hình tới hạn
(saturated model), mô hình mà các khái niệm nghiên cứu được tự do quan hệ với
nhau). Có thể thực hiện kiểm định hệ số tương quan xét trên phạm vi tổng thế giữa
các khái niệm có thực sự khác biệt so với 1 hay không. Nếu nó thực sự khác biệt thì
các thang đo đạt được giá trị phân biệt.
3.4.2.5 Kiểm tra ước lượng mô hình bằng phương pháp Boostrap
Để đánh giá độ tin cậy của các ước lượng, trong phương pháp nghiên cứu định
lượng bằng phương pháp lấy mẫu, thông thường chúng ta phải chia mẫu thành 02
mẫu con. Mẫu con thứ nhất dùng để ước lượng các tham số mô hình và mẫu con thứ
hai dùng để đánh giá lại:
Phương pháp Boostrap thực hiện với số mẫu lặp lại là N lần. Kết quả ước
lượng từ N mẫu được tính trung bình và giá trị này có xu hướng gần đến ước lượng
của tổng thể. Khoảng chênh lệch giữa giá trị trung bình ước lượng bằng Boostrap và

35

ước lượng mô hình với mẫu ban đầu càng nhỏ cho phép kết luận các ước lượng mô
hình có thể tin cậy được, tức là trị tuyệt đối các độ chệch này càng nhỏ, càng không
có ý nghĩa thống kê càng tốt. Trị tuyệt đối CR rất nhỏ so với 2 nên có thể nói là độ
chệch là rất nhỏ, không có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95%.
3.4.2.6 Phân tích cấu trúc đa nhóm
Phương pháp phân tích cấu trúc đa nhóm để so sánh mô hình nghiên cứu theo
các nhóm nào đó của một biến định tính. Đầu tiên người ta sẽ làm 2 mô hình: Mô
hình khả biến, và mô hình bất biến (từng phần).
Trong mô hình khả biến, các tham số ước lượng trong từng mô hình của các
nhóm không bị ràng buộc. Trong mô hình bất biến, thành phần đo lường không bị
ràng buộc nhưng các mối quan hệ giữa các khái niệm trong mô hình nghiên cứu
được ràng buộc có giá trị như nhau cho tất cả các nhóm. Kiểm định Chi-square
được sử dụng để so sánh giữa 2 mô hình. Nếu kiểm định Chi-square cho thấy giữa
mô hình bất biến và mô hình khả biến không có sự khác biệt (P-value > 0.05) thì
mô hình bất biến sẽ được chọn (có bậc tự do cao hơn). Ngược lại, nếu sự khác biệt
Chi-square là có ý nghĩa giữa hai mô hình (P-value<0.05) thì chọn mô hình khả
biến (có độ tương thích cao hơn). (Xem Thọ & Trang, 2008, 208).

36

Tóm tắt chương 3:
Chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu sử dụng để xây dựng và
điều chỉnh các thang đo. Nghiên cứu được thực hiện thông qua nghiên cứu sơ bộ
(định tính và định lượng) và nghiên cứu chính thức (định lượng). Nghiên cứu
định tính thực hiện thông qua tiến hành thảo luận tay đôi với 20 khách hàng để
khám phá yếu tố hình thành thang đo lòng trung thành của khách hàng, thang
đo sự gắn kết của khách hàng và thang đo cho (03) thành phần của hành vi tự
nguyện của khách hàng đối với trung tâm thương mại. Trên cơ sở các ý kiến thu
thập được và cơ sở lý thuyết, xây dựng thang đo sơ bộ bao gồm 21 biến quan
sát. Dựa trên kết quả nghiên cứu sơ bộ đã thực hiện khảo sát thử 30 khách hàng
đã từng mua sắm tại Trung tâm thương mại cao cấp ở Thành phố Hồ Chí Minh
nhằm để kiểm định lại độ tin cậy của thang đo trước khi tiến hành nghiên cứu
chính thức bao gồm 21 biến quan sát cần đo lường như trên.

37

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 03 đã trình bày về phần thiết kế nghiên cứu và xây dựng các thang đo
cho nghiên cứu, cũng như các tiêu chí để đánh giá các thang đo này. Trong chương
này sẽ trình bày về: (1) Mô tả mẫu dữ liệu thu thập được sau khi đã làm sạch, (2)
Kiểm định độ tin cậy thang đo bằng Cronbach Alpha và Đánh giá các thang đo
theo tiêu chí phân tích nhân tố EFA, (3) Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố
khẳng định CFA, (4) Kiểm định giá trị phân biệt của các khái niệm nghiên cứu, (5)
Kiểm định mô hình nghiên cứu (6) Cuối cùng là phần tổng kết đánh giá kết quả
nghiên cứu.
4.1. MÔ TẢ MẪU NGHIÊN CỨU
Phương pháp chọn mẫu được thực hiện theo phương pháp chọn mẫu thuận
tiện, phi xác suất. Dựa trên số lượng khách hàng đã và đang mua sắm tại các
trung tâm thương mại đến thời điểm thực hiện nghiên cứu, số mẫu thu về qua
cuộc phỏng vấn thăm dò ý kiến khách hàng là 382 mẫu hợp lệ, tính ra tỷ lệ mẫu
từng khách hàng, thông tin mẫu như dưới đây: (Bảng 4.1)
Bảng 4.1: Thông tin chung về mẫu nghiên cứu
Nữ
Nam
tính
<= 10 triệu
Thu
10.1 - 20 triệu
nhập
> 20 triệu
Thời trang
Loại
Mỹ phẩm
hàng
Khác
Vincom Center
Parkson Plaza
Now Zone Plaza
TTTM
Lotte Mart
Diamond Plaza
Cresent Mall
Aeon
Nguồn: xử lý từ dữ liệu tác giả điều tra
Giới

Tần số
261
121
205
100
77
203
76
103
79
66
15
69
48
81
24

Phần trăm
68.32
31.68
53.66
26.18
20.16
53.14
19.90
26.96
20.68
17.28
3.93
18.06
12.57
21.20
6.28

38

4.2. KẾT QUẢ ĐÁNH GIÁ SƠ BỘ THANG ĐO
4.2.1 Kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha
Thang đo đạt yêu cầu khi hệ số Cronbach Anpha > 0.6 và tương quan biến
tổng của các biến quan sát của thang đo >0.3. Bảng 4.2 là bảng tổng hợp kết quả
của các khái niệm về “lòng trung thành”, “sự gắn kết” và “hành vi tự nguyện của
khách hàng”.
Bảng 4.2: Hệ số Cronbach Alpha của các khái niệm nghiên cứu (lần cuối)
Cronbach
Biến quan

Trung bình thang

Phương sai thang đo

Tương quan

Alpha

sát

đo nếu loại biến

nếu loại biến

biến – tống

nếu loại biến

Lòng trung thành khách hàng: α = .923
TT1

15.88

5.609

.798

.906

TT2

15.90

5.574

.755

.915

TT3

15.92

5.403

.839

.898

TT4

15.92

5.422

.797

.907

TT5

15.90

5.577

.815

.903

Sự gắn kết của khách hảng: α = 0.921
GK1

11.31

4.140

.781

.909

GK2

11.43

4.036

.791

.907

GK3

11.43

4.173

.804

.902

GK4

11.38

3.906

.897

.870

24.843
24.601
24.693
25.239
27.313
26.898
27.594
25.934
25.526
26.364
24.843
24.601

.598
.596
.637
.620
.492
.561
.460
.582
.528
.503
.598
.596

.836
.836
.832
.834
.845
.840
.847
.837
.842
.844
.836
.836

Hành vi tự nguyện của khách hảng: α = 0.853
GT1
29.85
GT2
29.88
GT3
29.99
GT4
29.99
CC1
28.24
CC2
28.29
CC3
28.20
GD1
28.54
GD2
28.89
GD4
28.54
GT1
29.85
GT2
29.88
Nguồn: xử lý từ dữ liệu tác giả điều tra

39

Kết quả:
Kết quả hệ số Cronbach alpha của các thang đo lòng trung thành, sự gắn kết và
hành vi tự nguyện của khách hàng được trình bày ở bảng 4.2.
Các thang đo đều có hệ số tin cậy Cronbach alpha cao (hệ số thấp nhất là
0.853 của biến “hành vi tự nguyện”) cho thấy thang đo có tính hội tụ nên thang đo
đạt được độ tin cậy. Hệ số tương quan biến – tổng của các biến quan sát đa số cao
và lớn hơn 0.4, chỉ có biến quan sát CC4 và GD3 của khái niệm “hành vi tự nguyện
của khách hàng” có hệ số tương quan biến – tổng là 0.223 và 0.293(<0.3). Đồng
thời, khi ta loại 2 biến này (CC4 và GD3) thì hệ số Cronbach alpha của thang đo
cũng được cải thiện, tăng từ 0.830 lên 0.853 (Xem Phụ lục 4c). Do đó, biến CC4 và
GD3 sẽ bị loại trước khi đưa vào phân tích nhân tố EFA.
4.2.2 Kiểm định thang đo bằng phân tích EFA
4.2.2.1 Kiểm định thang đo bằng phân tích EFA cho khái niệm “Lòng trung
thành của khách hàng”
Sử dụng phần mềm SPSS với phương pháp trích Principal axis factoring, phép
xoay Promax, rút trích được 1 nhân tố với tham số thống kê KMO = 0.898 > 0.5 và
kiểm định Barlett có mức ý nghĩa Sig. < 0.05, đủ điều kiện để phân tích EFA.
Kết quả cho thấy 1 nhân tố được rút trích tại Eigenvalue = 3.831 > 1 và nhân
tố này giải thích được 70.855% biến thiên dữ liệu; hệ số tải nhân tố của các biến
quan sát đều lớn hơn 0.5 (Xem phụ lục 5a). Như vậy các biến quan sát này đạt yêu
cầu cho các phân tích tiếp theo.
4.2.2.2 Kiểm định thang đo bằng phân tích EFA cho khái niệm “Sự gắn kết của
khách hàng”
Sử dụng phần mềm SPSS với phương pháp trích Principal axis factoring, phép
xoay Promax, rút trích được 1 nhân tố với tham số thống kê KMO = 0.827 > 0.5 và
kiểm định Barlett có mức ý nghĩa Sig. < 0.05, đủ điều kiện để phân tích EFA.
Kết quả cho thấy 1 nhân tố được rút trích tại Eigenvalue = 3.239 >1 và nhân tố
này giải thích được 74.95% biến thiên dữ liệu, hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5
(Phụ lục 5b). Như vậy các biến quan sát này đạt yêu cầu cho các phân tích tiếp theo.

40

4.2.2.3 Kiểm định thang đo bằng phân tích EFA cho khái niệm “Hành vi tự
nguyện của khách hàng”
Sử dụng phần mềm SPSS với phương pháp trích Principal axis factoring, phép
xoay Promax, kết quả cho thấy tham số thống kê KMO = 0.828 > 0.5 và kiểm định
Barlett có mức ý nghĩa Sig. < 0.05, đủ điều kiện để phân tích EFA.
Dựa vào bảng 4.3 thì 10 biến quan sát ban đầu của “hành vi tự nguyện của
khách hàng” rút trích được 3 nhân tố với hệ số Eigenvalue = 1.411 > 1 và 3 nhân tố
này giải thích được 72.212% biến thiên dữ liệu, hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5
(Xem thêm phụ lục 5c). Trong đó:
 Nhân tố thứ 1: GT1, GT2, GT3, GT4 được đặt tên là thành phần “hành vi giới
thiệu của khách hàng”.
 Nhân tố thứ 2: CC1, CC2, CC3 được đặt tên là thành phần “hành vi cung cấp
thông tin phản hồi cho tổ chức”.
 Nhân tố thứ 3: GD1, GD2, GD4 được đặt tên là thành phần “hành vi giúp đỡ
các khách hàng khác”.
Kết quả tổng hợp phân tích nhân tố của thành phần “hành vi tự nguyện của
khách hàng” như Bảng 4.3:
Bảng 4.3: Tổng hợp kết quả phân tích nhân tố EFA của khái niệm
“Hành vi tự nguyện của khách hàng”
Nhân tố
Nhân tố 1

Nhân tố 2

Nhân tố 3

GT1

.824

.024

-.020

GT2

.859

-.033

.013

GT3

.869

.012

.008

GT4

.872

-.001

-.008

CC1

-.007

-.075

.928

CC2

.026

.027

.871

CC3

-.025

.081

.689

GD1

.050

.766

.073

GD2

.026

.872

-.049

GD4

-.066

.888

.004

41

Nhân tố
Nhân tố 1

Nhân tố 2

Nhân tố 3

Eigenvalue

4.344

2.278

1.411

Phương sai trích

40.716

20.045

11.451

Cronbach's Alpha

0.915

0.881

0.870

Extraction Method: Principal Axis Factoring.
Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 4 iterations.

Nguồn: xử lý dữ liệu tác giả điều tra

Sau khi phân tích EFA, “hành vi tự nguyện của khách hàng” rút trích được 3
thành phần, tiến hành kiểm định lại độ tin cậy của từng thành phần thang đo với kết
quả như bảng 4.3: Thang đo “hành vi giới thiệu của khách hàng” có hệ số
Cronbach’s alpha = 0.915 với tất cả 4 biến đều có hệ số tương quan biến – tổng lớn
hơn 0.4 (Phụ lục 6); thang đo “hành vi cung cấp thông tin phản hồi cho tổ chức” có
hệ số Cronbach’s alpha = 0.881 với tất cả 3 biến đều có hệ số tương quan biến –
tổng lớn hơn 0.4 (Phụ lục 6); thang đo “hành vi giúp đỡ các khách hàng khác” có hệ
số Cronbach’s alpha = 0.870 với tất cả 3 biến đều có hệ số tương quan biến – tổng
lớn hơn 0.4 (Phụ lục 6). Như vậy các biến quan sát này đạt yêu cầu cho các phân
tích tiếp theo.
4.3. KIỂM ĐỊNH KHẲNG ĐỊNH THANG ĐO BẰNG CFA
Để đo lường mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu thị trường, nghiên cứu
này sử dụng các chỉ tiêu Chi-bình phương (CMIN), Chi-square điều chỉnh theo bậc
tự do (CMIN/df), chỉ số thích hợp so sánh CFI, chỉ số TLI và chỉ số RMSEA. Trong
đó nếu mô hình nhận được các giá trị GFI, TLI, CFI từ 0.9-1, RMSEA < 0.08,
CMIN/df <=2 (Nguyễn & Nguyễn, 2011), một số trường hợp CMIN/df < 3
(Carmines & McIver, 1981) thì được cho là mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường.
Khi thực hiện phân tích nhân tố khẳng định, cần đánh giá thêm một số chỉ tiêu sau:
độ tin cậy của thang đo (thông qua độ tin cậy tổng hợp và tổng phương sai trích
được), tính đơn hướng, giá trị hội tụ (khi các trọng số chuẩn hóa của thang đo đều
cao hơn 0.5 và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%) và giá trị khác biệt (kiểm định thông

42

qua hệ số tương quan có thực sự khác biệt so với 1 không).
Trong phần này, nghiên cứu phân tích CFA để kiểm định thang đo của “lòng
trung thành”, “sự gắn kết” và “hành vi tự nguyện của khách hàng”.
4.3.1. Thang đo lòng trung thành của khách hàng

Nguồn: xử lý từ dữ liệu tác giả điều tra
Hình 4.1: Mô hình thang đo lòng trung thành của khách hàng (Mô
hình chuẩn hóa)
Kết quả CFA của thang đo lòng trung thành của khách hàng được hiển thị
trong mô hình 4.1. Mô hình có Chi-bình phương = 8.964, df = 5, với p = 0.111
(>0.05). Bên cạnh đó, các chỉ tiêu khác cho thấy mô hình này rất phù hợp với dữ
liệu thị trường: Chi-square/df = 1.793 (<2); GFI = 0.991, TLI = 0.994, CFI = 0.997
đều lớn hơn 0.9; RMSEA = 0.046 <0.08.
Đánh giá chỉ tiêu giá trị hội tụ: ta thấy rằng các trọng số (đã chuẩn hóa) của
các biến quan sát ở hình 4.1 đều lớn hơn 0.5 và có ý nghĩa thống kê, các giá trị p
đều bằng .000 (Xem phụ lục 7a). Như vậy, các biến quan sát dùng để đo lường khái
niệm lòng trung thành của khách hàng đạt được giá trị hội tụ. Trong đó trọng số cao
nhất là biến TT3 = 0.89, và trọng số nhỏ nhất là biến TT2 = 0.79.
Độ tin cậy và phương sai trích: giá trị độ tin cậy của thành phần này đạt 0.925
> 0.5 và phương sai trích tổng hợp đạt 71.34% > 50% (xem phụ lục 8). Kết quả này
cho thấy thang đo lòng trung thành đạt yêu cầu về giá trị và độ tin cậy.

43

Tính đơn hướng: thang đo này đạt được tính đơn hướng do không có sự tương
quan giữa các sai số.
4.3.2. Thang đo sự gắn kết của khách hàng

Nguồn: xử lý từ dữ liệu tác giả điều tra
Hình 4.2: Mô hình thang đo sự gắn kết của khách hàng (Mô hình
chuẩn hóa)
Kết quả CFA của thang đo sự gắn kết của khách hàng được hiển thị trong mô
hình 4.2. Mô hình có Chi-bình phương = 0.01, df = 1, với p = 0.919. Bên cạnh đó,
các chỉ tiêu khác cho thấy mô hình này phù hợp với dữ liệu thị trường: Chisquare/df = 0.010 (<2); GFI = 1.000, TLI = 1.005, CFI = 1.000 đều lớn hơn 0.9;
RMSEA = 0.000 <0.08.
Đánh giá chỉ tiêu giá trị hội tụ: ta thấy rằng các trọng số (đã chuẩn hóa) ở hình
4.2 đều lớn hơn 0.5 và có ý nghĩa thống kê, các giá trị p đều bằng .000 (Xem Phụ
lục 7b). Như vậy, thang đo này đạt được giá trị hội tụ. Trong đó trọng số cao nhất là
biến GK4 = 0.95, và trọng số nhỏ nhất là biến GK3 = 0.83.
Độ tin cậy và phương sai trích: giá trị độ tin cậy của thành phần này đạt 0.926
> 0.5 và phương sai trích tổng hợp đạt 75.93% > 50% (xem phụ lục 8). Kết quả cho
thấy thang đo sự gắn kết của khách hàng đạt yêu cầu về giá trị và độ tin cậy.
Tính đơn hướng: qua kết quả ở hình 4.2, ta thấy sai số của biến GK2 và GK1
có tương quan với nhau nên thang đo này không đạt được tính đơn hướng.

44

4.3.3. Thang đo hành vi tự nguyện của khách hàng

Nguồn: xử lý từ dữ liệu tác giả điều tra
Hình 4.3: Mô hình thang đo hành vi tự nguyện của khách hàng (Mô
hình chuẩn hóa)
Kết quả CFA của thang đo hành vi tự nguyện của khách hàng được hiển thị
trong mô hình 4.3. Mô hình có Chi-bình phương = 59.277, df = 32, với p = 0.002.
Tuy nhiên, các chỉ tiêu khác cho thấy mô hình này phù hợp với dữ liệu thị trường:
Chi-square/df = 1.852 (<2); GFI = 0.970, TLI = 0.984, CFI = 0.989 đều lớn hơn 0.9;
RMSEA = 0.047 <0.08.
Đánh giá chỉ tiêu giá trị hội tụ: ta thấy rằng các trọng số (đã chuẩn hóa) ở hình
4.2 đều lớn hơn 0.5 và có ý nghĩa thống kê, các giá trị p đều bằng .000 (Xem Phụ
lục 7c). Trong đó trọng số cao nhất là biến CC2 = 0.91, và trọng số nhỏ nhất là biến
CC3 = 0.72. Như vậy, thang đo hành vi tự nguyện của khách hàng đạt được giá trị
hội tụ.
Tính đơn hướng: qua kết quả ở hình 4.3, ta thấy trong mô hình thang đo hành
vi tự nguyện của khách hàng, cả 3 thành phần: (1) hành vi giới thiệu của khách
hàng, (2) hành vi cung cấp thông tin phản hồi cho tổ chức, (3) hành vi giúp đỡ các