Tải bản đầy đủ
4 ĐÁNH GIÁ THANG ĐO

4 ĐÁNH GIÁ THANG ĐO

Tải bản đầy đủ

41

tất cả các thang đo đều được sử dụng trong các bước phân tích EFA và hồi quy tiếp
theo.
Thành phần (khái niệm nghiên cứu) chi phí chuyển đổi gồm 5 biến quan sát
CD1, CD2, CD3, CD4, CD5. Cả 5 biến đều có hệ số tương quan biến-tổng lớn hơn
0.3 nên cả 5 biến đều được chấp nhận. Hệ số Cronbach alpha = .866 (lớn hơn 0.6)
nên thang đo đạt yêu cầu. Các biến này tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố ở
bước tiếp theo.
Thành phần sự hấp dẫn của phần mềm do công ty khác cung cấp (HD) gồm 4
biến quan sát HD1, HD2, HD3, HD4. Cả 4 biến này đều có hệ số tương quan biếntổng lớn hơn 0.3 nên cả 4 biến đều được chấp nhận. Hệ số Cronbach alpha = .878
(lớn hơn 0.6) nên thang đo này đạt yêu cầu. Các biến này tiếp tục được đưa vào
phân tích nhân tố trong bước tiếp theo.
Thành phần mối quan hệ khách hàng (QH) gồm 3 biến quan sát QH1, QH2,
QH3. Cả 3 biến đều có hệ số tương quan biến-tổng lớn hơn 0.3 nên cả 3 biến đều
được chấp nhận. Hệ số Cronbach alpha = .825 (lớn hơn 0.6) nên thang đo mối quan
hệ khách hàng đạt yêu cầu. Các biến này tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố ở
bước tiếp theo.
Thành phần sự thỏa mãn khách hàng (TM) gồm 3 biến quan sát TM1, TM2,
TM3. Cả 3 biến đều có hệ số tương quan biến-tổng lớn hơn 0.3 nên cả 3 biến đều
được chấp nhận. Hệ số Cronbach alpha = .845 (lớn hơn 0.6) nên thang đo sự thỏa
mãn khách hàng đạt yêu cầu. Các biến này tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố
ở bước tiếp theo.
Thành phần lòng trung thành của khách hàng (LOY) gồm 4 biến quan sát
LOY1, LOY2, LOY3, LOY4. Cả 4 biến này đều có hệ số tương quan biến-tổng lớn
hơn 0.3 nên cả 4 biến đều được chấp nhận. Hệ số Cronbach alpha = .833 (lớn hơn
0.6) nên thang đo năng lực giải mã thông tin đạt yêu cầu. Các biến này tiếp tục được
đưa vào phân tích nhân tố trong bước tiếp theo.

42

Bảng 4.5 Kết quả Cronbach alpha của các khái niệm nghiên cứu
Hệ số

Trung bình

Phương sai

Cronbach’s

thang đo nếu

thang đo nếu

Alpha

loại biến

loại biến

CD1

14.26

CD2

Tương quan

Cronbach's Alpha nếu

biến-tổng

loại biến này

7.712

.650

.847

14.43

7.107

.719

.830

14.33

7.387

.704

.834

CD4

14.57

7.791

.649

.848

CD5

14.50

7.119

.720

.830

HD1

10.81

5.239

.642

.878

10.99

4.437

.778

.827

HD3

11.14

4.642

.731

.846

HD4

11.04

4.483

.800

.818

QH1

7.45

2.533

.689

.752

7.68

2.388

.716

.723

QH3

7.43

2.734

.643

.797

TM1

7.58

2.408

.712

.783

7.33

2.669

.690

.806

TM3

7.57

2.334

.736

.760

LOY1

10.74

3.927

.695

.774

10.87

4.085

.668

.787

LOY3

10.77

3.920

.656

.792

LOY4

10.99

4.183

.630

.803

Biến
quan sát

CD3

HD2

QH2

TM2

LOY2

.866

.878

.825

.845

.833

4.4.2 Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA
4.4.2.1 Thang đo rào cản chuyển đổi
Thang đo rào cản chuyển đổi gồm có 3 thành phần (thang đo con) là chi phí
chuyển đổi (CD), sự hấp dẫn của phần mềm do công ty khác cung cấp (HD) và mối

43

quan hệ khách hàng (QH) với tổng cộng 12 biến quan sát. Sau khi kiểm tra độ tin
cậy của thang đo bằng cách kiểm tra hệ số Cronbach alpha, tất cả 12 biến được đưa
vào phân tích nhân tố khám phá để đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát.
Phương pháp rút trích được chọn để phân tích nhân tố là phương pháp
principal components với phép quay varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có
eigenvalue >= 1.
Kiểm định KMO và Bartlett's cho thấy hệ số KMO = 0.916 là khá cao (yêu cầu
tối thiểu = 0.5) nên phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu khảo sát.
Thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 1998.129 với mức ý
nghĩa là 0.000; do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi
tổng thể với mức ý nghĩa bằng 0 (sig = 0.000) điều đó cho thấy EFA phù hợp với
dữ liệu.
Với điều kiện Eigenvalues >=1, ta rút trích được 3 nhân tố.
Bảng 4.6 Ma trận các nhân tố đã được xoay trong EFA lần đầu
Biến quan sát

Nhân tố
1

2

3

CD3
.787
CD2
.784
CD4
.741
CD5
.723
CD1
.553
.386
.397
HD2
.831
HD3
.805
HD4
.348
.788
HD1
.712
QH2
.850
QH1
.795
QH3
.304
.737
Phương pháp trích: Principal Component Analysis.
Phương pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization

44

Nhìn vào bảng 4.6 ma trận các nhân tố đã được xoay ta thấy có biến CD1 bị
loại do chênh lệch hệ số tải nhân tố của biến CD1 giữa các nhóm nhỏ hơn 0.3 nên
có khả năng biến CD1 tạo ra việc rút trích nhân tố giả vì vậy nó bị loại ra khỏi
phân tích EFA.
Sau khi loại các biến CD1, ta tiến hành phân tích EFA lần 2 và được kết quả
như sau:
Kiểm định KMO và Bartlett's cho thấy hệ số KMO = 0.900 là khá cao (yêu
cầu tối thiểu = 0.5) nên phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu khảo sát. Thống kê
Chi-square của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 1775.927 với mức ý nghĩa là 0.000;
do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể với mức
ý nghĩa bằng 0 (sig = 0.000) điều đó cho thấy EFA phù hợp với dữ liệu.
Với điều kiện Eigenvalues >=1, ta rút trích được 3 nhân tố. Nhìn vào bảng
4.7 ta thấy không có biến nào bị loại do hệ số tải nhân tố <0.5 và tất cả các biến đều
thỏa mãn điều kiện chênh lệch hệ số tải nhân tố của biến lên 2 nhóm bất kỳ đều lớn
hơn 0.3.
Bảng 4.7 Ma trận các nhân tố đã được xoay trong EFA sau khi loại biến
STT

Biến quan sát

HD

CD

QH

Tên nhân tố

1

HD2

.833

2

HD3

.805

Sự hấp dẫn của phần mềm do

3

HD4

.791

công ty khác cung cấp

4

HD1

.719

5

CD2

.781

6

CD3

.778

7

CD4

.755

8

CD5

.729

9

QH2

.854

10

QH1

.798

11

QH3

.737

Chi phí chuyển đổi

Phương pháp trích: Principal Component Analysis.
Phương pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization.

Mối quan hệ khách hàng

45

Sau khi loại biến không đạt yêu cầu trong phân tích nhân tố khám phá, thang
đo rào cản chuyển đổi được đo lường bởi 11 biến quan sát. Kết quả phân tích nhân
tố lần 2 cho thấy 11 biến quan sát này được rút trích thành 3 nhân tố với phương sai
trích đạt 72.080 % điều này cho biết với 3 nhân tố được trích ra từ 11 biến quan sát
giải thích được 72.080 % biến thiên của dữ liệu, do vậy các nhân tố được rút trích ra
là chấp nhận được.
4.4.2.2 Thang đo sự thỏa mãn khách hàng (TM)
Thang đo sự thỏa mãn khách hàng có 3 biến quan sát. Tất cả các biến quan
sát này sau khi kiểm tra hệ số Cronbach alpha đều đủ điều kiện đưa vào phân tích
nhân tố khám phá. Phương pháp rút trích được chọn để phân tích nhân tố là phương
pháp principal components với phép quay varimax và điểm dừng khi trích các nhân
tố có eigenvalue >= 1.
Kiểm định KMO và Bartllet cho thấy hệ số KMO=.726 là khá cao và thỏa
mãn điều kiện KMO>0.5
Thống kê Chi-bình phương của kiểm định KMO và Bartllet đạt giá trị
368.001 với mức ý nghĩa =.000 cho biết các biến quan sát có tương quan với nhau
xét trên phạm vi tổng thể. Vậy phân tích EFA phù hợp với bộ dữ liệu.
Với điều kiện Eigenvalues >=1, ta rút trích được 1 nhân tố. Toàn bộ 3 biến
quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn nhất >0.5. Tổng phương sai trích là 76.375%
cho biết với 1 nhân tố được trích ra từ 3 biến quan sát có thể giải thích được
76.375% biến thiên của dữ liệu, do đó các nhân tố được rút trích ra là chấp nhận
được.
Bảng 4.8 Kết quả phân tích nhân tố sự thỏa mãn khách hàng (TM)
STT Biến quan sát Nhân tố TM Tên nhân tố
1

TM3

.887

2

TM1

.874

3

TM2

.861

Sự thỏa mãn khách hàng

Phương pháp trích: Principal Component Analysis
Phương pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization.

46

4.4.2.3 Thang đo lòng trung thành khách hàng (LOY)
Thang đo lòng trung thành khách hàng có 4 biến quan sát. Tất cả các biến
quan sát này sau khi kiểm tra hệ số Cronbach alpha đều đủ điều kiện đưa vào phân
tích nhân tố khám phá. Phương pháp rút trích được chọn để phân tích nhân tố là
phương pháp principal components với phép quay varimax và điểm dừng khi trích
các nhân tố có eigenvalue >= 1.
Kiểm định KMO và Bartllet cho thấy hệ số KMO=.814 là khá cao và thỏa
mãn điều kiện KMO>0.5
Thống kê Chi-bình phương của kiểm định KMO và Bartllet đạt giá trị
429.302 với mức ý nghĩa =.000 cho biết các biến quan sát có tương quan với nhau
xét trên phạm vi tổng thể. Vậy phân tích EFA phù hợp với bộ dữ liệu.
Với điều kiện Eigenvalues >=1, ta rút trích được 1 nhân tố. Toàn bộ 4 biến
quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn nhất >0.5. Tổng phương sai trích là 66.692%
cho biết với 1 nhân tố được trích ra từ 4 biến quan sát có thể giải thích được
66.692% biến thiên của dữ liệu, do đó các nhân tố được rút trích ra là chấp nhận
được.
Bảng 4.9 Kết quả phân tích nhân tố lòng trung thành khách hàng (LOY)
STT Biến quan sát Nhân tố KT
1

LOY1

.840

2

LOY2

.821

3

LOY3

.812

4

LOY4

.792

Tên nhân tố

Lòng trung thành khách hàng

Phương pháp trích: Principal Component Analysis.
Phương pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization.

47

4.5 PHÂN TÍCH HỒI QUY
Tính lại nhân số của các nhân tố được rút trích ra từ phần phân tích EFA ở
phía trước, cụ thể như sau:
LOY=MEAN(LOY1, LOY2, LOY3, LOY4).
TM=MEAN(TM1, TM2, TM3)
CD=MEAN(CD2, CD3, CD4, CD5).
HD=MEAN(HD1, HD2, HD3, HD4).
QH=MEAN(QH1,QH2,QH3)
4.5.1 Mô hình hồi quy 1
Xem xét tác động của các nhân tố rào cản chuyển đổi lên sự thỏa mãn khách
hàng (TM). Biến phụ thuộc của mô hình là biến TM, biến độc lập là các biến CD,
HD, QH.
TM = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3
Kết quả phân tích hồi quy bằng SPSS với phương pháp ENTER:
Bảng 4.10 Tóm tắt mô hình hồi quy 1
Mô hình
1

R2

R
.762a

R2 hiệu chỉnh Sai lệch chuẩn
.580

.576

Biến phụ thuộc: Sự thỏa mãn khách hàng (TM).
Biến độc lập: CD, HD, QH.

.49293

48

Bảng 4.11 ANOVA hồi quy 1

Mô hình

Tổng bình phương
(Sum of Squares)

Bình phương trung
df

bình

F

Sig.

(Mean Square)

Hồi quy

98.099

3

1 Phần dư

70.950

292

Tổng

169.050

295

32.700 134.578 .000b
.243

Biến phụ thuộc: Sự thỏa mãn khách hàng (TM).
Biến độc lập: CD, HD, QH.

Bảng 4.12: Trọng số hồi quy 1
Trọng số chưa chuẩn hóa Trọng số đã chuẩn hóa
Mô hình
B

(Constant)

Độ lệch chuẩn

.517

.174

1 CD

.130

.056

HD

.153

QH

.586

t

Beta (β)

Mức ý nghĩa
(Sig.)

2.967

.003

.119

2.343

.020

.054

.144

2.836

.005

.048

.593

12.264

.000

Biến phụ thuộc: Sự thỏa mãn khách hàng (TM).
Kết quả hồi quy bội cho thấy:
Kiểm định F (Bảng ANOVA) cho thấy mức ý nghĩa sig. = 0.000. Như vậy
mô hình hồi quy phù hợp với độ tin cậy 95%.
Hệ số R2 = .580 ( ≠ 0) và R2 hiệu chỉnh = .576 nghĩa là mô hình hồi quy
tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 57.6%. Hay nói cách khác,
các biến độc lập giải thích được khoảng 57.6% phương sai của biến phụ thuộc.