Phân tích SPSS Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến lựa chọn nhà cung cấp, khách hàng

Lý thuyết Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến lựa chọn nhà cung cấp, khách hàng . Thực trạng Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến lựa chọn nhà cung cấp, khách hàng . Kiến nghị Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến lựa chọn nhà cung cấp, khách hàng

Trang 1

1 Phân tích đánh giá thang đo và hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu:

1.1 Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha các thang đo

Kiểm định độ tin cậy thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến Quyết định lựa chọn khách hàng, nhà cung cấp, đối tác:

Kiểm định độ tin cậy đối với yếu tố ấn tượng:

Tiến hành kiểm định độ tin cậy đối với yếu tố ấn tượng lần đầu tiên thông qua

hệ số Cronbach’s alpha, ta thu được kết quả như sau:

Reliability Statistics

Cronbach's Alpha

Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items

Ta thấy, hệ số Cronbach’s alpha trong lần kiểm định lần 1 là 0,802 Tuy nhiên,

hệ số tương quan biến tổng của biến X12 đạt giá trị âm

Item-Total Statistics

Scale Mean if Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Corrected Item-Total Correlation

Squared Multiple Correlation

Cronbach's Alpha if Item Deleted

Chính vì vậy, tác giả tiến hành loại biến X12 và tiến hành kiểm định độ tin cậy lần 2 đối với yếu tố ấn tượng Và thu được kết quả như sau:

Trang 2

Cronbach's Alpha

Hệ số Cronbach’s alpha lần 2 đạt giá trị 0,907 và các hệ số tương quan với biến tổng đều lớn hơn không Điều này đảm bảo tính đúng đắn cho việc đưa các biến của yếu tố ấn tượng, bao gồm: X11, X13, X14, X15 vào tiến hành các bước phân tích tiếp theo

Kiểm định độ tin cậy đối với yếu tố độ tin tưởng:

Tiến hành kiểm định độ tin cậy đối với yếu tố độ tin tưởng lần đầu tiên thông qua hệ số Cronbach’s alpha, ta thu được kết quả như sau:

Cronbach's Alpha

Trang 3

Ta thấy, hệ số Cronbach’s alpha trong lần kiểm định lần 1 là 0,556 Tuy nhiên,

hệ số tương quan biến tổng của biến X21 đạt giá trị âm

Chính vì vậy, tác giả tiến hành loại biến X21 và tiến hành kiểm định độ tin cậy lần 2 đối với yếu tố độ tin tưởng Và thu được kết quả như sau:

Cronbach's Alpha

Trang 4

Hệ số Cronbach’s alpha lần 2 đối với yếu tố độ tin tưởng đạt giá trị 0,660 và các

hệ số tương quan với biến tổng đều lớn hơn không Điều này đảm bảo tính đúng đắn cho việc đưa các biến của yếu tố ấn tượng, bao gồm: X22, X23, X24, X25, X26 vào tiến hành các bước phân tích tiếp theo

Kiểm định độ tin cậy đối với yếu tố tần suất:

Tiến hành kiểm định độ tin cậy đối với yếu tố độ tần suất lần đầu tiên thông qua

hệ số Cronbach’s alpha, ta thu được kết quả như sau:

Cronbach's Alpha

Hệ số Cronbach’s alpha lần đầu đối với yếu tố tần suất đạt giá trị 0,841 và các

hệ số tương quan với biến tổng đều lớn hơn không Điều này đảm bảo tính đúng đắn cho việc đưa các biến của yếu tố tần suất, bao gồm: X31, X32, X33, X34 vào tiến hành các bước phân tích tiếp theo

Như vậy, sau khi tác giả tiến hành kiểm định độ tin cậy đối với tất cả các biến độc lập, cho thấy giá trị cronbach’s alpha lớn nhất thuộc về yếu tố ấn tượng (đạt

Trang 5

giá trị 0,907) và giá trị cronbach’s alpha nhỏ nhất thuộc về yếu tố độ tin cậy (đạt giá trị 0,660), cụ thể thu được các kết quả như sau:

Bảng: Hệ số Cronbach’s Alpha các biến độc lập

Tất cả các hệ số Cronbach’s Alpha của các nhân tố đạt yếu cầu đều tương đối cao từ 0,6 trở lên, điều này hoàn toàn có thể chấp nhận để đưa vào phân tích các bước tiếp theo Và như vậy, trước khi đi vào phân tích nhân tố và chạy mô hình hồi quy, tác giả đã kiểm tra các hệ số Cronbach’s Alpha để bảo đảm tính hợp lý của

mô hình

Kiểm định độ tin cậy thang đo Quyết định lựa chọn khách hàng, nhà cung cấp, đối tác

Tiến hành kiểm định độ tin cậy đối với yếu tố Quyết định lựa chọn khách hàng,

nhà cung cấp, đối tác lần đầu tiên thông qua hệ số Cronbach’s alpha, ta thu được

kết quả như sau:

Cronbach's Alpha

Trang 6

Hệ số Cronbach’s alpha lần đầu đối với yếu tố Quyết định lựa chọn khách hàng,

nhà cung cấp, đối tác đạt giá trị 0,913 và các hệ số tương quan với biến tổng đều

lớn hơn không Điều này đảm bảo tính đúng đắn cho việc đưa các biến của yếu tố

Quyết định lựa chọn khách hàng, nhà cung cấp, đối tác, bao gồm: Y1, Y2, Y3 vào

tiến hành các bước phân tích tiếp theo

Như vậy, sau quá trình phân tích nhân tố và kiểm định độ tin cậy của các nhân tố bằng phương pháp kiểm định Cronbach’s Alpha, bước tiếp theo cần thiết là phân tích nhân tố và hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu cho phù hợp với kết quả kiểm định

1.2 Phân tích nhân tố khám phá:

Phân tích nhân tố khám phá các thang đo thuộc các yếu tố ảnh hưởng đến Quyết định lựa chọn khách hàng, nhà cung cấp, đối tác:

Toàn bộ 13 biến (tổng cộng có 15 biến, qua phân tích Cronbach’s Alpha đã loại X12 và X21) được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) Nhiệm vụ của EFA

nhằm khám phá cấu trúc của thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến Quyết định lựa

chọn khách hàng, nhà cung cấp, đối tác thông qua 3 yếu tố: X1 (yếu tố ấn tượng),

X2 (yếu tố độ tin tưởng), X3 (yếu tố tần suất) Sau khi đảm bảo thực hiện đúng quy trình EFA, các nhân tố sẽ được kiểm định để làm sạch dữ liệu

Thực hiện phân tích EFA cho tổng thể 13 biến của các thang đo thuộc các yếu tố

ảnh hưởng đến Quyết định lựa chọn khách hàng, nhà cung cấp, đối tác Trong lần

Trang 7

phân tích thứ nhất, với hệ số KMO = 0,827, Sig = 0,000 và trong bảng Communalities tất cả các hệ số đều lớn hơn 0,5 ngoại trừ hai biến X25 và X34

Bảng: Kiểm định KMO lần 1 các biến độc lập

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .827 Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 1466.603

Communalities

Initial Extraction

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Chính vì vậy, tác giả tiến hành loại 2 biến X25 và X34, sau đó tiến hành kiểm định KMO lần 2 với các biến còn lại, kết quả thu được giá trị như sau:

Bảng: Kiểm định KMO lần 2 các biến độc lập

Trang 8

Communalities

Initial Extraction

Trong lần phân tích thứ hai, với hệ số KMO = 0,822, Sig = 0,000 và trong bảng Communalities tất cả các hệ số đều lớn hơn 0,5 Điều đó khẳng định giá trị KMO đảm bảo tính thích hợp của việc phân tích nhân tố khám phá và mức độ ý nghĩa của dữ liệu đưa vào thực hiện phân tích nhân tố Thống kê Chi-Square của kiểm định Bartlett có giá trị 1362,758 với mức ý nghĩa Sig = 0,000 << 0,05

Đồng thời, phân tích phương sai trích, cho thấy phương sai trích đạt giá trị 80,564%, giá trị này khá cao, như vậy 80,564% biến thiên của dữ liệu được giải

Trang 9

thích bởi 3 nhân tố, các thang đo được rút ra và chấp nhận Điểm dừng khi trích

các yếu tố tại nhân tố thứ 3 với eigenvalue = 1,139

Bảng: Kết quả phân tích phương sai trích các biến độc lập

Total Variance Explained

Compon

ent

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings

Total % of Variance Cumulative % Total

% of Variance

Cumulative

% Total % of Variance Cumulative %

1 4.756 43.233 43.233 4.756 43.233 43.233 3.013 27.388 27.388

2 2.967 26.972 70.205 2.967 26.972 70.205 2.958 26.892 54.279

3 1.139 10.359 80.564 1.139 10.359 80.564 2.891 26.284 80.564

Như vậy, có thể kết luận rằng các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên

phạm vi tổng thể Và mô hình có 3 nhân tố cần được tiến hành hồi quy

Đồng thời, trong lần phân tích thứ 2 này, với bảng Rotated Component Matrix a, ta

thấy, biến X11 xuất hiện ở cả hai nhân tố 1 và 3, với chênh lệch không quá 0,3,

chính vì vậy, tác giả tiến hành loại biến này

Trang 10

Rotated Component Matrix

Component

Extraction Method: Principal Component Analysis

Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

a Rotation converged in 5 iterations.

Sau đó, tác giả tiến hành kiểm định KMO lần 3 với hệ số KMO = 0,793, Sig = 0,000 và trong bảng Communalities tất cả các hệ số đều lớn hơn 0,5 Điều đó khẳng định giá trị KMO đảm bảo tính thích hợp của việc phân tích nhân tố khám phá và mức độ ý nghĩa của dữ liệu đưa vào thực hiện phân tích nhân tố Thống kê Chi-Square của kiểm định Bartlett có giá trị 1183,172 với mức ý nghĩa Sig = 0,000 << 0,05

Đồng thời, phân tích phương sai trích, cho thấy phương sai trích đạt giá trị 81,673%, giá trị này khá cao, như vậy 81,673% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 3 nhân tố, các thang đo được rút ra và chấp nhận Điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố thứ 3 với eigenvalue = 1,138 Và bảng Rotated Component Matrix acho ta thầy 3 nhóm yếu tố như sau:

Trang 11

Rotated Component Matrix

Component

Extraction Method: Principal Component Analysis

Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

a Rotation converged in 5 iterations.

Tóm lại, sau 3 lần phân tích nhân tố khám phá, tác giả tiến hành loại biến X25, X34 và X11 Và, sau 3 lần phân tích nhân tố khám phá, tác giả tiến hành sắp xếp lại các biến theo 3 nhóm nhân tố để tiến hành chạy phân tích hồi quy

Phân tích nhân tố khám phá thang đo Quyết định lựa chọn khách hàng, nhà cung cấp, đối tác:

Thang đo Quyết định lựa chọn khách hàng, nhà cung cấp, đối tác được xây

dựng nhằm khảo sát quyết định lựa chọn khách hàng, nhà cung cấp, đối tác của

công ty Thang đo Quyết định lựa chọn khách hàng, nhà cung cấp, đối tác gồm 3

biến Sau khi tiến hành chạy KMO ta được kết quả như sau:

Bảng: Kiểm định KMO biến phụ thuộc

Trang 12

Total Variance Explained

Compo

nent

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %

Component Matrix a

Component 1

Extraction Method:

Principal Component Analysis.

a 1 components extracted.

Trên cơ sở bảng kiểm định KMO lần 1 cho thấy, trị số KMO là 0,737, điều đó khẳng định giá trị KMO đảm bảo tính thích hợp của việc phân tích nhân tố khám phá và mức độ ý nghĩa của dữ liệu đưa vào thực hiện phân tích nhân tố Thống kê

Trang 13

Chi-Square của kiểm định Bartlett có giá trị 317,038 với mức ý nghĩa Sig = 0,000

<< 0,05

Việc phân tích phương sai trích, cho thấy phương sai trích đạt giá trị 85,153%,

giá trị này khá cao, như vậy 85,153% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 1

nhân tố, các thang đo được rút ra và chấp nhận Điểm dừng khi trích các yếu tố tại

nhân tố thứ 1 với eigenvalue = 2,555

Nhìn chung, sự phù hợp trong phân tích nhân tố EFA nhân tố Quyết định lựa

chọn khách hàng, nhà cung cấp, đối tác được đảm bảo để thực hiện phân tích hồi

quy, nhân tố Quyết định lựa chọn khách hàng, nhà cung cấp, đối tác đóng vai trò

là biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu

1.3 Hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu:

Mô hình hiệu chỉnh:

Căn cứ trên kết quả phân tích nhân tố và kiểm định Cronbach’s Alpha, tác giả

đưa ra mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh như sau:

Sơ đồ: Mô hình hiệu chỉnh các yếu tố tác động đến Quyết định lựa chọn khách hàng, nhà cung cấp, đối tác

Với kết quả kiểm định trên, so với mô hình nghiên cứu đề xuất được đưa ra ban

đầu, mô hình điều chỉnh là 3 yếu tố với 10 biến quan sát thuộc thang đo các yếu tố

ảnh hưởng đến Quyết định lựa chọn khách hàng, nhà cung cấp, đối tác đóng vai

1

X

1

X 2

X

2

X 3

Trang 14

lựa chọn khách hàng, nhà cung cấp, đối tác đóng vai trò là biến phụ thuộc (biến

này gồm 4 quan sát khi được đưa vào phân tích hồi quy) Các yếu tố thuộc thang

đo gồm:

Biến X1: yếu tố tần suất

Biến X2: yếu tố ấn tượng

Biến X3: yếu tố độ tin tưởng

Các giả thiết được hiệu chỉnh theo mô hình mới:

Căn cứ vào các yếu tố còn lại sau khi hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu, tác giả

đưa ra các giả thiết về các yếu tố tác động đến Sự cam kết gắn bó với tổ chức cụ

thể như sau:

- Biến X1: yếu tố tần suất tác động dương (+) đến Quyết định lựa chọn khách

hàng, nhà cung cấp, đối tác

- Biến X2: yếu tố ấn tượng tác động (+) đến Quyết định lựa chọn khách hàng,

nhà cung cấp, đối tác

- Biến X3: yếu tố độ tin tưởng tác động (+) đến Quyết định lựa chọn khách

hàng, nhà cung cấp, đối tác

2 Phân tích tương quan các biến

Để tiến hành phân tích tương quan, tác giả tiến hành tính giá trị trung bình cộng của các biến độc lập và phụ thuộc trên cơ sở đã phân loại và sắp xếp lại nhóm các yếu tố sau kiểm định độ tin cậy, phân tích nhân tố

Biến X1 gồm: X26, X31, X32, X33

Biến X2 gồm: X13, X14, X15

Biến X3 gồm: X22, X23, X24

Kết quả phân tích tương quan nhằm kiểm tra mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập có sự tương quan với nhau hay không trước khi đi vào chạy

mô hình hồi quy

Bảng: Kết quả phân tích tương quan lần 1

Trang 15

X1tb X2tb X3tb Ytb X1tb Pearson Correlation 1 -.047 003 -.039

X2tb Pearson Correlation -.047 1 573 ** 856 **

X3tb Pearson Correlation 003 573 ** 1 589 **

Ytb Pearson Correlation -.039 856 ** 589 ** 1

Sig (2-tailed) 632 000 000

Thông qua kết quả phân tích tương quan lần 1, ta thấy, giá trị Sig giữa biến X1tb

và Ytb là 0,632 >> 0,05, nên tác giả tiến hành loại biến X1tb (vì cho thấy giữa 2

biến này không tương quan với nhau) và tiến hành phân tích tương quan lần 2.

Bảng: Kết quả phân tích tương quan lần 2

Trang 16

X2tb X3tb Ytb X2tb Pearson Correlation 1 573 ** 856 **

X3tb Pearson Correlation 573 ** 1 589 **

Ytb Pearson Correlation 856 ** 589 ** 1

Sig (2-tailed) 000 000

Sau khi phân tích tương quan lần 2, ta thấy giá trị Sig giữa các biến độc lập còn lại và biến phụ thuộc đạt giá trị nhỏ hơn 5% Điều này đảm bảo cho việc đưa vào phân tích hồi quy các biến

3 Thống kê mô tả các biến hồi quy

Để thực hiện phân tích hồi quy nhằm khẳng định tín đúng đắn và phù hợp của các giả thuyết và mô hình nghiên cứu, trước tiên cần tổng hợp giá trị trung bình tương ứng các yếu tố của mô hình

Bảng: Thống kê mô tả các biến hồi quy

ST

3 Quyết định lựa chọn khách hàng, nhà cung

Nhận xét: Ta thấy, giá trị trung bình của hầu hết các biến đều xoay quanh giá trị

4,0 điều này cho thấy mức độ tương xứng của các biến với nhau Biến độc lập có giá trị trung bình lớn nhất là X3 (4,1063) chênh lệch so với biến phụ thuộc là +

Trang 17

0,0133 và biến độc lập có giá trị trung bình thấp nhất là X2, chênh lệch so với biến phụ thuộc là – 0,0977

3 Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình

Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính cho thấy mô hình có R2 = 0,747 và R2 hiệu chỉnh = 0,744 Kết quả này cho thấy độ thích hợp của mô hình là 74,7%, hay nói

một cách khác 74,7% sự biến thiên của yếu tố Quyết định lựa chọn khách hàng,

nhà cung cấp, đối tác (Y) được giải thích của 2 yếu tố: X2, X3.

Bảng: Độ phù hợp của mô hình

Bảng: Phân tích phương sai

ST

T Chỉ tiêu

Tổng bình phương Bậc tự do

Trung bình bình phương F

Mức ý nghĩa

2

0,000

Bảng phân tích phương sai cho thấy sig = 0,000 chứng tỏ rằng mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp với dữ liệu thu được và các biến đưa vào đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%

4 Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Sử dụng kiểm định F trong phân tích phương sai với giá trị F = 217,092 để kiểm

định giả thuyết về sự phù hợp của mô hình hồi quy nhằm xem xét biến Quyết định

lựa chọn khách hàng, nhà cung cấp, đối tác có quan hệ tuyến tính với các biến độc

lập và với mức ý nghĩa sig = 0,000 << 0,05, điều đó cho thấy sự phù hợp của mô hình Mô hình hồi quy đa biến thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định sự phù hợp cho việc đưa ra các kết quả của quá trình nghiên cứu

Định dạng
Số trang	20
Dung lượng	88,4 KB