Các nhân tố ảnh hưởng đến lòng trung thành của khách hàng mua trực tuyến hàng tiêu dùng trên thiết bị di động tại TPHCM- chương 4: Kết quả- phần 2

 4.5. Phân tích nhân tố khẳng định CFA

Kết quả phân tích nhân tố khám phá trích rút được 8 nhân tố đại diện cho các khái niệm cần đo lường, các thang đo lường cấu trúc khái niệm sẽ là đối tượng của phân tích nhân tố khẳng định CFA (phân tích CFA) bằng cách sử dụng phần mềm AMOS. Các thang đo bao gồm sự hiệu quả, sự thực hiện, liên lạc, khả năng đáp ứng, sự thỏa mãn, sự tin tưởng, sự gắn kết và lòng trung thành. Kết quả phân tích CFA chuẩn hóa được thể hiện ở hình 4.1.

Mức độ phù hợp của mô hình: Kết quả phân tích ở hình 4.1 cho biết Chi-bình phương là 435,526 với 322 bậc tự do, tỷ số Chi-square/df = 1,353 < 3, giá trị RMSEA = 0,033 < 0,08, các chỉ số GFI = 0,918, TLI = 0,977, CFI = 0,981 đều lớn hơn mức đề nghị 0,9. Như vậy, có thể kết luận mức độ phù hợp của mô hình đạt chuẩn.

Xem thêm: Dịch vụ vẽ thuê mô hình CFA

Giá trị hội tụ và giá trị phân biệt: Các trọng số hồi quy chuẩn hóa (Standardized Regression Weights) của các biến quan sát đều lớn hơn 0,5 (hình 4.1) và các trọng số chưa chuẩn hóa (Regression Weights) đều có ý nghĩa thống kê (P-value < 0,05) nên các khái niệm đạt được giá trị hội tụ. Hệ số tương quan của các cặp khái niệm khác biệt so với 1 nên các khái niệm đạt giá trị phân biệt. (Chi tiết phân tích ở phụ lục 10)

Tính đơn hướng: Mô hình đo lường này phù hợp với dữ liệu thị trường và không có tương quan giữa các sai số đo lường nên nó đạt tính đơn hướng.

Độ tin cậy: Độ tin cậy tổng hợp và tổng phương sai trích được tính toán dựa trên các trọng số chuẩn hóa (với λ là trọng số đã chuẩn hóa) theo công thức ở phụ lục 11. Kết quả tính toán được thể hiện ở bảng 4.5

Kết quả từ bảng 4.5 cho thấy, các thang đo đều có độ tin cậy tổng hợp lớn hơn 0,7 và phương sai trích lớn hơn 0,5 nên các thang đo đều đạt độ tin cậy, thích hợp cho việc phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM.

Tổng hợp các kết quả phân tích nhân tố khẳng định CFA cho thấy mức độ phù hợp của mô hình đạt chuẩn, tập biến quan sát đạt được tính đơn hướng, các khái niệm đạt được giá trị hội tụ, giá trị phân biệt và đạt độ tin cậy. Vì vậy, mô hình thích hợp để tiến hành tiếp phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM.

4.6. Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM

Sau khi phân tích nhân tố CFA, tác giả tiến hành chạy phân tích mô hình SEM và được kết quả như hình 4.2. (Chi tiết kết quả phân tích ở phụ lục 12)

Kết quả phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM chưa chuẩn hóa ở hình 4.2 cho thấy Chi-square = 502,749 có df = 334 với P = 0,000 < 0,05; Chi-square/df = 1,505 < 2; GFI = 0,906 > 0,9 ; TLI = 0,968 > 0,9; CFI = 0,971 > 0,9 và RMSEA = 0,039, cho thấy mô hình phù hợp tốt với dữ liệu thị trường và thống kê này có ý nghĩa với cỡ mẫu 328. Việc kiểm định các mối quan hệ cấu trúc sẽ được thực hiện thông qua trọng số hồi quy chưa chuẩn hóa, đã chuẩn hóa và giá trị thống kê P-value, kết quả kiểm định được thể hiện như sau. Trọng số hồi quy Regression Weights:

Bảng 4. 6. Kết quả phân tích mô hình cấu trúc SEM chưa chuẩn hóa

Mối quan hệ Ước lượng Sai số chuẩn Giá trị tới hạn P-value

STM  <--- MHQ .403 .058 6.989 ***

STM  <--- MTH .248 .077 3.225 .001

STM  <--- MLL .093 .042 2.234 .026

STM <--- MDU .080 .044 1.822 .068

STT <--- STM .277 .071 3.883 ***

SGK <--- STM .440 .063 6.952 ***

SGK <--- STT .123 .051 2.382 .017

LTT <--- STM .227 .061 3.737 ***

LTT <--- STT .175 .046 3.804 ***

LTT <--- SGK .333 .058 5.789 ***

Ghi chú: (*) P<0.05; (**) P<0.01; (***) P<0.001

Các mối quan hệ không có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95% (P-value > 0,05) sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu. Dựa vào P-value ở bảng 4.6, tác giả nhận thấy trong 10 giả thuyết đưa ra, có 9 giả thuyết có P-value < 0,05, 1 giả thuyết có P-value > 0,05 . Do đó ta có thể kết luận 9 giả thuyết được chấp nhận, 1 giả thuyết bị bác bỏ (giả thuyết khả năng đáp ứng tác động cùng chiều đến sự thỏa mãn), cụ thể các giả thuyết về các mối quan hệ được chấp nhận và bác được thể hiện trong bảng 4.7:

Kết quả mô hình chuẩn hóa được thể hiện ở hình 4.3. Mô hình chuẩn hóa cho biết mức độ tác động mạnh yếu của các nhân tố trong mô hình nghiên cứu. Từ kết quả phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM chuẩn hóa ở hình 4.3 và các phân tích trước đó, tác giả rút ra một số kết luận như sau:

- Nhân tố sự tin tưởng, sự thỏa mãn và sự gắn kết đều tác động cùng chiều trực tiếp đến lòng trung thành của người tiêu dùng khi mua trực tuyến trên thiết bị di động. Trong đó nhân tố sự gắn kết tác động mạnh nhất đến lòng trung thành (trọng số hồi quy chuẩn hóa: 0,361), sau đó đến nhân tố sự thỏa mãn (trọng số hồi quy chuẩn hóa: 0,228) và cuối cùng là nhân tố sự tin tưởng (trọng số hồi quy chuẩn hóa: 0,209).

- Nhân tố sự thỏa mãn đóng vai trò là nhân tố tiền đề, tác động cùng chiều đến nhân tố sự gắn kết (trọng số hồi quy chuẩn hóa: 0,408) và sự tin tưởng (trọng số hồi quy chuẩn hóa: 0,232), qua đó gián tiếp tác động đến nhân tố lòng trung thành. Nhân tố sự tin tưởng tuy ảnh hưởng đến lòng trung thành thấp hơn nhân tố sự gắn kết, nhưng lại tác động trực tiếp đến sự gắn kết (trọng số hồi quy chuẩn hóa: 0,135) và thông qua đó tác động gián tiếp đến lòng trung thành.

- Các nhân tố thuộc mô hình chất lượng dịch vụ di động M-S-QUAL thông qua các nhân tố trung gian của mô hình chất lượng mối quan hệ tác động gián tiếp đến lòng trung thành của khách hàng. Trong đó nhân tố sự hiệu quả tác động cùng chiều mạnh nhất đến nhân tố sự thỏa mãn (trọng số hồi quy chuẩn hóa: 0,434), tiếp theo đến nhân tố sự thực hiện (trọng số hồi quy chuẩn hóa: 0,200) và cuối cùng là nhân tố liên lạc (trọng số hồi quy chuẩn hóa: 0,121). Nhân tố khả năng đáp ứng được cho là không tác động đến sự thỏa mãn do giả thuyết có giá trị P-value = 0,068 > 0,05.

Bên cạnh các kết quả nghiên cứu đã đạt được, tác giả sẽ tiến hành thêm phân tích phương sai ANOVA để xem xét sự ảnh hưởng của biến định tính đến lòng trung thành của người tiêu dùng.

4.7. Kiểm định ước lượng mô hình nghiên cứu bằng Bootstrap

Bootstrap là phương pháp lấy mẫu lặp lại và có thay thế. Mẫu nghiên cứu thông thường được chia làm hai mẫu con, một nửa dùng để ước lượng các tham số trong mô hình nghiên cứu và một nửa dùng để đánh giá lại các ước lượng. Do mô hình cấu trúc tuyến tính được sử dụng để phân tích thường đòi hỏi mẫu lớn nên cách thức này thường tốn kém thời gian và chi phí, do đó, Schumaker và Lomax (1996) cho rằng Bootstrap là phương pháp phù hợp trong những trường hợp như vậy. Phương pháp Bootstrap được sử dụng trong nghiên cứu này với số lượng mẫu lặp lại N = 500 lần. Kết quả từ ước lượng từ 500 mẫu cho thấy trị tuyệt đối giá trị tới hạn (CR) nhỏ hơn 1,96, độ chệch tuy có xuất hiện nhưng không nhiều vì vậy có thể kết luận các ước lượng trong mô hình có thể tin cậy được. Kết quả ước lượng mô hình bằng phương pháp Bootstrap được trình bày trong bảng 4.8.

Bảng 4. 8. Kết quả ước lượng bằng mô hình bằng Bootstrap

Mối quan hệ SE SE-SE Trung bình Bias SE-Bias C.R

STM <--- MHQ 0.093 0.003 0.432 -0.002 0.004 -0.5

STM <--- MTH 0.095 0.003 0.206 0.007 0.004 1.75

STM <--- MLL 0.054 0.002 0.12 -0.001 0.002 -0.5

STM <--- MDU 0.054 0.002 0.094 0.002 0.002 1

STT <--- STM 0.054 0.002 0.233 0.001 0.002 0.5

SGK <--- STM 0.069 0.002 0.405 -0.003 0.003 -1

SGK <--- STT 0.063 0.002 0.134 -0.001 0.003 -0.333

LTT <--- STM 0.066 0.002 0.225 -0.003 0.003 -1

LTT <--- STT 0.062 0.002 0.205 -0.004 0.003 -1.333

LTT <--- SGK 0.06 0.002 0.362 0.001 0.003 0.333

Phần tiếp: https://kholuanvan.hotronghiencuu.com/2022/09/mua-sam-tb-di-dong-truc-tuyen-hcm-12.html

Trung tâm Hỗ trợ nghiên cứu

Email: dichvuspss@hotronghiencuu.com / phantichso247@gmail.com
Phone 24/7: 086 978 6862 (Mr Hùng)
Viết luận văn thuê trọn gói 0924 04 03 88 (Ms. Bông) Email: Bong.4388@gmail.com

***Dịch vụ SPSS- AMOS- SmartPLS***

Hotline, zalo: 086 978 6862.

Quét mã QR để kết bạn ZALO.Vui lòng kết bạn trước khi nhắn tin. Để có phản hồi nhanh nhất hãy gọi thẳng số điện thoại bên trên 24/7