Luận văn Đánh giá mức độ hài lòng khách hàng đối với sản phẩm sá xị của công ty cổ phần nước giải khát Chương Dượng tại thành phố Mỹ Tho tỉnh Tiền Giang

), tổng phương sai rút trích (AVE) và hệ số Cronbach’s Alpha.  Cronbach’s Alpha Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 56 Theo kết quả như đã phân tích trong phần phân tích nhân tố khám phá, hệ số Cronbach’s alpha của các item thuộc các nhân tố đều thỏa mãn điều kiện thang do các nhân tố là đáng tin cậy.  Độ tin cậy tổng hợp và tổng phương sai rút trích Bảng 2.15: Độ tin cậy tổng hợp và tổng phương sai rút trích các khái niệm Khái niệm Độ tin cậy tổng hợp(CR) Tổng phương sai rút trích(AVE) HA 0,759 0,391 CL 0,830 0,471 GIA 0,898 0,649 CLCN 0,886 0,721 GTCN 0,772 0,579 HL 0,978 0,927 Nguồn: Xử lý số liệu trên Amos 7 và tính toán trên Excel (Phụ lục 4) Hệ số tin cậy tổng hợp của cả 5 nhân tố đều có giá trị nằm trong khoảng chấp nhận (từ 0.7 đến 0.95). Nên thang đo được xem có tính kiên định nội tại xuyên suốt tập hợp các biến quan sát của các câu trả lời. Giá trị tổng phương sai trích của các nhân tố thu được đều > 0.4 nên có thể nói các thang đo trong mô hình đều đạt độ tin cậy. Bên cạnh các phương pháp đánh giá trên, để phân tích nhân tố khẳng định CFA, người ta có thể sử dụng 2 tiêu chí khác là Giá trị phân biệt (Discriminant validity) sử dụng trong mô hình tới hạn và giá trị liên hệ lý thuyết (Nomological validity) đánh giá trong mô hình lý thuyết. Đề tài này chỉ sử dụng mô hình cấu trúc nên sẽ không sử dụng hai kiểm định này. Tóm lại, với việc sử dụng kiểm định mức độ phù hợp thông qua hệ thống các chỉ số và 3 kiểm định khác gồm: Đánh giá độ tin cậy của thang đo; Tính đơn nguyên/đơn hướng; Giá trị hội tụ có thể kết luận mô hình nghiên cứu có mức độ phù hợp cao với thông tin thị trường. Và các nhóm khái niệm có thể sử dụng tốt trong mô hình cấu trúc SEM tiếp theo. Trư ờng Đạ i ọ Kin h tế Hu ế 57 2.3.2.4 Đánh giá sự phù hợp của mô hình bằng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM Nhằm xem xét mối liên hệ giữa các nhân tố hình ảnh, chất lượng, giá, chất lượng cảm nhận, giá trị cảm nhận đối với biến sự hài lòng của khách hàng với sản phảm sá xị Chương Dương tại thành phố Mỹ Tho tỉnh Tiền, đề tài tiến hành xây dựng mô hình cấu trúc (Structural Equation Modeling - SEM) nhằm thể hiện mối liên hệ này. Các giả thiết nghiên cứu: H1: Có mối quan hệ cùng chiều giữa hình ảnh (HA), chất lượng cảm nhận (CLCN) và sự hài lòng của khách hàng (HL) H2 : Có mối quan hệ cùng chiều giữa hình ảnh (HA), giá trị cảm nhận (GTCN) và sự hài lòng của khách hàng (HL) H3: Có mối quan hệ cùng chiều giữa chất lượng (CL), chất lượng cảm nhận (CLCN) và sự hài lòng của khách hàng (HL) H4: Có mối quan hệ cùng chiều giữa chất lượng (CL), giá trị cảm nhận (GTCN) và sự hài lòng của khách hàng (HL) H5: Có mối quan hệ cùng chiều giữa giá (G), chất lượng cảm nhận (CLCN) và sự hài lòng của khách hàng (HL) H6; Có mối quan hệ cùng chiều giữa giá (G), giá trị cảm nhận (GTCN) và sự hài lòng của khách hàng (HL) H7: Có mối quan hệ cùng chiều giữa giữa chất lượng cảm nhận (CLCN) và sự hài lòng của khách hàng (HL) H8: Có mối quan hệ cùng chiều giữa giá trị cảm nhận (GTCN) và sự hài lòng (HL). 3.4.1. Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM lần 1 Kết quả thể hiện ở hình 2.3 có thể nói mô hình chưa phù hợp với dữ liệu thị trường vì Chi square/df= 3,321(<5); TLI= 0,909 (≈ 1); CFI= 0,924 (≈ 1); RMSEA= 0,090 (>0.08).Tr ờng Đạ i ọ c K inh tế H uế 58 Hình 2.3: Kết quả phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM lần 1 (Phụ lục 4 Kết quả thể hiện ở hình 2.4 có thể nói mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường vì Chi square/df= 3,305(<5); TLI= 0,909 (≈ 1); CFI= 0,925 (≈ 1); RMSEA= 0,090 (>0.08).Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 59 Hình 2.4: Kết quả phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM lần 2(Phụ lục 4) Sau khi xem xét độ phù hợp của mô hình, vấn đề tiếp theo nghiên cứu sẽ đánh giá kết quả phân tích SEM lần 1 ở phụ lục 4.Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 60 Bảng 2.16 : Kết quả phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM lần 1 Estimate S.E. C.R. P-value Hệ Số Chuẩn Hóa CLCN <--- CL 0.176 0.079 2.228 0.026 0.153 CLCN <--- HA 0.65 0.15 4.329 *** 0.360 GTCN <--- HA 0.086 0.042 2.078 0.038 0.177 GTCN <--- CL 0.062 0.024 2.552 0.011 0.200 GTCN <--- GIA 0.025 0.01 2.352 0.019 0.100 HL <--- GTCN -0.127 0.21 -0.604 0.546 -0.038 HL <--- CLCN -0.034 0.056 -0.599 0.549 -0.038 Nguồn: Xử lý số liệu trên Amos 7 và tính toán trên Excel (Phụ lục 4) Qua bảng 2.16 : Kết quả phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM lần 1 cho ta kết quả: Nhóm nhân tố về “Chất lượng” (P-value= 0.026 < 0.05), “Hình ảnh” (P-value= 0.000 < 0.05) có ảnh hưởng cùng chiều tới chất lượng cảm nhận của khách hàng đối sản phẩm sá xị Chương Dương, mức độ tác động lần lượt có giá trị 0.176 và 0.65. Tương tự, Nhóm nhân tố về “ Hình ảnh của công ty CP NGK Chương Dương” (P-value= 0,038 < 0,05), “Chất lượng ” (P-value= 0,011 < 0,05), “Giá”(P- value=0,019< 0,05) có ảnh hưởng cùng chiều tới giá trị cảm nhận của khách hàng, mức độ tác động lần lượt có giá trị 0,086 và 0,062 và 0,025. Đối với các nhân tố giá trị cảm nhận, chất lượng cảm nhận không có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95% do P-value có giá trị lần lượt là 0,546; 0,549; Vì vậy, tiến hành loại bỏ thành phần “ Chất lượng cảm nhận” đối với sự hài lòng do có giá trị P lớn nhất và thực hiện ước lượng mô hình hiệu chỉnh lần 2. 2.3.2.5 Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM lần 2 Sau khi tiến hành loại bỏ thành phần “Chất lượng cảm nhận” đối với “ sự hài lòng” thực hiện lại ước lượng mô hình hiệu chỉnh, ta thu được mô hình mới như sau: Từ mô hình thu được ở hình 2.4 có thể nói là đã phù hợp với dữ liệu nghiên cứu vì Chi-square/df = 3,305 (<5); TLI =0,909 (≈ 1); CFI =0,925 (≈ 1) và RMSEA =0,090 (> 0.08). Vậy mô hình cấu trúc tuyến tính trong trường hợp này là phù hợp và đáng tin cậy. Trư ờng Đạ học Kin h tế Hu ế 61 Sau khi xem xét độ phù hợp của mô hình, kết quả phân tích dưới đây sẽ thể hiện mối liên hệ giữa các nhân tố hình ảnh, chất lượng, giá, chất lượng cảm nhận, giá trị cảm nhận đối với sự hài lòng khách hàng của sản phẩm sá xị Chương Dương tại thành phố Mỹ Tho tỉnh Tiền Giang. Bảng 2.17: Kết quả phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM lần 2 Estimate S.E. C.R. P-value Hệ SốChuẩn Hóa GTCN <--- HA 0.087 0.042 2.081 0.037 0.178 GTCN <--- CL 0.062 0.024 2.551 0.011 0.200 GTCN <--- GIA 0.025 0.01 2.361 0.018 0.100 CLCN <--- CL 0.176 0.079 2.228 0.026 0.153 CLCN <--- HA 0.649 0.15 4.324 *** 0.360 HL <--- GTCN 0.023 0.168 -1.368 0.048 0.070 Nguồn: Xử lý số liệu trên Amos 7 và tính toán trên Excel (Phụ lục 4) Qua bảng 2.20: Kết quả phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM lần 2, cho ta thấy nhóm nhân tố về giá trị cảm nhận có tác động trực tiếp đến sự biến thiên về sự hài lòng của khách hàng. Hệ số chuẩn hóa bằng 0,070 tức là khi giá trị cảm nhận của khách hàng thay đổi 1 đơn vị thì sự hài lòng của khách hàng cũng thay đổi cùng chiều 0,070 đơn vị. Có thể thấy, sự hài lòng của khách hàng chịu ảnh hưởng khá mạnh bỡi giá trị cảm nhận của khách hàng. Điều này cũng hoàn toàn dễ hiểu vì đối với cảm nhận về giá trị thực sự khi sử dụng NGK sá xị Chương Dương khách hàng sẽ có cảm nhận rằng: Khi sử dụng NGK sá xị Chương Dương có thể giải khát tốt như thế nào?; Sử dụng NGK sá xị Chương Dương thì vị trí xã hội có tốt cho cá nhân người sử dụng không? và điều đáng quan tâm là sử dụng NGK sá xị Chương Dương có khả năng cải thiện được sức khỏe của người tiêu dùng hay không? 2.3.2.6 Phân tích Boostrap Sau khi phân tích SEM, để đánh giá tính bền vững của mô hình lý thuyết, phương pháp phân tích Boostrap được sử dụng. Đây là phương pháp lấy mẫu lặp lại có thay thế từ mẫu ban đầu, trong đó mẫu ban đầu đóng vai trò đám đông (Schumacker & Lomax, 1996). Số lần lấy mẫu lặp lại trong nghiên cứu được chọn là Trư ờng Đạ i họ Kin h tế H ế 62 B=500. Kiểm định Boostrap này dùng để kiểm tra mức độ tin cậy của các hệ số hồi quy trong mô hình. Bảng 2.18: Kết quả kiểm định Bootstrap Mối quan hệ giữa các nhân tố Bias SE-Bias CR GTCN <--- HA 0.002 0.004 0.450 GTCN <--- CL -0.007 0.003 0.643 GTCN <--- GIA 0.001 0.002 0.505 CLCN <--- CL -0.009 0.003 0.480 CLCN <--- HA 0.005 0.004 0.913 HL <--- GTCN -0.031 0.002 -0.505 Nguồn: Kết quả phân tích Bootstrap và tính toán trên Excel (Phụ lục 4) Từ kết quả trên, ta nhận thấy được trị tuyệt đối của CR hầu hết rất nhỏ (<2), hay nói cách khác kết quả ước lượng B=500 lần từ mẫu ban đầu được tính trung bình và giá trị này có xu hướng gần với ước lượng của tổng thể, kết quả độ chệch của ước lượng (bias) và sai lệch chuẩn của nó có giá trị nhỏ và ổn định. Do đó, ta có thể kết luận các ước lượng trong mô hình SEM ở trên là tin cậy được. 2.3.2.7 Mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng nước giải khát Chương Dương tại thành phố Mỹ Tho Mô hình 2.1: Mô hình hiệu chỉnh các nhân tố ảnh hưởng đến đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng NGK Chương Dương tại thành phố Mỹ Tho Giá Hình ảnh Chất lượng cảm nhận Giá trị cảm nhận Chất Lượng Hài lòng 0,200 0,070 0,153 0,360 0,100 0,178 Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 63 Kết luận các giả thuyết nghiên cứu Bảng 2.19: Kết luận các giả thuyết nghiên cứu Giả thuyết Chấp nhận Bác bỏ H1: Có mối quan hệ cùng chiều giữa hình ảnh (HA), chất lượng cảm nhận (CLCN) và sự hài lòng của khách hàng (HL) X H2 : Có mối quan hệ cùng chiều giữa hình ảnh (HA), giá trị cảm nhận (GTCN) và sự hài lòng của khách hàng (HL) X H3: Có mối quan hệ cùng chiều giữa chất lượng (CL), chất lượng cảm nhận (CLCN) và sự hài lòng của khách hàng (HL) X H4: Có mối quan hệ cùng chiều giữa chất lượng (CL), giá trị cảm nhận (GTCN) và sự hài lòng của khách hàng (HL) X H5: Có mối quan hệ cùng chiều giữa giá (G), chất lượng cảm nhận (CLCN) và sự hài lòng của khách hàng (HL) X H6; Có mối quan hệ cùng chiều giữa giá (G), giá trị cảm nhận (GTCN) và sự hài lòng của khách hàng (HL) X H7: Có mối quan hệ cùng chiều giữa giữa chất lượng cảm nhận (CLCN) và sự hài lòng của khách hàng (HL) X H8: Có mối quan hệ cùng chiều giữa giá trị cảm nhận (CLCN) và sự hài lòng (HL) X Nguồn: Xử lý số liệu trên Amos 7 và tính toán trên Excel (Phụ lục 4) Với hệ số R2=0,150 đối với sự hài lòng của khách hàng, biến giá trị cảm nhận của khách hàng giải thích được 15% thay đổi của biến sự hài lòng của khách hàng. 2.4 Kiểm định sự khác biệt về mức độ hài lòng của khách hàng 2.4.1 Kiểm định sự khác biệt vềmức độ hài lòng của khách hàng qua yếu tố giới tính Để so sánh ý kiến đánh giá giới tính khách hàng với biến sự hài lòng của họ đối với sản phẩm sá xị chương Dương tại thành phố Mỹ Tho, chúng tôi sử dụng công cụ Indendent – Sample test của phần mền SPSS 16.0. Việc thu thập ý kiến từ Trư ờn Đạ i họ c K inh tế H uế 64 2 nhóm giới tính nam và nữ, tạo điều kiện cho việc kiểm định sự khác biệt giữa hai nhóm đối tượng, để biết được một cách chắc chắn rằng sự đánh giá, nhận xét của hai nhóm điều tra về vấn đề là giống nhau hay có sự khác biệt. Bảng 2.20: Kiểm định sự khác biệt về mức độ hài lòng của hai nhóm giới tính Nội dung kiểm định (Independent sample test) Đối tượng so sánh Mean T df Sig,(2-tailed) Sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm sá xị Chương Dương Nam Nữ 3,83 3,85 -0,156 -0,155 284 0,876 0,877 Nguồn: Xử lý SPSS 16 số liệu phiếu khảo sát khách hàng năm 2013 (Phụ lục 3) Cách kiểm định bằng việc đưa ra cập giả thuyết: H0 : Điểm đánh giá trung bình của hai nhóm bằng nhau H1: Điểm đánh giá trung bình của hai nhóm khác nhau Kết luận: Nếu giá trị Sig(2-tailed) <& = 0,05 thì bác bỏ H0 có nghĩa hai giá trị trung bình khác nhau Nếu giá trị Sig(2-tailed) >& = 0,05 chưa có cơ sở bác bỏ H0 hay hai giá trị trung bình bằng nhau. Kết quả phân tích ở bảng 2.20 cho thấy giá trị sig > 0,05 nên chưa có cơ sở bác bỏ H0. Điểm đánh giá trung bình của khách hàng nam và nữ về mức độ hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm sá xị Chương Dương là như nhau, tức không có sự khát biệt về cách đánh giá của hai nhóm khách hàng. 2.4.2 Kiểm định sự khác biệt về mức độ hài lòng của khách hàng có các mức thu nhập khác nhau Để phân tích sâu hơn ý kiến của khách hàng về sự hài lòng, chúng tôi tiến hành phân tích phương sai (ANOVA) để so sánh sự khác biệt khi đánh giá giữa các khách hàng có mức thu nhập khác nhau. Kỹ thuật phân tích phương sai (ANOVA) dựa trên cơ sở tính toán mức độ biến thiên trong nội bộ các nhóm và biến thiên giữa các trung bình nhóm. Dựa trên hai ước lượng này của mức độ biến thiên ta có thể rút ra kết luận về mức độ khác nhau giữa các trung bình nhóm. Trư ờng Đạ i họ c K in tế H uế 65 Để kiểm định mức độ khác biệt về sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm NGK sá xị Chương Dương tại thành phố Mỹ Tho tỉnh Tiền Giang có những mức thu nhập khác nhau ta đặt giả thiết: H0: Không có sự khác biệt về mức độ hài lòng của khách hàng có các mức thu nhập khác nhau; H1: Có sự khác biệt về mức độ hài lòng của khách hàng có các mức thu nhập khác nhau. Kết luận: Nếu giá trị Sig(2-tailed) < α =0,05 thì bác bỏ H0 có nghĩa là có sự khác biệt về mức độ hài lòng của khách hàng có những mức thu nhập khác nhau. Nếu giá trị Sig(2-tailed) > α =0,05 chưa có cơ sở bác bỏ H0 hay không có sự khác biệt về mức độ hài lòng của khách hàng có những mức thu nhập khác nhau. Bảng 2.21: Kiểm định tính thuần nhất của phương sai về mức độ hài lòng của khách hàng theo các nhóm có thu nhập khác nhau Các nhân tố Levene Statistic df1 df2 Sig Sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm sá xị Chương Dương 2,614 3 282 0,052 Nguồn : Xử lý SPSS 16 số liệu phiếu khảo sát khách hàng năm 2013 (Phụ lục 3) Để so sánh sự đánh giá của các nhóm khách hàng về sự hài lòng xem có sự khác biệt hay không, trước hết phải xem xét phương sai của các nhóm khách hàng có đồng nhất hay không. Kết quả kiểm định tính thuần nhất của phương sai thể hiện ở bảng 2.21.Theo số liệu ở bảng 2.21, ta thấy mức ý nghĩa quan sát sig. của biến sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm sá xị Chương Dương là 0,052 lớn hơn 0,05 nên phương sai của các nhóm theo thu nhập khác nhau là thuần nhất, vì vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt đối với biến này. Và cho thấy cách đánh giá của các nhóm khách hàng có thu nhập khác nhau là không có sự khác biệt. Trư ờng Đạ i họ c K in tế H uế 66 Bảng 2.22: Kiểm Định mức độ hài lòng theo các nhóm có thu nhập khác nhau Biến phân tích Nhóm khách hàng Mean Chênh lệch mean I Chênh lệch mean II Chênh lệch mean III Sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm sá xị Chương Dương Dưới 4 triệu 4 triệu đến 8 triệu 8 triệu đến 15 triệu Trên 15 triệu 4,15 3,86 3,80 3,62 0,29 0,35 0,53 0,06 0,24 0,18 Nguồn : Xử lý SPSS 16 số liệu phiếu khảo sát khách hàng năm 2013 (Phụ lục 3) Kết quả kiểm định ở bảng 2.22 cho thấy biến sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm sá xị Chương Dương có điểm đánh giá khác nhau giữa những khách hàng có những mức thu nhập khác nhau. Trong đó khi thu nhập tăng thì điểm đánh giá giảm. Nguyên nhân của điều này là do khách hàng có thu nhập cao thường sử dụng nước giải khát có chất lượng cao hơn. Đây là nhóm khách hàng sẽ đem lại doanh thu và lợi nhuận cao cho công ty nên xứng đáng được hưởng chính sách chăm sóc đặc biệt. Mặt khác theo kinh nghiệm phân loại khách hàng để chăm sóc (đã nêu ở chương 1) thì nhóm khách hàng có thu nhập cao, khách hàng siêu cấp, khách hàng lớn, khách hàng trung thành với sản phẩm sá xị Chương Dương nên được công ty chú trọng chăm sóc nhiều hơn như thăm hỏi, tặng quà, mời tham quan du lịch .v.v. do đó quan hệ giữa công ty và nhóm khách hàng thu nhập cao cần có sự thân thiện và hiểu biết nhau hơn. 2.4.3 Kiểm định sự khác biệt về mức độ hài lòng của các nhóm khách hàng có nghề nghiệp khác nhau Tương tự, để phân tích sâu hơn ý kiến của khách hàng về sự hài lòng của khách hàng về sản phẩm NGK sá xị Chương Dương ở thành phố Mỹ Tho tỉnh Tiền Giang, chúng tôi tiến hành phân tích phương sai (ANOVA) để so sánh sự khác biệt khi đánh giá giữa các khách hàng có có nghề nghiệp khác nhau. Kỹ thuật phân tích phương sai (ANOVA) dựa trên cơ sở tính toán mức độ biến thiên trong nội bộ các Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 67 nhóm và biến thiên giữa các trung bình nhóm. Dựa trên hai ước lượng này của mức độ biến thiên, ta có thể rút ra kết luận về mức độ khác nhau giữa các trung bình nhóm. Để kiểm định mức độ khác biệt về sự hài lòng của các khách hàng có nghề nghiệp khác nhau ta đặt giả thiết: H0: Không có sự khác biệt về mức độ hài lòng của các khách hàng có nghề nghiệp khác nhau; H1: Có sự khác biệt về mức độ hài lòng của các khách hàng có nghề nghiệp khác nhau. Kết luận: Nếu giá trị Sig(2-tailed) < α =0,05 thì bác bỏ H0 có nghĩa là có sự khác biệt về mức độ hài lòng của khách hàng có nghề nghiệp khác nhau. Nếu giá trị Sig(2-tailed) > α =0,05 chưa có cơ sở bác bỏ H0 hay không có sự khác biệt về mức độ hài lòng của khách hàng có nghề nghiệp khác nhau. Bảng 2.23: Kiểm định tính thuần nhất của phương sai của biến sự hài lòng của khách hàng đối với khách hàng có nhóm nghề nghiệp khác nhau Câu hỏi LeveneStatistic df1 df2 Sig Sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm sá xị Chương Dương 2,001 3 282 0,114 Nguồn : Xử lý SPSS 16 số liệu phiếu khảo sát khách hàng năm 2013 (Phụ lục 3) Để so sánh sự đánh giá của các nhóm khách hàng về sự hài lòng xem có sự khác biệt hay không, trước hết phải xem xét phương sai của các nhóm khách hàng có đồng nhất hay không. Kết quả kiểm định tính thuần nhất của phương sai thể hiện ở bảng 2.23. Theo số liệu ở bảng 2.23, ta thấy mức ý nghĩa quan sát sig. của biến sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm sá xị Chương Dương có giá trị sig. là 0,114 lớn hơn 0,05 nên phương sai của các nhóm theo thu nhập của biến sự hài lòng của khách hàng là thuần nhất, vì vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt đối với biến này. Trư ờng Đại học Kin h tế Hu ế 68 Bảng 2.24: Kiểm Định mức độ hài lòng theo các nhóm có nghề nghiệp khác nhau Biến phân tích Nhóm khách hàng Mean Chênh lệch mean I Chênh lệch mean II Chênh lệch mean III Sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm sá xị Chương Dương Học sinh – Sinh viên Công nhân viên chức Kinh doanh – Mua bán Nghề khác 4,15 3,90 3.61 4.27 0,25 0,54 -0,12 0,29 -0,37 -0,66 Nguồn : Xử lý SPSS 16 số liệu phiếu khảo sát khách hàng năm 2013 (Phụ lục 3) Kết quả kiểm định ở bảng 2.24 cho thấy biến sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm sá xị Chương Dương có điểm đánh giá khác nhau giữa những khách hàng có nghề nghiệp khác nhau trong đó “ Nghề khác” có mức đánh giá cao nhất, kế đến là nhóm học sinh – sinh viên, rồi đến nhóm công nhân viên chức. Khi khách hàng có nghề nghiệp ổn định thì mức đánh giá của họ có xu hướng đi xuống, đây là nhóm khách có nghề nghiệp ổn định, là nhóm khách hàng sẽ đem lại doanh thu và lợi nhuận cho công ty nên công ty cần chăm sóc đặc biệt hơn. 2.4.4 Kiểm định sự khác biệt về mức độ hài lòng của các nhóm khách hàng có trình độ khác khác nhau Chúng tôi tiến hành phân tích phương sai (ANOVA) để so sánh sự khác biệt khi đánh giá về sản phẩm sá xị Chương Dương ở thành phố Mỹ Tho tỉnh Tiền Giang giữa các khách hàng có trình độ khác khác nhau. Kỹ thuật phân tích phương sai (ANOVA) dựa trên cơ sở tính toán mức độ biến thiên trong nội bộ các nhóm và biến thiên giữa các trung bình nhóm. Dựa trên hai ước lượng này của mức độ biến thiên, ta có thể rút ra kết luận về mức độ khác nhau giữa các trung bình nhóm. Để kiểm định mức độ khác biệt về mức độ hài lòng của các khách hàng có trình độ khác khác nhau ta đặt giả thiết: H0: Không có sự khác biệt về mức độ hài lòng của các khách hàng có trình độ khác khác nhau; Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 69 H1: Có sự khác biệt về mức độ hài lòng của các khách hàng có trình độ khác khác nhau. Kết luận: Nếu giá trị Sig(2-tailed) < α =0,05 thì bác bỏ H0 có nghĩa là có sự khác biệt về mức độ hài lòng của khách hàng có trình độ khác nhau. Nếu giá trị Sig(2-tailed) > α =0,05 chưa có cơ sở bác bỏ H0 hay không có sự khác biệt về mức độ hài lòng của khách hàng có trình độ khác khác nhau. Bảng 2.25: Kiểm định tính thuần nhất của phương sai của biến sự hài lòng của khách hàng theo các nhóm khách hàng có trình độ khác khác nhau. Câu hỏi Levene Statistic df1 df2 Sig Sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm sá xị Chương Dương 0,938 3 282 0,423 Nguồn : Xử lý SPSS 16 số liệu phiếu khảo sát khách hàng năm 2013 (Phụ lục 3) Để so sánh sự đánh giá của các nhóm khách hàng về sự hài lòng xem có sự khác biệt hay không, trước hết phải xem xét phương sai của các nhóm khách hàng có đồng nhất hay không. Kết quả kiểm định tính thuần nhất của phương sai thể hiện ở bảng 2.25. Theo số liệu ở bảng 2.25, ta thấy mức ý nghĩa quan sát sig. của biến sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm sá xị Chương Dương có giá trị sig. là 0,423 lớn hơn 0,05 nên phương sai của các nhóm theo trình độ của biến sự hài lòng của khách hàng là thuần nhất, vì vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt đối với biến này. Trư ờng Đạ i họ c K inh tế H uế 70 Bảng 2.26: Kiểm Định mức độ hài lòng theo nhóm khách hàng có trình độ khác nhau Biến phân tích Nhóm khách hàng Mean Chênh lệch mean I Chênh lệch mean II Chênh lệch mean III Sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm sá xị Chương Dương Học sinh - Sinh viên Trung cấp Cao đẳng Đại học 4.15 3.92 3.80 3.70 0,23 0,35 0,45 0,12 0,22 0,01 Nguồn : Xử lý SPSS 16 số liệu phiếu khảo sát khách hàng năm 2013 (Phụ lục 3) Kết quả kiểm định ở bảng 2.26 cho thấy biến sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm sá xị Chương Dương có điểm đánh giá khác nhau giữa những khách hàng có trình độ khác nhau trong đó trình độ càng cao có mức đánh giá càng thấp. Khi khách hàng có trình độ càng cao thì tính nghiêm túc càng cao nên cách đánh giá của họ càng chính xác. Đây là nhóm khách hàng sẽ cho chúng ta những thông tin chính xác về sản phẩm của công ty và của đối thủ cạnh tranh. 2.4.5 Kiểm định sự khác biệt về mức độ hài lòng của các nhóm khách hàng có độ tuổi khác nhau Để phân tích ý kiến của khách hàng về mức độ hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm sá xị Chương Dương ở thành phố Mỹ Tho tỉnh Tiền Giang, chúng tôi tiếp tục tiến hành phân tích phương sai (ANOVA) để so sánh sự khác biệt khi đánh giá giữa các nhóm khách hàng có độ tuổi khác nhau theo biến sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm sá xị Chương Dương. Kỹ thuật phân tích phương sai (ANOVA) dựa trên cơ sở tính toán mức độ biến thiên trong nội bộ các nhóm và biến thiên giữa các trung bình nhóm. Dựa trên hai ước lượng này của mức độ biến thiên, ta có thể rút ra kết luận về mức độ khác nhau giữa các trung bình nhóm. Trư ờ g Đạ i họ c K inh tế H uế 71 Để kiểm định mức độ khác biệt về mức độ hài lòng của các khách hàng có độ tuổi khác nhau ta đặt giả thiết: H0: Không có sự khác biệt về mức độ hài lòng của các khách hàng có độ tuổi khác nhau; H1: Có sự khác biệt về mức độ hài lòng của các khách hàng có độ tuổi khác nhau . Kết luận: Nếu giá trị Sig(2-tailed) < α =0,05 thì bác bỏ H0 có nghĩa là có sự khác biệt về mức độ hài lòng của khách hàng có độ tuổi khác nhau. Nếu giá trị Sig(2-tailed) > α =0,05 chưa có cơ sở bác bỏ H0 hay không có sự khác biệt về mức độ hài lòng của khách hàng có độ tuổi khác nhau. Bảng 2.27: Kiểm định tính thuần nhất của phương sai của biến sự hài lòng của khách hàng theo các nhóm có độ tuổi khác nhau. Các nhân tố LeveneStatistic df1 df2 Sig Sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm sá xị Chương Dương 0,927 4 281 0,448 Nguồn : Xử lý SPSS 16 số liệu phiếu khảo sát khách hàng năm 2013 (Phụ lục 3) Để so sánh sự đánh giá của các nhóm khách hàng về sự hài lòng xem có sự khác biệt hay không, trước hết phải xem xét phương sai của các nhóm khách hàng có đồng nhất hay không. Kết quả kiểm định tính thuần nhất của phương sai thể hiện ở bảng 2.27. Theo số liệu ở bảng 2.27, ta thấy mức ý nghĩa quan sát sig. của biến sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm sá xị Chương Dương có giá trị sig.=0,448 > 0,05 nên phương sai của các nhóm theo độ tuổi của biến sự hài lòng của khách hàng là thuần nhất, vì vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt đối với biến nàyTrư ờn Đạ i họ c K inh tế H uế 72 Bảng 2.28: Kiểm Định mức độ hài lòng theo nhóm khách hàng có độ tuổi khác nhau Biến phân tích Nhóm khách hàng Mean Chênh lệch mean I Chênh lệch mean II Chênh lệch mean III Sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm sá xị Chương Dương Dưới 18 tuổi 18 đến 23 tuổi 23 đến 35 tuổi 36 đến 50 tuổi Trên 50 tuổi 4,15 4,12 3,75 3,67 3,90 0,03 0,40 0,48 0,25 0,37 0,45 0,22 0,8 -0,23 Nguồn : Xử lý SPSS 16 số liệu phiếu khảo sát khách hàng năm 2013 (Phụ lục 3) Kết quả kiểm định ở bảng 2.28 cho thấy biến sự hài lòng của khách hàng đối với sản p