(TIỂU LUẬN) NGHIÊN cứu HÀNH VI lựa CHỌN cửa HÀNG TIỆN lợi của SINH VIÊN ở THÀNH PHỐ hồ CHÍ MINH

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu của nghiên cứu này là phân tích các yếu tố tác động đến quyết định chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh Qua đó, đề xuất những phương án cải thiện dịch vụ và sản phẩm tại các cửa hàng này để đáp ứng nhu cầu của sinh viên.

- Đo lường và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố

Dựa trên lý luận và thực tiễn liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng đến sự lựa chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh, bài viết đề xuất một mô hình nghiên cứu cùng với các phương pháp nhằm thu hút lượng lớn khách hàng tiềm năng này.

Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu

- Đối tƣợng nghiên cứu: Những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên ở Thành phố Hồ Chí Minh

Đề tài nghiên cứu được thực hiện tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh nhằm đảm bảo tính thuận lợi và thiết thực cao cho quá trình nghiên cứu.

- Thời gian nghiên cứu: Thời gian thực hiện, phân tích thống kê dữ liêu nghiên cứu: Từ 14/06/2021 đến 10/07/2021

- Đối tƣợng khảo sát: Sinh viên tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh đã từng đến các cửa hàng tiện lợi.

Phương pháp nghiên cứu

Dữ liệu được khai thác từ các tài liệu, sách báo và trang web uy tín liên quan đến đề tài của nhóm, nhằm làm rõ các khái niệm, thuật ngữ và hành vi lựa chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên hiện nay.

- Quan sát: Quan sát thực tế ở siêu thị, cửa hàng tiện lợi tại Thành phố Hồ

Chí Minh như như Ministop, Familymart, Circle K, 7-Eleven

- Phân tích tổng hợp: Từ việc thu thập các thông tin sơ cấp, đem ra phân tích và so sánh

- Đánh giá và đề xuất: Đưa ra những đánh giá tổng thể và nhận xét sau đó đề xuất những ý tưởng

Kỹ thuật thu thập thông tin thông qua phỏng vấn trực tiếp sử dụng bảng câu hỏi chi tiết đã được thiết kế sẵn Dữ liệu cần thiết để xây dựng bảng câu hỏi này được thu thập từ kết quả nghiên cứu định tính.

Nghiên cứu định lượng chính thức được thực hiện nhằm kiểm định thang đo khái niệm và mô hình, cùng với giả thuyết nghiên cứu Phương pháp phỏng vấn trực tiếp với bảng câu hỏi chi tiết được sử dụng để thu thập dữ liệu Đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo được thực hiện thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA bằng phần mềm SPSS 26, giúp loại bỏ các biến quan sát không đạt yêu cầu và điều chỉnh mô hình nghiên cứu Phân tích hồi quy đa biến được áp dụng để kiểm định mô hình và đo lường cường độ tác động của các yếu tố Ngoài ra, kiểm định T-Test, ANOVA và Chi-square được sử dụng để xác định sự khác biệt về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh.

1.4.3 Liệt kê các giả thuyết

 Giả thuyết H1: Sản phẩm có sự tác động đến sự lựa chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên ở Thành phố Hồ Chí Minh

 Giả thuyết H2: Tiện lợi có sự tác động đến sự lựa chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên ở Thành phố Hồ Chí Minh

 Giả thuyết H3: Nhân viên có sự tác động đến sự lựa chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên ở Thành phố Hồ Chí Minh

 Giả thuyết H4: Cách bố trí cửa hàng có sự tác động đến sự lựa chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên ở Thành phố Hồ Chí Minh

 Giả thuyết H5: Chiêu thị có sự tác động đến sự lựa chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên ở Thành phố Hồ Chí Minh

1.4.4 Mô hình nghiên cứu đề xuất

Hình 1.1: Mô hình nghiên cứu đề xuất

XỬ LÝ DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ THÔNG TIN

Phân tích thống kê mô tả

Thủ tục Frequencies là công cụ hữu ích để đếm số trả lời chung, tính toán các chỉ số thống kê như Mean, Max, Min và lọc dữ liệu Nó cung cấp các thống kê và đồ thị cần thiết để mô tả nhiều loại biến, giúp người dùng có cái nhìn tổng quan đầu tiên về dữ liệu Frequencies là lựa chọn lý tưởng để thực hiện thống kê tần số và tần suất.

Có thể thực hiện trên cả biến định tính và định lượng

B1: Chọn menu Analyze  Descriptive Statistics  Frequencies…

Hình 2.1: Bước 1 trong quá trình thực hiện thống kê mô tả

B2: Ở giao diện Frequencies, ta chọn biến cần xử lý và cho vào khung Variable(s)

B3: Sau đó ta vào mục Charts…, chọn Pie chart để vẽ biểu đồ hình tròn biểu diễn tần suất  chọn Continue

B4: Chọn OK để thực hiện thống kê các biến cần xử lý

Nhóm đã thực hiện khảo sát tại thành phố Hồ Chí Minh bằng bảng khảo sát, sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện - phi xác suất Tổng cộng, 203 bảng khảo sát được phát ra và thu về 203 bảng Tuy nhiên, có 7 bảng không đạt yêu cầu, do đó, chỉ có 196 bảng khảo sát hợp lệ, tương ứng với tỷ lệ đạt 96.6% Kết quả này đủ điều kiện để tiến hành phân tích.

Trong một khảo sát với 196 người tham gia, có 65 nam giới (33.2%), 125 nữ giới (63.8%), và 6 người không muốn nêu giới tính cụ thể (3.1%) Sự chênh lệch giới tính giữa nam và nữ được thể hiện rõ qua biểu đồ dưới đây.

Bảng 2-1: Thông tin về giới tính của đáp viên

Tỷ lệ (%) Phần trăm hợp lệ (%)

Không muốn nêu cụ thể

(Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của nhóm)

Trong một cuộc khảo sát với 196 người tham gia, 57 người (29.1%) có thu nhập dưới 1 triệu đồng, 84 người (42.9%) có thu nhập từ 2-3 triệu đồng, 35 người (17.9%) có thu nhập từ 3-5 triệu đồng, 14 người (7.1%) có thu nhập từ 5-10 triệu đồng, và chỉ 6 người (3.1%) có thu nhập trên 10 triệu đồng Sự chênh lệch về thu nhập này được thể hiện rõ qua biểu đồ dưới đây.

Bảng 2-2:Thông tin về thu nhập của đáp viên

Trong một khảo sát với 196 người tham gia, 67.3% (132 người) cho biết họ đi tập 1-3 lần mỗi tuần, 19.9% (39 người) đi tập 3-5 lần mỗi tuần, và 12.8% (25 người) chọn đi tập 5-7 lần mỗi tuần.

Sự chênh lệch này được miêu tả trên biểu đồ sau:

Bảng 2-3: Thông tin về tần suất đến cửa hàng tiện lợi của đáp viên

2.1.3.4 Về các lý do người tiêu dùng lựa chọn cửa hàng tiện lợi:

Dữ liệu từ 196 đáp viên cho thấy phần lớn người tham gia khảo sát chọn cửa hàng tiện lợi chủ yếu vì đáp ứng nhu cầu mua sắm (73.5%) Ngoài ra, 67.3% lựa chọn do vị trí thuận tiện, 61.2% vì có thể mua đồ dùng cá nhân gấp, 55.1% nhấn mạnh khả năng ngồi lại tại cửa hàng, và 52% ưa chuộng sự đa dạng sản phẩm Chỉ 35.2% người tham gia chọn cửa hàng tiện lợi vì lý do vị trí thuận lợi Sự chênh lệch này được thể hiện rõ trong biểu đồ kèm theo.

Bảng 2-4: Thông tin về lý do lựa chọn cửa hàng tiện lợi của đáp viên

Mẫu nghiên cứu Phần trăm trên tổng số mẫu (%)

Lý Đáp ứng nhu cầu mua 144 21.3 73.5 do sắm

Có thể mua đồ dùng cá nhân khi cần gấp 120 17.8 61.2

Có nhiều chương trình khuyến mãi 69 10.2 35.2

Kiểm tra độ tin cậy thang đo Cronbach’s – Alpha

Trong nghiên cứu, các thang đo thường được đánh giá bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, điều này tạo nền tảng cho việc thực hiện phân tích khám phá nhân tố (EFA).

Sự xuất hiện của biến "rác" có thể gây ảnh hưởng tiêu cực đến các biến khác, làm giảm độ tin cậy chung của thang đo SPSS cung cấp chỉ số Cronbach’s Alpha để xác định biến nào cần loại bỏ nhằm nâng cao độ tin cậy của thang đo Độ tin cậy của biến đo phụ thuộc vào việc tuân thủ quy trình thiết kế và hiệu chỉnh thang đo một cách chính xác.

 Hệ số tương quan biến tổng > 0.3

Nếu hệ số Cronbach’s Alpha vượt quá 0.95, có thể xuất hiện biến quan sát thừa trong thang đo, tức là những biến đo lường có khả năng trùng lặp với các biến đo lường khác.

Nếu hệ số Cronbach’s Alpha dưới mức tối thiểu ( 1

Bảng 2-17: Bảng ma trận xoay nhân tố của các biến độc lập

Bảng Ma trận xoay nhân tố chỉ ra 16 biến được phân chia thành 4 nhân tố Nhân tố 1 bao gồm 5 biến liên quan đến yếu tố bố trí cửa hàng (CH), nhằm đo lường ảnh hưởng của cách bố trí cửa hàng đến sự lựa chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên Nhân tố này được đặt tên là "Bố trí cửa hàng".

Nhân tố 2, được ký hiệu là NV, gồm 5 biến thuộc yếu tố nhân viên, nhằm đo lường ảnh hưởng của nhân viên đến lựa chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên Nhân tố 3, ký hiệu là TL, bao gồm 3 biến thuộc yếu tố tiện lợi, để đánh giá mức độ ảnh hưởng của tính tiện lợi đến sự lựa chọn của sinh viên Cuối cùng, nhân tố 4, ký hiệu là SP, có 3 biến thuộc yếu tố sản phẩm, dùng để đo lường tác động của sản phẩm đối với quyết định chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên.

2.3.5 Phân tích khám phá nhân tố (EFA) trên biến phụ thuộc

Bảng 2-18: Kết quả các hệ số của phân tích EFA biến phụ thuộc

Yếu tố cần đánh giá Giá trị chạy bằng So sánh

Số liệu của bảng trên cho thấy các hệ số đều thỏa mãn điều kiện để phân tích nhân tố khám phá EFA

 Hệ số KMO = 0.785 (0.5 ≤ 0.785 ≤ 1): Chứng tỏ phân tích nhân tố trên là thích hợp

 Giá trị Sig bằng 0 ≤ 0.05: Việc kiểm định trên có ý nghĩa thống kê và các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể

Tổng phương sai trích đạt 64.275%, vượt qua ngưỡng 50%, cho thấy rằng nhân tố rút ra giải thích 64.275% biến thiên của bốn biến quan sát chung.

 Giá trị Eigenvalues ở bảng Total Variance Explained là 2.571 với tiêu chuẩn phải đạt giá trị > 1

Bảng 2-19: Bảng ma trận xoay nhân tố của biến phụ thuộc

Kết quả phân tích EFA cho thấy ma trận xoay nhân tố với 4 biến quan sát có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5, xác nhận rằng yếu tố lựa chọn cửa hàng tiện lợi vẫn duy trì 4 biến quan sát sau khi thực hiện phân tích.

2.3.6 Kiểm tra độ tin cậy thang đo lần 2 cho các nhân tố mới

Sau khi xác định các nhân tố mới, nhóm đã tiến hành kiểm tra lại độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho 4 nhân tố mới với 16 biến quan sát Việc này nhằm đảm bảo rằng các biến quan sát được chấp nhận và có thể sử dụng cho các phân tích tiếp theo.

Bảng 2-20: Kiểm định lại Cronbach’s Alpha cho các nhân tố mới

Hệ số tương quan biến tổng Hệ số

Cronbach’s Alpha Nhân tố 1 Nhân tố 2 Nhân tố 3 Nhân tố 4

Kết quả kiểm tra Cronbach’s Alpha cho thấy các biến thuộc 4 thành phần đều đạt yêu cầu về độ tin cậy, với hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến tổng vượt quá 0.3.

2.4 BIẾN ĐẠI DIỆN 2.4.1 Mục đích

Kết quả từ phân tích khám phá nhân tố cho thấy, để thực hiện hồi quy hiệu quả, chúng ta cần giảm thiểu số lượng biến quan sát bằng cách sử dụng các biến đại diện Các biến đại diện này sẽ phản ánh những đặc điểm chung của các biến quan sát trong cùng một nhóm, giúp tối ưu hóa quy trình phân tích.

B1: Chọn menu Transform  Compute Variable

Hình 2.13: Bước 1 trong quá trình tính biến đại diện

+ B2.1: Ở khung của Target Variable, ta nhập tên biến đại diện

+ B2.2: Ở khung Function Group, ta chọn Statistical

In the Functions and Special Variables section, select Mean and choose the appropriate shape In the Numeric Expression section, include the observed variables representing the main variable within the Mean function.

Hình 2.14: Bước 2 trong quá trình tính biến đại diện

B3: Chọn OK và thực hiện tương tự với các biến đại diện còn lại

Hình 2.15: Kết quả thực hiện tính biến định tính

Phân tích tương quan Pearson

Phân tích tương quan Pearson là một phương pháp quan trọng để kiểm tra mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập Phương pháp này giúp nhận diện sớm vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập có mối tương quan mạnh với nhau.

Hệ số tương quan Pearson r có giá trị dao động từ -1 đến 1 (lưu ý, hệ số r chỉ có ý nghĩa khi sig nhỏ hơn 0.05)

Ta có các trường hợp sau:

Nếu r càng tiến về 1 hoặc -1: tương quan tuyến tính càng mạnh, càng chặt chẽ Tiến về 1 là tương quan dương, tiến về -1 là tương quan âm

Nếu r càng tiến về 0: tương quan tuyến tính càng yếu

Nếu r = 1: tương quan tuyến tính tuyệt đối, khi biểu diễn trên đồ thị phân tán Scatter, các điểm biểu diễn sẽ nhập lại thành 1 đường thẳng

Nếu r = 0, điều này cho thấy không có mối tương quan tuyến tính giữa hai biến Trong trường hợp này, có thể xảy ra hai tình huống: thứ nhất, không tồn tại mối liên hệ nào giữa hai biến; thứ hai, có thể có mối liên hệ phi tuyến giữa chúng.

B1: Chọn menu Analyze  Correlate Bivariate

Hình 2.16: Bước 1 trong quá trình thực hiện tương quan Pearson

Trong giao diện Bivariate Correlations, chọn các biến đại diện cho biến độc lập và biến phụ thuộc để đưa vào khung Variables Để dễ dàng đọc số liệu, hãy đặt biến phụ thuộc ở vị trí trên cùng và sau đó chọn OK.

Hình 2.17: Bước 2 trong quá trình thực hiện tương quan Pearson

Bảng 2-21: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc

LC CH NV TL SP

* Chấp nhận mức ý nghĩa α là 0.05 (2-đuôi)

** Chấp nhận mức ý nghĩa α là 0.01 (2-đuôi)

Kết quả cho thấy rằng có sự tương quan giữa LC và các nhân tố độc lập CH, NV và SP, với giá trị sig nhỏ hơn 0.05 Tương quan mạnh nhất là với biến NV (r = 0.579**) và yếu nhất với biến SP (r = 0.160*) Tuy nhiên, giá trị sig giữa LC và biến độc lập TL là 0.311, cho thấy không có sự tương quan giữa LC và TL.

Ngoài ra, kết quả còn cho thấy:

Giá trị sig của biến độc lập CH với biến NV là 0.496, cho thấy không có sự tương quan giữa hai biến này Ngược lại, giá trị sig của biến CH với các biến TL và SP đều thấp hơn 0.05, trong đó CH có sự tương quan mạnh nhất với SP (r = 0.573**) và yếu nhất với TL (r = 0.326**).

Giá trị sig của biến độc lập NV với các biến độc lập TL và SP đều lớn hơn 0.05, cho thấy không có sự tương quan giữa biến NV và hai biến độc lập TL, SP.

Phân tích hồi quy tuyến tính

Hồi quy tuyến tính là công cụ hữu ích trong việc xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến biến phụ thuộc Phân tích này giúp nhận diện những nhân tố có tác động lớn, nhỏ hoặc không có tác động, từ đó đề xuất các giải pháp hiệu quả và tiết kiệm.

Trong bảng tóm tắt mô hình hồi quy, giá trị R bình phương hiệu chỉnh trên 50% cho thấy mô hình nghiên cứu đạt chất lượng tốt và phù hợp với thực tế Hệ số Durbin – Watson được sử dụng để đánh giá mối tương quan giữa các phần sai số; nếu giá trị gần 2 (trong khoảng từ 1 đến 3), điều này chỉ ra rằng các phần sai số không có tương quan chuỗi bậc nhất Giá trị nhỏ hơn 2 gần 0 cho thấy mối tương quan thuận giữa các phần sai số, trong khi giá trị lớn hơn 2 gần 4 cho thấy mối tương quan nghịch.

 Ở bảng ANOVA, giá trị sig của kiểm định F < 0.05 có ý nghĩa: mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng được phù hợp với tổng thể

Trong bảng Coefficients, giá trị ở cột Sig nhỏ hơn hoặc bằng 0.05 cho thấy biến đó có ý nghĩa trong mô hình, ngược lại sẽ bị loại bỏ Hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta cho biết biến độc lập nào có ảnh hưởng lớn nhất đến sự thay đổi của biến phụ thuộc, với Beta lớn nhất là quan trọng nhất Đối với giá trị VIF, nếu VIF nhỏ hơn 2 thì không có đa cộng tuyến, trong khi VIF lớn hơn hoặc bằng 2 cho thấy có khả năng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.

B1: Chọn menu Analyze  Regression  Linear…

Hình 2.18: Bước 1 trong quá trình thực hiện hồi quy tuyến tính

B2: Ở giao diện Linear Regression, ta chọn biến phụ thuộc cho vào khung Dependent và các biến độc lập vào khung Independent(s)  Chọn Enter trong mục Method  Chọn mục Statisticals…

B3: Ở giao diện Linear Regresssion: Statistics, ta chọn Collinearity diagnostics và Durbin – Watson  chọn Continue  chọn mục Plot…

B4: Ở giao diện Linear Regression: Plot, ta cho *ZPRED vào khung X và

*ZRESID vào khung Y  chọn Histogram và Normal probability plot  Chọn Continue  Chọn OK

Bảng 2-22: Tóm tắt mô hình hồi quy

R R 2 R 2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn Durbin-Watson

Kết quả mô hình hồi quy cho thấy R² (0.374) lớn hơn R² hiệu chỉnh (0.360), cho thấy các biến độc lập như Bố trí cửa hàng (CH), Nhân viên (NV), Tính tiện lợi (TL) và Sản phẩm (SP) giải thích được 37,4% biến thiên của Lựa chọn cửa hàng tiện lợi (LC) Trị số Durbin-Watson là 1.978, nằm trong khoảng cho phép [1;3], xác nhận rằng không có hiện tượng tương quan chuỗi, cho phép nhóm sử dụng kết quả của mô hình hồi quy.

Giá trị kiểm định F Sig

Kết quả phân tích ANOVA cho thấy giá trị kiểm định F là 28.479, có ý nghĩa thống kê với Sig nhỏ hơn 0.05 (0.000 < 0.05) Điều này dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết rằng các biến độc lập không có mối quan hệ với biến phụ thuộc, cho thấy mô hình hồi quy phù hợp với dữ liệu nghiên cứu và có thể được suy rộng cho tổng thể.

Bảng 2-24: Bảng thống kê thông số của mô hình hồi quy

Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa

B Độ lệch chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF

Các thông số của mô hình hồi quy cho thấy ở độ tin cậy 95%, chỉ có 2 trong 4 nhân tố ảnh hưởng đến lựa chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên, với giá trị Sig nhỏ hơn 0.05 Cụ thể, nhân tố NV (Nhân viên) có giá trị Sig =

Trong nghiên cứu, nhân tố SP (Sản phẩm) có giá trị Sig = 0.034, cho thấy đây là yếu tố quan trọng trong việc lựa chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên Ngược lại, hai nhân tố còn lại là TL (Tính tiện lợi) với Sig = 0.933 và CH (Bố trí cửa hàng) với Sig = 0.402 không có ý nghĩa thống kê, do đó sẽ bị loại bỏ khỏi mô hình theo thứ tự từ nhỏ đến lớn, bắt đầu với nhân tố TL.

Sau khi loại nhân tố TL nhóm đã tiến hành phân tích hồi quy và có được kết quả của mô hình hồi quy ở các bảng sau đây:

Bảng 2-25: Tóm tắt mô hình hồi quy sau khi bỏ nhân tố TL

Mô hình hồi quy cho thấy trị số R² (0.374) lớn hơn R² hiệu chỉnh (0.364), cho thấy các biến độc lập như CH (Bố trí cửa hàng), NV (Nhân viên) và SP (Sản phẩm) giải thích được 37,4% biến thiên của LC (Lựa chọn cửa hàng tiện lợi) Trị số Durbin-Watson là 1.981, nằm trong khoảng cho phép [1;3], cho thấy không có hiện tượng tương quan chuỗi, cho phép nhóm sử dụng kết quả của mô hình hồi quy.

Bảng 2-26: Bảng ANOVA sau khi bỏ nhân tố TL

Bảng 2-27: Bảng thống kê thông số của mô hình hồi quy sau khi bỏ nhân tố TL

Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Sig

Theo bảng thông số mô hình hồi quy, ở độ tin cậy 95%, chỉ có 2 trong 3 nhân tố ảnh hưởng đến lựa chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên, với giá trị Sig nhỏ hơn 0.05: NV (Nhân viên) có Sig = 0.000 và SP (Sản phẩm) có Sig = 0.026 Nhân tố CH (Bố trí cửa hàng) có giá trị Sig = 0.403, lớn hơn 0.05, nên không có ý nghĩa thống kê và sẽ bị loại khỏi mô hình.

Sau khi loại nhân tố CH nhóm đã tiến hành phân tích hồi quy và có được kết quả của mô hình hồi quy ở các bảng sau đây:

Bảng 2-28: Tóm tắt mô hình hồi quy sau khi bỏ nhân tố CH

Mô hình hồi quy cho thấy trị số R² (0.371) lớn hơn R² hiệu chỉnh (0.365), cho thấy các biến độc lập như NV (Nhân viên) và SP (Sản phẩm) giải thích 37,1% biến thiên của LC (Lựa chọn cửa hàng tiện lợi) Thêm vào đó, trị số Durbin-Watson là 1.967, nằm trong khoảng cho phép [1;3], chứng tỏ không có hiện tượng tương quan chuỗi, cho phép nhóm sử dụng kết quả của mô hình hồi quy.

Bảng 2-29: Bảng ANOVA sau khi bỏ nhân tố CH

Bảng 2-30: Bảng thống kê thông số của mô hình hồi quy sau khi bỏ nhân tố CH

Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Sig

Các thông số của mô hình hồi quy cho thấy, với độ tin cậy 95%, cả hai yếu tố NV (Nhân viên) và SP (Sản phẩm) đều có ảnh hưởng đáng kể đến lựa chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên, với giá trị Sig lần lượt là 0.000 và 0.001, đều nhỏ hơn 0.05.

Dựa vào kết quả mô hình hồi quy, nhóm kết luận:

Trong nghiên cứu, các giả thuyết đo lường H1 và H3 trong mô hình lý thuyết ban đầu đã được chấp nhận, trong khi các giả thuyết H2, H4 và H5 bị bác bỏ Bên cạnh đó, mô hình hồi quy cho thấy các yếu tố ảnh hưởng đến lựa chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên được xác định rõ ràng.

Mức độ ảnh hưởng của yếu tố đến lựa chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên như sau:

Nhân viên đóng vai trò quan trọng nhất trong việc ảnh hưởng đến sự lựa chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên Cụ thể, khi có sự thay đổi 01 đơn vị về nhân viên, sự lựa chọn của sinh viên đối với cửa hàng tiện lợi sẽ tăng hoặc giảm 0.569 đơn vị.

Kiểm định sự khác biệt về trị trung bình

Có 2 trường hợp xảy ra khi kiểm định sự khác biệt về trị trung bình:

 Trường hợp 1: Với các biến định tính có 2 giá trị, ta sẽ tiến hành chạy kiểm định Independent Sample T-Test

 Trường hợp 2: Với các biến định tính có 3 giá trị trở lên, ta sẽ tiến hành chạy kiểm định One-Way ANOVA

 H 0 : không có sự khác biệt có ý nghĩa giữa các trị trung bình của 2 mẫu

 H 1 : có sự khác biệt có ý nghĩa giữa các giá trị trung bình của 2 mẫu

So sánh giá trị Sig với giá trị α = 0.05

 Nếu giá trị Sig > α: ta chọn giả thuyết H 0

 Nếu giá trị Sig ≤ α: ta bác bỏ giả thuyết H 0

2.8.3 Trường hợp 1: Kiểm định Independent Sample T- Test

So sánh trị trung bình về một chỉ tiêu nghiên cứu nào đó giữa 2 đối tượng quan tâm

Ta sẽ kiểm định phương sai bằng hệ số sig ở cột Levene’s Test for Equality of Variances Nếu:

If the significance value (sig.) of Levene's test is less than 0.05, we examine the significance value under the "Equal variances not assumed" column in the t-test for Equality of Means If the significance value of the t-test is less than 0.05, we reject the null hypothesis (H0) Conversely, if the significance value of the t-test is greater than or equal to 0.05, we fail to reject the null hypothesis (H0).

When the significance value (sig.) of Levene's test is greater than or equal to 0.05, we refer to the significance value under the "Equal variances assumed" column in the t-test for Equality of Means If the significance value of the t-test is less than 0.05, we reject the null hypothesis (H0) Conversely, if the significance value of the t-test is greater than or equal to 0.05, we fail to reject the null hypothesis (H0).

B1: Ta chọn menu Analyze  Compare Means  Independent Sample T-Test…

Hình 2.31: Bước 1 trong quá trình thực hiện kiểm định Independent Sample T-

In the Independent-Samples T Test interface, select the dependent variable to place in the Test Variable(s) box, and input the categorical variable into the Grouping Variable section, followed by defining the groups.

B3: Ta quy định ký hiệu mã hóa cho 2 giá trị của biến định tính tại ô Group 1 và 2

Kết quả kiểm định cho thấy có sự khác biệt rõ rệt về các yếu tố ảnh hưởng đến lựa chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên, đặc biệt là những sinh viên chọn cửa hàng tiện lợi nhằm đáp ứng nhu cầu mua sắm đa dạng.

Bảng 2-39: Kết quả kiểm định sự khác biệt nhóm có lý do chọn cửa hàng tiện lợi vì đáp ứng nhu cầu mua sắm với lựa chọn

Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means

95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper

Kết quả kiểm định Independent – Sample T-Test cho thấy không có sự khác biệt về giá trị trung bình trong lựa chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên giữa hai nhóm có lý do chọn cửa hàng vì đáp ứng nhu cầu mua sắm Cụ thể, số Sig của Lenvene’s Test là 0.349, lớn hơn 0.05, cho thấy phương sai giữa hai nhóm không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê Giá trị Sig T-Test là 0.283.

Kết luận: Sinh viên không cho thấy sự khác biệt đáng kể về lựa chọn cửa hàng tiện lợi dựa trên các yếu tố của cửa hàng, mặc dù họ có lý do khác nhau cho việc chọn lựa cửa hàng để đáp ứng nhu cầu mua sắm của mình.

Kết quả kiểm định cho thấy có sự khác biệt rõ rệt trong các yếu tố ảnh hưởng đến lựa chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên, đặc biệt là lý do họ chọn những cửa hàng này vì có không gian để ngồi lại.

Bảng 2-40: Kết quả kiểm định sự khác biệt nhóm có lý do chọn cửa hàng tiện lợi vì có thể ngồi lại với lựa chọn

95% Confidence Interval of the Difference

Kết quả từ kiểm định Independent – Sample T-Test cho thấy không có sự khác biệt về giá trị trung bình trong lựa chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên giữa hai nhóm có lý do chọn cửa hàng tiện lợi vì có thể ngồi lại Cụ thể, số Sig của Lenvene’s Test là 0.971, lớn hơn 0.05, cho thấy phương sai giữa hai nhóm không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê Hơn nữa, giá trị Sig T-Test là 0.796, củng cố thêm kết luận này.

Kết luận: Sinh viên không có sự khác biệt đáng kể trong việc lựa chọn cửa hàng tiện lợi dựa trên các yếu tố của cửa hàng, bất kể lý do ngồi lại khác nhau.

Kết quả kiểm định cho thấy có sự khác biệt rõ rệt về các yếu tố ảnh hưởng đến lựa chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên Nhiều sinh viên chọn cửa hàng tiện lợi vì tính tiện lợi trong việc mua sắm đồ dùng cá nhân khi cần gấp.

Bảng 2-41 trình bày kết quả kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm người tiêu dùng chọn cửa hàng tiện lợi do khả năng mua sắm đồ dùng cá nhân khi cần gấp.

Kết quả kiểm định Independent – Sample T-Test cho thấy không có sự khác biệt đáng kể về giá trị trung bình trong lựa chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên giữa hai nhóm, cụ thể là những sinh viên chọn cửa hàng tiện lợi vì lý do có thể mua đồ dùng cá nhân khi cần gấp.

Kết quả kiểm định cho thấy giá trị Sig của kiểm định Levene là 0.837, lớn hơn 0.05, điều này cho thấy phương sai giữa hai nhóm không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê Ngoài ra, giá trị Sig của kiểm định T-Test là 0.813.

Kết luận: Sinh viên không có sự khác biệt đáng kể trong việc lựa chọn cửa hàng tiện lợi dựa trên các yếu tố của cửa hàng, đặc biệt là khi họ cần mua sắm đồ dùng cá nhân gấp.

Kết quả kiểm định cho thấy có sự khác biệt rõ rệt về các yếu tố ảnh hưởng đến lựa chọn cửa hàng tiện lợi của sinh viên, với lý do chính là sự đa dạng của sản phẩm Sinh viên thường ưu tiên những cửa hàng cung cấp nhiều loại sản phẩm khác nhau, đáp ứng nhu cầu tiêu dùng đa dạng của họ.

Bảng 2-42: Kết quả kiểm định sự khác biệt nhóm có lý do chọn cửa hàng tiện lợi vì đa dạng sản phẩm với lựa chọn

Tiêu đề	Nghiên Cứu Hành Vi Lựa Chọn Cửa Hàng Tiện Lợi Của Sinh Viên Ở Thành Phố Hồ Chí Minh
Tác giả	Trần Trọng Hiếu, Trần Quốc Tiến, Nguyễn Thị Ngọc Trang
Trường học	Trường Đại Học Tài Chính – Marketing
Chuyên ngành	Marketing
Thể loại	tiểu luận
Năm xuất bản	2021
Thành phố	TP. HCM

Định dạng
Số trang	241
Dung lượng	5,77 MB