33Hình 2.11: Mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm mỹ phẩm trực tuyến của người tiêu dùng tại thành phố Hồ Chí Minh của Diệp Thị Kim Tuyền vàĐàm Trí Cường-Trường Đại
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
MỘT SỐ KHÁI NIỆM VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
2.1.1 Ý định mua sắm: Ý định được cho là chứa đựng những yếu tố thúc đẩy, ảnh hưởng đến hành vi, nó chỉ ra mức độ mà mỗi các nhân sẵn sàng thử, mức độ nỗ lực để thực hiện hành vi Khi con người có ý định mạnh mẽ để tham gia vào một hành vi nào đó thì họ có khả năng thực hiện hành vi đó nhiều hơn (Ajen I (2002) The theory of planned behavior. Organization Behavior and Human Decision processes Vol 50. Issue2, pp 179-211) Ý định là yếu tố được sử dụng để đánh giá khả năng thực hiện hành vi của cá nhân Theo Ajzen (1991), ý định mang tính thúc đẩy và thể hiện nỗ lực của một cá nhân sẵn sàng thực hiện một hành vi cụ thể.
Davis (1985) đưa ra mô hình chấp nhận công nghệ TAM (Technology Acceptance Model) về mối liên hệ và ảnh hưởng của các yếu tố nhận thức như tính dễ sử dụng, sự hữu ích đến thái độ, từ đó ảnh hưởng đến ý định và hành vi trong việc chấp nhận công nghệ thông tin của người sử dụng, ý định được xem là tiền đề trực tiếp dẫn đến ý định sử dụng Thương mại điện tử tại việt Nam trong mô hình TAM 2 Nghiên cứu của Zhang và ctg (2012) cũng khẳng định ý định sử dụng là một khái niệm rất quan trọng trong nghiên cứu hành vi tiêu dùng và cũng là yếu tố quan trọng nhất quyết định hành vi tiêu dùng thực tế Một số nghiên cứu khác như: Thuyết hành động hợp lý đã được kiểm chứng trong một vài nghiên cứu của Fishbein & Ajzen (1980,1975) và nghiên cứu trong các lĩnh khác
Nghiên cứu này tập trung xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng thanh toán điện tử tại Việt Nam
2.1.2 Hành vi mua sắm trực tuyến (Mua hàng qua mạng: Online shopping behavior):
Mua sắm qua mạng được định nghĩa là hành vi của người tiêu dùng trong việc mua sắm thông qua các cửa hàng trên mạng hoặc website sử dụng các giao dịch mua hàng qua mạng (Monsuwe,
Dellaert và K D Ruyter, 2004) Tương tự, theo Haubl & Trifts, (2000), mua hàng qua mạng là một giao dịch được thực hiện bởi người tiêu dùng thông qua giao diện trên giao diện thiết bị bằng cách thiết bị của người tiêu dùng được kết nối và có thể tương tác với các cửa hàng số hóa của nhà bán lẻ thông qua mạng Internet
Hành vi mua hàng qua mạng của người tiêu dùng được dựa trên giao diện các website, hình ảnh về sản phẩm được đăng tải trên mạng (Lohse and Spiller 1998; Park and Kim 2003) Sự phát triển vượt bậc của internet và thương mại điện tử đã ảnh hưởng mạnh mẽ lên cách người tiêu dùng lướt web (Soopramanien and Robertson 7
2007) và thu thập thông tin về sản phẩm (Moe and Fader 2004).
Hành vi mua hàng qua mạng của người tiêu dùng cũng khác với cách mua sắm truyền thống (Alba, 1997) Mua hàng qua mạng thuyết phục khách hàng mua hàng qua việc làm họ cảm nhận được sự thích thú và lợi ích khi mua sắm (Ha and Stoel 2009).
Tóm lại, mua hàng qua mạng là quá trình mua sản phẩm hay dịch vụ được thực hiện bởi người tiêu dùng ở các cửa hàng trên mạng thông qua mạng Internet.
2.1.3 Ý định mua sắm trực tuyến (Ý định mua hàng qua mạng- Online Purchase Intention): Ý định mua hàng qua mạng sẽ quyết định độ mạnh của khách hàng trong hành vi mua sắm trực tuyến (Salisbury, Pearson, Pearson và Miller, 2001) Theo Pavlou (2003), khi một khách hàng dự định sẽ dùng các giao dịch trực tuyến để mua sắm, đỏ được gọi là ý định mua hàng qua mạng Cụ thể, khi quá trình họ tìm kiếm, trao đ\i thông tin và mua hàng được thực hiện qua mạng Internet, đó được xinh đẹp và lộng lẫy Từ ý nghĩa như thế, Cocoon chính là “ngôi nhà” để chăm sóc làn da, mái tóc của người Việt Nam, giúp họ trở nên xinh đẹp, hoàn thiện hơn và tỏa sáng theo cách của chính họ. Cocoon ra đời với mong muốn là làm đẹp cho người Việt từ chính những nguồn nguyên liệu gần gũi, quen thuộc Với sự ưu ái của thiên nhiên, Việt Nam là đất nước sở hữu hệ sinh thái thực vật vô cùng phong phú và phát triển, đặc biệt là các loại thảo dược lành tính. Chúng chứa nhiều dưỡng chất quý giá giúp cải thiện vẻ đẹp của làn da, sắc môi và mái tóc Chính vì thế, chẳng có lý do gì để chúng tôi từ chối một nguồn nguyên liệu sẵn có và tuyệt vời đến vậy.
Mỹ phẩm cũng giống như thực phẩm đều là những “món ăn bổ dưỡng” mang đến vẻ đẹp cho con người Với sự tiến bộ của xã hội, con người có xu hướng tìm kiếm sản phẩm tiêu dùng có nguồn gốc từ thực vật để bảo vệ sức khỏe Với tư duy này, mỹ phẩm thuần chay cũng bắt đầu trở thành xu hướng yêu thích của nhiều người theo lối sống xanh Đó chính là lý do thôi thúc Cocoon nghiên cứu và không ngừng cho ra đời các dòng sản phẩm mỹ phẩm 100% thuần chay giữ trọn dưỡng chất, an toàn, lành tính, không sử dụng thành phần từ động vật và nói không với thử nghiệm trên động vật.
Hình 2.1: Thương hiệu mỹ phẩm thuần chay Cocoon
2.1.5 Son dưỡng Cocoon dầu dừa Bến Tre:
Son Dưỡng Cocoon Bến Tre Coconut Lip Balm là sản phẩm 100% thuần chay với thành phần chủ đạo từ thiên nhiên Việt Nam là dầu dừa Bến Tre kết hợp với Bơ hạt mỡ và Vitamin E giúp giữ ẩm cho môi không khô căng, nứt nẻ, mang đến cho bạn làn môi mềm mịn, lán mượt không bong tróc, chảy máu và an toàn nhờ chứa các thành phần tự nhiên lành tính, không gây hại cho sức khỏe Sản phẩm có thành phần từ thực vật, 100% thuần chay, không sử dụng hương liệu và cam kết không thử nghiệm trên động vật
Hình 2.2: Son dưỡng dầu dừa Cocoon
Son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon chính thức ra mắt vào tháng 5 năm 2019, chỉ trong vòng vài tháng, son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon gần như trở thành sản phẩm son dưỡng bán chạy nhất, vượt xa các thương hiệu lâu đời khác Mang mùi hương dừa đậm chất
“quê nhà” và khả năng dưỡng ẩm, làm hồng môi, sản phẩm đáp ứng mọi kỳ vọng của người sử dụng
Thuật ngữ “Sinh viên” được bắt nguồn từ một từ gốc Latinh:
“Student” với nghĩa là người làm việc, học tập, tìm hiểu, khai thác tri thức (Từ điển Bách khoa toàn thư – tiếng Nga)
Sinh viên trước hết mang đầy đủ những đặc điểm chung của con người, mà theo Mác là “Tổng hoà của các quan hệ xã hội”. Nhưng họ còn mang một số đặc điểm riêng: Tu\i đời còn trẻ, trong khoảng từ 18 đến 25, dễ thay đ\i, chưa định hình rõ rệt về nhân cách, ưa các hoạt động giao tiếp, có tri thức đang được đào tạo chuyên môn Vì thế, sinh viên dễ tiếp thu cái mới, thích cái mới, thích sự tìm tòi, học hỏi và sáng tạo (theo hocluat.vn).
Như vậy từ định nghĩa trên nhóm mở rộng diễn dịch về khái niệm sinh viên trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh là người học đang học tập, nghiên cứu khoa học theo chương trình đào tạo Đại học, Cao đẳng, Học viện, Trung cấp tại TP Hồ Chí Minh.
CÁC CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.2.1 Thuyết nhận thức rủi ro TPR
“Nhận thức rủi ro” được hiểu là “người tiêu dùng tin rằng sẽ có rủi ro nếu mua sản phẩm/dịch vụ trực tuyến” Theo lý thuyết nhận thức rủi ro TPR (Theory of Perceived Risk), Bauer, R.A (1960)) cho rằng nhận thức rủi ro trong quá trình mua sắm bao gồm hai yếu tố được thể hiện trong sơ đồ 2.1 sau:
Nh n th c r i ro liên quan ậ ứ ủ đêến s n ph m/d ch v (PRP)ả ẩ ị ụ
Nh n th c r i ro liên quan ậ ứ ủ đêến giao d ch tr c tuyêến ị ự
Hình 2.3: Mô hình thuyết nhận thức rủi ro (TPR)
Nguồn: TPR Bauer và R.A (1960) Trước hết, yếu tố rủi ro liên quan đến sản phẩm/dịch vụ (PRP): các dạng nhận thức rủi ro gồm: mất tính năng, mất tài chính, tốn thời gian, mất cơ hội và nhận thức rủi ro toàn bộ với sản phẩm/dịch vụ (t\ng của nhận thức bất định hoặc băn khoăn của người tiêu dùng khi mua sản phẩm).
Thành phần nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến
(PRT): các rủi ro có thể phát sinh khi người tiêu dùng thực hiện giao dịch thương mại điện tử trên các phương tiện – thiết bị điện tử liên quan đến: sự bí mật (privacy), sự an toàn - chứng thực (security- authentication), không khước từ (nonrepudiation), và nhận thức rủi ro toàn bộ về giao dịch trực tuyến.
Bauer, R.A (1960) đề cập rằng niềm tin về nhận thức rủi ro như là yếu tố chủ yếu đối với hành vi tiêu dùng nó có thể là một yếu tố chính ảnh hưởng việc chuyển đ\i từ người duyệt web đến người mua hàng thực sự.
Cox và Rick đã đề cập đến nhận thức rủi ro như t\ng của các nhận thức bất định bởi người tiêu dùng trong một tình huống mua hàng cụ thể.
Jacoby and Kaplan (1972) phân loại nhận thức rủi ro của người tiêu dùng thành 5 loại rủi ro như sau: vật lý (physical), tâm lý
(psychologica), xã hội (social), tài chính (financial), thực hiện
(performance) Những rủi ro này được trình bày trong bảng như sau:
Các loại rủi ro Định nghĩa
Tài chính Rủi ro mà sản phẩm không đáng giá tài chính Tâm lý
Rủi ro mà sản phẩm sẽ có chất lượng/ hình ảnh thấp hơn mong đợi/ hình dung
Thực hiện Rủi ro mà sản phẩm sẽ không thực hiện như kỳ vọng
Rủi ro mà một sự lựa chọn sản phẩm có thể mang lại kết quả bối rối trước bạn bè/ gia đình/ đồng nghiệp.
Hình 2.4: Những rủi ro của Jacoby and Kaplan (1972)
Nguồn: Jacoby and Kaplan (1972) 2.2.2 Thuyết hành động hợp lí TRA
Thuyết hành động hợp lý TRA (Theory of Reasoned Action) được
Ajzen và Fishbein xây dựng từ năm 1967 và được hiệu chỉnh mở rộng trong thập niên 70 - Mô hình TRA (Ajzen và Fishbein, 1975) Đây được xem là học thuyết tiên phong trong lĩnh vực nghiên cứu tâm lý xã hội
(Eagly & Chaiken, 1993; Olson & Zanna, 1993; Sheppard, Hartwick,
& Warshaw, 1988, trích trong Mark, C & Christopher J.A., 1998, tr.1430) Mô hình TRA cho thấy hành vi được quyết định bởi ý định thực hiện hành vi đó Mối quan hệ giữa hành vi đã được nêu ra và kiểm chứng thực nghiệm trong rất nhiều nghiên cứu ở nhiều lĩnh vực
(Ajzen, 1988; Ajzen & Fishben, 1980; Canary & Seibold, 1984;
Sheppard, Hartwick, & Warshaw, 1988, trích trong Ajzen, 1991, tr.
186), theo đó ý định thực hiện hành vi được thể hiện qua xu hướng thực hiện hành vi Ý định là trạng thái nhận thức ngay trước khi thực hiện hành vi; là một yếu tố dẫn đến thực hiện hành vi cho thấy xu hướng tiêu dùng là yếu tố dự đoán tốt nhất về hành vi tiêu dùng Để quan tâm hơn về các yếu tố góp phần đến xu hướng mua thì xem xét hai yếu tố là thái độ và chuẩn chủ quan của khách hàng.
Thuyết hành động hợp lí (TRA) cho rằng ý định hành vi dẫn đến hành vi và ý định được quyết định bởi thái độ cá nhân đối hành vi, cùng sự ảnh hưởng của chuẩn chủ quan xung quanh việc thực hiện các hành vi đó Trong đó, thái độ (Attitude Toward Behavior - AB) và chuẩn chủ quan (Subjective Norm – SN) có tầm quan trọng và ảnh hưởng trực tiếp đến ý định hành vi.
Hình 2.5: Mô hình thuyết hành động hợp lý (TRA)
Nguồn: Ajzen và Fishben (1975) Thuyết hành động hợp lí quan tâm đến hành vi của người tiêu dùng cũng như xác định khuynh hướng hành vi của họ, trong khuynh hướng hành vi là một phần của thái độ hướng tới hành vi (ví dụ cảm giác chung chung của sự ưa thích hay không ưa thích của họ sẽ dẫn đến hành vi) và một phần nữa là các chuẩn chủ quan (sự tác động của người khác cũng dẫn tới thái độ của họ).
Trong đó, Thái độ (Attitude Toward Behavior) là yếu tố cá nhân thể hiện niềm tin tích cực hay tiêu cực, đồng tình hay phản đối của người tiêu dùng đối với sản phẩm, dịch vụ, hoặc đo lường bằng niềm
Thái độ Đo l ườ ng niêềm tn đốếi v i ớ thu c tnh s n ph m ộ ả ẩ
Niêềm tn vêề nh ng ng ữ ườ i nh h ả ưở ng sẽẽ nghĩ rằềng tối nên hay khống nên mua s n ả ph m s n ph m ẩ ả ẩ Đo l ườ ng niêềm tn đốếi v i ớ thu c tnh s n ph m ộ ả ẩ
Niêềm tn đốếi v i thu c tnh ớ ộ s n ph m ả ẩ rằng người đó nên thực hiện hay không thực hiện hành vi (Ajzen,
1991, tr 188) Tuy nhiên, các chuẩn chủ quan cũng sẽ thay đ\i tùy theo tình huống và động lực của từng cá nhân, các cá nhân có thể hoặc không tuân thủ theo các quy tắc chung của xã hội. Ý định hành vi (BI) là một hàm gồm thái độ đối với hành vi và chuẩn chủ quan đối với hành vi đó
Trong đó, W1 và W2 là các trọng số của Thái độ (AB) và Chuẩn chủ quan (SN)
Theo Gordron Allport (1970): “Thái độ là một thiên hướng t\ng quát về một người hay vật”
Theo Turstone (Mowen & Monor, 2006, tr 124): “Thái độ là một lượng cảm xúc thể hiện sự thuận lòng hay trái ý của một người về một ngoại tác nào đó”
Theo Sschiffinan & Kanuk (1987), thái độ được miêu tả gồm 3 thành phần: nhận thức, cảm xúc hay sự ưa thích và ý định hành vi. Ưu điểm của mô hình TRA:
Mô hình TRA giống như mô hình thái độ ba thành phần nhưng mô hình này phối hợp 3 thành phần là: nhận thức, cảm xúc và thành phần xu hướng được sắp xếp theo thứ tự khác với mô hình thái độ ba thành phần Phương cách đo lường thái độ trong mô hình TRA cũng giống như mô hình thái độ đa thuộc tính Tuy nhiên, mô hình TRA giải thích chi tiết hơn mô hình đa thuộc tính vì thêm thành phần chuẩn chủ quan.
Hạn chế của mô hình TRA:
Hạn chế lớn nhất của thuyết này là hành vi quyết định của một cá nhân đặt dưới sự kiểm soát của ý định Như thế, thuyết này chỉ áp dụng đối với những trường hợp có ý thức nghĩ ra trước để biểu hiện hành vi Ý định lại chịu sự tác động của thái độ và mối quan hệ xã hội Điều này cho thấy được, để có được hành vi cá nhân thì yêu cầu sản phẩm, dịch vụ được sử dụng phải tạo ra niềm tin đối với người sử dụng và các mối quan hệ cá nhân khác Quyết định không hợp lý, hành động theo thói quen hoặc hành vi được coi là không ý thức và không thể được giải thích bởi lý thuyết này (Ajzen, 1985).
2.2.3 Lý thuyết hành vi dự định TPB
Thuyết hành vi dự định (Theory of Planed Behavior – TPB) của Ajzen (1991) là sự phát triển của thuyết hành động hợp lý của Ajzen
THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Lựa chọn đề tài nghiên cứu Xác định mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu và tìm hiểu các cơ sở lý thuyết liên quan đến đề tài
Chọn phương pháp nghiên cứu thực nghiệm
Thảo luận nhóm xác định, điều chỉnh các thang đo
Xác định kích thước mẫu cần thiết tổi thiểu Bản khảo sát
Thực hiện khảo sát thu thập dữ liệu
- Mã hóa, nhập liệu, làm sạch dữ liệu
- Kiểm định, đánh giá thang đo
NGHIÊN CỨU SƠ BỘ
Do sự khác n ức độ phát triển kinh tế, cho nên có thể các thang đo đã được thiết lập tại các nước phát triển chưa thật sự phù hợp với thị trường Việt Nam, cho nên tập các thang đo điều chỉnh và b\ sung thông qua một số nghiên cứu định tính với kỹ thuật thảo luận nhóm tập trung Thông qua cơ sở lí thuyết ở Chương 2, ý định mua sắm trực tuyến sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh gồm 6 yếu tố với các biến quan sát của các nghiên cứu trước, đây là nền tảng và cơ sở để thực hiện việc nghiên cứu định tính.
Thang đo được sử dụng trong nghiên cứu này là thang đo Likert 5 mức độ, từ 1 đến 5 cho tất cả các biến độc lập lẫn phụ thuộc Năm mức độ đó là: 1 là “Hoàn toàn không đồng ý”; 2 là
“Không đồng ý”; 3 là “Bình thường”; 4 là “Đồng ý” và 5 là “Hoàn toàn đồng ý”.
Nghiên cứu định tính được sử dụng trong nghiên cứu này là kỹ thuật thảo luận nhóm tập trung Mục đích của việc thảo luận nhóm tập trung nhằm:
Xác định các yếu tố tác động đến ý định mua sắm trực tuyến sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon và các biến quan sát đo lường yếu tố này.
Khẳng định các yếu tố tác động đến ý định mua sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon của sinh viên tại TP HCM và các biến quan sát đo lường các yếu tố này theo mô hình lý thuyết các yếu tố tác động đến ý định mua sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon của người diêu dùng được nhóm tác giả đề xuất, trên cơ sở đó hiệu chỉnh, b\ sung các yếu tố tác động đến ý định mua sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon của sinh viên tại TP HCM và phát triển thang đo các yếu tố này 53
Kết quả thảo luận nhóm tập trung là cơ sở để tác giả hiệu chỉnh mô hình lý thuyết được tác giả đề xuất trong chương 2 và thang đo được tác giả phát triển dựa vào các khái niệm nghiên cứu được t\ng kết từ lý thuyết và các nghiên cứu trước.
3.2.2 Kết quả nghiên cứu sơ bộ
Các thành viên của nhóm thảo luận đều thống nhất khẳng định:
Các yếu tố tác động đến ý định mua sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon của người tiêu dùng sống tại TP HCM được nhóm tác giả đề xuất trong chương 2 là những yếu tố chính tác động đến ý định mua sắm sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre-
Cocoon của sinh viên tại Thành Phố Hồ Chí Minh.
Với kết quả này, mô hình lý thuyết các yếu tố tác động đến ý định mua sắm trực tuyến sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre-
Cocoon của sinh viên ở TP HCM và các giả thuyết nghiên cứu được xây dựng ở chương 2 được giữ nguyên để kiểm định trong nghiên cứu định tính.
XÂY DỰNG VÀ PHÁT TRIỂN THANG ĐO
3.3.1 Nhận thức về sự hữu ích
Thang đo này sẽ đánh giá sự hữu ích của việc mua sắm trực tuyến tác động đến ý định mua sắm sản phẩm son dưỡng dầu dừa
Bến Tre- Cocoon của sinh viên tại Thành Phố Hồ Chí Minh Trong nghiên cứu này, sự hữu ích của việc mua sắm trực tuyến tác động đến ý định mua sắm sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre-
Cocoon dựa theo thang đo dưới đây gồm 4 biến quan sát, ký hiệu từ HI1 đến HI4.
Bảng 3.1: Thang đo Nhận thức về sự hữu ích
Nguồn so với mua hàng trực tiếp (2011)
Có thể mua sắm trực tuyến son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon mọi lúc và mọi nơi trên các trang Thương mại điện tử.
Diệp Thị Kim Tuyền và Đàm Trí Cường (2020)
Hà Ngọc Thắng và cộng sự (2021)
Có nhiều mã khuyến mãi, giảm giá khi mua sắm sản phẩn son dưỡng dầu dừa
Bến Tre- Cocoon trực tuyến.
Cao Minh Trí và Nguyễn Kiều Linh (2018) Đỗ Đình Thanh và Lã Như Hải (2022)
Sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre-
Cocoon được bán hầu hết trên các trang
Thương mại Điện tử phổ biến.
Nguyễn Thị Mai Anh và các cộng sự (2022) Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp
3.3.2 Nhận thức dễ sử dụng
Nhận thức dễ sử dụng sẽ đánh giá mức độ dễ sử dụng của việc mua sắm trực tuyến tác động đến ý định mua sắm sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon của sinh viên tại
Thành Phố Hồ Chí Minh Trong nghiên cứu này, nhận thức dễ sử dụng của việc mua sắm của người tiêu dùng được dựa
55 theo thang đo dưới đây, gồm 4 biến quan sát được thể hiện với ký hiệu DSD1 đến DSD4:
Bảng 3.2: Thang đo Nhận thức dễ sử dụng
Ký hiệu Biến quan sát Nguồn
Bạn tin rằng mình có thể tự đặt hàng sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon mà không cần bất kì sự trợ giúp nào.
Diệp Thị Kim Tuyền và Đàm Trí Cường (2020)
DSD2 Bạn dễ dàng theo dõi đơn hàng và thông tin khuyến mãi của sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon.
DSD3 Thanh toán khi mua sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon trực tuyến dễ dàng, nhanh chóng.
Nguyễn Thị Mai Anh và các cộng sự (2022)
Bạn dễ dàng tìm kiếm sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon trên các trang Thương mại điện Tử.
Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp 3.3.3 Nhận thức rủi ro
Thang đo này sẽ đánh giá mức độ rủi ro trong việc mua
Bảng 3.3: Thang đo Nhận thức rủi ro
Ký hiệu Biến quan sát Nguồn
RR1 Bạn cảm thấy lo lắng vì thông tin cá nhân không được bảo mật.
Tạ Văn Thành và Đặng Xuân Ơn (2021)
RR2 Việc hoàn trả hàng hóa và hoàn tiền gặp nhiều bất tiện.
RR3 Sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre-
Cocoon bị hư hỏng trong quá trình vận chuyển.
Hossein Rezaee Dolat Abadi và các cộng sự (2011)
Nguyễn Thị Mai Anh và các cộng sự (2022)
RR4 Bạn không được trực tiếp thấy sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon trước khi mua, sản phẩm khác với mô tả.
Lê Hoàng vàPhương Việt (2019)
3.3.4 Nhận thức độ tin cậy
Nghiên cứu này sẽ đánh giá mức độ tin tưởng của sinh viên tại thành phố Hồ Chí Minh đối với việc mua sắm trực tuyến sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon.Thang đo dưới đây gồm 4 biến quan sát, ký hiệu từ TC1 đến TC4.
Bảng 3.4: Thang đo Nhận thức độ tin cậy
Ký hiệu Biến quan sát Nguồn
Sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon được đánh giá cao trên các trang Thương mại Điện tử.
RongLi và cộng sự (2007) Hossein Rezaee Dolat Abadi và các cộng sự (2011) Milad Kamtarin (2012)
TC2 Sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre-
Cocoon là sản phẩm thuần chay có nguồn gốc rõ ràng và đã được kiểm định.
Lê Hoàng và Phương Việt (2019)
Hà Ngọc Thắng và cộng sự ( 2021)
TC3 Bạn tin tưởng những cam kết của thương hiệu Cocoon về chất lượng sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon.
TC4 Bạn tin tưởng chính sách đổi trả hàng hóa của thương hiệu Cocoon Đỗ Đình Thanh và Lã Như Hải(2022).Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp59
Chuẩn chủ quan đo lường sự ảnh hưởng từ xã hội, nhận thức của sinh viên tại Thành Phố Hồ Chí Minh về áp lực xã hội để thể hiện hay không thể hiện ý định mua sắm sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon Kết hợp với lý thuyết ảnh hưởng xã hội bao gồm ảnh hưởng từ nhóm tham khảo và các phương tiện truyền thông Từ đó, tác giả tiến hành thảo luận nhóm và b\ sung thành 4 biến quan sát, ký hiệu từ
Bảng 3.5: Thang đo Chuẩn chủ quan
Ký hiệu Biến quan sát Nguồn
Thành viên trong gia đình giới thiệu sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon đến bạn.
Hossein Rezaee Dolat Abadi và các cộng sự (2011)
Diệp Thị Kim Tuyền và Đàm Trí Cường (2020) Phạm Văn Tuấn (2020)
Bạn bè giới thiệu sản phẩm đến bạn sau khi đã trải nghiệm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon.
Hà Ngọc Thắng và cộng sự ( 2021)
Norazah Mohd Suk(2016)Tham khảo các đánh giá từ khách hàng đã Nguyễn Hoàng
Nguyễn Thị Mai Anh và các cộng sự (2022)
Son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon được các trang Thương mại Điện tử đề xuất đầu tiên khi tìm kiếm về sản phẩm son dưỡng.
Ajzen (1991) Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp
Thang đo quan tâm đến việc giá cả tác động như thế nào đến người tiêu dùng Đo lường sự ảnh hưởng từ giá sản phẩm đến ý định mua sắm trực tuyến sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon của sinh viên tại Thành Phố Hồ Chí Minh dựa trên thang đo Dira Aztiani và cộng sự (2019), Millenial (2020) Từ đó, tác giả tiến hành thảo luận nhóm và b\ sung thành 4 biến quan sát, ký hiệu từ GC1 đến GC4.
Bảng 3.6: Thang đo Giá cả cảm nhận
Ký hiệu Biến quan sát Nguồn
Giá sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến
Tre- Cocoon tương xứng với chất lượng Reibstein.D.J (2002)
Milad Kamtarin (2012) Journal of Internet Applications and Management (2017)
Giá sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến
Tre- Cocoon phù hợp với thu nhập của
Dira Aztiani và cộng sự(2019)61 bạn.
Millenial (2020) Giá cả sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến
Tre- Cocoon khi mua trực tuyến sẽ rẻ hơn khi mua tại các showroom.
Bạn sẵn sàng chi trả cho son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon nếu giá sản phẩm cao hơn mua tại các showroom.
Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp 3.3.7 Ý định mua sắm trực tuyến Ý định mua sắm trực tuyến là sức mạnh tương đối của người tiêu dùng về mục đích để thực hiện một hành vi nhất định, thể hiện dự định để thực hiện hành vi mua sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon thực tế của người tiêu dùng trong tương lai Nghiên cứu này, ý định sử dụng gồm 4 biến quan sát, ký hiệu từ YD1 đến YD4:
Bảng 3.7: Thang đo Ý định mua sắm
Ký hiệu Biến quan sát Nguồn
Vì những yếu tố trên, bạn có sẵn sàng giới thiệu sản phẩm cho người chưa từng mua sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre-
Cocoon trên các trang Thương mại điện tử.
Nếu các yếu tố trên được cải thiện phù hợp với bạn, ý định mua son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon của bạn sẽ cao hơn.
Mô hình TPB của Ajzen (1991) Yoon C Cho, 2015
Bạn ưu tiên mua son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon thay vì các thương hiệu khác trên thị trường.
Vì những yếu tố trên bạn sẽ tiếp tục mua sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon trong thời gian tới.
Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp
NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC
3.4.1 Thiết kế mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu được khảo sát bằng bảng câu hỏi, trong đó bao gồm 28 biến quan sát và một số câu hỏi đặc trưng Mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện, một trong các hình thức chọn mẫu phi xác suất. Để tính toán cỡ mẫu cho bài nghiên cứu này tác giả dựa vào cách tính kích cỡ mẫu như sau:
Tác giả sử dụng cỡ mẫu theo công thức nP+8*m (m: số biến độc lập) (Tabachnick và Fidell, 1996) Như vậy n ≥ 50
Tác giả sẽ chọn cỡ mẫu tối thiểu là 210 đơn vị (n ≥ 210).
Phương pháp chọn mẫu: Chọn mẫu theo phương pháp thuận tiện.
Thu thập dữ liệu: Tất cả các dữ liệu phục vụ cho quá trình nghiên cứu được thu thập qua khảo sát trực tuyến theo đường link: https://forms.gle/a6dP6LRFhBMMNaFy9
3.4.2 Phương pháp xử lí và phân tích dữ liệu:
Tác giả sử dụng phần mềm SPSS làm công cụ hỗ trợ cho nghiên cứu đề tài.
Dùng phương pháp đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha:
Việc đánh giá sơ bộ độ tin cậy và giá trị của thang đo được thực hiện bằng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) chẽ (khả năng giải thích cho một khái niệm nghiên cứu) của tập hợp các biến quan sát (các câu hỏi) thông qua hệ số
Cronbach alpha Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc
(2005, tr.257, tr.258) cùng nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi hệ số Cronbach alpha có giá trị từ 0,7 trở lên là sử dụng được Trong khi đó, nhiều nhà nghiên cứu ((ví dụ: Nunally
(1978;0 Peterson (1994); Slater (1995)) đề nghị hệ số
Cronbach alpha từ 0,6 trở lên là có thể chấp nhận được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu.
Tuy nhiên, theo Nunnally et al (1994), hệ số Cronbach alpha không cho biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại Bởi vậy, bên cạnh hệ số Cronbach alpha, người ta còn sử dụng hệ số tương quan biến t\ng (Corrected Item – Total
Correlation) và những biến nào có tương quan biến t\ng < 0,3 sẽ bị loại bỏ.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (Interdependence
Techniques), nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà dựa vào mối tương quan giữa các biến, được sử dụng ph\ biến để đánh giá giá trị thang đo (tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt) hay rút gọn một tập biến Trong nghiên cứu này, phân tích nhân tố được ứng dụng để tóm tắt tập các biến quan sát vào một số nhân tố nhất định đo lường các thuộc tính của các khái niệm nghiên cứu.
Phân tích nhân tố EFA bằng phương pháp trích Principal
Components và phép xoay Varimax Khi phân tích nhân tố, tác giả quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:
✓ Thứ nhất: Tiêu chuẩn Bartlett và hệ số KMO (Kaiser-
Meyer-Olkin) dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA Theo đó, giả 65 thuyết H0 (các biến không có tương quan với nhau trong t\ng thể) bị bác bỏ và do đó EFA được gọi là thích hợp khi: 0,5 ≤ KMO ≤ 1 và Sig
< 0,05 Trường hợp KMO< 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, tr 262).
✓ Thứ hai: Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor Loadings) biểu thị tương quan đơn giữa các biến với các nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA Theo Hair & ctg, Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu; Factor loading > 0,4 được xem là quan trọng; Factor loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn Trường hợp chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn Factor loading
> 0,55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading > 0,75 (Nguyễn Khánh Duy, 2009,tr 14) Ngoài ra, trường hợp các biến có Factor loading được trích vào các nhân tố khác nhau mà chênh lệch trọng số rất nhỏ (các nhà nghiên cứu thường không chấp nhận < 0,3), tức không tạo nên sự khác biệt để đại diện cho một nhân tố, thì biến đó cũng bị loại và các biến còn lại sẽ được nhóm vào nhân tố tương ứng đã được rút trích trên ma trận mẫu (Pattern Matrix).
✓ Thứ ba: Tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm chỉ số
Engenvalue (đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố) và chỉ số Cumulative (t\ng phương sai trích cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thoát) Theo Gerbing và Anderson (1988), các nhân tố có Engenvalue
< 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn biến gốc (biến tiềm ẩn trong các thang đo trước khi EFA) Vì thế, các nhân tố chỉ được rút trích tại Engenvalue > 1 và được chấp nhận khi t\ng phương sai trích ≥ 50% Tuy nhiên, trị số Engenvalue và phương sai
✓ Thứ tư: Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các yếu tố.
Phân tích hồi quy tuyến tính bội:
Trong bài nghiên cứu, tác giả sử dụng mô hình hồi quy bội, nhằm mục đích xác định các nhân tố chủ yếu tác động mạnh nhất đến ý định mua sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon, cũng như tầm quan trọng của từng nhân tố đó Mô hình hồi quy bội theo tác giả đề xuất có dạng như sau:
✓Y là ý định mua sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon của sinh viên sống tại Thành phố Hồ Chí Minh
✓F1, F2, , Fn là các nhân tố (biến độc lập) tác động đến ý định mua sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre-
Cocoon của sinh viên sống tại Thành phố Hồ Chí Minh (Y).
✓β1, β , , βn 2 là hệ số hồi quy từng phần (Trong bài nghiên cứu này tác giả sử dụng hế số β chưa chuẩn hóa)
✓εi là sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn, trung bình bằng 0, phương sai không đổi và độc lập.
Quá trình phân tích hồi quy tuyến tính được thực hiện qua các bước:
Bước 1: Kiểm tra tương quan giữa các biến độc lập với nhau và với biến phụ thuộc thông qua ma trận hệ số tương quan Theo đó, điều kiện để phân tích hồi quy là phải có tương quan giữa các biến độc lập với nhau và với biến phụ thuộc Tuy nhiên, theo John và Benet -Martinez (2000), khi hệ số tương quan < 0,85 thì có khả năng đảm bảo giá trị phân biệt giữa các biến Nghĩa là, nếu hệ số tương quan > 0,85 thì cần xem xét vai trò của các biến độc lập, vì có thể xảy ra
67 hiện tượng đa cộng tuyến (một biến độc lập này có được giải thích bằng một biến khác).
Bước 2: Xây dựng và kiểm định mô hình hồi quy Được thực hiện thông qua các thủ tục:
- Lựa chọn các biến đưa vào mô hình hồi quy Việc lựa chọn các biến đưa vào mô hình hồi quy có thể thực hiện theo một trong các phương pháp:
+ Phương pháp đưa vào dần từng biến độc lập;
+ Phương pháp loại dần từng biến độc lập;
+ Phương pháp chọn từng bước (kết hợp giữa đưa vào dần và loại trừ dần);
+ Phương pháp Enter (SPSS xử lý tất cả các biến đưa vào cùng một lượt).
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
THÔNG TIN VỀ MẪU NGHIÊN CỨU
Nhóm nghiên cứu đã tiến hành khảo sát online 438 người
Trong đó có 387 phiếu hợp lệ chiếm 88.36% và 51 phiếu khảo sát không hợp lệ chiếm 11.64% (do chỉ chọn 1 đáp án duy nhất hoặc không đúng đối tượng được khảo sát).
Bảng 4.1: Thông tin mẫu nghiên cứu
Tần số Phần trăm (%) Giới tính
Bạn đang là sinh viên năm
Từ 1 triệu đến dưới 3 triệu đồng 95 24.55%
Từ 3 triệu đến dưới 5 triệu đồng 117 30.23%
Từ 5 triệu đồng trở lên 107 27.65%
Nguồn: Phân tích và xử lý của nhóm tác giả (Tháng 4/2023) Quan sát bảng 4.1 ta thấy:
Về Giới tính: Trong 387 người tham gia khảo sát, giới tính
Nam là 144 người (chiếm 37.21%) giới tính Nữ là 243 người (chiếm 62.79%)
Về Năm sinh viên: Trong người tham gia khảo sát, sinh viên Năm nhất (chiếm 23.77%), sinh viên Năm hai (chiếm 35.15%), sinh viên Năm ba (chiếm 21.96%), sinh viên Năm tư (chiếm 17.05%), khác (chiếm 10.08%).
Về Khối ngành học: Trong 387 người tham gia khảo sát, khối ngành Kinh tế (chiếm 23.77%), khối ngành Giáo dục (chiếm 12.14%), khối ngành Công nghệ- Kỹ thuật (chiếm 16.02%), khối ngành Y tế (chiếm 11.11%), khối ngành Quản lý xã hội (chiếm 11.11%), khối ngành Dịch vụ (chiếm 17.84%), các khối ngành khác (chiếm 8.01%).
Về Mức thu nhập hàng tháng: Trong 387 người tham gia khảo sát, mức thu nhập Dưới 1 triệu đồng (chiếm 17.57%), mức thu nhập Từ 1 triệu đến dưới 3 triệu đồng (chiếm 24.55%), mức thu nhập
Từ 3 triệu đến dưới 5 triệu đồng (chiếm 30.23%), mức thu nhập Từ 5 triệu đồng trở lên (chiếm 27.65%).
Như vậy, nhìn chung mẫu khảo sát có số lượng người tham gia tương đối đồng đều về giới tính, khối ngành học, mức thu nhập hàng tháng, Chính vì vậy, khảo sát đạt độ tin cậy và khách quan để tiếp tục phân tích dữ liệu.
KIỂM ĐỊNH THANG ĐO
Bảng 4.2: Kết quả Cronbach alpha các yếu tố trong mô hình nghiên cứu
Trung bình thang đo nếu loại biến μ∑(- xi)
Trung bình thang đo nếu loại biến μ∑(- xi)
Hệ số quan sát tương quan biến tổng R(xi,
∑x) α nếu loại biến α (-xi) Kết luận
Thang đo yếu tố Nhận thức sự hữu ích (HI) α= ,756
Thang đo yếu tố Nhận thức dễ sử dụng (DSD) α= ,590
Thang đo yếu tố Nhận thức rủi ro (RR) α= ,631
Thang đo yếu tố Tin cậy (TC) α= ,675
Thang đo yếu tố Chuẩn chủ quan (CCQ) α= ,696
Thang đo yếu tố Giá cả cảm nhận (GC) α= ,715
Thang đo yếu tố Ý định mua sắm (YD) α= ,596
Nguồn: Từ phân tích và xử lí của nhóm tác giả
Quan sát bảng 4.2, thang đo Ý định mua sắm có biến YD1 không đáp ứng được độ tin cậy để sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá EFA ở bước tiếp theo (do có hệ số tương quan biến t\ng
Bảng 4.3: Kết quả Cronbach alpha lần 2 của yếu tố Ý định mua sắm.
Thang đo yếu tố Ý định mua sắm (YD) α= ,665
Nguồn: Từ phân tích và xử lí của nhóm tác giả
Kết quả đánh giá Cronbach alpha được thể hiện trên Bảng 4.2 kết hợp Bảng 4.3, cho thấy các thang đo đều có hệ số alpha đạt yêu cầu (> 0.6: cao nhất là thang đo yếu tố Giá cả cảm nhận (GC) có alpha = 0,715 và thấp nhất là thang đo yếu tố Nhận thức dễ sử dụng
Các biến nhỏ bên trong mỗi thành phần đều có hệ số tương quan biến t\ng (R(xi,∑x) đều lớn hơn 0.3 vì các biến đều đạt độ tin cậy nên tác giả đều chấp nhận và không loại đi biến nào nữa Sau khi kiểm định thang đo, tác giả quyết định đưa tất cả các nhóm này vào phân tích nhân tố khám phá EFA ở bước tiếp theo.
PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ (EFA)
4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) đối với biến độc lập
Cronbach alpha, các biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) bằng phương pháp trích Principal
Components và phép xoay Varimax Phân tích EFA lại t\ hợp của 24 biến quan sát cho được kết quả như Bảng 4.3 Kết quả EFA các thang đo cho thấy chỉ có 2 biến RR3, RR4 đo lường cho cùng một yếu tố và chỉ có 2 biến TC4, CCQ1 đo lường cho cùng một yếu tố khác Vì thế, các biến này không thỏa mãn điều kiện phân tích nhân tố khám phá nên nhóm tác giả quyết định loại RR3, RR4, TC4, CCQ1 đi.
Bảng 4.4: Kết quả phân tích Rotated Component Matrix lần 1
Nguồn: Từ phân tích và xử lí của nhóm tác giả.
Bảng 4.5: Kết quả phân tích Rotated Component Matrix lần 2
Thang đo các nhân tố
Nguồn: Từ phân tích và xử lí của nhóm tác giả.
Quan sát Bảng 4.5, chúng ta nhận thấy các biến DSD2, RR2,
DSD3, RR1, DSD4 đo lường cho cùng 1 nhân tố và các chỉ số đo lường đều được chấp nhận Nhóm tác giả quyết định gộp các biến trên thành nhân tố mới và đặt tên là Nhận thức Rủi ro- Dễ sử dụng
Cronbach alpha, các biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) bằng phương pháp trích Principal
Components và phép xoay Varimax Phân tích EFA lại t\ hợp của 18 biến quan sát sau khi loại biến RR3, RR4, TC4, CCQ1 cho được kết quả như bảng 4.4 Kết quả EFA các thang đo cho thấy: Chỉ số KMO 0.802 (0.5 ≤ KMO ≤ 1) và hệ số Bartlett's có mức ý nghĩa quan sát sig = 0.000% < 0.05 đã khẳng định rằng phương pháp phân tích EFA là phù hợp (hay thỏa mãn điều kiện cho phân tích nhân tố) Các biến quan sát còn được trích thành 5 nhân tố (Bảng 4.5) tại Eigenvalue 1.176 và phương sai trích đạt 58.244% (> 50%) Phương sai trích thỏa mãn yêu cầu Vì thế kết quả EFA là đáng tin cậy và có thể sử dụng cho phân tích hồi quy ở bước tiếp theo.
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) đối với biến phụ thuộc Thang đo Ý định mua sắm trực tuyến gồm 3 biến quan sát, sau
Bảng 4.6: Kết quả EFA các biến phụ thuộc
Biến quan sát Các nhân tố
Nguồn: Từ phân tích và xử lí của nhóm tác giả.
PHÂN TÍCH HỒI QUY
Trước khi đánh giá mức độ phù hợp của mô hình, các yếu tố cần được kiểm tra mức độ tương quan với nhau để đưa vào mô hình hồi quy Dựa vào kết quả của các nhân tố được gom lại từ Bảng 4.5, kết quả EFA các biến phụ thuộc trên tác giả rút gọn các biến lại như sau:
- Yếu tố Nhận thức Rủi ro- Dễ sử dụng (RRDSD) gồm 5 biến đạt yêu cầu bao gồm DSD2, RR2, DSD3, RR1, DSD4 Khi đó, biến mới RRDSD = (DSD2 + RR2 +DSD3 + RR1 +DSD4)/5
- Yếu tố Giá cả cảm nhận (GC) gồm 4 biến đạt yêu cầu bao gồm GC1, GC2, GC3, GC4 Khi đó, biến mới GC = (GC1 + GC2 +GC3 +GC4)/4
- Yếu tố Nhận thức sự hữu ích (HI) gồm 3 biến đạt yêu cầu bao gồm HI1, HI2, HI3 Khi đó, biến mới HI = (HI1 + HI2 +HI3)/3
- Yếu tố Tin cậy (TC) gồm 3 biến đạt yêu cầu bao gồm TC1, TC2, TC3 Khi đó, biến mới TC = (TC1 + TC2 +TC3)/3
- Yếu tố Chuẩn chủ quan (CCQ) gồm 3 biến đạt yêu cầu bao gồm CCQ2, CCQ3, CCQ4 Khi đó, biến mới CCQ = (CCQ2 + CCQ3 + CCQ4)/3
- Ngoài ra, biến phụ thuộc “Ý định mua sắm trực tuyến” được tạo
4.4.1 Kiểm tra hệ số tương quan
Bảng 4.7: Ma trận hệ số tương quan
YD GC HI TC CCQ RRDSD
Nguồn: Từ phân tích và xử lí của nhóm tác giả Kết quả kiểm tra hệ tương quan giữa các biến độc lập với nhau và giữa chúng biến phụ thuộc bằng phương pháp Pearson được thể hiện trên Bảng 4.6 ở trên cho thấy, các yếu tố tác động đến Ý định mua sản phẩm xanh có quan hệ chặt chẽ với nhau Trong đó, tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc dao động từ 0.373 đến
1 và đều có mức ý nghĩa sig nhỏ hơn 0.05 (Với độ tin cậy 95%) => Đạt yêu cầu về mặt thống kê; tương quan giữa các biến độc lập dao động từ 0.094 đến 0.481 (< 0.85) Điều này chứng tỏ các biến độc lập có nhiều khả năng giải thích cho biến phụ thuộc, đồng thời các biến độc lập đạt giá trị phân biệt (ít có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến) Vì thế, chúng ta có thể dự đoán mô hình hồi quy bội có dạng như sau:
YD = β0 + β1RRDSD + β2GC + β3HI + β4TC + β5CCQ +
KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH HỒI QUY VÀ CÁC GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Thực hiện lệnh hồi quy trong phần mềm SPSS và phương pháp
Stepwise cho kết quả như sau:
Bảng 4.8: Tóm tắt mô hình hồi quy
Mức độ thay đổi R bình phươn g
Bậc tự do của tử số
Bậc tự do của mẫu số
Mức độ thay đổi mức ý nghĩa
Nguồn: Từ phân tích và xử lí của nhóm tác giả a Dự đoán: (Hằng số), RRDSD b Dự đoán: (Hằng số), RRDSD, TC c Dự đoán: (Hằng số), RRDSD, TC, HI d Dự đoán: (Hằng số), RRDSD, TC, HI, CCQ e Biến phụ thuộc: YD
Từ Bảng 4.8 ở trên, ta thấy khi biến số được thêm dần vào thì cũng tăng theo Điều đó cho phép tác giả kết luận các mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp với mẫu phân tích.
Mô hình thứ 4 gồm hằng số, biến RRDSD, TC, HI, CCQ: Trị số 4.5.1 Kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy
Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương
Nguồn: Từ phân tích và xử lí của nhóm tác giả Kết quả phân tích ANOVA thể hiện trên bảng trên (Bảng 4.9) cho thấy giá trị kiểm định F (d.420) có ý nghĩa thống kê (Sig 0.000 < 0.05) Nghĩa là, giả thuyết tập hợp các biến độc lập không có mối liên hệ với biến phụ thuộc bị bác bỏ Vì thế, mô hình hồi quy số 5 là phù hợp dữ liệu nghiên cứu và có thể suy rộng cho t\ng thể.
4.5.2 Mô hình hồi quy biểu thị các yếu tố ảnh hưởng
Bảng 4.10: Các thông số thống kê của mô hình hồi quy
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa t Sig.
Thống kê đa cộng tuyến
Beta Độ chấp nhận VIF
Nguồn: Từ phân tích và xử lí của nhóm tác giả
Từ Bảng 4.8 và Bảng 4.10, tác giả rút ra một số nhận định sau:
- Mô hình thứ 4 có thể giải thích được nhiều nhất cho vấn đề nghiên cứu (R2 điều chỉnh của mô hình số 4 là 45%) Hơn nữa, ta có thể khẳng định là mô hình này không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến vì chỉ số VIF của các biến đều bé hơn 2 thống kê) đến ý định mua sách của người tiêu dùng với hệ số B lần lượt cho các yếu tố RRDSD = 0.224, TC = 0.185, HI = 0.148, CCQ 0.149 Bởi vậy, mô hình hồi quy biểu thị các yếu tố tác động đến ý định mua của người dân được xác định như sau:
YD = 1.148 + 0.224RRDSD + 0.185TC + 0.148HI + 0.149CCQ
Về so sánh cường độ tác động (tầm quan trọng) của các yếu tố đến ý đinh mua sắm sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon được xác định thông qua hệ số Beta Vì thế, căn cứ vào kết quả trên,
Bảng 4.10 cho chúng ta thấy: yếu tố có cường độ tác động (tầm quan trọng) mạnh nhất là RRDSD (Beta = 0.211); tiếp đến là TC
(Beta = 0.196); thứ ba là HI (Beta = 0.176); và cuối cùng là CCQ
Nhìn vào bảng 4.10 mà tác giả thống kê lại các giả thuyết Hn
(với n = {1,2,3,4,5), trong đó các giả thuyết H1, H3, H4, đều được chấp nhận với mức ý nghĩa α < 0.05 hay 5% - Tương ứng với độ tin cậy 95%.
Trong đó, các giải thuyết H2 và H5 được gộp chung lại thành một giả thuyết mới H2-H5 và được đặt tên mới là RRDSD Giả thuyết này được chấp nhận với mức ý nghĩa α < 0.05 hay 5% - Tương ứng với độ tin cậy 95%.
Bảng 4.11: Kết luận các giả thuyết các yếu tố tác động đến Ý định mua sắm trực tuyến sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon của sinh viên tại thành phố Hồ Chí Minh.
Giả thuyết Nội dung Mối quan hệ Kết luận
H1 Nhận thức sự hữu ích có tác động tích cực đến Ý định mua sắm trực tuyến
H2-H5 Nhận thức Rủi ro -Dễ sử dụng có tác động tích cực đến Ý định mua
H3 Tin cậy có tác động tích cực đến Ý định mua sắm trực tuyến
H4 Chuẩn chủ quan có tác động tích cực đến Ý định mua sắm trực tuyến
Nguồn: Từ phân tích và xử lí của nhóm tác giả
4.5.4 Kiểm định sự vi phạm các giả định của mô hình hồi quy
Mô hình hồi qui được xem là phù hợp với t\ng thể nghiên cứu khi không vi phạm các giả định Vì thế, sau khi xây dựng được phương trình hồi quy, cần phải kiểm tra các vi phạm giả định cần thiết sau đây:
- Không có tương quan giữa các phần dư (tính độc lập của các sai số)
- Phần dư có phân phối chuẩn 61
- Không có tương quan giữa các biến độc lập (không có hiện tượng đa cộng tuyến)
4.5.4.1 Giả định liên hệ tuyến tính
4.5.4.2 Giả định không có tương quan giữa các phần dư
Kết quả Bảng 4.9 cho thấy hệ số Durbin – Watson = 1.882 nhỏ hơn so với số 3 Tuy nhiên, hiện tượng các phần dư chuẩn hóa được phân tán ngẫu nhiên trên hình 4.1 cũng cho chúng ta kết luận không có tương quan giữa các phần dư Nghĩa là giả định này không vi phạm.
4.5.4.3 Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Kết quả xây dựng biểu đồ tần số Histogram (Hình 4.2) cho thấy, giá trị trung bình của các quan sát Mean rất nhỏ và độ lệch chuẩn
Std Dev = 0.995 (tức xấp xỉ bằng 1) Chứng tỏ giả thiết phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hình 4.2: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
Nguồn: Từ phân tích và xử lí của nhóm tác giả. 4.5.4.4 Giả định không có tương quan giữa các biến độc lập (không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến)
Kết quả trên Bảng 4.10 cho thấy giá trị chấp nhận của các biến độc lập (Tolerance) đều lớn hơn 0.5 (nhỏ nhất là 0.755): độ phóng đại phương sai (VIF) đều nhỏ hơn 2 (lớn nhất là 1.325) Vì thế, cho chúng ta khẳng định không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Tóm lại, các kết quả kiểm định trên cho thấy, các giả định trong mô hình hồi quy tuyến tính không bị vi phạm Vì thế, mô hình hồi quy và các giả thuyết được kiểm định trong nghiên cứu này được chấp nhận
KIỂM ĐỊNH KHÁC BIỆT VỀ Ý ĐỊNH MUA SẮM TRỰC TUYẾN THEO CÁC ĐẶC ĐIỂM NHÂN KHẨU HỌC
4.6.1 Kiểm định theo giới tính
Trung bình độ lệch chuẩn
Nữ 243 3.8272 72305 04638 Để đánh giá sự khác biệt giữa các nhóm người tiêu dùng theo
Giới tính, nhóm sử dụng phép kiểm định Independent Sample T – Test cùng mức ý nghĩa = 5% (tức độ tin cậy 95%), nhóm thu được kết quả như sau:
Bảng 4.12: Thống kê trung bình ý định mua sắm trực tuyến sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon theo giới tính
Nguồn: Từ phân tích và xử lí của nhóm tác giả
Bảng 4.13: Kết quả kiểm định Independent Sample T-Test theo giới tính.
YD Giả định phương sai bằng nhau
Giả định phương sai không bằng nhau Kiểm định
Levene về sự bằng nhau
Sự khác biệt về trung bình -.04707 -.04707
Sự khác biệt về lệch chuẩn 07736 07826 Độ tin cậy
Nguồn: Từ phân tích và xử lí của nhóm tác giả Nhìn vào Bảng 4.13, nhóm tác giả nhận thấy giá trị Sig của kiểm định Levene = 0.798 > 0.05 và Sig của kiểm định t ở phần giả định phương sai không bằng nhau (Equal variances not assumed) 0.548 > 0.05 nên có thể kết luận có không sự khác biệt về ý định mua sắm trực tuyến sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon theo giới tính.
4.6.2 Kiểm định theo Năm sinh viên Để đánh giá sự khác biệt giữa các nhóm người tiêu dùng theo
Năm sinh viên, nhóm sử dụng phép phân tích phương sai ANOVA cùng mức ý nghĩa = 5% (tức độ tin cậy 95%), nhóm thu được kết quả như sau:
Bảng 4.12: Kiểm định tính đồng nhất của phương sai các nhóm biến theo Năm sinh viên
YD Thống kê Levene df1 df2 Sig.
Nguồn: Từ phân tích và xử lí của nhóm tác giả Qua kết quả phân tích kiểm định Levene (Bảng 4.14), nhóm tác giả thấy Sig = 0.07 > 0.05, tức là phương sai của các nhóm biến theo độ tu\i bằng nhau nên đủ điều kiện để phân tích tiếp ANOVA
YD Tổng bình phương df Bình phương trung bình
Nguồn: Từ phân tích và xử lí của nhóm tác giả 4.6.3 Kiểm định theo Khối ngành học Để đánh giá sự khác biệt giữa các nhóm người tiêu dùng theo
Khối ngành học, nhóm sử dụng phép phân tích phương sai ANOVA cùng mức ý nghĩa = 5% (tức độ tin cậy 95%), nhóm thu được kết quả như sau:
Bảng 4.14: Kiểm định tính đồng nhất của phương sai các nhóm biến theo Khối ngành học
YD Thống kê Levene df1 df2 Sig.
Nguồn: Từ phân tích và xử lí của nhóm tác giả Qua kết quả phân tích kiểm định Levene (Bảng 4.16), nhóm tác giả thấy Sig = 0.235 > 0.05, tức là phương sai của các nhóm biến theo độ tu\i bằng nhau nên đủ điều kiện để phân tích tiếp ANOVA
Tổng bình phương df Bình phương trung bình
Nguồn: Từ phân tích và xử lí của nhóm tác giả 4.6.4 Kiểm định theo Mức thu nhập hàng tháng
Bảng 4.16: Kiểm định tính đồng nhất của phương sai các nhóm biến theo Mức thu nhập hàng tháng
YD Thống kê Levene df1 df2 Sig.
Nguồn: Từ phân tích và xử lí của nhóm tác giả Qua kết quả phân tích kiểm định Levene (Bảng 4.18), nhóm tác giả thấy Sig = 0.194 > 0.05, tức là phương sai của các nhóm biến theo độ tu\i bằng nhau nên đủ điều kiện để phân tích tiếp ANOVA
Tổng bình phương df Bình phương trung bình
Nguồn: Từ phân tích và xử lí của nhóm tác giả
Dựa vào kết quả nghiên cứu trong Chương 4 làm cơ sở để nhóm tác giả đề xuất ra các kiện nghị nhằm gia tăng ý định mua sắm trực tuyến sản phẩm son dưỡng dầu dừa Bến Tre- Cocoon