® Đề xuất các yếu tố có tác động thực sự đến quyết định sử dụng của sinh viên TPHCM 1.5 Khách thế, đối tượng và phạm vi nghiên cứu 1.5.1 Đối tượng nghiên cứu: các yếu tố ảnh hưởng đến h
Nghiên cứu của Nguyễn Duy Thanh và cộng sự (2015)
tác động trực tiếp đến hành vi sử dụng dịch vụ taxi Uber của người tiêu dùng chưa đủ cơ sở đề chấp nhận Ưu điểm của nghiên cứu này là tác giả đã xây dựng mô hình nghiên cứu dựa trên cơ sở lý thuyết mới nhất và được chấp nhận rộng rãi trên thế giới về lĩnh vực nghiên cứu liên quan đến chấp nhận và sử dụng công nghệ là mô hình UTAUT2
Nghiên cứu đã phát hiện nhân tô mới là kiến thức pháp luật có ảnh hưởng đến hành vi sử dung dich vu taxi Uber tai Việt Nam
Hạn chế: tính giải thích của mô hình chưa cao (21,1% hành vi sử dụng công nghệ) so với mô hình gốc UTAUT2 (52% hành vi sử dụng công nghệ) Nguyên nhân do việc xây dựng mô hình đã bỏ qua các biến quan sát có ý nghĩa và xây dựng thang đo chưa phủ hợp với bối cảnh dich vu taxi Uber tai Viét Nam Tác giả cũng chưa sử dụng các yếu tô về nhân khâu học như biến điều tiết cho mô hình.
Nghiên cứu của Nguyễn Hải Nam (2018) 2 222212222 20
nhân tô gồm: (1) Nhận thức tính đẽ sử dụng, (2) Mong đợi giá cả, (3) Cảm nhận về chất lượng dịch vụ, (4) Nhận thức sự hữu ích, (5) Cảm nhận rủi ro, (6) Chuẩn chủ quan Mô hình nghiên cứu giải thích được 57,51% quyết định sử dụng dich vu đặt xe trực tuyến của khách hàng tại thành phố HCM Theo kết quả nghiên cứu, các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ đặt xe trực tuyến của khách hàng tại thành phố HCM được sắp xếp từ cao đến thấp như sau: cảm nhận chất lượng dịch vụ, mong đợi giá cả, nhận thức tính dễ sử dụng, cảm nhận rủi ro, chuẩn chủ quan và nhận thức sự hữu ích.
Mô hình nghiên cứu đề xuất - - S1 1E S11111111151111221111 17211 21 xe 21
Giá trị về giá CẢ ác ng 11121 11g ng tư 22
Giá trị về giá cả Theo Venkatesh, trong lý thuyết UTAUT2 thì yếu tổ giá trị về giá cả được định nghĩa là “sự nhận thức của người tiêu dùng về sự cân bằng giữa lợi ích nhận được của ứng dụng và chỉ phí bằng tiền của việc sử đụng chúng” Lý thuyết UTAUT2 cho rằng yếu tổ giá trị về giá cả có ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ của người tiêu dùng và nhiều nghiên cứu đã chứng minh cho giả thuyết này như: - Nghiên cứu các yếu tô ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ đặt phòng trực tuyến AirBnB của người tiêu đùng tại Mỹ, đo Sampo Satama tiến hành năm 2014 - Nghiên cứu các yếu tổ ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ taxi Uber tại Việt Nam, do Nguyễn Duy Thanh và cộng sự tiến hành năm 2015 Đối với người tiêu đùng sử đụng dịch vụ Grabbike, yếu tô giá cả hợp lý luôn là một trong những yếu tố quan trọng tác động trực tiếp đến hành vi sử dụng dich vụ
Do đó, giả thuyết HI được phát biểu như sau:
Gia thuyết HI: “Giá trị về giá cả” có mối quan hệ cùng chiều với quyết định
Sự dễ sử dụng: cà n2 121 11211111 n tre 22
Nhận thức tính đễ sử dụng cũng là nhân tô quan trọng trong mô hình TAM Mô hình TAM nguyên thủy được đề nghị bởi Davis tập trung vào 2 yếu tố: sự hữu ích cảm nhận (Perceived Usefulness) và sự dễ sử dụng cảm nhận (Perceived Ease of Use) Theo Davis thì sự hữu ích cảm nhận là mức độ mà một người tin vào việc sử dụng một hệ thống đặc biệt nào đó sẽ làm nâng cao hiệu suất làm việc của mình Ông ta xác định được 14 phần tử tập trung trong 3 nhóm: hiệu quả công việc, năng suất và tiết kiệm thời gian, tầm quan trọng của hệ thống đến công việc của một IBười Yếu tố sự dễ sử dụng cảm nhận được Davis cho là mức độ mà người ta tin rằng việc sử dụng hệ thống không bị phí công sức của họ Có 3 nhóm yếu tố trong cảm nhận về tính năng dễ sử dụng là: công sức về mặc thê lực, công sức về mặt tỉnh thần và kỳ vọng về kinh nghiệm bản thân có thê đễ đàng sử dụng hệ thống
Do đó, giả thuyết H2 được phát biểu như sau:
Giả thuyết H2: “Su dé sử dụng” có mối quan hệ cùng chiều với quyết dinh sử dụng.
Chuẩn chủ quan - - 5: S1 S1111511111111111 11 101 1011101212111 nt tr 23
từ gia đình, bạn bè, trường học, phương tiện truyền thông Do đó, giả thuyết H3 được phát biểu như sau:
Giả thuyết H3: “Chuẩn chủ quan” có mối quan hệ cùng chiều với quyết định sử dụng.
Sự ưu việt so với phương tiện cá nhân . 5-22 225 22222 *222xszss2 23 3 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU .- ::2222221122221111222211111221112011.21 11 xe 25
Dựa vào lý thuyết của Jones và cộng sự, lý thuyết của Yanamandram & White
(2006) về chi phí chuyến đôi và đề tài “Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành sử dụng dịch vụ GrabCar của người tiêu dùng tại TP HCM” của Nguyễn Phùng Truyền (2017) Yếu tố sự ưu việt so với phương tiện cá nhân tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ GrabBike là sự hấp dẫn của dịch vụ GrabBike, nhận thức chi phí chuyên đổi từ sử dụng phương tiện cá nhân sang sử dụng địch vụ Grabbike Do đó, giả thuyết H4 được phát biểu như sau:
Gia thuyết H4: “Sự ưu việt so với phương tiện cá nhân” có mối quan hệ cùng chiều với quyết định sử dụng
Chương 2 trình bày các khái niệm, các lý thuyết chung về hành vi của người tiêu dùng và hành vi của người tiêu dùng đối với các sản phẩm, dịch vụ có liên quan đến công nghệ làm cơ sở cho đề tài nghiên cứu Chương 2 cũng đã nêu tông quan các nghiên cứu trước có liên quan, từ đó đề xuất mô hình nghiên cứu và xây dựng các giả thuyết nghiên cứu Mô hình nghiên cứu được đề xuất gồm 4 yếu tổ ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ GrabBike của sinh viên tại TP HCM gồm: (1) Giá trị về giá cả, (2) Sự dễ sử đụng, (3) Chuẩn chủ quan và (4) Sự ưu việt so với phương tiện cá nhân.Từ mô hình nghiên cứu lý thuyết đã xây dựng được, tác giả sẽ thực hiện các bước nghiên cứu định tính và định lượng tiếp theo trong chương 3 đề điều chỉnh, bổ sung nhằm đưa ra mô hình nghiên cứu hoàn chỉnh và xây dung thang do cho nghiên cứu.
Quy trình nghiên CỨU 5 2 2 22 0222122211131 1 1131111311131 11111 111111111111 11 x12 25
Hinh 3 1 Quy trinh nghién ctu
Nghiên cứu sơ ĐỘ 0 20 0201102011120 1101 1111111111111 1 1111111111111 11 111111 k2 25
Nghiên cứu định lượng sơ bộ: -.- 2 2 222112201112 121 1111523111112 sey 25
Nghiên cứu định lượng sơ bộ cũng được thực hiện tại TPHCM vào tháng 6 năm 2019 với 436 sinh viên hiện đang học tại ở TPHCM tham gia khảo sát Mục đích của nghiên cứu này là nhằm đánh giá sô bộ thang đo các khái niệm nghiên cứu trũớc khi tiền hành nghiên cứu chính thức.
Xây dựng và phát triển thang ổo - + 1t 11111 11E11E12117112171151 11 1 xeE 25
Thang đo sự dễ sử dỤng - c0 2012220112211 121 11121115211 28111 18111881182 26
hình TAM (1989), thê hiện dưới 2 biến DSDI, DSD4 Đồng thời, đề xuất bổ sung thêm 2 biến quan sát mới liên quan đến việc có thể sử dụng dịch vụ GrabBike vào bất cứ lúc nào và ở bất cứ đâu Quá trình nghiên cứu định tính (bằng kỹ năng thảo luận nhóm tập trung) cho thấy, các yếu tổ liên quan đến việc có thể sử đụng dịch vụ GrabBike vào bất cứ lúc nào và ở bất cứ đâu là những yếu tô quan trọng đối với người tiêu dùng tại TPHCM khi kỳ vọng về mức độ đễ dàng khi sử dụng dịch vụ GrabBike, do đó việc bổ sung các yếu tố này vào thang đo sẽ giúp thang đo hoàn thiện và phù hợp với môi trường nghiên cứu hơn, thể hiện qua 2 biến DSD2, DSD3
Bảng 3 2 Biến quan sát cho thang đo sự dễ sử dụng
ST Biên quan sát Nguồn biên T
1 DSDI Giao điện GrabBike dé str dung đối với tôi Davis, 1989 2 D§D2 Tôi có thể sử dụng dịch vụ GrabBike bat cr | Kết quả nghiên nơi đâu khi có kết nói Internet cứu định tính 3 DSD3 Tôi có thê sử dụng dich vu GrabBike bat ctr Kết quả nghiên lúc nào khi có kết nối Internet cứu định tính
Tôi không thấy bất cứ khó khăn nào khi định
4 DSD4 vị vị trí của mình trên ứng dung GrabBike Davis, 1989
Thang đo chuẩn chủ quan - - sSs 1 1E EE1E21212212111121111 2111 x1 kg 27 Dựa vào thuyết hành động hợp lý TRA, thang đo chuẩn chủ quan được thê hiện dưới các biên: CCQI, CCQ2, CCQ3, CCQ4, CCQ5 à 27
Bảng 3 3 Biến quan sát cho thang đo chuẩn chủ quan st | KY hiệu Biên quan sắt ' Nguồ
CCQ apa ate sat ở 1 I Người thân khuyên khích tôi sử dụng dịch vụ GrabBike
2 CCQ | Mọi người xung quanh tôi thường nhắc đến địch vụ 2 GrabBike , nghiên Ket qua 3 CCQ_ | Dich vy GrabBike duge sinh viên trường tôi str dung cứu
4 na Dịch vụ GrabBike thường được truyền thông đề cập đến | tính
5 5 Dịch vụ GrabBike được mọi người sử dụng nhiều
Thang đo sự ưu việt so với phương tiện cá nhân
ST | Ký hiệu T biến Biên quan sát wk , Nguồn x
Sử dụng dịch vụ GrabBike giúp tôi hạn chế | ŠŠtquả”
UVI đ lược việc mãi iệc mất PTCN nghiên cứu định tính
› cự ne ek on Két qua
Sử dụng dịch vụ GrabBike giúp tôi chủ động | K&tau8
3 UV3 hơn ơn khi xe gặp trục trặc so với khi
0.5 và mức ý nghĩa của kiém dinh Bartlett < 0.05 o Thứ hai: Khi phân tích nhân tố EFA chính thức thì nhóm tác giả chỉ chọn những biến có hệ số tải nhân tô (Factor Loading) > 0.4 (Do cỡ mẫu > 300)
Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0.5 sẽ bị loại nhằm đảm bảo tập dữ liệu đưa vào là có ý nghĩa cho phân tích nhân tô o Thứ ba: Thang đo được chấp nhận khi tông phương sai trích > 50% và Eigenvalue co g14 tri lén hon 1 o Thứ tư: Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tô > 0.3 dé dam bao gia trị phân biệt giữa các yếu tô se Kiểm định tương quan: Tương quan (correlation) cho biết mối liên hệ tương đối giữa hai biến Hệ số tương quan (correlation coefficient) sé cho biét 46 mạnh hay mức độ liên hệ giữa hai biến Điều kiện để phân tích hồi qui là phải có tương quan giữa các biến độc lập với nhau và với biến phụ thuộc Theo John và Benet - Martinez (2000), hệ số tương quan phải < 0,85 Hệ số tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc < 0,85 và mức ý nghĩa sig < 0,05 ( với độ tin cậy 95%); tương quan giữa các biến độc lập < 0,85 thì đạt yêu cầu về mặt thống kê e Phân tích hồi quy: Trong bài nghiên cứu, nhóm tác giả còn sử đụng mô hình hồi quy bội, nhằm mục đích xác định các nhân tố chủ yếu tác động mạnh nhất đến quyết định sử dụng, cũng như tầm quan trọng của từng nhân tố đó Mô hình hồi quy bội theo nhóm tác giả đề xuất có đạng như sau:
QD = Bo) + BiGC + B.DSD + B;CCQ + BUV + &;
QDlà quyết định sử dụng dịch vụ Grabbike của sinh viên TPHCM
GC, DSD, CCQ, UV lần lượt là các biến độc lập (giá trị giá cả, sự dễ sử dụng, chuẩn chủ quan, sự ưu việt so với PTCN) ảnh hưởng đến quyết định sử dụng QD
Bị, B›, Ba, B¿ là hệ số hồi quy từng phần (7ong bài nghiên éu này nhóm tác giả sử dụng hề sT Ð đã chuẩn hóa)
* g¡ là sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn, trung bình bằng 0, piương sai kiông đôi và độc lập ằ_ Kiểm định sự vi phạm cỏc giả định hồi quy: Cỏc biộn trong mụ hỡnh hồi quy sẽ được kiểm định thông qua năm giả định của mô hình nhằm đảm bảo các giả định không bị vị phạm làm sai lệch kết quả nghiên cứu
Liên hệ tuyến tính: công cụ để kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính là đồ thị phan tan phan du chuan hoa (Scatter) biéu thị tương quan giữa giá trị phần dư chuân hóa (Standardized Residual) và giá trị đự đoán chuân hóa (Standardized Pridicted Value)
Không có sự tương quan giữa các phần du: công cụ được sử dụng để kiêm tra giả định này là đại lượng thống kê d (Durbin - Watson):
# Nếu 1 < d 2 cần phải cân trọng hiện tượng đa cộng tuyến
Phương sai của sai sĩ không đổi: công cụ đễ kiếm tra giả định này là đồ thị phân tán của phần dư và giá trị đự đoán Dựa vào đồ thị phân tán nếu phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi của trục tung và trục hoành chứ không tạo nên hình dạng nảo thì giả định phương sai không đổi của mô hình hôi quy là không vi phạm
Phân dư có phân phTì chuẩn: công cụ đê kiếm tra giả định phần dư có phân phối chuẩn là đồ thị tần số Histogram hoặc đồ thị tần số P-P plot Trong biêu đồ Histogram phần dư chuẩn hóa có giá trị trung bình xấp xỉ bằng 0 và độ lệch chuân xấp xỉ băng I thì được coi giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm © Phân tích sự khác biệt về quyết định sử dụng Grabbike của sinh viên TPHCM theo đặc điểm cá nhân ĐT! với đặc điểm cá nhân về giới tính: đề so sánh quyết định sử đụng của sinh viên TPHCM theo giới tính thì nhóm tác giả sử dụng phép kiếm định trung bình 2 mẫu độc lập (Independent Samples T-Test) Đầu tiên nhóm tác giả kiêm định sự băng nhau của 2 phương sai tông thế (Levene's Test) dựa vào giá trị Sig với độ tin cậy 95%, khi đó ta có 2 trường hợp sau:
Y Truong hop 1: Gia tri Sig < 0.05, vay c6 su khác biệt giữa 2 phương sai Khi dé nhom tac gia sé ding két qua 6 Equal variances not assumed
Trường hợp 2: Giá trị Sig > 0.05, vậy không có sự khác biệt giữa 2 phương sai Khi đó nhóm tác giả sẽ dùng kết quả ở Equal variances assumed
Sau khi đã chọn kết quả kiểm định t sẽ sử dụng trong phân tích sự khác biệt, nhóm tác giả sẽ tiến hành so sánh giá trị Sig (Si (2 tailed)) Khi đó lại xuất hiện 2 trường hợp: v Trường hợp 1: Sig (2 tailed) < 0.05, vậy có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình giữa các nhóm Khi đó nhóm tác giả sẽ đựa vảo giá trị trung bình mẫu để xác định sự khác biêt đó v Trường hợp 2: Sig (2 tailed) > 0.05, vậy không có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình giữa các nhóm Khi đó nhóm tác giả sẽ dừng lại ở đây Đi với đặc điểm cá nhân (khTi trường, tên trường, thu nhập/tháng): để so sánh sự khác biệt giữa quyết định sử dụng của sinh viên TPHCM với các đặc điểm cá nhân như: khối trường, tên trường, thu nhập/tháng thì nhóm tác giả dùng phân tích phuong sai ANOVA (Analysis of variance) Nhom tac gia su dung giá trị S1g. trong bang Homogeneity of Variances với độ tin cậy 95%, khi đó ta có 2 trường hợp sau: v Trường hợp 1: Sig < 0.05, vậy phương sai đánh giá quyết định sử dụng dịch vụ Grabbike của sinh viên TPHCM theo các đặc điểm cá nhân khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê Khi đó nhóm tác giả dừng phân tích
Y Truong hop 2: Sig > 0.05, vậy phương sai đánh giá quyết định sử dung dich vu Grabbike của sinh viên TPHCM các đặc điểm cá nhân không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê Khi đó nhóm tác giả sử dụng kết quả phân tích ANOVA
Nếu rơi vào trường hợp 2 (Sig > 0.05 ), nhóm tác giả đựa vào kết quả ở bảng
ANOVA đề phân tích Nhóm tác giả tiếp tục sử dụng giá trị Sig với độ tin cậy 95%, khi đó có 2 trường hợp sau: v Trường hợp 1: Sig > 0.05, vậy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định sử dụng dịch vụ Grabbike của sinh viên TPHCM theo đặc điểm cá nhân Khi đó nhóm tác giả dừng lại ở đây v Trường hợp 2: Sig < 0.05, vậy có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định sử dụng dịch vụ Grabbike của sinh viên TPHCM theo đặc điểm cá nhân Khi đó nhóm tác giả tiếp tục chuyển qua phân tích KRUSKAL - WALLIS ở độ tin cây 95% Khi đó giá trị Sip có ý nghĩa quan trọng trong việc kết luận sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm (Cụ thê nếu Sig > 0.05, vậy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm, ngược lại nếu Sig < 0.05, vậy có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm), kế tiếp nhóm tác giả dựa vào giá trị trung bình mẫu trong bảng Descriptives để đánh giá cụ thê về sự khác biệt © Kiểm định thông ké One — Sample T-Test Đề phân tích mối liên hệ giữa giá trị trung bình của một tổng thể định lượng với một giá trị cụ thê xác định (o=3) cho các thành phần trong các yếu tố ảnh hưởng đến Hành vi thực hiện, nhóm tác giả sử đụng phép Kiểm định trung bình | mau độc lập (One Samples T-Test) Khi thực hiện kiểm định, nhóm tác giảtiễn hành so sánh giá triSig (sig (2 tailed)) trong kiém dinh t Néu sig (2 tailed) >0.05: kết luận giá trị trung bình của tổng thê băng với giá trị xác định Nếu sig (2 tailed)
0.7)
Bảng 4 2 Kết quả Cronbach°s Alpha các yếu tố trong mô hình nghiên cứu
Scale Mean Corrected Cronbach's if Item Scale Variance | Item-Total Alpha if Két
Deleted o?s(-xi) Correlation | Item Deleted | luận
Gia tri vé gid ca (GC): a = 0.804
GC4 11.10 4.398 0.603 0.762 Chấp nhận Sw Dé str dung (DSD): a = 0.762
DSD4 11.92 5.034 365 815 Chap nhan Chuan chu quan (CCQ): a = 0.786
Tính ưu việt so voi PTCN (UV): a = 0.816
UVI 10.65 4.836 664 757 Chấp nhận UV2 10.78 4.834 662 757 Chấp nhận UV3 10.51 4.987 650 763 Chấp nhận UV4 10.71 4.852 578 800 Chap nhận
Quyết định sử dụng (QD): ơ = 0.851
QDL | 10.83 4.679 651 826 Chấp nhận QD2 | 10.61 4.505 690 810 Chap nhan QD3 | 10.60 4.371 728 794 Chap nhan QD4 | 10.65 4.313 692 810 Chap nhận
(Nguồn: Kết qua Phân tích và xử lÿ của nhóm tác giả 07/2019)
Ghỉ chủ:x,: Biến guan sát tht i; us(-x,): Trung binh thang do néu loii biến x; ơy(x): Phương sai thang đo nếu loii biến x„ R(x,Šx): Hệ sT tương quan biến tong iiéu wiingi (Corrected item-total Correlation) va a(-x,): œ nếu loii biển x,
Nhìn vào bang két qua lan 2, cac hé s6 Cronbach’s Alpha déu kha cao (>0.7), lớn nhất la thanh phan QD (a=0.851) bé nhất là thành phần DSD (a = 0.762), cac thanh phan con lai: GC (a = 0.804), CCO (a = 0.786), UV (a = 0.816)
Các hệ số œ đều lớn hơn 0.7 nên ta không loại thành phần nao
Các biến nhỏ bên trong mỗi thành phần đều có hệ số tương quan biến tông
(R(xĂ,Yx) đều lớn hơn 0.3 ủ Cỏc biến đều đạt độ tin cậy nờn nhúm tỏc giả đều chấp nhận và không loại đi biến nảo
Sau khi đánh giá sơ bộ, nhóm tác giả quyết định đưa tất cả các nhóm này vào phân tích nhân tố khám phá EFA ở bước tiếp theo.Kết quả phân tích nhân tổ khám phá EFA
4.3 Kết quả EEFA các biến độc lập
Nhóm tác giả tiến hành phân tích nhân tô EFA như sau: Phân tích EFA lần đầu tổ hợp của L7 biến quan sát cho được kết quả như bảng 4.3 Ở bảng 4.3 cho ta thấy mọi biến quan sát đều có factor loading lớn hơn 0.5 nên ta không loại biến quan sát nào
Bảng 4 3 Ma trận xoay nhân tổ (lần 1)
(Nguồn: Kết qua Phân tích và xử lÿ của nhóm tác gia 07/2019)
Kết quả chạy phân tích nhân tố cho các biến độc lập lần 1: Từ kết quả của kiếm định độ tin cậy thang đo, các biến độc lập còn lại đều được sử dụng đề chạy phân tích nhân tố lần I Kết quả rút ra, hệ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) đạt 0,898, thoa man 0,5 < KMO 50% — Phuong sai trich thỏa mãn yêu cầu
4.3.1 Phân tích hồi quy Đề đánh giá mức độ phù hợp của mô hình, các yêu tố cần được kiểm tra mức độ tương quan với nhau để đưa vào mô hình hồi quy, nhóm tác giả rút gọn các biên như sau:
Kết quả EFA các biến độc lập c1 2s 2 12111111111111 1101111 ng He te 38
Phân tích hồi quy - - 5 1 1111 1E 1E1E1121E1111211211112112111211 11 Ea 41
Đề đánh giá mức độ phù hợp của mô hình, các yêu tố cần được kiểm tra mức độ tương quan với nhau để đưa vào mô hình hồi quy, nhóm tác giả rút gọn các biên như sau:
Yếu tổ Giá trị giá cả (GC) gồm 4 biến quan sát đạt yêu cầu bao gồm: GCI, GC2, GC3, GC4 Khi đó biến mới GC sẽ được hình thành như sau:
(Khi sử dụng SPSS: COMPUTE GC = MEAN (GCI, GC2, GC3, GC4)) Yếu tố Sự dễ sử dụng (DSD) gồm 3 biến quan sát đạt yêu cầu bao gồm:
DSDI, DSD2, DSD3 Khi đó biến mới DSD sẽ được hình thành như sau:
(Khi str dung SPSS: COMPUTE DSD = MEAN (DSD1, DSD2, DSD3))
Yếu tố Chuẩn chủ quan (CCQ) gồm 4 biến quan sát đạt yêu cầu bao gồm:
CCQI, CCQ2, CCQ3, CCQ4 Khi đó biến mới CCQ sẽ được hình thành như sau:
(Khi sử dụng SPSS: COMPUTE CCQ=MEAN (CCQ2, CCQ3, CCQ4, CCQ5)) Yếu tố Sự ưu việt so với PTCN (UY) gồm 4 biến quan sát đạt yêu cầu bao gồm: UVI, UV2, UV3, UV Khi đó biến mới UV sẽ được hình thành như sau:
(Khi sử dụng SPSS: COMPUTE UV = MEAN (UVI, UV2, UV3, UV4))
Bảng 4 6 Ma trận tương quan
CCQ_ |UV GC DSD QD
Hệ số tương quan Pearson | I 558” |.52I” |5357 605”
Mẫu 354 354 354 354 354 Hệ số tương quan Pearson|.558” [1 495” |379” |.636”
Mẫu 354 354 354 354 354 Hệ số tương quan Pearson|.521” |.495* [H 524" 530"
Mẫu 354 354 354 354 354 Hệ số tương quan Pearson|.535” |379” |524” |H 4277
Mẫu 354 354 354 354 354 Hệ số tương quan Pearson|.605” |.636” |.530” |.4277 1 QD Sig (2-tailed) 000 000 |.000 |.000
(Nguồn: Phân tích và xử lÿ của nhóm tác giả 07/2019) s Mối trơng quan giữa hành vì và các biến độc lập ảnh hưởng: Ma trận tương quan cho ta thấy mối tương quan giữa quyết định với các biến độc lập đều có mức ý nghĩa sig nhỏ hơn 0.05 (Với độ tin cậy 95%) -> đạt yêu cầu về mặt thống kê Đồng thời hệ số tương quan Pearson đều nằm trong khoảng —l < r < I, với giá trị cao nhất là 0.636 và nhỏ nhất là 0.379 đều hướng tới r=l ->Mỗi tương quan giữa các biến độc lập với quyết định là khá chặt chẽ © Moi twong quan giữa các biến độc lập: Ma trận tương quan cho ta thấy mối tương quan giữa các biên độc lập đêu có hệ số tuong quan Pearson déu nam trong khoảng —1 Tất cả các yếu tố đều được đưa vào phân tích hỗồi quy và cần phải phân tích hồi quy đê đưa ra kết luận chính xác cho các biến
Nhóm tác giả đưa ra mô hình hồi quy giả định như sau:
QD= J¿+ B.UV+ B:CCQO+ B;:GC+ B.DSD + e;
Trong đó QD là biến phụ thuộc, quyết định: ® UV (sự ưu việt, CCQ (chuẩn chủ quan), GC ( giá trị giá cả), DSD ( sự dễ sử dụng) là các biên độc lập ảnh hướng đến quyết định © Bi, Bo, Bs, Bula hệ số quy hồi từng phần ® ¢ 1a sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn, trung bình bằng 0, phương sai không đối và độc lập
4.3.3 Phân tích hồi quy các yếu tố độc lập ảnh hưởng đến hành vi
Bảng 4 7 Phương pháp sử dụng trong mô hình
Mô | Biến được | Biến bị Ph há hình dưa vào loại bỏ trạng pháp
I UV Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter
2 ccQ Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter
3 GC Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter
= 100) a Bién phu thuéc: QD
(Nguôn: Phân tích và xứ lý của nhóm tác giá 07/2019)
Bảng 4 8 Chỉ tiêu dánh giá độ phù hợp của mô hình (QD)
Mo Sai số chuẩn Durbin-
R R R’ hié i hinh lêu chính của ước lượng Watson
1 721° 519 515 47874 1.733 a Du doan: (Hang s6), UV, CCQ, GC b Bién phụ thuộc: QID
(Nguôn: Phân tích và xứ lý của nhóm tác giá 07/2019)
Bảng 4 9 Kiểm định độ phù hợp của mô hình (QD)
ALS Tong binh Trung binh
Mo hinh phương df bình phương F Sig
; (Nguon: Phan tích và xử lý của nhóm tác giả 07/2019) Với kết quả phân tích nhân tô khám phá EFA, nhóm tác giả đã xác định được 3 yếu tô ảnh hưởng đến quyết định sử dụng địch vụ GrabBike của sinh viên tại TP HCM đó là: Giá trị về giá cả, Chuẩn chủ quan và Sự ưu việt so với phương tiện cá nhân Trên cơ sở 3 yếu tô này, nhóm tác giả tiễn hành chạy hồi quy về Quyết định sử dụng của sinh viên
Bang ANOVA‘ theo phuong phap Stepwise
Môhih | Tone bink | gp | Trungbink |p | sig,
(Nguôn: Phân tích và xứ lý của nhóm tác gid 07/2019) a Biến phụ thuộc: QID b Dự đoán: (Hằng số), UV c Dự đoán: (Hằng số), UV, CCQ d Dự đoán: (Hằng số), UV, CCQ, GC
Bảng 4 10 Các mô hình kết quả hồi quy
Hệ số chưa „ chuẩn hóa Hệ số Độ Hệ số
Mô hình chuân t Sig | chap | phong dai
B Độ lệch |hóa Beta nhận | phương sai chuan
Bảng 4 11 Hệ số hồi quy (QD)
Hệ số chưa Thống kê đa cộng chuân hóa Hê số tuyên
Mo hình Độ lêch chuân t Sig Độ | Hệ số phóng
B li hóa Beta chấp | đại phương chuan nhan ờ sal
UV 362 | 045 377 |8092| 000 | 631 1.584 a Bién phụ thuộc: QID
(Nguôn: Phân tích và xứ lý của nhóm tác giá 07/2019) Đầu tiên nhóm tác giả đưa vào 4 biến độc lập và L biến phụ thuộc (QD) vào trong mô hình Sau khi phân tích hồi quy, yêu tố DSD bị loại bỏ do có hệ số sig không hợp lệ và các các yếu tố GC, CCQ va UV đều có mức ý nghĩa thống kê sig nhỏ hơn 0.05 (Chọn mức ý nghĩa œ = 0.05 hay 5% - tương ứng với độ tin cậy
95%) [ Vì thế mô hình cuối cùng hợp lệ gồm 3 yếu tố: GC, CCQ và UV Ở bảng 4.8 ta thấy R7? (R Square) = 0.519 nghĩa là có 51.9% biến thiên của Quyết định được giải thích bởi mỗi liên hệ tuyến tính với 3 nhân tố GC, CCQ và UV Ngoài ra, ta nhận thấy gia tri R? diéu chinh (Adjusted R Square) = 0.515 nghia là mô hình hồi quy đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu với mức 51.5% > 50%
(tức mỗi quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc được coi là khá chặt chẽ) Đồng thời ở bảng 4 LÍ ta nhận thay: se GC, CCQ và UV đều có mức ý nghĩa thống kê biến sig < 0.05 nên ta giữ nguyên ® Ta có hệ số ÿ chuân hóa của GC là 0.188, của CCQ là 0.296, của UV là 0.377, của Yếu tố UV tác động mạnh nhất đến QD, thứ hai là yếu t6 CCQ và cuối cùng là yếu tổ GC ®_ Mô hình thứ 3 là mô hình có nhiều biến độc lập nhất
Dựa vào hệ số B chưa chuẩn hóa (Bảng 4.0), nhóm tác giả quyết định chọn mô hình thứ 3 Từ đó, ta có phương trình hồi quy sau:
Diễn giải ý nghĩa các hệ số hồi quy:
-_ Khi GC tăng lên I đơn vị thì QD tăng trung bình 0.193 đơn vị, với điều kiện các yếu tố khác không thay đối
- Khi CCQ tang lên l đơn vị thì QD tăng trung bình 0.327 đơn vị, với điều kiện các yếu tố khác không thay đôi
-_ Khi UV tăng lên | don vi thì QD tăng trung bình 0.362 đơn vị, với điều kiện các yếu tố khác không thay đối
Tóm lại: Các yêu tô GC, CCQ và UV đều tỷ lệ thuận với QD 1 Nếu nâng cao giá trị về giá cả, tăng sự tác động từ các yếu tố xã hội cũng như cải tiễn chất lượng để nâng cao tính ưu việt so với phương tiện cá nhân thì Quyết định sử dụng sẽ tăng.
4.3.3.2 Kiểm định sự vi phạm các giả định hồi quy
“ Phuong sai của sai số không đôi
Regression Standardized Residual 1 Oo ° ° ° 9ứ f & „9 @ oO S , oS â ở
Biểu đồ 4 I Biéu dé phan dw phan tan (QD)
(Nguôn: Phân tích và xứ lý của nhóm tác giá 07/2019)
Nhìn vào biếu đồ ,ta thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường đi của trục tung và trục hoành chứ không tạo nên hình dạng nào Như vậy có thể nói rằng: giả định phương sai không đối của mô hình hồi quy là không vi phạm => không có hiện tượng phương sai thay đôi s* Không có tương quan giữa các phần dư ( tính độc lập sai số)
Nhìn vào bảng 4.8 ta thấy hệ số Durbin — Watson d = 1.733 và I không có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Gia R Mối kan thuy ết Nội dung quan hệ Kết luận
Giá trị giá cả có mối quan hệ cùng chiều Oe , * hap nhị A 2
HI với quyêt định sử dụng 1 Chap nhan
H2 Dễ sử dụng có mối quan hệ cùng chiều Không chấp với quyêt định sử dụng nhận
Chuẩn chủ quan có mối quan hệ cùng ‘ ˆ
H3 LẠ koa: ằ , hap nh: chiêu với quyêt định sử dụng 1 Chap nhan
Sự ưu việt có mỗi quan hệ cùng chiều với £ A
H4 quyết định sử dụng 1 Chap nhan
Ghi chu: tt Moi quan hé thuận chiêu
Nhìn vào bảng mà nhóm tác giả thống kê lại các giả thuyết Hn (với n={1,2,3,4}), trong đó các giả thuyết HI, H3, và H4 được chấp nhận với mức ý nghĩa ơ < 0.05 hay 5%
4.4 Phân tích sự khác biệt hành vi với các đặc điểm cá nhân se Kiếm định theo giới tính
Bảng 4 12 Thống kê trung bình quyết định theo giới tính ere gr Sai sé Trung binh
Giới tính | N Trung bình thống kê lệch chuẩn
(Nguôn: Phân tích và xử lý của nhóm tác giả 07/2019)
Bang 4, 13 Kết quả Independent Samples Test so sánh quyết định theo giới tính
Gia dinh Khong gia dinh phương sai phương sai bằng bằng nhau nhau
Levene về sự bằng nhau của Sig .905 phuong sai t -.121 -.121 df 352 350.052
Sig (2-tailed) 004 004 ae Sự khác biệt ve -.00884 -.00884
Kiêm định sự trung bình băng nhau của Sự khác biệt 07325 trung bình độ lệch chuân 07324
Thập -.15288 -.13519 ơ hơn Độ tin cậy
(Nguồn: Phân tích và xử lý của nhóm tac gia 07/2019)
Nhìn vào bảng 4.11 và 4.12, nhóm tác giả nhận thấy ở hai giả định đều có Sig >