1 2 3 4 5 SP1 .783 .136 .186 .103 .111 SP2 .862 .178 .166 .128 .026 SP3 .732 .088 .010 .120 .277 SP4 .842 .201 .108 .161 .166 SP5 .667 .138 .046 .265 .179 GC1 .150 .132 .167 .850 .219 GC2 .198 .176 .215 .842 .057 GC3 .293 .130 .165 .810 .167 DD1 .277 .762 .284 .138 .095 DD2 .130 .900 .126 .090 .069 DD3 .108 .875 .124 .139 .127 DD4 .256 .678 .266 .161 .271 CT1 .182 .186 .814 .176 .176 CT2 .091 .220 .799 .173 .207 CT3 .127 .243 .817 .204 .223 TT1 .157 .184 .122 .146 .847 TT2 .239 .171 .205 .164 .796 TT3 .221 .072 .311 .128 .798 Eigenvalue 7.819 1.974 1.677 1.416 1.006 %Ph ng sai 43.439 10.967 9.319 7.865 5.923 (Ngu n: k t qu phân tích nhân t v i phép xoay Varimax)
Qua k t qu phân tích nhân t 20 bi n bi n quan sát, sau khi xoay các nhân t s t p trung c a các bi n theo t ng nhân t đƣ hi n rõ ràng, v i h s t i nhân t l n h n 0.5 vƠ khác bi t gi a các nhân t nh h n 0.3, các bi n đ c chia thành 5 nhóm v i các tên g i t ng ng. Nhóm th nh t v i toàn b bi n thu c nhân t S n ph m, nhóm th hai v i các bi n thu c nhân t Giá c , ti p theo là aă đi m,
Chiêu th và cu i cùng là Thông tin. Các bi n s ti p t c đ c đ a vƠo phơn tích
h i quy sau đơy.
Mô hình nghiên c u và các gi thuy t nghiên c u v n đ c gi nguyên:
Hình 4.1: Mô hình nghiên c u chính th c
H1: Y u t S n ph m có nh h ng đ n quy t đ nh mua tivi c a ng i tiêu dùng trên đ a bàn Thành Ph H Chí Minh
H2: Y u t Giá c có nh h ng đ n quy t đ nh mua tivi c a ng i tiêu dùng
trên đ a bàn Thành Ph H Chí Minh
H3: Y u t a đi m có nh h ng đ n quy t đ nh mua tivi c a ng i tiêu
dùng trên đ a bàn Thành Ph H Chí Minh
H4: Y u t Chiêu th có nh h ng đ n quy t đ nh mua tivi c a ng i tiêu
dùng trên đ a bàn Thành Ph H Chí Minh
H5: Y u t Thông tin có nh h ng đ n quy t đ nh mua tivi c a ng i tiêu
dùng trên đ a bàn Thành Ph H Chí Minh S n ph m Giá c a đi m Chiêu th Thông tin Quy t đnh mua tivi
4.4 Phân tích h i quy
B ng h s Cronbach’s alpha vƠ phơn tích nhơn t EFA, chúng ta xác đ nh đ c nhóm y u t phù h p nh h ng t i quy t đnh mua tivi c a ng i tiêu dùng. Phân tích h i quy tuy n tính s giúp chúng ta bi t đ c m c đ nh h ng c a các bi n đ c l p này t i bi n ph thu c nh th nào.
4.4.1 Ma tr n h s t ngăquanăgi a các bi n
u tiên ta s xem xét m i quan h t ng quan tuy n tính gi a các bi n đ c l p v i bi n ph thu c, c ng nh m i quan h tuy n tính gi a các bi n đ c l p v i nhau. T k t qu b ng ma tr n t ng quan gi a các bi n cho th y bi n ph thu c có quan h t ng quan tuy n tính v i c n m bi n đ c l p. Trong đó h s t ng quan c a bi n Quy t đnh và các bi n đ c l p cao nh t là 0.661, th p nh t là 0.618. Và gi a các bi n đ c l p c ng có m i quan h t ng quan l n nhau, tuy nhiên h s t ng quan gi a các bi n đ c l p không cao, cao nh t là 0.522 và th p nh t là 0.407. Tr ng h p đ m b o mô hình không x y ra hi n t ng đa c ng tuy n s đ c ki m đnh phân tích ti p sau đơy.
B ng 4.7: H s t ngăquanăc a bi năđ c l p và bi n ph thu c
QD SP GC DD CT TT QD 1 .642** .642** .633** .661** .618** SP 1 .474** .451** .377** .472** GC 1 .407** .478** .434** DD 1 .522** .418** CT 1 .522** TT 1
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). (Ngu n: Phân tích t ng quan Pearson)
4.4.2ăPh ngătrìnhăh i quy tuy n tính
giai đo n này ta ti n hành phân tích h i quy đ xác đ nh c th tr ng s c a t ng nhân t nh h ng đ n quy t đnh mua tivi c a ng i tiêu dùng
TP.HCM. Phân tích h i quy đ c th c hi n b ng ph ng pháp đ ng th i (Enter), dùng đ ki m đnh các gi thuy t.
4.4.2.1 Ki măđnh gi đ nh c a mô hình h i quy
Phân tích h i quy không ph i ch là vi c mô t các d li u quan sát đ c. T các k t qu quan sát đ c trong m u, ta ph i suy r ng k t lu n cho m i liên h gi a các bi n trong t ng th . S ch p nh n và di n d ch k t qu h i quy không th tách r i các gi đnh c n thi t và s ch n đoán v s vi ph m các gi đ nh đó. N u các gi đnh b vi ph m, thì các k t qu c l ng đ c không đáng tin c y n a. Vì v y, đ đ m b o s di n d ch t k t qu h i quy c a m u cho t ng th có giá tr , trong ph n này s ti n hành ki m đnh gi đnh c a hàm h i quy nh sau:
Không có hi n t ng đa c ng tuy n
Ta ph i dò tìm hi n t ng đa c ng tuy n b ng cách tính đ ch p nh n c a bi n (Tolerance) và h s phóng đ i ph ng sai (Variance inflation factor ậ VIF). ch p nh n trong tr ng h p này c a b n bi n trong mô hình khá cao, đ u l n h n 0.5 trong khi h s VIF khá th p đ u d i 2, cao nh t là 1.733. H s VIF nh h n 10 lƠ ta có th bác b gi thuy t mô hình b đa c ng tuy n.
Ph ng sai c a ph n d không đ i
Ki m đ nh Pearson cho th y không có s t ng quan gi a ph n d chu n hóa vƠ các bi n đ c l p trong mô hình nghiên c u hay nói m t cách khác không có hi n t ng ph ng sai c a sai s thay đ i. Bên c nh đó, đ th bi u di n ph n d chu n hóa theo giá tr d đoán chu n hóa phơn tán ng u nhiên Nh v y, gi đ nh nƠy không b vi ph m (HoƠng Tr ng & c ng s , 2008, trang 226).
Các ph n d có phân ph i chu n
dò tìm s vi ph m gi đnh phân ph i chu n c a ph n d ta s dùng hai công c v c a ph n m m SPSS là bi u đ Histogram vƠ đ th P-P plot. Nhìn vào bi u đ Histogram ta th y ph n d có phơn ph i chu n v i giá tr trung bình g n b ng 0 vƠ đ l ch chu n c a nó g n b ng 1 (=0.987). Nhìn vƠo đ th P-P plot bi u di n các đi m quan sát th c t t p trung khá sát đ ng chéo nh ng giá tr k v ng, có ngh a lƠ d li u ph n d có phơn ph i chu n.
Không có hi n t ng t ng quan gi a các ph n d
H s Durbin-Watson c a mô hình h i quy lƠ 1.866 (b ngă4.8) ta có th k t lu n gi đ nh v tính đ c l p c a sai s không b vi ph m. M t cách khác, ta có th xét đ th phơn tán ph n d chu n hóa theo th t quan sát cho th y không có hi n t ng t ng quan chu i b c nh t, hay gi a các ph n d không có s t ng quan (HoƠng Tr ng & c ng s , 2008, trang 232).
4.4.2.2 Phân tích h i quy
Phân tích h i quy đ c th c hi n v i 5 bi n đ c l p bao g m: S n ph m, Giá c , a đi m, Chiêu th , Thông tin. Các bi n đ c đ a vƠo cùng m t lúc đ ch n l c d a trên tiêu chí ch n nh ng bi n có m c ý ngh a <0.05. K t qu phân tích h i quy đ c trình bày nh sau.
B ng 4.8: Ki măđ nhăđ phù h p c a mô hình
Mô hình R R2 R2 hi u ch nh Sai s chu n c a c l ng Durbin-Watson 1 .852a .726 .719 .50442 1.866
a. Bi n đ c l p: Constant, Thông tin, a đi m, Giá c , S n Ph m, Chiêu th b. Bi n ph thu c: Quy t đnh mua tivi
Thông qua h s xác đ nh R2
hi u ch nh b ng 0.719, cho th y các bi n đ c l p trong mô hình đƣ gi i thích đ c 71.9% bi n thiên c a bi n ph thu c Quy t đ nh mua tivi. V i giá tr nƠy thì đ phù h p c a mô hình lƠ khá cao. Bên c nh đó, ki m đ nh F c ng cho th y giá tr Sig. = 0.000, v y mô hình trên phù h p v i t p d li u đang kh o sát.
B ng 4.9: Phơnătíchăph ngăsaiăANOVAăv i bi n ph thu c Mô hình T ng đ l ch bình ph ng Df Trung bình đ l ch bình ph ng đ nh FKi m M c ý ngh a Sig. 1 H i quy 130.594 5 26.119 102.653 .000a Ph n d 49.361 194 .254 T ng 179.955 199
a. Bi n đ c l p: Constant, Thông tin, a đi m, Giá c , S n Ph m, Chiêu th b. Bi n ph thu c:Quy t đ nh mua tivi
B ng 4.10: K t qu phân tích h i quy Mô hình Mô hình H s ch a chu n hóa H s chu n hóa T M c ý ngh a Th ng kê đa c ng tuy n B l ch chu n
Beta Tolerance VIF
(Constant) .178 .190 .935 .351 S n Ph m .296 .054 .255 5.456 .000 .646 1.548 Giá c .240 .047 .238 5.113 .000 .652 1.534 a đi m .223 .048 .221 4.702 .000 .640 1.563 Chiêu th .248 .050 .244 4.939 .000 .577 1.733 Thông tin .175 .048 .174 3.650 .000 .623 1.606
a. Bi n ph thu c: Quy t đnh mua tivi
(Ngu n: Phân tích h i quy đa bi n)
K t qu h i quy cho th y, c 5 bi n đ c l p đ a vƠo mô hình phơn tích đ u có nh h ng đ n Quy t đnh mua tivi vì ki m đ nh Sig c a c 5 bi n đ u nh h n 0.05.
Thông qua k t qu phân tích h i quy, ta th y đ c thang đo Quy t đ nh mua tivi b nh h ng b i 5 y u t là S n ph m, Giá c , a đi m, Chiêu th và Thông tin. Do t t c các bi n đ c l p đ u đ c đo l ng b ng thang đo m c đ Likert
(cùng m t đ n v tính) nên t ph ng trình h i quy nƠy ta c ng th y đ c t m quan tr ng c a t ng nhân t đ i v i Quy t đnh mua tivi. Ta th y y u t ắS n ph m” có tác đ ng l n nh t đ i v i vi c mua hàng (Beta= 0.255). Ti p đ n là y u t Chiêu th có kh n ng h p d n đ c ng i mua h n các y u t còn l i nh đ a đi m, giá c , thông tin. N u c m nh n v s n ph m đ c t ng lên m t đ n v l ch chu n s giúp vi c Quy t đ nh mua tivi t ng thêm đ c trung bình 0.255 đ n v l ch chu n. T ng t , s t ng lên m t đ n v l ch chu n c a c m nh n giá c ,ăđ aăđi m, chiêu th và thông tin t ng lên m t đ n v thì Quy tăđnh mua tivi s t ng lên trung bình lƠ 0.238; 0.221; 0.244; 0.174 đ n v l ch chu n.
4.5 Ki măđ nh gi thuy t
D a trên k t qu phân tích h i quy s gi i thích, ki m đnh các gi thuy t đƣ đ a ra.
K t qu h i quy cho th y S n ph m là y u t có nh h ng l n nh t đ n
Quy tăđ nh mua tivi c a ng i tiêu dùng TP. HCM (có h s h i quy l n
nh t). H s beta >0 cho th y m i quan h gi a y u t S n ph m và Quy t
đnh mua tivi là m i quan h cùng chi u. Ngh a lƠ khi ng i tiêu dùng có c m nh n v s n ph m t t thì quy t đnh mua hàng c a h t ng. H s Beta= 0.255, m c ý ngh a th p (sig=0.000) v y gi thuy t H1 không b bác b .
Th hai là y u t Giá c , đơy c ng lƠ y u t có nh h ng đ n Quy t đnh mua tivi c a ng i tiêu dùng, v i Beta =0.238 >0 cho th y khi c m nh n v
giá c t t thì Quy tăđ nh mua tivi s t ng. M c ý ngh a sig=0.000 v y gi
thuy t H2 không b bác b .
Ti p theo là y u t aăđi m, v i h s h i quy beta=0.221, m c ý ngh a sig= 0.000 có ngh a lƠ y u t aăđi m có nh h ng thu n chi u v i Quy t
đnh mua tivi c a ng i tiêu dùng, khi giá tr c a y u t aăđi m t ng thì
Quy tăđ nh mua tivi c ng s t ng theo vƠ ng c. V y gi thuy t H3 không
b bác b
Y u t Chiêu th v i h s beta l n th hai, cho th y ngoài y u t S n ph m thì Chiêu th chính lƠ đi u thu hút khách hàng khi h đ a ra quy t đnh mua hàng. H s beta>0 c ng cho th y m i quan h thu n chi u gi a y u t
Chiêu th và Quy tăđnh mua tivi , ngh a lƠ khi c m nh n v Chiêu th t t
thì s lƠm t ng quy t đnh mua hàng c a ng i tiêu dùng. H s Beta= 0.244,
sig=0.000, v y gi thuy t H4 không b bác b .
Y u t ti p theo có nh h ng l n đ n Quy tăđ nh mua tivi c a ng i tiêu dùng TP.HCM đó lƠ Thông tin. K t qu h i quy có B = 0.174, m c ý
ngh a bé sig=0.000, d u d ng c a h s Beta có ý ngh a lƠ m i quan h gi a
y u t Thông tin và Quy tăđnh mua tivi là m i quan h thu n chi u. i u đó có ngh a lƠ khi giá tr c a y u t Thông tin t ng thì Quy tăđnh mua tivi
c ng t ng theo vƠ ng c l i. V y gi thuy t H5 không b bác b
B ng 4.11: Ki măđnh gi thuy t nghiên c u
Gi ăthuy t Sig Ki măđ nh
H1: Y u t S n ph m có nh h ng đ n quy t đ nh mua tivi c a ng i tiêu dùng trên đ a bƠn ThƠnh Ph H Chí Minh
0.000 Không b bác b
H2: Y u t Giá c có nh h ng đ n quy t đ nh mua tivi c a ng i tiêu dùng trên đ a bƠn ThƠnh Ph H Chí Minh
0.000 Không b bác b
H3: Y u t a đi m có nh h ng đ n quy t đ nh mua tivi c a ng i tiêu dùng trên đ a bƠn ThƠnh Ph H Chí Minh
0.000 Không b bác b
H4: Y u t Chiêu th có nh h ng đ n quy t đ nh mua tivi c a ng i tiêu dùng trên đ a bƠn ThƠnh Ph H Chí Minh
0.000 Không b bác b
H5: Y u t Thông tin có nh h ng đ n quy t đ nh mua tivi c a ng i tiêu dùng trên đ a bƠn ThƠnhPh H Chí Minh
0.000 Không b bác b
Tóm l i, c 5 thành ph n trong thang đo mô hình đi u ch nh đ u có ý ngh a th ng kê khi xem xét m i quan h thu n chi u gi a 5 thành ph n này v i Quy t đnh mua tivi c a ng i tiêu dùng TP.HCM hi n nay.
4.6 Ki măđ nh s khác nhau v Quy tăđ nh mua tivi theo các y u t cá nhân
Nghiên c u này s xét đ n b n bi n đ nh tính đ a vƠo đ ki m đnh xem có hay không s khác bi t v vi c ra quy t đnh mua tivi. ó lƠ bi n gi i tính, thu nh p, tình tr ng hôn nhân và m c thu nh p.
4.6.1 Theo gi i tính
D a vào k t qu phân tích Independent-samples T- test, giá tr Sig trong ki m đnh Levene là 0.601 >0.05 cho th y ph ng sai gi a hai nhóm gi i tính không khác nhau. C n c vào ki m đnh t, giá tr Sig = 0.213 >0.05 thì ta k t lu n không có s khác bi t gi a nam và n trong vi c quy t đnh mua tivi. i u này cho th y, đ i v i ng i tiêu dùng thì k c nam và n đ u có nh ng quy t đ nh nh nhau trong vi c mua tivi cho gia đình ho c b n thơn…
4.6.2ăTheoăc ăc u thu nh p
ki m đnh xem có s khác bi t v quy t đnh mua tivi theo c c u thu nh p có khác nhau hay không, ta s d ng ph ng pháp phơn tích ph ng sai Anova (Analysis Of Variance).
Theo k t qu ki m đ nh Leneve, ph ng sai c a nhân t đ a vƠo ki m đ nh