Phân tích Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục câu hỏi trong thang đo tương quan với nhau. Đây là phân tích cần thiết cho thang đo phản ánh, được dùng để loại các biến không phù hợp trước khi phân tích nhân tố khám phá EFA. Thang đo chấp nhận được khi có trị số Cronbach’s Alpha từ 0.6 cho mục đích nghiên cứu khám phá (Nunnally và Burnstein, 1994)
Hệ số tương quan biến tổng là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, vì thế hệ số này càng cao thì sự tương quan của các biến với các biến khác trong cùng một nhóm càng cao. Hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0.3. Các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 được xem là biến rác và bị loại khỏi thang đo (Nunnally và Burnstein, 1994).
4.2.2 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha Bảng 4.8 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha Bảng 4.8 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha Yếu tố Biến quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu biến bị loại Nhu cầu cá nhân De_01 11.7267 2.025 0.582 0.712 De_03 11.8 2.388 0.526 0.738 De_04 11.8567 2.304 0.483 0.762 De_05 11.8467 2.157 0.725 0.642
Hệ số Cronbach's Alpha của yếu tố: 0.770 Thái độ khách hàng Att_01 11.39 2.68 0.527 0.697 Att_02 11.3167 2.652 0.498 0.716 Att_03 11.28 2.717 0.599 0.661 Att_04 11.2333 2.674 0.552 0.683
Yếu
tố quan sát Biến Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu biến bị loại
Giá Pr_01 19.9067 5.115 0.557 0.785 Pr_02 19.9067 5.229 0.56 0.784 Pr_03 19.8367 5.08 0.578 0.78 Pr_04 19.9967 5.548 0.44 0.809 Pr_05 19.8533 5.136 0.603 0.775 Pr_06 19.7667 4.862 0.697 0.753
Hệ số Cronbach's Alpha của yếu tố: 0.811 Chất lượng sản phẩm Qu_01 15.4433 3.699 0.481 0.758 Qu_02 15.4067 3.64 0.519 0.745 Qu_03 15.5667 3.524 0.523 0.745 Qu_04 15.5467 3.526 0.642 0.706 Qu_05 15.37 3.518 0.594 0.72
Hệ số Cronbach's Alpha của yếu tố: 0.776 Niềm tin vào web Cre_01 15.8 4.87 0.548 0.847 Cre_02 15.79 4.929 0.546 0.846 Cre_03 15.8933 4.671 0.638 0.823 Cre_04 15.8233 4.427 0.781 0.785 Cre_06 15.8267 4.351 0.794 0.78
Hệ số Cronbach's Alpha của yếu tố: 0.849 Ý định sử dụng Int_01 12.1767 2.922 0.545 0.754 Int _02 12.0233 2.719 0.613 0.72 Int _03 12.1867 2.915 0.538 0.757 Int _04 12.1833 2.578 0.668 0.689
Hệ số Cronbach's Alpha của yếu tố: 0.784
Nhận xét:
Sau khi loại bỏ biến “Cửa hàng trực tuyến cung cấp nhiều sản phẩm hơn thông thường” (De_02) của yếu tố nhu cầu khách hàng và biến “Phương pháp xác định
tính thực tế của sản phẩm được bán trên cửa hàng trực tuyến làm tăng lòng tin của tôi tới cửa hàng” (Cre_05) của yếu tố niềm tin vào web (xem thêm phụ lục III). Chạy lại ta có các hệ số Cronbach’s Alpha đều lớn hơn 0.6. Trong đó thấp nhất là khái niệm thành phần Thái độ khách hàng với hệ số Cronbach’s Alpha là 0.747 và cao nhất là Niềm tin vào web (0.849).
Hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3, phân bố từ 0.44 đến 0.794, nên chấp nhận các biến. Các biến này sẽ đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.3 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA 4.3.1 Tiêu chuẩn đánh giá 4.3.1 Tiêu chuẩn đánh giá
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp trích yếu tố Principal component với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có EigenValues lớn hơn hoặc bằng 1 đối với 28 biến quan sát đo lường.
Thực hiện các phân tích:
- Kiểm định Giả thuyết các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng
thể dựa vào hệ số KMO và kiểm định Barlett. Phân tích nhân tố là thích hợp khi hệ số KMO > 0.5 và mức ý nghĩa Barlett < 0.05 (Hair và cộng sự, 2006).
- Tiến hành loại các biến quan sát có hệ số tải nhân tố < 0.5 (Hair và cộng sự,
2006).
- Chọn các nhân tố có giá trị Eigenvalues > 1 và tổng phương sai trích được >
50% (Gerbing và Anderson, 1988).
4.3.2 Kết quả phân tích nhân tố tác động
Phân tích EFA lần thứ nhất:
Kết quả phân tích EFA lần 1 như bảng ở phụ lục IV.
Ở kết quả phân tích EFA lần 1, loại biến “Tôi sẵn sàng trả giá cao hơn cho các sản phẩm không có ở cửa hàng thông thường” vì có hệ số tải nhân tố < 0.5.
Tiến hành phân tích EFA lần 2 với 27 biến còn lại.
Phân tích EFA lần thứ hai:
Theo kết quả phân tích nhân tố biến độc lập (Xem chi tiết tại phụ lục IV), ta có hệ số KMO = 0.848 > 0.5 nên phân tích nhân tố phù hợp. Hệ số Sig = 0 < 0.05 suy ra các biến có tương quan trong tổng thể. “% cumulative” của cột “Initial Eigenvalues” trong bảng “Total Variance Explained” là 59.037 % và mức “Eigenvalues “bằng 1.495>1 do đó có 5 nhân tố được phân tích đại diện cho 59.037% toàn bộ dữ liệu.
Các nhóm nhân tố sau khi phân tích nhân tố chính thức vẫn không hề thay đổi về số nhóm, với 23 biến phân thành 5 nhóm như kết quả ở phân tích nhân tố. Điều này chứng tỏ mô hình nghiên cứu là phù hợp.
Bảng 4.9 Bảng liệt kê hệ số tải nhân tố ở phân tích EFA lần thứ 2
Ma trận thành phần xoay
Thành phần
Tên biến Mã hóa 1 2 3 4 5
NIỀM TIN VÀO WEB KHI SỬ DỤNG DỊCH VỤ MUA HÀNG TRỰC TUYẾN
Khi mua hàng trực tuyến, càng có nhiều ý kiến phản hồi tích cực càng làm tăng sự uy tín của web
Cre_06 .903
Các cửa hàng trực tuyến lâu đời
cho thấy sự uy tín cao Cre_04
.894 Sự mô tả chi tiết về sản phẩm trên
web bán hàng trực tuyến làm tăng sự uy tín của cửa hàng đối với tôi
Cre_03 .665
Những hình ảnh gắn với sản phẩm trên web bán hàng trực tuyến làm tăng thêm lòng tin tới cửa hàng
Cre_02 .589
Cách bố trí thích hợp của trang web bán hàng trực tuyến cho thấy sự uy tín hơn
MONG ĐỢI VỀ GIÁ KHI SỬ DỤNG DỊCH VỤ MUA HÀNG TRỰC TUYẾN
Tôi dễ dàng so sánh giá khi mua
hàng trực tuyến Pr_06
.790 Sử dụng dịch vụ mua hàng trực
tuyến giúp giảm chi phí đi lại Pr_05
.702 Giao hàng miễn phí là một lợi thế
khi tôi mua hàng trực tuyến Pr_02
.694 Tôi thấy mức giá khi mua trực
tuyến thấp hơn tại cửa hàng bình thường
Pr_01 .684
Giảm giá nhiều khi mặt hàng đó được mua nhiều (hoặc nhiều người cùng mua…)
Pr_03 .609
MONG ĐỢI CHẤT LƯỢNG SẢN
PHẨM KHI SỬ DỤNG DỊCH VỤ
MUA HÀNG TRỰC TUYẾN
Khi mua hàng trực tuyến, sự đa dạng của sản phẩm chỉ ra chất lượng sản phẩm tốt hơn
Qu_01 .794
Tôi quan tâm tới sự khác biệt của hình ảnh trên web với sản phẩm thực tế
Qu_05 .697
Sự tin cậy cao vào người bán hàng trực tuyến cho chất lượng sản phẩm tốt hơn
Qu_02 .679
Khi mua hàng trực tuyến, thông tin phản hồi tích cực chỉ ra chất lượng sản phẩm tốt hơn
Tôi sẽ xem xét tất cả các yếu tố để chọn sản phẩm tốt nhất khi mua hàng trực tuyến
Qu_01 .628
NHU CẦU CÁ NHÂN KHI SỬ DỤNG DỊCH VỤ MUA HÀNG TRỰC TUYẾN Có thể mua sắm trực tuyến các mặt hàng nhạy cảm De_01 .831 Dịch vụ bán hàng trực tuyến hoạt
động 24h nên thuận tiện cho việc mua hàng De_01 .769 Sử dụng dịch vụ mua hàng trực tuyến có thể mua sắm các sản phẩm ở bất cứ nơi nào De_03 .709
Tiết kiệm thời gian khi mua sắm
trực tuyến De_04
.685 THÁI ĐỘ KHÁCH HÀNG KHI
SỬ DỤNG DỊCH VỤ MUA HÀNG TRỰC TUYẾN
Tôi cảm thấy hài lòng với việc
mua hàng trực tuyến Att_03
.766 Tôi cảm thấy mua hàng trực tuyến
phù hợp với phong cách của tôi Att_04
.744 Tôi cảm thấy mua hàng trực tuyến
thú vị Att_01
.681 Tôi cảm thấy yên tâm với việc
mua hàng trực tuyến Att_02
.662 Phương pháp khai thác: Phân tích thành phần chính
Phương pháp xoay: Varimax với Kaiser Normalization. a. Xoay hội tụ trong 6 vòng lặp
Theo kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc (Xem chi tiết tại phụ lục IV), ta có hệ số KMO = 0.768 > 0.5 do đó phân tích nhân tố phù hợp. Hệ số Sig = 0 < 0.05 => Các biến có tương quan trong tổng thể. % cumulative của cột Initial Eigenvalues trong bảng Total Variance Explained là 60.726 % và mức Eigenvalues bằng 2.429>1 suy ra có 1 nhân tố được phân tích đại diện cho 60.726% toàn bộ dữ liệu.
4.4 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU SAU KHI ĐÁNH GIÁ THANG ĐO
Dựa trên kết quả hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám
phá EFA thì các thang đo trong nghiên cứu bao gồm 27 biến quan sát độc lập được trích thành 5 nhân tố của các yếu tố tác động vào ý định mua lại và 4 biến quan sát phụ thuộc được trích thành 1 nhân tố của thành phần ý định mua lại như ở Bảng 4.11. Như vậy sau khi chạy EFA có tất cả 5 thành phần của các yếu tố tác động vào ý định mua lại, giả thuyết nghiên cứu ban đầu được giữ nguyên.
Bảng 4.10 Bảng tóm tắt giả thuyết trong mô hình
Giả thuyết Nội dung
H1 Nhu cầu cá nhân có ảnh hưởng tích cực đến ý định mua
hàng trực tuyến của khách hàng.
H2 Thái độ người tiêu dùng có ảnh hưởng tích cực đến hành vi
và quyết định mua hàng trực tuyến của khách hàng.
H3 Chiến lược giá cả hợp lý có ảnh hưởng tích cực ý định mua
hàng trực tuyến của khách hàng.
H4 Chất lượng sản phẩm có ảnh hưởng tích cực ý định mua
hàng trực tuyến của khách hàng.
H5 Niềm tin vào web có ảnh hưởng tích cực đến ý định mua
Bảng 4.11 Thang đo các yếu tố tác động đến Ý định sử dụng dịch vụ mua hàng trực tuyến
Nhu cầu cá nhân (De)
De_01 Dịch vụ bán hàng trực tuyến hoạt động 24h nên thuận tiện
việc mua hàng
De_03 Sử dụng dịch vụ mua hàng trực tuyến có thể mua sắm các sản
phẩm ở bất cứ nơi nào
De_04 Tiết kiệm thời gian khi mua hàng trực tuyến
De_05 Có thể mua sắm trực tuyến các mặt hàng nhạy cảm
Thái độ khách hàng (Att)
Att_01 Tôi cảm thấy mua hàng trực tuyến thú vị
Att_02 Tôi cảm thấy yên tâm với việc mua hàng trực tuyến
Att_03 Tôi cảm thấy hài lòng với việc mua hàng trực tuyến
Att_04 Tôi cảm thấy mua hàng trực tuyến phù hợp với phong cách
của tôi Giá (Pr)
Pr_01 Tôi thấy mức giá khi mua trực tuyến thấp hơn tại cửa hàng
bình thường
Pr_02 Giao hàng miễn phí là một lợi thế khi tôi mua hàng trực tuyến
Pr_03 Giảm giá nhiều khi mặt hàng đó được mua nhiều hơn(hoặc
nhiều người cùng mua…)
Pr_05 Sử dụng dịch vụ mua hàng trực tuyến giúp giảm chi phí đi lại
Pr_06 Tôi dễ dàng so sánh giá khi mua hàng trực tuyến
Chất lượng sản phấm (Qu)
Qu_01 Tôi sẽ xem xét tất cả các yếu tố để chọn sản phẩm tốt nhất khi
mua hàng trực tuyến
sản phẩm tốt hơn
Qu_03 Khi mua hàng trực tuyến, thông tin phản hồi tích cực chỉ ra
chất lượng sản phẩm tốt hơn
Qu_04 Khi mua hàng trực tuyến, sự đa dạng sản phẩm chỉ ra chất
lượng sản phẩm tốt hơn
Qu_05 Tôi quan tâm tới sự khác biệt của hình ảnh trên web với sản
phẩm thực tế Niềm tin vào web (Cre)
Cre_01 Cách bố trí thích hợp của trang web bán hàng trực tuyến cho
thấy sự uy tín hơn
Cre_02 Những hình ảnh gắn với sản phẩm trên web bán hàng trực
tuyến làm tăng thêm lòng tin tới cửa hàng
Cre_03 Sự mô tả chi tiết về sản phẩm trên web bán hàng trực tuyến
làm tăng sự uy tín của cửa hàng đối với tôi
Cre_04 Các cửa hàng trực tuyến lâu đời cho thấy sự uy tín cao
Cre_06 Khi mua hàng trực tuyến, càng có nhiều ý kiến phản hồi tích
cực càng làm tăng sự uy tín của web
4.5 KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CÁC GIẢ THUYẾT 4.5.1 Phân tích tương quan 4.5.1 Phân tích tương quan
Phân tích tương quan là tính độ mạnh hay mức độ liên hệ tuyến tính giữa hai
biến để xem xét có gây ra vấn đề đa cộng tuyến hay không trước khi đưa vào phân
tích hồi quy. Phân tích tương quan được thực hiện giữa biến phụ thuộc là ý định sử
dụng (Int) với các biến độc lập gồm nhu cầu cá nhân (De), thái độ khách hàng (Att), giá (Pr), chất lượng sản phẩm (Qu) và niềm tin vào web (Cre). Bên cạnh đó cũng
xem xét sự tương quan giữa các biến độc lập với nhau.
Bảng 4.12 Kết quả phân tích tương quan Pearson
Tương quan
Int De Att Pr Qu Cre
Tương quan Pearson
Int 1.000 .422 .496 .659 .576 .645 De .422 1.000 .258 .322 .205 .344 Att .496 .258 1.000 .418 .322 .401 Pr .659 .322 .418 1.000 .416 .501 Qu .576 .205 .322 .416 1.000 .400 Cre .645 .344 .401 .501 .400 1.000 Sig. (1-tailed) Int . .000 .000 .000 .000 .000 De .000 . .000 .000 .000 .000 Att .000 .000 . .000 .000 .000 Pr .000 .000 .000 . .000 .000 Qu .000 .000 .000 .000 . .000 Cre .000 .000 .000 .000 .000 . N Int 300 300 300 300 300 300 De 300 300 300 300 300 300 Att 300 300 300 300 300 300 Pr 300 300 300 300 300 300 Qu 300 300 300 300 300 300 Cre 300 300 300 300 300 300
Nhận xét: Các biến độc lập đều có tương quan tuyến tính khá mạnh với biến phụ thuộc, các hệ số tương quan đều có ý nghĩa thống kê (sig < 0.05). Theo sách Thống kê ứng dụng trong kinh tế xã hội (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc – NXB Thống kê, 2008) có nói:
| |> 0.8: Tương quan tuyến tính (TQTT) rất mạnh | | = 0.6 – 0.8: Tương quan
tuyến tính (TQTT) mạnh | | = 0.4 – 0.6: có tương quan tuyến tính (TQTT) | | = 0.2
– 0.4: Tương quan tuyến tính (TQTT) yếu| |< 0.2: Tương quan tuyến tính (TQTT)
rất yếu hoặc không có.
R1 = 0.422> 0 suy ra De và Int tương quan thuận và mức tương quan là có tương
quan tuyến tính. R2= 0.496> 0 suy ra Att và Int tương quan thuận và mức tương
quan là có tương quan tuyến tính. R3 = 0.659> 0 suy ra Pr và Int tương quan thuận
tương quan thuận và mức tương quan là có tương quan tuyến tính. R5 = 0.645> 0 suy ra Cre và Int tương quan thuận và mức tương quan là tương quan tuyến tính mạnh.
Như vậy, việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Tuy nhiên, kết quả phân tích tương quan cũng cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập ở mức tương quan tương đối mạnh nên cần quan tâm đến hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy bội.
4.5.2 Phân tích hồi quy
Giả sử các yếu tố tác động đến ý định mua lại theo mô hình 2.15 đều có quan hệ tuyến tính với ý định sử dụng. Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp biết được cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập (nhu cầu cá nhân, thái độ, giá, chất lượng sản phẩm, niềm tin web) lên biến phụ thuộc (ý định sử dụng).
Lệnh hồi quy tuyến tính trong chương trình SPSS 20.0 được sử dụng để chạy phân tích phần mềm hồi quy. Hệ số xác định (R2) đo lường tỷ lệ tổng biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình. Giá trị R2 càng cao thì khả năng giải thích của mô hình hồi quy tuyến tính bội càng cao và việc dự đoán biến phụ thuộc càng chính xác. Phép phân tích phương sai (Anova) được tiến hành. Nếu giá trị F có ý nghĩa đáng kể về mặt thống kê (p < 0,05), giả thuyết thuần của mối quan hệ không tuyến tính bị bác bỏ. Hệ số β là hệ số hồi quy chuẩn hoá cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số xem như là khả năng giải thích biến phụ thuộc. Trị tuyệt đối của một hệ số β chuẩn hóa càng lớn thì tầm quan trọng tương đối của nó trong dự báo biến phụ thuộc càng cao.
Để kiểm tra điều kiện hồi quy tuyến tính thì tác giả kiểm định các giả định hàm hồi quy tuyến tính bao gồm:
- Không có hiện tượng đa cộng tuyến. - Phương sai của phần dư không đổi.
