v iă phépă xoayă Equamaxă vƠă đi m d ng khi rút trích 6 nhân t đ m b o có
Eigenvalueă≥ă1.
Cácăthangăđoătácăđ ng đ n quy tăđ nhămuaăc năh c a khách hàng mƠăđ tài s d ng g m 6 nhân t v i 34 bi n quan sát. Sauăkhiăphơnătíchăthangăđoăb ng công c
Cronbach’săAlpha,ăcóă2 bi n b lo i và 32 bi n quan sát còn l i ti p t căđ căđ aă
vào phân tích nhân t EFA.
K t qu phân tích nhân t cho th y 6 nhân t đ c rút trích đ u có h s t i jnhân t l năh nă0.5ănênăcácăbi năquanăsátăđ u quan tr ng,ăchúngăcóăỦăngh aăthi t th c. H s KMO = 0.784 (>0.6) nên EFA phù h p v i d li u. Giá tr Sig. c a ki măđ nhăBarlett’săTestălƠă0.000,ădoăv y các bi năquanăsátăcóăt ngăquanăv i nhau xét trên ph m vi t ng th .ăPh ngăsaiătríchăđ t 71.17% th hi n r ng 6 nhân t rút ra gi iăthíchăđ c 71.17% bi n thiên c a d li u.ă i m d ng khi trích các y u t t i nhân t th 6 v i Eigenvalue = 1.323.
B ng 4.3: K t qu phân tích nhân t Nhơnăt 1 2 3 4 5 6 UTI4 0.858 UTI1 0.846 UTI3 0.846 UTI6 0.839 UTI2 0.795 UTI5 0.591 LIN2 0.871 LIN4 0.858 LIN3 0.851 LIN1 0.835 LIN5 0.834 LIN6 0.814 STR3 0.925 STR4 0.902 STR5 0.882 STR2 0.859 STR1 0.802 ECO2 0.802 ECO1 0.757 ECO3 0.58 0.658 ECO5 0.658 ECO4 0.613 ECO6 0.603 ECO7 0.58 LEG4 0.838 LEG5 0.783 LEG2 0.729 LEG1 0.569 0.675 MARR4 0.857 MARR3 0.802 MARR2 0.714 MARR1 0.693
Theo tiêu chu năđánhăgiáăth n măthìăcóăhaiăbi n ECO3 (l phíătr c b ) và LEG1 (h s ăphápălỦăđ yăđ ) b vi ph m vì có khác bi t h s t i gi a nhân t này v i nhân t khác nh h nă0.3.ăC th khác bi t h s t i nhân t c a bi n ECO3 gi a nhân t 1 và nhân t 4 là 0.078, khác bi t c a bi n LEG1 gi a nhân t 3 và nhân t 5 là 0.106. Tuy nhiên, theoăquanăđi m c a cá nhân tác gi - lƠăng i có nhi uăn măkinhănghi mătrongăngƠnh,ăđãălƠmăvi c và ti p xúc v i r t nhi u khách hàng các phân khúc khác nhau, đánhăgiáăr ng:ă“l phíătr c b ”ăvƠă“h s ăphápălỦă đ yăđ ”ălƠăv năđ khách hàng không th không quan tâm khi quy tăđnh mua m t
c năh .ăDoăđó,ăph i l a ch n gi a vi c lo i bi năquanăsátăđ gi i thích k t qu phân tích nhân t t tăh năvƠăvi c gi l i bi năquanăsátăđ thu th păđ căl ng thông tin c n thi tăcóăỦăngh aăth c t thì tác gi ch n vi c gi l i 2 bi n quan sát trên trong mô hình.
V y k t qu cu i cùng sau khi ki măđ nhăCronbach’săAlphaăvƠăphơnătíchănhơnă
t EFAăđãălo i t ng c ng 2 bi n so v i t p 34 bi năbanăđ u,ăđ ng th iărútătríchăđ c 6 nhân t . Ta ph i ti năhƠnhăđi u ch nh,ăđ t tên l i cho các nhân t đ s d ng cho các phân tích ti pătheoăvƠăđ cătrìnhăbƠyănh ăsau:
Nhân t th 1: căđ tătênălƠă“Ti n ích khu v c” (kí hi u UTI) bao g m các bi n sau:
UTI1 H th ngăđi n sinh ho t UTI2 H th ngăn c sinh ho t
UTI3 Các d ch v vuiăch i,ăgi i trí trong khu v c UTI4 M tăđ không gian xanh
UTI5 Các d ch v h tr UTI6 An ninh khu v c
Nhân t th 2: căđ tătênălƠă“Liênăk t”,ă(kí hi u LIN) bao g m các bi n sau: LK1 Kho ngăcáchăđ năn iălƠmăvi c
LK2 H th ngătr ng h c trong khu v c LK3 H th ng trung tâm mua s m
LK4 Các tuy năđ ng giao thông công c ng LK5 Kho ngăcáchăđ n trung tâm thành ph LK6 H th ng trung tâm y t trong khu v c
Nhân t th 3: căđ tătênălƠă“C uătrúcăc năh ”,ă(kí hi u STR) bao g m các bi n sau:
STR1 Thi t k bên ngoài STR2 Thi t k bên trong STR3 Góc nhìn t bên trong
STR4 aăd ng s l a ch n khác nhau m iăphơnăkhúcăc năh (nhà thô, nhà hoàn thi n,ăh ngănhƠ…)ă
STR5 Thiêt k t ng h m
Nhân t th 4: căđ tătênălƠă“Kinhăt ”, (kí hi u ECO) bao g m các bi n sau: ECO1 Thu nh p h giaăđình
ECO2 Lãi su t vay ECO3 Thu
ECO4 Phí d ch v
ECO5 Kh n ngăthanhătoánă
ECO6 Kh n ngăti p c n ngu n v n vay ECO7 Gía c
Nhân t th 5: căđ tătênălƠă“PhápălỦ”,ă(kí hi u LEG) bao g m các bi n sau: LEG1 H s ăphápălỦăđ yăđ
LEG2 H s ăphápălỦărõărƠng
LEG4 Hình th căthanhătoánăđaăd ng (chuy n kho n, ti n m t,...)
LEG5 Th i h n thanh toán linh ho t (thanh toán nhi uăđ t, nhi uăthángă…)
MAR1 Th ngăhi u Phú M H ng
MAR2 Ch ngătrìnhăqu ng cáo MAR3 Các kho n chi t kh u
MAR4 c tính h giaăđìnhăcùngăkhuăv c 4.3.2. Thang đo quy t đnh mua
i v iăthangăđoăquy tăđ nh mua c aăkháchăhƠng,ăEFAătríchăđ c gom vào
m t y u t t i Eigenvalue là 2.902 và v i ch s KMO là 0.756. Các bi n quan sát
đ u có h s t i nhân t l năh nă0.5.ăPh ngăsaiătríchăb ngă72.545ă%ă(>ă50%).ăNh ă
v y, vi c phân tích nhân t là thích h p. V yăthangăđoăđ c s d ng cho các phân tích ti p theo v i tên g iăđ căđ tălƠă“Quy tăđ nhămua”,ăkíăhi u là DEC (Ph l c 6).
4.3.3. Mô hình nghiên c u đi u ch nh
Hình 4.1: Mô hình nghiên c uăđi u ch nh
+ + + + + + Ti n ích khu v c Liên k t Kinh t C uătrúcăc năh
Quy tăđnh mua
Ti p th
Các gi thuy t:
H1: Có s tácăđ ng thu n chi u gi a y u t “Ti n ích khu v c”ăđ nă“Quy t
đ nhămua”ăc năh c a khách hàng công ty TNHH Phát Tri n Phú M H ngă
H2: Có s tácăđ ng thu n chi u gi a y u t “Liênăk t”ăđ nă“Quy tăđ nhămua”ă c năh c a khách hàng công ty TNHH Phát Tri n Phú M H ng.
H3: Có s tácăđ ng thu n chi u gi a y u t “C uătrúcăc nă h ”ăđ nă“Quy t
đ nhămua”ăc năh c a khách hàng công ty TNHH Phát Tri n Phú M H ng.
H4: Có s tácăđ ng thu n chi u gi a y u t “Kinhăt ”ăđ nă“Quy t đ nhămua”ă c năh c a khách hàng công ty TNHH Phát Tri n Phú M H ngă
H5: Có s tácăđ ng thu n chi u gi a y u t “PhápălỦ”ăđ nă“Quy tăđ nhămua”ă c năh c a khách hàng công ty TNHH Phát Tri n Phú M H ngă
H6: Có s tácăđ ng thu n chi u gi a y u t “Ti p th”ăđ nă“Quy tăđ nhămua”ă c năh c a khách hàng công ty TNHH Phát Tri n Phú M H ng.
4.4. Ki măđnh mô hình và gi thuy t nghiên c u.
4.3.1. Phân tích h s t ng quan Pearson.
Tr c khi ti n hành ki măđ nh mô hình nghiên c u b ng phân tích h i quy tuy n tính b i, m i t ngăquanăgi a các bi n c a mô hình c n ph iăđ c xem xét. Phân tích ma tr năt ngăquanăs d ng h s t ngăquanăPearsonăđ l ng hóa m c
đ ch t ch c a m i liên h gi a các bi năđ c l p v i bi n ph thu c là quy tăđnh
muaăc năh c a khách hàng Phú M H ng.
H s này luôn n m trong kho ng t -1ăđ n 1, l y giá tr tuy tăđ i, n u l năh nă
0.6 thì có th k t lu n m i quan h là ch t ch , và càng g n 1 thì m i quan h càng ch t, n u nh h nă0.3ăthìăchoăbi t m i quan h là l ng.
B ng 4.4: Ma tr n h s t ngăquan gi a các nhân t
UTI STR LEG ECO LIN MAR DEC UTI 1 .158* .286** .365** .322** .304** .442** STR .158* 1 .189** .149* 0.132 .235** .303** LEG .286** .189** 1 .366** 0.12 .391** .426** ECO .365** .149* .366** 1 .351** .440** .681** LIN .322** 0.132 0.12 .351** 1 .285** .419** MAR .304** .235** .391** .440** .285** 1 .518** DEC .442** .303** .426** .681** .419** .518** 1
B ng 4.5 cho th y có m iăt ngăquanăgi a y u t quy tăđ nh mua và các y u t khác là ti n ích khu v c, c uătrúcăc năh , pháp lý, kinh t , liên k t và ti p th .
Trongăđóăy u t kinh t cóăt ngăquanăm nh nh t (.681), và y u t c uătrúcăc năh cóăt ngăquanăth p nh t (.303).
4.3.2. ánh giá đ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính b i
Theo Hoàng Tr ng & Chu Nguy n M ng Ng c (2008), h s xácă đnh R2
đ c ch ng minh là hàm không gi m theo s bi năđ c l păđ căđ aăvƠoămôăhình,ă cƠngăđ aăthêmăbi năđ c l păvƠoămôăhìnhăthìăR2ăcƠngăt ng,ătuyănhiênăđi uănƠyăc ngă đ c ch ng minh r ng không ph iăph ngătrìnhăcƠngăcóănhi u bi n s phù h păh nă
v i d li u.ăNh ăv y,ăR2ăcóăkhuynhăh ng là m tă căl ng l c quan c aăth căđoă
s phù h p c aămôăhìnhăđ i v i d li uătrongătr ng h păcóăh năm t bi n gi i thích
trongămôăhình.ăMôăhìnhăth ng không phù h p v i d li u th c t nh ăgiáătr R2 th hi n.
B ng 4.5: Tóm t t mô hình h i quy Mô hình R R bình ph ng Răbìnhăph ngă đi u ch nh Sai s chu n c a d báo 1 .774a .598 .585 .35851
Trong tình hu ng này, h s xácăđ nhăR2ăđi u ch nhăđ c s d ngăđ ph n ánh
sátăh năm căđ phù h p c a mô hình h i qui tuy n tính b i.ăR2ăđi u ch nh không nh t thi tăt ngălênăkhiănhi u bi năđ c l păđ căthêmăvƠoăph ngătrình,ănóălƠăth c
đoăs phù h păđ c s d ng cho tình hu ng h i qui tuy n tính b i vì nó không ph thu căvƠoăđ phóngăđ i c a R2.
B ng 4.6 cho k t qu R2ăđi u ch nh b ngă0.585.ă i uănƠyăcóăngh aălƠămôăhìnhă
h i qui tuy nătínhăđãăđ c xây d ng phù h p v i t p d li uăđ n m c 58.5%. 4.3.3. Ki m đnh các gi thuy t
4.4.4.1. Ki măđ nhăđ phù h p c a mô hình
Ki măđnh F là phép ki măđ nh gi thuy t v đ phù h p c a mô hình h i qui tuy n tính t ng th .ăụăt ng c a ki măđ nh này v m i quan h tuy n tính gi a bi n ph thu c và bi năđ c l p là nó xem xét bi n ph thu c có liên h tuy n tính v i toàn b t p h p các bi năđ c l p hay không.
Gi thuy t Ho: 1ă=ă 2ă=ă 3ă=ă 4ă=ă 5ă=ă 6ă=ă0
N u gi thuy t Ho b bác b chúng ta có th k t lu n là k t h p c a các bi n hi n có trong mô hình có th gi iăthíchăđ căthayăđ i c a bi n ph thu c,ăđi u này
B ng 4.6: ANOVA Mô hình T ng bình ph ng B c t do Bìnhă ph ngă trung bình Th ng kê F Giá tr Sig. 1 H i quy 35.801 6 5.967 46.425 .000a Ph năd 24.035 187 .129 T ng 59.836 193
B ng 4.7 cho k t qu : tr th ngăkêăFăđ c tính t giá tr R2 c aămôăhìnhăđ y
đ , giá tr sig. < 0.05 cho th y s an toàn khi bác b gi thuy t Ho cho r ng t t c các h s h i qui b ng 0 (ngo i tr h ng s ), mô hình h i qui tuy n tính b iăđ c xây d ng phù h p v i t p d li u và có th s d ngăđ c.
4.4.4.2. Ki măđnh gi thuy t v Ủăngh aăc a h s h i quy
K t qu trong b ng 4.8 cho th y các h s h i qui riêng ph nă 1,ă 2,ă 3,ă 4,ă 5,ă 6ăđ uăd ngă(>0)ăvƠăcóăm căỦăngh aă(sig.)ă<ă0.05.ăV y các nhân t ti n ích khu v c, c uătrúcăc năh , pháp lý, kinh t , liên k t và ti p th đ uăcóătácăđ ngăd ngăvƠoă
quy tăđnh mua c aăkháchăhƠng.ăDoăđóătaăch p nh n các gi thuy t:
H1: Có s tácăđ ng thu n chi u gi a y u t “Ti n ích khu v c”ăđ nă“Quy t
đ nhămua”ăc năh c a khách hàng công ty TNHH Phát Tri n Phú M H ngă
H2: Có s tácăđ ng thu n chi u gi a y u t “Liênăk t”ăđ nă“Quy tăđ nhămua”ă c năh c a khách hàng công ty TNHH Phát Tri n Phú M H ng
H3: Có s tácăđ ng thu n chi u gi a y u t “C uătrúcăc nă h ”ăđ nă“Quy t
đ nhămua”ăc năh c a khách hàng công ty TNHH Phát Tri n Phú M H ngă
H4: Có s tácăđ ng thu n chi u gi a y u t “Kinhăt ”ăđ nă“Quy tăđ nhămua”ă c năh c a khách hàng công ty TNHH Phát Tri n Phú M H ng.
H5: Có s tácăđ ng thu n chi u gi a y u t “PhápălỦ”ăđ nă“Quy tăđ nhămua”ă c năh c a khách hàng công ty TNHH Phát Tri n Phú M H ngă
H6: Có s tácăđ ng thu n chi u gi a y u t “Ti p th”ăđ nă“Quy tăđ nhămua”ă c năh c a khách hàng công ty TNHH Phát Tri n Phú M H ng.
B ng 4.7: Tr ng s h i quy
Mô hình
H s ch aăchu n hóa H s đãă
chu n hóa Th ng kê t
Giá tr Sig.
Th ngă kêă đaă c ng tuy n
B Sai s
chu n Beta Tolerance VIF
1 H s ch n -1.665 .405 -4.109 .000 UTI .148 .061 .127 2.436 .016 .786 1.272 STR .148 .052 .136 2.830 .005 .926 1.080 LEG .180 .080 .119 2.253 .025 .774 1.293 ECO .524 .065 .450 8.029 .000 .685 1.460 LIN .200 .073 .141 2.753 .006 .813 1.229 MAR .213 .072 .163 2.959 .003 .705 1.419 4.3.4. Dò tìm ph m vi các gi đnh c n thi t
4.4.4.1. Gi đnh liên h tuy n tính gi a bi n ph thu c và các bi năđ c l p
c ngănh ăhi năt ngăph ngăsaiăthayăđ i (heteroskedasticity)
Ki m tra gi đnh này b ng cách v đ th phân tán gi a các ph năd ăvƠăgiáătr
d đoánămƠămôăhìnhăh i qui tuy n tính cho ra. N u gi đnh liên h tuy n tính và
ph ngăsaiăb ngănhauăđ c th a mãn, thì ta s không nh n th y có liên h gì gi a các giá tr d đoánăv i ph năd ,ăchúngăs phân tán ng u nhiên quanh tr c 0 trong m t ph măviăkhôngăđ i.
th phân tán (ph l c 9) cho th y ph năd ăphơnătánăng u nhiên trong m t
vùngăxungăquanhăđ ngăđiăquaătungăđ 0 trong m t ph măviăkhôngăđ i.ăNh ăv y giá tr d đoánăvƠăph năd ăđ c l pănhauăvƠăph ng sai c a ph năd ăkhôngăthayăđ i.
Nh ăv y mô hình h i qui phù h p.
4.4.4.2. Gi đ nh v phân ph i chu n c a ph năd
Ph năd ăcóăth không tuân theo phân ph i chu n vì nh ngălỦădoănh :ăs d ng
saiă môăhình,ăph ngăsaiăkhôngăph i là h ng s , s l ng các ph năd ăkhôngăđ
nhi uăđ phơnătích,….Vìăv y chúng ta nên th nhi u cách kh o sát khác nhau. M t cách kh oăsátăđ năgi n nh t là xây d ng bi uăđ t n s c a các ph năd .
Bi uă đ phân ph i chu n c a ph nă d ă chu n hóa (ph l c 9) cho th y m t
đ ng cong phân ph i chu năđ c đ t ch ng lên bi uăđ t n s . Th t không h p lý khi chúng ta k v ng r ng các ph năd ăquanăsátăcóăphơnăph i hoàn toàn chu n vì luôn luôn có nh ng chênh l ch do l y m u. Ngay c khi các sai s có phân ph i chu n trong t ng th điăn a thì ph năd ătrongăm u quanăsátăc ngăch x p x chu n mà thôi. đơy,ătaăcóăth nói phân ph i ph năd ăx p x chu n (trung bình Mean =
0.00,ăvƠăđ l ch chu n Std.Dev. = 0.984 t c là g n b ngă1).ăDoăđóăcóăth k t lu n r ng gi thi t phân ph i chu n không b vi ph m.
4.4.4.3. Gi đnh không có m iăt ngăquanăgi a các bi năđ c l pă( oăl ng
đaăc ng tuy n)
C ng tuy n là tr ngătháiătrongăđóăcácăbi năđ c l păcóăt ngăquanăch t ch v i nhau. V nă đ c a hi nă t ng c ng tuy n là chúng cung c p cho mô hình nh ng thông tin r t gi ng nhau, và r t khó tách r i nhăh ng c a t ng bi n m tăđ n bi n ph thu c. Hi u ng khác c a s t ngăquanăkháăch t gi a các bi năđ c l p là nó
lƠmăt ngăđ l ch chu n c a các h s h i qui và làm gi m giá tr th ng kê t c a ki măđ nhăỦăngh aăc a chúng nên các h s có khuynhăh ngăkémăỦăngh aăh năkhiă khôngăcóăđaăc ng tuy n trong khi h s xácăđnh R2 v n khá cao (Hoàng Tr ng & Chu Nguy n M ng Ng c, 2008).
ki m tra hi năt ngăđaăc ng tuy n, ch s th ng dùng là h s phóngăđ i
ph ngăsaiăVIFă(VarianceăInflationăFactor).ăă“Quyăt călƠăkhiăVIFăv tăquáă10,ăđóălƠă
d u hi u c aă aăc ng tuy n.”ă(HoƠngă Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2008, trang 252).
B ng 4.8 cho th y VIF c a các bi nă đ c l pă đ u < 2 nên có th k t lu n không có hi năt ngăđaăc ng tuy n.
4.3.5. K t lu n phân tích h i quy
Tr ng s h i qui th hi năd i hai d ng:ă(1)ăch aăchu n hóa (unstandardized estimate) và (2) chu n hóa (Standardized estimate). Vì tr ng s h iăquiăch aăchu n hóa (ký hi u B trong SPSS), giá tr c a nó ph thu căvƠoăthangăđoăchoănênăchúngătaă
không th dùngăchúngăđ so sánh m căđ tácăđ ng c a các bi năđ c l p vào bi n ph thu c trong cùng m tămôăhìnhăđ c. Tr ng s h i qui chu n hóa (beta, ký hi u
)ălƠătr ng s chúngătaăđãăchu n hóa các bi n. Vì v yăchúngăđ cădùngăđ so sánh m căđ tácăđ ng c a các bi n ph thu c vào bi năđ c l p. Bi năđ c l p nào có tr ng