4.2.1 Thang đo riêng tư
Bảng 4.7: Phân tích Cronbach alpha thang đo riêng tư
Cronbach alpha = 0.891
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến – tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
PRI1 6.7852 1.785 .792 .841
PRI2 6.7248 1.776 .766 .866
PRI3 6.6510 1.959 .811 .830
Như đã trình bày trong phần phương pháp phân tích chong chương 3, để kiểm định độ tin cậy thang đo, tác giả dựa vào kết quả của hệ số Cronbach alpha tổng và hệ số tương quan. Từ kết quả trên, Cronbach alpha thang đo riêng tư đạt 0.891 (>0.6) vì vậy đạt yêu cầu. Đồng thời tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan với biến tổng khá cao và lớn hơn 0.3. Vì vậy, tất cả các biến quan sát của thang đo được sử dụng vào phân tích ở bước tiếp.
4.2.2 Thang đo tin cậy
Bảng 4.8: Phân tích Cronbach alpha thang đo tin cậy
Cronbach alpha = 0.661 Biến Trung bình thang
đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến – tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
TRU1 9.6980 3.410 .716 .449
TRU2 9.6107 3.606 .375 .640
TRU3 9.3456 3.587 .252 .756
TRU4 9.7919 3.485 .564 .521
Từ kết quả trên, Cronbach alpha tin cậy đạt 0.661 (>0.6), vì vậy kết quả trên là chấp nhận được. Tuy nhiên trong thang đo này, biến TRU3 – “các điều khoản trong giao dịch (thanh toán, vận chuyển, bảo hanh..) được trang web quy định chi tiết” lại có hệ số tương quan với biến tổng nhỏ hơn 0.3 vì vậy biến TRU3 sẽ bị loại.
Bảng 4.9: Phân tích Cronbach alpha sau khi đã loại biến TRU3
Cronbach alpha = 0.756 Biến Trung bình thang
đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến – tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
TRU1 6.2282 1.867 .696 .574
TRU2 6.1409 1.630 .530 .762
TRU4 6.3221 1.869 .564 .698
Cronbach alpha sau khi loại biến TRU3 đạt 0.756, kết quả này là khá tốt. Và các biến quan sát đều có hệ số tương quan với biến tổng khá cao và lớn hơn 0.3. Vì vậy, thang đo này đạt yêu cầu về độ tin cậy và tất cả các biến quan sát còn lại của thang đo được sử dụng vào phân tích ở bước tiếp.
4.2.3 Thang đo hữu dụng
Bảng 4.10: Phân tích Cronbach alpha thang đo hữu dụng
Cronbach alpha=0.858
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến – tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
USA1 6.3020 2.124 .751 .784
USA2 6.3926 2.360 .752 .790
USA3 6.4664 2.095 .705 .832
Kết quả trên cho thấy Cronbach alpha thang đo hữu dụng đạt 0.858 (>0.6) vì vậy đạt yêu cầu. Trong khi đó tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan với biến tổng khá cao và lớn hơn 0.3. Do vậy, thang đo này đạt yêu cầu về độ tin cậy, và tất cả các biến quan sát của thang đo được sử dụng vào phân tích ở bước tiếp.
4.2.4 Thang đo tiện lợi
Bảng 4.11: Phân tích Cronbach alpha thang đo tiện lợi
Cronbach alpha=0.861
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến – tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
CNV1 13.3456 5.224 .723 .822
CNV2 13.2685 5.389 .781 .815
CNV3 13.2215 5.244 .622 .846
CNV4 13.3020 5.181 .628 .845
Kết quả trên cho thấy Cronbach alpha thang đo tiện lợi đạt 0.861 (>0.6). Trong khi đó tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan với biến tổng khá cao và lớn hơn 0.3. Vì vậy, thang đo này đạt yêu cầu về độ tin cậy, và tất cả các biến quan sát của thang đo được sử dụng vào phân tích ở bước tiếp.
4.2.5 Thang đo an ninh
Bảng 4.12: Phân tích Cronbach alpha thang đo an ninh
Cronbach alpha=0.788
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến – tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
SEC1 6.6678 1.536 .807 .542
SEC2 6.6644 1.584 .545 .809
SEC3 6.6946 1.607 .567 .780
Kết quả trên cho thấy Cronbach alpha của thang đo an ninh đạt 0.788(>0.6). Các biến quan sát đều có hệ số tương quan với biến tổng khá cao và lớn hơn 0.3. Vì vậy, thang đo này đạt yêu cầu về độ tin cậy, và tất cả các biến quan sát của thang đo được sử dụng vào phân tích ở bước tiếp.
4.2.6 Thang đo giá trị sản phẩm
Bảng 4.13: Phân tích Cronbach alpha thang đo giá trị sản phẩm
Cronbach alpha=0.761
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến – tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
PDV1 12.8121 3.130 .697 .663
PDV2 12.8624 3.082 .709 .657
PDV3 12.8188 3.267 .524 .720
PDV4 12.7919 3.162 .548 .711
PDV5 12.8893 3.715 .252 .819
Kết quả phân tích ở trên cho thấy biến PDV5 – “Trang web cung cấp dịch vụ khách hàng liên tục” có hệ số tương quan với biến tổng nhỏ hơn 0.3, nhỏ hơn yêu cầu và vì vậy biến PDV5 sẽ bị loại.
Bảng 4.14: Phân tích Cronbach alpha sau khi loại biến PDV5
Cronbach alpha=0.819
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến – tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
PDV1 9.6577 2.165 .751 .725
PDV2 9.7081 2.221 .690 .752
PDV3 9.6644 2.338 .524 .827
PDV4 9.6376 2.138 .622 .784
Kết quả Crombach alpha sau khi loại biến đạt 0.819 lớn hơn 0.6 và không có biến quan sát nào có giá trị hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3. Vì vậy, tất cả các biến quan sát của thang đo này đều được sử dụng vào phân tích ở bước tiếp theo.
4.2.7 Thang đo vận chuyển hàng
Bảng 4.15: Phân tích Cronbach alpha thang đo vận chuyển
Cronbach alpha=0.749
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến – tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
DLV1 9.7852 2.580 .731 .599
DLV2 9.7886 3.124 .211 .894
DLV3 9.7584 2.366 .733 .580
DLV4 9.8087 2.647 .641 .642
Bảng kết quả phân tích ở trên cho thấy biến DLV2 – “Anh/chị được thông báo trước những nguyên nhân có thể ảnh hưởng đến việc vận chuyển hàng chậm trễ.” có hệ số tương quan với biến tổng nhỏ hơn 0.3, nhỏ hơn yêu cầu và vì vậy biến DLV2 sẽ bị loại.
Bảng 4.16: Phân tích Cronbach alpha sau khi loại biến DLV2
Cronbach alpha = 0.894
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến – tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
DLV1 6.5268 1.462 .867 .788
DLV3 6.5000 1.328 .831 .815
DLV4 6.5503 1.595 .690 .933
Sau khi loại biến DLV2 Crobach alpha của thang đo vận chuyển hàng đạt mức 0.894. Trong khi đó tất cả các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3. Do
vậy, thang đo này đạt độ tin cậy và 3 biến còn lại đều được giữ lại cho các phân tích tiếp theo.
4.2.8 Thang đo khuyến mãi
Bảng 4.17: Phân tích Cronbach alpha thang đo khuyến mãi
Cronbach alpha = 0.662
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến – tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
PMT1 9.6946 3.014 .580 .509
PMT2 9.9799 3.454 .222 .753
PMT3 9.8926 2.884 .550 .519
PMT4 9.7852 3.099 .478 .571
Bảng kết quả phân tích ở trên cho thấy biến PMT2 – “Trang web thông tin khuyến mãi chi tiết và kịp thời.” có hệ số tương quan với biến tổng nhỏ hơn 0.3, nhỏ hơn yêu cầu và vì vậy biến PMT2 sẽ bị loại.
Bảng 4.18: Phân tích Cronbach alpha thang đo sau khi loại biến PMT2
Cronbach alpha = 0.753
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến – tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
PMT1 6.5570 1.588 .748 .481
PMT3 6.7550 1.795 .493 .774
PMT4 6.6477 1.791 .525 .734
Sau khi loại biến PMT2 Crobach alpha của thang đo đạt mức 0.753 (>0.6). Trong khi đó tất cả các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3. Do vậy, thang đo này đạt độ tin cậy và 3 biến còn lại đều được giữ lại cho các phân tích tiếp theo.
4.2.9 Thang đo ý định mua hàng trực tuyến điện tử
Bảng 4.19: Phân tích Cronbach alpha thang đo ý định mua hàng điện tử trưc tuyến
Cronbach alpha = 0.764
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến – tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
PIO1 9.9597 1.911 .622 .684
PIO2 9.8691 1.764 .549 .718
PIO3 9.9765 1.767 .494 .754
Kết quả trên cho thấy Cronbach alpha thang đo ý định mua hàng điện tử trực tuyến là 0.764 (>0.6) đạt yêu cầu. Các biến quan sát đều có hệ số tương quan với biến tổng khá cao và lớn hơn 0.3. Vì vậy, tất cả các biến quan sát của thang đo này đều được sử dụng vào các phân tích ở bước tiếp theo.
4.3 Phân tích nhân tố EFA 4.3.1 Biến phụ thuộc 4.3.1 Biến phụ thuộc
Bảng 4.20: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett biến phụ thuộc
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .664 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 352.681
Df 6
Sig. .000
Kết quả KMO cho thấy giá trị này bằng 0.664 > 0.5, kiểm định Bartlett Test có giá trị Sig = 0.000. Vì vậy, kết quả trên cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp
Bảng 4.21: Tổng phương sai trích biến phụ thuộc
Thành phần
Giá trị Eigenvalues Tổng bình phương hệ số tải nhân tố
Tổng % Phương sai Phương sai tích lũy% Tổng % Phương sai Phương sai tích lũy % 1 2.391 59.785 59.785 2.391 59.785 59.785 2 .747 18.679 78.464 3 .558 13.960 92.424 4 .303 7.576 100.000
Bảng kết quả trên nhận thấy, sau khi phân tích nhân tố thì tại giá trị eigenvalue > 1 có tất cả 1 nhân tố được hình thành. Và kết quả giá trị cộng dồn cumulative % = 59.785 (> 50%) cho biết rằng 59.785% biến thiên của dữ liệu nghiên cứu được giải thích bởi 1 nhân tố mới của mô hình trên.
Bảng 4.22: Ma trận nhân tố Biến Nhân tố 1 PIO1 .810 PIO2 .755 PIO3 .702 PIO4 .820
Nhân tố mới được hình thành dựa trên 4 biến quan sát liên quan đến ý định mua vì vậy tác giả đặt tên là Purchasing Intention Online ký hiệu là PIO.
4.3.2 Nhóm các biến độc lập
Bảng 4.23: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett biến độc lập
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .588 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 6735.652
Df 351
Sig. .000
Kết quả KMO cho thấy giá trị này bằng 0.588 > 0.5, kiểm định Bartlett Test có giá trị Sig = 0.000. Vì vậy, kết quả trên cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp.
Bảng 4.24 là bảng thể hiện kết quả phân tích tổng phương sai trích của biến độc lập:
Bảng 4.24: Tổng phương sai trích biến độc lập Thành phần Giá trị Eigenvalues Tổng bình phương trọng số nhân tố Tổng bình phương trọng số nhân tố sau khi xoay
Tổng % của Phương sai Phương sai tích lũy % Tổng % của phương sai Phương sai tích lũy % Tổng % của phương sai Phương sai tích lũy % 1 6.495 24.054 24.054 6.495 24.054 24.054 3.476 12.874 12.874 2 3.284 12.165 36.219 3.284 12.165 36.219 2.869 10.627 23.502 3 2.977 11.027 47.246 2.977 11.027 47.246 2.825 10.463 33.964 4 2.496 9.245 56.491 2.496 9.245 56.491 2.701 10.004 43.968 5 2.271 8.412 64.904 2.271 8.412 64.904 2.678 9.918 53.886 6 1.762 6.527 71.431 1.762 6.527 71.431 2.440 9.036 62.922 7 1.254 4.643 76.073 1.254 4.643 76.073 2.411 8.929 71.851 8 1.027 3.802 79.876 1.027 3.802 79.876 2.167 8.025 79.876 9 .763 2.827 82.703 10 .651 2.411 85.114 11 .595 2.202 87.316 12 .490 1.815 89.131 13 .403 1.494 90.624 14 .384 1.422 92.047 15 .351 1.301 93.347 16 .305 1.130 94.477 17 .293 1.086 95.563 18 .246 .910 96.473 19 .180 .667 97.139 20 .168 .622 97.762 21 .158 .586 98.348 22 .121 .450 98.798 23 .089 .328 99.126 24 .086 .317 99.442 25 .071 .265 99.707 26 .050 .184 99.891 27 .030 .109 100.000
Phương pháp xoay: Principal Component Analysis.
Bảng kết quả trên, sau khi phân tích nhân tố thì tại giá trị eigenvalue > 1 có tất cả 8 nhân tố được hình thành. Kết quả giá trị phương sai tích lũy % = 79.876 (>50%), do vậy đạt yêu cầu và cho biết tổng phương sai trích được là 79.876% biến thiên của dữ liệu nghiên cứu được giải thích bởi 8 nhân tố mới của mô hình trên.
Bảng 4.25: Ma trận xoay nhân tố Nhân tố 1 2 3 4 5 6 7 8 CNV1 .785 .268 .321 CNV5 .775 -.230 .232 .233 CNV3 .759 .227 .298 .310 CNV4 .718 -.362 CNV2 .703 .202 .411 PDV1 .879 PDV2 .821 .212 PDV4 .796 PDV3 .684 .251 -.328 .222 PRI2 .846 .218 PRI3 .226 .807 .232 .203 PRI1 .785 .266 .214 .220 DLV1 .262 .857 DLV3 .400 .817 DLV4 .294 .385 .716 USA1 .910 USA2 .204 .823 USA3 .289 .291 .788 SEC1 .923 SEC3 .819 SEC2 .250 -.302 .735 .286 TRU1 .263 .838 TRU2 .792 TRU4 .305 .673 .258 PMT1 .271 .845 PMT3 .215 .766 PMT4 .229 .225 .241 .681
Với 8 nhân tố trên ta nhận thấy:
- Nhân tố thứ nhất bao gồm các biến PDV1, PDV2, PDV3, PDV4 và PDV5, đây là các biến liên quan đến giá trị sản phẩm, ký hiệu là PDV
- Nhân tố thứ hai gồm các biến CNV1, CNV2, CNV3, CNV4 và CNV5 đây là các biến liên quan đến tính tiện lợi, ký hiệu là CNV
- Nhân tố thứ ba gồm các biến PRI1, PRI2 và PRI3 đây là các biến liên quan đến chính sách riêng tư, ký hiệu là PRI
- Nhân tố thứ tư gồm các biến DLV1, DLV3 và DLV4 đây là các biến liên quan đến vận chuyến hàng, ký hiệu là DLV
- Nhân tố thứ năm gồm các biến USA1, USA2 và USA3 là các biến liên quan đến hữu dụng, ký hiệu là USA
- Nhân tố thứ sáu gồm các biến SEC1, SEC2 và SE3 là các biến liên quan đến an ninh, ký hiệu là SEC
- Nhân tố thứ 7 gồm các biến TRU1, TRU2 và TR4 là các biến liên quan đến tin cậy, ký hiệu là TRU
- Nhân tố thứ 8 gồm các biến PMT1, PMT3 và PMT4 là các biến liên quan đến khuyến mãi, ký hiệu là PMT
Như vậy các thành phần sẽ được đưa vào bước phân tích hồi quy
4.4 Phân tích hồi quy 4.4.1 Phân tích tương quan 4.4.1 Phân tích tương quan
Bảng 4.26: Phân tích tương quan
PRI TRU USA CNV SEC PDV DLV PMT PIO PRI Pearson Correlation 1 Sig. (2-tailed) N 298 TRU Pearson Correlation .265** 1 Sig. (2-tailed) .000 N 298 298 USA Pearson Correlation .405** .086 1 Sig. (2-tailed) .000 .137 N 298 298 298 CNV Pearson Correlation .377** .021 .266** 1 Sig. (2-tailed) .000 .724 .000 N 298 298 298 298 SEC Pearson Correlation -.052 .030 .076 .076 1 Sig. (2-tailed) .370 .604 .193 .189 N 298 298 298 298 298 PDV Pearson Correlation .078 .023 .137* .160** .035 1 Sig. (2-tailed) .177 .690 .018 .006 .551 N 298 298 298 298 298 298 DLV Pearson Correlation .392** .241** .254** .590** -.038 .121* 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .512 .037 N 298 298 298 298 298 298 298 PMT Pearson Correlation .459** .335** .146* .019 -.069 .214** .058 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .012 .749 .234 .000 .317 N 298 298 298 298 298 298 298 298 PIO Pearson Correlation .445** .327** .364** .310** .414** .397** .315** .490** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 298 298 298 298 298 298 298 298 298
Qua bảng kết quả ở trên có thể thấy mối tương quan giữa các yếu tố PMT, SEC, DLV, PDV, USA, TRU, CNV, PRI với PIO đều có giá tri Sig. = 0.000 < 0.05 (với độ tin cậy 95% và mức ý nghĩa 5%). Vì vậy có thể khẳng định giữa các biến độc lập này đều có tương quan có ý nghĩa với PIO. Trong kết quả này ta nhận thấy các biến như PMT, SEC, DLV, PDV, USA, TRU, CNV, PRI với PIO đều có hệ số tương quan dương đều này có nghĩa là mối liên hệ giữa các biến này với PIO là mối liên hệ cùng chiều, hay nói cách khác sự biến động của các biến này được đánh giá tăng lên thì PIO tăng lên mạnh hơn và ngược lại.
4.4.2 Kết quả phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy được thực hiện với 8 biến độc lập bao gồm: Riêng tư, tin cậy, hữu dụng, tiện lợi, giá trị sản phẩm, an ninh, vận chuyển hàng và khuyến mãi.