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. Bảng 4.27 cho thấy mô hình hồi quy tương đối phù hợp.
Bảng 4.27: Bảng đánh giá độ phù hợp của mô hình theo R2
Model R R Square R Square hiệu chỉnh Sai số ướng lượng
Thống kê sự thay đổi
R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 .804a .647 .637 .26158 .647 66.191 8 289 .000 a. Biến độc lập: (Constant) PMT, CNV, SEC, PDV, USA, TRU, DLV, PRI
b. Biến phụ thuộc: PIO
Từ kết quả trên cho thấy mô hình có R2 hiệu chỉnh = 0.637. Kết quả này cho thấy độ thích hợp của mô hình là 63.7% hay nói một cách khác có đến 63.7% sự biến thiên của của biến ý định mua hàng điện tử trực tuyến được giải thích bởi 8 biến: khuyến mãi, an ninh, vận chuyển hàng, giá trị sản phẩm, hữu dụng, tin cậy, tiện lợi và riêng tư.
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai (ANOVA) là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Bảng 4.23 thể hiện kết quả phân tích Anova
Bảng 4.28: Bảng kết quả kiểm định ANOVA ANOVAb Model Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 36.231 8 4.529 66.191 .000a Phần dư 19.774 289 .068 Tổng 56.005 297
a. Biến độc lập: (Constant), PMT, CNV, SEC, PDV, USA, TRU, DLV, PRI b. Biến phụ thuộc: PIO
Kết quả phân tích cho thấy giá trị sig = 0.000 trong bảng ANOVA, chứng tỏ rằng mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp với dữ liệu thu thập được, với mức ý nghĩa 5%.
Sau khi chứng minh mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp, bước tiếp theo là tiến hành phân tích kết quả hồi quy.
Bảng 4.29: Kết quả phân tích hồi quy
Coefficientsa Model Hệ số hồi quy chưa hiệu chỉnh Hệ số hồi quy hiệu chỉnh T Sig.
Tương quan riêng phần Thống kê đa cộng tuyến B Std. Error Beta Zero-
order Partial Part Tolerance VIF 1 (Constant) -.518 .174 -2.982 .003 PRI .086 .031 .131 2.781 .006 .445 .161 .097 .550 1.819 TRU .080 .027 .117 2.991 .003 .327 .173 .105 .802 1.246 USA .082 .024 .135 3.454 .001 .364 .199 .121 .802 1.247 CNV .053 .036 .068 1.483 .139 .310 .087 .052 .575 1.739 SEC .307 .026 .422 11.816 .000 .414 .571 .413 .959 1.043 PDV .228 .033 .253 6.874 .000 .397 .375 .240 .905 1.105 DLV .093 .034 .126 2.713 .007 .315 .158 .095 .564 1.775 PMT .237 .030 .338 7.861 .000 .490 .420 .275 .662 1.511 a. Biến phụ thuộc: PIO
Kết quả phân tích các hệ số hồi quy cho thấy giá trị sig của các biến độc lập: khuyến mãi (PMT), an ninh (SEC), vận chuyển hàng (DLV), giá trị sản phẩm (PDV), hữu dụng (USA), tin cậy (TRU) và riêng tư (PRI) đều nhỏ hơn 0.05 (với mức ý nghĩa 5%) do đó các yếu tố này tác động có ý nghĩa đến biến phụ thuộc ý
định mua hàng điện tử trực tuyến (PIO). Ngoài ra, giá trị sig của biến độc lập tiện lợi (CNV) >0.05 vì vậy có thể kết luận là trong tập dữ liệu này, chưa kết luận được là biến CNV có tác động có ý nghĩa (biến CNV không có tác động có ý nghĩa) đến biến phụ thuộc là ý định mua hàng điện tử trực tuyến.
4.4.3 Kiểm tra các giả định hồi quy tuyến tính
Bước tiếp theo nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm tra các giả định trong hồi quy tuyến tính. Nếu các giả định này bị vi phạm thì các kết quả ước lượng không đáng tin cậy nữa. Nghiên cứu sẽ kiểm tra các giả định sau đây:
- Phương sai của sai số (phần dư) không đổi.
- Các phần dư có phân phối chuẩn (có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số liệu các phần dư không đủ nhiều để phân tích).
- Không có mối tương quan giữa các biến độc lập (không có hiện tượng đa cộng tuyến)
Để kiểm tra giả định phương sai của sai số không đổi, thì tác giả sử dụng đồ thị phân tán của phần dư chuẩn hóa như hình dưới đây
Kết quả thể hiện sự phân tán phần dư chuẩn hoá với giá trị ước lượng chuẩn hoá. Kết quả đồ thị trên cho thấy, phần dư phân tán một cách ngẫu nhiên quanh trục 0 và không hình thành bất kỳ một quy luật nào. Vì vậy, giả định phương sai không đổi không bị vi phạm
Để kiểm tra giả định về phần dư có phân phối chuẩn ta sử dụng các biều đồ tần số Histogram, P-P lot của các phần dư đã chuẩn hóa như hình bên dưới
Hình 4.2: Biểu đồ tần số Histogram
Kết quả trong biểu đồ Histogram cho thấy phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn: Giá trị trung bình của phần dư bằng 4.04E-15 kết quả này gần bằng giá trị 0, trong khi đó độ lệch chuẩn là 0.980 gần bằng 1 và đồ thị P-P Plot cho thấy các điểm quan sát phân tán không quá xa đường kỳ vọng. Vì vậy, có thể kết luận là giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Kiểm tra giả định về không có mối tương quan giữa các biến độc lập tức là đo lường đa cộng tuyến sử dụng độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phương sai (Variance Inflation Factor – VIF ). Kết quả tử bảng 4.29 cho thấy độ chấp nhận của biến không nhỏ và nhỏ nhất là 0.550, hệ số phương sai nhỏ hơn 10, cao nhất chỉ là 1.819. Điều này có nghĩa là giả định về mối tương quan giữa các biến độc lập không bị vi phạm – không có hiện tượng đa cộng tuyến.
4.4.4 Kết quả kiểm định giả thuyết
H1: Riêng tư ảnh hưởng dương đến ý định mua hàng điện tử trực tuyến.
Kết quả: Yếu tố riêng tư có beta = 0.131, sig =0.006<0.05 nên giả thuyết được chấp nhận.
H2: Tin cậy ảnh hưởng dương đến ý định mua hàng điện tử trực tuyến của người tiêu dùng.
Kết quả: Yếu tố tin cậy có beta =0.117, sig=0.03<0.05 nên giả thuyết được chấp nhận.
H3: Tính hữu dụng của trang web ảnh hưởng dương ý định mua hàng điện tử
trực tuyến của người tiêu dùng.
Kết quả: Yếu tố hữu dụng có beta = 0.135, sig=0.01<0.05 nên giả thuyết được chấp nhận.
H4: Sự tiện lợi của trang web ảnh hưởng dương đến ý định mua hàng điện tử
trực tuyến.
Kết quả: Yếu tố tiện lợi có hệ số beta= 0.068, sig=0.139 >0.05 nên giả thuyết không đuợc chấp nhận, yếu tố tiện lợi không ảnh huởng tới ý định mua hàng trực tuyến.
H5 : An ninh ảnh hưởng dương tới ý định mua hàng điện tử trực tuyến.
Kết quả : Yếu tố an ninh có hệ số beta = 0.422, sig = 0.000<0.05 nên giả thuyết được chấp nhận.
H6: Giá trị sản phẩm ảnh hưởng dương với ý định mua hàng trực tuyến
Kết quả : Yếu tố giá trị sản phẩm có hệ số beta = 0.253, sig = 0.000<0.05 nên giả thuyết được chấp nhận.
H7: Vận chuyển hàng ảnh hưởng dương với ý định mua hàng điện tử trực tuyến.
Kết quả: Yếu tố vận chuyển có hế số beta = 0.126, sig = 0.007<0.05 nên giả thuyết được chấp nhận
H8: Khuyến mãi ảnh hưởng dương tới ý định mua hàng điện tử trực tuyến của người tiêu dùng.
Kết quả: Yếu tố khuyến mãi có beta=0.338, sig = 0.000 < 0.05 nên giả thuyết được chấp nhận.
Như vậy, có thể biểu diễn theo hình vẽ dưới đây :
Hình 4.4: Mô hình mức độ các yếu tố tác động đến
ý định mua hàng điện tử trực tuyến Riêng tư Tin cậy Hữu dụng Khuyến mãi An ninh Giá trị sản phẩm Vận chuyển hàng Ý định mua hàng điện tử trực tuyến +0.131 +0.135 +0.338 +0.422 +0.253 +0.126 +0.117
Qua hình trên có thể thấy biến độc lập nào có vai trò hơn với biến phụ thuộc ý định mua hàng trực tuyến. Biến an ninh có mức độ ảnh hưởng lớn nhất, tiếp theo là các biến theo thứ tự: khuyến mãi, giá trị sản phẩm, hữu dụng, riêng tư, vận chuyển hàng, tin cậy.
4.5 Kiểm định sự khác biệt của các biến định tính
4.5.1 Kiểm định ý định mua hàng điện tử trực tuyến theo giới tính
Bảng 4.30: Kết quả kiểm phân tích Independent samples test
Kiểm định phương sai
Levene’s test Kiểm định trung bình
F Sig. T Df Sig. (2- tailed) Mean Difference Std. Error Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper PIO Phương sai
đều 27.382 .000 - 11.81 296 .000 -.50491 .04274 -.5890 - .4208 Phương sai không đều - 12.78 291.053 .000 -.50491 .03948 -.5826 - .4272
Kiểm định Levene được tiến hành với giả thuyết Ho rằng phương sai của hai tổng thể bằng nhau. Kết quả kiểm định cho giá trị Sig levene= 0.000 < 0.05, hai phương sai của 2 tổng thể khác nhau hay không đều. Do đó, ta có thể sử dụng kết quả ở phần phương sai không đều. Giá trị sig trong kiểm định t là Sig = 0.000<0.05, điều này có nghĩa là với độ tin cậy 95%, có sự khác biệt về ý định mua hàng điện tử trực tuyến giữa phái nam và nữ.
Bảng 4.31: Khác biệt về ý định mua hàng điện tử trực tuyến giữa nam và nữ
Giới tính Số lượng Trung bình Đánh giá ý định mua hàng ĐTTT
Nữ 114 2.9978 Thấp hơn nam và dưới mức trung bình
Nam 184 3.5027 Cao hơn nữ và trên mức trung bình
Qua bảng trên có thể thấy sự khác biệt về ý định mua điện tử trực tuyến nữ và nam, nam (3.5027) có ý định mua cao hơn nữ (2.9978). Do vậy có thể khẳng định rằng giới tính có tác động tới ý định mua hàng điện tử của người tiêu dùng Hà Nội.
4.5.2 Kiểm định ý định mua hàng điện tử trực tuyến giữa các nhóm tuổi
Kết quả phân tích được trình bày trong các bảng kiểm định nhóm tuổi tại phụ lục 4.
Giả thuyết Ho rằng phương sai của các tổng thể là bằng nhau. Theo kết quả Test of Homogeneity of Variances, với mức ý nghĩa sig = 0.000 < 0.05 có thể nói phương sai đánh giá về ý định mua hàng điện tử trực tuyến giữa những người nằm trong độ tuổi khác nhau thì không giống nhau một cách có ý nghĩa thống kê.
Theo phân tích ANOVA, giá trị sig = 0.000 <0.05 nên khẳng định có sự khác nhau về ý định mua hàng điện tử trực tuyến giữa các nhóm tuổi khác nhau. Vì phương sai không đều nên ta có thể sử dụng kết quả ở phần Tamhane trong bảng Multiple Comparisons, ta thấy mức ý nghĩa quan sát ở kiểm định chênh lệnh trung bình cặp đều nhỏ hơn 0.05.
Bảng 4.32:Khác biệt về ý định mua hàng điện tử trực tuyến giữa các nhóm tuổi
Nhóm tuổi
Số lượng
Trung
bình Đánh giá ý định mua hàng điện tử trực tuyến
18 – 22 67 3.2201 Cao thứ 2
23 – 30 124 3.5827 Cao nhất
31 – 45 107 3.0491 Thấp nhất
Tổng 298 3.3096
Qua bảng trên có thể thấy sự khác biệt về ý định mua hàng điện tử trực tuyến giữa các nhóm tuổi: Ý định mua hàng của người có nhóm tuổi từ 22 đến 30 là lớn nhất (3.5827), sau đó đến nhóm 18 – 22 (3.2201) và cuối cùng là nhóm tuổi từ 31 đến 45(3.0491). Do vậy có thể khẳng định: độ tuổi có ảnh hưởng đến ý định mua hàng điện tử trực tuyến của người tiêu dùng Hà Nội.
4.5.3 Kiểm định ý định mua hàng điện tử trực tuyến theo trình độ học vấn
Kết quả phân tích được trình bày trong các bảng kiểm định biến học vấn tại phụ lục 4.
Giả thuyết Ho rằng phương sai của các tổng thể là bằng nhau. Theo kết quả Test of Homogeneity of Variances, với mức ý nghĩa sig = 0.000 < 0.05 có thể nói phương sai đánh giá về ý định mua hàng điện tử trực tuyến giữa những người có trình độ khác nhau thì không giống nhau một cách có ý nghĩa thông kê.
Theo phân tích ANOVA, giá trị sig = 0.000 <0.05 nên khẳng định có sự khác nhau về ý định mua hàng điện tử trực tuyến giữa các nhóm học vấn khác nhau. Vì phương sai không đều nên ta có thể sử dụng kết quả ở phần Tamhane trong bảng Multiple Comparisons, ta thấy mức ý nghĩa quan sát ở kiểm định chênh lệnh trung bình cặp đều nhỏ hơn 0.05.
Bảng 4.33: Khác biệt về ý định mua hàng điện tử trực tuyến giữa những người có học vấn khác nhau
Trình độ học vấn lượng Số Trung bình Đánh giá ý định mua hàng điện tử trực tuyến Lớp 12/Trung cấp 82 2.9878 Thấp nhất và xấp xỉ mức trung bình
Cao đẳng/Đại học 113 3.6018 Cao nhất
Sau đại học 103 3.2451 Cao thứ 2
Tổng 298 3.3096
Kết quả ở bảng trên cho biết có sự khác nhau về ý định mua hàng điện tử trực tuyến đối với những người có trình độ khác nhau: Ý định mua hàng của người có trình độ học vấn cao đẳng và đại học là lớn nhất (3.6018) sau đó đến người có trình độ sau đại đại học (3.2451) và cuối cùng là người có trình độ lớp 12 và trung cấp (2.9878). Do vậy có thể khẳng định: trình độ học vấn có tác động đến ý định mua hàng điện tử trực tuyến của người tiêu dùng Hà Nội.
4.5.4 Kiểm định ý định mua hàng điện tử trực tuyến theo nghề nghiệp
Kết quả phân tích được trình bày trong các bảng kiểm định biến nghề nghiệp tại phụ lục 4.
Giả thuyết Ho rằng phương sai của các tổng thể là bằng nhau. Theo kết quả Test of Homogeneity of Variances, với mức ý nghĩa sig = 0.000 < 0.05 có thể nói phương sai đánh giá về ý định mua hàng điện tử trực tuyến giữa những người có nghề nghiệp khác nhau thì không giống nhau một cách có ý nghĩa thông kê.
Theo phân tích ANOVA, giá trị sig = 0.000 <0.05 nên khẳng định có sự khác nhau về ý định mua hàng điện tử trực tuyến giữa những người có nghề nghiệp khác nhau. Vì phương sai không đều nên ta có thể sử dụng kết quả ở phần Tamhane trong bảng Multiple Comparisons, ta thấy mức ý nghĩa quan sát ở kiểm định chênh lệnh trung bình cặp đều nhỏ hơn 0.05.
Bảng 4.5.5: Sự khác biệt về ý định mua hàng điện tử trực tuyến giữa những người có nghề nghiệp khác nhau
Nghề nghiệp lượng Số Trung bình Đánh giá ý định mua hàng điện tử trực tuyến
Học sinh sinh viên 71 3.2641 Đứng thứ 2
Nhân viên văn phòng 159 3.4513 Cao nhất và chiếm phần đông
Doanh nhân/quản lý 48 3.0417 Đứng thứ 3
Khác 20 2.9875 Thấp nhất và xấp xỉ mức trung bình