M CăL CăPH ăL C
B ngă4.4.ăK tăqu ăEFAăc aăthangăđoăụăđ nhămuaă li
YDML3 .783 YDML2 .779 YDML4 .778 YDML1 .655 Eigenvalue 2,254 Ph ngăsaiătrích 56,360
Cronbach’săAlpha 0,739
4.3.ă i uăch nhămôăhìnhănghiênăc uăvƠăcácăgi ăthuy t
D a trên k t qu h s tin c y Cronbach‟s Alpha và phân tích nhân t khám phá EFA thì các thang đo trong nghiên c u bao g m 23 bi n quan sát đ c l p đ c trích thành 6 nhân t c a các y u t tác đ ng vào Ủ đ nh mua l i và 4 bi n quan sát ph thu c đ c trích thành 1 nhân t c a thành ph n Ủ đ nh mua l i nh B ng 4.5. Nh v y sau khi ch y EFA có t t c 6thành ph n c a các y u t tác đ ng vào Ủ đ nh
mua l i, xu t hi n thêm 1 thành ph n m i tác đ ng vào Ủ đ nh mua l i là: S h u ích c m nh n đ cnên các gi thuy t nghiên c u ban đ u đ cđi u ch nh nh sau:
Gi ăthuy tăH1: Giá tr c m nh n đ c đánh giá càng cao thì ụ đ nh mua l i c a khách hàng càng cao.
Gi ăthuy tăH2: Tính d s d ng đ c đánh giá càng cao thì ụ đ nh mua l i c a khách hàng càng cao.
Gi ăthuy tăH3: Danh ti ng công ty đ c đánh giá càng cao thì ụ đ nh mua l i c a khách hàng càng cao.
Gi ăthuy tăH4: S b o m t đ c đánh giá càng cao thì ụ đ nh mua l i c a khách hàng càng cao.
Gi ăthuy tăH5: S tin c y đ c đánh giá càng cao thì ụ đ nh mua l i c a khách hàng càng cao.
Gi ăthuy tăH6: S h u d ng c m nh n đ c đánh giá càng cao thì ụ đ nh mua l ic a khách hàng càng cao.
Mô hình nghiên c u đ c thi t k l i nh sau:
Hìnhă4.1.ăMôăhìnhăđi uăch nhăcácăy uăt ă nhăh ngăđ năụăđ nhămuaăl iăc aă kháchăhƠng
Giáătr ăc mănh n Tínhăd ăs ăd ng Danhăti ngăcôngăty
S ăb oăm t S ătinăc y
ụăđ nhămuaăl iăc aă kháchăhƠng H uăíchăc mănh n H1 H2 H3 H4 H5 H6
B ng 4.5. Thangăđocácăy uăt ătácăđ ngăđ năụăđ nhămuaăl iăđi uăch nh B oăm t (BM)
BM1 Tôi ch mua hàng n u toàn b thông tin cá nhân c a tôi đ c b o m t
BM2 Tôi xem xét các ph n h i, bình lu n t khách hàng khác v v n đ b o m t tr c khi mua hàng
BM3 Tên truy c p và m t kh u đ c y quy n (authorized) là quan tr ng
BM4 Tôi s mua l i hàng n u thông tin cá nhân c a tôi không đ c s d ng b i bên th 3
BM5 Gi thông tin khách hàng đ c b o m t là xem xét quan tr ng khi tôi quy t đ nh mua
Tinăc yă(TC)
TC2 Tôi luôn luôn đánh giá ch t l ng c a website tr c khi quy t đ nh mua
TC3 Website không có l i trang/l i đ ng d n s đáng tin c y h n
TC4 Website đáng tin c y s đ m b o s n ph m chào bán c ng có th tin c y
TC5 Tôi cho r ng m t website có kh n ng x lỦ m t s l ng l n truy c p thì có th tin c y
Danhăti ngă(DT)
DT1 Tôi s mua l i n u công ty có m t hình nh/th ng hi u t t
DT2 Tôi s mua l i n u b n bè, gia đình đã gi i thi u website đó cho tôi
DT3 Tôi s mua l i n u công ty cung c p các s n ph m và d ch v ch t l ng
DT4 Tôi s mua l i n u website có các đ i tác, nhà cung c p là nh ng th ng hi u m nh trên th tr ng
DT5 Tôi so sánh hình nh/th ng hi u website tr c khi quy t đ nh mua l i
Tínhăd ăs ăd ngă(SD)
SD1 Vi c mua hàng tr c tuy nr t d đ tìm hi u và th c hi n
SD2 Mua hàng tr c tuy n giúp tôi d so sánh s n ph m gi a các nhà cung c p
SD6 Tôi không b n n lòng khi mua hàng tr c tuy n
H uăd ngăc mănh nă(HD)
HD1 Website có nhi u hình th c thanh toán khác nhau thu n ti n mua hàng
HD2 Các d ch v m i c a website nên đ c gi i thích m t cách rõ ràng
Giáătr ăc mănh nă(GT)
GT1 Tôi s mua l i hàng n u website cung c p s n ph m /d ch v ch t l ng nh mong đ i
GT2 Tôi s mua l i hàngn u website chào giá t t
GT3 Ti t ki m đ c th i gian là y u t h p d n đ tôi mua l i hàng
4.4.ăPhơnătíchăh iăquy
H i quy tuy n tính b i th ng đ c dùng đ ki m đ nh và gi i thích lỦ thuy t nhân qu . Mô hình này có m t khái ni m ph thu c là Ủ đ nh mua l i và 6 khái ni m đ c l p là các y u t tác đ ng vào Ủ đ nh mua l i bao g m: giá tr c m nh n, tính d s d ng, b o m t, danh ti ng, tin c y, h u ích c m nh n. Tr c khi ti n hành phân tích h i quy b i, c n phân tích t ng quan đ ki m đ nh m i liên h gi a các thành ph n.
4.4.1. Phân tích t ng quan
Ti p theo nghiên c u s d ng h s t ng quan tuy n tính r (Pearson Corelation Coefficient) đ ki m đ nh s t ng quan gi a 6 y u t tác đ ng vào Ủ đ nh mua l i.
B ngă4.6.ăPhơnătíchăh ăs ăt ngăquanăPearson
BM DT TC SD GTT HD YDML BM T ng quan Pearson 1 .470** .483** .353** .361** .371** .276** Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 0 0 N 213 213 213 213 213 213 DT T ng quan Pearson 1 .557** .411** .401** .403** .432** Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 0 N 213 213 213 213 213 TC T ng quan Pearson 1 .330** .360** .395** .496** Sig. (2-tailed) 0 0 0 0 N 213 213 213 213 SD T ng quan Pearson 1 .344** .369** .370** Sig. (2-tailed) 0 0 0 N 213 213 213 GTT T ng quan Pearson 1 .376** .334** Sig. (2-tailed) 0 0 N 213 213 HD T ng quan Pearson 1 .210** Sig. (2-đuôi) 0.002 N 213
YDML T ng quan Pearson 1
Sig. (2-tailed)
N
i v i m i quan h t ng quan gi a các bi n GT, SD, DT, BM, TC, HD và bi n YDML, d dàng nh nth y h s t ng quan tuy n tính c a các bi n khá cao, n m trong kho ng t 0,276 đ n 0,483. T ng quan này có th xem là r t ch t ch . Ki m đ nh b ng h s t ng quan Pearson v i t t các các giá tr sig đ u < 0,05 cho th y các t ng quan ch t ch này ph n ánh m t hi p bi n thiên th t s trong t ng th ch không ph i là s tình c ng u nhiên trongm u, do v y chúng đ u có Ủ ngh a v m t th ng kê. Nhìn s b , có th k t lu n các bi n đ c l p c u thành nên thang đo tác đ ng vào Ủ đ nh mua l i (GT, SD, DT, BM, TC, HD) có th đ a vào mô hình đ gi i thích cho bi n ph thu c Ủ đ nh mua l i (YDML).
4.4.2. Mô hình h i quy tuy n tính b i
Gi s các y u t tác đ ng đ n Ủ đ nh mua l i theo mô hình 4.1 đ u có quan h tuy n tính v i Ủ đ nh mua l i. Phân tích h i quy tuy n tính s giúp bi t đ c c ng đ nh h ng c a các bi n đ c l p (giá tr c m nh n, tính d s d ng, b o m t, danh ti ng, tin c y, h u ích c m nh n) lên bi n ph thu c (Ủ đ nh mua l i). Do v y, mô hình h i quy tuy n tính b i đ c phát tri n nh sau:
ụăđ nhămuaăl i =ă 0+ă 1 * Giáătr ăc mănh nă+ă 2 * Tínhăd ăs ăd ng+ă 3 * Danhăti ngă+ă 4 *ăB oăm tă+ 5 *ăTinăc yă+ă 6 *ăH uăd ngc mănh nă+ăei
Hay: YDML = 0 + 1*GT + 2*SD + 3*DT + 4*BM + 5*TC + 6*HD + ei
Trong đó, k là h s c a ph ng trình h i quy tuy n tính b i và ei là ph n d . L nh h i quy tuy n tính trong ch ng trình SPSS 16.0 đ c s d ng đ ch y phân tích ph n m m h i quy. H s xác đ nh (R2) đo l ng t l t ng bi n thiên c a bi n ph thu c đ c gi i thích b i các bi n đ c l p trong mô hình. Giá tr R2càng cao thì kh n ng gi i thích c a mô hình h i quy tuy n tính b i càng cao và vi c d đoán bi n ph thu c càng chính xác. Phép phân tích ph ng sai (Anova) đ c ti n hành. N u giá tr F có Ủ ngh a đáng k v m t th ng kê (p < 0,05), gi thuy t thu n c a m i quan h không tuy n tính b bác b . H s là h s h i quy chu n hoá cho phép so sánh tr c ti p gi a các h s xem nh là kh n ng gi i thích bi n ph thu c. Tr tuy t đ i c a m t h s chu n hóa càng l n thì t m quan tr ng t ng đ i c a nó trong d báo bi n ph thu c càng cao.
B ngă4.7.ăB ngătómăt tămôăhìnhăh iăquyăb iăl năđ u Môă hình s ăRH ă R 2 R2 Hi uă ch nh Saiăs ă chu năă c aă că l ng Th ngăkêăthayăđ i H ăs ăDurbină -Watson R2ă thayă đ i Făthayă đ i df1 df2 M căỦă ngh aăFă thayăđ i 1 .573a .329 .309 .37731 .329 16.807 6 206 .000 1.902 a. Các d báo: (H ng s ), HD, SD, GTT, BM, TC, DT b. Bi n ph thu c: YDML
B ngă4.8.ăB ngăđánhăgiáăđ ăphùăh păcu ămôăhìnhăh iăquyăb iăl năđ u
Môăhình T ngăbìnhăph ng df Bìnhăph ngătrungăbình F M căỦăngh a
1 H iăquy 14.356 6 2.393 16.807 .000a
Ph năd 29.327 206 .142
T ng 43.683 212
a. Các d báo: (H ng s ), HD, SD, GTT, BM, TC, DT b. Bi n ph thu c: YDML
B ngă4.9.ăB ngăthôngăs ăc aămôăhìnhăh iăquyătuy nătínhăb iăl năđ u Môăhình
H ăs ăch aăchu năhóa H ăs ăchu năhóa
t Sig.
Th ngăkêăđaăc ngătuy n
B Saiăs ăchu n Beta H ăs ăTolerance B
1 (H ngăs ) 1.117 .284 3.932 .000 BM -.045 .058 -.054 -.766 .445 .666 1.503 DT .166 .075 .166 2.201 .029 .576 1.735 TC .331 .068 .359 4.882 .000 .603 1.658 SD .140 .048 .194 2.946 .004 .748 1.337 GT .114 .059 .128 1.925 .056 .742 1.347 HD -.077 .053 -.098 -1.461 .146 .720 1.389 a. Bi n đ c l p: YDML
T B ng 4.9, 3 y u t : HD, BM và GT có sig >0,05 nên lo i 3 y u t này
B ngă4.10.ăB ngătómăt tămôăhìnhh iăquyătuy nătínhăb iăl năcu i
Môă
hình H ăs ăR R 2
R2 Hi uă ch nh
Saiăs ăchu năă c aă că l ng Th ngăkêăthayăđ i H ăs ăDurbină- Watson R2ă thayă đ i Făthayăđ i df1 df2 M căỦăngh aă Făthayăđ i 1 .557a .311 .301 .37957 .311 31.400 3 209 .000 1.885 a. Các d báo: (Constant), SD, TC, DT b. Bi n ph thu c: YDML
B ngă4.11. B ngăđánhăgiáăđ ăphùăh pămôăhìnhăh iăquyătuy nătínhăb iăl năcu i Môăhình T ngăbìnhăph ng df Bìnhăph ngătrungăbình F M căỦăngh a
1 H iăquy 13.572 3 4.524 31.400 .000a
Ph năd 30.111 209 .144
T ng 43.683 212
a. Các d báo: (H ng s ), SD, TC, DT b. Bi n ph thu c: YDML
B ngă4.12.ăB ngăthôngăs ăc aămôăhìnhăh iăquyătuy nătínhăb iăl năcu i Môăhình
H ăs ăch aăchu năhóa H ăs ăchu năhóa
t Sig.
Th ngăkêăđaăc ngă tuy n
B Saiăs ăchu n Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 1.150 .252 4.557 .000 DT .163 .072 .163 2.251 .025 .632 1.582 TC .317 .064 .343 4.921 .000 .677 1.476 SD .137 .046 .189 2.981 .003 .817 1.225 a. Bi n ph thu c: YDML
4.4.3. Phân tích các gi thuy t trong mô hình
Các k t lu n d a trên hàm h i quy tuy n tính thu đ c ch có Ủ ngh a khi hàm h i quy đó phù h p v i d li u m u và các h s h i quy khác không có Ủ ngh a, đ ng th i các gi đ nh c a hàm h i quy tuy n tính đ c đ m b o. Vì th , tr c khi phân tích k t qu h i quy c n th c hi n các ki m đ nh v đ phù h p c a mô hình, ki m đ nh Ủ ngh a các h s h i quy và đ c bi t là ki m đ nh các gi đ nh c a hàm h i quy.
4.4.3.1.ăKi măđ nhăcácăgi ăđ nhăc aămôăhình
T k t qu quan sát trong m u, ta ph i suy r ng k t lu n cho m i quan h gi a các bi n trong t ng th . S ch p nh n và di n gi i k t qu h i quy không th tách r i các gi đ nh c n thi t c a mô hình h i quy. N u các gi đ nh b vi ph m thì các k t qu c l ng không đáng tin c y n a (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2005).
Trong ph n này, tác gi ti n hành ki m đ nh các gi đ nh hàm h i quy tuy n tính c đi n bao g m các gi đ nh:
- Không có hi n t ng đa c ng tuy n. - Ph ng sai c a ph n d không đ i.
- Các ph n d có phân ph i chu n.
- Không có hi n t ng t ng quan gi a các ph n d .
a.ăXemăxétăgi ăđ nhăkhôngăcóăhi năt ngăđaăc ngătuy n
Trong mô hình h i quy tuy n tính b i, gi đnh gi a các bi n đ c l p c a mô hình không có hi n t ng đa c ng tuy n. Hi n t ng này có th phát hi n thông qua h s phóng đ i (VIF). N u VIF l n h n 10 thì hi n t ng đa c ng tuy n nghiêm tr ng. Trong mô hình này, đ không có hi n t ng đa c ng tuy n nghiêm tr ng thì VIF ph i nh h n 10. Qua B ng 4.12, giá tr VIF thành ph n đ u nh h n 10 ch ng t không có hi nt ng đa c ng tuy n.
b.ăGi ăđ nhăph ngăsaiăc aăph năd ăkhôngăđ i
Xem xét đ th c a ph n d chu n hóa theo giá tr d báo c a bi n ph thu c hi u qu công vi c đ ki m tra có hi n t ng ph ng sai thay đ i hay không. Quan sát đ th phân tán Bi u đ 4.1, nh n th yph n d phân tán ng u nhiên theo đ ng hoành đ không. Nh v y, gi đ nh ph ng sai không đ i c a mô hình h i quy không đ i.
c.ăGi ăđ nhăv ăph năph iăchu năc aăph năd
Bi uăđ ă4.2.ăBi uăđ ăt năs ăc aăph năd ăchu năhóa
Ph n d có th không tuân theo phân ph i chu n vì nhi u lỦ do, s d ng mô hình không đúng, ph ng sai không ph i là h ng s , s l ng ph n d không đ nhi u đ phân tích (Hoàng Tr ng & Chu Nguy n M ng Ng c, 2005). Trong ph n này, tác gi s d ng bi u đ Histogram, P-P đ xem xét. Nhìn vào Bi u d 4.2 và Bi u đ 4.3, gi đ nh ph n phân ph i chu n c a ph n d không b vi ph m.
Tr c h t, xem xét t n s c a ph n d chu n hóa bi u đ 4.2, phân ph i ph n d x p x chu n St.Dev = 0,993 t c g n b ng 1. Do đó, có th k t lu n r ng gi thuy t phân ph i chu n không b vi ph m.
T Bi u đ 4.3, các đi m quan sát không phân tán quá xa đ ng th ng k v ng mà phân tán d c theo, sát đ ng k v ng nên có th ch p nh n gi thuy t cho r ng phân ph i c a ph n d là phân ph i chu n. T các k t qu ki m đ nh trên, có th k t lu n gi đ nh phân ph i chu n không b vi ph m.
d.ăGi ăđ nhăv ătínhăđ căl păc aăph năd
Khi x y ra hi n t ng t t ng quan, các c l ng c a mô hình h i quy không đáng tin c y. Ph ng pháp ki m đ nh có Ủ ngh a nh t đ phát hi n t t ng quan là ki m đ nh Dubin-Waston (d). N u 1<d<3 thì k t lu n mô hình không có t t ng quan, n u 0<d<1 thì k t lu n mô hình có t t ng quan d ng, n u 3<d<4 thì k t lu n mô hình có t t ng quan âm. B ng 4.10 th hi n Durbin - Waston là 1,885, có ngh a là ch p nh n gi đ nh không có t ng quan gi a các ph n d .
Nh v y, các gi đ nh c a mô hình h i quy tuy n tính đ u th a mãn. Ti p theo các ki m đ nh v đ phù h p và ki m đ nh các h s h i quy đ c trình bày.
4.4.3.2.ăKi măđ nhăđ ăphùăh păc aămôăhình
H s R2 trong mô hình là 0.311 đánh giá đ phù h p c a mô hình. M t khác, k t qu nghiên c u cho th y R2 đi u ch nh là 0.301 < R2, s d ng h s này đ đánh giá đ phù h p c a mô hình nghiên c u s an toàn và chính xác h n vì nó