4.4.1 Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha
Trước khi đưa các biến vào phân tích nhân tố, cần thiết phải kiểm định độ tin cậy của các biến này. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc thì nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng hệ số Cronbach Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu. Trong bài nghiên cứu này, những nhân tố nào có hệ số Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên thì được xem là thang đo có độ tin cậy và được giữ lại. Bên cạnh đó, phương pháp này s loại bỏ các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) dưới 0,3.
52
4.4.2 Kiểm định thang đo Marketing truyền miệng điện tử
Kết quả cho thấy, thang đo có hệ số Cronbach’s alpha là 0,689 (xem phụ lục 2) được trình bày dưới bảng sau:
Bảng 4.6 Cronbach’s alpha thang đo marketing truyền miệng điện tử lần 1
Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Sinh động 1 0,518 0,652 Sinh động 2 0,590 0,643 Sinh động 3 -0,305 0,726 Sinh động 4 -0,431 0,753 Hữu ích 1 0,498 0,650 Hữu ích 2 0,525 0,647 Hữu ích 3 0,533 0,647 Quan hệ 1 0,377 0,664 Quan hệ 2 -0,273 0,718 Quan hệ 3 0,446 0,659 Quan hệ 4 0,447 0,658 Quan hệ 5 0,503 0,653 Ý kiến 1 0,471 0,655 Ý kiến 2 0,021 0,702 Ý kiến 3 0,448 0,657 Ý kiến 4 0,466 0,655 Gắn kết 1 -0,016 0,700 Gắn kết 2 -0,055 0,701 Gắn kết 3 -0,039 0,701 Gắn kết 4 0,517 0,649
(Nguồn: Số liệu phân tích SPSS 15.0)
Theo bảng trên, các biến nào có giá trị tương qua nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Đó là các biến: sinhdong3, sinhdong4, quanhe2, ykien2, ganket1, ganket2, ganket3. Các biến còn lại sẽ được giữ lại và kiểm định độ tin cậy lần 2. Kết quả lần 2 có hệ số Cronbach’s alpha là 0.866 (xem phụ lục 2).
53
Kết quả cho thấy, thang đo có hệ số Cronbach’s alpha lần 2 là 0,865 (xem phụ lục 2) được trình bày dưới bảng sau:
Bảng 4.7 Cronbach’s alpha thang đo marketing truyền miệng điện tử lần 2
Tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Sinh động 1 0,546 0,854 Sinh động 2 0,667 0,847 Hữu ích 1 0,548 0,854 Hữu ích 2 0,536 0,854 Hữu ích 3 0,532 0,855 Quan hệ 1 0,455 0,859 Quan hệ 3 0,440 0,860 Quan hệ 4 0,472 0,858 Quan hệ 5 0,561 0,853 Ý kiến 1 0,552 0,853 Ý kiến 3 0,527 0,855 Ý kiến 4 0,534 0,854 Gắn kết 4 0,542 0,854
(Nguồn: Số liệu phân tích SPSS 15.0)
Kết quả trên cho thấy không có biến nào có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 nên sẽ được chấp nhận để thực hiện tiếp phân tích nhân tố khám phá EFA ở bước sau.
4.4.3 Kết quả phân tích nhân tố
Sau khi kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha ta tiến hành phân tích nhân tố. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) được dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F < k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát). Phương pháp EFA được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu để đánh giá sơ bộ các thang đo lường. Kết quả của phân tích nhân tố được sử dụng khi đạt được các tiêu chí sau:
- Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc thì hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là một chỉ sốdùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0,5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố - có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
- Kiểm định Bartlett để kiểm tra xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nói cách khác, ma trận tương quan tổng thể là một ma
54
trận đồng nhất, mỗi biến tương quan hoàn toàn với chính nó (r = 1) nhưng không có tương quan với những biến khác (r = 0). Điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau (các biến đo lường phản ánh những khía cạnh khác nhau của cùng một yếu tố chung). Kiểm định Bartlett dùng để kiểm định giả thuyết H0: Các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê khi ta bác bỏ giả thuyết H0 (sig. ≤ 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Trong nghiên cứu này sẽ dùng phương pháp trích nhân tố Principal Components Analysis với phép quay Promax, xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố. Nhân tố nào được trích ra có giá trị điểm dừng Eigenvalues lớn hơn 1 mới được chấp nhận và tổng phương sai trích phải lớn hơn 50%.
- Theo Hair & ctg (1998) thì hệ số tải nhân tố Factor loading > 0,3 được xem là mức tối thiểu, Factor loading > 0,4 được xem là quan trọng, Factor loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Đối với nghiên cứu này, những biến nào có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại để đảm bảo tính hoàn chỉnh của thang đo.
Xác định vấn đề: Sau khi loại 7 biến ra khỏi thang đo bằng phương pháp sử dụng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha thì các biến còn lại được đưa vào tiến hành phân tích nhân tố.
Kiểm định giả thuyết: Giả thuyết H0 cho rằng các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể hay ma trận tương quan giữa các biến trong tổng thể là một ma trận đơn vị đã bị bác bỏ bởi kiểm định Bartlett. Kết quả cho thấy hệ số KMO đều đạt yêu cầu (0,5 < KMO < 1) và Sig của kiểm định Bartlett bằng 0,000 nhỏ hơn α = 0,05, chứng tỏ phân tích nhân tố cho việc nhóm các biến này lại với nhau là thích hợp. (Xin xem phụ lục 2)
55
Xác định số nhân tố:
Bảng 4.8 Phân tích nhân tố Marketing truyền miệng điện tử.
Nhân tố 1 2 3 Ý kiến 1 0,826 Ý kiến 4 0,792 Ý kiến 3 0,884 Quan hệ 1 0,692 Sinh động 2 0,725 Quan hệ 3 0,682 Sinh động 1 0,644 Quan hệ 5 0,726 Quan hệ 4 0,634 Hữu ích 2 0,774 Hữu ích 1 0,786 Gắn kết 4 0,619 Hữu ích 3 0,707
(Nguồn: Số liệu phân tích SPSS 15.0)
Tổng phương sai trích = 61,746 Hệ số KMO = 0,816
Với mức giá trị Eigenvalues (lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố) lớn hơn 1 được rút trích từ 13 yếu tố đưa vào mô hình và Eigenvalues cumulative % (phương sai trích) có giá trị bằng 61,746 cho ta biết khả năng sử dụng 3 nhân tố này để giải thích cho 3 biến.
Kết quả EFA cho ra đươc 3 nhóm nhân tố marketing truyền miệng điện tử: Nhân tố thứ 1 gồm 4 biến: ý kiến 1, ý kiến 4, ý kiến 3, quan hệ 1. Do đó tác giả đặt tên cho nhân tố này là “Ý kiến” .
Nhân tố thứ 2 gồm 5 biến: sinh động 1, sinh động 2, quan hệ 3, quan hệ 4, quan hệ 5. Do đó tác giả đặt tên cho nhân tố này là “Lan truyền”
Nhân tố thứ 3 gồm 4 biến: hữu ích 1, hữu ích 2, hữu ích 3, gắn kết 4. Do đó tác giả đặt tên cho nhân tố này là “Hữu ích”.
56
Đặt tên và mô tả nhân tố
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố, 20 biến đưa vào mô hình được gom lại thành 3 nhân tố, cụ thể như sau:
Bảng 4.9 Các biến đƣợc đƣa vào mô hình.
MARKETING TRUYỀN MIỆNG ĐIỆN TỬ
Mô tả Biến
Nhóm nhân tố “Ý kiến”
Số lần bình luận trực tuyến ảnh hưởng đến việc đưa ra quyết định mua hàng của tôi Ý kiến 1 Khi mua trực tuyến các ý kiến đánh giá trực tuyến ảnh hưởng tích cực hơn đến
quyết định mua của tôi hơn giá cả Ý kiến 3
Nếu trang web đó không có bất kì bình luận nào sẽ khiến tôi lo lắng, e ngại Ý kiến 4 Tôi luôn cung cấp ý kiến của tôi về trang web cho người khác Quan hệ 1
Nhóm nhân tố “Lan truyền”
Tôi có rất nhiều điều để nói về trang web Sinh động1
Tôi thấy rất hào hứng khi nói về trang web Sinh động 2
Tôi sẽ kể cho tất cả mọi người về trang web Quan hệ 3
Tôi sẽ kể cho người khác nghe về trải nghiệm của mình Quan hệ 4 Tôi biết đến trang web thông qua bạn bè, người thân Quan hệ 5
Nhóm nhân tố “Hữu ích”
Tôi sẽ trình bày những lợi ích về giá Hữu ích 1
Tôi có thể tìm sản phẩm mình cần tại trang web cách dễ dàng Hữu ích 2 Tôi có thể tiết kiệm thời gian, chi phí khi mua hàng trực tuyến Hữu ích 3 Tôi luôn cập nhật những thông tin mới từ trang web Gắn kết 4
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS 15.0, 2014)
4.4.4 Mô hình nghiên cứu và các giả thuyết điều chỉnh
Từ kết quả phân tích nhân tố và mô hình lý thuyết ban đầu, mô hình hiệu chỉnh được sửa đổi lại cho phù hợp với từng nhân tố trong kết quả EFA và mô hình nghiên cứu chính thức được trình bày dưới đây:
(Nguồn: Giả thuyết của tác giả.)
Hình 4.9. Mô hình nghiên cứu điều chỉnh
MARKETING TRUYỀN MIỆNG ĐIỆN TỬ Ý KIẾN HỮU ÍCH LAN TRUYỀN QUYẾT ĐỊNH MUA HÀNG H1 H2 H3
57
Các giả thuyết:
H1: Tính hữu ích có ảnh hưởng đến quyết định mua hàng. H2: Tính lan truyền có ảnh hưởng đến quyết định mua hàng. H3: Ý kiến có ảnh hưởng đến quyết định mua hàng
4.4.5 Đánh giá mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố đến quyết định mua hàng trực tuyến của ngƣời dân Cần Thơ
Bảng 4.10 Ma trận tính điểm các nhân tố
Biến Diễn giải Nhân tố
1 2 3
X1
Tôi sẽ trình bày những lợi ích về giá 0,439 X2
Tôi có thể tìm sản phẩm mình cần tại trang web dễ
dàng 0.463
X3 Tôi có thể tiết kiệm thời gian, chi phí khi mua hàng
tại trang web 0,157
X4 Tôi luôn cập nhật thông tin mới nhất từ trang web 0,358 X5
Tôi có rất nhiều điểu để nói về trang web 0,283 X6
Tôi thấy rất hào hứng khi nói về trang web 0,369 X7 Tôi sẽ kể cho mọi người nghe về trang web 0,321 X8 Tôi sẽ kể cho người khác nghe về trải nghiệm của
mình 0,265
X9 Tôi biết đến trang web thông qua bạn bè , người thân 0,265 X10
Số lần bình luận trực tuyến ảnh hưởng đến việc đưa
ra quyết định mua hàng của tôi 0,377
X11
Tôi sẽ trình bày những lợi ích về giá 0,323
X12 Nếu trang web đó không có bất kì bình luận nào sẽ
khiến tôi lo lắng, e ngại 0,317
X13 Tôi luôn cung cấp ý kiến của tôi về trang wen cho
người khác 0,261
(Nguồn: Số liệu phân tích SPSS 15.0)
Dựa vào kết quả các hệ số có giá trị lớn trong bảng ma trận tính điểm nhân tố trên ta có những phương trình nhân tố sau:
Nhóm nhân tố 1: Hữu ích
58
Nhóm nhân tố 1 (N1), nhóm nhân tố “ ý kiến” phần lớn được tác động bởi 4 biến quan sát: X1 (Tôi sẽ trình bày những lợi ích về giá ); X2 ( Tôi có thể tìm sản phẩm mình cần tại trang web dễ dàng); X3 (Tôi có thể tiết kiệm thời gian, chi phí khi mua hàng tại trang web); X4 (Tôi luôn cập nhật thông tin mới nhất từ trang web).
Các yếu tố trên đều tác động cùng chiều với nhóm nhân tố 1: “Hữu ích”, trong đó yếu tố “Tôi có thể tìm sản phẩm mình cần tại trang web dễ dàng” là tác động mạnh nhất do có hệ số điểm nhân tố lớn nhất (0,463).
Nhóm nhân tố 2: Lan truyền
N2= 0,283*X5 + 0,369*X6 + 0,321*X7 + 0,265*X8 + 0,265*X9
Tương tự ta thấy ở nhóm 2 (N2) “Lan truyền” bị tác động chủ yếu bởi các biến X5 (Tôi có rất nhiều điều để nói về trang web); X6 (Tôi thấy rất hào hứng khi nói về trang web); X7 (Tôi sẽ kể cho tất cả mọi người về trang web); X8 (Tôi sẽ kể cho người khác nghe về trải nghiệm của mình về trang web); X9 (Tôi biết đến trang web thông qua bạn bè, người thân). Bên cạnh đó, các yếu đố đều tác động thuận chiều với nhóm nhân tố 2 và biến X6 (Tôi thấy rất hào hứng khi nói về trang web) có hệ số điểm nhân tố là 0,369 cao hơn các biến còn lại trong nhóm nên tác động mạnh nhất
Nhóm nhân tố 3: Ý kiến
N3= 0,377*X10 + 0,323*X11 + 0,317*X12 + 0,261*X13
Ở nhóm 3 (N3) “Ý kiến” bị tác động bởi các biến X10 (Số lần bình luận trực tuyến ảnh hưởng đến việc đưa ra quyết định mua hàng của tôi); X11 (Khi mua trực tuyến các ý kiến đánh giá trực tuyến ảnh hưởng tích cực hơn đến quyết định mua của tôi hơn giá cả); X12 (Nếu trang web đó không có bất kì bình luận nào sẽ khiến tôi lo lắng, e ngại); X13 (Tôi luôn cung cấp ý kiến của tôi về trang wen cho người khác) và tác động mạnh nhất là X10 (Số lần bình luận trực tuyến ảnh hưởng đến việc đưa ra quyết định mua hàng của tôi) với số điểm là 0,377
59
4.4.6 Đánh giá mức độ quan trọng của các nhân tố đến quyết định mua hàng trực tuyến của ngƣời dân Cần Thơ hàng trực tuyến của ngƣời dân Cần Thơ
Bảng 4.11 Đánh giá mức độ quan trọng của các nhân tố ảnh hƣởng
Chỉ tiêu Điểm trung
bình
Mức độ quan trọng
Nhóm 1: Ý kiến 3,23 Trung bình
Số lần bình luận trực tuyến ảnh hưởng đến quyến định mua hàng của tôi
3,41 Quan trọng
Khi mua trực tuyến các ý kiến đánh giá trực tuyến ảnh hưởng tích cực đến tôi hơn giá cả
3,42 Quan trọng
Nếu trang web không có bất kì bình luận nào sẽ khiến tôi lo lắng, e ngại
3,38 Trung bình
Tôi luôn cung cấp ý kiến của tôi về trang web cho người khác
3,50 Quan trọng
Nhóm 2: Lan truyền 3,33 Trung bình
Tôi có rất nhiều điều để nói về trang web 3,30 Trung bình
Tôi thấy rất hào hứng khi nói về trang web
3,32 Trung bình
Tôi sẽ kể cho tất cả mọi người về trang web
3,40 Quan trọng
Tôi sẽ kể cho người khác nghe về trải nghiệm của mình
3,33 Trung bình
Tôi biết đến trang web thông qua bạn bè, người thân
3,28 Trung bình
Nhóm 3: Hữu ích 3,53 Quan trọng
Tôi sẽ trình bày những lợi ích về giá 3,51 Quan trọng
Tôi có thể tìm sản phẩm mình cần cách dễ dàng
3,61 Quan trọng
Tôi có thể tiết kiệm thời gian, chi phí khi mua hàng trực tuyến
3,52 Quan trọng
Tôi luôn cập nhật những thông tin mới từ trang web
3,49 Quan trọng
60
Từ kết quả của bảng thống kê điểm trung bình đánh giá mức độ quan trọng của các nhân tố đối với quyết định mua hàng trực tuyến của người dân Cần Thơ, có thể đánh giá chung số điểm trung bình đa số đều ở mức cao và thuộc mức độ từ trung bình đến quan trọng. Trong đó nhóm nhân tố 3 “ hữu ích” có điểm trung bình cao nhất (3,53), tiếp theo là nhóm 2 “lan truyền” với số điểm trung bình là 3,33. Cuối cùng là nhóm 1 “ý kiến” có điểm trung bình là 3,23 tuy hai nhóm 2 và 3 không cao lăm nhưng cũng được đánh giá ở mức độ trung bình.
Ta thấy tiêu chí dễ dàng tìm kiếm sản phẩm có điểm trung bình cao nhất (3,61) và được đánh giá là quan trọng, điều này khá phù hợp vì chưa tính đến việc di chuyển từ cửa hàng này đến cửa hàng khác bên cạnh việc mất thời gian công sức thì chỉ cần những thao tác nhanh gọn là gõ chữ có thể tìm kiếm được những món đồ mình cần và dễ dàng biết được địa chỉ rồi tìm đến nơi tiến hành mua sản phẩm đó nhanh chóng. Từ đó người tiêu dùng tiết kiệm được rất nhiều cả về thời gian, chi phí và công sức bỏ ra để tìm kiếm món hàng mình cần tìm kiếm, với thời đại công nghệ phát triển thì những vấn đề đó đang được cải thiện bằng những thao tác đơn giản như đánh chữ, click chuột, điện thoại... nó mang lại khá nhiều tiện lợi cho những người tiêu dùng. Nên việc điểm trung bình của các tiêu chí trong nhóm nhân