Maătr nănhơnăt ăv iăphépăqua (a) ThƠnhăph n 1 2 3 TR4 .888 TR1 .866 TR3 .787 TR2 .759 QU3 .835 QU4 .830 QU5 .779 PR2 .802 PR3 .771 PR1 .696
Ph ng pháp rút trích: Phân tích Principal Component. Ph ng pháp quay: Varimax with Kaiser Normalization.
Sau khi ch y phân tích nhân t EFA, các nhân t rút ra đ c đ u d a trên c s các thang đo đư đ c ki m tra đ tin c y trên nên tác gi không th c hi n l i ki m đ nh thang đo đ i v i các nhân t đ c rút ra.
4.3.2.1. K t qu phân tích nhân t khám phá bi n ph thu c
a 3 bi n quan sát c a các bi n ph thu c đ c l p đ t yêu c u vào phân tích nhân t khám phá (EFA) đ gi m b t hay tóm t t d li u b ng ph ng pháp phân tích Principal Component v i phép quay Varimax, nhân t trích đ c có eigenvalue > 1,0. Khi đ a vào phân tích nhân t , tác gi đư l a ch n ra nh ng nhân t nào có tiêu chu n
Factor loading > 0,4, KMO ≥ 0,5, ki m đ nh Bartlett có ý ngh a th ng kê. K t qu x lý đ c trình bày trong B ng 4.12 nh sau:
B ng 4.12. K t qu ki m đnh KMO and Bartlett's c a bi n ph thu c
Ki măđ nhăKMOăandăBartlett's
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .682
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 211.072
df 3
Sig. .000
H s KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) = 0,682 nên k t qu EFA phù h p v i d li u. Ki m đ nh Bartlett s Test có m c ý ngh a 0,000, do v y các bi n quan sát có t ng quan v i nhau xét trên ph m vi t ng th .
B ng 4.13. B ng t ng ph ng sai đ c gi i thích c a bi n ph thu c
T ngăph ngăsaiăđ căgi iăthích
Thành ph n
Giáătr ăEigenvaluesăbană đ u
T ngătr ngăs ăbìnhă ph ngărútătrích T ng % c a ph ng sai Tích l y % T ng % c a ph ng sai Tích l y % 1 1.939 64.644 64.644 1.939 64.644 64.644 2 .553 18.439 83.083 3 .508 16.917 100.000
Ph ng sai trích đ c b ng 64,644%. Do đó EFA là phù h p. Các bi n quan sát này đ u đ t yêu c u cho các phân tích ti p theo.
B ng 4.14. Ma tr n nhân t v i phép quay Varimax
Maătr nănhơnăt ăv iăphépăqua ă(a) ThƠnhăph n
1
IN3 .812
IN2 .809
IN1 .791
Ph ng pháp rút trích: Phân tích Principal Component 1 thành ph n đ c trích.
Qua b ng 4.14 cho ta k t qu , ch có 01 nhân t đ c rút trích, các bi n quan sát IN1, IN2, IN3 đ u có tr ng s l n h n 0,4 nên các bi n quan sát đ u quan tr ng trong nhân t ý đnh mua c a ng i tiêu dùng.
Nhân t th t ăụăđ nh mua bao g m 3 bi n quan sát: IN1. Tôi mu n mua s n ph m trà xanh đóng chai
IN2. Tôi s ti p t c mua s n ph m trà xanh đóng chai
IN3. Tôi s gi i thi u s n ph m trà xanh đóng chai v i nh ng ng i khác
Nh v y, mô hình nghiên c u ban đ u qua k t qu phân tích đ tin c y Cronbach và phân tích nhân t khám phá EFA, các nhân t ban đ u đ u đ t yêu c u (tr bi n Q 1 và Q 2) và mô hình ban đ u đ c gi nguyên đ th c hi n các ki m đ nh ti p theo.
4.4. Phơnătíchăh iăqu
Mô hình lý thuy t đ c trình bày ch ng 2 có 4 khái ni m nghiên c u là s tin t ng, c m nh n v giá, c m nh n v ch t l ng và ý đ nh mua c a ng i tiêu dùng. Trong đó, ý đ nh mua c a ng i tiêu dùng là khái ni m ph thu c (đ t là IT), 3 khái ni m còn l i là nh ng khái ni m đ c l p và đ c gi đ nh là các y u t tác đ ng vào ý đ nh mua c a ng i tiêu dùng.
4.4.1. Phơnătíchăt ngăquan
Trong b c nghiên c u này, tác gi ti n hành phân tích t ng quan gi a bi n ph thu c và các bi n đ c l p đ xác đ nh có hay không m i t ng quan gi a chúng, c th là h s t ng quan c a t ng bi n đ c l p đ n ý đ nh mua c a ng i tiêu dùng. Giá tr c a các bi n đ c l p s tin t ng, c m nh n v giá, c m nh n v ch t l ng đ c dùng đ xác đ nh t ng quan chính là giá tr trung bình c a các nhân t đ c rút trích ra và đ c đ t tên theo th t là M_TR (s tin t ng), M_PR (c m nh n v giá), M_QU (c m nh n v ch t l ng); và giá tr trung bình c a y u t ph thu c đ c đ t tên là M_IN (ý đ nh mua). Phân tích t ng quan đ c th c hi n là ph ng pháp t ng quan Pearson.
B ng 4.15 cho bi t k t qu phân tích t ng quan chính là ma tr n t ng quan c a các bi n. Ma tr n cho th y các bi n đ c l p đ u có t ng quan ch t ch v i bi n ph thu c ý đ nh mua theo th t t bi n t ng quan ch t ch nh t là c m nh n v giá đ n t ng quan y u nh t là c m nh n v ch t l ng.
B ng 4.15. Ma tr n t ng quan M_TR M_PR M_QU M_IN M_TR Pearson Correlation 1 .589** Sig. (2-tailed) .000 N 350 350 M_PR Pearson Correlation 1 .751** Sig. (2-tailed) .000 N 350 350
M_QU Pearson Correlation 1 .569**
Sig. (2-tailed) .000
N 350 350
M_IN Pearson Correlation .589** .751** .569** 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000
N 350 350 350 350
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
4.4.2. Ph ngătrìnhăh iăqu
B c ti p theo trong nghiên c u này, tác gi ti n hành phân tích h i quy đ xác đ nh c th tr ng s c a t ng y u t tác đ ng đ n ý đ nh mua c a ng i tiêu dùng. Phân tích h i quy đ c th c hi n b ng ph ng pháp h i quy t ng th các bi n (ph ng pháp Enter).
B ng 4.16 cho bi t k t qu phân tích đ phù h p c a mô hình, cho th y mô hình có R2 0,644 và R2 đ c đi u ch nh là 0,641. i u này nói lên đ thích h p c a mô hình là 64,1% hay nói m t cách khác 64,1% s bi n thiên c a nhân t ý đ nh mua đ c gi i thích chung c a 03 nhân t đ c l p.
B ng 4.16. K t qu phân tích đ phù h p c a mô hình
Tómăt tămôăhình(b)
Mô hình R R2 R
2đi uă ch nh
Saiăs ăchu nă c aă căl ng
1 .803(a) .644 .641 .43131
a. D báo: (Constant), M_Q , M_PR, M_TR b. Bi n ph thu c: M_IN
B ng 4.17 cho bi t phân tích ANOVA cho th y thông s F có m c ý ngh a sig 0,000, ch ng t r ng mô hình h i quy xây d ng là phù h p v i b d li u thu th p đ c, và các bi n đ a vào đ u có ý ngh a v m t th ng kê v i m c ý ngh a 5%. Nh v y các bi n đ c l p trong mô hình đ u có quan h đ i v i bi n ph thu c là ý đ nh mua. B ng 4.17. K t qu phân tích ANOVA Phân tích ANOVA(b) Mô hình T ngăbìnhă ph ng B căt ădo Bìnhăph ngă trung bình F Sig. 1 H iăqu 116.485 3 38.828 208.719 .000(a) Ph năd 64.367 346 .186 a. D báo: (Constant), M_Q , M_PR, M_TR b. Bi n ph thu c: M_IN
B ng 4.18 cho th y k t qu phân tích các h s h i quy và xác đ nh mô hình không b vi ph m hi n t ng đa c ng tuy n do h s phóng đ i ph ng sai c a các bi n đ c l p (VIF) đ u nh h n 10.
K t qu phân tích các h s h i quy cho ta th y: giá tr sig c a t t c các bi n đ c l p đ u nh h n 0,5. Do đó ta có th nói r ng t t c các bi n đ c l p đ u có tác đ ng đ n ý đ nh mua c a ng i tiêu dùng. Do các h s h i quy đ u mang d u d ng nên t t c các nhân t này đ u có ý ngh a trong mô hình và tác đ ng cùng chi u đ n ý đnh mua c a ng i tiêu dùng.
B ng 4.18. K t qu phân tích h i quy
H ăs ă(a)
Mô hình
H ăs ăch aă chu năhóa H ăs ă chu nă hóa t Sig. Th ngăkêăđaăc ngă tu n B Saiăs ă
chu n Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .375 .131 2.872 .004 M_TR .176 .034 .207 5.196 .000 .646 1.548 M_PR .496 .036 .550 13.981 .000 .664 1.506 M_QU .165 .034 .191 4.852 .000 .665 1.505 a. Bi n ph thu c: M_IN
Tóm l i, mô hình này gi i thích đ c 64,1% s bi n thiên c a nhân t ý đ nh mua là do các bi n đ c l p trong mô hình t o ra, còn l i 35,9% bi n thiên c a nhân t ý đ nh mua đ c gi i thích b i các bi n khác ngoài mô hình mà trong ph m vi nghiên c u c a đ tài này ch a xem xét đ n.
Mô hình còn cho th y các bi n đ c l p đ u nh h ng thu n chi u đ n ý đnh mua c a ng i tiêu dùng đ tin c y 95%.
4.4.3. Ki măđ nhăđ ăphùăh păc aămôăhình
Phân tích h i quy không ph i ch là vi c mô t các d li u quan sát đ c. T các k t qu quan sát đ c trong m u, ta ph i suy r ng k t lu n cho m i liên h gi a các bi n trong t ng th . S ch p nh n và di n d ch k t qu h i quy không th tách r i các gi đnh c n thi t và s ch n đoán v s vi ph m các gi đ nh đó. N u các gi đnh b vi ph m, thì các k t qu c l ng đ c không đáng tin c y n a (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2005).
Vì v y, đ đ m b o s di n d ch t k t qu h i quy c a m u cho t ng th có giá tr , trong ph n này s ti n hành ki m đnh các gi đnh c a hàm h i quy bao g m các gi đnh sau:
- 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
Không có hi năt ngăđaăc ng tuy n
C ng tuy n là tr ng thái trong đó các bi n đ c l p có t ng quan ch t ch v i nhau. V n đ c a hi n t ng này là chúng cung c p cho mô hình nh ng thông tin r t gi ng nhau và r t khó tách r i nh h ng c a t ng bi n m t đ n bi n ph thu c; làm t ng đ l ch chu n c a các h s h i quy và làm gi m tr th ng kê t c a ki m đ nh m c ý ngh a trong khi h s R square v n khá cao (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2005).
Trong mô hình h i quy b i này 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 s đ c ki m đ nh thông qua h s phóng đ i ph ng sai VIF (Variance inflation factor). Khi VIF v t quá 10, đó là d u hi u c a đa c ng tuy n. H s phóng đ i ph ng sai s đ c ki m ch ng đ ng th i trong
quá trình ki m đnh h i quy (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2005). Gi đnh này s đ c ki m đ nh đ ng th i trong phân tích h i quy.
Ph ngăsaiăc a ph năd ăkhôngăđ i
Hi n t ng ph ng sai c a ph n d thay đ i có th làm cho các c l ng c a h s h i quy không ch ch nh ng không hi u qu (t c là không ph i c l ng phù h p nh t), t đó làm cho ki m đnh các gi thuy t m t hi u l c khi n chúng ta đánh giá nh m v ch t l ng c a mô hình h i quy (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2005).
th phân tán bi u đ Hình 3.1 cho th y ph n d phân tán ng u nhiên xung quanh đ ng đi qua tung đ 0 ch không t o nên hình d ng nào. Nh v y, gi đnh ph ng sai không đ i c a mô hình h i quy không b vi ph m.
Các ph năd ăcóăphơnăph i chu n
Ph n d có th không tuân theo phân ph i chu n vì nh ng lý do: s d ng mô hình không đúng, ph ng sai không ph i là h ng s , s l ng các ph n d không đ nhi u đ phân tích. Vì v y, ta s d ng nhi u cách kh o sát khác nhau đ đ m b o tính xác đáng c a ki m đ nh (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2005). Trong nghiên c u này s s d ng cách xây d ng bi u đ t n s Histogram và bi u đ P-P plot đ kh o sát phân ph i c a ph n d .
Hình 3.2 bi u đ t n s Histogram cho th y m t đ ng cong phân ph i chu n đ c đ t ch ng lên bi u đ t n s . Nh v y phân ph i ph n d x p x chu n, nên có th k t lu n r ng gi thi t phân ph i chu n không b vi ph m.
T ng t , Hình 3.3 bi u đ P-P plot c ng cho th y các đi m quan sát không phân tán quá xa đ ng th ng k v ng nên có th k t lu n là gi thi t phân ph i chu n không b vi ph m.
Hình 4.3. th P-P plot
Không có hi năt ngăt ngăquanăgi a các ph năd
Nguyên nhân hi n t ng này có th là do các bi n có nh h ng không đ c đ a h t vào mô hình do gi i h n và m c tiêu nghiên c u, ch n m i liên h tuy n tính mà l ra là phi tuy n, sai s trong đo l ng các bi n..., các lý do này có th d n đ n v n đ t ng quan chu i trong sai s và t ng quan chu i c ng gây ra nh ng tác đ ng sai l ch nghiêm tr ng đ n mô hình h i quy tuy n tính nh hi n t ng ph ng sai thay đ i. i l ng th ng kê Dubin – Watson có th dùng đ ki m đ nh t ng quan này. N u các ph n d không có t ng quan chu i b c nh t v i nhau, giá tr Durbin-Watson s g n b ng 2.
B ng 4.19. Ki m đnh Durbin-Watson Tóm t t mô hìnhb Mô hình R R2 R 2 đi u ch nh Sai s chu n c aă căl ng Durbin- Watson 1 .803a .644 .641 .43131 1.796
a. D báo: (Constant), C m nh n ch t l ng, C m nh n giá, S tin t ng b. Bi n đ c l p: ụ đnh mua
Theo b ng ki m đ nh Durbin-Watson giá tr Durbin-Watson = 1,796 nên các ph n d không có t ng quan chu i b c nh t v i nhau.
Nh v y, qua vi c ki m đ nh các gi đnh cho th y m u đ tiêu chu n đ đ a vào phân tích h i quy ki m đ nh các gi thuy t đ ngh và k t qu ki m đ nh các gi thuy t s đ c ch p nh n và di n d ch k t qu h i quy t m u đ n t ng th .
4.4.4. Ki măđ nhăgi ăthu t
B ng 4.20. B ng t ng h p k t qu ki m đ nh gi thu t
Gi thuy t Phát bi u K tăqu ă
ki măđ nh
H1
Có m i quan h tích c c gi a s tin t ng c a ng i tiêu dùng đ i v i s n ph m trà xanh đóng chai và ý đnh mua c a h . Gi thuy t không b bác b H2 Có m i quan h tích c c gi a c m nh n giá c a ng i tiêu dùng đ i v i s n ph m trà xanh đóng chai và ý đnh mua c a ng i tiêu dùng. M i quan h tích c c đ c xác đ nh theo cách sau: n u ng i tiêu dùng ngh giá s n ph m trà xanh đóng chai càng r , thì kh n ng h t ng ý đnh mua s n ph m trà xanh đóng chai càng cao.
Gi thuy t không b bác
Gi thuy t Phát bi u K tăqu ă ki măđ nh
H3
Có m i quan h tích c c gi a c m nh n ch t l ng c a s n ph m trà xanh đóng chai và ý đ nh mua c a ng i tiêu dùng.
Gi thuy t không b bác
b
Qua B ng 4.20 trên, ta th y các gi thuy t H1, H2, H3 đ u đ c ch p nh n, ngh a là khi gia t ng nh ng y u t này s làm gia t ng ý đ nh mua c a ng i tiêu dùng.