Chúng ta cần đánh giá độtin cậy và giá trị của thang đo trước khi kiểm
định lý thuyết khoa học, trong phần trên đã dùng Cronbach’s Alpha để đánh giá độtin cậy của thang đo. Vấn đề tiếp theo là thang đo phải được đánh giá
giá trị của nó. Hai giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị
phân biệt, khi sử dụng phương pháp phân tích nhân tốkhám phá EFA sẽ giúp
chúng ta đánh giá hai loại giá trịnày (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Với 23 biến quan sát, tất cả đều phù hợp ởphân tích hệ số Cronbach’s Alpha. Tiến hành chạy phân tích nhân tố, phương pháp nhân tố Principal Components với phép xoay Varimax được sử dụng. Phân tích EFA của các nhận thức rủi roc ho thấy có 6 nhóm nhân tố được trích tại Eigenvalue là 1,002
và phương sai trích là 78,982. Như vậy phương sai trích đạt yêu cầu. Ngoài ra ta cũng phải xét đến mức ý nghĩa kiễm soát Bartllet= 0,000 nhỏ hơn α = 0,05 à
ta kết luận rằng các biến quan sát có tương quan với nhau trên tổng thể. Hệsố
KMO = 0,92 cũng cho thấy mô hình đã đạt yêu cầu của phân tích nhân tố.
Bảng 4.7: KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .920
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2768.190
Df 253
Sig. .000
Nguồn: Kết quảxửlí sốliệu.
Bảng 4.8: Kết quả EFA của thang đo ý định mua sắm trực tuyến
Biến quan sát Yếu tố 1 2 3 4 5 6 RRTG3 0,802 RRTG1 0,800 RRTG2 0,800 RRTG4 0,786 RRTC4 0,823 RRTC2 0,786 RRTC3 0,785 RRTC1 0,734 RRNB3 0,800 RRNB2 0,798 RRNB1 0,796 RRNB4 0,751 RRSP2 0,879 RRSP3 0,846 RRSP1 0,739
Biến quan sát Yếu tố RRSP4 0,707 1 2 3 4 5 6 YDMS1 -0,793 YDMS2 -0,785 YDMS3 -0,751 YDMS4 -0,671 RRBMTT1 0,833 RRBMTT2 0,808 RRBMTT3 0,791 Eigenvalue 10,503 2,249 1,647 1,460 1,305 1,002 Phương sai trích (%) 45,666 9,778 7,161 6,346 5,673 4,358
Nguồn: Kết quảxửlí sốliệu.
Sau khi hoàn thành phân tích nhân tố, ta có được 6 nhóm nhân tốsau: - Nhóm 1 gồm 4 biến quan sát tương quan chặt chẽ với nhau: RRTG1 (phức tạp lúc đặt hàng khi mua sắm trực tuyến), RRTG2 (tốn thời gian tìm Website có uy tính khi mua sắm trực tuyến), RRTG3 (tốn thời gian khi so sánh giá cảsản phẩm trên cửa hàng trực tuyến), RRTG4 ( hàng hóa được giao chậm khi mua sắm trực tuyến). Được gọi là: nhận thức rủi ro thời gian.
- Nhóm 2 gồm 4 biến quan sát tương quan chặt chẽ với nhau: RRTC1 (khi mua sắm trực tuyến có thểkhông nhận được hàng hóa), RRTC2 (khi mua sắm trực tuyến thì không được hoàn tiền nếu sản phẩm bị hư hay không giống
như mô tả), RRTC3 (số tài khoản thẻ tín dụng có thể không đảm bảo an toàn khi mua sắm trực tuyến), RRTC4 (mua sắm trực tuyến thường phát sinh thêm
chi phí). Được gọi là: nhận thức rủi ro tài chính.
- Nhóm 3 gồm 4 biến quan sát tương quan chặt chẽ với nhau: RRNB1 (mua hàng giá rẻ trên Internet đồng nghĩa với việc mua hàng giảhàng sửa hạn sử dụng), RRNB2 (những hứa hẹn về dịch vụ sau khi bán không được thực hiện), RRNB3 (thông tin về người bán hàng trực tuyến được cung cấp không
chính xác), RRNB4 (khó giải quyết các tranh chấp khi mua sắm trực tuyến).
Được gọi là: nhận thức rủi ro sựtrung thực của người bán.
- Nhóm 4 gồm 4 biến quan sát tương quan chặt chẽ với nhau: RRSP1 (khi mua sắm trực tuyến thì rất khó đánh giá chất lượng sản phẩm chính xác), RRSP2 (khi mua sắm trực tuyến thì sản phẩm nhận được không đúng với hình
ảnh được quảng cáo), RRSP3 (khi mua sắm trực tuyến thì hàng hóa có thể bị hư hại khi vận chuyển), RRSP4 (rất khó so sánh chất lượng của sản phẩm
tương tựkhi mua sắm trực tuyến). Nhóm này được gọi là: nhận thức rủi ro sản phẩm.
- Nhóm 5 gồm 4 biến quan sát tương quan chặt chẽ với nhau: YDMS1 (rất thích mua hàng trực tuyến mặc dù đây không phải là kênh bán hàng duy nhất để mua các mặt hàng tôi cần). YDMS2 (sẽ mua hàng trực tuyến bất cứ (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
khi nào có nhu cầu), YDMS3 (rất thích sửdụng Internet để mua hàng khi có nhu cầu), YDMS4 (sẽ giới thiệu bạn bè người thân mua sắm trực tuyến).
Nhóm này được gọi là: ý định mua sắm trực tuyến.
- Nhóm 6 gồm 3 biến quan sát tương quan chặt chẽvới nhau: RRBMTT1 (thói quen và quá trình mua sắm dễ bị theo dõi khi mua sắm trực tuyến),
RRBMTT2 (người bán hàng biết được thông tin tài khoản ngân hàng),
RRBMTT3 (thông tin cá nhân như số điện thoại, sốtiền mua sắm, địa chỉmail có thể bị tiết lộ đến người khác.Nhóm này được gọi là: nhận thức rủi ro bảo mật thông tin.
4.2.3 Mô hình nghiên cứu sau khi đánh giá thang đo
Không có sự thay đổi trong các thành phần ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến (YDMS). Mô hình nghiên cứu sẽ giữnguyên mô hình đề xuất
ban đầu gồm: 5 biến độc lập là các biến thành phần tác động đến ý định mua sắm trực tuyến và 1 biến phụthuộc là ý định mua sắm trực tuyến (YDMS). Bảng 4.9: Bảng tóm tắt giả thuyết trong mô hình nghiên cứu
Giả thuyết
Nội dung
H1 Nhận thức rủi ro thời gian (RRTG) tác động (-) lên ý định mua sắm trực tuyến của khách hàng (YDMS).
H2 Nhận thức rủi ro sản phẩm (RRSP) tác động (-) lên ý định mua sắm trực tuyến của khách hàng (YDMS).
H3 Nhận thức rủi ro tài chính (RRTC) tác động (-) lên ý định mua sắm trực tuyến của khách hàng (YDMS).
Giả thuyết
Nội dung
H4 Nhận thức rủi ro bảo mật thộng tin (RRBMTT) tác động (-) lên ý
định mua sắm trực tuyến của khách hàng (YDMS).
H5 Nhận thức rủi ro sựtrung thực củangười bán (RRNB) tác động (- ) lên ý định mua sắm trực tuyến của khách hàng (YDMS).
Nguồn: Kết quảxửlí sốliệu.
4.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY
Sau khi qua giai đoạn kiểm định thang đo bằng hệsốCronbach’s Alpha và phân tích nhân tố, có 6 nhân tố được đưa vào kiểm định mô hình. Giá trị
nhân tố là trung bình của các biến quan sát thành phần của nhân tố đó. Phân tích tương quan Pearson được sửdụng đểxem xét sựphù hợp khi đưa các biến thành phần vào mô hình hồi quy. Kết quả của phân tích hồi quy sẽ được sử
dụng đểkiểm định các giảthiết từH1đến H5.
4.3.1 Phân tích tương quanPearson
Phân tích tương quan được thực hiện giữa biến phụthuộc là ý định mua sắm trực tuyến (YDMS) và các biến độc lập như: nhận thức rủi ro thời gian (RRTG), nhận thức rủi ro sản phẩm (RRSP), nhận thức rủi ro tài chính (RRTC), nhận thức rủi ro bảo mật thông tin (RRBMTT), nhận thức rủi ro
người bán (RRNB). Đồng thời cũng phân tích tương quan giữa các biến độc lập với nhau nhằm phát hiện những mối tương quan chặt chẽgiữa các biến độc lập. Vì những tương quan như vậy có thể ảnh hưởng lớn đến kết quảcủa phân tích hồi quy tuyến tính bội như gây ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.10: Ma trận tương quan giữa các thành phần
1 2 3 4 5 6
Nhận thức rủi ro thời gian (1) 1 .377** .501** .540** -.523** -.523** Nhận thức rủi ro sản phẩm (2) .377** 1 .558** .297** .472** -.532** Nhận thức rủi ro tài chính (3) .501** .558** 1 .436** .507** -.593** Nhận thức rủi ro bảo mật thông tin (4) .540** .297** .436** 1 .423** -.582** Nhận thức rủi ro sựtrung thực của người
bán (5) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
.542** .472** .507** .423** 1 -.553** Ý định mua sắm trực tuyến (6) -.523** -.532** -.593** -.582** -.553** 1
Nguồn: Kết quảxửlí sốliệu.
Kết quả ma trận hệ số tương quan của bảng 4.10 có mức ý nghĩa α ≤
0,05. Hệ số tương quan giữa các biến dao động trong khoảng từ -0,593 đến 0,558 (thỏa mản điều kiện -1 ≤ r ≤ 1 cho thấy 5 biến độc lập có mối tương
quan tuyến tính khá chặt chẽvới biến phụthuộc là ý định mua sắm trực tuyến. Cụthể, mối quan hệ tương quan giữa biến ý định mua sắm trực tuyến (YDMS) và nhận thức rủi ro thời gian (RRTG) là r = -0,523, tương quan giữa ý định mua sắm trực tuyến (YDMS) và nhận thức rủi ro sản phẩm là r = -0,532, với nhận thức rủi ro tài chính (RRTC). R = -0,593, tương quan với nhân thức rủi ro bảo mật thông tin (RRBMTT) r = -0,582 và tương quan với nhận thức rủi ro sự trung thực của người bán (RRNB) r = -0,553. Như vậy, việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính bội là phù hợp. Tuy nhiên, kết quả phân tích tương
quan cũng cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập ở mức tương đối mạnh nên cần quan tâm đến hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy tuyến tính bội.
4.3.2 Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính
Kết quảphân tích hồi quy như sau.
Bảng 4.11: Bảng phân tích các hệ số của các yếu tố độc lập trong hồi quy
tuyến tính bội. Mô hình Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệsố hồi quy chuẩn hóa Giá trị T Mức ý nghĩa Đa cộng tuyến β Sai số chuẩn Độ chấp nhận VIF β0 6,229 0,231 27,001 0,000 RRTG -0,074 0,072 -0,074 -1,024 0,308 0,559 1,790 RRSP -0,206 0,066 -0,209 -3,107 0,002 0,639 1,564 RRTC -0,199 0,067 -0,218 -2,971 0,003 0,551 1,816 RRBMTT -0,277 0,058 -0,313 -4,740 0,000 0,662 1,510 RRNB -0,162 0,066 -0,173 -2,468 0,015 0,590 1,694
Nguồn: Kết quảxửlí sốliệu.
Phân tích hồi quy được tiến hành với 5 biến độc lập là nhận thức rủi ro thời gian (RRTG), nhận thức rủi ro sản phẩm (RRSP), nhận thức rủi ro tài
chính (RRTC), nhận thức rủi ro bảo mật thông tin (RRBMTT), nhận thức rủi ro sự trung thực của người bán (RRNB), và 1 biến phụ thuộc là ý định mua sắm trực tuyến (YDMS). Giá trị của các biến độc lập được tính trung bình dựa trên các biến quan sát thành phần (kết quảphân tích nhân tố) của các biến độc lập đó. Giá trị của các biến phụ thuộc là giá trị trung bình của các biến quan sát về ý định mua sắm trực tuyến của khách hàng. Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp Enter, phương pháp này giúp xửlý tất cảcác biến đưa
vào một lần, đưa ra các thông sốthống kê liên quan đến các biến. Nhận xét kết quảphân tích hồi quy:
- Độ phù hợp của mô hình: mô hình nghiên cứu có R2 hiệu chỉnh là 0,540, có nghĩa là 54% sự biến thiên của ý định mua sắm trực tuyến (YDMS)
được giải thích bởi sựbiến thiên của các biến thành phần như: nhận thức rủi ro thời gian (RRTG); nhận thức rủi ro sản phẩm (RRSP); nhận thức rủi ro tài chính (RRTC); nhận thức rủi ro bảo mật thông tin (RRBMTT); nhận thức rủi ro sựtrung thực của người bán (RRNB).
- Kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mô hình: kết quả phân tích
phương sai chỉra giá trị kiểm định F= 38,378 với sig(F)= 0,000, nghĩa là có ít nhất một biến độc lập có quan hệtuyến tính với biến phụthuộc.
- Sig(β2); Sig(β3); Sig(β4); Sig(β5) đều nhỏ hơn mức ý nghĩa 0,005, nên các biến độc lập tương ứng là RRSP, RRTC, RRBMTT, RRNB có hệ số hồi quy riêng phần có ý nghĩa vềmặt thống kê ởmức ý nghĩa 5%. Chỉcó sig(β1) =
0,308 lơn hơn mức ý nghĩa 5% nên loại bỏ biến nhận thức rủi ro thời gian (RRTG) ra khỏi mô hình hồi quy. Vì biến nhận thức rủi ro thời gian riêng phần không có ý nghĩa vềmặt thống kê ởmức ý nghĩa 5%.
- Kiểm định đa cộng tuyến: thông thường nếu VIF của một biến độc lập mà lớn hơn 10 thì không có giá trịgiải thích biến thiên trong mô hình (Hair và cộng sự, 2006), kết quảcủa bảng 4.11 cho thấy độchấp nhận (Tolerance) thấp từ 0,551 đến 0,662 và giá trị VIF từ 1,510 đến 1,816 nhỏ hơn 2 chứng tỏ
không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và không có mối tương quan chặt chẽ
giữa các biến độc lập.
- Hệ số Durbin-Watson là 2,378 cho thấy các sai số trong mô hình độc lập với nhau.
Phương trình hồi quy đối với các biến đã chuẩn hóa thể hiện mối quan hệgiữa ý định mua sắm trực tuyến với các biến độc lập gồm: nhận thức rủi ro sản phẩm, nhận thức rủi ro tài chính, nhận thức rủi bảo mật thông tin, nhận thức rủi ro sựtrung thực của người bán. Được thểhiện qua biểu thức sau:
YDMS = - 0,209*RRSP - 0,218*RRTC - 0,313*RRBMTT - 0,173*RRNB 4.3.3 Ý nghĩa các biến trong phương trình hồi quy
Kết quả hồi quy cho thấy 4 nhân tố tác động đến ý định mua sắm trực tuyến của khách hàng ởmức ý nghĩa 5%, bao gồm: nhận thức rủi ro sản phẩm, nhận thức rủi ro tài chính, nhận thức rủi ro bảo mật thông tin, nhận thức rủi ro sạu trung thực của người bán. Dựa vào hệ số Beta thì nhân tố nhân tố nhận thức rủi ro bảo mật thông tin có ảnh hưởng mạnh nhất, kế đến là nhận thức rủi ro tài chính, nhận thức rủi ro sản phẩm, nhận thức rủi ro sự trung thực của
người bán. Cụthể tác động của từng nhân tố như sau:
- Đối với biến nhận thức rủi ro bảo mật thông tin (RRBMTT), đây là
biến có ảnh hưởng nhiều nhất đến đến ý định mua sắm trực tuyến của khách hàng với hệ số hồi quy chuẩn hóa là -0,313, có nghĩa là khi nhận thức rủi ro bảo mật thông tin tăng lên 1 đơn vị thì ý định mua sắm trực tuyến của khách hàng sẽ giảm xuống 0,313 đơn vị với giả thuyết các yếu tố khác không đổi ở (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
mức ý nghĩa 5%. Sự lo ngại bịtiết lộ thoái quen và quá trình mua sắm, thông tin tài khoản ngân hàng và các thông tin cá nhân như số điện thoại, sốtiền mua sắm đã ảnh hưởng lớn đến ý định mua sắm trực tuyến của khách hàng.
- Hệsốhồi quy của biến nhận thức rủi ro tài chính (RRTC) là -0,218 có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Cho thấy nhận thức rủi ro tài chính có ảnh hưởng
đến ý định mua sắm trực tuyến của khách hàng, dấu âm của hệ số Beta có ý nghĩa mối quan hệ giữa nhân tố “nhận thức rủi ro tài chính” và “ý định mua sắm trực tuyến” là mối quan hệ nghịch chiều. sự lo ngại khi mua sắm trực tuyến có thểkhông nhận được hàng hóa, sốtài khoản thẻtín dụng không được
đảm bảo an toàn, phát sinh thêm chi phí đã làm giảm ý định mua sắm trực tuyến của khách hàng. Khi nhận thức rủi ro tài chính tăng lên 1 đơn vị thì ý
định mua sắm trực tuyến của khách hàng sẽ giảm 0,218 đơn vị với giả thuyết các yếu tốkhác không đổi ởmức ý nghĩa 5%.
- Biến nhận thức rủi ro sản phẩm (RRSP) có hệ số hồi quy chuẩn hóa là -0,209 có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Nhận thức rủi ro sản phẩm có ảnh
hưởng không nhỏ đến ý định mua sắm trực tuyến của khách hàng. Sự lo ngại
không đánh giá chính xác chất lượng sản phẩm, sản phẩm nhận được không
đúng với hình ảnh được quảng cáo, hàng hóa có thể hư hại khi vận chuyển đã làm giảm ý định mua sắm trực tuyến của khách hàng. Khi nhận thức rủi ro sản phẩm tăng lên 1 đơn vịthì ý định mua sắm trực tuyến của khách hàng sẽgiảm
- Biến nhận thức rủi ro sựtrung thực của người bán (RRNB) có hệsốhồi quy chuẩn hóa là -0,173. Có nghĩa là khi yếu tốnhận thức rủi ro sự trung thực của người bán tăng 1 đơn vịthì ý định mua sắm trực tuyến của khách hàng sẽ
giảm 0,173 đơn vị ở mức ý nghĩa 5% với giả thuyết các yếu tố khác không
đổi. Sự lo ngại về những hứa hẹn về dịch vụ sau khi bán không được thực hiện, thông tin về người bán cung cấp không chính xác, khó giải quyết các tranh chấp, mua hàng giá rẻ trên Internet đồng nghĩa mua hàng giả, hàng sửa hạn sửdụng đã làm giảm ý định mua sắm trực tuyến của khách hàng.
4.3.4 Kết quảkiểm định các giảthuyết
Giả thiết H1: nhận thức rủi ro thời gian tác động âm (-) lêný định mua sắm trực tuyến của khách hàng tại địa bàn quận Ninh Kiều thành phốCần Thơ
(YDMS), hệ số hồi quy chuẩn hóa là β1 = -0,074, sig(β1) = 0,308 > 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H1. Với kết quả này thì ta có thể kết luận rằng giả thiết H1
đặt ra trong nghiên cứu được kiểm định là không phù hợp cho mô hình nghiên