3.4.3.1 Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach Alpha, nhằm đánh giá độ hội tụ của thang đo về giá trị của Cronbach alpha, Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008, tập 2, trang 24) cho rằng: “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng giá trị này từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0,7 đến 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 thang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995)”.
37
Tuy nhiên , theo Nunnally et al (1994) , hệ số Cronbach Alpha không cho biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại. Bởi vậy, bên cạnh hệ số Cronbach alpha, người ta còn sử dụng hệ số tương quan biến tổng ( item – total correlation) và những biến nào có tương quan biến tổng < 0,3 sẽ bị loại bỏ.
3.4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA – Exploratory Factor Analysis)
Phân tích nhân tố sẽ trả lời câu hỏi liệu các biến quan sát dùng để xem xét sự tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm của khách hàng có độ kết dính cao không và chúng có thể gom gọn lại thành một số nhân tố ít hơn để xem xét không. Những biến không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi thang đo. Các tham số thống kê trong phân tích EFA như sau:
- Đánh giá chỉ số Kaiser – Mayer – Olkin (KMO) để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố khám phá (EFA), chỉ số KMO phải lớn hơn 0,5 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
- Kiểm định Bartlett dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Kiểm định Bartlett phải có ý nghĩa thống kê (Sig ≤0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008 )
- Các trọng số nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0,5 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại để đảm bảo giá trị hội tụ giữa các biến (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Phương pháp trích hệ số sử dụng là principal components và điểm dừng khi trích các nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1, tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
3.4.3.3 Phân tích hồi quy tuyến tính
Trước hết hệ số tương quan giữa quyết định chọn nhà cung cấp laptop và các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định chọn nhà cung cấp Laptop TP. HCM sẽ được xem xét. Tiếp đến, phân tích hồi quy tuyến tính đa biến bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (ordinary Least Square- OLS ) được thực hiện nhằm kiểm định mô hình lý thuyết và qua đó xác định cường độ tác động của từng yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm của khách hàng. Trình tự phân tích hồi quy tuyến tính trong bài nghiên cứu này được thực hiện như sau:
- Phương pháp đưa biến vào phân tích hồi quy là phương pháp đưa các biến cùng một lượt (phương pháp Enter).
38
- Để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy đối với tập dữ liệu, ta sử dụng hệ số R2 hiệu chỉnh ( Adjusted R Square ).
- Kiểm định F để xem xét mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
- Kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0.
- Đánh giá mức độ tác động (mạnh hay yếu) giữa các biến tác động thông qua hệ số Beta.
Sau cùng, nhằm đảm bảo độ tin cậy của phương trình hồi quy được xây đựng cuối cùng là phù hợp, một loạt các dò tìm vi phạm của giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính cũng được thực hiện. Các giả định được kiểm định trong phần này gồm giả định liên hệ tuyến tính, phương sai của phần dư không đổi, phân phối chuẩn của phần dư, tính độc lập của phần dư, hiện tượng đa cộng tuyến.
3.4.3.4 Kiểm định sự khác biệt về mức độ đánh giá các yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định mua sắm theo các đặc điểm cá nhân bằng T- test và Anova
Để kiểm định xem mức độ đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định chọn nhà cung cấp có sự khác nhau hay không giữa khách hàng có đặc điểm cá nhân khác nhau về giới tính, trường học, ngành học, hộ khẩu thường trú, tác giả sử dụng phương pháp kiểm định Independent Samples T-test và One- Way ANOVA. Independent Samples T-test được sử dụng để so sánh giá trị trung bình về một chỉ tiêu nghiên cứu giữa hai đối tượng. Phân tích phương sai ANOVA (Analysis of variance ) là sự mở rộng của kiểm định T-test vì phương pháp này giúp ta so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên.
Ngoài ra, levene test cũng được thực hiện trước đó nhằm kiểm định tính phân phối chuẩn của phương sai của các tổng thể con trước khi tiến hành kiểm định sự bằng nhau của giá trị trung bình.
Trong phân tích ANOVA, nếu kết quả phân tích từ bảng trên cho thấy giá trị Sig≤0.05 tức là có sự khác biệt về mức độ đánh giá các nhân tố giữa các nhóm khách hàng có đặc điểm cá nhân khác nhau, tác giả tiếp tục sử dụng phương pháp phân tích sâu Anova là kiểm định “sau” Post Hoc để tìm xem sự khác biệt về mức độ đánh giá là cụ thể ở nhóm nào.
39
Tóm tắt chương 3
Chương này trình bày phương pháp nghiên cứu được thực hiện để điều chỉnh thang đo các khái niệm nghiên cứu, kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu. Kết quả kiểm định sơ bộ thang đo cho thấy các thang đo đều đạt yêu cầu. Chương tiếp theo sẽ trình bày kết quả nghiên cứu định lượng chính thức.
40
CHƢƠNG 4: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
4.1 Mô tả khảo sát
Sau khi gửi bảng câu hỏi đến các bạn bè, người thân, các sinh viên trên Form Google Docs. Tác giả thu được 297 bảng câu hỏi, trong đó có 28 bảng câu hỏi không hợp lệ vì không đảm bảo độ tin cậy đưa vào phân tích. Cho nên tác giả đã loại bỏ 28 bảng câu hỏi nảy, còn lại là 269 bảng câu hỏi đưa vào phân tích.
Kết quả thống kê mẫu nghiên cứu phân chia theo giới tính, hộ khẩu thường trú, trường học, ngành học, thương hiệu Laptop và thương hiệu nhà cung cấp Laptop.
Bảng 4.1 Thống kê mẫu nghiên cứu. Đặc điểm (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
của cá nhân Chỉ tiêu Tần số Phần trăm(%)
Phần trăm tích lũy (%) Giới tính Nam 148 55,0 55,0 Nữ 121 45,0 100,0 Tổng cộng 269 100.0 Hộ khẩu thƣờng trú TP.HCM 127 47,2 47,2 Các tỉnh 142 52,8 100,0 Tổng cộng 269 100,0 Trƣờng học Đại học công lập 183 68,0 68,0 Đại học dân lập, tư
thục 66 24,5 92,6
Đại học quốc tế 20 7,4 100,0 Tổng cộng 269 100,0
Ngành học
Kinh tế, Luật; Xã hội
nhân văn; Sư phạm 210 78,1 78,1 Kỹ thuật; công nghệ 59 21,9 100,0
41
Đặc điểm
của mẫu Chỉ tiêu Tần số Tần suất
Phần trăm tích lũy (%) Thƣơng hiệu Laptop Acer 40 14,9 14,9 Apple 12 4,5 19,3 Asus 53 19,7 39,0 Các thương hiệu khác 2 0,7 39,8 Dell 67 24,9 64,7 HP 21 7,8 72,5 Lenovo 8 3,0 75,5 Samsung 18 6,7 82,2 Sony 26 9,7 91,8 Toshiba 22 8,2 100.0 Tổng cộng 269 100,0 Thƣơng hiệu nhà cung cấp Laptop Bách Khoa Computer 8 3,0 3,0 Điện máy chợ lớn 20 7,4 10,4 FPT Shop 32 11,9 22,3 Hoàn Long 23 8,6 30,9 Nguyễn Kim 33 12,3 43,1 Phong Vũ 53 19,7 80,7 Thế giới di động 25 9,3 90,0 Thiên Hòa 15 5,6 95,5 Viettel Store 12 4,5 100,0 Nhà cung cấp khác 48 17,8 61,0 Tổng cộng 269 100,0
4.2 Kết quả kiểm tra hệ số Cronbach Alpha:
Kết quả Cronbach Alpha thang đo các thành phần nhân tố ảnh hưởng đến quyết định chọn nhà cung cấp và thành phần quyết định chọn nhà cung cấp Laptop (bảng 4.2)
42
Bảng 4.2: Kết quả kiểm tra hệ số Cronbach
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Cronbach’ alpha nếu loại
biến này Thang đo chất lượng Laptop (CLSP): Alpha=0,899
CLSP1 27,10 26,629 0,753 0,877 CLSP2 27,27 26,488 0,777 0,874 CLSP3 26,86 27,221 0,791 0,872 CLSP4 26,95 28,237 0,648 0,893 CLSP5 26,94 27,076 0,725 0,882 CLSP6 27,00 28,011 0,671 0,890 Giá cả hợp lý và điều kiện thanh toán (GCTT): Alpha=0,966
GCTT1 21,99 22,236 0,935 0,953 GCTT2 21,95 23,170 0,856 0,965 GCTT3 22,00 22,315 0,933 0,953 GCTT4 21,96 23,133 0,857 0,965 GCTT5 22,00 22,386 0,934 0,953 Thang đo thương hiệu sản phẩm và hình ảnh nhà cung cấp(HATH): Alpha=0,885 HATH1 16,46 13,674 0,668 0,881 HATH2 16,36 12,087 0,770 0,843 HATH3 16,51 11,092 0,821 0,822 HATH4 16,47 11,773 0,745 0,854 Thang đo nhóm tham khảo: (NTKO): Alpha=0,629
NTKO1 11,48 2,415 0,462 0,495 NTKO2 11,58 2,797 0,451 0,516 NTK03 11,57 2,694 0,404 0,577 Thang đo nhân viên phục vụ và dịch vụ bảo hành sản phẩm(NVBH): Alpha=0.916 NVBH1 26,41 33,220 0,732 0,906 NVBH2 26,39 31,612 0,808 0,895 NVBH3 26,55 30,502 0,830 0,892 NHBH4 26,57 31,231 0,731 0,907 NVBH5 26,29 32,460 0,734 0,905 NVBH6 26,36 33,076 0,758 0,903 Thang đo quyết định chọn nhà cung cấp Laptop (QDML): Alpha=0,878 QDML1 16,65 11,067 0,635 0,882 QDML2 16,47 10,167 0,782 0,828 QDML3 16,66 9,628 0,774 0,830 QDML4 16,62 9,609 0,766 0,833
(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)
Kết quả Cronbach alpha (bảng 4.2) cho ta thấy các thang đo đều có hệ số alpha đạt yêu cầu > 0,6 (thấp nhất là thang đo nhóm tham khảo có alpha=0,629 và thang đo cao
43
nhất là thang đo giá cả và điều kiện thanh toán có alpha=0,966) và các hệ số tương quan biến tổng ( Corrected item total correlation ) của tất cả các biến quan sát đều lớn hơn 0,3 nên đạt yêu cầu đưa vào phân tích EFA tiếp theo. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.3 Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA ( exploratory factor analysis). analysis).
4.3.1 Kết quả phân tích các biến độc lập.
Kết quả EFA lần 1: 05 nhân tố thành phần với 24 biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố sau khi phân tích Cronbach alpha đạt yêu cầu. Kết quả EFA được trình bày trong bảng 4.3.
Bảng 4.3: Kết quả ma trận xoay nhân tố lần 1
Biến quan sát Các nhân tố
1 2 3 4 5 NVBH3 0,819 NVBH2 0,814 NVBH1 0,780 NHBH4 0,713 NVBH5 0,701 NVBH6 0,690 GCTT5 0,841 GCTT1 0,840 GCTT3 0,836 GCTT4 0,732 GCTT2 0,724 CLSP3 0,852 CLSP2 0,840 CLSP1 0,833 CLSP5 0,797 CLSP6 0,745 CLSP4 0,696 HATH2 0,838 HATH1 0,782 HATH3 0,750 HATH4 0,670 NTKO2 0,760 NTKO1 0,742 NTK03 0,736 Eigenvalue 10,037 3,299 1,718 1,543 1,130 Tổng phương sai trích (%) 41,821 55,569 62,727 69,155 73,863 (Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)
44
Kết quả phân tích nhân tố cho ra 5 nhân tố được rút trích tại điểm eigenvalue bằng 1,130 > 1, tổng phương sai = 73,863% cho biết 5 nhân tố này giải thích được 73,862% biến thiên của dữ liệu. Kết quả phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO = 0,898 > 0,5, kiểm định Bartlett có ý nghĩa về mặt thống kê (Sig. <0,05) ( phụ lục 3) cho thấy các biến quan sát có tương quan trong tổng thể, do đó thỏa điều kiện để phân tích nhân tố. Qua kết quả EFA lần 1 cho thấy hệ số tải của tất cả các nhân tố đều lớn hơn 0,5 nên đạt yêu cầu về giá trị hội tụ. Vì thế, có thể kết luận thang đo các biến độc lập đạt yêu cầu và được đưa vào phân tích hồi quy ở bước tiếp theo.
4.3.2 Kết quả phân tích biến phụ thuộc.
Thang đo quyết định chọn nhà cung cấp Laptop gồm 4 biến quan sát. Sau khi phân tích Cronbach alpha, các biến đều đảm bảo độ tin cậy, không biến nào bị loại nên tiếp tục được tiến hành phân tích nhân tố khám phá để đánh giá độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần qua bảng 4.4.
Bảng 4.4 Kết quả phân tích EFA thang đo quyết định chọn nhà cung cấp Laptop Biến quan sát Hệ số tải nhân
tố Giá trị Eigen value Tổng phƣơng sai trích (%) Cronbach alpha QDML2 0,885 2,937 73,429 0,878 QDML3 0,880 QDML4 0,876 QDML1 0,782
(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa về mặt thống kê (Sig.<0,05) cho thấy các biến quan sát có tương quan trong tổng thể, do đó thỏa điều kiện để phân tích nhân tố (Phụ lục 3). Tổng phương sai = 73,429% cho biết nhân tố quyết định chọn nhà cung cấp Laptop giải thích được 73,429% biến thiên của dữ liệu. Nhân tố trích có hệ số eigenvalue = 2,937 > 1, trọng số nhân tố (factor loadings) có giá trị từ 0.782 đến 0.885, đều lớn hơn 0,5; do đó biến phụ thuộc “quyết định chọn nhà cung cấp Laptop” vẫn giữ lại 4 biến quan sát (QDML1, QDML2, QDML3, QDML4) và được đưa vào phân tích hồi quy ở bước tiếp theo.
Căn cứ vào kết quả đánh giá thang đo qua phân tích Cronbach’s alpha và phân tích khám phá (EFA), các giả thuyết nghiên cứu và mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định chọn là cung cấp sản phẩm Laptop của sinh viên tại TP. HCM vẫn được giữ nguyên gốc như mô hình đề xuất ở chương 2 (hình 2.9).
45
4.4 Phân tích hồi quy tuyến tính:
4.4.1 Kiểm tra hệ số tƣơng quan giữa các biến
Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính là xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa các biến phụ thuộc và từng biến độc lập cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Giả định là các biến độc lập không có tương quan hoàn toàn với nhau (hệ số tương quan khác 1)
Bảng 4.5 Kết quả ma trận hệ số tƣơng quan.
Correlations QDML CLSP GCTT HATH NTKO NVBH QDML Pearson Correlation 1 0,433** 0,938** 0,728** 0,146* 0,755** Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,016 0,000 N 269 269 269 269 269 269 CLSP Pearson Correlation 0,433** 1 0,367** 0,206** 0,156* 0,433** Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,001 0,010 0,000 N 269 269 269 269 269 269 GCTT Pearson Correlation 0,938** 0,367** 1 0,686** 0,120* 0,711** Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,049 0,000 N 269 269 269 269 269 269 HATH Pearson Correlation 0,728** 0,206** 0,686** 1 0,074 0,518** Sig. (2-tailed) 0,000 0,001 0,000 0,229 0,000 N 269 269 269 269 269 269 NTKO Pearson Correlation 0,146* 0,156* 0,120* 0,074 1 0,172** Sig. (2-tailed) 0,016 0,010 0,049 0,229 0,005 N 269 269 269 269 269 269 NVBH Pearson Correlation 0,755** 0,433** 0,711** 0,518** 0,172** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,005 N 269 269 269 269 269 269
(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)
Kết quả ma trận tương quan giữa các biến cho thấy các biến độc lập không có tương quan hoàn toàn với nhau, hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn 1. Biến phụ thuộc có mối tương quan tuyến tính với cả 5 biến độc lập, hệ số tương quan giữa biến quyết định chọn nhà cung cấp Laptop và biến giá cả hợp lý và điều kiện thanh toán là lớn nhất đạt 0,938 và hệ số tương quan giữa biến quyết định chọn nhà cung cấp Laptop và biến nhóm tham khảo là thấp nhất đạt 0,146. Tiếp theo, tác giả đưa tất cả các biến vào chương trình hồi quy tuyến tính để phân tích sự ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc.
46
4.4.2 Kết quả phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽ giúp chúng ta biết được cường độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Kết quả phân tích tương quan trên bảng 4.5 cho phép dự báo phương trình hồi quy tính bội biểu diễn ảnh hưởng của các yếu tố đến quyết định chọn nhà cung cấp sản phẩm Laptop của sinh viên tại TP.HCM có dạng:
QDML = o + 1CLSP+ 2HATH + 3GCTT + 4NTKO + 5NVBH
Trong đó:
CLSP : Chất lượng sản phẩm
HATH: Thương hiệu sản phẩm và hình ảnh nhà cung cấp GCTT: Giá cả và điều kiện thanh toán (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
NTKO: Nhóm tham khảo
NVBH: Nhân viên phục vụ và điều kiện bảo hành QDML: Quyết định chọn nhà cung cấp Laptop
Vớio là hằng số tự do ;i , i: i-5 hệ số hồi quy riêng phần.
Kết quả phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp enter được thể hiện qua các bảng kết quả hồi quy:
Bảng 4.6: Kết quả phân tích hồi quy lần 1
Mô Hình R R2 R2 hiệu chỉnh Ước lượng sai số chuẩn Hệ số Durbin- Waston 0,956 0,914 0,912 0,30697 1,665 Bảng 4.7: Các hệ số hồi quy lần 1 Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Dung sai Tolerance VIF 1 Hằng số 0,151 0,178 0,846 0,398 CLSP 0,081 0,020 0,081 3,959 0,000 0,792 1,262 GCTT 0,612 0,027 0,699 22,881 0,000 0,352 2,843 HATH 0,146 0,023 0,160 6,376 0,000 0,524 1,909