4.3.1. Mô hình nghiên cứu điều chỉnh
Sau khi có kết quả kiểm định sơ bộ, mô hình nghiên cứu chính thức (hình 4.1) cùng các giả thuyết nghiên cứu (bảng 4.12) được điều chỉnh như sau:
Hình 4.1. Mô hình các yếu tốảnh hưởng đến quyết định chọn mua giày da nam từ 15 tuổi trở lên tại TP Hồ Chí Minh (Mô hình nghiên cứu lý thuyết chính thức)
Với các giả thuyết được điều chỉnh như sau :
Bảng 4.12. Các giả thuyết nghiên cứu (đã điều chỉnh)
CÁC PHÁT BIỂU GIẢ THUYẾT
Yếu tố Marketing có tác động dương đến Nhận biết nhu cầu của khách hàng
H1
Nhận biết nhu cầu có tác động dương đến Tìm kiếm thông tin H2
Nhận biết nhu cầu có tác động dương đến Dự định mua H3
Nhận biết nhu cầu có tác động dương đến Quyết định mua H4
Tìm kiếm thông tin có tác động dương đến Dự định mua H5
Dự định mua có tác động dương đến Quyết định mua H7
Đặc điểm cá nhân có tác động dương đến Nhận biết nhu cầu H8
Đặc điểm cá nhân có tác động dương đến Tìm kiếm thông tin H9
Đặc điểm cá nhân có tác động dương đến Dự định mua H10
Đặc điểm cá nhân có tác động dương đến Quyết định mua H11
Mô hình nghiên cứu đề xuất (lý thuyết) phù hợp với các dữ liệu thu thập được từ thị trường
H12
4.3.2. Mô tảđặc điểm các thành phần khảo sát trong mô hình
Thông qua thống kê mô tả, các yếu tố tác động ở mức trung bình khá, thể hiện ở
giá trị trung bình của các yếu tố Tìm kiếm thông tin (TT), Nhận biết nhu cầu (NBNC),
Đặc điểm cá nhân khách hàng (CN), Dự định mua (DD), Kích thích marketing (MR) tương ứng là 3,87; 3,74; 3,72; 3,63; 3;63; 3,51 . Độ lệch không lớn lắm, mức độ trụ
Bảng 4.13. Mô tảđặc điểm các thành phần khảo sát
Cỡ mẫu Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
MR1 328 1 5 3,52 ,986 MR5 328 1 5 3,40 1,006 MR6 328 1 5 3,72 ,910 MR7 328 1 5 3,40 1,070 MR 328 1,00 5,00 3,51 ,80178 NBNC1 328 1 5 3,48 ,938 NBNC2 328 1 5 3,50 ,925 NBNC3 328 1 5 4,08 ,975 NBNC4 328 1 5 3,88 1,126 NBNC 328 1,25 5,00 3,74 ,74668 TT1 328 1 5 3,55 ,937 TT2 328 1 5 3,90 1,160 TT5 328 1 5 4,15 ,958 TT 328 1,00 5,00 3,87 ,80692 CN2 328 1 5 3,80 1,037 CN3 328 1 5 3,85 1,161 CN4 328 1 5 3,75 1,000 CN5 328 1 5 3,95 1,068 CN6 328 1 5 3,50 ,850 CN7 328 1 5 3,94 1,020 CN8 328 1 5 3,56 ,903 CN10 328 1 5 3,43 ,978 CN 328 1,50 5,00 3,72 ,65114 DD2 328 1 5 3,66 1,070 DD3 328 1 5 3,72 1,066 DD4 328 1 5 3,34 ,999 DD5 328 1 5 3,70 ,811 DD6 328 1 5 3,72 ,952 DD 328 1,20 5,00 3,63 ,73743 QD1 328 1 5 3,27 1,079 QD4 328 1 5 3,53 ,884 QD5 328 1 5 3,60 ,907 QD6 328 1 5 3,76 ,850 QD7 328 1 5 3,53 ,992 QD 328 1,60 4,80 3,54 ,66877
4.4. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHẲNG ĐỊNH (CONFIRMATORY FACTOR
ANALYSIS-CFA )
Sau khi có kết quả kiểm định Cronbach alpha, EFA và hệ số KMO, 6 nhân tố bao gồm 29 biến quan sát có giá trị được giữ lại trong nghiên cứu chính thức.Bảng câu hỏi
điều tra được điều chỉnh, cắt bỏ 4 nhân tố và 25 biến (biến rác) không phù hợp và tiếp tục điều tra bổ sung cho đủ số mẫu theo yêu cầu. Cuối tháng 2 năm 2015, 203 phiếu thu thập được đã được làm sạch cộng với 125 phiếu được sử dụng trong nghiên cứu sơ
bộ, tổng số mẫu là 328. Sau khi nhập và làm sạch trong phần mềm thống kê SPSS, dữ
liệu được coi là dữ liệu nguồn (resource data) để sử dụng trong kiểm định CFA và chạy mô hình cấu trúc tuyến tính SEM.
4.4.1. Phân tích mô hình SEM chưa điều chỉnh (chuẩn hóa)
Kết quả phân tích CFA thông qua phương pháp hợp lý cực đại (Maximum Likelihood methods-ML) cho thấy mô hình chuẩn hoá (chưa loại các biến không phù hợp) có ý nghĩa thống kê và phù hợp với dữ liệu thu thập được từ thị trường (xem hình 4.2, bảng 4.14, phụ lục B- phần II- 2.1), cụ thể: Mô hình SEM chuẩn hóa (chưa điều chỉnh) có chỉ số Chi bình phương (CMIN) = 800,64, với 288 bậc tự do (Df). Chỉ số
CMIN/Df=2,78 thuộc ngưỡng chấp nhận được từ 1 đến nhỏ hơn 3,0 ( Kline, 1998; Bollen, 1990; Fredenberger, 1994; Hair & et all, 1995). Giá trị p-value =0.000; chỉ số
GFI= 0,899 xấp xỉ ngưỡng chấp nhận là 0.90; CFI=0,902 > 0,90; chỉ số TLI= 0,918>0.90; và chỉ số RMSEA= 0,043 <0,05, đạt yêu cầu (Steiger, 2000; Browne & Cudeck, 1993). Hệ số Cronbach alpha của thang đo = 0,955 >0,70, và Tổng phương sai giải thích (Total variances explained) = 83,25>50%. Do đó có thể kết luận là mô hình phù hợp với dữ liệu thu thập được từ thị trường.
Hình 4.2. Mô hình các yếu tốảnh hưởng đến quyết định chọn mua giày da nam từ
Bảng 4.14. Mô hình các yếu tốảnh hưởng đến quyết định chọn mua giày da nam từ 15 tuổi trở lên tại TP Hồ Chí Minh (Mô hình chuẩn hóa chưa điều chỉnh)
Xem xét các các yếu tốảnh hưởng đến quyết định chọn mua giày da nam trên 15 tuổi tại TP Hồ Chí Minh cho thấy các trọng số hồi quy chuẩn hóa (Standadized Regression Weights-SRW) trong mô hình đều đạt giá trị hội tụ (convergent validity) và giá trị phân biệt (discriminant validity); các chỉ số then chốt đều lớn hơn 1.96, giá trị
p-value đều nhỏ hơn 0,05 (Peter, 1981; Anderson & Gerbing, 1988; Bagozzi & Yi, 1988) (xem bảng 4.14 ).
Phân tích CFA đối với từng yếu tố cho thấy, hầu hết các SRW cũng đạt các giá trị
hội tụ và phân biệt (xem bảng 4.7). Duy chỉ có 2 biến quan sát CN5 (Tình trạng hôn nhân) và CN10 (phong tục tập quán) của yếu tố Đặc điểm cá nhân (CN) là không đạt các giá trị hội tụ.
Biến CN5 có SRW là 0,32<0,50; sai số chuẩn S.E = 0,266 >0,05; chỉ số C.R =1,20 <1,96; giá trị P-value (Sig.) =0,178>0,05.
Biến CN10 có SRW là 0,46<0,50; sai số chuẩn S.E = 0,271 >0,05; chỉ số C.R =1,697 <1,96; giá trị P-value (Sig.) =0,312>0,05.
Do đó cả hai biến CN5 và CN10 cần được loại ra khỏi mô hình và tác giả tiếp tục phân tích CFA với mô hình SEM đã điều chỉnh sau khi loại 2 biến quan sát là CN5 và CN10.
Bảng 4.15. Mối quan hệ giữa các biến giải thích trong mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định chọn mua giày da nam từ 15 tuổi trở lên tại TP Hồ Chí Minh (Mô hình chuẩn hóa chưa điều chỉnh)
Các mối quan hệ
Mô hình chuẩn hóa (chưa điều chỉnh) Trọng số hồi quy chuẩn hoá S.E C.R P-value (Sig.) MR1 <--- MR 0,88 0,024 36,67 *** MR5 <--- MR 0,79 0,031 25,48 *** MR6 <--- MR 0,62 0,017 36,47 *** MR7 <--- MR 0,58 0,012 48,33 *** Tt1 <--- TT 0,62 0,024 25,83 ** Tt2 <--- TT 0,75 0,027 27,78 ** Tt5 <--- TT 0,51 0,015 34,00 *** NBNC1 <--- NBNC 0,73 0,033 22,12 *** NBNC2 <--- NBNC 0,68 0,012 56,67 *** NBNC3 <--- NBNC 0,62 0,019 32,63 *** NBNC4 <--- NBNC 0,76 0,026 29,23 *** CN2 <--- CN 0,78 0,011 70,91 *** CN3 <--- CN 0,82 0,024 34,17 *** CN4 <--- CN 0,61 0,034 17,94 ** CN5 <--- CN 0,32 0,266 1,20 0,178 CN6 <--- CN 0,51 0,027 18,89 ** CN7 <--- CN 0,69 0,029 23,79 *** CN8 <--- CN 0,81 0,016 50,63 *** CN10 <--- CN 0,46 0,271 1,697 0,312 Dd2 <--- DD 0,87 0,035 24,86 *** Dd3 <--- DD 0,81 0,012 67,50 *** Dd4 <--- DD 0,79 0,017 46,47 *** Dd5 <--- DD 0,75 0,032 23,44 *** Dd6 <--- DD 0,63 0,019 33,16 *** Qd1 <--- QD 0,81 0,032 25,31 *** Qd4 <--- QD 0,78 0,041 19,02 ** Qd5 <--- QD 0,76 0,017 44,71 *** Qd6 <--- QD 0,86 0,012 71,67 *** Qd7 <--- QD 0,64 0,036 17,78 **
Ghi chú: P-value (***) = 0,001; (**)= 0,01: rất có ý nghĩa Nguồn: Từ dữ liệu điều tra thị trường và từ kết quả kiểm định CFA
4.4.2. Phân tích mô hình SEM (chuẩn hóa đã điều chỉnh)
Nhưđã trình bày ở trên, sau khi loại bỏ hai biến quan sát CN5 và CN10, phân tích CFA cho kết quả như sau:
Mô hình có chỉ số CMIN= 803,31; với 290 bậc tự do, tăng 2 bậc tự do so với mô
hình chưa điều chỉnh. Chỉ số CMIN/df = 2,77, thuộc ngưỡng chấp nhận được vì 1,0< 2,77 <3,0 ( Kline, 1998; Bollen, 1990; Fredenberger, 1994; Hair & et all, 1995). Giá trị p-value =0.000; chỉ số GFI= 0,905 >0.90 tăng hơn so với giá trị 0,899 của mô hình chưa điều chỉnh; CFI=0,911 >0,90 chấp nhận được (cao hơn mức 0,902 của mô hình chưa điều chỉnh) ; chỉ số TLI= 0,923>0.90; chỉ số RMSEA= 0,041 <0,05. Hệ số
Cronbach alpha của thang đo = 0,965 >0,70, và Tổng phương sai giải thích (Total variances explained) = 80,96>50%. Giá trị Phương sai trích Trung bình (Average Variance Extracted –AVE)= 0,560 > 0,50 là mức chấp nhận độ phù hợp của mô hình (Field, 2009) (xem hình 4.3 và phụ lục B- phần II- 2.2). Do đó có thể kết luận là mô hình phù hợp với dữ liệu thu thập được từ thị trường và so với mô hình chuẩn hóa chưa điều chỉnh (hình 4.2) thì mô hình chuẩn hóa sau khi điều chỉnh (hình 4.3) mang tính tương thích cao hơn.
Hình 4.3. Mô hình các yếu tốảnh hưởng đến quyết định chọn mua giày da nam từ
4.4.3. So sánh mô hình chuẩn hoá chưa điều chỉnh và chuẩn hoá đã điều chỉnh chỉnh
So sánh sự khác biệt giữa mô hình chuẩn hoá (chưa điều chỉnh) và mô hình chuẩn hoá (đã điều chỉnh) để tìm ra một mô hình phù hợp nhất và sử dụng trong nghiên cứu chính thức là cần thiết. Chính vì vậy, các chỉ số thống kê của hai mô hình
được đưa ra để so sánh nhằm tìm ra một mô hình phù hợp nhất.
Các chỉ tiêu thống kê cơ bản cho thấy sự khác biệt giữa hai mô hình này là rất nhỏ. Cả hai mô hình này đều đạt các giá trị theo yêu cầu và phù hợp với dữ liệu thu thập được từ thị trường. Tuy vậy, so với mô hình chuẩn hoá chưa điều chỉnh, thì các chỉ số cơ bản của mô hình chuẩn hoá đã điều chỉnh có độ phù hợp cao hơn như: chỉ số
Chi-square/df; GFI; TLI; CFI và RMSEA(xem bảng 4.16). Do đó mô hình chuẩn hoá
đã điều chỉnh được chọn là mô hình chính thức để phân tích trong các bước tiếp theo.
Bảng 4.16. So sánh các chỉ số của mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định chọn mua giày da dành cho nam từ 15 tuổi trở lên tại TP Hồ Chí Minh (mô hình chuẩn hoá chưa điều chỉnh và chuẩn hoá đã điều chỉnh)
Các chỉ sốđánh giá Mô hình chưa điều chỉnh Mô hình đã điều chỉnh Chi-square (CMIN) 800,64 803,3 df 288 290 CMIN/df 2,78 2,77 GFI 0,899 0,905 CFI 0,902 0,911 TLI 0,918 0,923 RMSEA 0,043 0,041 Cronbach alpha 0,955 0,985
Total Variance Explained (%) 83,25 80,96
P-value (Sig.) 0,000 0,000
Nguồn: Từ dữ liệu điều tra thông qua kiểm định CFA
4.4.4. Kết quả kiểm định giá trị hội tụ và phân biệt của các nhân tố trong thang đo thang đo
Giá trị hội tụ (convergent validity) và giá trị phân biệt (discriminant validity) của các trọng số hồi quy chuẩn hoá (Standardized Regression Weight - SRW) là một yêu cầu
đặt ra cần kiểm định trong phân tích CFA. Các trọng số hồi quy chuẩn hoá đạt giá trị
hội tụ khi >0.50 và đạt giá trị phân biệt khi <1.0 (Peter, 1981; Anderson & Gerbing, 1988; Bagozzi & Yi, 1988).
Mô hình này còn 11 mối tác động (nhân-quả) của các yếu tố ảnh hưởng đến quyết
định chọn mua giày da dành cho nam trên 15 tuổi tại TP Hồ Chí Minh. Các trọng số
hồi quy chuẩn hóa của các yếu tố đều đạt được giá trị hội tụ và phân biệt khi chúng >0,50 và <1,0. Các chỉ số then chốt (C.R) đều >1.96, với giá trị p <0.05 (xem bảng 4.17 và hình 4.3).
Bảng 4.17. Kết quả kiểm định giá trị hội tụ và phân biệt của các nhân tố
Các mối quan hệ
Mô hình chuẩn hóa (đã điều chỉnh) Trọng số hồi quy chuẩn hoá S.E C.R P-value (Sig.) NBNC <--- MR 0,68 0,022 30,91 *** TT <--- NBNC 0,79 0,011 71,82 *** DD <--- NBNC 0,69 0,016 43,13 *** QD <--- NBNC 0,78 0,029 26,90 *** DD <--- TT 0,58 0,035 16,57 ** QD <--- TT 0,55 0,018 30,56 *** QD <--- DD 0,78 0,032 24,38 *** NBNC <--- CN 0,61 0,016 38,13 *** TT <--- CN 0,79 0,036 21,94 ** DD <--- CN 0,67 0,024 27,92 *** QD <--- CN 0,65 0,028 23,21 *** Ghi chú: P-value (***) = 0,001; (**)= 0,01: rất có ý nghĩa
4.4.5. Phân tích mô hình chuẩn hoá và mô hình ước lượng bootstrap
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp bootstrap với số lượng lấy mẫu lặp lại N = 1000 với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS và AMOS.
Giả thuyết đặt ra là Ho: Bias=0 (độ chệch=0); H1: Bias ≠ 0 (độ chệch ≠ 0). Để
chứng minh độ chệch giữa mô hình tính toán với mô hình ước lượng Bootstrap= 0, ta cần công nhận giả thuyết Ho và bác bỏ giả thuyết H1.
Sử dụng giá trị then chốt C.R để so sánh (C.R= BIAS/SE-BIAS) với giá trị
1.96 (do 1.96 là giá trị của phân phối chuẩn ở mức .9750, nghĩa là 2.5% một phía, 2 phía sẽ là 5%). Cột P <5% thì kết luận là giả thuyết Bias khác 0 có ý nghĩa thống kê.
Nếu giá trị C.R > 1.96 thì suy ra p-value < 5%, chấp nhập H1, kết luận độ chệch
≠ 0 có ý nghĩa thống kê ở mức tin cậy 95%.
Nếu C.R < 1.96, suy ra p-value > 5%, bác bỏ H1, chấp nhận H0, kết luận độ
chệch ≠ 0 không có ý nghĩa thống kê ở mức tin cậy 95%, và như thế ta kết luận được mô hình ước lượng có thể tin cậy được. Thông thường đây là kết quả mong đợi khi phân tích SEM.
Kết quả ước lượng bằng bootstrap cho thấy độ chệch (bias) giữa mô hình ước lượng chuẩn hoá ML (a) (Maximum Likelihood Estimates) với số mẫu là 328 và mô hình ước lượng bằng bootstrap (b) với số mẫu là 1000 có xuất hiện và độ lớn của độ
chệch trong từng ước lượng là rất nhỏ, không có ý nghĩa thống kê (khi độ chệch -Bias nhỏ hơn sai số chuẩn (Standardized error- S.E);trị tuyệt đối của bias/SE-bias đều <1.96 (Rich & Dekhtyar, 2004; Scott & Gray, 1998; Hair, 1998). Do đó thông qua phương pháp kiểm định này thì kết quả cho thấy ước lượng với số mẫu 328 trên đạt yêu cầu về độ tin cậy (xem bảng 4.18).
Bảng 4.18. So sánh mô hình chuẩn hoá (ML) và mô hình ước lượng bootstrap
Ghi chú: SE-SE: sai lệch chuẩn của sai lệch chuẩn; Bias: độ chệch; SE-Bias: sai lệch chuẩn của độ
chệch.
4.4.6. Kết quả kiểm định độ tin cậy tổng hợp của thang đo
Giá trị và độ tin cậy của thang đo được đánh giá qua hệ số tin cậy tổng hợp và phương sai trích. Kết quả này cho thấy thang đo của các khái niệm về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định chọn mua giày da nam trên 15 tuổi tại TP Hồ Chí Minh đều đạt yêu cầu về giá trị và độ tin cậy. Hệ số Cronbach alpha >0.70 (Stevens, 2002; Bryman & Cramer, 2005; Field, 2009); độ tin cậy tổng hợp (CR- Composite reliability) >0.50 (Nunnanlly, 1978; Hair và ctg, 1995); phương sai trích trung bình (Average Variance Extracted –AVE) = 0,560 >0,50 (Field, 2009) >0.50 (Field, 2009) (xem bảng 4.19 và phụ lục B- phần II-2.2) Bảng 4.19. Tóm tắt kết quả kiểm định độ tin cậy tổng hợp của thang đo Các nhân tố Các biến quan sát Độ tin cậy Tổng phương sai giải thích (>50 %) Phương sai trích trung bình-AVE> 0,50 Cronbach alpha (>0,70) Độ tin cậy tổng hợp (>0.50) Kích thích marketing (MR) 4 0,801 0,789 64,96 0,560
Nhận biết nhu cầu (NBNC) 4 0,777 0,776 63,45
Tìm kiếm thông tin (TT) 3 0,752 0,750 62,90
Đặc điểm cá nhân (CN) 6 0,809 0,799 51,46
Dự định mua (DD) 5 0,899 0,875 76,14
Quyết định mua (QD) 5 0,762 0,734 67,96
Nguồn: Từ dữ liệu điều tra thông qua kiểm định CFA
4.4.7.Phân tích mối quan hệ nhân quả giữa các biến quan sát thuộc các nhân tố của mô hình chuẩn hoá tố của mô hình chuẩn hoá