3.2.3.1. Mẫu khảo sát chính thức
a. Kích thước mẫu:
Theo kinh nghiệm chọn mẫu của Bollen (1989), tỉ lệ nên là 5:1 cho việc lựa chọn cỡ mẫu so với số lượng biến trong phân tích đa biến. Nghiên cứu “Ảnh hưởng của các động cơ tiêu khiển trong mua sắm đến hành vi mua hàng ngẫu hứng. Trường họp khách hàng TP HCM” có 36 biến quan sát nên cỡ mẫu tối thiểu là 36*5=180. Trong EFA, kích thước mẫu thường được xác định dựa vào (1) kích thước tối thiểu và (2) số lượng biến đo lường đưa vào phân tích. Theo Hair & ctg (2006) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2011), để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát/biến đo lường là 5:1
Hơn nữa, theo Tabachnick & Fidell (1996), để tiến hành phân tích hồi quy tốt nhất, kích thước mẫu nghiên cứu phải đảm bảo công thức: n>=8*m+50. Trong đó, n là cỡ mẫu; m là số biến độc lập của mô hình.
Trên cơ sở những lập luận trên, để đảm bảo thuận lợi và gia tăng độ tin cậy của nghiên cứu, tác giả quyết định thu thập 320 mẫu khảo sát để sau khi gạn lọc và làm sạch dữ liệu có thể thu được cỡ mẫu mong muốn.
b. Chọn mẫu và thu thập dữ liệu
Trong nghiên cứu này, mẫu được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Đây là phương pháp chọn mẫu phi xác suất trong đó nhà nghiên cứu tiếp cận với các đối tượng khảo sát theo phương pháp thuận tiện. Nghĩa là nhà nghiên cứu có thể chọn những đối tượng khảo sát nào mà họ có thể tiếp cận được (Nguyễn Đình Thọ, 2011)
Đối tượng khảo sát trong nghiên cứu này là các khách hàng đã và đang mua sắm tại các trung tâm thương mại và siêu thị tại thành phố Hồ Chí Minh. Bảng câu hỏi sẽ được phát trực tiếp đến các khách hàng để thu thập thông tin. Ngoài ra, bảng câu hỏi chính thức cũng được thiết kế trên ứng dụng Drive của Google để khảo sát một số khách hàng mà tác giả không thể tiếp cận trưc tiếp.
3.2.3.2. Kiểm định thang đo a. Phân tích hệ số Cronbach Alpha:
Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha nhằm mục đích kiểm định độ tin cậy của thang đo . Hệ số Cronbach’s Alpha cho biết tương quan giữa các biến trong thang đo. Cronbach’s Alpha được sử dụng để loại các biến không phù hợp. Biến quan sát có hệ số biến-tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy từ 0,6 trở lên. Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0,7- 0,8]. Nếu Cronbach’s Alpha ≥0.60 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy (Nunnally & Burnstein, 1994).
b. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm đánh giá giá trị của thang đo, bao gồm giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Phương pháp phân tích EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau. Nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó
dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau. EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào các kiểm định sau đây:
-Kiểm định KMO để xem xét sự thích hợp của EFA. 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp.
-Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát = 0 và hệ số tương quan với chính nó =1. Nếu phép kiểm định Bartlett có Sig ≤ 0.05 thì kiểm định này có ý nghĩa thống kê, các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
-Tiêu chuẩn rút trích nhân tố trong EFA gồm các chỉ số Eigenvalue (đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố) và chỉ số Cumulative (tổng phương sai trích) cho biết phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố.
- Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (factor loading) dựa vào mối quan hệ tương quan của các nhân tố với các biến quan sát. Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu. Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng. Các biến có Factor loading ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn (Hair & cộng sự, 1998).
3.2.3.3. Kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết a. Phân tích tương quan
Việc thống kê hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Trong phân tích tương quan Pearson, không có sự phân biệt giữa biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều được xem xét như nhau. Giá trị của biến độc lập và biến phụ thuộc được tính trung bình dựa trên các biến quan sát thuộc biến độc lập và biến phụ thuộc đó. Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến . Nếu các biến độc lập có tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
b. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy nhằm mục đích kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa biến độc lập và biến phụ thuộc nhằm xác định được mức độ của biến phụ thuộc (với độ
chính xác trong một phạm vi giới hạn) khi biết trước giá trị của biến độc lập. Các nhân tố được trích ra trong phân tích nhân tố được sử dụng cho phân tích hồi quy đa biến để kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết kèm theo. Các kiểm định giả thuyết thống kê đều áp dụng mức ý nghĩa là 5%. Sau khi kết luận là hai biến có mối liên hệ tuyến tính thì có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của hai biến này bằng hồi quy tuyến tính (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan.
3.2.3.4. Kiểm định trung bình a. Phân tích T-Test:
Là thực hiện so sánh trung bình của các nhóm nghiên cứu nhằm kiểm định các giả thuyết liên quan đến sự khác biệt trung bình của các nhóm khách hàng theo các biến định tính như biến nhân khẩu học, thu nhập.
b. Phân tích Anova:
Là phương pháp phân tích phương sai (Analysis Of VAriance) được sử dụng để so sánh trung bình từ ba nhóm khách hàng trở lên dựa trên các biến định tính (Nguyễn Đình Thọ, 2011)
Tóm tắc chương 3
Chương 3 trình bày chi tiết quy trình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu. Quy trình nghiên cứu được thực hiện qua hai bước: (1) nghiên cứu sơ bộ sử dụng phương pháp định tính và định lượng sơ bộ; (2) nghiên cứu chính thức sử dụng phương pháp định lượng. Kết quả nghiên cứu định tính đã bổ sung thêm một số biến quan sát và hiệu chỉnh các thuật ngữ của thang đo. Kết quả định lượng sơ bộ đã loại hai biến quan sát và kết quả thang đo chính thức gồm 36 biến quan sát. Chương này cũng trình bày kỹ thuật và yêu cầu cho việc phân tích dữ liệu.
Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Phân tích mẫu
4.1.1. Thống kê mẫu
Tác giả thực hiện khảo sát các khách hàng đã từng mua sắm tại các siêu thị hoặc trung tâm thương mại tại thành phố Hồ Chí Minh. Tổng số bảng câu hỏi được phát ra là 320 bảng. Tổng số bảng thu về là 310 bảng. Trong đó có 30 bảng không đạt yêu cầu. Như vậy có 280 bảng trả lời hoàn chỉnh được đưa vào phân tích.
4.1.2. Đặc điểm mẫu
Những thông tin về mẫu nghiên cứu được trình bày cụ thể trong bảng sau:
Bảng 4.1 Đặc điểm mẫu nghiên cứu
Đặc điểm Tần suất Tỷ lệ Giới tính Nam 111 39.6% Nữ 169 60.4% Độ tuổi Từ 18-25 tuổi 126 45% Từ 26-35 tuổi 106 37.9% Từ 36-50 tuổi 41 14.6% Trên 50 tuổi 7 2.5%
Thu nhập Dưới 5 triệu 95 33.9 %
Từ 5-10 triệu 72 25.7 %
Từ 10-20 triệu 78 27.9 %
Từ 20-30 triệu 22 7.9 %
Trên 30 triệu 13 4.6 %
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
4.2. Kiểm định thang đo
4.2.1. Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Khái niệm Sự thích thú trong mua sắm
Bảng 4.2 Kết quả hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của Sự thích thú trong mua sắm
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến Hệ số tương quan biến - tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến SỰ THÍCH THÚ TRONG MUA SẮM: α= 0.823 ADV1 10.06 5.864 .684 .762 ADV2 10.53 5.971 .676 .766 ADV3 10.50 5.713 .654 .774 ADV4 10.23 5.691 .588 .809
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Thang đo Sự thích thú trong mua sắm có α= 0.823 đạt tiêu chuẩn về độ tin cậy. Các biến quan sát của thang đo Sự thích thú trong mua sắm đều thỏa mãn điều kiện có hệ số tương quan biến-tổng > 0.3. Như vậy các biến quan sát đều đạt yêu cầu để tiếp tục phân tích nhân tố khám phá EFA.
Khái niệm Sự thư giãn trong mua sắm
Bảng 4.3 Kết quả hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của Sự thư giãn trong mua sắm
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến Hệ số tương quan biến - tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến SỰ THƯ GIÃN TRONG MUA SẮM: α= 0.865
GRA1 13.39 11.808 .725 .827
GRA2 13.48 11.634 .762 .818
GRA3 13.41 12.020 .687 .837
GRA4 13.93 12.414 .596 .861
GRA5 13.47 12.766 .673 .841
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Thang đo Sự thư giãn trong mua sắm có α= 0.865 đạt tiêu chuển về độ tin cậy. Các biến quan sát của thang đo Sự thư giãn trong mua sắmđều thỏa mãn điều kiện có
hệ số tương quan biến-tổng > 0.3. Như vậy các biến quan sát đều đạt yêu cầu để tiếp tục phân tích nhân tố khám phá EFA.
Khái niệm Tìm kiếm giá trị trong mua sắm
Bảng 4.4 Kết quả hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha (lần 1) của Tìm kiếm giá trị trong mua sắm
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến Hệ số tương quan biến - tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến TÌM KIẾM GIÁ TRỊ TRONG MUA SẮM α= 0.683
VAL1 11.03 3.666 .603 .518
VAL2 10.86 3.809 .642 .498
VAL3 10.63 4.570 .462 .622
VAL4 11.60 5.194 .206 .774
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Trong kết quả kiểm định nhân tố Tìm kiếm giá trị trong mua sắm, ta thấy biến VAL4 có hệ số tương quan biến – tổng < 0.3 (nhỏ hơn mức cho phép), và hệ số Cronbach's Alpha sẽ tăng lên từ 0.683 lên 0.774 nếu loại biến này ra khỏi thang đo. Do đó, biến này sẽ bị loại khỏi thang đo ở các bước phân tích tiếp theo. Sau khi loại biến VAL4, ta có kết quả phân tích Cronbach’s Alpha lần 2 cho khái niệm Tìm kiếm giá trị trong mua sắm như sau:
Bảng 4.5 Kết quả hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha (lần 2) của Tìm kiếm giá trị trong mua sắm
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến Hệ số tương quan biến - tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến TÌM KIẾM GIÁ TRỊ TRONG MUA SẮM: α= 0.774
VAL1 7.93 2.321 .628 .676
VAL2 7.76 2.385 .701 .589
VAL3 7.53 3.003 .512 .793
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Thang đo Tìm kiếm giá trị trong mua sắm sau khi loại biến VAL4 có α= 0.774 , đạt tiêu chuẩn về độ tin cậy. Các biến quan sát của thang đo Tìm kiếm giá trị
trong mua sắm đều thỏa mãn điều kiện có hệ số tương quan biến-tổng > 0.3. Như vậy các biến quan sát đều đạt yêu cầu để tiếp tục phân tích nhân tố khám phá EFA
Khái niệm Thực hiện vai trò trong mua sắm
Bảng 4.6 Kết quả hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của Thực hiện vai trò trong mua sắm
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến Hệ số tương quan biến - tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến THỰC HIỆN VAI TRÒ TRONG MUA SẮM α= 0.809
ROL1 13.85 10.185 .629 .762
ROL2 13.46 10.543 .669 .752
ROL3 13.49 10.559 .601 .771
ROL4 13.62 10.802 .592 .774
ROL5 15.92 6.769 .825 .836
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Thang đo Thực hiện vai trò trong mua sắm có α= 0.809, đạt tiêu chuẩn về độ tin cậy. Các biến quan sát của thang đo Sự thư giãn trong mua sắm đều thỏa mãn điều kiện có hệ số tương quan biến-tổng > 0.3. Như vậy các biến quan sát đều đạt yêu cầu để tiếp tục phân tích nhân tố khám phá EFA
Khái niệm Sự giao tiếp trong mua sắm
Bảng 4.7 Kết quả hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của Sự giao tiếp trong mua sắm
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến Hệ số tương quan biến - tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến SỰ GIAO TIẾP TRONG MUA SẮM α= 0.873
SOC1 9.36 9.193 .647 .869
SOC2 9.63 8.663 .776 .818
SOC3 9.54 8.737 .789 .813
SOC4 9.76 8.971 .704 .846
Thang đo Sự giao tiếp trong mua sắm có α= 0.873, đạt tiêu chuẩn về độ tin cậy. Các biến quan sát của thang đo Sự giao tiếp trong mua sắm đều thỏa mãn điều kiện có hệ số tương quan biến-tổng > 0.3. Như vậy các biến quan sát đều đạt yêu cầu để tiếp tục phân tích nhân tố khám phá EFA
Khái niệm Tìm kiếm ý tưởng trong mua sắm
Bảng 4.8 Kết quả hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của Tìm kiếm ý tưởng trong mua sắm
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến Hệ số tương quan biến - tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến TÌM KIẾM Ý TƯỞNG TRONG MUA SẮM α= 0.830
IDE1 10.49 6.939 .604 .809
IDE2 10.13 6.564 .721 .758
IDE3 10.29 6.523 .622 .804
IDE4 10.14 6.646 .692 .771
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả
Thang đo Tìm kiếm ý tưởng trong mua sắm có α= 0.830, đạt tiêu chuẩn về độ tin cậy. Các biến quan sát của thang đo Tìm kiếm ý tưởng trong mua sắm đều thỏa mãn điều kiện có hệ số tương quan biến-tổng > 0.3. Như vậy các biến quan sát đều đạt yêu cầu để tiếp tục phân tích nhân tố khám phá EFA
Khái niệm Sức mua của người tiêu dùng
Bảng 4.9 Kết quả hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của Sức mua của người tiêu dùng
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến Hệ số tương quan biến - tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến SỨC MUA CỦA NGƯỜI TIÊU DÙNG α= 0.745
POW1 8.65 5.534 .574 .667
POW2 8.78 5.451 .635 .631
POW3 8.38 6.228 .482 .717
POW4 9.30 5.997 .472 .724
Thang đo Sức mua của người tiêu dùng sau khi loại biến POW5 có α= 0.745, đạt tiêu chuển về độ tin cậy. Các biến quan sát của thang đo Sức mua của người tiêu dùng đều thỏa mãn điều kiện có hệ số tương quan biến-tổng > 0.3.
Khái niệm Hành vi mua hàng ngẫu hứng
Bảng 4.10 Kết quả hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của Hành vi mua hàng ngẫu hứng
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến Hệ số tương quan biến - tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến HÀNH VI MUA HÀNG NGẪU HỨNG α= 0.813 IMP1 16.50 15.849 .496 .800 IMP2 17.07 14.339 .598 .778 IMP3 16.71 14.773 .604 .777 IMP4 16.99 14.494 .627 .771 IMP5 16.45 16.170 .526 .794 IMP6 16.73 14.680 .597 .778
Thang đo Hành vi mua hàng ngẫu hứng có α= 0.813, đạt tiêu chuển về độ tin cậy. Các biến quan sát của thang đo Hành vi mua hàng ngẫu hứng đều thỏa mãn điều kiện có hệ số tương quan biến-tổng > 0.3. Như vậy các biến quan sát đều đạt yêu cầu để tiếp tục phân tích nhân tố khám phá EFA
4.2.2. Phân tích nhân tố EFA
4.2.2.1. Phân tích nhân tố cho các biến độc lập
Hệ số KMO trong phép kiểm định đạt giá trị 0.855 > 0.5% cho thấy việc phân