Ph ng pháp phân tích nhân t khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA) giúp chúng ta đánh giá hai giá tr quan tr ng c a thang đo là giá tr h i t và giá tr phân bi t.
Trong phân tích EFA, chúng ta có hai ma tr n quan tr ng đ xem xét khi đánh giá các thang đo, đó là ma tr n các tr ng s nhân t (factor pattern matrix) và ma tr n các h s t ng quan (factor structure matrix). Khi các nhân t không có quan h v i nhau thì tr ng s nhân t gi a m t nhân t và m t bi n đo l ng là h s
t ng quan gi a hai bi n đó. Tr ng s nhân t là tác đ ng c a khái ni m nghiên c u vào bi n đo l ng (Nguy n ình Th , 2011).
Theo Nguy n ình Th (2011), Tiêu chí eigenvalue là m t tiêu chí s d ng ph bi n trong xác đ nh s l ng nhân t trong phân tích EFA. V i tiêu chí này, s
l ng nhân t đ c xác đ nh nhân t có eigenvalue t i thi u b ng 1 (≥ 1).
Theo Nguy n ình Th (2011), “ xác đ nh s phù h p khi dùng EFA, có th dùng ki m đ nh Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) ho c KMO (Kaiser-Meyer-
Olkin measure of sampling adequacy). s d ng EFA, KMO ph i l n h n 0,50.
Kaiser (1974) đ ngh KMO ≥ 0,90: r t t t; KMO ≥ 0,80: t t; KMO ≥ 0,70: đ c;
KMO ≥ 0,60: t m đ c; KMO ≥ 0,50: x u; và KMO < 0,50: không th ch p nh n
đ c”.
T c s lý thuy t trên, mô hình nghiên c u “các y u t tác đ ng đ n ý đnh mua sách tr c tuy n c a ng i tiêu dùng TP. HCM” g m 29 bi n quan sát đ c s d ng phân tích nhân t EFA theo các b c sau:
i v i các bi n quan sát đo l ng các khái ni m đ u là các thang đo đ n h ng nên s d ng ph ng pháp trích nhân t PCA (Principal Component Analysis) v i phép quay vuông góc Varimax và đi m d ng khi trích các y u t có Eigenvalue > 1.
Sau đó ti n hành th c hi n ki m đnh các yêu c u liên quan g m:
Ki m đnh Barlett: các bi n quan sát có t ng quan v i nhau trong t ng th .
Xem xét tr s KMO: Theo Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c (2008), “KMO là ch s dùng đ xem xét s thích h p c a phân tích nhân t . Tr s c a KMO l n (gi a 0,5 và 1) là đi u ki n đ đ phân tích nhân t là thích h p, còn n u nh tr s này nh h n 0,5 thì phân tích nhân t có kh n ng không thích h p v i các d li u”.
phân tích EFA có giá tr th c ti n; ti n hành lo i các bi n quan sát có h s t i nhân t nh h n 0,5.
Xem l i thông s Eigenvalue (đ i di n cho ph n bi n thiên đ c gi i thích b i m i nhân t ) có giá tr l n h n 1.
Xem xét t ng ph ng sai trích (yêu c u l n h n ho c b ng 50%): cho bi t các nhân t đ c trích gi i thích % s bi n thiên c a các bi n quan sát.
3.3.3.3. Phân tích h i quy b i MLR (Multiple Linear Regression)
Phân tích t ng quan
Theo Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c (2008), h s t ng quan
Pearson (ký hi u là r) đ l ng hóa m c đ ch t ch c a m i liên h tuy n tính gi a hai bi n đ nh l ng (kho ng cách hay t l ). Tr tuy t đ i c a r cho bi t m c đ ch t ch c a m i liên h tuy n tính. Giá tr tuy t đ i c a r ti n g n đ n 1 khi hai bi n có m i t ng quan tuy n tính ch t ch (khi t t c các đi m phân tán x p thành m t
đ ng th ng thì tr tuy t đ i c a r = 1).
Theo Nguy n ình Th (2011), trong mô hình h i quy b i (MLR), chúng ta có nhi u bi n đ c l p, vì v y v i MLR, chúng ta có thêm gi đnh là các bi n đ c
l p không có quan h nhau hoàn toàn, ngh a là h s t ng quan r c a các c p bi n
đ c l p v i nhau khác v i 1, ch không ph i chúng không có t ng quan v i nhau. Trong th c ti n nghiên c u, các bi n trong m t mô hình th ng có quan h v i
nhau nh ng chúng ph i phân bi t nhau (đ t đ c giá tr phân bi t). Phân tích h i quy b i (MLR)
Trình t phân tích h i quy b i trong nghiên c u này đ c th c hi n nh sau:
- Ph ng pháp đ a bi n vào phân tích h i quy là ph ng pháp đ a các bi n vào mô hình m t l t (ph ng pháp Enter).
- đánh giá đ phù h p c a mô hình h i quy đ i v i t p d li u, tác gi s d ng h s R2 hi u ch nh (Adjusted R Square).
- Ki m đ nh đ phù h p c a mô hình đ l a ch n mô hình t i u b ng cách s d ng ph ng pháp phân tích ANOVA đ ki m đnh gi thuy t H0: không có m i liên h tuy n tính gi a bi n ph thu c v i t p h p các bi n đ c l p ( 1 = 2 = 3 = (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
n= 0). N u tr th ng kê F có Sig r t nh (< 0,05), thì gi thuy t H0 b bác b , khi đó
chúng ta k t lu n t p h p c a các bi n đ c l p trong mô hình có th gi i thích cho s bi n thiên c a bi n ph thu c. Ngh a là mô hình đ c xây d ng phù h p v i t p d li u, vì th có th s d ng đ c.
- Xác đ nh các h s c a ph ng trình h i quy b i, đó là các h s h i quy riêng ph n k: đo l ng s thay đ i trung bình c a bi n ph thu c khi bi n đ c l p Xk thay đ i m t đ n v , trong khi các bi n đ c l p khác đ c gi nguyên. Tuy
nhiên, đ l n c a k ph thu c vào đ n v đo l ng c a các bi n đ c l p, vì th vi c so sánh tr c ti p chúng v i nhau, t đó xác đ nh t m quan tr ng (m c đ gi i thích) c a các bi n đ c l p cho bi n ph thu c, ng i ta bi u di n s đo c a t t c các bi n
đ c l p b ng đ n v đo l ng đ l ch chu n beta.
Cu i cùng, nh m đ m b o đ tin c y c a mô hình h i quy đ c xây d ng là phù h p, m t lo t các dò tìm s vi ph m các gi đnh c n thi t trong h i quy tuy n
tính c ng đ c th c hi n g m: gi đnh liên h tuy n tính, gi đnh v phân ph i chu n c a ph n d , gi đnh v tính đ c l p c a sai s , đo l ng đa c ng tuy n.
3.3.4. Ki m đ nh s khác bi t v ý đnh mua sách tr c tuy n c a ng i tiêu dùng TP. HCM theo các bi n đ nh tính b ng T-test và ANOVA dùng TP. HCM theo các bi n đ nh tính b ng T-test và ANOVA
ki m đnh s khác bi t v ý đ nh mua sách tr c tuy n c a ng i tiêu dùng theo gi i tính, đ tu i, trình đ h c v n, thu nh p và ngh nghi p, tác gi s d ng
ph ng pháp ki m đ nh Independent Samples T-test và One-Way ANOVA. Independent Samples T-test đ c s d ng đ so sánh giá tr trung bình v m t ch tiêu nghiên c u gi a hai đ i t ng. Phân tích ph ng sai ANOVA (ANalysis Of VAriance) là s m r ng c a ki m đ nh t vì ph ng pháp này giúp ta so sánh tr
trung bình c a 3 nhóm tr lên.
Ngoài ra, Levene test c ng đ c th c hi n tr c đó nh m ki m đ nh tính phân ph i chu n c a ph ng sai c a các t ng th con tr c khi ti n hành ki m đ nh s b ng nhau c a giá tr trung bình.
Trong phân tích ANOVA, n u k t qu phân tích cho th y giá tr Sig < 0,05 t c là có s khác bi t v m c đ đánh giá y u t ý đnh mua sách tr c tuy n gi a các
nhóm ng i tiêu dùng có đ c đi m cá nhân khác nhau, tác gi ti p t c s d ng
ph ng pháp phân tích sâu ANOVA là ki m đ nh “sau” Post Hoc đ tìm xem s
khác bi t c th nhóm nào.
Tóm t t ch ng 3
Ch ng này trình bày quy trình nghiên c u và ph ng pháp đ c th c hi n đ đánh giá các thang đo các khái ni m nghiên c u và mô hình các y u t tác đ ng đ n
ý đnh mua sách tr c tuy n c a ng i tiêu dùng TP. HCM. Ph ng pháp nghiên
c u đ c th c hi n qua hai b c: nghiên c u đ nh tính và nghiên c u đ nh l ng. Nghiên c u đnh tính th c hi n thông qua k thu t th o lu n nhóm t p trung. K t qu nghiên c u đ nh tính là c s đ xây d ng các thang đo.
Nghiên c u đ nh l ng đ c th c hi n thông qua k thu t ph ng v n tr c ti p v i kích th c m u n = 284. Ch ng 3 này c ng trình bày các n i dung liên quan
đ n quá trình nghiên c u đ nh l ng nh : xây d ng b ng câu h i ph ng v n, thi t k m u, gi i thi u k thu t và yêu c u cho phân tích d li u. Ch ng ti p theo s
phân tích k t qu nghiên c u, k thu t phân tích d li u nh đánh giá thang đo b ng h s Cronbach’s alpha và phân tích nhân t khám phá, ki m đ nh mô hình và các gi thuy t nghiên c u b ng phân tích t ng quan, h i quy b i MLR và ki m đnh s khác bi t v ý đnh mua sách tr c tuy n c a ng i tiêu dùng TP. HCM theo các bi n đnh tính b ng T-test và ANOVA.
CH NG 4: PHÂN TÍCH K T QU NGHIÊN C U
Gi i thi u
Ch ng 3 đã trình bày ph ng pháp nghiên c u. M c đích c a ch ng 4 này
s trình bày các k t qu thu đ c thông qua vi c phân tích d li u thu th p b ng ph n m m x lý th ng kê SPSS 20.0. K t qu nghiên c u đ c trình bày bao g m các ph n chính: th ng kê mô t ; đánh giá s b thang đo các khái ni m nghiên c u b ng h s Cronbach’s alpha; ki m đ nh thang đo b ng phân tích EFA; ki m đnh s phù h p c a mô hình và s tác đ ng c a các bi n đ c l p đ n bi n ph thu c b ng phân tích t ng quan, phân tích h i quy b i MLR; ki m đnh s khác bi t v m c đ đánh giá y u t ý đ nh mua sách tr c tuy n c a ng i tiêu dùng TP. HCM b ng T-test và ANOVA.
4.1. Mô t m u kh o sát
Sau khi phát ra 320 b ng câu h i thì có 278 b ng câu h i b ng gi y đ c thu th p v . Trong các b ng câu h i thu v có 19 b ng không h p l (do thi u các thông tin quan tr ng ho c có đ tu i nh h n đi u ki n kh o sát). Do đó, tác gi lo i b 19 b ng câu h i này, s b ng câu h i còn l i đ c đ a vào s d ng đ x lý và phân tích d li u là 259 b ng câu h i (m u).
a) Th ng kê kinh nghi m s d ng Internet (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trong 259 đ i t ng kh o sát, nhi u nh t là s đ i t ng có kinh nghi m s d ng internet trên 7 n m v i 171 đ i t ng (66%), ti p theo là th i gian t 5 đ n 7
n m có 42 đ i t ng (16,2%), và th p nh t là kinh nghi m s d ng d i 1 n m v i
B ng 4.1: Th ng kê kinh nghi m s d ng Internet STT Kinh nghi m STT Kinh nghi m s d ng Internet T n s Ph n tr m (%) Ph n tr m tích l y (%) 1 D i 1 n m 4 1,5 1,5 2 T 1 đ n 3 n m 21 8,1 9,7 3 T 3 đ n 5 n m 21 8,1 17,8 4 T 5 đ n 7 n m 42 16,2 34 5 Trên 7 n m 171 66 100 6 T ng c ng 259 100 (Ngu n: K t qu phân tích d li u kh o sát c a tác gi )
b) Th i gian trung bình m t l n truy c p vào các website bán hàng tr c tuy n Trong s 259 đ i t ng kh o sát, có 14 đ i t ng v i t l 5,4% ch a t ng s d ng d ch v mua hàng tr c tuy n m c dù h bi t v ho t đ ng th ng m i đi n t . Ph n l n đ i t ng kh o sát truy c p vào các website bán hàng tr c tuy n d i 10 phút v i 117 đ i t ng, chi m t l 45,2%.
B ng 4.2: Th i gian trung bình m t l n truy c p vào website bán hàng tr c tuy n STT Th i gian truy c p T n s Ph n tr m (%) Ph n tr m tích l y (%) STT Th i gian truy c p T n s Ph n tr m (%) Ph n tr m tích l y (%) 1 Ch a s d ng 14 5,4 5,4 2 D i 10 phút 117 45,2 50,6 3 T 10 đ n 30 phút 95 36,7 87,3 4 Trên 30 phút 33 12,7 100 5 T ng c ng 259 100 (Ngu n: K t qu phân tích d li u kh o sát c a tác gi )
c) T n su t truy c p vào các website th ng m i bán hàng tr c tuy n
Trong s 259 đ i t ng kh o sát, có 14 đ i t ng v i t l 5,4% ch a t ng s d ng d ch v mua hàng tr c tuy n, ti p theo có 121 đ i t ng v i t l 46,7% truy c p t 1 đ n 2 l n/ tháng, 71 đ i t ng v i t l 27,4% truy c p t 3 đ n 5 l n/ tháng, 24
đ i t ng v i t l 9,3% truy c p t 6 đ n 10 l n/ tháng và 29 đ i t ng v i t l 11,2% truy c p trên 10 l n/ tháng vào các website th ng m i bán hàng tr c tuy n.
B ng 4.3: T n su t truy c p vào các website th ng m i bán hàng tr c tuy n STT S l n truy c p/ tháng T n s Ph n tr m (%) Ph n tr m tích l y (%) STT S l n truy c p/ tháng T n s Ph n tr m (%) Ph n tr m tích l y (%) 1 Ch a s d ng 14 5,4 5,4 2 T 1 đ n 2 l n 121 46,7 52,1 3 T 3 đ n 5 l n 71 27,4 79,5 4 T 6 đ n 10 l n 24 9,3 88,8 5 Trên 10 l n 29 11,2 100 6 T ng c ng 259 100 (Ngu n: K t qu phân tích d li u kh o sát c a tác gi ) V gi i tính: có 122 ng i là nam gi i chi m 47,1%, còn l i 137 ng i là n chi m 52,9%. V đ tu i: có 152 ng i đ tu i t 22 đ n 28 tu i chi m 58,7%, 88 ng i đ tu i t 29 đ n 35 chi m 34%, 16 ng i đ tu i t 36 đ n 45 chi m 6,2% và 3 ng i đ tu i t 46 đ n 50 chi m 1,2%.
V thu nh p hàng tháng: có 37 ng i có thu nh p d i 5 tri u/tháng chi m 14,3%, 157 ng i có thu nh p t 5 đ n d i 10 tri u/tháng chi m 60,6%, 56 ng i có thu nh p t 10 đ n d i 20 tri u/tháng chi m 21,6% và 9 ng i có thu nh p t 20 tri u/tháng tr lên chi m 3,5%.
V trình đ h c v n: có 44 ng i có trình đ ch a qua cao đ ng chi m 17%, 172 ng i có trình đ h c xong cao đ ng/ đ i h c chi m 66,4% và 43 ng i có
trình đ sau đ i h c chi m 16,6%.
V ngh nghi p: có 42 ng i là cán b , viên ch c nhà n c chi m 16,2%, 176 ng i là cán b , nhân viên trong đ n v kinh doanh chi m 68% và 41 ng i có ngh nghi p khác chi m 15,8%.
B ng 4.4: Thông kê m u nghiên c u theo đ c đi m cá nhân c a ng i tiêu dùng c đi m c đi m c a m u Ch tiêu T n s Ph n tr m (%) Ph n tr m tích l y (%) Gi i tính Nam 122 47,1 47,1 N 137 52,9 100 T ng c ng 259 100 tu i T 22 đ n 28 152 58,7 58,7 T 29 đ n 35 88 34 92,7 T 36 đ n 45 16 6,2 98,8 T 46 đ n 50 3 1,2 100 T ng c ng 259 100 Thu nh p D i 5 tri u 37 14,3 14,3 T 5 đ n d i 10 tri u 157 60,6 74,9 T 10 đ n d i 20 tri u 56 21,6 96,5 >=20 tri u 9 3,5 100 T ng c ng 259 100 Trình đ h c v n Ch a qua cao đ ng 44 17 17 Xong cao đ ng/ i h c 172 66,4 83,4 Sau đ i h c 43 16,6 100