I. Tổng quan về không gian nghiên cứu
2.1. Các nhân tố làm xuất hiện nhu cầu mua smartphone của sinh viên ĐH Huế Bước 1: Phân tích tần số các yếu tố làm xuất hiện nhu cầu mua smartphone của
Bước 1: Phân tích tần số các yếu tố làm xuất hiện nhu cầu mua smartphone của sinh viên ĐH Huế.
Sau quá trình nghiên cứu định tính chúng tôi đưa ra 11 yếu tố làm xuất hiện nhu cầu mua smartphone của sinh viên ĐH Huế như sau:
Bảng 1: Các yếu tố làm xuất hiện nhu cầu mua smartphone
Yếu tố N Percent of Cases
Xu hướng xã hội 38 50.7%
Các nhóm tác động đến phong cách sống 37 49.3%
Xuất hiện sản phẩm có mức giá hợp lý 53 70.7%
Nhu cầu học tập và làm việc 43 57.3%
Nghe nhạc 28 37.3%
Chơi game 41 54.7%
Quay phim, chụp ảnh 64 85.3%
Lướt web 72 96.0%
Sử dụng tính năng mới, đặc biệt 43 57.3%
Thể hiện bản thân 36 48.0%
Điều kiện tài chính hoặc dự định tài chính thay đổi 41 54.7%
Tổng 496
Dựa vào bảng 1 ta thấy lướt web; quay phim, chụp ảnh và xuất hiện sản phẩm có mức giá hợp lý là 3 yếu tố làm xuất hiện nhu cầu mua smartphone của đa số sinh viên được điều tra. Cụ thể trong 75 sinh viên được hỏi thì có tới 72 sinh viên cho rằng lướt web là yếu tố làm xuất hiện nhu cầu mua smartphone của họ ( chiếm 96%). Xếp thứ 2 là yếu tố quay phim, chụp ảnh chiếm 85,3%. Xếp thứ 3 là yếu tố xuất hiện sản phẩm có mức giá hợp lý với 70,7%.
Sau quá trình điều tra định tính, các yếu tố làm xuất hiện nhu cầu mua smartphone được chia thành 3 nhóm như sau:
Nhóm 1:
oNhu cầu học tập và làm việc oNghe nhạc
oChơi game
oQuay phim, chụp ảnh oLướt web
oSử dụng các tính năng mới và đặc biệt Nhóm 2:
oXu hướng xã hội
oCác nhóm có tác động đến phong cách sống oThể hiện bản thân
Nhóm 3:
oXuất hiện sản phẩm có mức giá hợp lý
oĐiều kiện tài chính và dự định tài chính thay đổi
Bước 2: Phân tích nhân tố (các nhân tố tác động tới việc làm xuất hiện nhu cầu mua smartphone của sinh viên ĐH Huế)
Sau khi phân nhóm các yếu tố, chúng tôi tiến hành đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach alpha. Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo. Các biến có hệ số tương quan biến – tổng (iem-total correction) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới(Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông thường, thang đo có Cronbachalpha từ 0.7 đến
0.8 là sử dụng được. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt.
Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo như sau: Đối với nhóm 1:
Bảng 2: Đo lường giá trị Cronbach's Alpha nhóm 1.
Biến quan sát Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alphaif Item Deleted
Thành phần độ tin cậy : Cronbach’s Alpha = 0,721
Nhu cầu học tập và làm việc 0.129 0.759
Nghe nhạc 0.534 0.657
Chơi game 0.532 0.659
Quay phim, chụp ảnh 0.521 0.663
Lướt web 0.612 0.644
Sử dụng tính năng mới, đặc biệt 0.421 0.693
(Nguồn: xử lý số liệu SPSS)
Dựa vào bảng 2 ta thấy giá trị Cronbach's Alpha = 0.721 > 0.6 nên thang đo này có thể sử dụng được. Xét thấy nhóm 1 gồm 6 biến quan sát, trong đó biến Q2.4 có hệ số tương quan với biến tổng =0.129 <0.3 và Alpha nếu loại biến này = 0.759 > 0.721. Do đó nhóm quyết định loại biến Q2.4 ra khỏi mô hình.
Đối với nhóm 2:
Bảng 3: Đo lường giá trị Cronbach's Alpha nhóm 2.
Biến quan sát Corrected Item-
Total Correlation
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Thành phần độ tin cậy : Cronbach’s Alpha = 0,876
Xu hướng xã hội 0.746 0.839
Các nhóm tác động đến phong cách sống 0.776 0.812
Thể hiện bản thân 0.763 0.824
Dựa vào bảng 3 ta thấy giá trị Cronbach's Alpha = 0, 876 > 0.6, đây là một thang đo tốt. 3 biến quan sát trong nhóm đều có hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0.3. Do đó các biến này đều đủ điều kiện để sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Đối với nhóm 3:
Bảng 4: Đo lường giá trị Cronbach's Alpha nhóm 3.
Biến quan sát Corrected Item-Total Correlation Cronbach'sAlpha if Item Deleted
Thành phần độ tin cậy : Cronbach’s Alpha = 0,708
Xuất hiện sản phẩm có mức giá hợp lý 0.549 .a
Điều kiện tài chính hoặc dự định tài chính thay đổi 0.549 .a
(Nguồn: xử lý số liệu SPSS)
Dựa vào bảng 4 ta thấy giá trị Cronbach's Alpha = 0, 708 > 0.6 nên thang đo này có thể sử dụng được. 2 biến quan sát trong nhóm đều có hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0.3. Do đó các biến này đều đủ điều kiện để sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Như vậy, sau quá trình kiểm định độ tin cậy của thang đo, đề tài đã loại đi biến Q2.4 (Nhu cầu học tập và làm việc). Thang đo còn lại 10 biến được sử dụng để đưa vào phân tích nhân tố.
Kết quả phân tích nhân tố
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo đề tài bắt đầu đi sâu vào phân tích nhân tố EFA. Ban đầu có 11 biến quan sát, thông qua hệ số Cronbach Alpha đã loại đi biến Q2.4, thang đo còn lại 10 biến.
Phân tích nhân tố EFA là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer – Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu(Hair và cộng sự, 1998).
Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào hệ số Eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình. Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.
Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (component matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố được xoay (rotated component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Components nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0.5 thì mới đạt yêu cầu.
Hệ số KMO và kiểm định Bartlett
Mục đích của bước này là bác bỏ giả thuyết cho rằng các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể, nếu giả thuyết này không bị bác bỏ thì phân tích nhân tố rất có khả năng không thích hợp.
Đối với nhóm 1:
Bảng 5: KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0.648 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 269.237
df 45
Sig. .000
(Nguồn: xử lý số liệu SPSS)
Căn cứ vào kết quả kiểm định Bartlett bảng 5, giá trị Sig. =0.000 của kiểm định này, ta có thể bác bỏ giả thuyết các biến không có tương quan với nhau. Như vậy các biến có tương quan với nhau. Hơn nữa, chỉ số KMO =0.648 >0.5, do đó có thể yên tâm là dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân tố.
Co mpo nent
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Varianc e Cumulati ve % Total % of Varianc e Cumulati ve % Total % of Variance Cumulative % 1 2.764 27.638 27.638 2.764 27.638 27.638 2.604 26.038 26.038 2 2.449 24.488 52.127 2.449 24.488 52.127 2.550 25.501 51.538 3 1.521 15.208 67.335 1.521 15.208 67.335 1.58 15.796 67.335 4 .933 9.326 76.661 5 .668 6.681 83.342 6 .444 4.438 87.779 7 .406 4.064 91.844 8 .364 3.641 95.485 9 .253 2.526 98.010 10 .199 1.990 100.00 (Nguồn: xử lý số liệu SPSS)
Theo tiêu chuẩn Eigenvalue thì có 3 nhân tố được rút ra. Và 3 nhân tố này giải thích được 67,335% sự biến thiên của 10 biến quan sát, vượt ngưỡng 50%, như vậy các điều kiện hình thành nhân tố được thỏa mãn.
Bảng 7: Ma trận nhân tố khi chưa xoay Component Matrixa Yếu tố Component 1 2 3 Xu hướng xã hội -0.615 0.638 0.116 Các nhóm tác động đến phong cách sống -0.663 0.599 0.136
Xuất hiện sản phẩm có mức giá hợp lý 0.029 -0.254 0.828
Nhu cầu học tập và làm việc 0.602 0.433 -0.109
Nghe nhạc 0.652 0.342 -0.056
Chơi game 0.364 0.696 0.160
Quay phim, chụp ảnh 0.516 0.596 0.262
Lướt web 0.580 0.256 0.066
Sử dụng tính năng mới, đặc biệt -0.637 0.566 0.145
Thể hiện bản thân 0.121 -0.299 0.818
Điều kiện tài chính hoặc dự định tài chính
thay đổi -0.615 0.638 0.116
(Nguồn: số liệu xử lí SPSS)
Bảng 8: Ma trận nhân tố khi đã xoay
Yếu tố Component
1 2 3
Xu hướng xã hội -0.011 0.890 -0.078
Các nhóm tác động đến phong cách sống -0.069 0.899 -0.051
Xuất hiện sản phẩm có mức giá hợp lý 0.045 -0.020 0.865
Nhu cầu học tập và làm việc 0.718 -0.127 -0.177
Nghe nhạc 0.700 -0.214 -0.101
Chơi game 0.752 0.277 0.006
Quay phim, chụp ảnh 0.809 0.126 0.138
Lướt web 0.605 -0.198 0.034
Sử dụng tính năng mới, đặc biệt -0.071 0.861 -0.033
Thể hiện bản thân -0.008 -0.116 0.872
Điều kiện tài chính hoặc dự định tài chính
thay đổi -0.011 0.890 -0.078
(Nguồn: số liệu xử lí SPSS)
Dựa vào bảng 8 cho thấy tất cả các nhân tố đều có hệ số Factor loading >0.5, điều này giải thích được rằng nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau.
Kết quả xoay nhân tố cho ta 3 nhóm nhân tố, chúng ta đặt tên như sau:
Nhân tố 1: Lợi ích chức năng
oNghe nhạc oChơi game
oQuay phim, chụp ảnh oLướt web
oSử dụng các tính năng mới và đặc biệt
Nhân tố 2: Lợi ích xúc cảm
oThể hiện bản thân
Nhân tố 3: Tài chính
oXuất hiện sản phẩm có mức giá hợp lý
oĐiều kiện tài chính và dự định tài chính thay đổi
Bước 3: Đánh giá mức độ tác động của các nhân tố
Bảng 9: Đo lường giá trị Cronbach's Alpha của các nhân tố
Nhóm nhân tố Biến quan sát
Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted Lợi ích chức năng
Thành phần độ tin cậy : Cronbach’s Alpha = 0,759
Nghe nhạc .559 .704
Chơi game .544 .713
Quay phim, chụp ảnh .537 .712
Lướt web .622 .691
Sử dụng tính năng mới, đặc biệt .407 .755
Lợi ích xúc cảm
Thành phần độ tin cậy : Cronbach’s Alpha = 0,876
Xu hướng xã hội .746 .839
Các nhóm tác động đến phong
cách sống .776 .812
Thể hiện bản thân .763 .824
Tài chính
Thành phần độ tin cậy : Cronbach’s Alpha = 0,876
Xuất hiện sản phẩm có mức giá
hợp lý .549 .a
Điều kiện tài chính hoặc dự định
tài chính thay đổi .549 .a
(Nguồn: xử lý số liệu SPSS)
Dựa vào bảng 9 ta thấy giá trị Cronbach's Alpha của nhân tố lợi ích chức năng bằng 0, 759 > 0.6 nên thang đo này có thể sử dụng được. 5 biến quan sát trong nhóm đều có hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0.3 và Alpha nếu bỏ biến đều nhỏ hơn 0,759. Do đó các biến này đều đủ điều kiện để sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Dựa vào bảng 9 ta thấy giá trị Cronbach's Alpha của nhân tố lợi ích xúc cảm bằng 0, 876 > 0.6 nên thang đo này có thể sử dụng được. 3 biến quan sát trong nhóm đều có hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0.3 và Alpha nếu bỏ biến đều nhỏ hơn 0,876. Do đó các biến này đều đủ điều kiện để sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Dựa vào bảng 9 ta thấy giá trị Cronbach's Alpha của nhân tố bằng 0, 876 > 0.6 nên thang đo này có thể sử dụng được. 2 biến quan sát trong nhóm đều có hệ số
tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0.3. Do đó các biến này đều đủ điều kiện để sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Sau khi xác định được 3 nhân tố, nhóm tiến hành phân tích mức độ ảnh hưởng của các nhân tố và thu được kết quả như sau :
Bảng 10: Đo lường giá trị trung bình của các nhân tố
Lợi ích chức năng Lợi ích xúc cảm Tài chính
N 75 75 75
Mean 3.7520 2.6933 3.2867
Median 3.8000 2.6667 3.5000
Mode 3.40 2.33 3.50
(Nguồn: xử lý số liệu SPSS)
Bảng 5.1 cho thấy nhân tố lợi ích chức năng có mức độ ảnh hưởng lớn nhất tới việc làm xuất hiện nhu cầu mua smartphone của sinh viên. Xếp thứ 2 là nhân tố tài chính và cuối cùng là nhân tố lợi ích xúc cảm.
Nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tới việc làm xuất hiện nhu cầu mua smartphone, nhóm tiến hành kiểm định One-Sample Test với các nhân tố được rút trích từ quá trình phân tích nhân tố EFA. . Thang đo đo lường các biến quan sát được xây dựng trên thang đo Likert 5 mức độ. Các lựa chọn bắt đầu từ giá trị là 1 = “Rất ít” cho đến 5 = “ Rất nhiều”
Nhân tố lợi ích chức năng
Bảng 11: Đánh giá mức độ tác động của nhân tố lợi ích chức năng.
Nhân tố N Mean Median t TestValue Sig. (2-tailed)
Lợi ích chức năng 75 3.7520 3.8000 -3.401 4 0.001
10.313 3 0.000
(Nguồn: số liệu xử lí SPSS)
Với giá trị mức độ tác động trung bình của nhóm lợi ích chức năng bằng 3.7520 nên nhóm tiến hành kiểm định với giá trị test value bằng 4.
H0: Mức độ ảnh hưởng của nhân tố lợi ích chức năng tới việc làm xuất hiện nhu cầu mua smartphone ở mức độ nhiều (M=4)
H1: Mức độ ảnh hưởng của nhân tố lợi ích chức năng tới việc làm xuất hiện
Với mức ý nghĩa 95%, kết quả kiểm định cho giá trị Sig. = 0,001 < 0,05; như vậy đủ bằng chứng thống kê bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thuyết H1. Tức là Mức độ ảnh hưởng của nhân tố lợi ích chức năng tới việc làm xuất hiện nhu cầu mua smartphone khác mức độ nhiều. Mặt khác giá trị t = -3.401 < 0, nên giá trị trung bình tổng thể nhỏ hơn 4 (mức độ ảnh hưởng là nhiều trong thang đo).
Tiếp tục kiểm định với giá trị 3 tương ứng với mức độ trung lập trong thang đo ta có cặp giả thuyết:
H0: Mức độ ảnh hưởng của nhân tố lợi ích chức năng tới việc làm xuất hiện nhu cầu mua smartphone ở mức độ trung lập (M=3)
H1: Mức độ ảnh hưởng của nhân tố lợi ích chức năng tới việc làm xuất hiện nhu cầu mua smartphone khác mức độ trung lập (M≠3)
Với mức ý nghĩa 95%, kết quả kiểm định cho giá trị Sig. = 0,000 < 0,05; như vậy đủ bằng chứng thống kê bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thuyết H1. Tức là Mức độ ảnh hưởng của nhân tố lợi ích chức năng tới việc làm xuất hiện nhu cầu mua smartphone khác mức độ trung lập. Mặt khác giá trị t = 10,313 > 0, nên giá trị trung bình tổng thể lớn hơn 3 (mức độ ảnh hưởng là trung lập trong thang đo).
Vậy qua kiểm định One Sample T – test với hai giá trị kiểm định là 3, 4; ta có thể thấy được rằng, mức độ ảnh hưởng của nhân tố tới việc làm xuất hiện nhu cầu mua smartphone nằm trong khoảng giá trị từ 3 đến 4 tương ứng với mức độ trung lập cho đến mức nhiều trong thang đo. Tức là mức độ ảnh hưởng của nhân tố tới việc làm xuất hiện nhu cầu mua smartphone của sinh viên là cao hơn mức trung