(d)Nhĩm nhân tố thứ 4: Bao gồm các biến TR1 đến TR3
Từ kết quả phân tích cho thấy cả ba biến quan sát này đều cĩ hệ số chuyển tải khá cao. Các biến quan sát từ TR1 đến TR3 nĩi về tính bảo mật, an tồn của hệ thống khi thơng tin cá nhân cũng như niềm tin về sự an tồn của hệ thống trong việc thanh tốn tiền. Do đĩ, nhĩm yếu tố này vẫn cĩ tên như mơ hình nghiên cứu ban đầu là « Sự tin cậy » (F4)
(e)Nhĩm nhân tố thứ 5: Bao gồm các biến SN1 đến SN3
Nhĩm biến quan sát này nĩi về những tác động bên ngồi xã hội như gia đình, bạn bè, người thân của khách hàng nên tên của yếu tố này được đặt theo mơ hình ban đầu là « ChuNn mực chủ quan » (F5). Trong xã hội vẫn cịn mang tính tập thể như hiện nay thì vẫn cịn sự tác động của người thân, bạn bè trong nhận thức của khách hàng.
4.3.2 Phân tích nhân tố biến phụ thuộc (phụ lục F.2)
Xu hướng mua của khách hàng bao gồm 3 biến quan sát (PI1, PI2, PI3), thành phần này được phân tích theo phương pháp Prinipal Compoenent với phép quay Varimax. Các biến quan sát cĩ hệ số factor loading nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại vì khơng đảm bảo đủ độ hội tụ với các biến cịn lại trong thang đo. Kết quả
phân tích thành phần này như sau :
Bảng 4.3.2.1 : Kết quả phân tích EFA biến phụ thuộc
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .710 Approx. Chi-Square 460.053 df 3 Bartlett's Test of Sphericity Sig. .000
Bảng 4.3.2.2 : Ma trận dạng thức biến phụ thuộc
Total Variance Explained
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Component Total
% of
Variance Cumulative % Total
% of
Variance Cumulative %
1 2.359 78.640 78.640 2.359 78.640 78.640
2 .404 13.458 92.097
3 .237 7.903 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Bảng 4.3.2.3 : Ma trận thành phần biến phụ thuộc
Component Matrix(a)
Component 1 PI2 Chắc chắn mua khi cần .921 PI3 Niềm tin người khác cũng
sẽ mua .874
PI1 Dự định mua trong tương
lai .865
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Phân tích EFA thang đo “ Xu hướng mua” với hệ số KMO là 0,710 và cĩ một biến quan sát trong thành phần được trích tại eigenvalue là 2,359; tổng phương sai trích được là 78.64% , trọng số của các biến quan sát cao nhất là 0,921 và thấp nhất là 0,865.
4.3.3 Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Từ kết quả phân tích EFA cho thấy các biến đo lường xu hướng mua được nhĩm thành 5 nhân tố chính:
Nhân tố thứ nhất (F1) được đặt tên là tiện ích của hệ thống bao gồm các biến quan sát AT1, AT2, AT3 và PU1, PU2, PU3.
Nhân tố thứ hai (F2) cĩ tên là khả năng cá nhân bao gồm 5 biến quan sát SE1, SE2, SE3 và FA1, FA2.
Nhân tố thứ ba (F3) bao gồm các biến PE1,PE2, PE3, PE4 được đặt tên là
thuận tiện cảm nhận
Nhân tố thứ tư (F4) cĩ tên là sự tin cậy bao gồm các biến quan sát TR1,TR2, TR3
Nhân tố thứ năm (F5) là nhân tố chu%n mực chủ quan gồm cĩ ba biến quan sát SN1, SN2, SN3
Như vậy, mơ hình nghiên cứu ban đầu được điều chỉnh sau cùng như sau:
Biểu đồ 4.1: Mơ hình nghiên cứu đã điều chỉnh
Các giả thuyết của mơ hình:
H1: Nếu tiện ích của hệ thống mang lại càng cao thì xu hướng mua sẽ càng tăng.
H2: Khả năng của người sử dụng càng cao thì xu hướng mua của họ cũng sẽ
cao.
H3: là mối quan hệ về mặt tích cực giữa sự thuận tiện cảm nhận đối với hệ
thống giao dịch vé điện tử và thái độ về việc mua vé điện tử.
H4: Khi người mua cĩ độ tin cậy càng cao thì xu hướng mua vé điện tử càng tăng.
H5: là mối quan hệđồng biến giữa các chuNn mực chủ quan và xu hướng mua vé điện tử.
4.4 Hồi quy tuyến tính
4.4.1 Phân tích tương quan (phụ lục G.1)
Correlations F1 F2 F3 F4 F5 PI F1 1 .511(**) .529(**) .301(**) .288(**) .775(**) F2 .511(**) 1 .496(**) .263(**) .140(**) .509(**) F3 .529(**) .496(**) 1 .311(**) .301(**) .537(**) F4 .301(**) .263(**) .311(**) 1 .337(**) .288(**) F5 .288(**) .140(**) .301(**) .337(**) 1 .378(**) Pearson Correlation PI .775(**) .509(**) .537(**) .288(**) .378(**) 1 F1 .000 .000 .000 .000 .000 F2 .000 .000 .000 .007 .000 F3 .000 .000 .000 .000 .000 F4 .000 .000 .000 .000 .000 F5 .000 .007 .000 .000 .000 Sig. (1-tailed) PI .000 .000 .000 .000 .000 F1 312 312 312 312 312 312 F2 312 312 312 312 312 312 F3 312 312 312 312 312 312 F4 312 312 312 312 312 312 F5 312 312 312 312 312 312 N PI 312 312 312 312 312 312
** Correlation is significant at the 0.01 level (1-tailed).
Bảng 4.4.1: Ma trận tương quan giữa các nhân tố
Ma trận tương quan giữa các nhân tố cho thấy: Xu hướng mua cĩ tương quan tương đối chặt với tiện ích hệ thống (hệ số tương quan = 0,775) và cũng cĩ tương quan đáng kể với hai biến thuận tiện (hệ số tương quan = 0,537) và biến khả năng của cá nhân (hệ số tương quan = 0,509). Hai biến cịn lại là sự tin cậy và chuNn mực chủ quan cĩ hệ số tương quan tương đối thấp.
4.4.2 Phân tích hồi qui (phụ lục G.2)
Ta tiến hành phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng yếu tố tác động đến xu hướng mua của hành khách. Phân tích hồi quy sẽđược thực hiện với 5 biến độc lập F1, F2, F3, F4, F5 và một biến phụ thuộc PI. Giá trị
của các yếu tố được dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát đã được kiểm định. Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể các biến (phương pháp enter) với phần mềm SPSS 13.0 Kết quả hồi quy được thể hiện như sau:
Bảng 4.4.2.1: Tĩm tắt mơ hình hồi quy Variables Entered/Removed(b) Model Variables Entered Variables Removed Method 1 F5, F2, F4, F3, F1(a) . Enter