Model Hệ số hồi quy chƣa hiệu chỉnh
Hệ số hồi quy hiệu
chỉnh
t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Std.
Error
Beta Tolerance VIF
1 (Constant) ,852 ,193 4,410 ,000 RT ,136 ,026 ,307 5,245 ,000 ,815 1,228 TL ,166 ,026 ,348 6,483 ,000 ,969 1,032 GTSP ,212 ,025 ,443 8,348 ,000 ,990 1,010 VCH ,103 ,031 ,201 3,317 ,001 ,758 1,320 KM ,226 ,033 ,404 6,874 ,000 ,806 1,240
Kết quả phân tích các hệ số hồi quy cho thấy giá trị sig của các yếu tố độc lập: riêng tƣ (RT), tiện lợi (TL), giá trị sản phẩm (GTSP), vận chuyển hàng (VCH), khuyến mại đều nhỏ hơn 0.05 (với mức ý nghĩa 5%) do đó các yếu tố này tác động có ý nghĩa đến yếu tố phụ thuộc quyết định mua hàng trực tuyến (QD).
2.2.4.3 Kiểm định các giả định hồi quy tuyến tính
Bƣớc tiếp theo nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm tra các giả định trong hồi quy tuyến tính. Nếu các giả định này bị vi phạm thì các kết quả ƣớc lƣợng khơng đáng tin cậy nữa. Nghiên cứu sẽ kiểm tra các giả định sau đây:
- Phƣơng sai của sai số (phần dƣ) không đổi.
- Các phần dƣ có phân phối chuẩn (có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì: sử dụng sai mơ hình, phƣơng sai không phải là hằng số, số liệu các phần dƣ khơng đủ nhiều để phân tích).
- Khơng có mối tƣơng quan giữa các biến độc lập (khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến)
Để kiểm tra giả định phƣơng sai của sai số khơng đổi, thì tác giả sử dụng biểu đồ phân tán của phần dƣ chuẩn hóa (hình 10).
Kết quả thể hiện sự phân tán phần dƣ chuẩn hoá với giá trị ƣớc lƣợng chuẩn hoá. Kết quả đồ thị trên cho thấy, phần dƣ phân tán một cách ngẫu nhiên quanh trục 0 và khơng hình thành bất kỳ một quy luật nào. Vì vậy, giả định phƣơng sai khơng đổi khơng bị vi phạm
Hình 10: Biểu đồ phân tán phần dƣ chuẩn hóa
Để kiểm tra giả định về phần dƣ có phân phối chuẩn ta sử dụng biểu đồ tần số phần dƣ chuẩn hóa Histogram(hình 12) và Biểu đồ phần dƣ chuẩn hóa Normal P-P Plot (hình 11).
Hình 11: Biểu đồ phần dƣ chuẩn hóa Normal P-P Plot
Hình 12: Biểu đồ tần số phần dƣ chuẩn hóa Histogram
Kết quả trong biểu đồ tần số phân dƣ chuần hóa Histogram cho thấy phân phối của phần dƣ xấp xỉ chuẩn: Giá trị trung bình của phần dƣ bằng 3,74E-15 kết quả này gần bằng giá trị 0, trong khi đó độ lệch chuẩn là 0.977 gần bằng 1 và biểu đồ phần dƣ chuẩn hóa Normal P-P Plot cho thấy các điểm quan sát phân tán không q xa đƣờng kỳ vọng. Vì vậy, có thể kết luận là giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Kiểm tra giả định về khơng có mối tƣơng quan giữa các biến độc lập tức là đo lƣờng đa cộng tuyến sử dụng độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phƣơng sai (Variance Inflation Factor – VIF ). Kết quả tử bảng 12 cho thấy độ chấp nhận của biến không nhỏ và nhỏ nhất là 0.758, hệ số phƣơng sai nhỏ hơn 10, cao nhất chỉ là 1.320. Điều này có nghĩa là giả định về mối tƣơng quan giữa các biến độc lập khơng bị vi phạm – khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến.
2.2.4.4 Kết quả kiểm định giả thuyết
H1: Riêng tƣ ảnh hƣởng dƣơng đến quyết định mua hàng trực tuyến tại
website:thegiodidong.com.
Kết quả: yếu tố riêng tƣ có hệ số hồi quy chuẩn hóa beta = 0.307, sig = 0.000 < 0.01 nên giả thuyết đƣợc chấp nhận.
H2: Tiện lợi ảnh hƣởng dƣơng đến quyết định mua hàng trực tuyến tại
website:thegiodidong.com.
Kết quả: yếu tố tiện lợi có hệ số hồi quy chuẩn hóa beta = 0.348, sig = 0.000 < 0.01 nên giả thuyết đƣợc chấp nhận.
H3: Giá trị sản phẩm ảnh hƣởng dƣơng đến quyết định mua hàng trực tuyến
tại website:thegiodidong.com.
Kết quả: yếu tố giá trị sản phẩm có hệ số hồi quy chuẩn hóa beta = 0.443, sig = 0.000 <0.01 nên giả thuyết đƣợc chấp nhận.
H4: Vận chuyển hàng ảnh hƣởng dƣơng đến quyết định mua hàng trực tuyến
tại website:thegiodidong.com.
Kết quả: yếu tố vận chuyển hàng có hệ số hồi quy chuẩn hóa beta = 0.201, sig = 0.001< 0.01 nên giả thuyết đƣợc chấp nhận.
H5: Khuyến mại ảnh hƣởng dƣơng đến quyết định mua hàng trực tuyến tại
website:thegiodidong.com.
Kết quả: yếu tố tiện lợi có hệ số hồi quy chuẩn hóa beta = 0.404, sig = 0.000 < 0.01 nên giả thuyết đƣợc chấp nhận.
Hình 13: Mơ hình mức độ các yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định mua hàng trực tuyến
Qua hình 14 ta thấy cả 5 yếu tố ảnh hƣởng: riêng tƣ, tiện lợi, giá trị sản phẩm, vận chuyển hàng và khuyến mại đều ảnh hƣởng dƣơng đến quyết định mua hàng trực tuyến tai website:thegioididong.com có nghĩa là khi những yếu tố ảnh hƣởng này tăng thì quyết định mua hàng trực tuyến tăng và khi những yếu tố ảnh hƣởng này giảm thì quyết định mua hàng trực tuyến giảm. Trong đo, yếu tố giá trị sản phẩm có mức độ ảnh hƣởng lớn nhất với chỉ số beta = 0.443, tiếp theo là các yếu tố khuyến mại (0.404), tiện lợi (0.348), riêng tƣ (0.307), vận chuyển hàng (0.201). Nhƣ vậy, để đẩy mạnh hoạt động bán hàng trực tuyến tại website:thegioididong.com công ty cổ phần đầu Thế giới đi động phải nỗ lực hoàn thiện hơn nữa năm yếu tố ảnh hƣởng trên theo tứ tự ƣu tiên giảm dần nhƣ sau giá trị sản phẩm, khuyến mại, tiên lợi, riêng tƣ, vận chuyển hàng.
2.2.5 Kiểm định ANOVA
Mục đích của bƣớc này là để tìm sự khác biệt về quyết định mua hàng trực tuyến giữa các yếu tố về: giới tính, độ tuổi và nghề nghiệp.
Để kiểm định có sự khác biệt giữa nam và nữ về ý định mua hàng hay Giá trị sản phẩm +0.307 Tiện lợi Riêng tƣ Quyết định Vận chuyển hàng Khuyến mại Quyết định Mua hàng trực tuyến +0.443 +0.404 +0.201 +0.348 download by : skknchat@gmail.com
không nghiên cứu sử dụng kiểm định giả thuyết về trị trung bình của hai tổng thể, các yếu tố còn lại sử dụng phân tích phƣơng sai ANOVA.
2.2.5.1 Phân tích sự khác biệt theo giới tính
Để phân tích sự khác biệt về quyết định mua hàng trực tuyến giữa nam và nữ ta sử dụng kiểm định Levence (kiểm định Levene đƣợc tiến hành với giả thuyết Ho rằng phƣơng sai của hai tổng thể bằng nhau).
Từ kết quả kiểm định ảnh hƣởng của giới tính đến quyết định mua hàng trực tuyến (xem chi tiết phụ lục 5: kiểm định ANOVA, bảng 28), giá trị Sig levene =
0.000 < 0.05, hai phƣơng sai của 2 tổng thể khác nhau hay khơng đều. Do đó, ta có thể sử dụng kết quả ở phần phƣơng sai không đều. Giá trị sig trong kiểm định t là Sig = 0.000 < 0.05, điều này có nghĩa là với độ tin cậy 95%, có sự khác biệt về quyết định mua hàng trực tuyến giữa nam và nữ tai website:thegiodidong.com.