4.2.1. Phân tích tương quan
Phân tích t ng quan là tínhươ độ mạnh hay mức độ liên hệ tuyến tính giữa hai biến để xem xét có gây ra vấn đề đa cộng tuyến hay không truớc khi đưa vào phân tích hồi quy. Phân tích t ng quanươ được thực hiện giữa biến phụ thuộc là lòng trung thành thương hiệu ĐTTM với các biến độc lập gồm hình thức trình bày quảng cáo trực tuyến, cộng đồng tr c tuyự ến, d ch vị ụ ỗh trợ khách hàng, d ch vị ụgiao hàng, truy nề thông tr c tuy n, n i dung marketing tr c tuy n. Bên cự ế ộ ự ế ạnh đócũng xem xét sự tương quan giữa các biếnđộc lập với nhau. Kết quả phân tích tương quan như bảng 4.3 sau:
Bảng 4.3. Hệ ố tương quan Pearsons
HTTB CDTT HTKH DVGH TTTT NDTT LTT HTTB Pearson Correlation 1 .401** .339** .340** .429** .537** .461** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 245 245 245 245 245 245 245 CDTT Pearson Correlation .401** 1 .507** .538** .363** .378** .439** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 245 245 245 245 245 245 245 HTKH Pearson Correlation .339** .507** 1 .542** .410** .509** .492** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 245 245 245 245 245 245 245 DVGH Pearson Correlation .340** .538** .542** 1 .458** .560** .487** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 245 245 245 245 245 245 245 TTTT Pearson Correlation .429** .363** .410** .458** 1 .490** .539** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 245 245 245 245 245 245 245 NDTT Pearson Correlation .537** .378** .509** .560** .490** 1 .603** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 245 245 245 245 245 245 245 LTT Pearson Correlation .461** .439** .492** .487** .539** .603** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 N 245 245 245 245 245 245 245
Kết qu cho th y, các biả ấ ếnđộ ậc l pđều có t ng quan khá m nh v i bi n phươ ạ ớ ế ụ thuộc với hệ ố tương quan từs 0,439đến 0,603. Bên cạnh đó, các biến độc lập cũng có sự tương quan với nhau. Như ậv y, vi c sệ ửdụng phân tích hồi qui tuy n tính là phùế hợp, tuy nhiên cũng cần quan tâmđến các biếnđộc lập có tương quan v i nhau có thớ ể gây ra hi n tệ ượngđa c ng tuy n hay không.ộ ế
4.2.2.Phương trình hồi quy
Để đo lường mức độliênquan và cường độ tác động của các nhân tố lên lòng trung thành thương hiệu điện thoại di động thông minh, tác giả sử dụng mô hình quy bội để phân tích.
Sau khi qua kiểm định thang đo bằng độ tin cậyCronbach Alpha và phân tích EFAở trên, chúng ta đã xácđược mô hình hồi quy bộigồm 06 biếnđộc lập và một biến thuộc phụ.Vì đã giả thuyếtlà hình thức trình bày quảng cáo trực tuyến, cộng đồng trực tuyến, dịch vụhỗ trợkhách hàng trực tuyến, dịch vụgiao hàng trực tuyến, truyền thông trựctuyếnvà nội dung marketing trực tuyến có tác động dương đến lòng trung thành thương hiệu điện thoại di động thông minh, nên phương pháp hồi quy được sử dụng ở đây là phương pháp đồng thời (ENTER).
Phương trình hồi quy bội được xây dựng như sau:
LTT = β0+β1HTTB + β CDTT + β2 3HTKH+ β4DVGH+ β TTTT + β5 6NDTT+ ε Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình, chúng ta dựa vào hệ số xác định R2. Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình chính là kiểm định giả thuyết H0: R = 0 so2 với giả thuyết thay thế Ha: R2≠ 0. Kiểm định cho giả thuyết H0: R = 0 c2 ũng chính là kiểm định cho giả thuyết H0: β = β1 2=…= β6= 0. Nếu giả thuyết H0bị bác bỏ, chúng ta có thể kết luận mô hình hồi quy bội xây dựng được phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được. Phép kiểm định F trongbảng phân tích phương sai ANOVA được sử dụng để kiểm định giả thuyết này.
Kết quả phân tích hồi quy với phương pháp ENTER như các bảng 4.4, 4.5, 4.6 sau đây (xem “Phụ Lục 10. Kết quả phân tích hồi quy”).
Bảng 4.4. Tóm tắt mô hình Mô
hình
Hệ số R R2 R2điều chỉnh Sai số chuẩn của ướng lượng Hệ số Durbin-Watson 1 .698a .488 .475 .34939 1.507 Bảng 4.5. ANOVA Mô hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 276695.007 6 46115.835 37.778 .000b Phần dư 290530.070 238 1220.715 Total 567225.078 244 Bảng 4.6. Trọng số ồh i quy Mô hình Hế số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn
hóa
t Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .711 .217 3.282 .001 HTTB .080 .050 .093 1.596 .112 .638 1.568 CDTT .090 .048 .112 1.875 .062 .605 1.653 HTKH .130 .063 .125 2.068 .040 .585 1.709 DVGH .035 .046 .049 .752 .453 .515 1.941 TTTT .219 .053 .235 4.134 .000 .665 1.504 NDTT .263 .057 .305 4.654 .000 .501 1.996 a. Dependent Variable: LTT
Kết quả hồi quy trong bảng 4.4 cho thấy, hệ số xác định R2= 0,488 (≠ 0) và R2 điều chỉnh = 0,475. Kiểm định F trong phân tích ANOVA ở bảng 4.5tươngứng với mức ý nghĩa p (trong SPSS ký hiệu là sig) = 0,000; điều này chứng tỏ giả thuyết H0bị bác b . Hay nói cách khác, các biỏ ến độc lập giải thích được khoảng 48% biến thiên của biến phụ thuộc. Như vậy, còn khoảng 52% biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến khác ngoài mô hình. Nhưng điều nà y có thể chấp nhận được, vìnhư đã nói, các yếu tố trên có thể chưa bao hàm hết các yếu tố của marketing trực tuyến trên thực tiễn.
Bảng 4.6 cho thấy,ba nhân tố đạt mức ý nhĩa trong mô hình gồm: Truyền thông trực tuyến với sig. = 0,000; nội dung với sig. = 0,000 và dịch vụ hỗ trợkhách hàng với
sig. = 0,040. Trọng số nhân tố của 03 nhân tố trên đều dương cho thấy 03 tố trên đều tác động dương đến lòng trung thành thương hiệu điện thoại di động thông minh. Xem kết quả phân tích tương quan Pearson trong bảng 4.3, chúng ta thấy hệ số tương quan của 03 nhân tố truyền thông trực tuyến (TTTT), nội dung marketing trực tuyến (NDTT), dịch vụhỗ trợkhách hàng trực tuyến (HTKH)với lòng trung thànhthương hiệu điện thoại di động thông minh ần ll ượt là0,539; 0,603; 0,492. Điều này nói lên rằng 03 biến độc lập nêu trên có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc. Như vậy, phân tích tương quanPearson và phân tích hồi quy có cùng kết quả như nhau. Tóm lại, biếntruyền thông trực tuyến, nội dung marketing trực tuyến và dịch vụ khách hàng đạt ý nghĩa trong mô hình.
Trong khi đó, biến hình thức trình bày quảng cáo trực tuyến(HTTB), cộng đồng trực tuyến(CDTT) và dịch vụgiao hàng trực tuyến(DVGH) có hệ số beta đều dương, chứng tỏ tác động cùng chiều với lòng trung thành thương hiệu điện thoại di động thông minh, tuy nhiên lại không có ý nghĩa thống kê (sig. >0,05). Nhìn vào các hệ số tương quan ở bảng 4.3, chúng ta thấy hệ số tương quan Pearson của các biến trên với biến phụ thuộc lần lượt là 0,461;0,439; 0,487. Điều này cũng cho thấy 03 biếntrên có quan hệ cùng chiều với biến lòng trung thành thương hiệu điện thoại di động thông minh. Vì vậy, mặc dù biến quảng cáo trực tuyến, cộng đồng trực tuyến và dịch vụgiao hàng trực tuyến không có ý nghĩa trong mô hình, nhưng chúng ta không vội đưa ra kết luận mà cần kết hợp thêm nghiên cứu nhiều lần để có ể đưa ra kết luận cuối cth ùng .
Tóm lại, 06 nhân tố đưa vào mô hình hồi quy bội thì có 03 nhân tố chúng ta có thể kết luận ngay là cóảnh hưởng đến lòng trung thành thương hiệu điện thoại di động thông minh. Ba nhân tố đó gồm: Truyền thông trực tuyến, nội dung marketing trực tuyếnvà dịch vụ ỗ trợh khách hàng trực tuyến.
Để xác định tầm quan trọng của các yếu tố marketing trực tuyến tác động đến lòng trung thànhđiện thoại di động thông minh, cần căn cứ vào hệ số beta chuẩn hóa. Nếu trị tuyệt đối ệ số beth a chuẩn hóa càng lớn thì yếu tố đó tác động đến lòng trung thànhđiện thoại di động thông minhcàng cao. Bảng 4.6 chothấy, trong 03 nhân tố tác
động đến lòng trung thành thương hiệu điện thoại thông, nội dung marketing trực tuyến (NDTT) cóảnh hưởng mạnh nhất với hệ số beta bằng 0,305; truyền thông trực tuyến (TTTT) ảnh hưởng mạnh thứ hai với hệ số beta bằng 0,235; và cuối cùng là dịch vụhỗ trợkhách hàng (HTKH) với beta bằng 0,125.
4.2.3. Kiểm tra các giả định trong mô hình hồi quy
Trong kiểm định các giả thuyết nghiên cứu bằng phương pháp phân tích hồi quy bội, chúng ta thường có nhiều giả định kèm theo nó. Ví dụ, giả địnhcó mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc; các biến độc lập không có tương quan hoàn toàn với nhau; các sai số phân phối theo phân phối chuẩn; phương sai của sai số không đổi. Vì vậy, để mô hình hồi quy có nghĩa, cần phải ảo đảm các giả địnhb của nó không bị vi phạm.
4.2.3.1. Giả định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc
Để kiểm tra mốiquan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc, sử dụng phương pháp vẽ đồ thị phân tán phần dư chuẩn hóa (standardized residual) trên trục tung và giá trị dự đoán hóa (standardized predicted value) trên trục hoành .
Quan sát đồ thị(hình 3, phụ lục11. Kết quả kiểm định giả định trong mô hình), ta thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục0 (là giá trị trung bình của phần dư), không thay đổi theo một trật tự nào đối với giá trị dự đoán.Điều này có nghĩa là, giả định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độclập và biến phụ thuộc không bị vi phạm.
4.2.3.2. Giả địnhphương sai của sai sốkhông đổi
Tiếp theo, một giả định rất quan trọng trong hồi quy là phương sai của sai số là một số không đổi.Cần phải phát hiện phương sai thay đổi trong nghiên cứu vì nếu tiếp tục sử dụng các phương pháp kiểm định thông thường mặc dù có phương sai thay đổi thì cácđánh giá của chúng ta có thể dẫn tới sai lầm.
Trong nghiên cứu người ta có nghiều phương pháp để phát hiện ra phương sai của sai số thay đổi như: phương pháp đồ thị,kiểm định Park, kiểm định Glejer, kiểm
định White, kiểm định tương quan theo hạng của Spearman (Spearman rank correlation test)… Ở đây, tác giả sử dụng hệ số tương quan hạng Spearman để kiểm định giả thuyết H0là:“hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng0”.Nếu kết quả kiểm định không bác bỏ giả thuyết H0thì có nghĩa là phương sai của sai số không thay đổi (xem “Phụ lục12. Kết quả kiểm định phương sai của sai số không đổi”).
Kết quả tương quan hạng Spearman của phần dư chuẩn hóa (standardized residual) và giá trị dự đoán hóa (standardized predicted value) cho thấy, giá trị Sig. bằng 0,858(> 0,05). Điều đó có nghĩa là chúng ta không thể bác bỏ giả thuyết H0hay phương sai của sai sốlàkhông thay đổi với độ tin cậy 95%.
4.2.3.3. Giả định các phần dư cóphân phối chuẩn
Mô hình hồi quy được xem là phù hợp với các dữ liệu quan sát khi phần dư có phân phối chuẩn (trung bình bằng 0 và phương sai không đổi). Để kiểm tra phân phối của phần dư, sử dụng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ P-P plot của các phần dư chuẩn hóa (xem “Phụ lục11. Kết quả kiểm định phângiả định trong mô hình”).
Từ biểu đồ tần số Histogram (xem hình 1 của phụ lục11) cho thấy độ lệch chuẩn Std. Dev bằng 0,988 (gần bằng 1) và giá trị trung bình Mean gần bằng 0 . Như vậy phân phối của phần dư xem nhưchuẩn, chúng ta có thể kết luận rằng, giả thuyết phần dư có phân phối chuẩn là không bị vi phạm.
Kết quả từ biểu đồ P-P plot của phần dư chuẩn hóa (hình 2 của phụ lục 11) cho thấy các điểm quan sát phân tán xung quanh đường chéo kỳ vọng. Điều này cũng cho thấy giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
4.2.3.4. Giả địnhđa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập có tương quan với nhau. Trong mô hình lý tưởng thì chúng ta giả định rằng các biến độc lập không có tương quan hoàn toàn với nhau ức lt à không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là dung sai của biến(Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor –VIF).
Hệ số phóng đại phương sai (VIF)là nghịch đảodung sai của biến (Tolerance). Như vậy, nếu dung sai ủa một biến độc lập cc àng lớn, có nghĩa là phần riêng của nó càng lớn, thì hệ số phóng đại phương sai VIF càng nhỏ, chứng tỏ là khả năng đa cộng tuyến sẽgiảm và ngược lại. Thông thường thì VIF của một biến độc lập nào đó > 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Mộng Ngọc, 2008).
Kết quả đo lường đa cộng tuyến cho hệ số phóng đại phương sai của 06 biến độc lập đều nhỏ hơn 2, điều đó chứng tỏ hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra (Phụ Lục
10. Kết quả phân tích hồi quy”).
4.3. Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu của đề tài như bảng 4.7 sau đây:
Bảng 4.7. Tổng k t k t quế ế ả ểm địki nh giảthuyết nghiên c uứ
Giả thuyết Kết quả kiểm định
H1 Hình thức trình bày của quảng cáo trực tuyến có tác động dương đến lòng trung thành thương hiệu điện thoại di động thông minh
Giả thuyết bị bác bỏ, vì Sig.=0,112 > 0,05
H2 Cộng đồng trực tuyến có tác động dương đến lòng trung
thành thương hiệu điệnthoại di động thông minh Giả thuyết bị bvì Sig.=0,062 > 0,05ác bỏ, H3 Dịch vụ hỗ trợ khách hàng trực tuyến tác động dương
đến lòng trung thành thương hiệu điện thoại di động thông minh
Giả thuyết không bị bác bỏ, vì Sig.=0,04 < 0,05
H4 Dịch vụ giao hàngtác động dương đến lòng trung thành
thương hiệu điện thoại di động thông minh Giả thuyết bị bvì Sig.=0,453 > 0,05ác bỏ, H5 Truyền thông trực tuyến tác động dương đến lòng trung
thành thương hiệu điện thoại di động thông minh
Giả thuyết không bị bác b , vì Sig.=0,00 <ỏ 0,05
H6 Nội dung marketing trực tuyến tác động dương đến lòng
trung thành thương hiệu điện thoại di động thông minh Giả thuyết không bịbác b , vì Sig.=0,00 <ỏ 0,05
4.4. Phân tíchảnh hưởng của các biến định tính đến các nhân tố của marketingtrực tuyến và lòng trung thành trực tuyến và lòng trung thành
4.4.1. Giới tính
Để kiểm định xem giới tính có cảm nhận khác nhau về các yếutốcủa marketing trực tuyến và lòng trung thành thương hiệu điện thoại di động thông minhhay không, ta dùng phép kiểm định Independent –samples T-test (Xem “Phụ Lục 13. Kết quả
phân tích T-test theo giới tính”).
Kết quả trong kiểm định Levenephân tích cho thấy, phương sai của trung bình của yếu tố truyền thông trực tuyến, dịch ụ hỗ trợv khách hàng trực tuyến của marketing trực tuyến và lòng trung thành là bằng nhaugiữa nam và nữ (Sig. > 0,05); phương sai của trung bình nội dung của marketing trực tuyếncó sự khác nhau giữa nam và nữ (Sig. bằng 0,049 < 0,05).Trong kiểm định t cho thấy, các giá trị Sig. > 0,05 nên kết luận không có sự khác biệtcó ý nghĩa giữa nam và nữ đối với các yếu tố của marketing trực tuyến (dịch vụ khách hàng trực tuyến, truyền thông trực tuyến, nội dung) và lòng trung thành thương hiệu điện thoại di động thông minh.
4.4.2. Độ tuổi
Để đánh giá mức độ khác biệt về đánh giácác yếu tố của marketing trực tuyến và lòng trung thành thương hiệuđiện thoại di động thông minhtrong các nhóm tuổi khác nhau, chúng ta sử dụng phân tích ANOVA một chiều (one – way ANOVA) (xem
“Phụ Lục 14. Kết quả phân tích ANOVA theo nhóm tuổi”).
Kết quả kiểm định ANOVA từ SPSS cho thấy, kiểm định Levene về phương sai bằng nhau không có ý nghĩa (các Sig. > 0,05), điều này có nghĩa là không có sự khác biệt về phương sai của các nhóm tuổi. Tiếp theo, kết quả kiểm định sựkhác biệt giữa các nhóm cũng khôngcó sự khác biệt giữa các nhóm tuổi (các Sig. > 0,05). Vì vậy, chúng ta kết luận là mức độ đánh giá của các nhóm tuổi đối với các yếu tố của marketing trực tuyến và lòng trung thành là không có sự khác biệt nhau.