Bảng 4.12 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của thang đo “Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến” Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu loại
biến
Tương quan biến
tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
GD1 10.85 6.137 .570 .692 GD2 10.88 6.206 .579 .687 GD3 10.86 6.268 .488 .737 GD4 10.89 6.016 .583 .684 Hệ số Cronbach’s Alpha: 0.757 (Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến là 0,757 và lớn hơn 0,6. Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3. Do đó, chấp nhận 4 biến quan sát của thang đo yếu tố điều kiện thuận lợi
4.2.7Ý định mua sắm trực tuyến
Bảng 4.13 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của thang đo “Ý định mua sắm trực tuyến”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu loại
biến
Tương quan biến
tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
YD1 6.14 .686 .711 .362
YD2 6.11 .807 .540 .606
YD3 6.15 1.102 .367 .791
Hệ số Cronbach’s Alpha: 0.710
(Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố ý định mua sắm trực tuyến là 0,710 và lớn hơn 0,6. Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3. Do đó, chấp nhận 3 biến quan sát của thang đo yếu tố điều kiện thuận lợi là YD1, YD2, YD3, YD4 và đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Theo kết quả phân tích Crobach’s Alpha cho 6 khái niệm thành phần là các biến độc lập và 1 khái niệm thành phần là biến phụ thuộc thì mô hình nghiên cứu có 25 biến quan sát, không có biến nào bị loại
Phân tích nhân tố khám phá EFA 4.3.1Tiêu chuẩn đánh giá
Các biến đạt yêu cầu sau khi thực hiện kiểm định thang đo bằng hệ số Crobach’s Alpha, được đưa vào thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA giúp đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Trong đó có 25 biến quan sát của 6 khái niệm thành phần là biến độc lập và 3 biến quan sát của 1 khái niệm thành phần là biến phụ thuộc. 25 biến quan sát của các biến độc lập được tiến hành phân tích EFA chung, 3 biến quan sát của biến phụ thuộc được tiến hành phân tích EFA riêng.
Qui trình phân tích EFA:
hoặc bằng 1. Thang đo chấp nhận được khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007).
Hệ số KMO có giá trị 0,5 ≤ KMO ≤ 1 là đủ điều kiện phân tích, nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố khám phá EFA có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Kiểm định Bartlett phải có ý nghĩa thống kê Sig.≤ 0,05 thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Hệ số tải Factor loading lớn hơn 0,5 được xem có ý nghĩa thực tiễn (Hair và cộng sự, 1998), loại những biến quan sát có hệ số tả nhỏ hơn 0,5.
4.3.2Kết quả phân tích nhân tố EFA cho các biến độc lập
Khi tiến hành phân tích nhân tố EFA, hai giả thuyết được đặt ra:
Giả thuyết H0: Các biến quan sát không có sự tương quan với nhau trong tổng thể.
Giả thuyết H1: Các biến quan sát có sự tương quan với nhau trong tổng thể.
Bảng 4.14 Kiểm định KMO và Barlett’s của các biến độc lập
Kiểm định KMO and Bartlett
Hệ số KMO .741
Kiểm định Bartlett Giá trị Chi-Square 1718.235
Bậc tự do (df) 300
Sig. .000
(Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA được trình bày ở bảng 4.14. Kết quả cho thấy:
Hệ số KMO có giá trị là 0,741, đủ điều kiện phân tích, việc phân tích nhân tố thích hợp với các dữ liệu.
Kết quả kiểm định Barlett: Sig. = 0,000 < 0,05 cho thấy các biến quan sát trong phân tích nhân tố khám phá EFA có tương quan với nhau trong tổng thể.
Ngoài ra trong bảng phương sai trích lần thứ nhất (được đính kèm trong phụ lục IV) thì các yếu tố đều có giá trị Eigenvalues >1. Giá trị tổng phương sai trích trong lần phân tích EFA này là 58,502%, lớn hơn 50% và đạt yêu cầu đặt ra.
Bảng 4.15 Bảng ma trận xoay các thành phần Nhân tố Tên nhân tố 1 2 3 4 5 6 DK4 .839 Điều kiện thuận lợi DK1 .799 DK3 .794 DK2 .765 SP3 .767 Rủi ro liên quan đến sản phẩm SP2 .754 SP5 .706 SP1 .704 SP4 .609 HI4 .791 Nhận thức sự hữu ích HI1 .769 HI2 .745 HI3 .745 GD4 .783 Rủi ro liên quan đến giao dịch GD1 .776 GD2 .773 GD3 .697 XH1 .777 Ảnh hưởng xã hội XH2 .754 XH3 .752 XH4 .734 SD2 .791 Nhận thức tính dễ sử dụng SD1 .730 SD4 .727 SD3 .721 (Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
Với phương pháp rút trích Principal components và phép quay Varimax, có 6 yếu tố được rút trích ra từ 25 biến quan sát.
Hệ số tải Factor loading các biến quan sát lớn hơn 0,5.
nghĩa là 6 yếu tố được rút trích giải thích được 58,502% sự biến thiên của dữ liệu, các thang đo được trích ra được chấp nhận.
Như vậy, với 6 yếu tố được rút trích ra sau khi phân tích nhân tố EFA thì những yếu tố này trùng với 6 khái niệm thành phần là các biến độc lập ban đầu mà mô hình nghiên cứu đề ra là Nhận thức sự hữu ích, Nhận thức tính dễ sử dụng, Ảnh hưởng của xã hội, Điều kiện thuận lợi, Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm, dịch vụ, Nhận thức về rủi ro trong giao dịch trực tuyến.
4.3.3Kết quả phân tích nhân tố EFA cho biến phụ thuộc
Bảng 4.16. Kiểm định KMO và Barlett’s của các biến phụ thuộc
Kiểm định KMO and Bartlett
Hệ số KMO .541
Kiểm định Bartlett Giá trị Chi-Square 198.847
Bậc tự do (df) 3
Sig. .000
(Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
Bảng 4.17. Bảng tổng phương sai trích
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 1.905 63.488 63.488 1.905 63.488 63.488 2 .794 26.461 89.948 3 .302 10.052 100.000 (Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019) Bảng 4.18. Bảng ma trận xoay Component Matrix Component 1 YD1 .906 YD2 .816 YD3 .646
Bảng 4.16, bảng 4.17 và bảng 4.18 trình bày kết quả phân tích EFA của biến phụ thuộc là ý định mua sắm trực tuyến.
Sau khi phân tích độ tin cậy bằng hệ số Crobach’s Alpha, Thang đo yếu tố hành vi mua hàng trực tuyến gồm 3 biến quan sát là HV1, HV2 và HV3 được sử dụng để phân tích nhân tố EFA. Kết quả phân tích như sau:
Hệ số KMO khi phân tích EFA có giá trị là 0,541 (0,5 ≤ KMO ≤ 1), đủ điều kiện phân tích, việc phân tích nhân tố là thích hợp với các dữ liệu.
Kiểm định Barlett: Sig. = 0,000 < 0,05 cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Hệ số tải Factor loading các biến quan sát lớn hơn 0,5.
Điểm dừng khi trích các yếu tố ở yếu tố thứ 1 có giá trị Eigenvalues >1. Giá trị tổng phương sai trích là 63.488% và lớn hơn 50% và đạt yêu cầu đặt ra.
Kết thúc quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA, bằng việc sử dụng phương pháp rút trích Principal Components và phép quay Varimax, có 6 yếu tố là các biến độc lập và 1 yếu tố là biến phụ thuộc được trích ra. Sau khi phân tích EFA, các thang đo của các yếu tố đạt giá trị hội tụ và các biến quan sát đại diện được cho các khái niệm cần đo. Các biến quan sát đạt yêu cầu còn lại sau khi phân tích được nhóm lại, thực hiện tính nhân số đại diện cho các yếu tố (lấy giá trị trung bình) để tiến hành bước phân tích sau.
Nhóm 1: gồm 4 biến là HI1, HI2, HI3, HI4 được nhóm lại, lấy giá trị trung bình và kí hiệu chung là HI.
Nhóm 2: gồm 4 biến là SD1, SD2, SD3, SD4 được nhóm lại, lấy giá trị trung bình và kí hiệu chung là SD.
Nhóm 3: gồm 4 biến là XH1, XH2, XH3, XH4 được nhóm lại, lấy giá trị trung bình và kí hiệu chung là XH.
Nhóm 4: gồm 4 biến là DK1, DK2, DK3, DK4 được nhóm lại, lấy giá trị trung bình và kí hiệu chung là DK.
Nhóm 5: gồm 5 biến SP1, SP2, SP3, SP4, SP5 được nhóm lại, lấy giá trị trung bình và kí hiệu chung là SP.
Nhóm 6: gồm 4 biến GD1, GD2, GD3, GD4 được nhóm lại, lấy giá trị trung bình và kí hiệu chung là GD.
Nhóm 7: gồm 3 biến là HV1, HV2, HV3 được nhóm lại, lấy giá trị trung bình và kí hiệu chung là HV.
Mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố Kiểm định mô hình nghiên cứu
Từ kết quả phân tích Crobach’s và EFA, không có biến quan sát bị loại ra do không đạt được các yêu cầu, các khái niệm thành phần ảnh hưởng đến hành vi mua hàng trực tuyến qua internet của người tiêu dùng không có sự thay đổi. Như vậy, mô hình nghiên cứu ban đầu được giữ nguyên, các khái niệm thành phần gồm 6 biến độc lập tác động đến biến phụ thuộc là hành vi mua hàng trực tuyến. Các giả thuyết nghiên cứu được trình bày lại.
Giả thuyết H1: Nhận thức sự hữu ích có tác động dương (+) tới ý định mua sắm trực tuyến.
Giả thuyết H2: Nhận thức tính dễ sử dụng có tác động dương (+) tới ý định mua sắm trực tuyến.
Giả thuyết H3: Sự ảnh hưởng xã hội có tác động dương (+) tới ý định mua sắm trực tuyến.
Giả thuyết H4: Các điều kiện thuận lợi có tác động dương (+) tới ý định mua sắm trực tuyến.
Giả thuyết H5: Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm có tác động dương (+) đến ý định mua sắm trực tuyến.
Giả thuyết H6: Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch có tác động dương (+) đến ý định mua sắm trực tuyến.
4.5.1Phân tích tương quan Pearson
Phân tích tương quan Pearson được thực hiện giữa biến độc lập và biến phụ thuộc nhằm kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Trong phân tích tương quan, không có sự phân biệt giữa biến độc lập và các biến phụ thuộc, tất cả các biến đều được xem xét như nhau. Tuy nhiên, cần chú ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau. Dấu hiệu đa cộng tuyến sẽ được xem xét khi phân tích hồi quy (kiểm tra hệ số phóng đại phương sai VIF).
Bảng 4.28. trình bày kết quả phân tích tương quan Pearson giữa biến phụ thuộc là ý định mua sắm trực tuyến (HV) với các biến độc lập là Nhận thức sự hữu ích (HI), Nhận thức tính dễ sử dụng (SD), Ảnh hưởng của xã hội (XH), Điều kiện thuận lợi (DK), Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm, dịch vụ (SP), Rủi ro liên quan đế giao dịch, thanh toán (GD).
Bảng 4.19 Phân tích Pearson Correlations Nhân tố YD HI SD XH DK SP GD YD Pearson Correlation 1 .351** .453** .130* .427** .187** .214** Sig. (2-tailed) .000 .000 .037 .000 .003 .001 N 256 256 256 256 256 256 256 HI Pearson Correlation .351** 1 -.023 -.091 .012 -.008 -.050 Sig. (2-tailed) .000 .715 .147 .848 .902 .426 N 256 256 256 256 256 256 256 SD Pearson Correlation .453** -.023 1 -.094 .154* -.052 .072 Sig. (2-tailed) .000 .715 .135 .014 .403 .251 N 256 256 256 256 256 256 256 XH Pearson Correlation .130* -.091 -.094 1 .014 .035 -.067 Sig. (2-tailed) .037 .147 .135 .823 .577 .284 N 256 256 256 256 256 256 256 DK Pearson Correlation .427** .012 .154* .014 1 -.108 .018 Sig. (2-tailed) .000 .848 .014 .823 .084 .780 N 256 256 256 256 256 256 256 SP Pearson Correlation .187** -.008 -.052 .035 -.108 1 .013 Sig. (2-tailed) .003 .902 .403 .577 .084 .832 N 256 256 256 256 256 256 256
Sig. (2-tailed) .001 .426 .251 .284 .780 .832
N 256 256 256 256 256 256 256
(Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
Ma trận trên cho thấy các biến độc lập gồm HI, SD, XH, DK, SP, GD đều có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc YD. Các hệ số tương quan có mức ý nghĩa thống kê nhỏ hơn 0,01. Cụ thể như sau:
Hệ số tương quan Pearson giữa biến phụ thuộc ý định mua hàng trực tuyến (YD) với biến Nhận thức về sự hữu ích (HI) là 0,351.
Hệ số tương quan Pearson giữa biến phụ thuộc ý định mua hàng trực tuyến (HV) với biến Nhận thức tính dễ sử dụng (SD) là 0,453.
Hệ số tương quan Pearson giữa biến phụ thuộc ý định mua hàng trực tuyến (HV) với biến Ảnh hưởng của xã hội (XH) là 0,130.
Hệ số tương quan Pearson giữa biến phụ thuộc ý định mua hàng trực tuyến (HV) với biến Điều kiện thuận lợi (DK) là 0,427.
Hệ số tương quan Pearson giữa biến phụ thuộc ý định mua hàng trực tuyến (HV) với biến Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm, dịch vụ (SP) là 0,187.
Hệ số tương quan Pearson giữa biến phụ thuộc ý định mua hàng trực tuyến (HV) với biến Nhận thức về rủi ro trong giao dịch trực tuyến (GD) là 0,214.
Như vậy, có thể kết luận rằng các biến độc lập gồm HI, SD, XH, DK, SP, GD có thể sử dụng để đưa vào phân tích hồi qui tuyến tính và có thể giải thích cho biến phụ thuộc YD. Tuy nhiên, khi quan sát hệ số tương quan giữa các biến độc lập thì giữa chúng cũng có mối tương quan khá cao. Do đó, cần chú ý đến hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi qui tuyến tính.
4.5.2Phân tích hồi qui tuyến tính bội 4.5.2.1 Tiêu chuẩn đánh giá 4.5.2.1 Tiêu chuẩn đánh giá
Dựa trên kết phân tích tương quan, phân tích hồi qui được thực hiện nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng trực tuyến qua internet của người tiêu dùng được khảo sát tại TP.HCM.
Phương pháp sử dụng để phân tích là phương pháp đưa vào một lượt (Enter), theo đó 7 biến độc lập một biến phụ thuộc sẽ được đưa vào mô hình cùng một lúc.
Hệ số R2 hiệu chỉnh được sử dụng để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Hệ số Bêta chuẩn hóa được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng yếu tố, hệ số Bêta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào hành vi mua hàng trực tuyến qua internet của người tiêu dùng được khảo sát tại TP.HCM càng lớn (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Phương trình hồi qui tuyến tính biểu diễn mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc (HV) có dạng như sau:
𝐻𝑉 = 𝛽0+ 𝛽1𝐻𝐼 + 𝛽2𝑆𝐷 + 𝛽3𝑋𝐻 + 𝛽4𝐷𝐾 + 𝛽5𝑆𝑃 + 𝛽6𝐺𝐷
4.5.2.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi qui
Kiểm định F về sự phù hợp của mô hình cho ta biết biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với toàn bộ biến độc lập hay không.
Giả thuyết H0: 𝛽1 = 𝛽2 = 𝛽3 = 𝛽4 = 𝛽5 = 𝛽6 = 0 với tất cả các hệ số hồi qui riêng
Bảng 4.20 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi qui
ANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 39.458 6 6.576 63.497 .000b
Residual 25.788 249 .104
Total 65.246 255
(Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
Bảng 4.20 cho thấy, giá trị Sig (F) rất nhỏ và nhỏ hơn mức ý nghĩa 0,05. Do đó, giả thuyết H0 bị bác bỏ. Điều này có nghĩa là các biến độc lập trong mô hình có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc, sự kết hợp giữa các biến độc lập có trong mô hình có thể giải thích được sự biến thiên của biến phụ thuộc. Mô hình hồi qui tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Bảng 4.21 Đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi qui
Mô hình R 𝑅2 𝑅2 điều chỉnh Sai số chuẩn của đo lường Durbin-Watson
1 .778a .605 .595 .322 2.108
(Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
Bảng 4.20 cho thấy, mô hình nghiên cứu có R2 hiệu chỉnh là 0,638. Như vậy, 59,5% sự biến thiên của ý định mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng được giải thích bởi các yếu tố như: Ảnh hưởng của xã hội, Nhận thức tính dễ sử dụng, Nhận thức về sự hữu ích, Nhận thức về rủi ro trong giao dịch trực tuyến, Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm, dịch vụ, Sự tin tưởng và Ảnh hưởng của chiêu thị.
Trong bảng 4.21, hệ số Bêta của các biến độc lập HI, SD, XH, DK, SP và GD đều