Bảng 4.6 Thống kê mô tả các biến quan sát Cỡ mẫu Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn HI1 256 1 5 3.66 1.112 HI2 256 1 5 3.61 1.118 HI3 256 1 5 3.56 1.183
SD2 256 1 5 3.65 1.110 SD3 256 1 5 3.47 1.243 SD4 256 1 5 3.61 1.170 XH1 256 1 5 3.67 1.079 XH2 256 1 5 3.68 1.110 XH3 256 1 5 3.55 1.207 XH4 256 1 5 3.67 1.096 DK1 256 1 5 3.68 1.109 DK2 256 1 5 3.66 1.133 DK3 256 1 5 3.59 1.137 DK4 256 1 5 3.79 1.016 SP1 256 1 5 3.71 1.068 SP2 256 1 5 3.70 1.055 SP3 256 1 5 3.70 1.006 SP4 256 1 5 3.63 1.161 SP5 256 1 5 3.61 1.098 GD1 256 1 5 3.65 1.033 GD2 256 1 5 3.61 1.007 GD3 256 1 5 3.63 1.091 GD4 256 1 5 3.60 1.050 YD1 256 2 4 3.06 .577 YD2 256 2 4 3.09 .577 YD3 256 2 4 3.05 .478 (Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
Theo kết quả thống kê mô tả các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu (bảng 4.6) giá trị trung bình của các biến quan sát đều lớn hơn 3 thể hiện xu hướng đồng ý cao, giá trị trung bình cao nhất thuộc về biến quan sát DK4 “Tôi thấy website có các chương trình tri ân khách hàng thân thiết” và giá trị trung bình nhỏ nhất thuộc về biến YD3 “Tôi sẽ tìm hiểu và sử dụng nhiều hơn các trang bán hàng trực tuyến cũng như thông tin các sản phẩm được bán trực tuyến”.
Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha 4.2.1Nhận thức sự hữu ích
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của thang đo “Nhận thức sự hữu ích” 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
HI1 10.82 7.026 .576 .701 HI2 10.88 7.161 .542 .719 HI3 10.92 6.904 .539 .723 HI4 10.84 7.197 .601 .690 Hệ số Cronbach’s Alpha: 0.764 (Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố nhận thức sự hữu ích là 0,764 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 Nhận thức về sự hữu ích là HI1, HI2, HI3, HI4 và đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.2Nhận thức tính dễ sử dụng
Bảng 4.8 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của thang đo “Nhận thức tính dễ sử dụng”
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
SD1 10.73 7.663 .515 .689 SD2 10.73 7.290 .603 .640 SD3 10.91 7.246 .500 .700 SD4 10.77 7.480 .514 .690 Hệ số Cronbach’s Alpha: 0.739 (Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố nhận thức tính dễ sử dụng là 0,739 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 Nhận thức tính dễ sử dụng là SD1, SD2, SD3, SD4 và đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.3Ảnh hưởng của xã hội
Bảng 4.9 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của thang đo “Ảnh hưởng của xã hội”
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
XH1 10.90 7.096 .580 .678 XH2 10.89 7.157 .540 .699 XH3 11.02 6.713 .548 .696 XH4 10.89 7.279 .527 .706 Hệ số Cronbach’s Alpha: 0.752 (Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố ảnh hưởng của xã hội là 0,752 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 ảnh hưởng của xã hội là XH1, XH2, XH3, XH4 và đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.4Điều kiện thuận lợi
Bảng 4.10 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của thang đo “Điều kiện thuận lợi”
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
DK1 11.04 7.426 .631 .771 DK2 11.06 7.502 .593 .789 DK3 11.13 7.289 .633 .770 DK4 10.94 7.557 .694 .745 Hệ số Cronbach’s Alpha: 0.816 (Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố điều kiện thuận lợi là 0,816 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 là DK1, DK2, DK3, DK4 và đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.5Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm, dịch vụ
Bảng 4.11 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của thang đo “Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm, dịch vụ” 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
SP1 14.63 9.967 .520 .708 SP2 14.64 9.792 .562 .693 SP3 14.64 9.846 .595 .683 SP4 14.71 10.208 .413 .749 SP5 14.73 9.859 .516 .709 Hệ số Cronbach’s Alpha: 0.752 (Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm, dịch vụ là 0,752 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 5 biến quan sát của thang đo yếu tố điều kiện thuận lợi là SP1, SP2, SP3, SP4, SP5 và đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.6Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến
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