4: Phạm vi nghiên cứu
2.2.4. Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysic – EFA)
Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, nghiên cứu cần kiểm định
KMO đểxem xét việc phân tích này có phù hợp hay không. Việc kiểm định được thực hiện thông qua việc xem xét hệsốKMO (Kaiser Meyer-Olkin of Sampling Adequacy)
và Bartlett’s Test.
Bảng 1.9: Kết quảkiểm định KMO và Bartlett’s biến độc lập
KMO andBartlett’s Test
TrịsốKMO 0,731
Đại lượng thống kê Kiểm định Bartlett
Giá trịChi bình phương xấp xỉ 1005,067
Df 253
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS 20)
Từkết quảkiểm định KMO và Bartlett’s biến độc lậpởbảng trên, ta thấy rằng: - Giá trị KMO bằng 0,731 và nằm trong ngưỡng từ 0,5 đến 1 nên phân tích EFA là phù hợp.
- Mức ý nghĩa Sig. của kiểm định bartlett’s Test=0,00<0,05 nên các biến quan sát khi được đưa vào mô hình nghiên cứu có tương quan với nhau và phù hợp nghiên cứu phân tích nhân tốkhám phá EFA.
2.2.4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA đối với biến độc lập
Kết quảphân tích nhân tốkhám phá biến độc lập được thểhiệnở bảng dưới đây: Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 1.10: Kết quảphân tích nhân tốkhám phá EFA biến độc lập Biến quan sát Nhóm nhân tố 1 2 3 4 5 6 SP5 0,818 SP2 0,810 SP3 0,759 SP1 0,658 SP4 0,616 CSKH2 0,857 CSKH4 0,714 CSKH1 0,629 CSKH3 0,625 NVBH2 0,770 NVBH3 0,745 NVBH4 0,733 NVBH1 0,686 GIA3 0,798 GIA1 0,737 GIA2 0,660 TH3 0,764 TH4 0,707 TH2 0,626 TH1 0,530 PTTT1 0,863 PTTT3 0,839 PTTT2 0,764 HệsốEigenvalue 5,429 2,491 2,130 1,702 1,341 1,226
Phương sai lũy tiến (%) 13,539 24,079 33,876 43,375 52,821 62,261
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS 20)
Thực hiện phân tích nhân tố lần đầu tiên, đưa 23 biến quan sát trong 6 biến độc lập ảnh hưởng đến ý định đầu tư bất động sản đất nền của khách hàng vào phân tích nhân tốtheo tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1thìđã có 6 nhân tố được tạo ra.Như vậy, sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, số biến quan sát vẫn là 23, được rút trích lại vẫn là 23 nhân tố. Không có biến quan sát nào có hệsốtải nhân tố (Factor
Loading) bé hơn 0,5 nên không loại bỏ biến, đề tài tiếp tục tiến hành các bước phân tích tiếp theo.
Kết quả phân tích nhân tố trên được chấp nhận khi tiêu chuẩn phương sai trích
(Variance Explained Criteria)> 50% và giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 (theo Gerbing &
Anderson, 1998). Cụthểtrong kết quảphân tích này, tổng phương sai trích là62,261%
> 50%, do đó phân tích nhân tốlà phù hợp.
2.2.4.3. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụthuộc
Bảng 1.11: Kết quảkiểm định KMO và Bartlett’s biến phụthuộc
KMO and Bartlett’s Test
TrịsốKMO 0,708
Đại lượng thống kê Kiểm định Bartlett
Giá trị Chi bình phương xấp xỉ 119,907
Df 3
Sig. 0,000
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS 20)
Các điều kiện kiểm định KMO và Bartlett’s Test biến phụ thuộc tương tự các
điều kiện kiểm định của biến độc lập. Sau khi tiến hành phân tích đánh giá chung vềý
định đầu tư bất động sản tại Công ty Địa Ốc Minh Trần qua 3 biến quan sát, ta nhận
được kết quả như trên. Cụ thể, chỉ số KMO là 0,708 (lớn hơn 0,05), và kiểm định
Bartlett’s Test cho giá trị Sig. = 0,00 (bé hơn 0,05) nên dữliệu thu thập được đáp ứng
được điều kiện đểtiến hành phân tích nhân tố. - Rút trích nhân tốbiến phụthuộc
Bảng 1.12: Kết quảphân tích nhân tốkhám phá EFA biến phụthuộc
Ý định đầu tư Hệsốtải
DAUTU1 0,871
DAUTU2 0,861
DAUTU3 0,824
Phương sai tích lũy tiến (%) 72,663
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS 20)
Kết quả phân tích EFA cho các biến phụ thuộc trên cho thấy, hệ số tải nhân tố
của các biến quan sát đều thỏa mãn điều kiện khi phân tích nhân tố là hệ số Factor Loading > 0,5 và số nhân tố tạo ra khi phân tích nhân tố là 1 nhân tố, không có biến quan sát nào bịloại.
Sau khi phân tích ta nhóm biến nhân tố này thành một nhóm là: “ý định đầu tư”.
Kết quảcho thấy thang đo có phương saitích lũy tiến là 72,663% > 50% nên giải thích tốt cho đại lượng đo lường.
Quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA đã xác định được 6 nhân tố ảnh
hưởng đến ý định đầu tư bất động sản đất nền của khách hàng tại Công ty Địa Ốc Minh Trần. Cụthể6 nhân tố đó là:“Thương hiệu”; “Giá”; “Sản phẩm”; “Chăm sóc
khách hàng”; “Nhân viên bán hàng”; “Phương thức thanh toán”. Đồng nghĩa với việc mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA không có gì thay
đổi đáng kểso với ban đầu, không có biến quan sát nào bị loại ra khỏi mô hình trong quá trình kiểm định độtin cậy thang đo và phân tích nhân tốkhám phá.
2.2.5. Kiểm định sựphù hợp của mô hình
2.2.5.1: Kiểm định sự tương quan giữa biến độc lập và biến phụthuộcBảng 1.13: Kết quảphân tíchtương quan Pearson Bảng 1.13: Kết quảphân tíchtương quan Pearson
TH GIA SP CSKH NVBH PTTT DAUTU
QD
Tương quan Pearson 0,573 0,697 0,563 0,570 -0,117 -0,111 1 Sig.(2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,205 0,229
N 120 120 120 120 120 120 120
Nhìn vào kết quảphân tích hồi quy tương quan Paerson được thểhiệnởbảng trên, ta có thểthấy:
- Mức ý nghĩa của 4 nhân tố: Thương hiệu; Giá; Sản phầm; Chăm sóc khách hàng đều có mức ý nghĩa bé hơn 0,05. Điều này cho thấy sự tương quan có ý nghĩa
giữa các biến này và biến phụ thuộc “Ý định đầu tư”. Trong khi đó, có 2 biến: Nhân
viên bán hàng; Phương thức thanh toán lại có mức ý nghĩa lần lượt là 0,205 và 0,229. Hai con số này đều lớn hơn 0,05, điều này chứng tỏ 2 biến này không có sự tương
quan với biến phụthuộc“Ý định đầu tư”.
- Bên cạnh đó, ta cũng thấy được biến “Giá” là biến có sự tương quan chặt chẽ
nhất với biến phụthuộc với hệsố tương quan pearson cao nhất là 0,697. Và thấp nhất là biến “Sản phẩm” với hệsố tương quan là0,563.
- Tuy nhiên, nhìn chung hệsố tương quan Pearson khá cao (có 4 nhân tốlớn hơn
0,5, và chỉ có 2 nhân tốthấp hơn 0,5) nên ta có thể kết luận rằng các biến độc lập sau
khi điều chỉnh có thểgiải thích cho biến phụthuộc “ Ý định đầu tư”.
2.2.5.2: Đánh giá sựphù hợp của mô hình
Hệsố xác định R2 và R2 hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Vì R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độ phù hợp của mô hình. R2 hiệu chỉnh càng lớn thểhiện độphù hợp của mô hình càng cao.
Bảng 1.14: Kết quả đánh giá sựphù hợp của mô hình
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai sốchuẩn của ước lượng Durbin- Watson 1 0,820 0,673 0,656 0,30837 1,837
(Nguồn: Kết quảxửlý SPSS 20)
Theo kết quả đánh giá sựphù hợp của mô hình trong nghiên cứu này, ta thấy mô hình 6 biến độc lập có giá trị R bình phươnglà 0,673. Tức là: độphù hợp của mô hình là 67,3%. Hay nói các khác, 67,3% độ biến thiên của biến phụthuộc“Ý định đầu tư”
được giải thích bởi 6 biến độc lậpđược đưa vào mô hình. Bên cạnh đó, ta nhận thấy giá trị R bình phương hiệu chỉnh là 0,656 là khá cao ( > 50%), nghĩa là mối quan hệ
giữa biến độc lập và biến phụthuộc được coi là gần chặt chẽ.
2.2.5.3. Xem xét sự tương quan, đa cộng tuyến
Đại lượng Durbin – Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số
kề nhau. Dựa vào kết quả thực hiện phân tích hồi quy cho thấy, giá trị Durbin –
Watson là 1,837 (Theo bảng kết quả đánh giá sự phù hợp của mô hình) - thuộc trong khoảng chấp nhận (1,6 đến 2,6). Vậy có thể kết luận là mô hình không xảy ra hiện
tượng tự tương quan.Mô hình hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến khi có giá trị
hệsố phóng đại phương sai (VIF –Variance Inflation Factor) lớn hơn hay bằng 10. Từ
kết quảphân tích hồi quyở trên, ta có thểthấy rằng giá trị VIF của mô hình nhỏ(đều
dưới giá trị 2) nên nghiên cứu kết luận rằng mô hình hồi quy không vi phạm hiện
tượng đa cộng tuyến.
2.2.5.4: Kiểm định sựphù hợp của mô hình
Giảthuyết H0: β1 = β2 = β3= β4 = β5 = 0 : Mô hình hồi quy không phù hợp Giảthuyết H1:β1 ≠ β2 ≠ β3 ≠β4 ≠ β5 : Mô hình hồi quy phù hợp.
Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa bội ta dùng giá trị
Sig.ởbảng phân tích ANOVA sau:
Bảng 1.15: Kết quảkiểm định ANOVA
ANOVA
Mô hình Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Sig.
1
Tương quan 22,110 6 3,685 38,751 0,000
Phần dư 10,746 113 0,095
Tổng 32,856 119
Kết quảkiểm định ANOVAở bảng trên cho thấy giá trị Sig. = 0,000 rất nhỏ, cho phép nghiên cứu bác bỏ giảthiết rằng “Hệ số xác định R bình phương = 0” tức là mô hình hồi quy phù hợp. Như vậy mô hình hồi quy thu được rất tốt, các biến độc lập giải
thích được khá lớn sự thay đổi của biến phụthuộc “Ý định đầu tư”.
2.2.5.5:Phương trình hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến ýđịnh đầu tư
Mô hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụ thuộc là “Ý định đầu
tư”(DAUTU), và các biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tố khám phá EFA gồm 6 biến: “thương hiệu”(TH), “giá”(GIA), “sản phẩm” (SP), “chăm sóc khách
hàng”(CSKH), “nhân viên bán hàng”(NVBH), và “phương thức thanh toán” (PTTT)
với các hệsốbê-ta lần lượt làβ1,β2,β3,β4,β5,β6
Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:
DAUTU= β0+ β1TH+ β2GIA+ β3SP+ β4CSKH +β5NVBH + β6PTTT +ei
Trong đó:
DAUTU: Giá trị của biến phụthuộc ý địnhđầu tư BĐS
TH: Giá trị của biến độc lập thứnhất là yếu tố thương hiệu. GIA: Giá trịcủa biến độc lập thứhai là yếu tốgiá.
SP: Giá trịcủa biến độc lập thứba là yếu tốsản phẩm.
CSKH: Giá trịcủa biến độc lập thứ tư là yếu tố chăm sóc khách hàng. NVBH: Giá trị của biến độc lập thứ năm làyếu tốnhân viên bán hàng . PTTT: Giá trịcủa biến độc lập thứsáu là yếu tố phương thức thanh toán. Các giảthuyết:
H0: Các nhân tốchính không có mối tương quan với ýđịnh đầu tư Bất động sản
đất nền của khách hàng tại Công ty ĐịaỐc Minh Trần.
H1: Nhân tố “TH” có tương quan với ý định đầu tư Bất động sản đất nền của khách hàng tại Công ty ĐịaỐc Minh Trần.
H2: Nhân tố “GIA” có tương quan với ý định đầu tư Bất động sản đất nền của khách hàng tại Công ty ĐịaỐc Minh Trần.
H3: Nhân tố “SP” có tương quan với ý định đầu tư Bất động sản đất nền của khách hàng tại Công ty ĐịaỐc Minh Trần.
H4: Nhân tố “CSKH” có tương quan với ýđịnh đầu tư Bất động sản đất nền của khách hàng tại Công ty ĐịaỐc Minh Trần.
H5: Nhân tố “NVBH” có tương quan với ýđịnh đầu tưBất động sản đất nền của khách hàng tạiCông ty ĐịaỐc Minh Trần.
H6: Nhân tố “PTTT” có tương quan với quyết định đầu tư Bất động sản đất nền của khách hàng tại Công ty ĐịaỐc Minh Trần.
Dựa vào hệsốBê-ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc trong mô hình và ảnh hưởng với mức
độ ra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa Trường Đại học Kinh tế Huế
ra giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quảcủa mô hình hồi quy sẽgiúpxác định
được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến ýđịnh đầu tư bất
động sản đất nền của khách hàng tại Công ty ĐịaỐc Minh Trần.
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽgiúp chúng ta biết được chiều hướng và cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụthuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tốcó mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Những nhân tốnào có giá trị Sig. > 0,05 sẽ bị loại khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.
Kết quảphân tích hồi quyđược thểhiện qua các bảng sau:
Bảng 1.16: Hệsốphân tích hồi quy
Hệsố chưa chuẩn hóa Hệsốchuẩn hóa
t Sig. VIF B Độlệch chuẩn Beta Hằng số 0,192 0,503 382 0,703 TH 0,257 0,068 0,246 3,776 0,000 1,462 GIA 0,430 0,064 0,429 6,741 0,000 1,396 SP 0,229 0,072 0,204 3,195 0,002 1,402 CSKH 0,214 0,074 0,186 2,877 0,005 1,445 NVBH -0,048 0,063 -0,041 -761 0,448 1,021 PTTT -0,074 0,056 -0,074 -1,325 0,188 1,072 (Nguồn: Kết quảxửlý SPSS 20)
Giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình:
“Thương hiệu”, “ Giá”, “Sản phẩm” và “Chăm sóc khách hàng” đều nhỏ hơn 0,05. Điều này chứng tỏ các biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Riêng 2 biến “Nhân viên bán hàng” và “Phương thức thanh toán” có giá trị Sig. lần lượt là 0,448 và 0,188, hai giá trị này đều lớn hơn 0,05 nên bịloại khỏi mô hình.
Như vậy, ta có phương trình hồi quy được xác định theo hệsốchuẩn hóanhư sau:
DAUTU= 0,246TH + 0,429GIA + 0,204SP + 0,186CSKH + ei
Từmô hình hồi quy nêu trên, ta có thể xác định được có 4 nhân tố ảnh hưởng đến
“Ý định đầu tư” bất động sản đất nền của khách hàng tại Công ty ĐịaỐc Minh Trần ,
cụthểlà : “Thương hiệu”, “Giá”, “ Sản phẩm” và “Chăm sóc khách hàng”.
Đềtài tiến hành giải thích ý nghĩa các hệsốbê-ta như sau:
- Hệsốβ1= 0,246 có ý nghĩa là khi biến “Thương hiệu” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Ý định đầu tư” sẽbiến đổi cùng chiều 0,246 đơn vị.
- Hệsốβ2= 0,429 có ý nghĩa là khi biến “Giá” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Ý định đầu tư” sẽbiến đổi cùng chiều 0,429đơn vị.
- Hệ số β3= 0,204 có ý nghĩa là khi biến “sản phẩm” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Ý định đầu tư”biến đổi cùng chiều 0,204 đơn vị.
- Hệ số β4= 0,186 có ý nghĩa là khi biến “Chăm sóc khách hàng” thay đổi 1
đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Ý định đầu tư” thay đổi cùng chiều
0,361 đơn vị.
Như vậy, dựa trên kết quả phân tích hồi quy mà tôi đã tiến hành như ở trên, có thể nhận thấy rằng nhân tố “Giá” là có tác động lớn nhất đến ý định đầu tư BĐS đất nền của khách hàng tại Công ty Địa Ốc Minh Trần, với hệ số β2= 0,429. Điều này cũng dễ hiểu khi sản phẩm mà khách hàng chuẩn bị đầu tư là một sản phẩm có giá trị
lớn, thì việc quan tâm đến giá cả là điều khó tránh khỏi, khách hàng đầu tư cần có một mức giá phù hợp với tài chính của họcũng như giá trịcủa sản phẩm đó. Chính vì vậy,
đây là yếu tốcó ảnh hưởng lớn nhất, chi phối lớn nhất đến ýđịnh đầu tư bất động sản
đất nền của hách hàng tại Công ty ĐịaỐc Minh Trần.
Yếu tố có tác động ở vị trí thứ hai đến ýđịnh đầu tư của khách hàng là “Thương
hiệu” với hệsố β3= 0,246.Thương hiệu là một yếu tốkhá quan trọng trong việc quyết
định lựa chọn đầu tư của khách hàng bởi lẻ những Công ty có phản hồi tốt từ khách hàng, luôn có những chính sách bán hàng rõ ràng minh bạch, thì sẽtạo dựng được uy tín niềm tin cho khách hàng.