KIỂM ĐỊNH VÀ ĐÁNH GIÁ THANG ĐO

7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu

4.2. KIỂM ĐỊNH VÀ ĐÁNH GIÁ THANG ĐO

Theo Nunnally và Burnstein (1994) cho rằng thang đo được chấp nhận khi có hệ số tin cậy Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên và sẽ loại bỏ những biến có hệ số tương quan biến tổng thấp làm cho hệ số Cronbach Alpha không đạt yêu cầu. Do vậy, trước hết sử dụng hệ số Cronbach Alpha để loại bỏ những biến không phù hợp.

4.2.1. Kiểm tra độ tin cậy cho thang đo Lợi ích cảm nhận

Thang đo Lợi ích cảm nhận gồm 4 biến quan sát được kí hiệu lần lượt là LI01, LI02, LI03, LI04 như đã được trình bày ở chương 2.

Bảng 4.1. Độ tin cậy thang đo Lợi ích cảm nhận

Biến quan sát Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến Thang đo Lợi ích cảm nhận: Cronbach’s Alpha = 0.822 >0.6

LI01 0.585 0.804

LI02 0.779 0.719

LI03 0.603 0.799

LI04 0.634 0.782

cho phép khẳng định rằng mức độ nhất quán bên trong giữa 4 biến của nhân tố Lợi ích cảm nhận khá cao. Ngoài ra, ta thấy hệ số tương quan biến tổng Corrected Item-Total Correlation của các biến LI01, LI02, LI03, LI04 > 0.3 nên được giữ lại.

4.2.2. Kiểm tra độ tin cậy cho thang đo Chi phí cảm nhận

Thang đo chi phí cảm nhận gồm 5 biến quan sát được kí hiệu lần lượt là CP01, CP02, CP03, CP04, CP05, CP06 như đã được trình bày ở chương 2.

Bảng 4.2. Độ tin cậy thang đo chi phí cảm nhận

Biến quan sát Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến Thang đo Chi phí cảm nhận: Cronbach’s Alpha = 0.812 >0.6

CP01 0.613 0.773 CP02 0.556 0.786 CP03 0.539 0.790 CP04 0.643 0.767 CP05 0.514 0.795 CP06 0.574 0.782

Bảng 4.2, cho kết quả hệ số tin cậy Cronbach's Alpha = 0.812 > 0.6, điều này cho phép tác giả khẳng định rằng mức độ nhất quán bên trong giữa 6 biến của nhân tố Chi phí cảm nhận khá cao. Hệ số tương quan biến tổng của các biến đều có các chỉ báo lớn hơn 0.3 nên cả 6 biến quan sát đều được giữ lại.

4.2.3. Kiểm tra độ tin cậy cho thang đo Rủi ro cảm nhận

Thang đo Rủi ro cảm nhận gồm 4 biến quan sát được kí hiệu lần lượt là RR01, RR02, RR03, RR04 như đã được trình bày ở chương 2.

Bảng 4.3. Độ tin cậy thang đo Rủi ro cảm nhận

Biến quan sát Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến Thang đo Rủi ro cảm nhận: Cronbach’s Alpha = 0.761 >0.6

RR01 0.494 0.754

RR02 0.752 0.594

RR03 0.516 0.728

RR04 0.514 0.729

Bảng 4.3 cho thấy hệ số tin cậy Cronbach's Alpha = 0.761 > 0.6, điều này cho phép tác giả khẳng định rằng mức độ nhất quán bên trong giữa 4 biến của nhân tố Rủi ro cảm nhận là rất cao. Hệ số tương quan biến tổng đều có các chỉ báo lớn hơn 0.3 nên 4 biến quan sát đều được giữ lại và đánh giá là đáng tin cậy.

4.2.4. Kiểm tra độ tin cậy cho thang đo Nhận thức sự thuận tiện

Thang đo Nhận thức sự thuận tiện gồm 5 biến quan sát được kí hiệu lần lượt là TT01, TT02, TT03, TT04, TT05 như đã được trình bày ở chương 2.

Bảng 4.4. Độ tin cậy thang đo Nhận thức sự thuận tiện

Biến quan sát Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến Thang đo Nhận thức sự thuận tiện: Cronbach’s Alpha = 0.789 >0.6

TT01 0.491 0.774

TT02 0.512 0.767

TT03 0.613 0.735

TT04 0.568 0.750

TT05 0.657 0.720

Bảng 4.4 cho thấy hệ số tin cậy Cronbach's Alpha = 0.789> 0.6, điều này cho phép tác giả khẳng định rằng mức độ nhất quán bên trong giữa 5 biến của nhân tố Nhận thức sự thuận tiện là rất cao. Hệ số tương quan biến tổng đều có các chỉ báo lớn hơn 0.3 nên cả 5 biến đều được giữ lại và đánh giá là đáng tin cậy.

4.2.5.Kiểm tra độ tin cậy cho thang đo Ảnh hưởng xã hội

Thang đo Ảnh hưởng xã hội gồm 4 biến quan sát được kí hiệu lần lượt là AH01, AH02, AH03, AH04 như đã được trình bày ở chương 2.

Bảng 4.5. Độ tin cậy thang đo Ảnh hưởng xã hội

Biến quan sát Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến Thang đo Ảnh hưởng xã hội: Cronbach’s Alpha = 0.676 >0.6

AH01 0.357 0.677

AH02 0.459 0.609

AH03 0.566 0.537

AH04 0.461 0.609

Dựa vào bảng 4.5, biết được kết quả đánh giá thang đo Ảnh hưởng xã hội. Trong đó cho thấy hệ số tin cậy Cronbach's Alpha= 0.676 > 0.6, điều này cho phép tác giả khẳng định rằng mức độ nhất quán bên trong giữa 4 biến của nhân tố Ảnh hưởng xã hội là khá cao. Ngoài ra, ta thấy toàn bộ các giá trị hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.4 và đạt yêu cầu. Do đó, tất cả các biến quan sát đều được giữ lại và đánh giá là tin cậy.

4.2.6. Kiểm tra độ tin cậy cho thang đo Ý định sử dụng

Thang đo Ý định sử dụng gồm 5 biến quan sát được kí hiệu lần lượt là YD01, YD02, YD03, YD04, YD05 như đã được trình bày ở chương 2.

Bảng 4.6. Độ tin cậy thang đo Ý định sử dụng

Biến quan sát Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến Thang đo Ý định sử dụng: Cronbach’s Alpha = 0.819 >0.6

YD01 0.596 0.788

YD02 0.781 0.734

YD03 0.477 0.825

YD04 0.707 0.756

Bảng 4.6 cho thấy hệ số tin cậy Cronbach's Alpha = 0.819 > 0.6, điều này cho phép khẳng định rằng mức độ nhất quán bên trong giữa biến của nhân tố Ý định sử dụng là rất cao. Hệ số tương quan biến tổng đều có chỉ báo lớn hơn 0.3 nên tất cả 5 biến đều được giữ lại.

4.3. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ

Theo Hair & cộng sự (1998) phân tích nhân tố khám phá EFA dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung của tập biến ban đầu. Hair & cộng sự (2006) dùng phương pháp trích yếu tố Principal Components với phép quay varimax (orthogonal), điều kiện hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) >0.5 và sig. <0.05. Theo Hair & cộng sự (1998) hệ số tương quan đơn hướng giữa các biến và các nhân tố trong một nhân tố (factor loading) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, hệ số này phải đạt được mức tối thiểu là 0.5 tức là lớn hơn hoặc bằng 0.5 với điều kiện mẫu khoảng 100.

Với mẫu là 106, người nghiên cứu quyết định chọn hệ số factor loading lớn hơn hoặc bằng 0.5. Tiếp theo đó là theo tiêu chuẩn Kaiser, những nhân tố có chỉ số Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ loại khỏi mô hình. Cuối cùng, tiêu chuẩn tổng phương sai trích lớn hơn 50% thì được chấp nhận.

Phân tích nhân tố khám phá cho các nhân tố ảnh hưởng:

Thông qua phân tích nhân tố khám phá cho các nhân tố ảnh hưởng cho thấy được các giá trị thể hiện qua bảng cụ thể như sau:

Bảng 4.7. Kết quả EFA cho các nhân tố ảnh hưởng

Hệ số Giá trị

KMO 0.729>0.5

Sig. 0.000 < 0.05

Initial Eigenvalues 1.081

Tổng phương sai trích 65.027%

Biến quan sát 1 2 3 4 5 6 LI02 0.788 LI03 0.774 LI04 0.770 LI01 0.678 CP06 0.802 CP04 0.648 TT04 0.601 CP02 0.597 TT01 TT02 0.810 TT03 0.788 TT05 0.688 RR02 0.837 RR04 0.783 RR01 0.684 RR03 0.627 CP03 0.838 CP01 0.680

Biến quan sát 1 2 3 4 5 6 CP05 0.589 AH03 0.786 AH02 0.713 AH04 0.667 AH01 0.649

Bảng 4.7 cho ta thấy kết quả phân tích giá trị KMO = 0.729> 0.5 và sig. = 0.000 <0.05.

Kết luận: Kiểm định này có ý nghĩa thống kê và các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể đồng thời phương pháp phân tích nhân tố (EFA) thích hợp được sử dụng trong phân tích này. Kết quả phân tích nhân tố cho thấy có 5 nhân tố được rút ra tại Initial Eigenvalues = 1.081 với tổng phương sai trích là 65.332%. Và với phân tích trên trong phép xoay Varimax ta sẽ loại những biến nào có hệ số truyền tải nhỏ hơn 0.5 và khác biệt giữa hai nhân tố nhỏ hơn 0.5. Quan sát bảng trên, ta có thể thấy được kết quả của các biến TT01 không có hệ số tải vì hệ số tải < 0.5. Do vậy tác giả tiến hành loại bỏ các biến TT01 và biến TT04 vì không hội tụ.

Nhân tố thứ nhất bao gồm các biến LI02, LI04, LI03, LI01 nhân tố này chủ yếu tập trung nói về Lợi ích cảm nhận về dịch vụ Marketing trực tuyến của các doanh nghiệp nên được đặt tên là “Lợi ích cảm nhận”. Nhân tố thứ 2 bao gồm các biến CP02, CP04, CP06 nhân tố này chủ yếu nói đến cảm nhận tính đáp ứng về ngân sách khi sử dụng dịch vụ Marketing trực tuyến và đặt tên là “Khả năng đáp ứng ngân sách chi trả”. Nhân tố thứ 3 bao gồm các biến TT02, TT03, TT05 nhân tố này chủ yếu nói về sự thuận tiện khi sử dụng dịch vụ Marketing trực tuyến và đặt tên là “Nhận thức sự thuận tiện”. Nhân tố thứ 4 bao gồm các biến RR02, RR04, RR01, RR03 nói đến việc cảm nhận về rủi ro khi sử dụng dịch vụ Marketing trực tuyến và đặt tên là “Rủi ro cảm nhận”. Nhân tố thứ 5 bao gồm các biến CP03, CP01, CP05 nói đến cảm nhận về chi phí của việc sử dụng dịch vụ Marketing trực tuyến và đặt tên là “Chi phí cảm nhận”.

Nhân tố thứ 6 bao gồm các biến AH01, AH02, AH03, AH04 nói đến ảnh hưởng xã hội lên ý định sử dụng dịch vụ Marketing trực tuyến và đặt tên là “Ảnh hưởng xã hội”.

Tiếp theo ta tiến hành kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha cho 6 nhân tố vừa được trích ra.

Bảng 4.8. Kết quả Cronbach’s Alpha cho các nhân tố ảnh hưởng

Tương quan biến tổng Alpha nếu loại biến Thang đo Lợi ích cảm nhận có Cronbach’s Alpha = 0.822 >0.6

LI01 0.585 0.804

LI02 0.779 0.719

LI03 0.603 0.799

LI04 0.634 0.782

Thang đo Khả năng đáp ứng ngân sách có Cronbach’s Alpha = 0.776 >0.6

CP02 0.496 0.766

CP04 0.681 0.669

CP06 0.696 0.655

Thang đo Nhận thức sự thuận tiện có Cronbach’s Alpha = 0.750>0.6

TT02 0.553 0.695

TT03 0.609 0.629

TT05 0.571 0.674

Thang đo Rủi ro cảm nhận có Cronbach’s Alpha = 0.761>0.6

RR01 0.494 0.754

RR02 0.752 0.594

RR03 0.516 0.728

RR04 0.514 0.729

Thang đo Chi phí cảm nhận có Cronbach’s Alpha = 0.746>0.6

CP01 0.638 0.583

CP03 0.594 0.639

CP05 0.493 0.751

Thang đo Ảnh hưởng xã hội có Cronbach’s Alpha = 0.783>0.6

AH01 0.357 0.677

AH02 0.459 0.609

AH03 0.566 0.537

Sau khi ta tiến hành kiểm định Cronbach’s Alpha cho các nhân tố vừa được trích ra, ta thấy các nhân tố đều có hệ số tin cậy cao và lớn hơn 0.6 đồng thời các biến trong các nhân tố đều có hệ số tương quan biến tổng đạt yêu cầu của nghiên cứu. Do vậy, người nghiên cứu giữ lại các biến trên trong mô hình nghiên cứu tiếp theo.

Phân tích nhân tố khám phá cho thang đo Ý định hành vi:

Thông qua phân tích nhân tố khám phá cho thang đo Ý định hành vi cho thấy được các giá trị thể hiện qua bảng cụ thể như sau:

Bảng 4.9. Kết quả EFA cho thang đo Ý định hành vi

Hệ số Giá trị

KMO 0.752 >0.5

Sig. 0.000 < 0.05

Initial Eigenvalues 2.959

Tổng phương sai trích 59.174%

Biến quan sát 1 YD02 0.882 YD04 0.835 YD01 0.761 YD05 0.7 YD03 0.645

Kết quả phân tích cho thấy từ bảng 4.9, giá trị KMO = 0.752 > 0.5; kiểm định Bartlett có Chi-Square = 212.772; df = 10 nên p(chi-square, df) = 0.000 <0.05.

Kết luận: Kiểm định này có ý nghĩa thống kê, dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố. Trong bảng thể hiện tổng phương sai trích, ta dễ dàng nhận thấy rằng, phân tích cũng đã rút trích từ 5 biến quan sát thành một nhân tố chính có

Eigenvalues = 2.959 và tổng phương sai trích tích lũy là 59.174% với tất cả hệ số tải nhân tố > 0.3.

4.4. MÔ HÌNH KIỂM CHỨNG THỰC NGHIỆM VÀ CÁC GIẢ THUYẾT

Mô hình nghiên cứu tác giả đề xuất ban đầu gồm có 5 nhân tố với 23 biến, sau khi chạy kiểm định thang đo bằng phương pháp Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA mô hình được hiệu chỉnh lại cho phù hợp. Mô hình kiểm chứng thực nghiệm gồm 6 nhân tố và số biến quan sát còn lại là 22 biến như sau:

(+)

Hình 4.1. Mô hình kiểm chứng thực nghiệm

Giả thuyết của mô hình kiểm chứng thực nghiệm

Các giả thuyết được điều chỉnh lại như sau:

H1: Việc cảm nhận về lợi ích của dịch vụ Marketing trực tuyến có khả năng ảnh hưởng tích cực đến ý định đến ý định sử dụng dịch vụ Marketing trực tuyến của doanh nghiệp.

Lợi ích cảm nhận Khả năng đáp ứng ngân sách

Chi phí cảm nhận

Nhận thức sự thuận tiện Rủi ro cảm nhận

Ý ĐỊNH SỬ DỤNG

H2: Việc cảm nhận về khả năng đáp ứng ngân sách của dịch vụ Marketing trực tuyến có khả năng ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng dịch vụ Marketing trực tuyến của doanh nghiệp.

H3: Việc cảm nhận về chi phí đối với dịch vụ Marketing trực tuyến có khả năng ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng dịch vụ Marketing trực tuyến của doanh nghiệp.

H4: Nhận thức rủi ro liên quan đến việc sử dụng dịch vụ Marketing trực tuyến có khả năng ảnh hưởng tiêu cực lên ý định sử dụng dịch vụ Marketing trực tuyến của doanh nghiệp.

H5: Ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực lên ý định sử dụng dịch vụ Marketing trực tuyến của doanh nghiệp.

H6: Nhận thức sự thuận tiện có tác động tích cực lên ý định sử dụng dịch vụ Marketing trực tuyến của doanh nghiệp.

4.5. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ CÁC GIẢ THUYẾT

4.5.1.Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội

Việc tác giả quan tâm đến R2 vì nó thường được sử dụng như một thước đo sự phù hợp của mô hình tuyến tính, còn R2 điều chỉnh được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến.

a. Phân tích tương quan

Tác giả sử dụng thống kê Hệ số tương quan Pearson(r) để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Nếu giữa 2 biến có sự tương quan chặt thì phải chú ý vấn đề Đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Trong phân tích Hệ số tương quan Pearson(r) ở trường hợp này, tác giả không phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều được xem xét như nhau, với mức ý nghĩa α = 0.05.

Sau khi chạy phân tích Hệ số tương quan Pearson (r) ta có kết quả tương quan giữa các nhân tố như sau:

Bảng 4.11. Phân tích tương quan- Correlations Correlations LI CP1 TT RR CP2 AH YD LI Pearson Correlation 1 .475 ** .387** -.177 .471** .139 .299 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .069 .000 .154 .002 CP1 Pearson Correlation .475 ** 1 .387** -.253** .501** .089 .338 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .009 .000 .366 .000 TT Pearson Correlation .387 ** .387** 1 -.079 .205* .198** .384 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 .423 .035 .042 .000 RR Pearson Correlation -.177 -.253 -.079 1 -.379 ** -.022 .060 Sig. (2-tailed) .069 .009 .423 .000 .823 .540 CP2 Pearson Correlation .471 ** .501** .205* -.379** 1 -.063 .239 * Sig. (2-tailed) .000 .000 .035 .000 .521 .014 AH Pearson Correlation .139 .089 .198 * .022 .063 1 .381 ** Sig. (2-tailed) .154 .366 .000 .688 .464 .000 YD Pearson Correlation .299** .338** .384** .060 .239* .381** 1 Sig. (2-tailed) .002 .000 .000 .540 .014 .000

Từ kết quả được thể hiện tại bảng, ta có nhận xét như sau:

Về mặt ý nghĩa những nhân tố nào có Sig. < 5% thì kết quả tương quan có ý nghĩa thống kê. Theo như kết quả, ta thấy YD là nhân tố phụ thuộc và LI, CP1, TT, RR, CP2, AH là các nhân tố độc lập thì ở đây điều kiện để phân tích hồi quy tiếp theo là giữa biến phụ thuộc và biến độc lập phải có tương quan với nhau. Nhìn vào Sig. (2-tailed) của nhân tố RR là 0.540 >0.05 nên không có ý nghĩa về mặt thống kê và bị loại khỏi mô hình. Còn các nhân tố LI, CP1, TT,