MÔ TẢ MẪU ĐIỀU TRA

Một phần của tài liệu (luận văn thạc sĩ) nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua SMARTPHONE của người tiêu dùng trên địa bàn thành phố đồng hới, tỉnh quảng bình (Trang 59)

7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu

3.1. MÔ TẢ MẪU ĐIỀU TRA

3.1.1. Thu thập dữ liệu

Dữ liệu sơ cấp trong nghiên cứu này đƣợc thu thập theo phƣơng pháp chọn mẫu phi ngẫu nhiên, lấy mẫu thuận tiện thông qua phỏng vấn bảng câu hỏi. Tác giả đã phát ra 240 bảng câu hỏi từ ngày 16 tháng 8 năm 2015 tại các quán cà phê, các công sở của ngƣời quen. Bảng câu hỏi đƣợc phát đến tay những ngƣời đã từng hoặc đang sử dụng smartphone. Đến ngày 16 tháng 9 năm 2015 đã thu về đƣợc 214 bảng câu hỏi, sau khi loại trừ các bảng câu hỏi không hợp lệ và để mẫu chẵn thì còn lại kích thƣớc mẫu là 200.

3.1.2. Mô tả mẫu khảo sát

Đối tƣợng khảo sát của nghiên cứu này là những khách hàng đă hoặc đang sử dụng điện thoại di động thông minh (smartphone) sinh sống tại Đồng Hới. Tổng số bảng câu hỏi hợp lệ cuối cùng là 200 bảng, sử dụng để phân tích nghiên cứu, dữ liệu đƣợc mã hóa và nhập thông qua phần mềm SPSS.

Về giới tính có 116 ngƣời đƣợc phỏng vấn là nam (chiếm tỷ lệ 58%) và 84 ngƣời là nữ (chiếm 42%).

51

Hình 3.1. Thống kê đặc điểm giới tính của mẫu

Về độ tuổi có 72 ngƣời tiêu dùng đƣợc phỏng vấn có tuổi từ 16 đến 30

(chiếm 36%), có 84 ngƣời tiêu dùng đƣợc phỏng vấn có độ tuổi từ 31 đến 45 tuổi (chiếm 42%), có 44 ngƣời ở độ tuổi trên 45 (chiếm 22 %).

Hình 3.2. Thống kê độ tuổi của mẫu

Về nghề nghiệp có 22 ngƣời đƣợc phỏng vấn là học sinh/sinh viên

(chiếm tỷ lệ 11%), có 35 ngƣời đƣợc phỏng vấn là cán bộ/công chức nhà nƣớc (chiếm tỷ lệ 17.5%), có 43 ngƣời đƣợc phỏng vấn là công nhân, nhân viên văn phòng (chiếm tỷ lệ 21.5%), có 27 ngƣời đƣợc phỏng vấn là buôn bán, kinh doanh (chiếm tỷ lệ 13.5%) và có 73 ngƣời đƣợc phỏng vấn có nghề nghiệp khác (chiếm tỷ lệ 36.5%).

52

Hình 3.3. Thống kê nghề nghiệp của mẫu

Về thu nhập có 73 ngƣời đƣợc phỏng vấn có thu nhập dƣới 5 triệu

(chiếm tỷ lệ 36.5%), có 117 ngƣời đƣợc phỏng vấn có thu nhập từ 5 triệu đến dƣới 10 triệu (chiếm tỷ lệ 58.5%), có 8 ngƣời đƣợc phỏng vấn có thu nhập từ 11 triệu đến 20 triệu (chiếm tỷ lệ 4%), có 2 ngƣời đƣợc phỏng vấn có thu nhập trên 20 triệu (chiếm tỷ lệ 1%).

53

Về smartphone có 44 ngƣời đƣợc phỏng vấn đang sử dụng smartphone

thƣơng hiệu Apple (chiếm tỷ lệ 22%), có 48 ngƣời đƣợc phỏng vấn sử dụng thƣơng hiệu Samsung (chiếm tỷ lệ 24%), có 32 ngƣời đƣợc phỏng vấn sử dụng thƣơng hiệu HTC (chiếm tỷ lệ 16%), có 26 ngƣời đƣợc phỏng vấn sử dụng thƣơng hiệu Sony (chiếm tỷ lệ 13%), có 31 ngƣời đƣợc phỏng vấn sử dụng thƣơng hiệu Nokia (chiếm tỷ lệ 15.5%), có 17 ngƣời đƣợc phỏng vấn sử dụng thƣơng hiệu LG (chiếm 8.5%) và 2 ngƣời đƣợc phỏng vấn sử dụng thƣơng hiệu khác (chiếm 1%).

Hình 3.5. Thống kê thƣơng hiệu smartphone của mẫu 3.2. KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH THANG ĐO

3.2.1. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Phân tích nhân tố khám phá là một phƣơng pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một

54

tập biến để chúng có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg, 1998).

Trong bài nghiên cứu này, mục tiêu của phân tích nhân tố là tìm ra đƣợc các yếu tố nào có tác động đến quyết định mua smartphone của ngƣời tiêu dùng. Các biến quan sát (Items) đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố đã đƣợc xác định dựa vào các nghiên cứu có trƣớc (đã giải thích trong phần cơ sở lý luận).

Sau khi tiến hành thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu và tiến hành mã hóa dữ liệu, nhập dữ liệu với 200 bảng câu hỏi hợp lệ vào phần mềm SPSS 16.0. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) đƣợc sử dụng để kiểm tra độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần trong mô hình nghiên cứu đề xuất. Phƣơng pháp rút trích đƣợc chọn để phân tích là phƣơng pháp principal components với phép quay varimax.

Phân tích nhân tố khám phá (EFA) thang đo các nhân tố tác động

đến quyết định mua.

Các nhân tố tác động đến quyết định mua smartphone đƣợc đánh giá qua 18 biến quan sát. Và mức độ hội tụ của các biến quan sát này đƣợc đánh giá thông qua phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) (xem phụ lục 3).

Bảng 3.1. Kết quả phân tích nhân tố khám phá KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .727 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2125.097

df 153

55

Rotated Component Matrixa

Component 1 2 3 4 PF2 .876 PF4 .836 PF5 .742 PF3 .712 PF1 .693 SI1 .863 SI2 .859 SI4 .742 SI3 .696 SI5 .680 BN1 .793 BN5 .781 BN2 .768 BN4 .762 BN3 .744 PR3 .907 PR1 .903 PR2 .897

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 5 iterations.

56

Dựa vào bảng kết quả 3.1, ta thấy hệ số KMO = 0.727 (>0.5) và mức ý nghĩa Sig=.000 của kiểm định Barllett’s nhỏ hơn rất nhiều so với α = 5%, nên việc phân tích nhân tố khám phá này là hoàn toàn phù hợp.

Bảng Rotated Component Matrix tách bạch các nhóm tiêu thức khác nhau một cách rõ rệt, những tiêu thức giống nhau sẽ hội tụ về một nhóm. Trong bảng này, các tiêu thức có hệ số tải nhân tố lớn hơn hoặc bằng 0.5 sẽ đƣợc giữ lại, các tiêu thức có hệ số này bé hơn 0.5 sẽ bị loại bỏ. Với kết quả trên, ta thấy không có biến nào bị loại. Ta có thể kết luận rằng mô hình nghiên cứu phù hợp với dữ liệu khảo sát.

Bảng Total Variance Explained (Phụ lục 3) cho biết ba nhóm yếu tố đƣợc trích rút trên một thang đo có phƣơng sai giải thích đạt 65.916%. Với phƣơng pháp rút trích Principal Components, sử dụng phép quay Varimax đã trích đƣợc 1 nhân tố ở Eignvalue 1.737. Nhƣ vậy, còn 34.084% những biến động trong quyết định mua smartphone của ngƣời tiêu dùng mà các nhóm yếu tố này chƣa bao hàm hết đƣợc.

Sau khi phân tích nhân tố khám phá (EFA) thì các thang đo ban đầu đều đạt yêu cầu và đƣợc giữ nguyên với 18 biến quan sát đƣợc chia thành 4 nhân tố nhƣ sau:

- Nhân tố đặc điểm sản phẩm (PF), bao gồm 5 biến quan sát PF1, PF2, PF3, PF4, PF5.

- Nhân tố thƣơng hiệu (BN), bao gồm 5 biến quan sát BN1, BN2, BN3, BN4, BN5.

- Nhân tố giá (PR), bao gồm 3 biến quan sát PR1, PR2, PR3.

- Nhân tố các yếu tố xã hội (SI), bao gồm 5 biến quan sát SI1, SI2, SI3, SI4, SI5.

57

Bảng 3.2. Tổng hợp kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) các biến độc lập

Tên hóa

Nội dung mục hỏi

Đặc điểm sản phẩm Thƣơng hiệu Giá Các yếu tố xã hội

PF1 Tôi thích thiết kế của

smartphone. .693

PF2

Smartphone có nhiều ứng dụng hơn điện thoại di động thông thƣờng.

.876

PF3

Truy cập internet của smartphone nhanh hơn điện thoại di động thông thƣờng.

.712

PF4 Smartphone có kích thƣớc

màn hinh hiển thị lớn hơn. .836

PF5 Tôi ƣa thích việc cầm theo

smartphone hơn là laptop. .742

BN1

Tôi thích mua một thƣơng hiệu smartphone đƣợc nhận biết rộng rãi.

.793

BN2

Tên thƣơng hiệu là yếu tố chính sẽ ảnh hƣởng đến quyết định mua smartphone của tôi.

.768

BN3 Tôi chọn thƣơng hiệu

58

BN4

Tôi chọn thƣơng hiệu ảnh hƣởng bởi chƣơng trình khuyến mại.

.762

BN5 Tôi chọn thƣơng hiệu thể hiện

cá nhân của mình. .781

PR1

Tôi nghĩ rằng sử dụng smartphone nói chung là xa xỉ.

.903

PR2 Tôi sẵn sàng mua smartphone

cho dù giá của nó cao. .897

PR3

Giá là xem xét chính của tôi khi quyết định mua hay không mua smartphone.

.907

SI1 Hầu hết bạn bè/gia đình tôi

đang sử dụng smartphone. .863 SI2 Bạn bè/gia đình tôi nghĩ rằng tất cả chúng tôi nên sử dụng smartphone. .859 SI3 Bạn bè/ gia đình ảnh hƣởng đến quyết định mua

smartphone của tôi.

.696

SI4

Mọi ngƣời xung quanh tôi khuyến khích tôi sử dụng smartphone.

.742

SI5

Chứng thực quảng cáo (nhƣ các buổi hòa nhạc, các sự kiện thể thao, phim truyền hình, thông qua các nhân vật nổi tiếng) sẽ ảnh hƣởng đến tôi

khi mua một chiếc

smartphone.

59

Phân tích nhân tố khám phá (EFA) thang đo quyết định mua.

Dựa vào bảng kết quả 3.2, ta thấy KMO = 0.641 (>0.5) và mức ý nghĩa sig=.000 của kiểm định Barllett’s nhỏ hơn rất nhiều so với α = 5%, nên việc phân tích nhân tố khám phá này là hoàn toàn phù hợp. Với phƣơng pháp rút trích Principal Components, sử dụng phép quay Varimax đã trích đƣợc 1 nhân tố ở Eignvalue 2.389, và tổng phƣơng sai trích đƣợc là 79.633 %.

Bảng 3.3. Kết quả phân tích nhân tố khám phá KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .641 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 423.495

df 3 Sig. .000 Component Matrixa Component 1 PD1 .951 PD2 .930 PD3 .788

Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 1 components extracted.

3.2.2. Kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha

Tiến hành kiểm định hệ số tin cậy của 18 biến quan sát thuộc 4 nhân tố sau khi phân tích nhân tố khám phá để xem xét biến nào đƣợc giữ lại, biến nào bị loại (xem phụ lục 4).

60

Kiểm định thang đo nhân tố đặc điểm sản phẩm

Nhân tố “Đặc điểm sản phẩm” bao gồm 5 biến quan sát (PF1, PF2, PF3, PF4), có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.840 (lớn hơn 0.6). Và hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Cho nên thang đo nhân tố đặc điểm sản phẩm đạt yêu cầu.

Bảng 3.4. Kết quả kiểm định thang đo nhân tố đặc điểm sản phẩm Trung bình

thang đo nếu loại biến

Phƣơng sai thang đo nếu

loại biến

Tƣơng quan biến

tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại

biến này

Nhân tố “Đặc điểm sản phẩm” (PF): Alpha=0.840

PF1 11.86 15.702 .560 .831

PF2 12.02 14.050 .758 .773

PF3 11.94 15.800 .580 .824

PF4 11.90 14.884 .725 .785

PF5 11.81 16.315 .604 .818

Kiểm định thang đo nhân tố thƣơng hiệu

Nhân tố “Thƣơng hiệu” bao gồm 5 biến quan sát (BN1, BN2, BN3, BN4, BN5), có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.840 (lớn hơn 0.6). Và hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Cho nên thang đo nhân tố thƣơng hiệu đạt yêu cầu.

61

Bảng 3.5. Kết quả kiểm định thang đo nhân tố thƣơng hiệu Trung bình

thang đo nếu loại biến

Phƣơng sai thang đo nếu

loại biến

Tƣơng quan biến

tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại

biến này

Nhân tố “Thƣơng hiệu” (BN): Alpha=0.840

BN1 13.15 16.349 .632 .810

BN2 13.26 15.643 .657 .803

BN3 13.19 16.791 .621 .813

BN4 13.33 14.996 .684 .796

BN5 13.10 16.533 .625 .812

Kiểm định thang đo nhân tố giá

Nhân tố “Giá” bao gồm 3 biến quan sát (PR1, PR2, PR3), có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.921 (lớn hơn 0.6). Và hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Cho nên thang đo nhân tố giá đạt yêu cầu.

Bảng 3.6. Kết quả kiểm định thang đo nhân tố giá Trung bình

thang đo nếu loại biến

Phƣơng sai thang đo nếu

loại biến

Tƣơng quan biến

tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại

biến này

Nhân tố “Giá” (PR): Alpha=0.921

PR1 6.34 6.688 .826 .897

PR2 6.52 6.713 .833 .892

62

Kiểm định thang đo nhân tố các yếu tố xã hội

Nhân tố “Các yếu tố xã hội” bao gồm 5 biến quan sát (SI1, SI2, SI3, SI4, SI5), có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.837(lớn hơn 0.6). Và hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Cho nên thang đo nhân tố Các yếu tố xã hội đạt yêu cầu.

Bảng 3.7. Kết quả kiểm định thang đo nhân tố Các yếu tố xã hội Trung bình

thang đo nếu loại biến

Phƣơng sai thang đo nếu

loại biến

Tƣơng quan biến

tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại

biến này

Nhân tố “Các yếu tố xã hội” (SI): Alpha=0.837

SI1 13.83 13.579 .744 .772

SI2 13.90 13.664 .744 .772

SI3 13.85 16.178 .567 .823

SI4 13.53 15.436 .610 .812

SI5 13.42 16.777 .534 .831

Kiểm định thang đo nhân tố quyết định mua

Nhân tố “Quyết định mua” bao gồm 3 biến quan sát (PD1, PD2, PD3), có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.855 (lớn hơn 0.6). Và hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Cho nên thang đo nhân tố quyết định mua đạt yêu cầu.

Bảng 3.8. Kết quả kiểm định thang đo nhân tố quyết định mua Trung bình

thang đo nếu loại biến

Phƣơng sai thang đo nếu

loại biến

Tƣơng quan biến

tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại

biến này

Nhân tố “Quyết định mua” (PD): Alpha= 0.855

PD1 6.23 1.909 .839 .698

PD2 6.28 2.044 .789 .750

63

Nhƣ vậy, các chỉ báo thuộc các nhân tố trong mô hình nghiên cứu đều đảm bảo độ tin cậy của thang đo. Điều này đã đƣợc khẳng định qua kỹ thuật kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha với phần mềm SPSS 16.0.

3.3. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

3.3.1. Kiểm định sự tƣơng quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc thuộc

Để phân tích sự ảnh hƣởng của các biến số “Đặc điểm sản phẩm” (F1), “Thƣơng hiệu” (F2), “Giá” (F3), “Các yếu tố xã hội” (F4) đối với biến phụ thuộc “Quyết định mua” (QD), hệ số tƣơng quan Pearson (r) đƣợc sử dụng. Theo Hair (2003), hệ số tƣơng quan có giá trị từ -1 (mối quan hệ phủ định hoàn toàn giữa hai biến số) đến +1 (mối quan hệ thuận tuyệt đối giữa hai biến số).

Giá trị hệ số r thể hiện độ lớn của sự ảnh hƣởng nhƣ sau: r <0.1 Không đáng kể

0.1 ≤ r ≤ 0.3 Tƣơng quan ở mức thấp

0.3 ≤ r ≤ 0.5 Tƣơng quan ở mức trung bình 0.5 ≤ r ≤ 0.7 Tƣơng quan khá chặt chẽ

0.7 ≤ r ≤ 0.9 Tƣơng quan chặt chẽ 0.9 ≤ r Tƣơng quan rất chặt chẽ

64

Bảng 3.9. Sự tƣơng quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu

Correlations F1 QD F1 Pearson Correlation 1 .600** Sig. (2-tailed) .000 N 200 200 QD Pearson Correlation .600** 1 Sig. (2-tailed) .000 N 200 200

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Correlations F2 QD F2 Pearson Correlation 1 .341** Sig. (2-tailed) .000 N 200 200 QD Pearson Correlation .341** 1 Sig. (2-tailed) .000 N 200 200

65 Correlations F3 QD F3 Pearson Correlation 1 -.356** Sig. (2-tailed) .000 N 200 200 QD Pearson Correlation -.356** 1 Sig. (2-tailed) .000 N 200 200

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Correlations F4 QD F4 Pearson Correlation 1 .459** Sig. (2-tailed) .000 N 200 200 QD Pearson Correlation .459** 1 Sig. (2-tailed) .000 N 200 200

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Qua kết quả phân tích mối quan hệ tƣơng quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc trong mô hình, ta thấy các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu có quan hệ tƣơng quan khá chặt chẽ và đa số là ở mức độ trung bình, 3 biến độc lập có mối quan hệ cùng hƣớng với biến phụ thuộc (hệ số tƣơng quan nhỏ nhất là 0.3 ) và chỉ có biến giá có mối quan hệ tƣơng quan ngƣợc hƣớng với biến phụ thuộc (hệ số tƣơng quan là – 0.356). Sƣ tƣơng quan khá

66

chặt chẽ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc nên ta có thể kết luận sơ bộ rằng các biến độc lập này có thể đƣa vào mô hình hồi quy bội để giải thích cho biến phụ thuộc (Quyết định mua).

3.3.2. Phân tích hồi quy bội tuyến tính

Phân tích hồi quy bội đƣợc thực hiện với 4 biến độc lập bao gồm (1) Đặc điểm sản phẩm, (2) Thƣơng hiệu, (3) Giá, (4) Các yếu tố xã hội và 1 biến phụ thuộc là Quyết định mua. Ta có phƣơng trình hồi quy tuyến tính nhƣ sau:

PDi = β0 + β 1PFi + β 2 BNi + β 3 PRi + β 4 SIi + ei Trong đó: PD : Quyết định mua PF : Đặc điểm sản phẩm BN : Thƣơng hiệu PR : Giá SI : Các yếu tố xã hội

Kết quả phân tích hồi quy với phần mềm SPSS (phiên bản 16.0) với phƣơng pháp hồi quy Enter ta có kết quả sau:

Bảng 3.10. Bảng đánh giá độ phù hợp của mô hình theo R2 và Durbin – Watson

Model Summaryb

Model R R Square Adjusted R

Square

Std. Error of

the Estimate Durbin-Watson

1 .837a .701 .695 .37223 1.804 a. Predictors: (Constant), F4, F2, F1, F3

b. Dependent Variable: QD

Từ kết quả phân tích trong bảng 3.8, ta thấy hệ số R2 = 0.701 nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính bội vừa đƣợc xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là

Một phần của tài liệu (luận văn thạc sĩ) nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua SMARTPHONE của người tiêu dùng trên địa bàn thành phố đồng hới, tỉnh quảng bình (Trang 59)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(112 trang)