7. Tổng quan tài liệu
2.7.3. Các phƣơng pháp phân tích dữ liệu
a. Phân tích thống kê mô tả
Lập bảng tần suất về số lƣợng và các đặc điểm về nhân khẩu học của ngƣời sử dụng điện thoại smartphone.
b. Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Phƣơng pháp này cho phép ngƣời phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số thông qua hệ số Cronbach’s alpha. Những biến có hệ số tƣơng quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach’s alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông thƣờng, thang đo có Cronbach’s alpha từ 0.7 đến 0.8 là
sử dụng đƣợc. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lƣờng tốt.
c. Phân tích EFA
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật đƣợc sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phƣơng pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và đƣợc sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer – Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu nhƣ trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào eigenvalue để xác định số lƣợng nhân tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới đƣợc giữ lại trong mô hình. Đại lƣợng eigenvalue đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.
Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (component matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố đƣợc xoay (rotated component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tƣơng quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố principal components nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0.5 thì mới đạt yêu cầu.
d. Phân tích CFA
Cũng giống nhƣ trong nghiên cứu thử nghiệm, thang đo sau khi đƣợc kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA sẽ đƣợc tiếp tục phân tích nhân tố tin cậy CFA.
Để đo lƣờng mức độ phù hợp của mô hình với thông tin thị trƣờng, nghiên cứu này sử dụng các chỉ tiêu Chi – bình phƣơng8, Chi – bình phƣơng điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df), chỉ số thích hợp so sánh CFI (Comparative fit index), chỉ số TLI (Tucker & Lewis index) và chỉ số RMSEA (root mean square error approximation). Mô hình đƣợc gọi là thích hợp khi phép kiểm định Chi – bình phƣơng có giá trị p > 5%. Nếu một mô hình nhận đƣợc giá trị TLI và CFI từ 0.9 đến 1, CMIN/df có giá trị < 2, RMSEA có giá trị < 0.08 thì mô hình đƣợc xem là phù hợp (tƣơng thích) với dữ liệu thị trƣờng.
Đánh giá độ tin cậy tổng hợp của thang đo thông qua chỉ số CR. Độ tin cậy tổng hợp CR đƣợc phân tích nhằm khẳng định mức độ tin cậy của thang đo, thể hiện sự gắn kết nội tại giữa các chỉ báo đo lƣờng cùng một khái niệm. Độ tin cậy cũng là một chỉ số giá trị hội tụ, thƣờng đƣợc sử dụng trong mô hình SEM. Nó đƣợc tính từ tổng bình phƣơng của các hệ số tải nhân tố ( ) cho mỗi nhân tố và tổng các phƣơng sai của sai số các biến đo lƣờng ei cho mỗi nhân tố (Fornell và Larcker,1981; Baumgartner và Homburg, 1996):
CR = n i n i n i e i i 1 1 2 1 2 1
Trong đó là hệ số tải nhân tố chuẩn hoá (còn gọi là trọng số chuẩn hoá) và n là số các biến quan sát. Chỉ số CR phải lớn hơn 0.5 thì thang đo đạt đƣợc độ tin cậy.
e. Phân tích ANOVA
Trong nghiên cứu này, phân tích ANOVA đƣợc sử dụng để so sánh mức độ ảnh hƣởng của nhóm tham khảo theo hai nhóm giá trị smartphone: cấp cao (từ 12 triệu trở lên) và cấp thấp (từ 12 triệu trở xuống); giữa các nhóm ngƣời tiêu dùng có độ tuổi khác nhau: trẻ tuổi (từ 18 đến 30 tuổi) và trung niên (từ 31 đến 40 tuổi) và giữa hai nhóm giới tính khác nhau. Kiểm tra nếu sig. trong bảng phân tích ANOVA nếu lớn hơn hoặc bằng 0.05 thì có sự khác biệt giữa các nhóm, nếu sig. lớn hơn 0.05 thì giữa các nhóm không có sự khác biệt.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Dựa trên cơ sở lý luận ở chƣơng 1, tác giả tiếp tục đề xuất các giả thuyết nghiên cứu, đồng thời trình bày phƣơng pháp nghiên cứu, quy trình nghiên cứu, kết quả của nghiên cứu thăm dò và nghiên cứu thử nghiệm. Ở nghiên cứu thăm dò, các đáp viên tuổi từ 13 đến 17 tuổi sử dụng điện thoại smartphone ít và rất ít đáp viên ở độ tuổi này tự ra quyết định mua vì thế nhóm tuổi này bị loại khỏi đối tƣợng nghiên cứu. Xác định lại đối tƣợng nghiên cứu tuổi từ 18 đến 40 tuổi.
Thang đo ảnh hƣởng nhóm tham khảo đến quyết định mua sản phẩm đƣợc đề xuất bởi Park & Lessig (1977) đƣợc kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích nhân tố khẳng định CFA ở bƣớc nghiên cứu thử nghiệm với 128 mẫu. Kết quả ở nghiên cứu thử nghiệm cho thấy hai biến quan sát TT_1, TT_2 bị loại bởi vì không đảm bảo hệ số tin cậy Cronbach Alpha. Vì thế so với thang đo ảnh hƣởng nhóm tham khảo đến quyết định mua sản phẩm đƣợc đề xuất bởi Park & Lessig (1977) thì thang đo qua bƣớc nghiên cứu thử nghiệm chỉ còn 12 biến quan sát sẽ đƣợc tiếp tục dùng làm thang đo trong nghiên cứu chính thức.
Đồng thời, các bƣớc thiết kế mẫu, bản câu hỏi cũng đƣợc thực hiện để sử dụng trong nghiên cứu chính thức. Kết quả của nghiên cứu chính thức sẽ đƣợc trình bày ở chƣơng tiếp theo.
CHƢƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1. THÔNG TIN NHÂN KHẨU HỌC CỦA MẪU
3.1.1. Độ tuổi
Tổng số bản câu hỏi hợp lệ đƣợc sử dụng làm dữ liệu nghiên cứu là 316 bản. Thông tin nhân khẩu học của mẫu đƣợc trình bày ở phụ lục 8, phụ lục 9.
Về độ tuổi: có 171 đáp viên trong độ tuổi từ 18 đến 30 tuổi (chiếm tỉ lệ
54,1%), có 145 đáp viên từ 31 đến 40 tuổi (chiếm tỉ lệ 45,9%).
Hình 3.1: Độ tuổi đáp viên
3.1.2. Giới tính
Về giới tính: có 170 đáp viên là nam (chiếm tỉ lệ 53,8%), có 146 đáp
viên là nữ (chiếm tỉ lệ 46,2%).
3.2. KIỂM TRA HỆ SỐ TIN CẬY CRONBACH ALPHA 3.2.1. Thang đo ảnh hƣởng thông tin 3.2.1. Thang đo ảnh hƣởng thông tin
Thang đo ảnh hƣởng thông tin sau khi loại 2 biến TT_1, TT_2 ở nghiên cứu thử nghiệm thì còn 3 biến quan sát TT_3, TT_4, TT_5 đƣợc đƣa vào phân tích Cronbach’s Alpha ở nghiên cứu chính thức. Kết quả cho thấy chỉ số Alpha của thang đo ảnh hƣởng thông tin là 0.741 >= 0.6 và không có hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát bé hơn 0.3 và chỉ số Cronbach's Alpha nếu loại biến này đều bé hơn 0.741 (bảng 3.1). Vì thế không có biến nào bị loại và thang đo đạt độ tin cậy.
Bảng 3.1: Cronbach’s Alpha thành phần ảnh hưởng thông tin
Biến quan
sát
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 Ảnh hƣởng thông tin: Alpha = 0.741
TT_3 8.57 2.532 .578 .642
TT_4 8.47 2.682 .576 .648
TT_5 8.73 2.458 .549 .680
3.2.2. Thang đo ảnh hƣởng vị lợi
Kết quả của thang đo ở bảng 3.2 cho thấy hệ số Alpha của thang đo bằng 0.747 lớn hơn 0.6, hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn 0.747. Vì thế không có biến này bị loại và thang đo đạt độ tin cậy.
Bảng 3.2: Cronbach’s Alpha thành phần ảnh hưởng vị lợi
Biến quan
sát
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 Ảnh hƣởng vị lợi: Alpha = 0.747 VL_1 10.91 4.853 .639 .629 VL_2 10.78 5.741 .483 .719 VL_3 11.05 5.384 .560 .678 VL_4 11.40 5.574 .485 .719
3.2.3. Thang đo ảnh hƣởng giá trị biểu tƣợng
Kết quả của thang đo ở bảng 3.3 cho thấy hệ số Alpha của thang đo bằng 0.811 lớn hơn 0.6, hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến đều nhỏ hơn 0.811. Vì thế không có biến này bị loại và thang đo đạt độ tin cậy.
Bảng 3.3: Cronbach’s Alpha thành phần ảnh hưởng giá trị biểu tượng
Biến quan
sát
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 Ảnh hƣởng giá trị biểu tƣợng: Alpha = 0.811
GTBT_1 14.38 10.865 .555 .787
GTBT_2 14.30 10.257 .599 .774
GTBT_3 14.79 10.504 .559 .787
GTBT_4 14.51 10.422 .665 .755
GTBT_5 14.60 10.501 .620 .768
3.3. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA
Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA ta kết quả trong nghiên cứu thử nghiệm và nghiên cứu chính thức cũng giống nhau. Có 3 nhóm nhân tố với 12 chỉ báo sẽ đƣợc dùng phân tích nhân tố khẳng định CFA.
Sau khi tiến hành các khai báo cần thiết và chạy phân tích nhân tố, có thể mô tả kết quả phân tích nhƣ sau:
Hệ số KMO bằng 0.873 (lớn hơn 0.5) và Sig < 0.05 nên có thể kết luận thang đo đƣợc chấp nhận (bảng 3.4). 0
Bảng Communalities cho thấy 12 quan sát đã rút trích đều lớn hơn 0.5 nên không có biến nào bị loại ở bƣớc này (bảng 3.5).
Bảng Total Variance Explained cho biết, 3 yếu tố giá trị này đƣợc trích rút trên một thang đo có phƣơng sai giải thích đạt 61,086% (bảng 3.6).
Trong bảng này, các tiêu thức đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 nên đƣợc giữ lại (bảng 3.7).
Bảng 3.4: KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .873 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 1.267E3
df 66 Sig. .000 Bảng 3.5: Communalities Initial Extraction TT_3 1.000 .713 TT_4 1.000 .646 TT_5 1.000 .594 VL_1 1.000 .695 VL_2 1.000 .565 VL_3 1.000 .594 VL_4 1.000 .591 GTBT_1 1.000 .515 GTBT_2 1.000 .588 GTBT_3 1.000 .580 GTBT_4 1.000 .649 GTBT_5 1.000 .600
Bảng 3.6: Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 4.754 39.618 39.618 4.754 39.618 39.618 2.827 23.562 23.562 2 1.347 11.224 50.842 1.347 11.224 50.842 2.291 19.091 42.653 3 1.229 10.244 61.086 1.229 10.244 61.086 2.212 18.433 61.086 4 .687 5.727 66.813 5 .674 5.615 72.428 6 .596 4.967 77.395 7 .558 4.652 82.047 8 .533 4.440 86.487 9 .489 4.073 90.560 10 .417 3.479 94.039 11 .369 3.073 97.112 12 .347 2.888 100.000
Bảng 3.7: Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 TT_3 .822 TT_4 .743 TT_5 .662 VL_1 .796 VL_2 .638 VL_3 .733 VL_4 .673 GTBT_1 .636 GTBT_2 .643 GTBT_3 .743 GTBT_4 .743 GTBT_5 .725
3.4. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHẲNG ĐỊNH CFA
Phƣơng pháp phân tích nhân tố khẳng định CFA thông qua phần mềm phân tích cấu trúc tuyến tính AMOS. Các chỉ số đánh giá về thang đo nhƣ sau:
3.4.1. Mức độ phù hợp chung
Phân tích CFA cho kết quả Chi – bình phƣơng = 124.596, bậc tự do df = 51 với giá trị p = .000 < 5%., đạt yêu cầu cho độ tƣơng thích. Hơn nữa các chỉ tiêu khác cho kết quả khá tốt: TLI = .922, CFI = 0.940 đều lớn hơn 0.9, RMSEA = 0.068 bé hơn 0.08. Vì vậy có thể kết luận mô hình tới hạn đạt đƣợc độ tƣơng thích với dữ liệu thị trƣờng. (Xem hình 3.3)
3.4.2. Đánh giá độ tin cậy tổng hợp của thang đo
Đánh giá độ tin cậy tổng hợp của thang đo thông qua chỉ số độ tin cậy tổng hợp CR. Độ tin cậy tổng hợp CR đƣợc phân tích nhằm khẳng định mức độ tin cậy của thang đo,thể hiện sự gắn kết nội tại giữa các chỉ báo đo lƣờng cùng một khái niệm. Độ tin cậy cũng là một chỉ số giá trị hội tụ, thƣờng đƣợc sử dụng trong mô hình SEM.
Tất cả 3 khái niệm đều có CR>0.7, chứng tỏ tất cả các chỉ báo đo lƣờng đều thể hiện mạnh các khái niệm đồng nhất và đơn hƣớng (Bảng 3.8).
3.4.3. Giá trị hội tụ
Kết quả CFA cho thấy, các trọng số đã chuẩn hóa đều lớn hơn 0.5. Vì thế không có biến quan sát nào bị loại khỏi thang đo và thang đo đạt đƣợc giá trị hội tụ (Bảng 3.8).
Bảng 3.8: Kết quả CFA, CR
Khái niệm Trọng số chuẩn hóa (CFA) CR
THONGTIN 0.74 TT_3 0.670 TT_4 0.694 TT_5 0.730 VILOI 0.75 VL_1 0.752 VL_2 0.618 VL_3 0.663 VL_4 0.591 GIATRIBIEUTUONG 0.81 GTBT_1 0.626 GTBT_2 0.695 GTBT_3 0.617 GTBT_4 0.766 GTBT_5 0.704
3.4.4. Giá trị phân biệt
Ta thấy hệ số tƣơng quan giữa các khái niệm thành phần < 0.9, P – value đều bé hơn 0.05 nên hệ số tƣơng quan của từng cặp khái niệm khác biệt so với 1 ở độ tin cậy 95%. Do đó, các khái niệm đạt đƣợc giá trị phân biệt (Bảng 3.9).
Bảng 3.9: Hệ số tương quan giữa các khái niệm
Estimate (r) SE = SQRT ((1-r2)/(n-2)) CR=(1- r)/SE P– value = TDIST(|CR|, n-2, 2) THONGTIN <--> VILOI 0.571 0.0463 9.2599 0.000 VILOI <--> GTBT 0.693 0.0407 7.5458 0.000 THONGTIN <--> GTBT 0.616 0.0445 8.6379 0.000 3.5. PHÂN TÍCH ANOVA
Trong nghiên cứu này phân tích ANOVA đƣợc sử dụng để so sánh mức độ ảnh hƣởng của nhóm tham khảo đến quyết định mua smartphone của ngƣời tiêu dùng tùy theo giá trị smartphone; giữa các nhóm ngƣời tiêu dùng có độ tuổi, giới tính khác nhau.
3.5.1. Ảnh hƣởng nhóm tham khảo đến quyết định mua smartphone có giá trị khác nhau có giá trị khác nhau
Các giả thuyết H1a, H1b, H1c, H1d ở chƣơng 2 về so sánh mức độ tác động của ảnh hƣởng nhóm tham khảo đến quyết định mua smartphone có những giá trị khác nhau:
H1a: Ảnh hưởng nhóm tham khảo đến quyết định mua smartphone cấp cao là mạnh hơn smartphone cấp thấp.
Kết quả phân tích ANOVA ở bảng 3.10 cho thấy Sig. = 0.000 <0.05 vì
vậy, với mức ý nghĩa 95% có sự khác biệt ảnh hƣởng nhóm tham khảo đến quyết định mua của ngƣời tiêu dùng giữa smartphone cấp cao và smartphone cấp thấp.
Bảng 3.11 cho thấy đối với smartphone cấp cao (từ 12 triệu trở lên) thì
ảnh hƣởng của nhóm tham khảo đến quyết định mua smartphone cấp cao (4.100) mạnh hơn so với quyết định mua smartphone cấp thấp (từ 1 đến 12 triệu) (3.659). Điều này cũng phù hợp với cơ sở lý luận ban đầu đƣa ra ở chƣơng 1, khi mua một sản phẩm có giá trị cao thì ngƣời tiêu dùng sẽ chịu nhiều rủi ro cao hơn so với sản phẩm giá trị thấp. Họ sẽ dành nhiều thời gian hơn để tìm kiếm thông tin. Đồng thời sản phẩm cao cấp chuyển tải mối quan tâm và giá trị riêng của ngƣời sử dụng và đồng thời chỉ ra bạn là ai, bạn đang liên kết với nhóm nào (Bearden và Michael, 1982; Childers và Rao, 1992; Yang và cộng sự, 2007). Vì thế, giá trị của sản phẩm càng cao, ngƣời tiêu dùng có càng chịu ảnh hƣởng mạnh bởi nhóm tham khảo nhằm có quyết định sáng suốt và giảm thiểu rủi ro. Vì thế giả thuyết H1a đƣa ra là phù hợp.
Bảng 3.10: Kết quả phân tích ANOVA F_NTK
Sum of Squares df Mean Square F Sig. F_NTK Between Groups 15.249 1 15.249 45.482 .000 Within Groups 105.279 314 .335 Total 120.529 315
Bảng 3.11: Ảnh hưởng nhóm tham khảo đến quyết định mua smartphone