8. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.6. CÁC PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
2.6.1. Phân tích thống kê mô tả
Lập bảng tần suất để mô tả mẫu thu thập theo các thuộc tính của đáp viên.
2.6.2. Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Phân tích độ tin cậy (hệ số Cronbach’s Alpha) để xem kết quả nhận đƣợc đáng tin cậy ở mức độ nào. Độ tin cậy đạt yêu cầu: >= 0,8. Tuy nhiên, theo “Hoàng Trọng và các đồng nghiệp - 2005” thì Cronbach’s Alpha từ 6,0 trở lên cũng có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với ngƣời đƣợc phỏng vấn trong bối cảnh nghiên cứu (trƣờng hợp của đề tài - nghiên cứu khám phá) nên khi kiểm định sẽ lấy chuẩn Cronbach’s Alpha >= 0,6.
2.6.3. Phân tích nhân tố khám phá 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.
Để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tƣơng quan đơn giữa các biến và các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0.4 trong một nhân tố. Để đạt độ giá trị phân biệt thì khác biệt giữa các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0.3. Đồng thời, 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.
2.6.4. Phân tích hồi quy bội
Mục đích của phân tích hồi quy bội là để tìm mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một tập hợp các biến độc lập.
- Ma trận hệ số tƣơng quan: khi tiến hành phân tích hồi quy bội, chúng ta cần xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc trên cơ sở ma trận hệ số tƣơng quan. Đặc biệt, cần chú ý đến mối quan hệ chặt chẽ giữa một biến độc lập với các biến độc lập còn lại vì có thể xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến.
- Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình: sử dụng hệ số R2 hiệu chỉnh để
phản ánh mức độ phù hợp của mô hình. Hệ số R2
hiệu chỉnh càng lớn thì mức độ phù hợp càng cao.
- Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình: thông qua hệ số Fisher với giả thuyết H0 là không có mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc, giả thuyết H1 là có mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc hay mô hình tuyến tính phù hợp với dữ liệu.
- Hệ số Betak: hệ số βk luôn đi kèm với biến số Xk, các biến số này đôi khi có đơn vị đo khác nhau nên không thể so sánh đƣợc với nhau. Vì vậy, hệ số Beta sẽ cho phép đo lƣờng đƣợc trên cơ sở hệ số này đƣợc biểu diễn bằng đơn vị đo lƣờng là độ lệch chuẩn.
2.6.5. Phân tích ANOVA
Mục đích của phân tích này là nhằm tìm xem có sự tác động của các yếu tố đến ý định mua điện thoại thông minh của những ngƣời tiêu dùng có giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập khác nhau thì có khác nhau hay không.
TÓM TẮT CHƢƠNG 2
Chƣơng 2 đã khái quát các yếu tố ảnh hƣởng đến ý định mua điện thoại thông minh gồm: thƣơng hiệu, sự phụ thuộc, tính năng sản phẩm, sự tiện lợi, giá, ảnh hƣởng xã hội. Đồng thời, tác giả trình bày quy trình nghiên cứu, phƣơng pháp chọn mẫu, các phƣơng pháp phân tích dữ liệu. Sau khi tiền kiểm định thang đo thì ta có đƣợc 7 nhóm nhân tố với 34 chỉ báo và thang đo của các nhóm đủ tin cậy để đƣa vào nghiên cứu chính thức.
CHƢƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. MÔ TẢ MẪU
Tác giả đã phát ra 250 bản câu hỏi và thu về đƣợc 250 bản. Sau khi loại đi những phiếu không đạt yêu cầu, tác giả giữ lại 239 mẫu hợp lệ và tiến hành phân tích.
- Về giới tính: trong 239 ngƣời trả lời hợp lệ thì có 110 đáp viên là nữ (chiếm tỉ lệ 46%), 129 đáp viên là nam (chiếm tỉ lệ 54%).
Qua đó, ta có thể thấy tỷ lệ nam và nữ sử dụng điện thoại thông minh là gần bằng nhau.
46% 54%
Nữ Nam
Hình 3.1. Giới tính của ngƣời tiêu dùng
- Về độ tuổi: trong 239 ngƣời trả lời hợp lệ thì có 12 đáp viên dƣới 18 tuổi (chiếm tỉ lệ 5.0%), 68 đáp viên từ 18 đến 22 tuổi (chiếm tỉ lệ 28.5%), 58 đáp viên từ 22 đến 30 tuổi (chiếm tỉ lệ 24.3%), 39 đáp viên từ 30 đến 40 (chiếm tỉ lệ 16.3%), 40 đáp viên từ 40 đến 50 (chiếm tỉ lệ 17.6%), 20 đáp viên trên 50 tuổi (chiếm tỉ lệ 8.4%).
Qua kết quả mô tả mẫu, ta thấy độ tuổi sử dụng điện thoại thông minh chính chủ yểu ở độ tuổi từ 18 đến 50.
5.0% 24.3% 16.3% 17.6% 8.4% 28.5%
Dƣới 18 tuổi Từ 18 đến 22 tuổi Từ 22 đến 30 tuổi Từ 30 đến 40 tuổi Từ 40 đến 50 tuổi Trên 50 tuồi
Hình 3.2. Độ tuổi của ngƣời tiêu dùng
- Về nghề nghiệp: trong 239 ngƣời trả lời hợp lệ thì có 35 đáp viên là học sinh/ sinh viên (chiếm tỉ lệ 14.6%), 38 đáp viên là công nhân (chiếm tỉ lệ 15.9%), 93 đáp viên là nhân viên văn phòng (chiếm tỉ lệ 38.9%), 24 đáp viên là kinh doanh/ buôn bán (chiếm tỉ lệ 10.0%), 15 đáp viên là nghỉ hƣu (chiếm tỉ lệ 6.3%), 34 đáp viên là nghề nghiệp khác (chiếm tỉ lệ 14.2%).
Qua kết quả trên, ta thấy việc sử dụng điện thoại thông minh là không phân biệt các nghề nghiệp khác nhau.
14.6%
38.9% 10.0%6.3%
14.2%
15.9%
Học sinh/ sinh viên Công nhân Nhân viên văn phòng Kinh doanh/buôn bán Nghỉ hƣu Nghề nghiệp khác
- Về thu nhập: trong 239 ngƣời trả lời hợp lệ thì có 71 đáp viên thu nhập dƣới 5 triệu (chiếm tỉ lệ 29.7%), có 117 đáp viên có thu nhập từ 5 đến 10 triệu (chiếm tỉ lệ 49.0%), 37 đáp viên có thu nhập từ 10 đến 15 triệu (chiếm tỉ lệ 15.5%), 14 đáp viên thu nhập trên 15 triệu (chiếm tỉ lệ 5.9%).
Qua kết quả trên, ta thấy việc sử dụng điện thoại thông minh là không phân biệt thu nhập khác nhau.
29.7% 15.5% 5.9%
49.0%
Dƣới 5 triệu Từ 5 đến 10 triệu Từ 10 đến 15 triệu Trên 15 triệu
Hình 3.4. Thu nhập của ngƣời tiêu dùng 3.2. PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MẪU
- Nhãn hiệu điện thoại thông minh mà ngƣời tiêu dùng biết:
Trong 239 phiếu điều tra, thì có 182 ngƣời biết nhãn hiệu Samsung (chiếm tỉ lệ 78.4%), 151 ngƣời biết nhãn hiệu Apple (chiếm tỉ lệ 65.1%), tiếp đến là 136 ngƣời biết nhãn hiệu Lenovo (chiếm tỉ lệ 58.6%), 130 ngƣời biết nhãn hiệu Sony (chiếm tỉ lệ 56.0%), 138 ngƣời biết nhãn hiệu LG (chiếm tỉ lệ 59.5%), 129 ngƣời biết nhãn hiệu HTC (chiếm tỉ lệ 55.6%), 131 ngƣời biết nhãn hiệu khác (chiếm tỉ lệ 56.5%).
Nhƣ vậy, đa số ngƣời tiêu dùng biết các nhãn hiệu điện thoại đang có trên thị trƣờng nhƣ Samsung, Apple, HTC, Lenovo, Sony, LG…, nhƣng biết nhiều nhất là Samsung.
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90%
Samsung Apple Lenovo Sony LG HTC Nhãn hiệu khác
Hình 3.5. Nhãn hiệu điện thoại thông minh mà ngƣời tiêu dùng biết - Nhãn hiệu điện thoại thông minh mà ngƣời tiêu dùng đã hoặc đang sử dụng:
Qua kết quả khảo sát cho thấy, 162 ngƣời đã hoặc đang sử dụng nhãn hiệu Samsung (chiếm tỉ lệ 69.2%), tiếp đến là 124 ngƣời đã hoặc đang sử dụng nhãn hiệu Apple (chiếm tỉ lệ 53.0%), 98 ngƣời đã hoặc đang sử dụng nhãn hiệu HTC (chiếm tỉ lệ 41.9%), 106 ngƣời đã hoặc đang sử dụng nhãn hiệu Lenovo (chiếm tỉ lệ 45.3%), 107 ngƣời đã hoặc đang sử dụng nhãn hiệu Sony (chiếm tỉ lệ 45.7%), 120 ngƣời đã hoặc đang sử dụng nhãn hiệu khác (chiếm tỉ lệ 50.21%), 103 ngƣời đã hoặc đang sử dụng nhãn hiệu LG (chiếm tỉ lệ 44.0%).
Nhƣ vậy, đa số các nhãn hiệu điện thoại thông minh đang có trên thị trƣờng nhƣ Samsung, Apple, HTC, Lenovo, Sony, LG…thì ngƣời tiêu dùng đã hoặc đang sử dụng, nhƣng sử dụng nhiều nhất là Samsung.
0% 20% 40% 60% 80%
Samsung Apple Lenovo Sony LG HTC Nhãn hiệu khác
Hình 3.6. Nhãn hiệu điện thoại thông minh mà ngƣời tiêu dùng đã hoặc đang sử dụng
- Chi tiêu cho việc mua điện thoại thông minh:
Qua kết quả khảo sát cho thấy, khách hàng thƣờng chi tiêu từ 3 đến 6 triệu cho việc mua điện thoại thông minh chiếm khoảng 34.7%, dƣới 3 triệu chiếm 24.7%, từ 6 đến 9 triệu chiếm 19.2%, từ 9 đến 14 chiếm 15.5%, còn 5.9% khách hàng chi tiêu trên 14 triệu.
Nhƣ vậy, đa số ngƣời tiêu dùng thƣờng chi tiêu khoảng dƣới 6 triệu cho việc mua điện thoại thông minh.
24.7% 19.2%
15.5% 5.9%
34.7%
Dƣới 3 triệu Từ 3 đến 6 triệu Từ 6 đến 9 triệu Từ 9 đến 14 triệu Trên 14 triệu
- Mức độ quan trọng của các yếu tố khi mua điện thoại thông minh:
Bảng 3.1. Kết quả thống kê mức độ quan trọng của các yếu tố khi mua điện thoại thông minh
Biến Valid Missing Means
Giá 239 0 3.64
Thƣơng hiệu 239 0 4.26
Bảo hành 239 0 4.28
Địa điểm mua 239 0 4.34
Các tính năng phụ trội 239 0 4.73
Khuyến mãi 239 0 4.85
Kiểu dáng 239 0 4.89
Màu sắc 239 0 5.03
Qua bảng 3.1, có thể thấy thứ tự các yếu tố cho là quan trọng khi mua điện thoại thông minh là giá (3.64), thƣơng hiệu (4.26), bảo hành (4.28), địa điểm mua (4.34), các tính năng phụ trội (4.73), khuyến mãi (4.85), màu sắc (4.89), kiểu dáng (5.03).
Nhƣ vậy, giá là yếu tố quan trọng nhất khi ngƣời tiêu dùng chọn mua điện thoại thông minh.
3.3. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA3.3.1. Phân tích nhân tố cho các biến độc lập 3.3.1. Phân tích nhân tố cho các biến độc lập
Kết quả phân tích EFA lần 1 (phụ lục 3): sig = 0.000, hệ số KMO = 0.811 (lớn hơn 0.5), chứng tỏ phân tích nhân tố là thích hợp để sử dụng. Tại mức Eigenvalues = 1.828 cho phép trích đƣợc 5 nhân tố từ 30 biến quan sát và tổng phƣơng sai trích đƣợc là 63.842 (lớn hơn 50%). Nhƣ vậy, phƣơng sai trích đạt đƣợc yêu cầu. Đồng thời, biến TL3 có hệ số tải nhỏ hơn 0.5 nên bị loại. Tiếp tục phân tích nhân tố khám phá lần 2 với 29 biến còn lại.
Kết quả phân tích EFA lần 2 (bảng 3.2): sig = 0.000, hệ số KMO = 0.808 (lớn hơn 0.5), chứng tỏ phân tích nhân tố là thích hợp để sử dụng. Tại mức Eigenvalues = 1.809 cho phép trích đƣợc 5 nhân tố từ 29 biến quan sát và tổng phƣơng sai trích đƣợc là 65.194 (lớn hơn 50%). Nhƣ vậy, phƣơng sai trích đạt đƣợc yêu cầu. Đồng thời, không có biến nào có hệ số nhân tải nhỏ hơn 0.5. Do đó, tất cả 29 biến quan sát đƣợc sử dụng để làm thang đo. Và các biến quan sát của 5 nhân tố tác động đến ý định mua, đó là :
- Nhân tố 1: gồm các biến thƣơng hiệu, đặt tên nhân tố này là thƣơng hiệu.
- Nhân tố 2: gồm các biến sự phụ thuộc và sự tiện lợi, đặt tên nhân tố này là sự phụ thuộc.
- Nhân tố 3: gồm các biến tính năng sản phẩm, đặt tên nhân tố này là tính năng sản phẩm.
- Nhân tố 4: gồm các biến giá, đặt tên nhân tố này là giá
- Nhân tố 5: gồm các biến ảnh hƣởng xã hội, đặt tên nhân tố này là ảnh hƣởng xã hội.
Cuối cùng, 5 nhân tố tương ứng với với các chỉ báo sẽ được kiểm định mối quan hệ với ý định mua ở phần tiếp theo, như sau :
- Nhân tố thƣơng hiệu (TH) gồm 4 chỉ báo: TH1, TH2, TH3, TH4. - Nhân tố sự phụ thuộc (PT) gồm 6 chỉ báo: PT1, PT2, PT3, PT4, TL1, TL2.
- Nhân tố tính năng sản phẩm (SP) gồm 6 chỉ báo: SP1, SP2. SP3. SP4. SP5. SP6.
- Nhân tố giá (G) gồm 8 chỉ báo: G1, G2, G3, G4, G5, G6, G7, G8. - Nhân tố ảnh hƣởng xã hội (XH) gồm 5 chỉ báo: XH1, XH2, XH3, XH4, XH5.
Bảng 3.2. Tổng hợp kết quả phân tích nhân tố biến độc lập Biến quan sát Componet
1 2 3 4 5 TH1 .828 TH2 .797 TH3 .852 TH4 .733 PT1 .733 PT2 .782 PT3 .790 PT4 .760 TL1 .838 TL2 .814 SP1 .523 SP2 .835 SP3 .803 SP4 .739 SP5 .808 SP6 .793 G1 .726 G2 .767 G3 .806 G4 .761 G5 .761 G6 .635 G7 .786 G8 .772 XH1 .690 XH2 .700 XH3 .856 XH4 .763 XH5 .717 KMO .808 P – value .000 Eigenvalues 8.875 3.235 2.505 2.483 1.809 % of Variance 30.602 11.155 8.637 8.563 6.237 Cumulative % 30.602 41.757 50.395 58.958 65.194
3.3.2. Phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc
Kết quả phân tích EFA (bảng 3.3): sig = 0.000, hệ số KMO = 0.717 (lớn hơn 0.5), chứng tỏ phân tích nhân tố là thích hợp để sử dụng. Tại mức Eigenvalues = 2.166 cho phép trích đƣợc 1 nhân tố từ 4 biến quan sát và tổng phƣơng sai trích đƣợc là 54.149 (lớn hơn 50%). Nhƣ vậy, phƣơng sai trích đạt đƣợc yêu cầu. Đồng thời, không có biến nào có hệ số nhân tải nhỏ hơn 0.5. Do đó, tất cả 4 biến quan sát đƣợc sử dụng để làm thang đo.
Bảng 3.3. Tổng hợp kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc Biến quan sát Componet
1 YD1 .764 YD2 .808 YD3 .706 YD4 .656 KMO .717 P – value .000 Eigenvalues 2.166 % of Variance 54.149 Cumulative % of Variance 54.149
3.4. KIỂM TRA HỆ SỐ TIN CẬY CRONBACH’S ALPHA
Kết quả phân tích hệ số tin cậy (bảng 3.4), cho thấy các nhóm nhân tố thƣơng hiệu, sự phụ thuộc, tính năng sản phẩm, giá, ảnh hƣởng xã hội, ý định mua đều có hệ số Cronbach’s Alpha của các nhóm nhân tố đều lớn hơn 0.6 và hệ số tƣơng quan biến tổng của các chỉ báo đều lớn hơn 0.3 (phụ lục 4). Vì vậy, các biến này đều đƣợc chấp nhận.
Bảng 3.4. Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha Nhóm nhân tố Cronbach’s Alpha
Thƣơng hiệu 0.858 Sự phụ thuộc 0.899 Tính năng sản phẩm 0.889 Giá 0.913 Ảnh hƣởng xã hội 0.816 Ý định mua 0.714
3.5. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU HIỆU CHỈNH
Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh, sau khi tiến hành phân tích nhân tố đƣợc trình bày ở hình 3.8.
Hình 3.8. Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh các yếu tố ảnh hƣởng đến ý định mua điện thoại thông minh
Các giả thuyết cho mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh nhƣ sau :
- Giả thuyết H1: Thƣơng hiệu có ảnh hƣởng tích cực đến ý định mua
- Giả thuyết H2: Sự phụ thuộc có ảnh hƣởng tích cực đến ý định mua
- Giả thuyết H3: Tính năng sản phẩm có ảnh hƣởng tích cực đến ý định mua Thƣơng hiệu Giá Sự phụ thuộc Ảnh hƣởng xã hội Tính năng sản phẩm Ý định mua H1 H2 H3 H4 H5
- Giả thuyết H4: Giá có ảnh hƣởng tích cực đến ý định mua
- Giả thuyết H5: Ảnh hƣởng xã hội có ảnh hƣởng tích cực đến ý định mua
3.6. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ CÁC GIẢ THUYẾT 3.6.1. Phân tích hồi quy 3.6.1. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy đƣợc thực hiện với 5 biến độc lập bao gồm: thƣơng hiệu, sự phụ thuộc, tính năng sản phẩm, giá, ảnh hƣởng xã hội và 1 biến phụ thuộc là ý định mua.
Để kiểm tra tính tƣơng quan, tác giả sử dụng phƣơng pháp kiểm định Durbin-Watson. Theo kết quả d = 2.161 (bảng 3.5)