Sau khi tiến hành phân tích dữ liệu thu thập được thông qua các bước phân tích độ tin cậy Cronbach’ Alpha và phân tích nhân tố EFA, tác giả điều chỉnh mô hình nghiên cứu như sau:
Hình 4. 1 Mô hình điều chỉnh
Như vậy, mô hình điều chỉnh gồm 7 nhân tố độc lập tác động đến Ý định mua hàng điện tử tiêu dùng trực tuyến như sau:
Nhân tố “Rủi ro liên quan đến sản phẩm dịch vụ” bao gồm: RRSP2, RRSP4, RRSP1, RRSP3.
Nhân tố “Ảnh hưởng xã hội” bao gồm: AHXH5, AHXH2, AHXH4, AHXH1.
Nhân tố “Hiệu quả mong đợi” bao gồm: HQMD1, HQMD3, HQMD4, HQMD2.
Nhận thức tính dễ sử dụng Sự tin cậy Ý định mua hàng điện tử tiêu dùng trực tuyến của khách hàng ở Tp. Hồ Chí Minh Hiệu quả mong đợi
Rủi ro liên quan đến sản phẩm dịch vụ
Ảnh hưởng xã hội
Khuyến mãi
Nhân tố “Khuyến mãi” bao gồm: KM3, KM4, KM1, KM2.
Nhân tố “Sự tin cậy” bao gồm: STC3, STC1, STC2.
Nhân tố “Điều kiện thuận lợi” bao gồm: DKTL4, DKTL3, DKTL2.
Nhân tố “Nhận thức tính dễ sử dụng” bao gồm: DSD4, DSD3, DSD1.
4.2.6 Phân tích hồi quy
4.2.6.1 Phương trình hồi quy
Đặt các biến trong phương trình hồi quy như sau:
RRSP: Rủi ro liên quan đến sản phẩm dịch vụ (là trung bình của các biến RRSP2, RRSP4, RRSP1, RRSP3)
AHXH: Ảnh hưởng xã hội (là trung bình của các biến AHXH5, AHXH2, AHXH4, AHXH1).
HQMD: Hiệu quả mong đợi (là trung bình của các biến HQMD1, HQMD3, HQMD4, HQMD2)
KM: Khuyến mãi (là trung bình của các biến KM3, KM4, KM1, KM2)
STC: Sự tin cậy (là trung bình của các biến STC3, STC1, STC2)
DKTL: Điều kiện thuận lợi (là trung bình của các biến DKTL4, DKTL3, DKTL2)
DSD: Nhận thức tính dễ sử dụng (là trung bình của các biến DSD4, DSD3, DSD1)
YDM: Ý định mua hàng điện tử tiêu dùng trực tuyến (là trung bình của các biến YDM3, YDM1, YDM2)
Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng:
YDM = β0 + β1*RRSP + β2*AHXH + β3*HQMD + β4*KM + β5*STC + β6*DKTL + β7*DSD
Mức ý nghĩa được xác lập cho các kiểm định và phân tích là 5% (độ tin cậy là 95%). Dưới đây là phần nhận xét và phân tích kết quả hồi quy.
4.2.6.2 Phân tích tương quan Pearson
Sử dụng phương pháp phân tích tương quan trong nghiên cứu nhằm lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng trước khi phân tích hồi quy. Và khi kiểm điểm phân tích tương quan giữa các biến độc lập và phụ thuộc có được kết quả sau:
Bảng 4. 5 Kết quả phân tích tương quan
YDM H RRSP HQM D AHX H KM STC DSD DKTL YDM H Pearson Correlatio n 1 - 0.358** 0.550 ** 0.509* * 0.477* * 0.471* * 0.482* * 0.537* * Sig. (2- tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 N 220 220 220 220 220 220 220 220
(Nguồn: Kết quả tổng hợp từ kết quả xử lý số liệu khảo sát tháng 8 năm 2019)
Từ bảng trên, cho thấy cả 7 biến độc lập đều có giá trị Sig. = 000 < 0.05, như vậy có mối tương quan giữa biến phụ thuộc và 7 biến độc lập. Cụ thể, 6 biến độc lập (Ảnh hưởng xã hội – AHXH; Hiệu quả mong đợi – HQMD; Khuyến mãi – KM; Sự tin cậy – STC; Điều kiện thuận lợi – DKTL; Nhận thức tính dễ sử dụng - DSD) đều có sự tương quan thuận và 1 biến độc lập (Rủi ro liên quan đến sản phẩm dịch vụ - RRSP) có sự tương quan nghịch đối với biến phụ thuộc Ý định mua hàng điện tử tiêu dùng trực tuyến - YDM. Như vậy, khi khách hàng có đánh giá các nhân tố tác động đến Ý định mua hàng điện tử tiêu dùng trực tuyến càng cao thì mức đánh giá “Ý định mua hàng điện tử tiêu dùng trực tuyến” của khách hàng cũng sẽ cao, riêng khi khách hàng có đánh giá nhân tố “Rủi ro liên quan đến sản phẩm dịch vụ” – RRSP càng thấp thì mức đánh giá “Ý định mua hàng điện tử tiêu dùng trực tuyến”của khách hàng cũng sẽ cao.
4.2.6.3 Phân tích hồi quy
Bảng 4. 6 Đánh giá độ phù hợp của mô hình Mode l R R Squar e Adjuste d R Square Std. Error of the Estimat e Change Statistics Durbin - Watso n R Square Chang e F Chang e df 1 df2 Sig. F Chang e 1 0.824 a 0.679 0.668 0.272 0.679 63.97 7 7 21 2 0.000 1.883
(Nguồn: Kết quả tổng hợp từ kết quả xử lý số liệu khảo sát tháng 8 năm 2019)
Bảng trên cho thấy trị số R = 0.824 cho thấy mối quan hệ giữa các biến trong mô hình có mối quan hệ chặt chẽ và đã được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình. Kết quả trên cũng cho thấy giá trị R2 (R square) = 0.679 điều này nói lên “Ý định mua hàng điện tử tiêu dùng trực tuyến” được giải thích bởi 7 nhân tố ảnh hưởng. Và giá trị R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) phản ánh chính xác hơn sự phù hợp của mô hình đối với tổng thể, ta có giá trị R2 hiệu chỉnh = 0.668 (hay 66.8%), có nghĩa là 66.8% sự biến thiên của biến phụ thuộc “Ý định mua hàng điện tử tiêu dùng trực tuyến” được giải thích bởi 7 nhân tố độc lập của mô hình: Rủi ro liên quan đến sản phẩm dịch vụ - RRSP; Ảnh hưởng xã hội – AHXH; Hiệu quả mong đợi – HQMD; Khuyến mãi – KM; Sự tin cậy – STC; Điều kiện thuận lợi – DKTL; Nhận thức tính dễ sử dụng - DSD. Giá trị Sig. = 0.000 có nghĩa tồn tài mô hình hồi quy giữa “Ý định mua hàng điện tử tiêu dùng trực tuyến”và 7 biến độc lập.
Kết luận: Như vậy, mô hình hồi quy thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ
phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
Kiểm định F sử dụng trong phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp của các biến độc lập. Qua bảng phân tích phương sai ANOVA cho thấy trị số F = 63.977 và có mức ý nghĩa sig. = 0.000 (nhỏ hơn 0.05), có ý nghĩa mô hình hồi quy phù hợp với dữ liệu thu thập được và các biến đưa vào đều có ý nghĩa trong thống kê với mức ý nghĩa 5%.
Bảng 4. 7 Phân tích hồi quy Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -0.086 0.268 -0.319 0.750 RRSP -0.097 0.030 -0.135 -3.270 0.001 0.885 1.130 HQMD 0.303 0.037 0.343 8.219 0.000 0.872 1.146 AHXH 0.126 0.045 0.134 2.814 0.005 0.670 1.491 KM 0.168 0.044 0.179 3.850 0.000 0.704 1.420 STC 0.190 0.039 0.209 4.922 0.000 0.844 1.185 DKTL 0.197 0.038 0.231 5.144 0.000 0.754 1.326 DSD 0.137 0.044 0.138 3.120 0.002 0.776 1.289
(Nguồn: Kết quả tổng hợp từ kết quả xử lý số liệu khảo sát tháng 8 năm 2019)
Nhận xét: Trong bảng trên cho thấy có 7 biến tác động được đưa vào mô hình phân
tích hồi quy, tất cả các biến đều có mối quan hệ với “Ý định mua hàng điện tử tiêu dùng trực tuyến” (tất cả các sig. < 0.05), chứng tỏ các giả thuyết H1, H3, H4, H5,
H6, H7, H8 đã đưa ra đều được chấp nhận, 1 biến độc lập “Rủi ro liên quan đến sản phẩm dịch vụ” - RRSP có ảnh hưởng theo chiều nghịch đến biến phụ thuộc, còn lại 6 biến độc lập có ảnh hưởng theo chiều thuận đến biến phụ thuộc “Ý định mua hàng điện tử tiêu dùng trực tuyến”.
Kết quả hồi quy cũng cho thấy các biến đều có giá trị Sig. nhỏ hơn 0.05, nên các 7 biến độc lập đều được chấp nhận trong phương trình hồi quy. Và cả 7 biến đều đạt được tiêu chuẩn chấp nhận Tolerance lớn hơn 0.0001. Hệ số phóng đại phương sai (VIF) của 7 biến độc lập trong mô hình đều nhỏ hơn 2, chứng tỏ rằng các biến độc lập không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Hệ số (Constant) có giá trị Sig. bằng 0.750 lớn hơn 0.05, nên không chấp nhận hệ số (Constant) trong phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa hay β0 bằng 0.
Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa:
YDM = -0.097*(RRSP) + 0.303*(HQMD) + 0.126*(AHXH) + 0.168*(KM) + 0.190*(STC) + 0.197*(DKTL) + 0.137*(DSD)
Phương trình hồi quy chuẩn hóa:
YDM = -0.135*(RRSP) + 0.343*(HQMD) + 0.134*(AHXH) + 0.179*(KM) + 0.209*(STC) + 0.231*(DKTL) + 0.138*(DSD)