Bảng 4.7. Kết quả phân tích thang đo Điều kiện mua hàng
Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS
Thang đo “Điều kiện mua hàng” gồm 03 biến quan sát (DKM1, DKM2 và DKM3,) có hệ số Cronbach's Alpha là 0.809 > 0.60, đồng thời hệ số các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.30 đạt yêu cầu, do đó cả 03 biến quan sát đều sẽ được đưa vào phân tích ở bước tiếp theo. (Phụ lục 3)
4.2.8. Kiểm định thang đo “Nhu cầu mua sắm tại CTT của NTD”
Sau khi loại biến NCM4 trong lần chạy thứ nhất vì hệ số Cronbach’s alpha nếu loại biến là 0.876 > 0.855. Trong lần chạy thứ 2, hệ số Cronbach’s alpha của thang đo yếu tố Nhu cầu mua sắm tại CTT của NTD là 0.876 > 0.6 đạt yêu cầu; đồng thời hệ số các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.30, do đó 03 biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố EFA.
Bảng 4.8. Kết quả phân tích thang đo Nhu cầu mua sắm tại CTT của NTD
CTT4 9.98 4.375 .525 .721
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo Điều kiện mua hàng = 0.809
DKM1 4.31 1.422 .651 .752
DKM2 4.11 1.196 .638 .763
DKM3 3.94 1.190 .696 .696
Trung bình thang
đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo Nhu cầu mua sắm tại CTT của NTD = 0.876
NCM1 7.22 2.296 .796 .792
Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS
Tóm lại, qua phân tích kiểm định Cronbach’s alpha, mô hình vẫn giữ nguyên 07 thang đo đảm bảo yêu cầu với 30 biến (27 biến quan sát của biến độc lập và 03 biến quan sát của biến phụ thuộc)
4.2.9. Kết quả chung đánh giá độ tin cậy của thang đo.
Việc kiểm định thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha được thực hiện với tất cả các yếu tố ảnh hưởng đến Nhu cầu mua sắm tại CTT của người tiêu dùng.
Các biến độc lập bao gồm: (1) Hàng hóa (NTH), (2) Giá cả (GC), (3) Sự phục vụ của người bán (NTB), (4) Sự thuận tiện (NTT), (5) Điều kiện mua hàng (DKM), (6) Thái độ đối với chợ truyền thống (CTT) và (7) Sự thích thú mua sắm (TTM).
Biến phụ thuộc là Nhu cầu mua sắm tại CTT (NCM) của người tiêu dùng.
Bảng 4.9. Tổng hợp đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo Hàng hóa = 0.818
NTH1 11.28 4.488 .594 .795
NTH2 11.26 4.527 .683 .752
NTH3 11.18 4.512 .691 .749
NTH4 11.04 4.699 .599 .790
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo Giá cả = 0.820
GC1 11.10 3.990 .579 .805
GC2 10.94 4.109 .612 .788
GC3 10.96 3.758 .775 .713
GC4 11.03 3.979 .617 .785
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo Sự phục vụ của người bán = 0.894
NTB1 14.78 8.983 .707 .877
NTB2 14.73 8.210 .747 .869
NTB3 14.92 8.649 .747 .869
NTB4 14.78 8.438 .776 .862
NTB5 14.87 8.734 .722 .874
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang Sự thuận tiện = 0.850
NTT1 6.79 2.781 .718 .791
NTT2 6.88 2.669 .768 .742
NTT3 6.80 2.956 .672 .834
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo Sự thích thú mua sắm = 0.846
TTM1 11.34 7.780 .708 .797
TTM2 11.28 7.645 .598 .842
TTM3 11.23 7.659 .649 .819
TTM4 11.31 6.724 .789 .755
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo Thái độ đối với chợ truyền thống = 0.756
CTT1 10.25 4.058 .630 .655
CTT2 9.94 4.636 .606 .672
Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS
4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.1. Phân tích nhân tố khám phá cho các biến độc lập
Sau kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo có biến thuộc 07 yếu tố ảnh hưởng đến Nhu cầu mua sắm tại CTT được giữ lại để tiến hành phân tích nhân tố khám phá.
Bảng dưới đây cho ta thấy sau khi loại 02 biến NTT2 VÀ NTT3 do các biến này có 02 giá trị nằm ở 02 cột (Phụ lục 3): kết quả kiểm định Bartlett với sig = 0.000 và chỉ số KMO = 0.867 (0.5 < KMO = 0.867 <1) điều này có nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp cho dữ liệu thực tế đáp ứng được yêu cầu. Giá trị Eigenvalues = 1.090 > 1 thỏa điều kiện và hệ số tải của các biến quan sát lớn hơn 0.5 đạt yêu cầu của nghiên cứu. Phân tích đã rút trích được 6 nhân tố với phương sai trích là 66.727% (> 50%) đạt yêu cầu (Phụ lục 3).
Bảng 4.10. Kết quả phân tích nhân tố các biến độc lập
Nhân tố 1 2 3 4 5 6 NTB4 .834 NTB5 .750 NTB2 .747 NTB3 .736 NTB1 .683 TTM4 .896 TTM1 .850 CTT4 9.98 4.375 .525 .721
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo Điều kiện mua hàng = 0.809
DKM1 4.31 1.422 .651 .752
DKM2 4.11 1.196 .638 .763
DKM3 3.94 1.190 .696 .696
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo Nhu cầu mua sắm tại CTT của NTD = 0.876
NCM1 7.22 2.296 .796 .792
NCM2 7.17 2.322 .770 .816
TTM3 .802 TTM2 .751 GC4 .808 GC3 .797 GC1 .659 GC2 .602 NTT1 .408 NTH1 .747 NTH2 .720 NTH3 .711 NTH4 .664 CTT1 .828 CTT2 .785 CTT4 .682 CTT3 .546 DKM3 .863 DKM1 .845 DKM2 .834
Hệ số Kaiser - Meyer - Olkin (KMO) 0.867
Kiểm định Bartlett Sig. 0.000
Eigenvalues 7.768 2.856 2.150 1.608 1.210 1.090
Phsai
trích (%) 31.070 42.494 51.095 57.528 62.367 66.727
Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS
Theo bảng trên cho thấy, ma trận nhân tố sau khi xoay có 25 biến quan sát phù hợp và hệ số tải đều lớn hơn 0.5 thỏa yêu cầu của nghiên cứu. Qua đó có 6 nhân tố với các biến đặc trưng của từng nhân tố được sắp xếp và nhóm lại, tác giả tiến hành đặt tên yếu tố như sau:
Yếu tố thứ nhất: Đây là nhóm biến thuộc về Hàng hóa, ký hiệu là NTHH và gồm 04 biến quan sát (NTH1, NTH2, NTH3 và NTH4).
biến thuộc về Giá cả và ký hiệu là GC.
Yếu tố thứ ba: gồm 05 biến quan sát (NTB4, NTB3, NTB2, NTB5 và NTB1). Đây là nhóm biến thuộc về Sự phục vụ của người bán, ký hiệu NTNB.
Yếu tố thứ tư: gồm 04 biến quan sát (TTM4, TTM1, TTM3 và TTM2). Đây là nhóm biến thuộc về Sự thích thú mua sắm, ký hiệu TTM.
Yếu tố thứ năm: Đây là nhóm biến thuộc về Thái độ đối với chợ truyền thống, đặt tên mới là CTT, gồm 04 biến quan sát (CTT1, CTT2, CTT4 và CTT3).
Yếu tố thứ sáu: gồm 03 biến quan sát (DKM3, DKM1 và DKM24) Đây là nhóm biến thuộc về Điều kiện mua hàng, ký hiệu DKMS.
4.3.2. Phân tích khám phá thang đo Nhu cầu mua sắm tại CTT của NTD
Thực hiện phân tích nhân tố Nhu cầu mua sắm tại CTT của NTD với 03 biến quan sát. Kết quả phân tích như bảng dưới đây:
Bảng 4.11. Hệ số tải và trọng số
Biến Diễn giải Hệ số tải
NCM1 Chợ là chọn lựa đầu tiên của tôi khi tôi muốn đi mua sắm 0.882 NCM2 Tôi thường xuyên đi mua sắm chợ hơn là những nơi mua
sắm khác 0.877
NCM3 Tôi sẽ tiếp tục mua sắm ở chợ trong tương lai 0.864
Hệ số Kaiser - Meyer - Olkin (KMO) 0.792
Hệ số Sig 0.000
Giá trị tổng phương sai trích (Eigenvalue) 2.796
Phương sai trích (%) 69.792
Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS Kết quả phân tích như bảng 4.11 cho ta thấy rằng:
- Giá trị KMO là 0.792 (0.5 < KMO = 0.792 < 1) thoả điều kiện.
- Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett là 0.000 (Sig.< 0.05), đạt yêu cầu của nghiên cứu, điều này có ý nghĩa bộ số liệu phù hợp để phân tích nhân tố.
- Giá trị tổng phương sai trích là 2.792 > 1 là đạt yêu cầu.
tố được giải thích bởi các biến quan sát tạo nên nhân tố.
- Hệ số tải của các biến đều lớn hơn 0.5 đạt yêu cầu. Yếu tố này giữ nguyên 03 biến quan sát được nhóm lại đặt tên là Nhu cầu mua sắm tại CTT của người tiêu dùng, ký hiệu NCMS.
4.4. Mô hình hiệu chỉnh sau khi phân tích nhân tố
Thang đo các yếu tố Nhu cầu mua sắm tại Chợ truyền thống còn 25 biến quan sát. Thang đo Nhu cầu mua sắm tại Chợ truyền thống của người tiêu dùng gồm 03 biến quan sát. Mô hình nghiên cứu và các giả thuyết ban đầu được hiệu chỉnh lại như sau:
Hình 4.1. Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Các giả thuyết nghiên cứu:
Giả thuyết H1: Yếu tố Hàng hóa có ảnh hưởng thuận chiều với Nhu cầu mua sắm tại CTT của người tiêu dùng.
Nhu cầu mua sắm tại chợ truyền thống Đặc điểm cá nhân: - Giới tính - Độ tuổi - Trình độ văn hóa Hàng hóa Giá cả Sự phục vụ của người bán Sự thích thú mua sắm
Thái độ đối với chợ truyền thống Điều kiện mua hàng H1 (+) H2 (+) H3 (+) H4 (+) H5 (+) H6 (+)
Giả thuyết H2: Yếu tố Giá cả có ảnh hưởng thuận chiều với Nhu cầu mua sắm tại CTT của NTD.
Giả thuyết H3: Yếu tố Sự phục vụ của người bán có ảnh hưởng thuận chiều với Nhu cầu mua sắm tại CTT của NTD.
Giả thuyết H4 : Yếu tố Sự thích thú mua sắm có ảnh hưởng thuận chiều với Nhu cầu mua sắm tại CTT của NTD.
Giả thuyết H5: Yếu tố Thái độ đối với CTT có ảnh hưởng thuận chiều với Nhu cầu mua sắm tại CTT của NTD.
Giả thuyết H6: Yếu tố Điều kiện mua hàng có ảnh hưởng thuận chiều với Nhu cầu mua sắm tại CTT của NTD.
4.5. Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến
4.5.1. Xác định các biến độc lập và biến phụ thuộc
Có 06 yếu tố ảnh hưởng đến Nhu cầu mua sắm tại CTT của NTD trên địa bàn TP. Vũng Tàu được đưa vào phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính đa biến. Mô hình hồi qui được xác định như sau:
NCMS = β0 + β1* NTHH + β2*GC + β3* NTNB + β4*TTM + β5* CTT + β6* DKMS Trong đó:
- NCMS: Biến phụ thuộc: Nhu cầu mua sắm tại CTT của người tiêu dùng
- Các biến độc lập (Xi): Hàng hóa (NTHH), Gía cả (GC), Sự phục vụ của người bán (NTNB), Sự thích thú mua sắm (TTM), Thái độ đối với chợ truyền thống (CTT) và, Điều kiện mua hàng (DKMS).
-βk: Hệ số hồi qui (k = 0…6).
Bảng 4.12. Kết quả hồi quy đa biến
Beta chưa chuẩn hóa Sai số chuẩn Beta chuẩn hóa T Mức ý nghĩa Sig. Độ chấp nhận Hệ số VIF 1 (Constant) .201 .263 .764 .446 NTHH .290 .061 .295 4.759 .000 .533 1.876 GC -.019 .064 -.019 -.303 .762 .551 1.815 NTNB .236 .062 .252 3.817 .000 .473 2.115 TTM .008 .035 .010 .228 .820 .978 1.022
CTT .415 .052 .423 8.011 .000 .736 1.358
DKMS .337 .058 .029 .637 .008 .983 1.017
R2 hiệu chỉnh 0.596
Hệ số Sig. F .000
Giá trị kiểm định Durbin- Watson 1.602
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS của tác giả
Từ bảng trên ta thấy, R² hiệu chỉnh (Adjusted R-Square) là 0.596, tức là khả năng giải thích mức độ biến thiên Nhu cầu mua sắm tại CTT người tiêu dùng bởi các biến độc lập đạt 59.6%. Điều đó cho thấy độ tin cậy của mô hình là trung bình. Đồng thời, biến GC và biến TTM có hệ số Sig lần lượt là 0.762 > 0.05 và 0.820 > 0.05 nên không có ý nghĩa thống kê. Từ bảng 4.13 dưới đây, nhận thấy, giá trị Sig. = 0.000 < 0,05 nên bác bỏ giải thuyết Ho. Điều này có ý nghĩa là các biến độc lập trong mô hình có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc, tức là các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc hay có mối quan hệ tuyến tính giữa các yếu tố ảnh hưởng (biến độc lập) với Nhu cầu mua sắm tại CTT của NTD trên địa bàn TP. Vũng Tàu.
Bảng 4.13: Kết quả ANOVA Bảng ANOVAb Mô hình Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 55.314 6 9.219 49.371 .000b Phần dư 35.665 191 .187 Tổng 90.979 197
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS của tác giả
Từ kết quả phân tích, tác giả nhận thấy giá trị thống kê F có giá trị 49.371 tại mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05 nên mô hình hoàn toàn phù hợp.
4.5.2. Phân tích sự tương quan
Bảng 4.14. Ma trận tương quan giữa các biến
NTHH Pearson Correlation 1 .581 ** .627** .050 .382** .123 .608 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 GC Pearson Correlation .581 ** 1 .609** .006 .416** .098 .485** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 NTNB Pearson Correlation .627 ** .609** 1 .068 .486** .080 .632** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 TTM Pearson Correlation .050 .006 .068 1 .057 .026 .016 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 CTT Pearson Correlation .382 ** .416** .486** .057 1 .064 .651** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 DKMS Pearson Correlation .123 .098 .080 .026 .064 1 .111 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 NCMS Pearson Correlation .608 ** .485** .632** .016 .651** .111 1** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Nguồn: Kết quả phân tích từ SPSS của tác giả Qua kết quả phân tích ở bảng 4.14 ta thấy, 7 yếu tố độc lập có ý nghĩa ở mức 1% . Như vậy, 7 yếu tố đều có sự tương quan với yếu tố Nhu cầu mua sắm tại CTT của NTD nên các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến Nhu cầu mua sắm tại CTT của NTD.
4.5.3. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Việc kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến được thực hiện thông qua nhân tố phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor,VIF); nếu VIF lớn hơn 10 thì đó là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến. Căn cứ vào số liệu của bảng kết quả hồi quy (Bảng 4.12) thì nhân
tố phóng đại phương sai VIF của mô hình hồi quy có giá trị nhỏ hơn so với 10 do đó không có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến.
4.5.4. Hàm hồi qui tuyến tính đa biến
Với kết quả phân tích hồi qui ở bảng 4.12, các giá trị Sig. tương ứng với các biến NTHH, NTNB, CTT và DKMS đều có hệ số Sig nhỏ hơn 0.05, còn biến GC và TTM đều có hệ số Sig > 0.05 và không có ý nghĩa thống kê nên bị loại. Vì vậy, mô hình còn 04 biến NTHH, NTNB, CTT và DKMS có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy trên 95% (Sig. ≤ 0,05). Hàm hồi qui đa biến thể hiện những yếu tố ảnh hưởng đến Nhu cầu mua sắm tại CTT của người tiêu dùng có dạng:
NCMS = β0 + 0.295* NTHH + 0.252* NTNB + 0.423* CTT + 0.029* DKMS Trong đó:
- NCMS: Biến phụ thuộc: Nhu cầu mua sắm tại CTT của NTD.
- Các biến độc lập: Hàng hóa (NTHH), Sự phục vụ của người bán (NTNB), , Thái độ đối với chợ truyền thống (CTT) và Điều kiện mua hàng (DKMS).
+ Yếu tố ảnh hưởng mạnh nhất là Thái độ đối với chợ truyền thống với hệ số hồi quy là β = 0.423 và có mối quan hệ cùng chiều với Nhu cầu mua sắm tại CTT của NTD.
+ Yếu tố ảnh hưởng mạnh thứ hai là Hàng hóa với mức độ ảnh hưởng là β = 0.295 và có mối quan hệ cùng chiều với Nhu cầu mua sắm tại CTT của NTD.
+ Yếu tố ảnh hưởng thứ ba là Sự phục vụ của người bán với mức độ ảnh hưởng là β = 0.252 và có mối quan hệ cùng chiều với Nhu cầu mua sắm tại CTT của NTD.
+ Yếu tố ảnh hưởng yếu nhất là Điều kiện mua hàng với hệ số hồi quy là β = 0.029 và có mối quan hệ cùng chiều với Nhu cầu mua sắm tại CTT của NTD.
Tóm tắt chương 4.
Chương này tác giả đã thực hiện phân tích Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy tuyến tính đa biến để kiểm định mô hình thang đo và mô hình nghiên cứu. Qua các bước kiểm định kết quả cho thấy có 04 yếu tố ảnh hưởng đến Nhu cầu mua sắm tại CTT của NTD, bao gồm: Hàng hóa (NTHH), Sự phục vụ của người bán (NTNB), Thái độ đối với chợ truyền thống (CTT) và Điều kiện mua hàng (DKMS). Trong đó yếu tố ảnh hưởng mạnh nhất là Thái độ đối với CTT, tiếp theo lần lượt là các yếu tố Hàng hóa, Sự phục vụ của người bán và yếu tố ảnh hưởng yếu nhất đến Nhu cầu mua sắm tại CTT của NTD là yếu tố Điều kiện mua hàng. Đây sẽ là cơ sở để tác giả đề xuất các