Phân tích hồi quy dùng để ước lượng phương trình phù hợp nhất với các tập hợp kết quả quan sát của biến phụ thuộc và biến độc lập. Mô hình hồi quy sẽ mô tả hình thức các mối quan hệ chân thực giữa các biến số. Từ đó giúp ta dự đoán được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của các biến độc lập.
Phương trình hồi chuẩn hóa qui có dạng:
(YD) = β1*SEM+ β2*AM + β3*SMM + β4*EM + β5*CM • Phân tích tương quan Pearson
Mục đích chạy tương quan Pearson (Pearson correlation coefficient, kí hiệu r) nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập và sớm nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau.
Cách đánh giá mối liên hệ từ hệ số tương quan: 0 < r < 0.3 Tương quan ở mức thấp.
0.3 < r < 0.5 Tương quan ở mức trung bình. 0.5 < r < 0.7 Tương quan khá chặt chẽ. 0.7 < r < 0.9 Tương quan chặt chẽ. 0.9 < r < 1 Tương quan rất chặt chẽ.
Hệ số tương quan pearson (r) sẽ nhận giá trị từ +1 đến -1, chỉ có ý nghĩa khi và chỉ khi mức ý nghĩa quan sát (sig). nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 5%. Giá trị R2 dao động từ 0 đến 1. R2 càng gần 1 thì mô hình đã xây dựng càng phù hợp với bộ dữ liệu dùng chạy hồi quy. R2 càng gần 0 thì mô hình đã xây dựng càng kém phù hợp với bộ dữ liệu dùng chạy hồi quy. Thông thường, R2 > 50% là mô hình phù hợp.
• Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính thông qua R2 và R2 hiệu chỉnh, kiểm định ANOVA.
- Hệ số xác định (coefficient of detemination) R2 và R2 hiệu chỉnh được dùng để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghĩa là các biến độc lập giải thích
được bao
nhiêu phần trăm (%) biến thiên của biến phụ thuộc. Vì R2 sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ phản ánh độ phù hợp của mô
hình chính xác hơn. R2 hiệu chỉnh càng lớn thể hiện độ phù hợp của mô hình càng
cao và ngược lại. Thông thường, R2 > 50% mô hình phù hợp.
- Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình (kiểm định F): Kiểm định F là thước đo ý nghĩa chung của mô hình hồi quy, dùng để kiểm định giả thuyết về mức
độ phù
hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, tức là có hay không mối quan hệ giữa
các biến độc lập hay biến phụ thuộc hay xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến
tính với toàn bộ tập hợp của các biến độc lập không. Theo bảng ANOVA, nếu thống
Không có tương quan nghịch biến Không quyết định 4 - dU ≤d ≤4 - dL
Không có tự tương quan đồng biến hoặc nghịch biến
là các ước lượng tính được bằng OLS không còn là ước lượng hiệu quả. Dubin Watson dùng để kiểm định tự tương quan của các sai số kề nhau, có giá trị biến thiên trong khoảng 0 tới 4. Để rõ hơn chúng ta hãy quan sát bảng 3.2.
- Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Đa cộng tuyến (Multicollinearity) là hiện tượng thường xảy ra khi mối tương quan cao giữa hai hay nhiều biến độc lập trong mô hình hồi quy. Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) từ bảng Coefficients để kiểm tra vấn đề trên. Nếu VIF lớn hơn hoặc bằng 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng và Chu 2008).
• Kiểm định ANOVA
ANOVA là tên gọi tắt của các phương pháp phân tích phương sai (Analysis Of Variance) được sử dụng để so sánh trung bình từ ba nhóm trở lên. Mô hình ANOVA sử dụng phổ biến để so sánh trung bình các nhóm với dữ liệu khảo sát (Survey data) và đặc biệt là dữ liệu thử nghiệm (Experimental data). Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng phân tích phương sai 1 yếu tố ( oneway anova) với biến phụ thuộc YD (ý định) với khả năng phạm sai lầm chỉ là 5%.
Giả thuyết YD4: Không có sự khác biệt về ý định của sinh viên khi lựa chọn học tiếng Anh tại một số cơ sở đào tạo ở TP.HCM có trình độ học vấn khác nhau.
tiếng Anh tại một số cơ sở đào tạo ở TP.HCM có thu nhập bình quân tháng khác nhau.
Giả thuyết YD6: Không có sự khác biệt về ý định của sinh viên khi lựa chọn học tiếng Anh tại một số cơ sở đào tạo ở TP.HCM có thời gian sử dụng Internet trong ngày khác nhau.
Giả thuyết YD7: Không có sự khác biệt về ý định của sinh viên trong việc lựa chọn học tiếng Anh tại một số cơ sở đào tạo ở TP.HCM khi sử dụng MXH khác nhau. • Phân tích giá trị trung bình ( Mean)
Theo Thống kê kinh doanh (2009) T.S Nguyễn Minh Tuấn, đánh giá mức độ trung bình của thang đo Likert 5 điểm, giá trị khoảng cách = (Maximum - Minimum)∕n = (5 - 1)/5 = 0.8 có ý nghĩa các mức như sau:
1.80: Rất thấp 1.81 - 2.60: Thấp 2.61 - 3.40: Trung bình 3.41 - 4.20: Cao
4.21 - 5.00: Rất cao
Việc sử dụng bảng mô tả cho các biến định lượng Likert nhằm so sánh giá trị trung bình Mean của các biến quan sát trong cùng một nhóm, xem biến nào được người khảo sát đồng ý nhất, biến nào ít được đồng ý nhất,...từ đó giúp ích rất nhiều vào phần đề xuất, hàm ý quản trị, giải pháp cho các biến.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Chương 3 tác giả đã tiến hành nêu ra các quy trình để thực hiện nghiên cứu mô hình thực nghiệm về các yếu tố của Digital Marketing ảnh hưởng đến ý định lựa chọn học tiếng Anh của sinh viên tại một số cơ sở đào tạo ở TP. HCM, các yếu tố này bao gồm: Tiếp thị công cụ tìm kiếm (Search Engine Marketing - SEM), Tiếp thị nội dung (Content Marketing - SM), Tiếp thị mạng xã hội (Social Media Marketing - SMM), Thư điện từ (Email Marketing - EM), (5) Tiếp thị liên kết (Affiliate Marketing - AM). Trên cơ sở các yếu tố này, tác giả sẽ tiến hành nghiên cứu và
Phân loại Tần số Tần suất Giới tính Nam 151 41% ^Nu 217 59% Tổng cộng 368 100% Trình độ học vấn
Sinh viên năm nhất 8 25%
Sinh viên năm hai 75 20.4%
Sinh viên năm 235 63.9%
Sinh viên năm cuối 50 13.6%
Tổng cộng 368 100%
Thu nhập trung mỗi tháng
Còn phụ thuộc vào gia đình 41 11.1%
Dưới 5 231 62.8% Từ 5 - 10 45 12.2% Trên 10 triệu 51 13.9% Tổng cộng 368 100% Thời gian sử dụng Internet trong ngày Dưới 2 10 25% Từ 2 - 4 205 55.7% Từ 4 - 6 103 28% Trên 6 tiếng 50 13.6% Tổng cộng 368 100% Mạng xã hội đang sử dụng nhiều nhất Facebook 187 50.8% Tiktok 168 45.7% Instagram 13 3.5% Tổng cộng 368 100%
đánh giá 5 giả thuyết nghiên cứu tương ứng và tiến hành kiểm định sự ảnh hưởng. Nghiên cứu được thực hiện với quy trình bao gồm nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ đã xây dựng được thang đo để tiến hành khảo sát. Nghiên cứu chính thức được tác giả thực hiện khảo sát với mẫu các sinh viên từ năm nhất trở lên thuộc tất cả các ngành của các trường Đại học trên địa bàn TP.HCM.
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 4.1 Thống kê mô tả và xử lý số liệu
4.1.1 Thống kê mô tả các biến định tính
m Deviation
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS
Theo kết quả Bảng 4.1 thì mẫu nghiên cứu được thống kê mô tả thông qua các tiêu chí giới tính, trình độ học vấn, thu nhập mỗi tháng, thời gian sử dụng Internet trong ngày và mạng xã hội hiện sử dụng nhiều nhất.
- Về giới tính: trong 368 người được khảo sát thì giới tính nam có 151 người chiếm tỷ lệ là 41% và giới tính nữ là 217 người chiếm tỷ lệ là 59%.
- Về trình độ học vấn: trong 368 người được khảo sát thì sinh viên năm nhất có 8
người chiếm tỷ lệ 2.2%; sinh viên năm thứ hai là 75 người chiếm tỷ lệ 20.4%; sinh viên năm thứ ba là 235 người chiếm tỷ lệ là 63.9% và sinh viên năm cuối có
50 người chiếm tỷ lệ 13.6%
- Về thu nhập bình quân tháng: trong 368 người được khảo sát thì 41 sinh viên còn phụ thuộc vào gia đình chiếm 11.1%, 231 sinh viên thu nhập dưới 5 triệu chiếm 62.8%, 45 sinh viên thu nhập từ 5 - 10 triệu chiếm 12.2%, thu nhập trên
10 triệu có 51 sinh viên chiếm 13.9%.
- Về thời gian sử dụng Internet trong ngày: trong 368 người được khảo sát thì thời
gian dưới 2 tiếng mỗi ngày có 10 người chiếm 2.7%, từ 2- 4 tiếng có 205 người
chiếm 55.7%, từ 4 - 6 tiếng có 103 người chiếm 28% và trên 6 tiếng có 50 người
chiếm 13.6%.
- Về mạng xã hội được sử dụng nhiều nhất trong ngày: trong 368 người được khảo sát thì số người sử dụng Facebook nhiều nhất có 187 người chiếm 50.8%,
số người sử dụng Tiktok là 168 người chiếm 45.7%, số người sử dụng
SEM3 3 68 1 5 3. 20 Ỹ8 3 AM1 3 68 1 5 00 3. 751" . AM2 3 68 1 5 3. 05 85 2^ AM3 3 68 1 5 09 3. 809 . SMM1 3 68 1 5 50 3. 72 1.1 SMM2 3 68 1 5 T 3Ã 55 1.1 SMM3 3 68 1 5 58 3. 67 1.1 EM1 3 68 1 5 31 33^ 1.2 82 EM2 3 68 1 5 3. 68 1.2 24 EM3 3 68 1 5 8 3Ã 2 1.11 CM1 3 68 1 5 3Ã 5 . 804 CM2 3 68 2 5 64 3. 882^ . CM3 3 68 1 5 3Ã 5 . 847 CM4 3 68 1 5 97 3. 889^ . CM5 3 68 2 5 69 3. 8 88 YD1 3 68 1 5 3. 50 . 907 YD2 3 68 1 5 16 3. 91Γ . YD3 3 68 1 5 3. 24 . 804 Valid N 3 68
loại biến loại biến biến Thang đo Search Engine Optimization với Cronbach’s Alpha = 0.741
SEM1 6.32 1.826 .618 .592
SEM2 6.52 2.097 .548 .676
SEM3 6.44 2.209 .537 .690
Thang đo Affiliate Marketing với Cronbach’s Alpha = 0.892
AM1 6.14 2.483 .737 .889
AM2 6.09 2.069 .815 .822
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS
Ket quả Bảng 4.2 cho thấy mức đánh giá của các câu hỏi điều tra theo thứ tự thấp nhất từ 1 và đến mức cao nhất là 5, giá trị trung bình đều lớn hơn 3 với độ lệch chuẩn khá nhỏ, không chênh lệch nhau nhiều. Như vậy bước đầu cho thấy mức độ ảnh hưởng đến ý định của sinh viên khi lựa chọn học tiếng Anh tại một số cơ sở đào tạo ở TP.HCM ở mức khá tốt.
4.2 Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha
Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha của biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu một số yếu tố Digital Marketing ảnh hưởng đế ý định của sinh viên khi lựa chọn học tiếng Anh tại một số cơ sở đào tạo ở TP.HCM được trình bày trong bảng 4.3. Với giá trị hệ số Cronbach’s Alpha > 0.6 là thang đo đủ điều kiện và > 0.7 là thang đo sử dụng tốt đến rất tốt (Hoàng và Chu 2008) và hai là hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát phải lớn hơn hoặc bằng 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu.
Thang đo Social Media Marketing với Cronbach’s Alpha = 0.818
SMM1 7.09 4.213 .699 .720
SMM2 7.08 4.427 .655 .765
SMM3 7.01 4.376 .657 .762
Thang đo Email Marketing với Cronbach’s Alpha = 0.855
EM1 7.37 4.783 .670 .857
EM2 7.02 4.763 .734 .791
EM3 7.01 5.016 .790 .747
Thang đo Content Marketing với Cronbach’s Alpha = 0.863
CM1 14.84 8.291 .657 .841
CM2 14.76 7.873 .673 .837
CM3 14.85 8.178 .636 .846
CM4 14.42 7.863 .667 .839
CM5 14.71 7.434 .784 .808
Thang đo Ý định lựa chọn học tiếng Anh của sinh viên với Cronbach’s Alpha = 0.821
YD1 6.40 2.376 .672 .757
(Search Engine Marketing - SEM)”
Ket quả kiểm định 3 biến quan sát trong nhân tố Tiếp thị công cụ tìm kiếm (Search Engine Marketing - SEM) có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) > 0.3 nên được lựa chọn. Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.741 > 0.6 (Hair và cộng sự, 1998, 2006). Bên cạnh đó, với hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến của các biến quan sát < Cronbach’ Alpha chung nên thang đo Search Engine Optimization đáp ứng độ tin cậy.
• Kiểm định Cronbach’s Alpha với nhân tố “Affiliate Marketing”
Kết quả kiểm định 3 biến quan sát trong nhân tố Affiliate Marketing có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) > 0.3 nên được lựa chọn. Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.892 > 0.6 (Hair và cộng sự, 1998, 2006). Bên cạnh đó, với hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến của các biến quan sát < Cronbach’ Alpha chung nên thang đo Affiliate Marketing đáp ứng độ tin cậy.
• Kiểm định Cronbach’s Alpha với nhân tố “Social Media Marketing”
Kết quả kiểm định 3 biến quan sát trong nhân tố Social Media Marketing có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) > 0.3 nên được lựa chọn. Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.818 > 0.6 (Hair và cộng sự, 1998, 2006). Bên cạnh đó, với hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến của các biến quan sát < Cronbach’ Alpha chung nên thang đo Social Media Marketing đáp ứng độ tin cậy.
• Kiểm định Cronbach’s Alpha với nhân tố “Email Marketing”
Kết quả kiểm định 3 biến quan sát trong nhân tố Email Marketing có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) > 0.3 nên được lựa chọn. Kết
Hệ số KMO .779
Kiểm định Bartlett's
Giá trị bình phương xấp xỉ 2965.658
df 136
Sig .000
Nhân tố Eigenvalues khởi tạo
quả phân tích độ tin cậy của thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.855 > 0.6 (Hair và cộng sự, 1998, 2006). Bên cạnh đó, với hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến của các biến quan sát < Cronbach’ Alpha chung nên thang đo Email Marketing đáp ứng độ tin cậy.
• Kiểm định Cronbach’s Alpha với nhân tố “Content Marketing”
Kết quả kiểm định 5 biến quan sát trong nhân tố Content Marketing có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) > 0.3 nên được lựa chọn. Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.863 > 0.6 (Hair và cộng sự, 1998, 2006). Bên cạnh đó, với hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến của các biến quan sát < Cronbach’ Alpha chung nên thang đo Content Marketing đáp ứng độ tin cậy.
• Kiểm định Cronbach’s Alpha với biến phụ thuộc “Ý định lựa chọn học tiếng Anh của sinh viên”
Biến phụ thuộc “Ý định lựa chọn học tiếng Anh của sinh viên” được đo lường bởi 3 biến quan sát. Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.821 > 0.6, đồng thời cả 3 biến quan sát đều có tương quan biến tổng > 0.3 và hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến của các biến quan sát < Cronbach’ Alpha chung nên thang đo Ý định lựa chọn học tiếng Anh của sinh viên đáp ứng độ tin cậy.
4.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha các thành phần của thang đo, có 17 biến đủ điều kiện để thực hiện kiểm định phân tích nhân tố và không có biến nào bị loại. Phân tích nhân tố khám phá EFA mục đích là để xác định các nhân tố nào thực sự đại diện cho các biến quan sát trong các thang đo.
4.3.1 Phân tích khám phá nhân tố với biến độc lậpBảng 4.4 KMO và Bartlett’s Test Bảng 4.4 KMO và Bartlett’s Test
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS
Theo kết quả Bảng 4.4 thì ta có thể kết luận hệ số KMO = 0.779 thỏa mãn điều kiện