3.4.4.1. Xây dựng phương pháp hồi quy
Sau khi đã kiểm định xong thang đo, thì dữ liệu sẽ được xử lý để chạy hồi quy tuyến tính được thực hiện bằng cách ước lượng tổng bình phương nhỏ nhất (OLS)
3.4.4.2 Phân tích tương quan hệ số Pearson
Hệ số tương quan Pearson hay cịn gọi là Pearson correlation coefficient được kí hiệu r. Dùng để đo lường để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu các biến độc lập với nhau cĩ tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy (giả thuyết H0: hệ số tương quan bằng 0). Hệ số tương quan Pearson (r) sẽ nhận giá trị từ -1 đến +1. Điều kiện
để tương quan cĩ ý nghĩa là giá trị sig. <0.05
r < 0 cho biết một sự tương quan nghịch giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến này tăng thì sẽ làm giảm giá trị của biến kia.
r = 0 cho thấy khơng cĩ sự tương quan
r > 0 cho biết một sự tương quan thuận giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến
này tăng thì sẽ làm tăng giá trị của biến kia.
3.4.4.3. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Sau khi kết luận được các biến cĩ mối quan hệ tuyến tính thì cĩ thể mơ hình hố mối quan hệ nhân quả này bằng hồi quy tuyến tính (Hồng and Chu 2008). Nghiên
cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan. Đánh giá mức độ phù hợp
của mơ hình hồi quy đa biến thơng qua R2 và R2 hiệu chỉnh, kiểm định ANOVA. Hệ số R2 (R Square) và R2 hiệu chỉnh. Hai giá trị này dùng đo sự phù hợp của mơ
hình hồi quy, cịn gọi là hệ số xác định (coefficient of detemination) nghĩa là các biến (nhân tố) độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm (%) biến thiên của biến phụ thuộc. Giá trị R2 dao động từ 0 đến 1. R2 càng gần 1 thì mơ hình đã xây dựng càng phù hợp với bộ dữ liệu dùng chạy hồi quy. R2 càng gần 0 thì mơ hình đã xây dựng càng kém phù hợp với bộ dữ liệu dùng chạy hồi quy. Thơng thường, R2 > 50% mơ hình phù hợp.
Kiểm định ANOVA được sử dụng để kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình tương quan, tức là cĩ hay khơng cĩ mối quan hệ giữa các biến độc lập hay biến phụ thuộc. Thực chất của kiểm định ANOVA đĩ là kiểm định xem biến phụ thuộc
cĩ liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập hay khơng, và giả thuyết
H0 được đưa ra là Hệ số xác định R = 0. Giá trị Sig. nhỏ (thường < 5%) hơn mức ý nghĩa kiểm định sẽ giúp khẳng định sự phù hợp của mơ hình hồi quy (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2007).
3.4.4.4. Kiểm tra sự vi phạm các giả định của mơ hình
Mơ hình tuyến tính được thực hiện bằng phương pháp OLS với một số giả định và mơ hình chỉ thực sự cĩ ý nghĩa khi các giả định này được đảm bảo. Do vậy để đảm bảo độ tin cậy của mơ hình, cần dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết. Kiểm định hiện tượng liên hệ tuyến tính giữa các biến thơng qua biểu đồ phân tán
Scatterplot. Ta cần chú ý đến phần dư chuẩn hố (Regression Standardized Residual) và giá trị dự đốn chuẩn hố (Regression Standardized Predicted Value).
Kiểm định phân phối chuẩn phần dư thơng qua đồ thị Histogram về mặt lý thuyết phân phối chuẩn là phân phối cĩ trung bình bằng 0, phương sai bằng 1.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan: đây là một dạng vi phạm các giả thuyết cơ bản số hạng nhiễu, thơng qua Durbin - Watson để kiểm tra tương quan chuỗi bậc nhất.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Đa cộng tuyến là một hiện tượng trong cĩ các biến độc lập cĩ tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng đa cộng
tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin giống nhau và rất khĩ tách ảnh hưởng của từng biến một. Thơng qua hệ số phĩng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) để kiểm tra vấn đề trên. Nếu VIF lớn hơn hoặc bằng 10 thì cĩ hiện tượng đa cộng tuyến (Hồng và Chu 2008).
3.4.4.5. Kiểm định các giả thuyết hồi quy
Tiêu chuẩn kiểm định sử dụng thống kê t và giá trị Sig. Giá trị Sig. được so sánh trực tiếp với giá trị 0.05 để kết luận chấp thuận hay bác bỏ giả thuyết nghiên cứu. Từ đĩ đưa ra kết luận biến cĩ ý nghĩa thống kê hay khơng.
3.4.4.6 Kiểm định sự khác biệt trung bình
Ngồi ra, đề tài kiểm định sự khác biệt trung bình giữa các biến định tính và biến phụ thuộc điều này giúp xác định xem cĩ sự khác biệt trung bình biến định lượng đối với các giá trị khác nhau của một biến định tính hay khơng.
Kiểm định sự khác biệt giữa trung bình hai đám đơng t-test với trường hợp chọn 2 mẫu độc lập (gồm một biến định lượng và một biến định tính cĩ hai phân loại): trước tiên cần kiểm định phương sai của hai mẫu định tính bằng cách kiểm định Levene. Nếu sig trong kiểm định Leneve lớn hơn hoặc bằng 0.05 thì phương sai hai tổng thể bằng nhau vì vậy ta sẽ đọc kết quả kết quả ở dịng Eequal variances assumed. Nếu giả sử giả định phương sai đồng nhất khơng được chấp nhận (sig<0.05) chúng ta đọc kết quả so sánh hai trung bình ở dịng Equal variances not assumed. Giá trị sig T-test nhỏ hơn 0.05 chúng ta kết luận cĩ sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê hoặc ngược lại sig T-test lớn hơn hoặc bằng 0.05 khơng cĩ sự khác biệt cĩ ý nghĩa thống kê.
Đối với trường hợp so sánh trung bình từ ba đám đơng trở lên ta dùng phương pháp phân tích phương sai ANOVA (ANalysis Of VAriance). Nghiên cứu dùng phương pháp ANOVA 1 chiều (One-Way ANOVA). Trước tiên kiểm định Levene, sig. Leneve lớn hơn hoặc bằng 0.05 thì phương sai giữa các lựa chọn của
biến định tính khơng khác nhau, xem kết quả bảng ANOVA nếu sig. nhỏ hơn 0.05
thì cĩ sự khác biệt cĩ ý nghĩa thống kê cịn ngược lại sẽ khơng cĩ sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê. Nếu sig Leneve nhỏ hơn 0.05 thì phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính khơng bằng nhau ta cần kiểm định Krusskal-Wallis.
Tĩm tắt chương 3
Trong chương 3, tác giả đã nêu được các phương pháp sẽ sử dụng để thực hiện nghiên cứu mơ hình các yếu tố tác động đến quyết định mua hàng trên sàn TMĐT
Shopee của sinh viên chất lượng cao trường Đại học Ngân hàng TP.HCM. Dựa vào các yếu tố này, tác giả sẽ tiến hành nghiên cứu dựa vào 2 phương pháp chính là phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp nghiên cứu định lượng.
Các đặc điểm cá nhân Mẫu N=265
Tần số Tỷ lệ %
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Tổng quan về sàn TMĐT Shopee
Shopee được ra mắt lần đầu tiên vào năm 2015, đây là một nền tảng TMĐT được xây dựng nhằm cung cấp cho người dùng những trải nghiệm mua sắm trực tuyến.
Với định hướng là sàn TMĐT phát triển chủ yếu trên thiết bị di động và hoạt động
như một trang mạng xã hội nhằm phục vụ cho nhu cầu mua bán mọi lúc mọi nơi của người dùng. Cùng với đĩ là tích hợp hệ thống vận hành, giao nhận và hỗ trợ về khâu thanh tốn vì vậy vai trị của Shopee là một bên trung gian giúp cho việc mua hay bán của người dùng được thực hiện một cách dễ dàng, nhanh chĩng và an tồn nhất.
Shopee gia nhập thị trường Việt Nam vào tháng 8 năm 2016, về mơ hình kinh doanh, ban đầu mơ hình ở Shopee Việt Nam là C2C Marketplace - trung gian trong quy trình mua bán giữa các cá nhân với nhau. Tuy nhiên, sau một thời gian phát triển, hiện nay Shopee Việt Nam đã trở thành mơ hình lai khi cĩ cả B2C - doanh nghiệp đến người tiêu dùng. Shopee đã bắt đầu tính phí của người bán, hoa
hồng và phí đăng bán sản phẩm. Về thị phần, tính đến năm 2017, đã cĩ 80 triệu lượt tải ứng dụng Shopee trong đĩ Việt Nam với hơn 5 triệu lượt. Sàn TMĐT Shopee hiện đang làm việc với hơn bốn triệu nhà cung cấp với hơn 180 triệu sản phẩm. Cũng trong quý 4 năm 2017, tổng giá trị hàng hĩa của Shopee được báo cáo đạt 1,6 tỷ đơ la Mỹ, tăng 206% so với năm trước.Tuy nhiên, tình trạng thua lỗ ở tập đồn mẹ là SEA group cũng tăng đáng kể. Tập đồn này ghi nhận khoản lỗ rịng 252 triệu USD trong quý 4/2017, tăng 306% so với mức lỗ rịng 62 triệu USD của quý 4/2016
Từ khi ra mắt, Shopee đã đạt được sự tăng trưởng theo cấp số nhân. Hiện nay, nền
tảng này đã cĩ hơn 160 triệu danh sách hoạt động với khoảng 6 triệu người bán trong đĩ bao gồm hơn 7000 thương hiệu và các nhà phân phối hàng đầu. Vào năm
2015, Shopee đã được trao giải thưởng “Khởi Nghiệp Của Năm tại Singapore” trong ấn bản thứ hai của tạp chí “Giải thưởng Vulcan”, được đăng tải bởi nhà xuất
bản số Vulcan Post của Singapore.
Hiện nay, Shopee đã cĩ mặt ở nhiều nước thuộc khu vực Đơng Nam Á và ở Châu
Á ví dụ như Trung Quốc, Nhật Bản, Hàn Quốc, Thái Lan, Malaysia, Đài Loan, Philipin, Indonesia,...