Thực hiện phỏng vấn để thu thập số liệu khảo sát phục vụ cho việc phân tích các nhân tác động đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng tại các cửa hàng tiện lợi Ministop trên địa bàn TP. Thủ Đức, dữ liệu được thu thập từ tháng 07/2021 đến tháng 08/2021. Bên cạnh khảo sát trực tiếp, khảo sát qua e-mail cũng được sử dụng. Tổng số bảng câu hỏi gửi đi dự kiến là 450 bảng câu hỏi. Dữ liệu thu thập được sẽ làm sạch trước khi tiến hành phân tích.
Quy mô mẫu nghiên cứu: Theo nguyên tắc kinh nghiệm, số quan sát tối thiểu phải gấp 5 lần số biến quan sát trong mô hình nghiên cứu (Thọ, 2013). Số biến quan sát của các nhân tố trong mô hình nghiên cứu là 31 biến quan sát. Do đó, kích thước mẫu tối thiểu phải là 5 x 31 = 155 quan sát. Vậy kích thước mẫu thu thập được để phân tích bao gồm 350 quan sát dự kiến là phù hợp.
3.3.2. Phương pháp xử lý số liệu
Đề tài đã sử dụng phần mềm thống kê SPSS 22.0 để phân tích dữ liệu. Các phương pháp cụ thể như sau:
Kiểm định thang đo: Đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach
Alpha, hệ số này chỉ đo lường độ tin cậy của thang đo (bao gồm từ 3 biến quan sát trở lên) không tính độ tin cậy cho từng biến quan sát). Hệ số trên có giá trị biến thiên trong khoảng [0, 1]. Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên được xem là thang đo lường đủ điều kiện. Về lý thuyết, hệ số này càng cao thì thang đo có độ tin cậy càng cao. Tuy nhiên, khi hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (trên 0,95) cho thấy nhiều biến trong thang đo không có sự khác biệt, hiện tượng này gọi là trùng lắp trong thang đo (Thọ, 2013).
Phân tích nhân tố khám phá (EFA-Exploratory Factor Analysis): Sau khi kiểm
định độ tin cậy, các khái niệm trong mô hình nghiên cứu cần được kiểm tra giá trị hội tụ và phân biệt thông qua phương pháp phân tích nhân tố khám phá. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của nhân tố với các biến quan sát. Sự phù
hợp khi áp dụng phương pháp phân tích EFA được đánh giá qua kiêm định KMO và Bartlett’s.
Kiêm định Bartlett: đê xem xét ma trận tương quan có phải ma trận đơn vị hay không (ma trận đơn vị là ma trận có hệ số tương quan giữa các biến bằng 0 và hệ số tương quan với chính nó bằng 1). Nếu phép kiêm định có p_value < 0,05 (với mức ý nghĩa 5%) cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố. Vậy sử dụng EFA phù hợp.
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): là chỉ số đánh giá sự phù hợp của phân tích nhân tố. Hệ số KMO càng lớn thì càng được đánh giá cao. Kaiser (1974) đề nghị:
KMO ≥ 0,9: rất tốt 0,9 > KMO ≥ 0,8: tốt 0,8 > KMO ≥ 0,7: được 0,7 > KMO ≥ 0,6: tạm được 0,6 > KMO ≥ 0,5: xấu KMO < 0,5: không chấp nhận
Hệ số nằm trong khoảng [0,5; 1] là cơ sở cho thấy phân tích nhân tố phù hợp. Sử dụng EFA đê đánh giá tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của các thang đo.
Phân tích hồi quy đa biến:
Phân tích hồi quy đa biến nhằm mục tiêu đánh giá mức độ và chiều hướng tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Trong đó, biến phụ thuộc thường ký hiệu là
Yi và biến độc lập ký hiệu là Xi trong đó i ~ (1, n), với n là số quan sát và k là số biến độc lập trong mô hình.
Yi= βι + β2x2i + β3X3i +...+ βkxki + Ui (3.1)
Phân tích hồi quy nhằm kiểm định ảnh hưởng của các biến độc lập (Xi) tác động đến
biến phụ thuộc (Yj) có ý nghĩa về mặt thống kê hay không thông qua các tham số hồi quy (β) tương ứng, trong đó Ui là phần dư tương ứng với Ui ~ N(0, σ2). Phân tích này thực hiện qua một số bước cơ bản sau:
Kiểm định độ phù hợp tổng quát của mô hình, giả thuyết:
H0 : β2 = β3 = ...= βk = 0
H1 : Có ít nhất một tham số hồi quy khác không
Giả thuyết này được kiểm định bằng tham số F. Công thức tính:
ESS (k-l)Ị
F =____,,—-T
RSS (n-k)Ị
Trong đó: ESS là phần phương sai được mô hình giải thích và RSS là phần phương sai không được giải thích trong mô hình.
Nếu F > Fa (k-1, n-k), bác bỏ H0; ngược lại không thể bác bỏ H0, trong đó Fa (k-1, n-k) là giá trị tới hạn của F tại mức ý nghĩa a và (k-1) của bậc tự do tử số và (n-k) bậc tự do mẫu số. Một cách khác, nếu giá trị p thu được từ cách tính F là đủ nhỏ, đồng nghĩa với mô hình hồi quy phù hợp với dữ liệu khảo sát ở mức ý nghĩa được chọn. Hệ số xác định bội (R2) được sử dụng để xác định mức độ (%) giải thích của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc trong mô hình. Kiểm định F được biểu diễn qua lại và tương đồng với đại lượng R2.
Kiểm định đa cộng tuyến thông qua hệ số VIF. Độ lớn của hệ số này cũng chưa có sự thống nhất, thông thường VIF < 10 được xem là mô hình không vi phạm giả định đa cộng tuyến.
Kiểm định tự tương quan: Sử dụng chỉ số của Durbin-Watson. Theo quy tắc kinh nghiệm, nếu 1 < Durbin-Watson < 3 thì có thể kết luận mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Kiểm định ý nghĩa thống kê các tham số hồi quy riêng. Chẳng hạn, từ công thức (3.1) kiểm định tham số β2 có ý nghĩa thống kê ở mức 5% hay không:
Giả thuyết: H0 : β2 = 0 H1 : β2 ≠ 0
_... Ấ ʌ ι , β2-β2
Tính toán tham số t với n-k bậc tự do, công thức: t = ʌ ~
Se(β2)
Trong đó: β2 là tham số hồi quy mẫu; β2 là tham số hồi quy cần kiểm định và Se(β2^)
là sai số của tham số hồi quy mẫu tương ứng.
Nếu giá trị t tính được vượt quá giá trị tới hạn t tại mức ý nghĩa đã chọn (α = 5%), có thể bác bỏ giả thiết H0, điều này gợi ý biến độc lập tương ứng với tham số này tác động có ý nghĩa đến biến phụ thuộc. Một cách khác, nếu giá trị p thu được từ cách tính t là đủ nhỏ, đồng nghĩa với tham số hồi quy có ý nghĩa thống kê. Trong các phân tích bằng phần mềm SPSS 22.0 giá trịp được thể hiện bằng ký hiệu (Sig.).
Phân loại _________________-____2_________________ Tần số Tần suất Giới tính Nam____________________ 167 42,3% Nữ______________________ 228 57,7% Độ tuổi Từ 15 - 23 tuổi____________ 168 42,5% Từ 24 đến 30 tuổi__________ 160 40,5% Từ 31 đến 37 tuổi__________ 59 14,9% Trên 37 tuổi______________ 8 2,0% Trình độ học vấn THPT 8 2,0% Cao đẳng/trung cấp________ 81 20,5% Đại học__________________ 251 63,5% Sau đại học_______________ 55 13,9% Nghề nghiệp Kinh doanh_______________ 44 11,1% Nhân viên văn phòng_______ 118 29,9% Học sinh, sinh viên_________ 174 44,1% Khác: ... 59 14,9% Thu nhập mỗi tháng Dưới 5 triệu______________ 107 27,1% 5 - 10 triệu_______________ 124 31,4% 11- 15 triệu_______________ 112 28,4% Trên 15 triệu______________ 52 12,9% TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Trong chương 3 tác giả đã tiến hành đề xuất mô hình nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua của người tiêu dùng ở các cửa hàng tiện lợi Ministop tại TP. Thủ Đức, các nhân tố này bao gồm: sự tiện lợi khi mua hàng; dịch vụ khách hàng;
thương hiệu cửa hàng; giá cả hàng hóa; dịch vụ gia tăng; không gian mua sắm.
Trên cơ sở các nhân tố này, tác giả đã phát triển 6 giả thuyết nghiên cứu tương ứng để tiến hành kiểm định sự ảnh hưởng. Nghiên cứu được tác giả thực hiện với quy trình
2 bước 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 người dân ở độ tuổi trên 16 tuổi thuộc tất cả các ngành nghề
lĩnh vực công việc và mua hàng tại các cửa hàng tiện lợi Ministop trên địa bàn TP. Thủ Đức. Bên cạnh việc trình bày quy trình nghiên cứu, tác giả cũng tiến hành xây dựng các thang đo dự kiến cho các nhân tố trong mô hình. Thang đo này được xây dựng trên cơ sở các nghiên cứu trước, sau đó tiến hành thảo luận nhóm với các chuyên
gia để điều chỉnh lại nội dung cho phù hợp.
44
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.1. THỐNG KÊ MÔ TẢ MẪU NGHIÊN CỨU
Biến Quan Sát
Trung bình thang đo nếu loại
biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến Thang đo sự tiện lợi với Cronbach’s Alpha = 0,895
TL1 14,49 15,474 0,732 0,875
TL2 14,47 15,564 0,733 0,875
TL 14,39 15,518 0,727 0,876
TL4 14,20 15,720 0,718 0,878
TL5 14,38 15,014 0,802 0,859
Thang đo dịch vụ khách hàng với Cronbach’s Alpha = 0,894
DV1 13,92 18,098 0,696 0,881
DV2 13,57 17,575 0,795 0,859
DV3 13,57 18,707 0,746 0,871
DV4 14,02 17,835 0,681 0,885
DV5 13,85 17,166 0,794 0,858
Thang đo thương hiệu cửa hàng với Cronbach’s Alpha = 0,885
TH1 12,30 7,779 0,771 0,851
TH2 12,26 7,313 0,756 0,852
TH3 12,20 7,621 0,665 0,874
TH4 12,19 7,904 0,615 0,885
Nguồn: Phân tích dữ liệu của tác giả
Theo kết quả Bảng 4.1 thì mẫu nghiên cứu được thống kê mô tả thông qua các tiêu chí giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập mỗi tháng. Trong 395 người được khảo sát thì giới tính nam có 167 người chiếm tỷ lệ là 42,3% và giới tính nữ là 228 người chiếm tỷ lệ là 57,7%. Độ tuổi từ 15 đến 23 tuổi có 168 người chiếm tỷ lệ là 42,5%; từ 24 đến 30 tuổi thì có 160 người chiếm tỷ lệ 40,5%; từ 31 đến 37 tuổi có 59 người chiếm tỷ lệ là 14,9% và trên 35 tuổi có 8 người chiếm tỷ lệ 2%. Theo trình độ học vấn thì trình độ là THPT có 8 người chiếm tỷ lệ 2%; trình độ cao đẳng/trung cấp là 81 người chiếm tỷ lệ 20,5%; trình độ đại học là 251 người chiếm tỷ
45
lệ là 63,5% và trình độ trên đại học có 55 người chiếm tỷ lệ 13,9%. Theo nghề nghiệp thì làm công việc kinh doanh có 44 người chiếm tỷ lệ 11,1%; nhân viên văn phòng là 118 người chiếm tỷ lệ là 29,9%; học sinh, sinh viên có 174 người chiếm tỷ lệ là 44,1% và công việc khác có 59 người chiếm tỷ lệ 14,9%. Theo thu nhập thì thu nhập dưới 5 triệu mỗi tháng có 107 người chiếm tỷ lệ 27,1%; thu nhập từ 5 - 10 triệu mỗi tháng có 124 người chiếm tỷ lệ 31,4%; thu nhập từ 11 - 15 triệu đồng mỗi tháng có 112 người chiếm tỷ lệ là 28.4% và thu nhập trên 15 triệu đồng mỗi tháng có 52 người chiếm tỷ lệ là 12,9%.
4.2. KẾT QUẢ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
4.2.1. Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
TH5 12,22 7,247 0,824 0,836
Thang đo giá cả hàng hóa với Cronbach’s Alpha = 0,774
GC1 9,92 3,605 0,690 0,656
GC2 10,12 4,161 0,550 0,733
GC3 10,04 4,242 0,560 0,729
GC4 968 4,083 0,515 0,753
Thang đo dịch vụ gia tăng với Cronbach’s Alpha = 0,786
GT1 10,66 5,413 0,516 0,770
GT2 10,70 4,266 0,652 0,704
GT3 10,64 4,672 0,723 0,668
GT4 10,59 5,415 0,501 0,777
Thang đo không gian mua sắm với Cronbach’s Alpha = 0,910
KG1 14,66 15,474 0,758 0,893
KG2 14,61 15,447 0,770 0,891
KG3 14,67 15,571 0,732 0,898
KG4 14,67 14,953 0,762 0,893
KG5 14,69 14,759 0,842 0,875
Thang đo quyết định mua hàng với Cronbach’s Alpha = 0,813
QD1 6,38 2,349 0,650 0,760
QD2 6,71 2,242 0,710 0,695
Nhân tố
1 2 3 4 5 6
KG
5 0,874
Nguồn: Phân tích dữ liệu của tác giả
Theo kết quả Bảng 4.2, tất cả các thang đo sự tiện lợi (TL); dịch vụ khách hàng (DV); thương hiệu cửa hàng (TH); giá cả hàng hóa (GC); dịch vụ gia tăng (GT); không gian mua sắm (KG) có hệ số Cronbach’s Alpha lần lượt là 0,895; 0,894; 0,885; 0,774; 0,786; 0,910; 0,813 đều lớn hơn 0,6 và các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát của các thang đo đều lớn hơn 0,3 vì vậy các thang đo đều đáp ứng độ tin cậy.
4.2.2. Kiểm định nhân tố khám phá EFA
Sau khi kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các thành phần của thang đo, nghiên cứu tiếp tục thực hiện phân tích EFA đối với các thang đo. Mục đích của kỹ thuật phân tích EFA là nhằm xác định các nhân tố nào thực sự đại diện cho các biến
47
quan sát trong các thang đo. Các nhân tố đại diện cho 28 biến quan sát có được từ kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA. Việc phân tích EFA được thực hiện qua các kiểm định:
KG 2KG 0,842 4KG 0,811 3KG 0,798 1DV 0,797 5DV 0,870 2DV 0,860 3DV 0,796 1DV 0,795 4TL5 0,781 0,852 TL1 0,829 TL2 0,811 TL3 0,778 TL4 0,740 TH 5TH 0,891 2TH 0,853 1TH 0,846 3TH 0,763 4DV 0,730 3DV 0,850 2DV 0,787 4DV 0,685 1GC 0,676 1GC 0,856 3GC 0,697 2 0,693
GC4 0,688 _________________Hệ số KMO_________________ 0,845 _____________________Sig._____________________ 0.000 Eigenvalue 1,580 Phương sai trích 69,110 48
Biến Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy đã
chuẩn
t Sig. Thống kê tương quan
Nguồn: Phân tích dữ liệu của tác giả
Theo kết quả Bảng 4.3 thì ta có thể kết luận hệ số KMO = 0,844 thỏa mãn điều kiện 0,5 < KMO < 1, cho thấy phân tích EFA là thích hợp cho dữ liệu thực tế. Kết quả kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa Sig. nhỏ hơn 0,05 cho thấy các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện. Phân tích nhân tố khám phá EFA trích ra được 6 nhân tố đại diện cho 28 biến quan sát với tiêu chuẩn Eigenvalues là 1,58 lớn hơn 1. Bảng phương sai tích lũy cho thấy giá trị phương sai trích là 69,11%. Điều này có nghĩa là các nhân tố đại diện giải thích được 69,11% mức độ biến động của 28 biến quan sát trong các thang đo.
Đối với biến quyết định mua hàng thì hệ số KMO = 0,707 thỏa mãn điều kiện 0,5 < KMO < 1, cho thấy phân tích EFA là thích hợp cho dữ liệu thực tế. Kết quả kiểm định Bartlett có Sig. bé hơn 0,05 cho thấy các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho 3 biến quan sát trong thang đo quyết định mua hàng với tiêu chuẩn Eigenvalues là 2,189 lớn hơn 1. Phương sai tích lũy cho thấy giá trị phương sai trích là 72,976%. Điều này có nghĩa là nhân tố đại diện cho quyết định mua hàng giải thích được 72,976% mức độ biến động của 3 biến quan sát trong các thang đo. Nhân tố đại diện cho quyết định mua hàng bao gồm 3 biến quan sát QD1; QD2; QD3 đặt tên cho nhân tố này là QD. Nhân tố QD được tác giả tính toán thông qua phần mềm SPSS 22.0 bằng cách hồi quy các biến số quan sát thành phần.
4.2.3. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy đa biến được sử dụng để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Để nhận diện các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của khách hàng tại cửa hàng tiện lợi Ministop trên địa bàn TP. Thủ Đức, mô hình hồi quy bội mẫu được xây dựng có dạng:
QD = β0+ β1×TL + β2×DV + β3×TH + β4×GC + β5×GT + β6× KG
4.2.3.1. Kết quả ước lượng hồi quy
hóa
Hệ số chuẩnSai số Tolerance VIF Hằng số -0,696 0,178 -3,900 0,000 TL 0,183 0,028 0,239 6,460 0,000 0,753 1,329 DV 0,196 0,025 0,275 7,936 0,000 0,860 1,163 TH 0,160 0,037 0,145 4,280 0,000 0,892 1,121 GC 0,256 0,042 0,221 6,104 0,000 0,782 1,278 GT 0,235 0,037 0,226 6,324 0,000 0,808 1,238 KG 0,131 0,028 0,170 4,600 0,000 0,755 1,324
Model R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số của ước lượng Durbin- Watson 1 0,775a 0,601 0,595 0,47421 1,909 Mô hình Tong bình phương Bậc tự do Trung bình bình