3.4.2.1. Phân tích thống kê mô tả
Thống kê mô tả cho phép các nhà nghiên cứu trình bày kết quả thu được dưới dạng hình thức cơ cấu và tổng kết. Các thống kê mô tả được sử dụng trong nghiên cứu này để phân tích, mô tả dữ liệu bao gồm các tần số, tỷ lệ, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn trên mẫu điều tra và các thang đo.
3.4.2.2. Phân tích Cronbach’s Alpha
Phân tích Cronbach’s Alpha thực chất là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi (biến quan sát) trong thang đo tương quan với nhau (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Hệ số này đánh giá độ tin cậy của phép đo dựa trên sự tính toán phương sai của từng biến quan sát và tính tương quan điểm của từng biến quan sát với điểm của tổng các biến quan sát còn lại của phép đo. Các mức giá trị của hệ số Alpha có ý nghĩa như sau: lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt, từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Bên cạnh đó, hệ số tương quan giữa biến- tổng (Item-Total Correlation) sẽ giúp loại ra những biến quan sát không đóng góp nhiều vào sự mô tả của khái niệm cần đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Hệ số tương quan biến-tổng càng cao thì sự tương quan giữa biến với các biến khác trong nhóm càng cao. Theo Nunnall & Burnstein (1994) cho rằng các biến có hệ số tương quan biến – tổng nhỏ hơn 0,3 được coi là biến rải rác và sẽ loại ra khỏi mô hình.
Nói tóm lại, các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo: Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo phải lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến – tổng của các biến quan sát phải lớn hơn 0,3.
3.4.2.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) được sử dụng để kiểm tra tính đơn hướng của các thang đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005) và giá trị khái niệm của phép đo (Nguyễn Công Khanh, 2004).
Tính đơn hướng của thang đo được định nghĩa là sự tồn tại của duy nhất một khái niệm (construct) trong một tập biến quan sát (Garver và Mentzer, 1999), là mức độ mà một tập biến quan sát biểu thị cho một và chỉ một khái niệm tiềm ẩn duy nhất.
Độ giá trị khái niệm (construct validity) gồm hai thành phần là giá trị hội tụ (convergent validity) và giá trị phân biệt (discriminant validity). Để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 trong một nhân tố (Hair và cộng sự, 2002). Để đạt độ giá trị phân biệt, khác biệt giữa các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0,3 (Jabnoun và cộng sự, 2003).
Trong nghiên cứu này, phân tích nhân tố khám phá EFA sử dụng điểm dừng khi trích các yếu tố có hệ số Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1 được sử dụng. Số lượng nhân tố được xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue – đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser, những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại ra khỏi mô hình. Bên cạnh đó, phải xem xét giá trị KMO (Kaiser- Meyer- Olkin of Sampling Adequacy) là trong khoảng từ 0,5 đến 1 thì phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu, ngược lại giá trị KMO bé hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Nói tóm lại các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện phân tích EFA bao gồm: lựa chọn các nhân tố có Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1; hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,4, tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50%, hệ số của phép thử KMO từ 0,5 đến 1 và phép thử Bartlett (Bartlett Test of Sphericity) phải ở mức có ý nghĩa.
3.4.2.4. Phân tích tương quan Pearson
Kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình gồm giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau. Sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
3.4.2.5. Phân tích hồi quy đa biến
Đề tài sử dụng phương pháp hồi quy đa biến để dự đoán mức độ tác động của các yếu tố đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng. Mô hình dự đoán có thể là:
YD=β0 + β1 *HQ + β2 *NL + β3 *TL + β4 *XH +β5*TH +β5*GC
Trong đó: YD: Ys định sử dụng, HQ: Kỳ vọng hiệu quả, NL: Kỳ vọng nỗ lực, TL: Điều kiện thuận lợi, XH: Ảnh hưởng xã hội, TH: Động lực thụ hưởng, GC: Giá trị giá cả
β0: hằng số β1, β2, β3, β4, β5: các hệ số hồi quy
Để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu về mối quan hệ giữa ý định sử dụng ứng dụng và các yếu tố ảnh hưởng, đề tài sử dụng kiểm định F, kiểm định d (Durbin- Watson), các hệ số VIF để tìm ra ý nghĩa thống kê khi phản ánh mối quan hệ thật sự trong tổng thể nghiên cứu.
3.4.2.6. Phân tích phương sai ANOVA
Mục đích của phân tích phương sai một yếu tố (One-Way ANOVA) được áp dụng trong nghiên cứu này là để tìm ra sự khác biệt có ý nghĩa về ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn theo các yếu tố nhân khẩu học. Levene test được sử dụng để kiểm định phương sai bằng nhau hay không giữa các nhóm với xác suất ý nghĩa Sig lớn hơn 5% thì đủ điều kiện để phân tích tiếp ANOVA. Kiểm định ANOVA với Sig nhỏ hơn hoặc bằng 5% thì đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm đối với biến phụ thuộc.
Sơ kết Chương 3
Trong chương 3, tác giả tóm tắt quy trình của bài nghiên cứu, trong đó bao gồm 2 giai đoạn chính là nghiên cứu cơ bộ và nghiên cứu chính thức. Trong giai đoạn nghiên cứu sơ bộ, tác giả đã trình bày cụ thể quá trình thực hiện ở cả 3 bước là thảo luận nhóm, thiết kế bảng hỏi và khảo sát thực nghiệm. Kết quả của giai đoạn khảo sát thực nghiệm được tác giả sử dụng làm cơ sở để chuẩn hóa thang đo dùng trong nghiên cứu chính thức. Trong giai đoạn nghiên cứu chính thức, tác giả thuyết minh chi tiết về cỡ mẫu của bài nghiên cứu, phương pháp thu thập và phương pháp phân tích dữ liệu, kiểm định thang đo từ đó báo cáo kết quả và đề xuất giải pháp.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Mô tả mẫu nghiên cứu
Tác giả tiến hành nghiên cứu chính thức bằng phương pháp khảo sát trực tuyến qua Google Form bằng cách gửi link khảo sát tới các hội nhóm liên quan đến ẩm thực trên Facebook, tin nhắn Facebook, Instagram, Zalo, Viber, Kakaotalk. Kết quả khảo sát tác giả thu được 318 phản hồi của đáp viên trong đó có 302 mẫu trả lời hợp lệ và 16 mẫu trả lời không hợp lệ do đáp viên chưa từng sử dụng ứng dụng giao đồ ăn.
4.1.1. Phân tích mẫu
Bảng 4.1. Số lượng mẫu
Mẫu Tỷ lệ Số lượng mẫu hợp lệ (trả lời có) 302 95,0% Số lượng mẫu không hợp lệ (trả lời không) 16 5,0%
Tổng 318 100%
Nguồn: Xử lý của tác giả trên SPSS, N=302 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trong tổng số 318 người tham gia khảo sát, tác giả ghi nhận được 302 mẫu hợp lệ, là 302 người tham gia có từng sử dụng ứng dụng giao đồ ăn trên smartphone.
4.1.2. Phân tích đặc điểm người dùng
Nguồn: Xử lý của tác giả trên Microsoft Excel 2010
GrabFood 34% ShopeeFood 24% Baemin 26% Loship 7% GoFood 9%
Không đặt lần nào 10% 1-2 lần/tháng 19% 3-4 lần/tháng 18% 5-6 lần/tháng 10% Trên 6 lần/tháng 43%
Biểu đồ 4.2. Tỷ lệ số lần người dùng đặt món trên ứng dụng trong tháng
Khảo sát cho thấy GrabFood dẫn đầu thị phần với 34%, thứ hai là Baemin với 26%, thứ ba là ShopeeFood với 24%, tiếp theo là GoFood (9%) và Loship (7%). Đối chiếu với các báo cáo về thị phần ở mục 2.1.3. Tổng quan thị trường giao đồ ăn trực tuyến ở Việt Nam cho thấy mẫu đã chọn mang tính đại diện.
Nguồn: Xử lý của tác giả trên Microsoft Excel 2010
Biểu đồ cho thấy nhu cầu đặt đồ ăn trên ứng dụng của người tiêu dùng khá cao, trên 6 lần/tháng, chiếm 43%.
Nguồn: Xử lý của tác giả trên Microsoft Excel 2010
Liên kết thẻ ngân hàng để thanh toán cho đặt đồ ăn trên ứng dụng là hình thức thanh toán được nhiều người sử dụng nhất với 39%, tiếp theo là ví điện tử với 31% và
Tiền mặt 30% Thẻ ngân hàng 39% Ví điện tử 31%
Dưới 50.000 VNĐ 13% Trên 50.000 VNĐ - 100.000 VNĐ 64% Trên 100.000 VNĐ - 200.000 VNĐ 4% Trên 200.000 VNĐ 19%
Biểu đồ 4.4. Chi phí bình quân cho một lần đặt đồ ăn trên ứng dụng
cuối cùng là tiền mặt với 30%. Qua đó cho thấy thói quen dùng tiền mặt của người tiêu dùng đang thay đổi.
Nguồn: Xử lý của tác giả trên Microsoft Excel 2010
64% người dùng đặt đồ ăn trên ứng dụng với chi phí bình quân trên 50.000 VNĐ – 100.000 VNĐ, đây là mức chi phí vừa phải phù hợp với người dùng.
Nguồn: Xử lý của tác giả trên Microsoft Excel 2010
Dưới 15 phút 11% 15-30 phút 79% Trên 30 phút 10%
79% người dùng cho rằng họ mất khoàng 15-30 phút để có đồ ăn, nếu các doanh nghiệp cải thiện tốc độ giao hàng thì sẽ gia tăng lượng người dùng cũng như sự hài lòng của khách hàng.
Nguồn: Xử lý của tác giả trên Microsoft Excel 2010
89% người dùng sử 3G/4G trên điện thoại di động, điều đó cho thấy với điều kiện thuận lợi này, người dùng có thể truy cập ứng dụng mọi lúc, mọi nơi.
4.1.3. Phân tích đặc điểm nhân khẩu học
Bảng 4.2. Đặc điểm nhân khẩu học
Tiêu chí Tần số Tỉ lệ (%) Giới tính Nam 128 42,4 Nữ 174 57,6 Tổng cộng 302 100 Độ tuổi Dưới 18 tuổi 9 3,0 18-25 tuổi 201 66,6 28-35 tuổi 73 24,2 36-45 tuổi 10 3,3 Trên 45 tuổi 9 3,0 Tổng cộng 302 100 Tình trạng hôn nhân Độc thân 273 90,4 Đã kết hôn 29 9,6 Tổng cộng 302 100
Trình độ Chưa tốt nghiệp trung học phổ thông 8 2,6
Có 89% Không
11%
học vấn Tốt nghiệp trung học phổ thông 10 3,3 Đại học 241 79,8 Cao đẳng 10 3,3 Sau đại học 33 10,9 Tổng cộng 302 100 Nghề nghiệp
Nhân viên văn phòng 151 50,0 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Sinh viên 45 14,9
Làm việc tự do 55 18,2 Lãnh đạo, quản lý 19 6,3 Nghề nghiệp chuyên môn 18 6,0
Học sinh 8 2,6 Khác 6 2,0 Tổng cộng 302 100 Thu nhập Dưới 5 triệu VNĐ 35 11,6 5 – 10 triệu VNĐ 57 18,9 Trên 10 – 18 triệu VNĐ 141 46,7 Trên 18 – 32 triệu VNĐ 58 19,2 Trên 32 triệu VNĐ 11 3,6 Tổng cộng 302 100
Nguồn: Xử lý của tác giả trên SPSS
Từ số liệu thống kê cho thấy, số lượng nữ giới tham gia khảo sát chiếm ưu thế so với số lượng nam giới tham gia khảo sát, với tỷ lệ lần lượt là 57,6% và 42,4%. Xét đến độ tuổi, lứa tuổi 18 – 25 chiếm 66,6% số lượng người tham gia khảo sát, thể hiện được rằng có khả năng nhóm tuổi này là nhóm tuổi có tần suất sử dụng ứng dụng nhiều nhất thông qua bảng khảo sát và phản ánh được thực tế, tuy nhiên cần kiểm chứng thêm qua các phân tích dưới. Khảo sát của Reputa (2020) cũng cho thấy độ tuổi 18-35 chiếm tỷ lệ cao nhất (63%) trong việc sử dụng ứng dụng giao đồ ăn và ứng dụng nhận được sự quan tâm của nữ giới (59%) nhiều hơn nam giới (41%). Qua đó cho thấy phần nào tính đại diện của mẫu nghiên cứu cho tổng thể.
Xét đến tình trạng hôn nhân, 90,4% trên tổng số người được khảo sát ở tình trạng độc thân, điều này phản ánh tỷ lệ thuận giữa tình trạng hôn nhân so với ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn, có thể giải thích được do những người độc thân thường có xu hướng đặt đồ ăn ngoài, ít nấu ăn vì bận rộn.
Xét đến trình độ học vấn, 79,8% số người tham gia khảo sát có trình độ đại học, và thấp nhất là nhóm chưa tốt nghiệp trung học phổ thông, với số phần trăm là 2,6%. Điều này phản ánh mức độ phù hợp của bộ dữ liệu, khi mà hầu hết số người tham gia khảo sát đều là người có trình độ tiêu chuẩn của xã hội.
Xét đến nghề nghiệp, nhân viên văn phòng chiếm 62,6% số người khảo sát, điều này cũng phản ánh nhân viên văn phòng thường có xu hướng sử dụng ứng dụng giao đồ ăn, và có mức độ quan tâm nhất định. Tuy nhiên vẫn cần kiểm chứng và đo lường thêm bằng mô hình hồi quy.
Xét đến yếu tố thu nhập, số lượng người có thu nhập trên 10 – 18 triệu VNĐ chiếm tỷ lệ cao nhất 46,7%. Quan sát thấy có sự đồng đều giữa hai nhóm có thu nhập trên 18 – 32 triệu VNĐ và nhóm có thu nhập 5 – 10 triệu VNĐ, với tỷ lệ lần lượt là 19,2% và 18,9%, và có sự phân hóa rõ rệt so với 2 nhóm thấp nhất, là dưới 5 triệu VNĐ và trên 32 triệu VNĐ, với tỷ lệ lần lượt là 11,6% và 3,6%. Điều này phản ánh những người có xu hướng sử dụng ứng dụng giao đồ ăn là những người có mức thu nhập trung bình của xã hội, nằm ở phân khúc tầm trung.
4.2. Phân tích thống kê mô tả biến nghiên cứu 4.2.1. Phân tích thống kê mô tả biến độc lập 4.2.1. Phân tích thống kê mô tả biến độc lập
Bảng 4.3. Thống kê mô tả biến độc lập
N Minimum Maximum Mean
Std.
Deviation Skewness Kurtosis Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic
Std. Error Statistic Std. Error HQ1 302 1 5 3,78 1,455 -0,872 0,140 -0,761 0,280 HQ2 302 1 5 3,66 1,421 -0,773 0,140 -0,795 0,280 HQ3 302 1 5 3,76 1,402 -0,765 0,140 -0,863 0,280 HQ4 302 1 5 3,75 1,430 -0,814 0,140 -0,798 0,280 NL1 302 1 5 3,91 0,888 -0,591 0,140 0,118 0,280 NL2 302 1 5 3,89 0,953 -0,614 0,140 -0,089 0,280
NL3 302 1 5 3,92 1,039 -0,782 0,140 0,038 0,280 NL4 302 1 5 4,15 0,962 -1,092 0,140 0,684 0,280 XH1 302 1 5 3,57 1,103 -0,432 0,140 -0,293 0,280 XH2 302 1 5 3,82 1,085 -0,739 0,140 -0,101 0,280 XH3 302 1 5 3,62 1,282 -0,646 0,140 -0,611 0,280 TL1 302 1 5 4,26 1,294 -1,602 0,140 1,093 0,280 TL2 302 1 5 4,08 1,303 -1,316 0,140 0,456 0,280 TL3 302 1 5 3,95 1,254 -1,111 0,140 0,200 0,280 TL4 302 1 5 3,83 1,143 -0,734 0,140 -0,243 0,280 TH1 302 1 5 3,51 1,155 -0,401 0,140 -0,518 0,280 TH2 302 1 5 3,57 1,118 -0,418 0,140 -0,439 0,280 TH3 302 1 5 3,24 1,149 -0,127 0,140 -0,591 0,280 GC1 302 1 5 4,61 0,647 -2,139 0,140 6,756 0,280 GC2 302 1 5 4,33 0,804 -1,126 0,140 1,185 0,280 GC3 302 1 5 4,36 0,768 -1,021 0,140 0,683 0,280 GC4 302 1 5 4,45 0,744 -1,483 0,140 2,735 0,280 Valid N (listwise) 302
Nguồn: Xử lý của tác giả trên SPSS
Quan sát tập dữ liệu cho thấy các giá trị trung bình phân bổ khá đồng đều, với giá trị cao nhất đến từ biến GC1 là 4,61 và thấp nhât đến từ biến TH3 với giá trị là 3,24. Hầu hết các giá trị Skewness của các biến đều nằm trong khoảng +/- 1,0. Tuy nhiên phân phối có bị lệch trái do ảnh hưởng của các nhân tố thành phần NL4, TL1, TL2, TL3, TL4, GC1, GC2, GC3, GC4.
Đối với chỉ số Kurtosis, hầu hết các giá trị Krtosis của các biến đều nằm trong khoảng +/- 1,0. Tuy nhiên có một số biến TL1, GC1, GC2, GC3, GC4 có giá trị lớn hơn 1, dẫn tới đồ thị phân phối chuẩn của mô hình có dạng leptokurtic với độ nhọn lớn