Phương pháp thống kê sử dụng mức có ý nghĩa α chọn trong đề tài này là 0,05 (α = 0,05). Số liệu thu thập được phân tích bằng phần mềm SPSS 22. Trình tự phân tích dữ liệu được tiến hành như sau:
3.3.2.1. Thống kê mô tả
Thống kê mô tả giúp mô tả và hiểu các thuộc tính của một tập dữ liệu cụ thể bằng cách đưa ra các bản tóm tắt ngắn về các mẫu (thông qua tần suất và tỷ lệ), được sử dụng để tóm tắt hoặc mô tả các đặc điểm của tập dữ liệu được thu thập.
3.3.2.2. Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Trong nghiên cứu này, tác giả quyết định sử dụng tiêu chuẩn Cronbach alpha bằng 0,6 và các biến quan sát hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại.
3.3.2.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Điều kiện để phân tích EFA là phải thỏa mãn các yêu cầu:
- Tiêu chuẩn 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số dùng để xem xét mức độ phù hợp của cỡ mẫu khi phân tích các nhân tố, theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2007) là 0,5 ≤ KMO ≤ 1.
- Tiêu chuẩn 2: Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. <0,050): Dùng để xem xét giả thuyết các biến không có mối tương quan tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. <0,05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong quần thể.
- Tiêu chuẩn 3: Hệ số tải của hệ số > 0,5 (Hair và cộng sự, 1998, p.111) và các hệ số tải khác biệt - tức là các hệ số tải > 0,5 chỉ tải lên 1 phần tử hệ số. Nếu tải lên cho 2 nhân tố thì mức chênh lệch phải lớn hơn 0,3 và được xếp vào nhóm nhân tố có giá trị tuyệt đối của hệ số tải lớn hơn.
- Tiêu chí 4: Eigenvalue thể hiện sự thay đổi được giải thích bởi từng nhân tố trong mô hình phân tích, các nhân tố có giá trị Eigenvalue > 1 sẽ được giữ lại trong mô hình.
- Tiêu chuẩn 5: Tỷ lệ phần trăm tổng phương sai trích> 50%. Giá trị này thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2007).
3.3.2.4. Phân tích tương quan
Bước phân tích hệ số tương quan giúp kiểm tra sự tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc trước khi chạy hồi quy.
Điều kiện có tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc là sig < 0,05 và hệ số tương quan > 0.
Trước đó các biến đại diện cho các nhân tố được tạo bằng phương pháp dùng trung bình cộng.
3.3.2.5. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính được thực hiện bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (ordinary Least Square - OLS) để xem xét mô hình nghiên cứu đề xuất và từ đó xác định tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua mỹ phẩm của người tiêu dùng Việt Nam trên mạng xã hội Facebook.
Quá trình phân tích được thực hiện như sau:
- Phương pháp đưa vào phân tích hồi quy là phương pháp Enter.
- Sử dụng R Square đã điều chỉnh để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy đối với tập dữ liệu.
- Kiểm định F để xem xét sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. - Kiểm định T để bác bỏ giả thuyết rằng hệ số hồi quy của tổng thể bằng không. - Dò tìm các vi phạm của giả thiết cần thiết trong hồi quy tuyến tính gồm: tự tương quan, phương sai thay đổi, phân phối chuẩn thặng dư, đa cộng tuyến.
- Kiểm định giả thuyết
Giả thuyết được kiểm định dựa trên giá trị của Sig và dấu hệ số hồi quy của mỗi biến. Giả thuyết được chấp nhận khi Sig <0,05 và dấu hệ số hồi quy cùng hướng với dấu trong mô hình nghiên cứu.
- Mô hình hồi quy và đánh giá mức độ tác động (mạnh hay yếu) giữa các biến tác động thông qua hệ số beta. Mô hình hồi quy bội mô tả tác động của các nhân tố
ảnh hưởng đến quyết định mua mỹ phẩm của người tiêu dùng Việt Nam trên mạng xã hội Facebook được kỳ vọng như sau:
QD = β + β1HU+ β2SD + β3CQ + β4HV + β5TC Trong đó:
QD : Quyết định mua mỹ phẩm qua Facebook (biến phục thuộc) HU : Nhận thức sự hữu ích (biến độc lập)
SD : Nhận thức tính dễ sử dụng (biến độc lập) CQ : Chuẩn chủ quan (biến độc lập)
HV : Nhận thức kiểm soát hành vi (biến độc lập) TC : Sự tin cậy (biến độc lập)
β : Hằng số (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
β1, β2, β3, β4, β5 : Hệ số hồi quy của từng biến độc lập.
Tóm tắt chương 3
“Chương 3 đã cung cấp đầy đủ thông tin về quy trình và các bước thực hiện nghiên cứu, từ nghiên cứu định tính, phỏng vấn chuyên gia cho đến khảo sát chính thức, nghiên cứu định lượng. Qua đó, tác giả đã tiến hành điều chỉnh thang đo nháp thành thang đo chính thức phù hợp với thực tế.”
“Trên cở sở mẫu điều tra chính thức người tiêu dùng mỹ phẩm ở Việt Nam, trong chương 4 của Luận văn, tác giả sẽ thống kê và tổng hợp các con số thu được, đồng thời tiến hành xử lý bằng phần mềm SPSS 22 để hình thành cái nhìn tổng thể về ảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua mỹ phẩm của người tiêu dùng Việt Nam trên mạng xã hội Facebook, giúp đưa ra các hàm ý phù hợp trong chương 5.”
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 4.1. Mô tả mẫu nghiên cứu
“
Kết quả thu thập dữ liệu từ 125 phiếu câu hỏi được thu về hợp lệ. Mẫu được thống kê mô tả như sau (xem thêm bảng 4.1):”
Bảng 4. 1. Thống kê mẫu khảo sát
TT Tiêu chí Số lượng (Người) Tỷ lệ (%) 1 Giới tính 125 100,0 Nam 26 20,8 Nữ 99 79,2 2 Độ tuổi 125 100,0 Dưới 22 tuổi 7 5,6 Từ 22 – 40 tuổi 97 77,6 Trên 40 tuổi 21 16,8 3 Nghề nghiệp 125 100,0
Học sinh - Sinh viên 9 7,2
Nhân viên văn phòng 49 39,2
Quản lý 28 22,4
Tự do 39 31,2
4 Thu nhập 125 100,0
Dưới 5 triệu 12 9,6
Từ 5-10 triệu 50 40,0
Từ trên 10 – 20 triệu 33 26,4
Trên 20 triệu 30 24,0
5 Đã từng mua mỹ phẩm trên Facebook 125 100,0
Đã từng 103 82,4
Chưa mua bao giờ 22 17,6
Tỷ lệ các đáp viên trả lời có đến 82,4% người đã từng mua mỹ phẩm trên Facebook và chủ yếu là nữ (79,2%), ở độ tuổi từ 22 – 40 tuổi (77,6%) với nghề nghiệp nhiều nhất là nhân viên văn phòng (39,2%), thứ hai là lao động tự do (31,2%), tiếp đến là quản lý (22,4%) và Học sinh - Sinh viên (7,2%) và có thu nhập tập trung ở mức từ 5-20 triệu (66,4%), trong đó thu nhập từ 5 – 10 triệu nhiều nhất với 40,0%, thu nhập từ trên 10 – 20 triệu là 26,4%, thu nhập >20 triệu chiếm 24,0% và thu nhập dưới 5 triệu là 9,6%.
4.2. Kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Kiểm định độ tin cậy của thang đo các biến trong mô hình nghiên cứu bằng hệ số Cronbach’s Alpha cho thấy, hệ số Cronbach’s Alpha đạt giá trị lớn nhất 0,883 thuộc về nhân tố Quyết định mua mỹ phẩm qua Facebook, hệ số Cronbach’s Alpha nhỏ nhất 0,800 thuộc về nhân tố Sự tin cậy. Tất cả các hệ số Cronbach’s Alpha của các nhân tố đều tương đối cao từ 0,800 trở lên > 0,6. Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,5 cho thấy giữa các biến có tương quan chặt chẽ (xem thêm bảng 4.2 và Phụ lục 4.1). Và như vậy, tất cả 19 biến quan sát đều được đảm bảo đưa vào phân tích tiếp theo.
Bảng 4. 2. Kết quả phân tích thang đo được đưa vào phân tích tiếp theo Biến quan
sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan với biến tổng Cronbach’s alpha nếu loại biến (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Nhân tố Nhận thức sự hữu ích
Độ tin cậy của thang đo: ALPHA = 0,861
HU1 6,856 4,834 0,681 0,855
HU2 6,952 4,127 0,818 0,727
HU3 6,960 4,168 0,720 0,824
Nhân tố Nhận thức tính dễ sử dụng
Độ tin cậy của thang đo: ALPHA = 0,876
SD1 7,088 4,920 0,780 0,807
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan với biến tổng Cronbach’s alpha nếu loại biến SD3 7,112 5,229 0,756 0,830
Nhân tố Chuẩn chủ quan
Độ tin cậy của thang đo: ALPHA = 0,834
CQ1 5,600 4,694 0,716 0,748
CQ2 5,848 4,501 0,694 0,771
CQ3 5,496 4,865 0,674 0,789
Nhân tố Nhận thức kiểm soát hành vi
Độ tin cậy của thang đo: ALPHA = 0,853
HV1 7,584 4,309 0,627 0,881
HV2 7,720 3,719 0,810 0,710
HV3 7,912 3,791 0,741 0,777
Nhân tố Sự tin cậy
Độ tin cậy của thang đo: ALPHA = 0,800
TC1 6,016 9,387 0,615 0,759
TC2 5,976 8,007 0,755 0,604
TC3 5,976 9,733 0,575 0,799
Nhân tố Quyết định mua mỹ phẩm qua Facebook
Độ tin cậy của thang đo: ALPHA = 0,883 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
QD1 10,608 9,692 0,690 0,872
QD2 10,856 9,608 0,766 0,842
QD3 10,512 9,429 0,733 0,856
QD4 10,360 9,700 0,802 0,830
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)
4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
“Phân tích nhân tố khám phá chúng ta dễ dàng xem xét mối quan hệ giữa các nhân tố, phương pháp xoay ma trận sử dụng là Varimax và 5 biến độc lập với 15 biến quan sát được đưa vào xoay một lần riêng và biến phụ thuộc với 4 biến quan sát được xoay một lần riêng. Kết quả như sau:”
4.3.1. Kết quả phân tích nhân tố các biến độc lập
4.3.1.1. Kết quả phân tích EFA lần 1 a. Kiểm định KMO và Bartlett
“
Kết quả kiểm định cho ra trị số của KMO đạt 0,756 lớn hơn 0,5 và Sig của Bartlett’s Test là 0,000 nhỏ hơn 0,05 cho thấy các quan sát là hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố (xem Bảng 4.3 và Phụ lục 4.1).”
Bảng 4. 3. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett các biến độc lập lần 1
Trị số KMO 0,756
Đại lượng thống kê Bartlett’s (Bartlett’s Test of Sphericity)
Approx. Chi-Square 1099,163
Df 105
Sig. ,000
(Nguồn: Tác giả tổng hợp kết quả điều tra)
Bảng 4. 4. Kết quả EFA cho các biến độc lập lần 1 Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 SD3 ,892 SD1 ,828 SD2 ,811 HU2 ,856 HU1 ,841 HU3 ,787 ,304 CQ2 ,872 CQ1 ,836 CQ3 ,780 TC2 ,901 TC3 ,805 TC1 ,782 HV3 ,927 HV2 ,870 HV1 ,537 ,579
b. Ma trận xoay các nhân tố, hệ số Eigenvalue và tiêu chuẩn phương sai trích
Bảng 4.4 cho thấy, có biến quan sát HV1 đều tải lên đồng thời 2 nhân tố 1 và 5 nhưng hệ số tải không đủ phân biệt nên ta sẽ loại biến quan sát HV1 và chạy lại.
4.3.1.2. Kết quả phân tích EFA lần 2 a. Kiểm định KMO và Bartlett
“
Kết quả kiểm định cho ra trị số của KMO đạt 0,725 lớn hơn 0,5 và Sig của Bartlett’s Test là 0,000 nhỏ hơn 0,05 cho thấy các quan sát là hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố (xem Bảng 4.5 và Phụ lục 4.1).”
Bảng 4. 5. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett các biến độc lập lần 2
Trị số KMO 0,725
Đại lượng thống kê Bartlett’s (Bartlett’s Test of Sphericity)
Approx. Chi-Square 980,497
Df 91
Sig. ,000 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
(Nguồn: Tác giả tổng hợp kết quả điều tra) b. Ma trận xoay các nhân tố, hệ số Eigenvalue và tiêu chuẩn phương sai trích
Bảng 4.6 cho thấy, 15 quan sát được rút trích thành 5 nhóm nhân tố có hệ số Eigenvalue >1 với Eigenvalues nhỏ nhất là 1,117 và có tổng phương sai trích bằng 79,936%. Như vậy, các nhân tố được rút trích phản ánh được 79,936% sự biến thiên của dữ liệu gốc (xem thêm Phụ lục 4.1).
Như vậy, sau khi phân tích EFA lần 2 có 5 nhân tố được tạo thành, trong đó có 01 nhân tố mới có sự thay đổi là HV. Ta sẽ tiến hành kiểm định độ tin cậy thang đo lần 2 với nhân tố này. Kết quả thu được độ tin cậy của thang đo Nhận thức kiểm
soát hành vi cho thấy độ tin cậy đạt 0,881 > 0,6 đạt yêu cầu và tất cả các biến thành
phần đều có tương quan với tổng > 0,3 nên thang đo Nhận thức kiểm soát hành vi có các biến HV2, HV3 đạt yêu cầu để đưa vào phân tích tiếp theo (xem bảng 4.7).
Bảng 4. 6. Kết quả EFA cho các biến độc lập lần 2
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 SD3 ,892 SD1 ,834 SD2 ,822 HU2 ,856 HU1 ,852 HU3 ,785 ,313 CQ2 ,873 CQ1 ,835 CQ3 ,782 TC2 ,897 TC1 ,801 TC3 ,795 HV3 ,931 HV2 ,302 ,858 Eigenvalue 4,942 1,976 1,714 1,442 1,117 Tổng phương sai trích (%) 79,936
(Nguồn: Tác giả tổng hợp kết quả điều tra)
Bảng 4. 7. Kết quả phân tích thang đo lần 2 biến HV Biến quan
sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan với biến tổng Cronbach’s alpha nếu loại biến
Độ tin cậy của thang đo: ALPHA = 0,881
HV2 3,696 1,246 ,788 .
HV3 3,888 1,165 ,788 .
4.3.2. Kết quả phân tích EFA biến phụ thuộc
“
Kết quả kiểm định cho ra trị số của KMO đạt 0,836 lớn hơn 0,5 và Sig của Bartlett’s Test là 0,000 nhỏ hơn 0,05 cho thấy 4 quan sát hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố (xem bảng 4.8).”
Đối với kết quả phân tích nhân tố khám phá biến phụ thuộc tại Bảng 4.9, “tổng phương sai trích là 74,384% lớn hơn 50% và giá trị Eigenvalues của nhân tố = 2,975 > 1, do đó sử dụng phương pháp phân tích nhân tố là phù hợp. Như vậy, ta thu được nhân tố QD với 4 biến quan sát QD1, QD2, QD3, QD4.”
Bảng 4. 8. Kiểm định KMO cho biến phụ thuộc
Trị số KMO ,836
Đại lượng thống kê Bartlett’s (Bartlett’s Test of Sphericity)
Approx. Chi-Square 267,383
Df 6
Sig. ,000
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)
Bảng 4. 9. Kết quả EFA cho các biến phụ thuộc (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Biến quan sát Hệ số tải
QD4 ,897
QD2 ,876
QD3 ,853
QD1 ,822
Eigenvalues 2,975
Phương sai rút trích 74,384%
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)
Như vậy, sau khi thực hiện phân tích Cronbach’s alpha và EFA ta thu được
18 biến quan sát với 5 nhân tố sẽ được đưa vào phân tích tiếp theo như sau:
- Thang đo Nhận thức sự hữu ích có 03 biến quan sát gồm: HU1, HU2, HU3. - Thang đo Nhận thức tính dễ sử dụng ích có 03 biến quan sát gồm: SD1,
- Thang đo Chuẩn chủ quan có 03 biến quan sát gồm: CQ1, CQ2, CQ3. - Thang đo Nhận thức kiểm soát hành vi có 02 biến quan sát: HV2, HV3. - Thang đo Sự tin cậy có 03 biến quan sát gồm: TC1, TC2, TC3.
- Thang đo Quyết định mua mỹ phẩm qua Facebook có 04 biến quan sát gồm: QD1, QD2, QD3, QD4.
4.4. Phân tích tương quan Pearson
Bảng 4. 10. Ma trận hệ số tương quan
Bảng kết quả phân tích 4.10 cho thấy, tất cả 5 biến độc lập (HU, SD, CQ, HV, TC) đều có tương quan tuyến tính dương với biến phụ thuộc QD (sig < 0,05 và hệ số tương quan > 0). Tiến hành đưa cả 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc vào mô hình hồi quy tuyến tính ở bước tiếp theo.
Bảng 4. 11. Kết quả phân tích hồi quy
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)
4.5. Phân tích hồi quy tuyến tính đa bội
4.5.1. Dò tìm các vi phạm giả định hồi quy
4.5.1.1. Hiện tương tự tương quan bậc 1
Kết quả phân tích hồi quy trên bảng 4.11 cho thấy, hệ số Durbin - Watson = 2,110 với N = 125 ở mức ý nghĩa 5%, mô hình gồm 5 biến độc lập, tra bảng phân phối có DL = 1,571 và DU = 1,780. Thấy DU < DW < 4-DU nên kết luận không có tự tương quan bậc 1.
4.5.1.2. Hiện tượng phương sai sai số thay đổi
“
Đồ thị phân tán của giá trị dự báo và phần dư trong Hình 4.1 cho thấy, các giá trị phần dư phân tán một cách ngẫu nhiên trong một phạm vi quanh trục 0 (giá trị trung bình của phần dư), nghĩa là phương sai của phần dư không đổi và chứng tỏ rằng không bị vi phạm giả định liên hệ tuyến tính.”
Hình 4. 1. Đồ thị phân tán giữa giá trị dự đoán và phần dư từ hồi quy
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả) 4.5.1.3. Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa trong Hình 4.2 cho thấy giá trị trung bình, mode, trung vị xấp xỉ nhau và bằng 0, các giá trị phân bố cân đối quanh 2 phía giá trị trung bình theo hình chuông. “Do đó có thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn