Được thực hiện với tất cả 29 biến trong bảng điều tra. Các chỉ tiêu thống kê được quan tâm là trị số trung bình, mode, độ lệch chuẩn. Ba thông số này cho phép mô tả đánh giá chung của khách hàng về các yếu tố được đề cập trong phiếu điều tra.
Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach's Alpha
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach Alpha. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp thang đo lường là mới hoặc mới với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông thường, thang đo có Cronbach Alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Trong phần này, tác giả sẽ lần lượt thực hiện phân tích theo các bước sau: Xem xét chỉ số KMO: Nếu chỉ số KMO >0.5, p (chi-square, df) <0.05 (Hair & cộng sự, 2006) đồng thời đo lường sự tương thích của dữ liệu (MSA) với các dữ liệu trên đường chéo đều lớn hơn 0.5 thì khẳng định dữ liệu là thích hợp để phân tích.
Trong trường hợp chưa thỏa mãn các điều kiện trên, tiến hành cải thiện dữ liệu bằng cách thực hiện lại phân tích nhân tố nhưng lần lượt loại bỏ item có giá trị trên đường chéo của Anti-image Correlation trong ma trận Anti-image Matrices nhỏ hơn 0.5.
Độ giá trị hội tụ (Convergent Validity) và độ giá trị phân biệt (Discriminant Validity) của thang đo được đánh giá sơ bộ thông qua phương pháp phân tích nhân tố EFA. Để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan giữa các biến và các hệ số tải nhân tố (Factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 trong một nhân tố và tổng phương sai trích lớn hơn 0,5 (Gerbing& Anderson, 1998).
Số lượng nhân tố: Số lượng nhân tố được xác định dựa vào chỉ số Eigenvalue (giá trị riêng) đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser thì những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại ra khỏi mô hình nghiên cứu (Gerbing& Anderson, 1998).
Phương pháp trích hệ số nhân tố: Nghiên cứu này sử dụng phương pháp Principal Components với phép quay varimax. Phương pháp Principal Components sẽ cho ra kết quả số lượng nhân tố nhiều nhất để giải thích phương sai chung của tập hợp biến quan sát trong sự tác động qua lại giữa chúng.
Phân tích hồi quy đa biến
Các nhân tố được trích ra trong phân tích nhân tố được sử dụng cho phân tích hồi quy đa biến để kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết kèm theo. Các kiểm định giả thuyết thống kê đều áp dụng mức ý nghĩa là 5%.
Sau khi kết luận là hai biến có mối liên hệ tuyến tính thì có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của hai biến này bằng hồi quy tuyến tính (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp chọn từng bước (stepwise selection) là sự kết hợp của phương pháp đưa vào dần vào loại trừ dần và là phương pháp được sử dụng thông thường nhất.
Kiểm định các giả thuyết, sử dụng với phần mềm SPSS:
+ Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến
+ Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình
Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến (tương quan giữa các biến độc lập) thông qua giá trị của độ chấp nhận (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor): VIF > 10 thì có thể nhận xét có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
Xác định mức độ ảnh hưởng của: yếu tố có hệ số beta càng lớn thì có thể nhận xét rằng yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng cao hơn các yếu tố khác trong mô hình nghiên cứu.
Kiểm định sự khác biệt của các yếu tố nhân khẩu học
Dùng để kiểm định giả thuyết trung bình bằng nhau của các nhóm mẫu với khả năng phạm sai lầm chỉ là 5%. Một số giả định khi phân tích ANOVA:
Các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên.
Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc kích cỡ mẫu phải đủ lớn để được xem như tiệm cận phân phối chuẩn.
Phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất.
Kiểm định One-way ANOVA
Giả sử biến được chia nhóm theo một tiêu thức nào đó. Mức ý nghĩa được chọn = 0,05 và = 0,01.
Gọi xij là giá trị của biến định lượng đang nghiên cứu tại quan sát thứ j thuộc nhóm thứ i. x1,x2, x3... xk là các trung bình nhóm và 1, 2, 3...n là các trung bình thực của các nhóm sau khi được phân chia theo tiêu thức đó.
Giả thiết của kiểm định:
+ H0: 1 =2 =3= ... = n: Không có sự khác biệt giữa các trung bình nhóm theo tiêu thức được phân loại.
+ H1: Tồn tại ít nhất một giá trị trung bình của nhóm thứ i khác ít nhất một giá trị của một nhóm khác trong số các nhóm còn lại.
+Nếu sig của ANOVA >thì kết luận rằng không có sự khác biệt một cách có ý nghĩa thống kê giữa các trung bình nhóm của biến được phân chia đó.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Phân tích thống kê mô tả
Sau khi khảo sát thông qua công cụ Google Driver, thực tế nhóm thu được 155 mẫu khảo sát hoàn thành. Do vậy nhóm sẽ sử dụng 155 mẫu khảo sát đó để tiến hành nghiên cứu chính thức.
4.1.1 Nhân tố Giới tínhGiới tính Giới tính Tần số Nam 33 Nữ 122 Tổng 155
Qua biểu đồ của 155 mẫu khảo sát, ta có thể thấy mức độ mua sắm của nữ giới chiếm phần lớn, cụ thể là 122 mẫu khảo sát là nữ chiếm tỉ lệ 78,7%, trong khi đó chỉ có 33 mẫu khảo sát là nam chiếm tỉ lệ 21,3%.
4.1.2 Nhân tố Ngành nghề
Ngành nghề
Học sinh/ Sinh viên Công nhân viên chức
Lao động tự do Kinh doanh Cán bộ, quản lý Tổng
Qua biểu đồ của 155 mẫu khảo sát, ta nhận thấy số lượng người mua sắm là học sinh/ sinh viên chiếm phần lớn với 66 mẫu khảo sát và đạt tỉ lệ 42,6%, công nhân viên chức với 36 mẫu chiếm tỉ lệ 23,2%, lao động tự do với 25 mẫu chiếm tỉ lệ 16,1%, kinh doanh với 17 mẫu chiếm tỉ lệ 11%, trong khi đó cán bộ, quản lý và nội trợ chiếm số lượng nhỏ, lần lượt là 10 mẫu với tỉ lệ 6,5% và 1 mẫu với tỉ lệ 0,6%. Qua đó ta có thể nhận xét được tỉ lệ người mua sắm ở Shopee Mall đa số là học sinh/ sinh viên.
4.1.3 Nhân tố Thu nhậpThu nhập Thu nhập 1 - 2 triệu 4 - 5 triệu 6 - dưới 7 triệu 7 - 8 triệu > 9 triệu Total
Qua 155 mẫu khảo sát, ta nhận thấy những người có thu nhập từ 1 – 2 triệu, 7 – 8 triệu và > 9 triệu chiếm phần lớn, cụ thể là người có thu nhập từ 1 – 2 triệu chiếm đến 29%, 7 – 8 triệu chiếm 25,2% và > 9 triệu chiếm 21,9%, trong khi đó những người có thu nhập 6 – dưới 7 triệu chỉ chiếm 10,3%. Qua đó ta có thể nhận xét rằng việc mua sắm ở Shopee Mall không phụ thuộc vào thu nhập cá nhân của mỗi người.
4.1.4 Nhân tố Tần suấtTần suất Tần suất 1 - 2 lần 3 - 5 lần > 6 lần Tổng
Qua 155 mẫu khảo sát, ta nhận thấy tần suất mua hàng 1- 2 lần và 3 – 4 lần trong 1 tháng chiếm phần lớn, cụ thể là 1 – 2 lần/ 1 tháng chiếm 50,3% và 3 – 4 lần/ 1 tháng chiếm 32,3%, trong khi đó tần suất mua hàng > 6 lần chỉ chiếm phần nhỏ với 27 chiếm 17,4%.
4.2 Phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha
4.2.1 Phân tích các biến độc lập4.2.1.1 Nhân tố Giá cả 4.2.1.1 Nhân tố Giá cả Reliability Statistics Hệ số Cronbach's Alpha ,854 Item-Total Statistics Trung bình thang đo nếu loại biến
GC1 14,97
GC2 GC3 GC4 GC5
Nhận xét:
- Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng phù hợp (≥ 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể là
0.854 > 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy.
- Điều kiện hệ số từng biến phải bé hơn hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể.
- Tuy nhiên hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến của biến GC3 lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha hiện tại (0.861 > 0.854), nên nhóm tiến hành loại bỏ nhân tố này và chạy lại Cronbach Alpha lần 2.
Reliability Statistics
Item-Total Statistics
Trung bình thang Phương sai thang Hệ số đo nếu loại biến
GC1 11.44
GC2 11.34
GC4 11.60
GC5 11.19
Nhận xét: Sau khi chạy lại lần 2, kết quả kiểm định cho thấy các biến
quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng phù hợp (≥ 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể là 0.861 > 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy.
4.2.1.2 Nhân tố Sự tin cậy Reliability Statistics
Item-Total Statistics
Trung bình thang đo nếu loại biến
TC1 TC2 TC3 TC4 TC5 Nhận xét:
- Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng phù hợp (≥ 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể là
0.851 > 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy.
- Điều kiện hệ số từng biến phải bé hơn hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể.
Nhân tố đạt cả 3 điều kiện Chọn 4.2.1.3 Nhân tố Sự tiện lợi
Reliability Statistics
Item-Total Statistics
Trung bình thang Phương sai thang Hệ số đo nếu loại biến
STL1 14.25 STL2 14.76 STL3 14.75 STL4 14.67 STL5 14.88 Nhận xét:
- Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng phù hợp (≥ 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể là
0.850 > 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy.
- Điều kiện hệ số từng biến phải bé hơn hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể.
Nhân tố đạt cả 3 điều kiện Chọn 4.2.1.4 Nhân tố Rủi ro
Reliability Statistics
Hệ số Cronbach's Alpha ,792
Item-Total Statistics
Trung bình thang đo nếu loại biến
RR1 14,71 RR2 14,43 RR3 14,19 RR4 14,70 RR5 15,15 Nhận xét:
- Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng phù hợp (≥ 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể là
0.792 > 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy
- Điều kiện hệ số từng biến phải bé hơn hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể.
- Tuy nhiên hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến của biến RR5 lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha hiện tại (0.814 > 0.792), nên nhóm quyết định loại bỏ biến này và chạy lại Cronbach’s Alpha lần 2.
Reliability Statistics
Item-Total Statistics
Trung bình thang Phương sai thang Hệ số đo nếu loại biến
RR1 11.56
RR2 11.28
RR3 11.05
RR4 11.55
Nhận xét: Sau khi chạy lại lần 2, kết quả kiểm định cho thấy các biến
quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng phù hợp (≥ 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể là 0.814 > 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy.
4.2.1.5 Nhân tố Chính sách Reliability Statistics
Hệ số Cronbach's Alpha Số lượng biến quan sát
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Item-Total Statistics 5
Trung bình thang đo nếu loại biến
CS1 14.01 CS2 14.40 CS3 14.57 CS4 13.99 CS5 14.51 Nhận xét:
- Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng phù hợp (≥ 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể là 0.774 > 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy.
- Điều kiện hệ số từng biến phải bé hơn hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể.
Nhân tố đạt cả 3 điều kiện Chọn
4.2.2 Phân tích các biến phụ thuộc
Reliability Statistics
Hệ số Cronbach's Alpha .876
Item-Total Statistics
Trung bình thang đo nếu loại biến
QĐ1 11.30
QĐ2 11.83
QĐ3 11.19
QĐ4 11.45
Nhận xét:
- Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng phù hợp (≥ 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể là 0.876 > 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy.
- Điều kiện hệ số từng biến phải bé hơn hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể.
Nhân tố đạt cả 3 điều kiện Chọn
Kết luận: Vậy qua quá trình phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha
thì nhóm từ 29 biến quan sát còn lại 27 biến bao gồm 4 biến giá cả, 5 biến sự tin cây, 5 biến sự tiện lợi, 4 biến rủi ro, 5 biến chính sách, 4
biến phụ thuộc quyết định mua hàng và những biến này được sử dụng
để phân tích EFA.
4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.1 Phân tích các biến độc lập
KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO
Kiểm định Bartlett's Giá trị Sig.
Tổng phương sai trích ,870 ,000 Compon Trị số Eigenvalues ent Total 1 12,65 4 2 1,972 3 1,275 4 1,038 5 ,834 6 ,769 7 ,572 8 ,541 9 ,508 10 ,452 11 ,390 12 ,347 13 ,337 14 ,279 15 ,271 16 ,203 17 ,174 18 ,167
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 19 20 21 22 23 Ma trận xoay CS4 TC2 GC2 STL1 RR3 GC5 GC1 TC4 CS2 TC3 CS5 GC4 CS3 RR1 TC5 TC1 RR2 RR4 STL2 CS1 STL4 STL5 STL3
Kết quả lần EFA đầu tiên: KMO = 0.870 > 0.5, sig. Bartlett’s Test = 0.000 < 0.05, như vậy phân tích nhân tố khám phá EFA là phù hợp. Có 4 nhân tố được trích với tiêu chí eigenvalue lớn hơn 1 với tổng phương sai tích lũy là 73,647% . Tác giả mong muốn chọn ra các biến quan sát chất lượng nên sẽ sử dụng ngưỡng hệ số tải là 0.5 thay vì chọn hệ số tải tương ứng theo cỡ mẫu. So sánh ngưỡng này với kết quả ở ma trận xoay, có 5 biến xấu là GC1, TC4, RR1, TC1 và CS1 cần xem xét loại bỏ:
-Biến GC1 tải lên ở cả hai nhân tố là Component 1 và Component 3 với hệ số tải lần lượt là 0.620 và 0.525, mức chênh lệch hệ số tải bằng 0.620 – 0.525 = 0.095 < 0.2.
-Biến TC4 tải lên ở cả hai nhân tố là Component 1 và Component 2 với hệ số tải lần lượt là 0.567 và 0.567, mức chênh lệch hệ số tải bằng 0.000 < 0.2
Tổng phương sai trích
Compon Initial Eigenvalues
ent Total 1 9,689 2 1,728 3 1,202 4 ,900 5 ,816 6 ,603 7 ,516 8 ,497 9 ,451 10 ,379 11 ,333 12 ,302 13 ,234 14 ,180 15 ,106 16 ,033 17 ,026 18 ,005
KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO ,848
Kiểm định Bartlett's Giá trị Sig. ,000
Hệ số KMO là 0.848 > 0.5, Sig. = 0.000 < 0.05, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp.
Có 3 nhân tố được trích dựa vào tiêu chí eigenvalue lớn hơn 1, như vậy 3 nhân tố này tóm tắt thông tin của 18 biến quan sát đưa vào EFA một cách tốt nhất. Tổng phương sai mà 3 nhân tố này trích được là 70,108% > 50%, như vậy 3 nhân tố được trích giải thích được 70,108% biến thiên dữ liệu của 18 biến quan sát tham gia vào EFA.
Ma trận xoay CS4 TC2 GC2 RR3 STL1 GC5 CS2 TC3 CS5 CS3 GC4 TC5 RR2 STL3 STL4 RR4 STL2 STL5
Kết quả ma trận xoay cho thấy, 18 biến quan sát được phân thành 3 nhân tố, tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố Factor Loading lớn hơn 0.5 và không còn các biến xấu.
Như vậy, phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập