5.1. Thống kê mô tả
Mẫu thu thập theo phương pháp chọn phi xác suất với hình thức chọn với mẫu thuận tiện. Kích cỡ mẫu đã được phân tích định lượng trên phần mềm SPSS 28.0 là 200 mẫu.
Bảng 5.1: Thống kê nhân khẩu của các biến quan sátĐặc điểm Đặc điểm
Giới tính
Đã từng đi quán cà phê để học bài
(Nguồn: Nhóm nghiên cứu tổng hợp)
Theo bảng thống kê nhân khẩu học ở trên cho thấy, mẫu được lấy từ các đối tượng khảo sát chủ yếu từ đối tượng ở lứa tuổi sinh viên và đã từng sử dụng dịch vụ quán cà phê ở thành phố Hồ Chí Minh để học tập, ngoài ra bảng còn thể hiện rõ tỷ lệ nhóm đối tượng sinh viên năm 2 lớn hơn hẳn tỷ lệ các nhóm đối tượng còn lại, suy ra do nhóm đối tượng này đã có một khoảng thời gian làm quen với môi trường học tập mới và có cuộc sống chủ yếu xoay quanh nhiệm vụ học tập nên
ở lứa tuổi sinh viên năm 2 có xu hướng lựa chọn quán cà phê để học tập nhiều hơn.
Phần lớn người 24
được khảo sát chọn sẵn sàng chi trả từ 15 đến 50 nghìn đồng trên một lần ra quán để học bài. Điều này phù hợp với mục đích và phạm vi nghiên cứu mà nhóm nghiên cứu kỳ vọng.
Để có cái nhìn tổng quan hơn về các biến đã được sử dụng trong mô hình nghiên cứu, nhóm nghiên cứu đã tiến hành trình bày thống kê mô tả các biến từ mẫu dữ liệu đã thu thập được vào bảng bên dưới.
Bảng 5.2: Thống kê mô tả biến quan sátTên biến Tên biến VT1 VT2 VT3 VT4 SP1 SP2 SP3 SP4 KG1 KG2 KG3 KG4 KG5 XH1 XH2 XH3 XH4 DV1
DV2 DV3 DV4 QĐ1 QĐ2 QĐ3
(Nguồn: Nhóm nghiên cứu phân tích)
Qua bảng thống kê mô tả ở trên ta có thể thấy, các kết quả nhận được theo từng biến đều có giá trị nhỏ nhất là 1 và lớn nhất là 5 theo thang đo Likert. Ngoài ra khi nhìn vào cột trung bình của biến, hầu hết có giá trị thuộc khoảng 3 – 4, cho thấy rằng số lượng người được khảo sát đang rất đồng tình với quan điểm của các biến quan sát đưa ra. Còn về độ lệch chuẩn có giá trị tương đối cao, rơi vào khoảng tầm 0.9 đến 1.3, cho thấy được rằng đối tượng khảo sát có nhận định khá khác biệt đối với các biến đó, do đó ảnh hưởng đến sự chênh lệch nhiều của mức điểm mà người được khảo sát đưa ra.
5.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Bảng 5.3: Tóm tắt kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Biến độc lập
Vị trí
Sản phẩm
Không gian Xã hội Dịch vụ Quyết định
(Nguồn: Nhóm nghiên cứu phân tích)
Từ bảng kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho thấy các hệ số tương quan biến tổng phù hợp (đều > 0,3), đồng thời hệ số Cronbach’s Alpha của các biến “Vị trí”, “Sản phẩm”, “Không gian”, “Xã hội”, “Dịch vụ” đều lớn hơn 0.6 do đó đạt yêu cầu về độ tin cậy. Suy ra, không có biến quan sát nào bị loại và tiếp tục được sử dụng để kiểm định nhân tố Khám phá EFA.
27
5.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Để thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA chính xác và tránh gây sai lệch về kết quả, nhóm tác giả tiến hành phân chia nhóm biến độc lập và nhóm biến phụ thuộc, sau đó thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA cho từng nhóm riêng.
5.3.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA của biến độc lập
Khám phá dựa theo kết quả của bảng “KMO and Bartlett’s Test” để xem xét sự phù hợp của phân tích nhân tố qua hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) và đánh giá các biến quan sát trong nhân tố đó có tương quan với nhau qua kiểm định Bartlett.
Bảng 5.4: Hệ số KMO và kiểm định BartlettHệ số KMO Hệ số KMO
Kiểm định Bartlett
(Nguồn: Nhóm nghiên cứu phân tích)
Từ bảng trên ta thấy được rằng hệ số KMO có giá trị 0.5 ≤ KMO = 0.823 ≤ 1, và kiểm định Bartlett có Sig < 0.001 < 0.05 cho thấy phân tích nhân tố được chấp nhận và phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu.
Các thang đo phù hợp sau khi đánh giá độ tin cậy được tiếp tục sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA với phương pháp trích nhân tố Principal Component, phép quay Varimax và có điểm dừng khi trích xuất nhân tố Eigenvalue ≥ 1.
Cụ thể, giá trị Eigenvalue = 1.371 và trích được 5 nhân tố mang ý nghĩa là VT, SP, KG, XH, DV (Vị trí, sản phẩm, không gian, xã hội, dịch vụ) để giữ lại trong mô hình. Đồng thời có tổng phương sai trích = 64.535 ≥ 50% cho thấy mô hình EFA là phù hợp với các nhân tố trích cô đọng được 64.535% biến thiên các biến quan sát và thất thoát 35.465% các biến quan sát.
28
Bảng 5.5: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lậpBiến quan sát Biến quan sát KG1 KG2 KG3 KG4 KG5 SP1 SP2 SP4 SP3 VT4 VT1 VT2 VT3 XH2 XH4 XH3 XH1 DV3 DV4 DV2 DV1
(Nguồn: Nhóm nghiên cứu phân tích)
29
Bảng trên cho thấy 21 biến quan sát được gom thành 5 nhân tố từ kết quả ma trận xoay và tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố Factor Loading lớn hơn 0.5. Như vậy, 21 biến quan sát này đều đảm bảo tiêu chuẩn phân tích khám phá nhân tố EFA và không cần phải loại bất kỳ thêm biến quan sát nào.
5.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
Bảng 5.6: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett của biến phụ thuộc
Hệ số KMO 0.703
Chi bình phương 231.834
Kiểm định Bartlett Df 3
Sig. <0.001
(Nguồn: Nhóm nghiên cứu phân tích)
Tương tự như phân tích các biến độc lập, tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến phụ thuộc. Cụ thể ta có một số kết quả để phân tích như sau:
Hệ số KMO = 0.703 với kiểm định Bartlett có Sig. < 0.001 (< 0.05) cho thấy phân tích EFA là thích hợp;
Eigenvalue = 2.237 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất
Tổng phương sai trích = 74.579% cho thấy có 74.579% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 1 nhân tố được rút ra;
Ba biến phụ thuộc được đưa vào phân tích EFA được trích thành 1 nhân tố và tất cả các biến liên quan đều có hệ số tải nhân tố > 0.5.
Bảng 5.7: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộcNhân tố Nhân tố
Quyết định chọn quán cà phê để học bài
0.761
30
QD1
QD2 QD3
(Nguồn: Nhóm nghiên cứu phân tích)
5.4. Phân tích tương quan Pearson
Nhóm nghiên cứu dựa vào phân tích tương quan Pearson để lượng hoá mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc sau khi đã có được mô hình hiệu chỉnh cuối cùng.
Bảng 5.8: Phân tích tương quan Pearson
QD VT SP KG XH DV
**. Tương quan với mức ý nghĩa bằng 0.01 (hai bên)
Bảng phân tích cho thấy sig tương quan Pearson của các biến độc lập với các biến phụ thuộc đều nhỏ hơn 0.05. Chứng tỏ có mối liên hệ tuyến tính giữa 5 biến độc lập là VT, SP, KG, XH, DV với biến phụ thuộc QD để được tiếp tục đưa vào phân tích hồi quy. Trong đó, giữa biến VT và QD có mối tương quan mạnh nhất với hệ số r là 0.733 và tương quan yếu nhất là giữa biến XH với biến QD với hệ số r đạt 0.321.
31
Bên cạnh đó, khi phân tích hồi quy cũng cần chú ý hệ số VIF để kiểm tra được vấn đề đa cộng tuyến của các biến. Vì theo kết quả phân tích tương quan Pearson, các biến độc lập đều có hệ số này lớn hơn 0.3 và các giá trị Sig. đều < 0.001, đồng nghĩa các biến này có khả năng tương quan với nhau.
5.5. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Sau khi xem xét sự tương quan Pearson giữa 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc, dữ liệu tiếp tục được đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính bội theo phương pháp “Enter”. Dựa trên lý thuyết được tổng hợp và mô hình nghiên cứu đề xuất, ta có phương trình hồi quy như sau:
QĐ = β1 + β2.VT + β3.SP + β4.KG + β5.XH + β6.DV + ei
Trong đó, β1 là hằng số hồi quy và β2, β3, β4, β5, β1 là hệ số của các biến độc lập.
5.5.1. Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội
Qua bảng đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy ta thấy:
Bảng 5.9: Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy
Mô hình
1
(Nguồn: Nhóm nghiên cứu phân tích)
Giá trị R2 hiệu chỉnh = 0.636 cho thấy biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng 63.6% sự thay đổi của biến phụ thuộc. Như vậy, kết quả này cho thấy 63.6% quyết định lựa chọn quán cà phê để học bài của sinh viên phụ thuộc vào 5 yếu tố đó là: vị trí của quán, sản phẩm của quán, không gian của quán, tác động từ xã hội đến sinh viên và dịch vụ của quán. Còn lại 34,6% sự biến thiên của quyết định được giải thích bởi các yếu tố khác chưa được đưa vào mô hình và sai số. Hệ số Durbin-Watson = 2.043 nằm trong khoảng từ 0 đến 4 nên không xảy ra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất trong mô hình.
Qua bảng phân tích ANOVA, Sig kiểm định F nhỏ hơn 0.001 < 0.05 do đó mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp về mặt tổng thể.
Bảng 5.10: Phân tích ANOVA
Mô hình
Hồi quy Số dư
Tổng
(Nguồn: Nhóm nghiên cứu phân tích)
Với bảng phân tích hồi quy Coefficients bên dưới ta rút ra:
Bảng 5.11: Phân tích hồi quy CoefficientsModel Model B Hằng số VT SP KG XH DV
(Nguồn: Nhóm nghiên cứu phân tích)
Hệ số β của các biến VT, SP, KG, XH, DV đều lớn hơn 0 chứng tỏ các biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy đều tác động cùng chiều với biến phụ thuộc.
Hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2 do vậy không có đa cộng tuyến xảy ra. Đồng thời các hệ số Tolerance đều > 0.5 nên các biến đều đạt được tiêu chuẩn chấp nhận.
Sig kiểm định t hệ số hồi quy có các biến độc lập VT, SP, KG, DV đều nhỏ hơn 0.05 nên thoả mãn ý nghĩa thống kê ở mức 5%, còn biến XH có 0.05<sig.=0.085<0.1 chứng tỏ tại mức ý nghĩa 10% biến XH có ý nghĩa thống kê.
Ngoài ra, dựa vào độ lớn của hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, thứ tự mức độ tác động từ mạnh nhất tới yếu nhất của các biến độc lập tới biến phụ thuộc QĐ là:
VT (0.517) > KG (0.234) > SP (0.171) > DV (0.097) > XH (0.079) cụ thể như sau:
Biến vị trí tác động mạnh nhất tới quyết định lựa chọn quán cà phê để học tập của sinh viên tại thành phố Hồ Chí Minh;
Biến không gian tác động mạnh thứ 2 tới quyết định lựa chọn quán cà phê để học tập của sinh viên tại thành phố Hồ Chí Minh;
Biến sản phẩm tác động mạnh thứ 3 tới quyết định lựa chọn quán cà phê để học tập của sinh viên tại thành phố Hồ Chí Minh;
Biến dịch vụ tác động mạnh thứ 4 tới quyết định lựa chọn quán cà phê để học tập của sinh viên tại thành phố Hồ Chí Minh;
Biến xã hội tác động yếu nhất tới quyết định lựa chọn quán cà phê để học tập của sinh viên tại thành phố Hồ Chí Minh.
Như vậy, mô hình hồi quy chưa được chuẩn hóa được xây dựng như sau:
QĐ = -0.327 + 0.57*VT + 0.157*SP + 0.236*KG + 0.085*XH + 0.106*DV + ei
Ta có phương trình hồi quy chuẩn hoá cuối cùng được xây dựng như sau:
QĐ = 0.517*VT + 0.171*SP + 0.234*KG + 0.097*DV + 0.079*XH + ei
Quyết định chọn quán cà phê để học tập = 0.517*Vị trí + 0.171*Sản phẩm + 0.234*Không gian + 0.079*Xã hội + 0.097*Dịch vụ
⇒ β1 = -0.327, β2 = 0.517, β3 = 0.171, β4 = 0.234, β5 = 0.079, β6 = 0.097
5.5.2. Kiểm định giả thuyết
Từ kết quả phân tích hồi quy ở trên, ta tiến hành kiểm định các hệ số β
Kiểm định H1:
Giả thiết: H0: β2 = 0
H1 có β2 ≠ 0, với mức ý nghĩa α = 0.05 34
Ta thấy β2 có giá trị kiểm định t = 9.946 Ứng với sig < 0.001 < α = 0.05
⇒ Bác bỏ H0
⇒ β2 ≠ 0 và theo kết quả hồi quy ở trên: với mức ý nghĩa α = 0.05 thì β2 = 0.517 > 0
⇒ Yếu tố vị trí trong khảo sát có tác động cùng chiều với quyết định lựa chọn quán cà phê để học tập của sinh viên tại thành phố Hồ Chí Minh.
Kiểm định H2:
Giả thiết: H0: β3 = 0
H1: β3 ≠ 0, với mức ý nghĩa α = 0.05 Ta thấy β3 có giá trị kiểm định t = 3.549
Ứng với sig < 0.001 < α = 0.05
⇒ Bác bỏ H0
⇒ β3 ≠ 0 và theo kết quả hồi quy ở trên: với mức ý nghĩa α = 0.05 thì β3 = 0.171 > 0
⇒ Yếu tố sản phẩm trong khảo sát có tác động cùng chiều với quyết định lựa chọn quán cà phê để học tập của sinh viên tại thành phố Hồ Chí Minh.
Kiểm định H3:
Giả thiết:
Ta thấy β4 có giá trị kiểm định t = 4.887 Ứng với sig < 0.001 < α = 0.05
⇒ Bác bỏ H0
⇒ β4 ≠ 0 và theo kết quả hồi quy ở trên: với mức ý nghĩa α = 0.05 thì β4 = 0.234 > 0
⇒ Yếu tố không gian trong khảo sát có tác động cùng chiều với quyết định lựa chọn quán cà phê để học tập của sinh viên tại thành phố Hồ Chí Minh.
Kiểm định H4:
Giả thiết: H0 : β5 = 0
35
H1 : β5 ≠ 0, với mức ý nghĩa α = 0.05 Ta thấy β5 có giá trị kiểm định t = 1.727
Ứng với sig = 0.086 > α = 0.05
⇒ Nhận H0
⇒ Với mức ý nghĩa α = 0.05 thì biến Xã hội (XH) không có ý nghĩa thống kê, tuy nhiên khi
ở mức ý nghĩa α = 0.1 thì biến Xã hội (XH) lại có ý nghĩa thống kê vì sig = 0.086 < α = 0.1
⇒ Biến Xã hội (XH) được chấp nhận với độ tin cậy là 90% và theo kết quả hồi quy thì β5 = 0.079
⇒ Yếu tố xã hội có tác động cùng chiều với quyết định lựa chọn quán cà phê để học tập của sinh viên tại thành phố Hồ Chí Minh.
Kiểm định H5:
Giả thiết: H0 : β6 = 0
H1 : β6 ≠ 0, với mức ý nghĩa α = 0.05 Ta thấy β6 có giá trị kiểm định t = 2.102
Ứng với sig = 0.037 < α = 0,05
⇒ Bác bỏ H0
⇒ β6 ≠ 0 và theo kết quả hồi quy ở trên: với mức ý nghĩa α = 0.05 thì β6 = 0.097 > 0
⇒ Yếu tố dịch vụ trong khảo sát có tác động cùng chiều với quyết định lựa chọn quán cà phê để học tập của sinh viên tại thành phố Hồ Chí Minh.
5.5.3. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Giả thiết: H0 : R2 = 0
H1 : R2 ≠ 0, với mức ý nghĩa α = 0.05
Kiểm định giả thiết H0 với R2 = 0 và R2 ≠ 0 với mức ý nghĩa α = 0.05 (H0 là mô hình không phù hợp, H1 là mô hình phù hợp).
Ta thấy từ kết quả hồi quy: R2 = 0.645 có sig < 0.001 < α = 0.05 ⇒ Bác bỏ H0, tức mô hình phù hợp.
36
5.5.4. Phân tích kết quả hồi quy5.5.4.1. Yếu tố “Vị trí” 5.5.4.1. Yếu tố “Vị trí”
Vị trí là yếu tố tác động cùng chiều và mạnh nhất tới quyết định lựa chọn quán cà phê để học tập của sinh viên tại thành phố Hồ Chí Minh với β bằng 0.517 và Sig < 0.001. Kết quả này thể hiện khi đánh giá của sinh viên về vị trí của quán tăng 1 điểm thì quyết định của sinh viên khi