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 Tỷ lệ (Người) (%) 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 Trung bình Phương sai Tương quan Cronbach’s

thang đo nếu thang đo nếu với biến alpha nếu sát

loại biến loại biến tổng loại biến

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 Trung bình Phương sai Tương quan Cronbach’s thang đo nếu thang đo nếu với biến alpha nếu sát

loại biến loại biến tổng 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

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 Approx. Chi-Square 1099,163

Bartlett’s (Bartlett’s Df 105

Test of Sphericity)

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 Nhân tố quan sát 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 Approx. Chi-Square 980,497

Bartlett’s (Bartlett’s Df 91

Test of Sphericity)

Sig. ,000

(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 Trung bình Phương sai Tương quan Cronbach’s

thang đo nếu thang đo nếu với biến alpha nếu sát

loại biến loại biến tổng 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 Approx. Chi-Square 267,383

Bartlett’s (Bartlett’s Df 6

Test of Sphericity) Sig. ,000

(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)

Bảng 4. 9. Kết quả EFA cho các biến phụ thuộc

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 gờm: HU1, HU2, HU3. - Thang đo Nhận thức tính dễ sử dụng ích có 03 biến quan sát gờm: SD1, SD2, SD3.

- 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 gờm: 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. Dị 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 đờ 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 của phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm.

Hình 4. 2. Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa

(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả) 4.5.1.4. Hiện tượng đa cộng tuyến

Bảng 4.11 cho thấy, tất cả các hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 10 cho nên có thể kết luận trong mô hình không hề có đa cộng tuyến.

4.5.2. Kết quả hồi quy

Bảng 4.11 cho thấy, hệ số R2 đã hiệu chỉnh ở kết quả phân tích hồi quy bằng 0,591 đạt yêu cầu. Như vậy các biến độc lập giải thích được 59,1% (>50%) sự biến thiên của biến phụ thuộc QD.

Bảng 4.11 cho thấy, Sig = 0,000 < 0,05 nên hàm hồi quy là hoàn toàn phù hợp. Đồng thời, hệ số tự do không có ý nghĩa thống kê bởi sig = 0,941 > 0,05. Các hệ số hồi quy của các biến độc lập đều đảm bảo các giá trị Sig tương ứng đều < 0,05.

Như vậy, tất cả 5 giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 đều được chấp nhận tại mức ý nghĩa 5%. Cụ thể như sau (xem thêm Bảng 4.11):

Giả thuyết H1 có p-value = 0,012 < 0,05, giá trị p này có ý nghĩa nên Nhận thức hữu ích có ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua mỹ phẩm của người tiêu dùng Việt Nam trên mạng xã hội Facebook với β = 0,177 > 0, do đó giả thuyết H1 được chấp nhận.

Giả thuyết H2 có p-value = 0,000 < 0,05, giá trị p này có ý nghĩa nên Nhận thức tính dễ sử dụng có ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua mỹ phẩm của người tiêu dùng Việt Nam trên mạng xã hội Facebook với β = 0,299 > 0, do đó giả thuyết H2 được chấp nhận.

Giả thuyết H3 có p-value = 0,000 < 0,05, giá trị p này có ý nghĩa nên Chuẩn chủ quan có ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua mỹ phẩm của người tiêu dùng Việt Nam trên mạng xã hội Facebook với β = 0,208 > 0, do đó giả thuyết H3 được chấp nhận.

Giả thuyết H4 có p-value = 0,002 < 0,05, giá trị p này có ý nghĩa nên Nhận thức kiểm soát hành vi có ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua mỹ phẩm của người tiêu dùng Việt Nam trên mạng xã hội Facebook với β = 0,204 > 0, do đó giả thuyết H4 được chấp nhận.

Giả thuyết H5 có p-value = 0,041 < 0,05, giá trị p này có ý nghĩa nên Sự tin cậy có ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua mỹ phẩm của người tiêu dùng Việt Nam trên mạng xã hội Facebook với β = 0,124 > 0, do đó giả thuyết H5 được chấp nhận.

Như vậy, phương trình hồi quy có dạng:

QD = β1*HU+ β2*SD + β3*CQ + β4*HV + β5*TC Mô hình hồi quy chưa chuẩn hóa:

QD = 0,177*HU+ 0,280*SD + 0,326*CQ + 0,199*HV + 0,088*TC Mô hình hồi quy đã chuẩn hóa:

Kết quả phân tích hồi quy cho thấy rằng, nhân tố CQ có ảnh hưởng mạnh nhất đến nhân tố phụ thuộc QD với hệ số hồi quy chuẩn hóa là 0,335, tiếp theo là nhân tố SD (β2 = 0,299), thứ ba là nhân tố HV (β4 = 0,204), thứ tư là nhân tố HU (β1 = 0,177), cuối cùng là nhân tố TC (β5 = 0,124) và mô hình giải thích được 59,1% sự biến thiên của quyết định mua mỹ phẩm của người tiêu dùng Việt Nam trên mạng xã hợi Facebook.

4.6. Phân tích ANOVA

4.6.1. Về giới tính

Kiểm định sự khác biệt theo giới tính bằng T Test có Sig của Levene's Test = 0,873 > 0,05 cho nên phương sai giữa 2 nhóm giới tính nam và nữ là đồng nhất (chi tiết xem bảng 4.12).

Bảng 4. 12. Kiểm định sự khác biệt theo giới tính bằng Independent Sample T Test

Levene's

Test for t-test for Equality of Means Equality of

Variances

Sig. 95% Confidence

Mean Std. Error Interval of the

F Sig. t df (2-

Difference Difference Difference tailed) Lower Upper Q Equal 0,02 0,1506 D variances 0,873 -1,303 123 0,195 -,29031 0,22275 -0,73122 6 0 assumed Equal variances -1,378 42,327 0,175 -0,29031 0,21061 -,71523 0,1346 not 2 assumed

(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)

Tại bảng t-test for Equality of Means có Sig = 0,195 > 0,05, do đó có thể kết luận hai nhóm nam và nữ có giá trị trung bình bằng nhau hay nói cách khác không có sự khác biệt về quyết định mua mỹ phẩm của người tiêu dùng Việt Nam trên mạng xã hội Facebook theo giới tính.

Kiểm định sự khác biệt theo độ tuổi bằng One way ANOVA.

Kiểm định sự bằng nhau về phương sai giữa các nhóm độ tuổi có Sig = 0,626 > 0,05 cho nên phương sai giữa các nhóm tuổi đồng nhất (xem bảng 4.13).

Bảng 4. 13. Kiểm định sự bằng nhau về phương sai giữa các nhóm độ tuổi

QD

Levene Statistic df1 df2 Sig.

0,470 2 122 0,626

Bảng 4. 14. Anova theo nhóm độ tuổi

QD

Sum of Squares df Mean Square F Sig.

Between Groups 3,989 2 1,995 1,972 0,144

Within Groups 123,413 122 1,012

Total 127,402 124

(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)

Kiểm định Anova để xem xét sự khác biệt giữa các nhóm tuổi tại bảng 4.14 cho thấy, giá trị sig = 0,144 > 0,05 nên không có sự khác biệt về quyết định mua mỹ phẩm của người tiêu dùng Việt Nam trên mạng xã hội Facebook theo đợ t̉i.

4.6.3. Về trình nghề nghiệp

Kiểm định sự khác biệt theo nghề nghiệp bằng One way ANOVA.

Kiểm định sự bằng nhau về phương sai giữa các nhóm nghề nghiệp có Sig = 0,171 > 0,05 cho nên phương sai giữa các nhóm nghề nghiệp đồng nhất (xem bảng 4.15).

Bảng 4. 15. Kiểm định sự bằng nhau về phương sai giữa các nhóm nghề nghiệp

QD

Levene Statistic df1 df2 Sig.