CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU 4.1 Phân tích thông tin dữ liệu thứ cấp
4.2.3 Phân tích nhân tố EFA
Thông qua kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha cho thấy mô hình nghiên cứu của tác giả bao gồm 5 biến độc lập với 17 biến quan sát và 1 biến độc lập với 4 biến quan sát đảm bảo độ tin cậy để thực hiện các phân tích nghiên cứu tiếp theo. Và để đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát tác giả đã thực hiện phân tích nhân tố EFA.
Trong nghiên cứu phân tích nhân tố EFA, tiêu chuẩn để đánh giá dữ liệu là chỉ số KMO > 0,5 và kiểm Barlett’s có mức ý nghĩa Sig < 0,05 chứng tỏ dữ liệu thực hiện phân tích là thích hợp, giữa các biến có sự tương quan với nhau. Giá trị Eigenvalues > 1, tổng phương sai trích > 50% ngoài ra nếu các biến có hệ số Factor loading < 0,5 cũng sẽ bị loại.
4.2.3.1 Kiểm định EFA cho biến độc lập
Bảng 4.5: Hệ số KMO và Barlett’s của các biến độc lập
Hệ số KMO 0,601
Nguồn: Tổng hợp dữ liệu nghiên cứu.
Dữ liệu trong bảng 4.5 cho ta thấy giá trị KMO = 0,601 nằm trong khoảng từ 0,5 đến 1 và giá trị Mức ý nghĩa = 0,000 nhỏ hơn 0,05. Điều này thể hiện các biến quan sát của biến độc lập phù hợp với thực tế và tương quan nhau trong tổng thể. Đồng thời thể hiện các biến quan sát có thể giải thích được nhiều khía cạnh của các nhân tố độc lập.
Bảng 4.6: Giải thích tổng quan phương sai trích của biến độc lập
Nhân tố Trích tổng số tải bình phương Tổng số vòng quay của tải trọng bình phương
Tổng % Phương
sai Tíchlũy % Tổng % Phươngsai Tíchlũy %
1 3,352 19,761 19,716 3,352 19,716 19,716
2 2,774 16,321 36,036 2,774 16,321 36,036
3 1,999 11,760 47,796 1,999 11,760 47,796
4 1,833 10,784 58,580 1,833 10,784 58,580
5 1,633 9,607 68,187 1,633 9,607 68,187
Nguồn: Tổng hợp dữ liệu nghiên cứu.
Từ kết quả của bảng 4.6 ta có thế thấy giá trị của Eigenvalues = 1,633 > 1. Kết quả này phản ánh, các biến quan sát nhân tố độc lập được rút trích thành 5 nhân tố mang ý nghĩa tóm tắt thông tin, thống kê tốt nhất và được giữ lại để thực hiện tiếp tục các phân tích tiếp theo. Bên cạnh đó, tổng phương sai trích đạt 68,187% lớn hơn 50% cho thấy mô hình EFA cho các nhân tố độc lập phù hợp và được chấp nhận. Đồng thời giá trị tổng phương sai trích giải thích 68,187% sự biến thiên của dữ liệu quan sát.
Bảng 4.7: Ma trận thành phần xoay của biến độc lập
Nhân tố 1 2 3 4 5 SD1 0,911 SD2 0,817 SD3 0,796 SD4 0,933 TD1 0,787 TD2 0,869 TD3 0,827 RR1 0,854 RR2 0,816 RR3 0,874 RR4 0,878
TG1 0,934 TG2 0,939 XH1 0,789 XH2 0,787 XH3 0,819 XH4 0,827
Nguồn: Tổng hợp dữ liệu nghiên cứu.
Dựa vào bảng Ma trận thành phần xoay của các biến độc lập (Rolated Component Matrix), tác giả nhận thấy hệ số tải của các biến quan sát đếu lớn hơn 0,5. Đồng thời hệ số của các trên không cho giá trị vừa thuộc nhân tố vừa thuộc nhân tố khác cũng như không có nhân tố nào chỉ chứa duy nhất một biến quan sát. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy hệ số tải nhân tố đều thỏa điều kiện, đảm bảo độ tin cậy cho thấy mối tương quan giữa các biến quan sát với nhân tố.
4.2.3.2 Kiểm định EFA cho biến phụ thuộc
Bảng 4.8: Kiểm định EFA cho biến phụ thuộc
Hệ số KMO 0,572
Kiểm định Barlett’s Mức ý nghĩa 0,000
Eigenvalues 2,714
Tổng phương sai trích 67,842%
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố
YD1 0,810
YD2 0,825
YD3 0,827
YD4 0,832
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ dữ liệu nghiên cứu.
Kiểm định Barlett’s Test cho giá trị Mức ý nghĩa Sig = 0,000 và KMO = 0,572 > 0,5. Điều này cho thấy các biến quan sát của thang đo của nhân tố phụ thuộc hoàn toàn là phù hợp với dữ liệu thực tế và tương quan với nhau trong tổng thể. Đồng thời thể hiện các biến quan sát có thể giải thích được nhiều khía cạnh của nhân tố phụ thuộc.
Tiếp đó, khi kiểm tra giá trị của Eigenvalues = 2,714 > 1, phản ánh tóm tắt thông tin tốt nhất. Và phương sai trích 67,842% có nghĩa là 67,842% sự biến thiên của nhân tố được giải thích bằng các biến quan sát.
Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát của nhân tố phụ thuộc đều có giá trị lớn hơn 0,5 đạt yêu cầu của kiểm định.
4.2.4 Phân tích tương quan tuyến tính Pearson
Phân tích tương quan tuyến tính được thực hiện bởi nhân tố phụ thuộc Ý định sử dụng dịch vụ ĐTĂTT của Now (YD) với các nhân tố độc lập: Nhận thức tính dễ sử dụng (SD), Thái độ (TD), Rủi ro cảm nhận (RR), Tiết kiệm thời gian (TG) và Ảnh hưởng xã hội (XH).
Kết quả của phương pháp phân tích tương quan tuyến tính Pearson được thể hiện qua bảng sau:
Bảng 4.9: Bảng kết quả phân tích tương quan giữa các nhân tố độc lập và nhân tố phụ thuộc YD SD TD RR TG XH YD Tương quan Pearson 1 0,556 0,720 -0,435 0,433 0,511 Mức ý nghĩa Sig 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Số quan sát 245 245 245 245 245 245
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ dữ liệu nghiên cứu.
Từ kết quả phân tích tương quan tuyến tính Pearson cho kết quả giá trị Mức ý nghĩa Sig = 0,000 nhỏ hơn 0,05 cho thấy có sự tương quan giữa nhân tố phụ thuộc và 5 nhân tố độc lập, có ý nghĩa thống kê. Bên cạnh đó kết quả còn cho giá trị Pearson thể hiện chiều và mức độ tương quan giữa các nhân tố độc lập và nhân tố phụ thuộc. Cụ thể: Hệ số tương quan giữa nhân tố YD và nhân tố SD bằng 0,556 , là giá trị dương nên SD có mối quan hệ tương quan tuyến tính cùng chiều với YD, tức là khi SD tăng thì YD cũng sẽ tăng và ngược lại.
Hệ số tương quan giữa nhân tố YD và nhân tố TD bằng 0,720, là giá trị dương nên TD có mối quan hệ tương quan tuyến tính cùng chiều với YD, tức là khi TD tăng thì YD cũng sẽ tăng và ngược lại.
Hệ số tương quan giữa nhân tố YD và nhân tố RR bằng -0,435, là giá trị âm nên RR có mối quan hệ tương quan tuyến tính ngược chiều với YD, tức là khi RR tăng thì YD cũng sẽ giảm và ngược lại.
Hệ số tương quan giữa nhân tố YD và nhân tố TG bằng 0,433, là giá trị dương nên TG có mối quan hệ tương quan tuyến tính cùng chiều với YD, tức là khi TG tăng thì YD cũng sẽ tăng và ngược lại.
Hệ số tương quan giữa nhân tố YD và nhân tố XH bằng 0,511, là giá trị dương nên XH có mối quan hệ tương quan tuyến tính cùng chiều với YD, tức là khi XH tăng thì YD cũng sẽ tăng và ngược lại.
Tóm lại, các nhân tố độc lập đều có mối tương quan với nhân tố phụ thuộc và nhân tố độc lập TD có mối tương quan tuyến tính mạnh nhất.
4.2.5 Hồi quy tuyến tính đa biến
Phương trình hồi quy đa biến có dạng như sau:
YD = β0 + β1 ∗ SD + β2 ∗ TD + β3 ∗ RR + β4 ∗ TG + β5 ∗ XH
4.2.5.1 Kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy
Bảng 4.10: Tóm tắt thống kêb Mô hình R R 2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước tính
Thống kê thay đổi Giá trị Durbin- Waston Thay đổi R2 Thay
đổi F df1 df2 Sig. FChange
1 0,890a 0,752 0,743 0,40337 0,752 43,889 5 239 0,002 2,040
Nguồn: Tác giả tổng hợp dữ liệu nghiên cứu.
Hệ số R2 hiệu chỉnh bằng 0,752 cho thấy độ phù hợp của mô hình là 75,2%. Nói cách khác, 5 nhân tố độc lập đưa vào giải thích được 75,2% sự biến thiên của nhân tố phụ thuộc còn lại được giải thích bằng các biến ngoài mô hình và sai sô ngẫu nhiên.
Bảng 4.11: ANOVAa Mô hình Tổng bình phương df bình bìnhTrung phương F Mức ý nghĩa 1 Hồi quy 3,164 5 0,633 33,889 0,002b Phần dư 38,886 239 0,163 Tổng cộng 42,050 244
Giá trị Mức ý nghĩa của kiểm định F ở bảng ANOVA bằng 0,002 nhỏ hơn 0,05 có ý nghĩa mô hình nghiên cứu lý thuyết phù hợp với dữ liệu thực tế nghiên cứu.
4.2.5.2 Kiểm tra vi phạm giả thuyết của mô hình hồi quy
Bảng 4.12: Giá trị VIF trong bảng Hệ số
Mô hình VIF 1 SD 1,034 TD 1,041 RR 1,062 TG 1,057 XH 1,026
Nguồn: Tác giả tổng hợp dữ liệu nghiên cứu
Dựa vào kết quả nghiên cứu được tổng hợp tại bảng 4.12 cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các nhân tố SD, TD, RR, TG, XH có giá trị lần lượt là 1,034; 1,041; 1,062; 1,057; 1,026 đều nhỏ hơn 10. Điều này thể hiện trong mô hình hồi quy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.13: Hệ số Durbin-Waston trong bảng Tóm tắt thống kê
Mô hình Durbin-Waston
2,040
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ dữ liệu nghiên cứu.
Sau khi tiến hành tra bảng giá trị Durbin Waston (1951) với n = 250 (số quan sát của bài nghiên cứu) và k = 5 (số biến độc lập). Ta xác định được các giới hạn sau: dL = 1,667, dU = 1,748 ,4-dU = 2,252. Như vậy, ta có thể thấy giá trị Durbin-Waston = 2,040 là phù hợp để kết luận mô hình hồi quy không xảy ra hiện tượng tự tương quan của sai số.
Bảng 4.14: Bảng kết quả phân tích phương sai phần dư thay đổi Mô
hình R R
2 R2hiệu
chỉnh chuẩn củaSai số ước tính
Thống kê thay đổi Thay
đổi R2 đổi FThay df1 df2 ChangeSig. F 1 0,247a 0,107 0,100 1,64643 0,107 19,842 11 233 0,000
Nguồn: Tác giả tổng hợp dữ liệu nghiên cứu.
Dựa vào kết quả nghiên cứu cho thấy giá trị, R2 = 0,107 suy ra giá trị n* R2 = 245 * 0,107 = 26,215 (n là số quan sát của nghiên cứu).
Với nghiên cứu này số tham số (k-1) = df1 =11 của mô hình hồi quy phụ, mức ý nghĩa 0,005 (95%) trong bảng phân phối chi-bình phương. Sau khi có được giá trị R2 và số tham số ta tiến hàng tra bảng Chi-square. Từ đó thu được giá trị tới hạn của chi-bình phương là 26,76.
Suy ra: nR2 = 26,216 < 26,76 cho thấy phương sai phần dư của nghiên cứu này không thay đổi.
4.2.5.4 Phương trình hồi quy đa biến
Bảng 4.15: Số liệu về phương trình hồi quy Mô hình Hệ số chưa chuẩn
hoá chuẩn hoáHệ số đã t Mức ýnghĩa Thống kê cộngtác
B Std.Error Beta Dung
sai VIF 1 (Constant) -0,093 0,204 0,137 0,000 SD 0,143 0,082 0,214 4,067 0,034 0,767 1,034 TD 0,186 0,063 0,291 6,618 0,009 0,960 1,041 RR -0,145 0,055 -0,212 -3,574 0,002 0,742 1,062 TG 0,164 0,056 0,253 5,948 0,003 0,936 1,057 XH 0,182 0,067 0,289 4,589 0,000 0,875 1,026
Nguồn: Tác giả tổng hợp dữ liệu nghiên cứu. Qua bảng 4.14, nhận thấy Mức ý nghĩa của các nhân tố SD, TD, RR, TG, XH đều nhỏ hơn 0,05 vói giá trị lần lượt là 0,034; 0,009; 0,002; 0,003; 0,000. Như vậy các nhân tố độc lập đều được chấp nhận và có ý nghĩa trong mô hình. Bên cạnh đó, hệ số Beta chưa chuẩn hoá của các nhân tố cho biết sự ảnh hưởng của các nhân tố đó với nhân tố phụ thuộc.
YD = − 0,093 + 0,143 ∗ SD + 0,186 ∗ TD − 0,145 ∗ RR + 0,164 ∗ TG + 0,182 ∗ XH
Nhận xét:
β1 = 0,143có giá trị dương thể hiện mối quan hệ thuận chiều. Với những điều kiện khác không đổi, khi nhân tố Nhận thức tính dễ sử dụng tăng hoặc giảm 1 đơn vị thì nhân tố Ý định sử dụng tăng hoặc giảm0,143đơn vị.
β2 = 0,186 có giá trị dương thể hiện mối quan hệ thuận chiều. Với những điều kiện khác không đổi, khi nhân tố Thái độ tăng hoặc giảm 1 đơn vị thì nhân tố Ý định sử dụng tăng hoặc giảm 0,186đơn vị.
β3 = -0,145 có giá trị âm thể hiện mối quan hệ ngược chiều. Với những điều kiện khác không đổi, khi nhân tố Rủi ro cảm nhận tăng hoặc giảm 1 đơn vị thì nhân tố Ý định sử dụng giảm hoặc tăng 0,145 đơn vị.
β4 = 0,164 có giá trị dương thể hiện mối quan hệ thuận chiều. Với những điều kiện khác không đổi, khi nhân tố Tiết kiệm thời gian tăng hoặc giảm 1 đơn vị thì nhân tố Ý định sử dụng tăng hoặc giảm 0,164 đơn vị.
β5 = 0,182 có giá trị dương thể hiện mối quan hệ thuận chiều. Với những điều kiện khác không đổi, khi nhân tố Ảnh hưởng xã hội tăng hoặc giảm 1 đơn vị thì nhân tố Ý định sử dụng tăng hoặc giảm 0,182 đơn vị.
Ngoài ra, để xem xét mức độ quan trọng của các nhân tố độc lập đối với nhân tố phụ thuộc tác giả còn sử dụng phương trình hồi quy chuẩn hoá sau:
YD = 0,214 ∗ SD + 0,291 ∗ TD − 0,212 ∗ RR + 0,253 ∗ TG + 0,289 ∗ XH Viết lại theo thứ tự giảm dần:
YD = 0,291 ∗ TD + 0,289 ∗ XH + 0,253 ∗ TG + 0,214 ∗ SD − 0,212 ∗ RR Tác giả nhận thấy nhân tố Thái độ và Ảnh hưởng xã hội có tác động nhiều nhất đến ý định sử dụng tiếp theo là nhân tố Tiết kiệm thời gian và Nhận thức tính dễ sử dụng cuối cùng là Rủi ro cảm nhận.
Kết quả sau khi phân tích hồi quy đã ủng hộ cho các giả thuyết nghiên cứu ban đầu của tác giả. Với 5 nhân tố Nhận thức tính dễ sử dụng, Thái độ, Rủi ro cảm nhận, Tiết kiệm thời gian và Ảnh hưởng xã hội đều có ảnh hưởng đến Ý định sử dụng dịch vụ đặt thức ăn Now đối với người tiêu dùng TP.HCM, tương ứng lần lượt với các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5.
Bảng 4.16: Kết quả kiểm định giả thuyết trong mô hình nghiên cứu
Giả
thuyết Nội dung Dấu quảKết
H1 Nhận thức dễ sử dụng ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng dịch vụ ĐTĂTT của Now đối với người tiêu dùng tại TP.HCM.
+ Chấp nhận H2 Thái độ ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng dịch vụ
ĐTĂTT của Now đối với người tiêu dùng tại TP.HCM. + Chấpnhận H3 Rủi ro cảm nhận ảnh hưởng tiêu cực đến ý định sử dụng
dịch vụ ĐTĂTT của Now đối với người tiêu dùng tại TP.HCM.
- Chấp nhận H4 Tiết kiệm thời gian ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng
dịch vụ ĐTĂTT của Now đối với người tiêu dùng tại TP.HCM.
+ Chấp nhận H5 Ảnh hưởng xã hội ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng
dịch vụ ĐTĂTT của Now đối với người tiêu dùng tại TP.HCM.
+ Chấp nhận Nguồn: Tác giả tổng hợp.