b. Predictors: (Constant), STC, DSD, CCQ, SHI, GC, KSHV
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS)
Ta thấy trị thống kê phương sai F = 55,993, giá trị sig = 0.000 < 0.05, cho thấy mơ hình này sử dụng là phù hợp và tất cả các biến đều được tiêu chuẩn chấp thuận.
❖ Phân tích hồi quy đa biến
Bảng 4. 15: Kết quả phân tích hồi quy
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardi zed Coefficien ts t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleran ce VIF 1 (Constant) -,412 ,279 -1,479 ,141 SHI ,126 ,047 ,137 2,667 ,008 ,717 1,395 DSD ,101 ,048 ,106 2,119 ,035 ,748 1,336
CCQ ,179 ,054 ,162 3,328 ,001 ,798 1,252
KSHV ,205 ,052 ,232 3,918 ,000 ,540 1,850
GC ,296 ,055 ,310 5,340 ,000 ,560 1,785
STC ,172 ,048 ,185 3,563 ,000 ,704 1,420
a. Dependent Variable: YDHM
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS)
Nhận xét: Theo như bảng trên cho ta thấy các hệ số hội quy tất cả mang dấu dương chứng tỏ các yếu tố trong mơ hình hồi quy trên đều tỷ lệ thuận với ý định mua hàng. Mặt khác, các nhân tố đều có Sig <= 0.05 nên chúng ta sẽ nhân tất cả các nhân tố trên.
Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa: YDMH = -0,412 + 0,126*SHI + 0,101*DSD
+ 0,179*CCQ + 0,205*KSHV + 0,296*GC + 0,172*STC
Phương trình hồi quy chuẩn hóa: YDMH = 0,137*SHI + 0,106*DSD + 0,162*CCQ
+ 0,232*KSHV + 0,310*GC + 0,185*STC
Nhân tố “Giá cả” có hệ số beta = 0,296 là cao nhất đồng thời giá trị Sig= 0.000 < 0.05 tức là các yếu tố khác không thay đổi và nếu Giá cả tăng/giảm thêm 1 đơn vị thì ý định của khách hàng tăng/giảm tương ứng thêm 0,296 đơn vị, do đó chấp nhận giả thuyết Giá cả.
Nhân tố “Nhận thức kiểm sốt hành vi” là nhân tố thứ hai có hệ số Beta = 0,205 và giá trị Sig.=0000 <0.05 tức là các yếu tố không thay đổi và nếu mức Nhận thức kiểm soát hành vi tăng/giảm thêm 1 đơn vị thì ý định mua sắm của khách hàng cũng tăng/giảm tương ứng 0,205 đơn vị, do đó chấp nhận giả thuyết Nhận thức kiểm soát hành vi.
Nhận tố “Chuẩn chủ quan” là nhân tố thứ ba có hệ số Beta = 0,179 và giá trị Sig.=0000<0.05 tức là các yếu tố không thay đổi và nếu mức Chuẩn chủ quan tăng/giảm thêm 1 đơn vị thì ý định mua sắm của khách hàng cũng tăng/giảm tương ứng 0,179 đơn vị, do đó chấp nhận giả thuyết Chuẩn chủ quan.
Nhận tố “Sự tin cậy” là nhân tố thứ tư có hệ số Beta = 0,172 và giá trị Sig.=0000<0.05 tức là các yếu tố không thay đổi và nếu mức Sự tin cậy tăng/giảm thêm 1 đơn vị thì ý định mua sắm của khách hàng cũng tăng/giảm tương ứng 0,172 đơn vị, do đó chấp nhận giả thuyết Sự tin cậy.
Nhân tố “Nhận thức sự hữu ích” là nhân tố thứ năm có hệ số Beta = 0,126 và giá trị Sig= 0.000 < 0.05 tức là các yếu tố khác không thay đổi và nếu Nhận thức hữu ích tăng/giảm thêm 1 đơn vị thì ý định của khách hàng tăng/giảm tương ứng thêm 0,126 đơn vị, do đó chấp nhận giả thuyết Nhận thức sự hữu ích.
Nhận tố “Nhận thức dễ sử dụng” là nhân tố cuối cùng có hệ số Beta = 0,101và giá trị Sig.=0000 < 0.05 tức là các yếu tố không thay đổi và nếu mức Nhận thức dễ sử dụng tăng/giảm thêm 1 đơn vị thì ý định mua sắm của khách hàng cũng tăng/giảm tương ứng 0,101 đơn vị, do đó chấp nhận giả thuyết Nhận thức dễ sử dụng.
Kết quả hồi quy từng biến cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF nhỏ (VIF của tất cả các biến đều nhỏ hơn 2) cho thấy các biến độc lập này khơng có mối quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Hệ số hồi quy chuẩn hóa xác định vị trí ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy, các hệ số hồi quy chuẩn hóa có thể chuyển đổi với dạng phần trăm như sau:
Bảng 4. 16: Xác định tầm quan trọng của các biến độc lập theo tỉ lệ phần trăm
STT Biến Hệ số đã chuẩn hóa Phần trăm % Thứ tự ảnh hưởng 1 Giá cả 0,310 27,4 1 2 Nhận thức kiểm soát hành vi 0,232 20,5 2 3 Sự tin cậy 0,185 16,3 3 4 Chuẩn chủ quan 0,162 14,3 4 5 Nhận thức sự hữu ích 0,137 12,1 5 6 Nhận thức tính dễ sử dụng 0,106 9,4 6
Tổng 1,132 100
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS)
Nhận xét: Tầm quan trọng giảm dần như sau: Giá cả, Nhận thức kiểm soát hành vi, Sự tin cậy, Chuẩn chủ quan, Nhận thức sự hữu ích, Nhận thức tính dễ sử dụng.
Kiểm định giả thuyết
Sau khi phân tích tương quan hệ số Pearson và tiến hành phân tích hồi quy đa biến, các giả thuyết cần kiểm định H1 đến H6 được sắp xếp theo tầm quan trọng giảm dần. Qua những kết quả phân tích trên, dựa vào Sig. Trong phân tích hồi quy đa biến ta có thể thấy tất cả các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6 được chấp nhận do các nhân tố có tác động dương (Hệ số Beta dương) đến ý định mua hàng trực tuyến với mức ý nghĩa Sig. < 0.05. Vì khi tăng những nhân tố này sẽ làm tăng ý định mua hàng của khách hàng hơn. Bảng kiểm định giả thuyết nghiên cứu như sau:
Bảng 4. 17: Tổng hợp kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Giả
thuyết Mô tả
Kết quả kiểm định
H1 Giá cả tác động cùng chiều đến ý định mua hàng trực tuyến của
người tiêu dùng ở thành phố Thủ Đức Chấp nhận
H2 Nhận thức kiểm soát hành vi tác động cùng chiều đến ý định
mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng ở thành phố Thủ Đức Chấp nhận H3 Sự tin cậy tác động cùng chiều đến ý định mua hàng trực tuyến
của người tiêu dùng ở thành phố Thủ Đức Chấp nhận H4 Chuẩn chủ quan tác động cùng chiều đến ý định mua hàng trực
tuyến của người tiêu dùng ở thành phố Thủ Đức Chấp nhận H5 Nhận thưc sự hữu ích tác động cùng chiều đến ý định mua
hàng trực tuyến của người tiêu dùng ở thành phố Thủ Đức Chấp nhận H6 Nhận thức tính dễ sử dụng tác động cùng chiều đến ý định mua
(Nguồn: Tác giả tổng hợp)
Mơ hình hiệu chỉnh có 6 nhân tố tác động đến ý định mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng ở thành phố Thủ Đức. Sau khi thực hiện nghiên cứu thông qua kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và kiểm định hồi quy đa biến, kết quả kiểm định mơ hình đề xuất được minh họa như sau:
Hình 4. 4: Kiểm định mơ hình lý thuyết
(Nguồn: Tác giả tổng hợp)
❖ Phân tích phương sai ANOVA
Sử dụng phân tích phương sai ANOVA nhằm tìm hiểu sự khác biệt kết quả đánh giá mức độ quan trọng của các tiêu chí giữa các nhóm đối tượng khảo sát khác nhau về đặc điểm cá nhân.
Trong phân tích này, hệ số cần quan tâm là Sig. Nếu hệ số sig. ≤ 0,05 (với mức ý nghĩa 95%) thì bác bỏ giả thuyết H0, tức có sự khác biệt về kết quả đánh giá của các đối
tượng về mức độ quan trọng của các nhân tố. Nếu ngược lại, sig. > 0,05 thì chấp nhận giả thuyết H0.
Đặt giả thuyết:
H7: Khơng có sự khác biệt về ý định mua sắm trực tuyến theo giới tính. H8: Khơng có sự khác biệt về ý định mua sắm trực tuyến theo độ tuổi. H9: Khơng có sự khác biệt về ý định mua sắm trực tuyến theo nghề nghiệp. H10: Khơng có sự khác biệt về ý định mua sắm trực tuyến theo thu nhập.
Bảng 4. 18: Kết quả phân tích ANOVA cho các giả thuyết
Giá trị Sig. của kiểm định Leneve
Giá trị F của ANOVA
Giá trị Sig. của bảng ANOVA
Giả thuyết H7 0,903 0,018 0,893
Giả thuyết H8 0,163 2,309 0,078
Giả thuyết H9 0,128 2,110 0,100
Giả thuyết H10 0,248 0,339 0,798
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trên SPSS)
Giả thuyết H7: Kiểm định Levene có giá trị Sig = 0,903 > 0,05 nên chấp nhận giả thuyết phương sai khơng có sự khác biệt về ý định mua của khách hàng có giới tính khác nhau ở độ tin cậy 95%, do vậy kết quả phân tích ANOVA được sử dụng. Giá trị Sig. = 0,893 (> 0,05). Như vậy, với độ tin cậy 95% ta chấp nhận giả thuyết H7 và kết luận rằng “Khơng có sự khác biệt về ý định mua sắm trực tuyến theo giới tính”.
Giả thuyết H8: Kiểm định Levene có giá trị Sig = 0,163 > 0,05 nên chấp nhận giả thuyết phương sai khơng có sự khác biệt về ý định mua của khách hàng có độ tuổi khác nhau ở độ tin cậy 95%, do vậy kết quả phân tích ANOVA được sử dụng. Giá trị Sig. = 0,078 (> 0,05). Như vậy, với độ tin cậy 95% ta chấp nhận giả thuyết H8 và kết luận rằng “Khơng có sự khác biệt về ý định mua sắm trực tuyến theo độ tuổi”.
Giả thuyết H9: Kiểm định Levene có giá trị Sig = 0,128 > 0,05 nên chấp nhận giả thuyết phương sai khơng có sự khác biệt về ý định mua của khách hàng có nghề nghiệp khác nhau ở độ tin cậy 95%, do vậy kết quả phân tích ANOVA được sử dụng. Giá trị Sig. = 0,100 (> 0,05). Như vậy, với độ tin cậy 95% ta chấp nhận giả thuyết H9 và kết luận rằng “Khơng có sự khác biệt về ý định mua sắm trực tuyến theo nghề nghiệp”.
Giả thuyết H10: Kiểm định Levene có giá trị Sig = 0,248 > 0,05 nên chấp nhận giả thuyết phương sai khơng có sự khác biệt về ý định mua của khách hàng có thu nhập khác nhau ở độ tin cậy 95%, do vậy kết quả phân tích ANOVA được sử dụng. Giá trị Sig. = 0,798 (> 0,05). Như vậy, với độ tin cậy 95% ta chấp nhận giả thuyết H9 và kết luận rằng “Khơng có sự khác biệt về ý định mua sắm trực tuyến theo thu nhập”.
TÓM TẮT CHƯƠNG 4
Trong chương này, tác giả trình bày kết quả mô tả về ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng thành phố Thủ Đức qua giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập, số lần mua, và số tiền mua các sản phẩm trực tuyến.
Tiếp đó, khóa luận kiểm định các tiêu chí cụ thể cho từng biến số thông qua kiểm định độ tin cậy cho từng biến số bằng Cronbach’s Alpha; Kiểm định độ tin cậy của các tiêu chí thể hiện bằng nhân tố khám phá EFA; Kiểm định mơ hình và các giả thuyết.
Từ các kiểm định đó, tác giả rút ra kết luận và ý nghĩa nghiên cứu để đưa ra hàm ý quản trị nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh trực tuyến