Thành phần biến Ý định mua hàng
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai của thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
PI1 11.32 1.464 0.534 0.735
PI2 11.26 1.444 0.587 0.707
PI3 11.20 1.447 0.572 0.715
PI4 11.14 1.421 0.592 0.704
Cronbach's Alpha = 0.770
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu – Phụ lục 6)
Căn cứ kết quả bảng cho thấy biến Ý định mua hàng đo lường qua 4 biến quan sát, kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha = 0.770 (thang đo sử dụng tốt), và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát thấp nhất 0.534 và vẫn đảm bảo lớn hơn 0.3. Thang đo đảm bảo yêu cầu về độ tin cậy và có thể sử dụng được cho việc phân tích nhân tố (EFA) ở bước tiếp theo.
4.3.3 Kiểm định độ tin cậy đối với thang đo của biến quyết định mua hàng. Bảng 4.8: Cronbach's Alpha thang đo thành phần biến quyết định mua hàng Bảng 4.8: Cronbach's Alpha thang đo thành phần biến quyết định mua hàng
Thành phần biến Quyết định mua hàng
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai của thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
PD1 7.75 0.743 0.506 0.696
PD2 7.68 0.646 0.623 0.554
PD3 7.61 0.700 0.531 0.668
Cronbach's Alpha = 0.730
Căn cứ kết quả bảng cho thấy biến Quyết định mua hàng đo lường qua 3 biến quan sát, kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha = 0.730 (thang đo sử dụng tốt), và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát thấp nhất 0.506 và vẫn đảm bảo lớn hơn 0.3. Thang đo đảm bảo yêu cầu về độ tin cậy và có thể sử dụng được cho việc phân tích nhân tố (EFA) ở bước tiếp theo.
4.4 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
4.4.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA với thang đo các nhân tố thành phần của biến truyền miệng điện tử. biến truyền miệng điện tử.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA của biến truyền miệng điện tử với 14 biến quan sát được thể hiện qua bảng như sau:
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s
Kiểm định Kaiser-Meyer-Olkin 0.815 Kiểm định xoay Bartlett's Chi-Square xấp xỉ 1.090E3 Bậc tự do df 91 Mức ý nghĩa Sig. 0.000
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu EFA với các thang đo nghiên cứu – Phụ lục 7)
Dựa vào bảng 4.9 thì hệ số KMO = 0.815 (≥ 0.80 tốt). Điều này cho thấy độ lớn của hệ số tương quan từng thành phần giữa các biến quan sát trong tổng thể tương đối tốt. Bên cạnh đó, thống kê chi – Square đạt mức 1.090E3 với mức ý nghĩa Sig = 0.000 (<0.05). Vì vậy, với giả thuyết H0 (ma trận tương quan là ma trận đơn vị) đặt ra trong bài nghiên cứu này bị bác bỏ nghĩa là các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau và kết quả phân tích nhân tố là phù hợp.
Phân tích EFA với các thang đo của biến truyền miệng điện tử được thể hiện qua bảng bên dưới cho thấy 14 biến quan sát được trích thành 3 nhân tố tại giá trị có Eigenvalue = 1.509 (>1) phù hợp với giả thuyết ban đầu về số lượng thành phần của thang đo. Vì vậy, về mặt nhân tố thang đo này phù hợp. Bên cạnh đó, kết quả EFA với hệ số tải nhân tố của 14 biến quan sát đều > 0.5 đạt ý nghĩa về mặt thực tiễn phân tích,
tổng phương sai trích là 52.684% lớn hơn 50%, vì vậy, mơ hình với 3 nhân tố độc lập trên là phù hợp, cụ thể như sau:
Bảng 4.10: Kết quả phân tích EFA (1)
Biến quan sát Biến
1 2 3 E14 0.759 E13 0.690 E12 0.634 E11 0.631 E16 0.600 E15 0.577 E33 0.702 E34 0.689 E32 0.640 E31 0.608 E35 0.606 E23 0.781 E22 0.736 E21 0.703 Eigenvalue 4.215 1.651 1.509 Phương sai trích (%) 20.779 16.344 15.562 Cronbach’s Alpha 0.770 0.708 0.737
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu EFA với các thang đo nghiên cứu – Phụ lục 7)
Theo bảng 4.10 có 3 nhóm nhân tố độc lập trong mơ hình nghiên cứu như sau: Nhân tố 1: Chất lượng truyền miệng điện tử có 6 biến quan sát (E11, E12, E13, E14, E15, E16) nên tên gọi là chất lượng eWOM, ký hiệu là EWOM1.
Nhân tố 2: Số lượng truyền miệng điện tử có 3 biến quan sát (E21, E22, E23) nên tên gọi là số lượng eWOM, ký hiệu là EWOM2.
Nhân tố 3: Chun mơn của người cung cấp thơng tin có 5 biến quan sát (E31, E32, E33, E34, E35) nên tên gọi là chuyên môn người cung cấp thông tin eWOM, ký hiệu là EWOM3.
4.4.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA với thang đo các nhân tố thành phần ý định mua hàng.
Tác giả tiến hành phân tích nhân tố khám phá của biến ý định mua hàng với 4 biến quan sát và kết quả được thể hiện qua bảng như sau:
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s
Kiểm định Kaiser-Meyer-Olkin 0.676 Kiểm định xoay Bartlett's Chi-Square xấp xỉ 357.718 Bậc tự do df 6 Mức ý nghĩa Sig. 0.000
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu EFA với các thang đo nghiên cứu – Phụ lục 7)
Bảng 4.12: Kết quả phân tích EFA (2)
Biến quan sát Biến
1 PI4 0.789 PI2 0.778 PI3 0.773 PI1 0.738 Eigenvalue 2.369 Phương sai trích (%) 59.236 Cronbach’s Alpha 0.770
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu EFA với các thang đo nghiên cứu – Phụ lục 7)
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy hệ số KMO = 0.676 (>0.5), sig = 0.000 (<0.05) (Bảng 4.11) chứng tỏ các biến quan sát của ý định mua hàng có mối quan hệ tương quan với nhau trong tổng thể. Tổng phương sai trích là 59,236% > 50% (bảng
4.12). Kết quả cho thấy có 59,236% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 1 nhân tố được tạo ra.
Kết quả việc sử dụng phép xoay nhân tố với varimax cho kết quả bảng 4.13 cho thấy tất cả hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5. Như vậy dựa vào kết quả từ bảng 4.11 và 4.12 thì tất cả 4 biến quan sát đều đạt yêu cầu và trích thành 1 nhân tố tại Eigenvalue là 2.369, cụ thể gồm có 4 biến quan sát của ý định mua hàng (IP1, IP2, IP3, IP4), tên gọi chung ý định mua hàng ký hiệu là YDINHMUA.
4.4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA với thang đo các nhân tố quyết định mua hàng. hàng.
Tác giả tiếp tục tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA của biến quyết định mua hàng với 3 biến quan sát và kết quả được thể hiện qua bảng như sau:
Bảng 4.13: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s
Kiểm định Kaiser-Meyer-Olkin 0.660 Kiểm định xoay Bartlett's Chi-Square xấp xỉ 193.467 Bậc tự do df 3 Mức ý nghĩa Sig. 0.000
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu EFA với các thang đo nghiên cứu – Phụ lục 7)
Bảng 4.14: Kết quả phân tích EFA (3)
Biến quan sát Biến
1 PD2 0.853 PD3 0.792 PD1 0.771 Eigenvalue 1.949 Phương sai trích (%) 64.971 Cronbach’s Alpha 0.730
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu EFA với các thang đo nghiên cứu – Phụ lục 7)
hệ tương quan với nhau trong tổng thể. Tổng phương sai trích là 64.971% > 50% (bảng 4.14). Điều này cho thấy 64.971% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 1 nhân tố được tạo ra.
Kết quả việc sử dụng phép xoay nhân tố với varimax cho kết quả bảng 4.14 cho thấy tất cả hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5. Như vậy dựa vào kết quả từ bảng 4.13 và 4.14 cho thấy cả 3 biến quan sát đều đạt yêu cầu và trích thành 1 nhân tố tại Eigenvalue là 1.949, cụ thể gồm có 3 biến quan sát của quyết định mua hàng (PD1, PD2, PD3), tên gọi chung quyết định mua hàng ký hiệu là QUYETDINHMUA.
Bảng 4.15: Bảng Tóm tắt kết quả phân tích Cronbach’s Alpha và EFA
Thang đo Thành phần Số biến
quan sát Cronbach’s Alpha Tổng phƣơng sai trích (%) Đánh giá Truyền miệng điện tử(EWOM) EWOM1 (E1) 6 0.770 52.684 Đạt yêu cầu EWOM2 (E2) 3 0.737 EWOM3 (E3) 5 0.708
Ý định mua PI 4 0.770 59.236 Đạt yêu cầu
Quyết định mua PD 3 0.730 64.971 Đạt yêu cầu
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu EFA với các thang đo nghiên cứu - Phụ lục 6, Phụ lục 7)
Như vậy, các kết quả thu được từ việc phân tích hệ số độ tin cậy của thang đo (Cronbach’s Alpha) và phân tích nhân tố khám phá EFA bên trên cho thấy tất cả các biến đều phù hợp về giá trị và độ tin cậy để phân tích hồi quy. Các giả thuyết nghiên cứu và mơ hình nghiên cứu về mối quan hệ của truyền miệng điện tử, ý định mua hàng và quyết định mua hàng, nghiên cứu trong ngành dịch vụ ăn uống tại thành phố Hồ Chí Minh đã đề cập trong chương 2 là phù hợp.
4.5 Kiểm định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu
Dựa trên nguyên tắc phân tích hồi quy tuyến tính bội và kiểm định các giả thuyết của mơ hình tác giả xem xét tác động:
Mơ hình 1: Biến độc lập EWOM1, EWOM2 và EWOM3 lên biến YDINHMUA thơng
qua mơ hình hồi quy tuyến tính sau:
Biến độc lập: EWOM1(E1), EWOM2 (E2) và EWOM3 (E3) Biến phụ thuộc: YDINHMUA(PI)
Hệ số 0 là hằng số
Hệ số 1, 2, 3 là những hệ số hồi quy từng phần Hệ số εi là sai số
Phương trình hồi quy bội được thể hiện như sau: PI = 0 + 1E1 + 2E2 + 3E3 + εi.
Mơ hình 2: Biến độc lập YDINHMUA lên biến QUYETDINHMUA thơng qua mơ hình hồi quy tuyến tính sau:
Biến độc lập: YDINHMUA (PI)
Biến phụ thuộc: QUYETDINHMUA (PD) Hệ số 0 là hằng số
Hệ số 1là hệ số hồi quy từng phần Hệ số εi là sai số
Phương trình hồi quy bội được thể hiện như sau: PD = 0 + 1PI + εi.
4.5.1 Phân tích tƣơng quan Pearson giữa EWOM và Ý Định Mua
Trước khi đi bước vào việc phân tích hồi quy, phân tích tương quan Pearson là một trong những khâu tương đối quan trọng nhằm xem xét mức độ tương quan giữa biến với nhau qua hệ số Pearson.
Bảng 4.16: Ma trận tƣơng quan giữa EWOM và Ý Định Mua
YDINHMUA EWOM1 EWOM2 EWOM3
YDINHMUA Tương quan 1 0.491** 0.603** 0.607**
Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000
EWOM1 Tương quan 0.491** 1 0.393** 0.416**
Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000
EWOM2 Tương quan 0.603** 0.393** 1 0.292**
Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000
EWOM3 Tương quan 0.607** 0.416** 0.292** 1
Sig. (2-tailed) 0.000 0.000 0.000
**. Mức ý nghĩa 0.01 (2-tailed).
(Nguồn: Kiểm định mơ hình - Phụ lục 8)
Căn cứ vào bảng 4.16 kết quả tương quan giữa các nhân tố cho thấy giữa các biến EWOM1, EWOM2, EWOM3 và biến YDINHMUA đều tương quan với nhau ở mức ý nghĩa 0.01. Có thể thấy 3 biến độc lập EWOM1, EWOM2, EWOM3 có mối quan hệ tương quan dương với biến YDINHMUA cụ thể EWOM3 với YDINHMUA với hệ số r = 0.607, p < 0,01 mối quan hệ này cao nhất trong 3; EWOM1 và YDINHMUA có mối tương quan thấp nhất trong nhóm với hệ số tương quan là 0.491, p<0.01. Như vậy, sơ bộ chúng ta có thể kết luận tương đối rằng 3 biến của truyền miệng điện tử có thể đưa vào mơ hình là phù hợp để giải thích cho biến ý định mua hàng.
4.5.2 Phân tích tƣơng quan Pearson giữa Ý Định Mua và Quyết Định Mua
Tương tự, xét mối tương quan giữa biến YDINHMUA và QUYETDINHMUA, căn cứ vào bảng 4.17 kết quả tương quan giữa các nhân tố cho thấy giữa biến YDINHMUA và biến QUYETDINHMUA có mối tương quan với nhau ở mức ý nghĩa 0.01 và hệ số r = 0.774, p < 0,01. Kết luận cho thấy giữa biến ý định mua hàng có thể đưa vào mơ hình là phù hợp để giải thích cho biến quyết định mua hàng.
Bảng 4.17: Ma trận tƣơng quan giữa Ý Định Mua và Quyết Định Mua
QUYETDINHMUA YDINHMUA
QUYETDINHMUA Tương quan 1 0.774**
Sig. (2-tailed) 0.000
YDINHMUA Tương quan 0.774** 1
Sig. (2-tailed) 0.000
**. Mức ý nghĩa 0.01 (2-tailed).
(Nguồn: Kiểm định mơ hình - Phụ lục 8)
4.5.3 Phân tích ảnh hƣởng và mức độ ảnh hƣởng các thành phần biến truyền miệng điện tử đến ý định mua hàng.
Kết quả hệ số tương quan Pearson phân tích ở trên cho thấy cả 3 biến thành phần của truyền miệng điện tử có mối quan hệ tương quan dương với biến ý định mua hàng. Nhằm mục đích đánh giá và xem xét mức độ ảnh hưởng các biến truyền miệng điện tử đến biến ý định mua hàng như thế nào, tác giả sẽ tiến hành phân tích hồi quy và trình bày kết quả nghiên cứu theo những nội dung bên dưới:
Bảng 4.18: Kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy (1)
(Nguồn: Kiểm định mơ hình - Phụ lục 8)
Bảng 4.19: Đánh giá sự phù hợp của mơ hình hồi quy
Mơ hình Tổng bình phƣơng df Trung bình bình phƣơng F Sig. 1 Hồi quy 25.999 3 8.666 138.266 0.000a Phần dư 18.553 296 0.063 Tổng 44.552 299
a. Biến độc lập: EWOM3, EWOM2, EWOM1 b. Biến phụ thuộc: YDINHMUA
Mơ
hình R R bình phƣơng R bình phƣơng điều chỉnh Sai số chuẩn của đo lƣờng
Durbin- Watson
1 0.764a 0.584 0.579 0.25036 2.027
a. Biến độc lập: EWOM3, EWOM2, EWOM1 b. Biến phụ thuộc: YDINHMUA
Kết quả từ bảng 4.19 với hệ số R2 = 0.584 tương đối phù hợp với mức ý nghĩa 0.05 điều này có nghĩa là 58,4% biến thiên của ý định mua hàng được giải thích bởi sự biến thiên đồng thời của tất cả các biến truyền miệng điện tử. Bên cạnh đó hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.579 nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính ở trên phù hợp bộ dữ liệu đến 57,9%, hay nói cách khác hơn là 57,9% sự khác biệt về ý định mua hàng được giải thích bởi sự khác biệt trong truyền miệng điện tử. Kiểm định F về mức độ phù hợp của mơ hình chính là kiểm định giả thuyết
H0: R2 = 0 H1: R2 # 0
Phép kiểm định này tương đương với kiểm định F trong ANOVA: nghĩa là so sánh biến thiên hồi quy với biến thiên phần dư. Ý nghĩa của phép kiểm định này cho biết: nếu biến thiên hồi quy lớn hơn nhiều so với biến thiên phần dư thì mơ hình hồi quy càng phù hợp vì tổng biến thiên biến phụ thuộc chủ yếu do các biến độc lập giải thích. Cặp giả thuyết trên được thay thế cho cặp giả thuyết sau:
H0: 1 = 2 = 3 = 0 (khơng có quan hệ tuyến tính)
H1: j # 0 (j = 1,2,3) (tối thiểu 1 biến độc lập có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc)
Theo bảng 4.18 cho thấy giá trị Sig = 0.000 (<0.05) nên chúng ta bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1, đều này nói lên rằng có ít nhất 1 biến truyền miệng điện tử trong mơ hình có tương quan tuyến tính với ý định mua hàng.
Kiểm định các giả định của mơ hình hồi quy
Để đảm bảo tính giá trị sử dụng cao trong phân tích hồi quy của mẫu cho tổng thể. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phép kiểm định các giả định của hàm hồi quy tuyến tính cổ điển với một số giả định sau:
- Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các với nhau - Các phần dư có phân phối chuẩn
Kiểm định khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa những biến với nhau
Xét về mặt tổng quát từ bảng kết quả 4.16 ma trận hệ số tương quan của tất cả các biến truyền miệng điện tử với nhau mặc dù đều có hệ số Sig <0.005 nhưng hệ số tương quan giữa chúng dao động trong khoảng (0.292 ; 0.416) nhỏ hơn 0.5 nên có thể cho kết quả tương đối là giữa các biến độc lập này khơng có hiện tượng tự tương quan với nhau. Theo bảng kết quả 4.20 cho thấy các hệ số phóng đại phương sai đều < 2 (hệ số VIF lớn nhất = 1.340). Vì vậy theo 02 chỉ số trên có thể kết luận mơ hình nghiên cứu trong trường hợp này không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm định phần dƣ có phân phối chuẩn
Hình 4.1: Biểu đồ phần dƣ
(Nguồn: Kiểm định mơ hình - Phụ lục 8)
Quan sát biểu đồ phần dư 4.1 cho chúng ta thấy phân phối của phần dư có giá trị trung bình xấp xĩ chuẩn (~ 0), độ lệch chuẩn là 0.995 ~ 1. Do đó kết luận phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Kiểm định khơng có sự tƣơng quan giữa các phần dƣ:
Để kiểm định sự tương quan giữa các phần dư tác giả sử dụng hệ số Durbin – Watson:
Từ kết quả bảng 4.19 ta thấy giá trị thống kê tự tương quan (Durbin-Watson) d = 2.027 trong khoảng từ 1 đến 3 đồng nghĩa các phần dư độc lập với nhau (khơng có hiện tượng tự tương quan với nhau giữa các phần dư với nhau). Như vậy, dựa vào kết quả kiểm định các giả định của hàm tương quan không bị vi phạm và những kiểm định về độ phù hợp, ý nghĩa của các hệ số hồi quy đều phù hợp cho thấy mơ hình hồi quy nghiên cứu ở chương 2 là phù hợp với một phần của tổng thể.
Kết quả phân tích mơ hình hồi quy 1
Bảng 4.20: Hệ số hồi quy của mơ hình nghiên cứu 1
Mơ hình Hệ số chƣa chuẩn hóa