Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 CL3 .858 CL1 .855 CL2 .834
CL4 .793 DV2 .809 DV4 .806 DV3 .805 DV1 .785 GC1 .869 GC2 .838 GC3 .770 GC4 .737 TK2 .896 TK3 .879 TK1 .839 KT1 .875 KT3 .808 KT4 .778 CS3 .841 CS2 .811 CS1 .791 Phƣơng sai trích 73.664% Eigenvalue 1.326
Tên gọi các nhân tố đƣợc giữ nguyên sau khi phân tích nhân tố, đƣợc trình bày lại nhƣ sau:
Nhân tố thứ nhất là Chất lƣợng, kí hiệu CL, gồm 4 biến quan sát nhƣ sau: Bảng 4.5: Các biến quan sát của nhân tố Chất lƣợng
Kí hiệu biến Câu hỏi
CL1 Ơ tơ nhập khẩu có chất lƣợng tốt hơn các sản phẩm trong nƣớc CL2 Ơ tơ nhập khẩu đƣợc sản xuất trên hệ thống công nghệ hiện đại
đảm bảo chất lƣợng đồng nhất
CL3 Ơ tơ nhập khẩu có chế độ bảo hành tốt CL4 Ơ tơ nhập khẩu sử dụng cơng nghệ tiên tiến
(Nguồn: Kết quả xử lí dữ liệu, phụ lục 6)
Nhân tố thứ hai là Mẫu mã thiết kế, kí hiệu TK, gồm 3 biến quan sát nhƣ sau: Bảng 4.6: Các biến quan sát của nhân tố Mẫu mã thiết kế
STT Kí hiệu biến Câu hỏi
1
1 TK1 Ô tơ nhập khẩu có mẫu mã sang trọng 2
TK2 Ơ tơ nhập khẩu có thiết kế thời trang hơn các sản phẩm trong nƣớc.
3 TK3 Kiểu dáng ô tô nhập khẩu luôn đƣợc thay đổi theo xu hƣớng đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng
(Nguồn: Kết quả xử lí dữ liệu, phụ lục 6)
Bảng 4.7: Các biến quan sát của nhân tố Giá cả
STT Kí hiệu biến Câu hỏi
1 GC1 Ơ tơ nhập khẩu có giá tƣơng xứng với chất lƣợng 2 GC2 Mức giá ô tô nhập khẩu không biến động
3 GC3 Ơ tơ nhập khẩu có giá cả tƣơng xứng với giá trị sử dụng 4 GC4 Tôi chắc chắn sẽ trả giá cao hơn cho thƣơng hiệu nổi tiếng.
(Nguồn: Kết quả xử lí dữ liệu, phụ lục 6)
Nhân tố thứ tƣ là Đặc tính kỹ thuật, kí hiệu KT, gồm 4 biến quan sát nhƣ sau: Bảng 4.8: Các biến quan sát của nhân tố Đặc tính kỹ thuật
STT Kí hiệu biến Câu hỏi
1 KT1 Ơ tơ nhập khẩu có cơng suất động cơ mạnh mẽ 2 KT2 Ơ tơ nhập khẩu tiết kiệm nhiên liệu
3 KT3 Ơ tơ nhập khẩu có độ bền cao
4 KT4 Ơ tơ nhập khẩu có độ an toàn cao hơn sản phẩm trong nƣớc.
(Nguồn: Kết quả xử lí dữ liệu, phụ lục 6)
Nhân tố thứ năm là Dịch vụ khuyến mãi – hậu mãi, kí hiệu DV, gồm 4 biến quan sát nhƣ sau:
Bảng 4.9: Các biến quan sát của nhân tố Dịch vụ khuyến mãi – hậu mãi
STT Kí hiệu biến Câu hỏi
1 DV1 Đại lý có dịch vụ hậu mãi tốt
2 DV2 Đại lý có nhiều chƣơng trình khuyến mãi hấp dẫn
3 DV3 Đại lý có chƣơng trình hỗ trợ tài chính đối với khách hàng mua xe
4 DV4 Các dịch vụ mua bán, làm giấy tờ thuận tiện, nhanh chóng
(Nguồn: Kết quả xử lí dữ liệu, phụ lục 6)
Nhân tố thứ sáu là Chính sách nhà nƣớc, kí hiệu CS, gồm 3 biến quan sát nhƣ sau:
Bảng 4.10: Các biến quan sát của nhân tố Chính sách nhà nƣớc
STT Kí hiệu biến Câu hỏi
1 CS1 Nhà nƣớc có các chính sách ƣu đãi thuế cho ô tô nhập khẩu
2 CS2 Nhà nƣớc có các điều kiện bắt buộc giúp đảm bảo chất lƣợng cho ô tô nhập khẩu
3 CS3
Nhà nƣớc có các điều kiện bắt buộc nhà cung cấp phải kê khai đầy đủ giấy tờ, chứng từ nhập khẩu xe, xuất xứ để đảm bảo thông tin sản phẩm rõ ràng, giúp bảo vệ ngƣời tiêu dùng
(Nguồn: Kết quả xử lí dữ liệu, phụ lục 6)
4.4.2 Phân tích nhân tố đối với biến phụ thuộc
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s biến phụ thuộc
Kiểm định KMO và Barlett
Giá trị KMO .708
Kiểm định Bartlett Approx. Chi-Square 230.3 25
df 3
Sig. .000
Kết quả kiểm định Barlett’s là 230.325 với mức ý nghĩa sig = 0.000 < 0.05 (đạt yêu cầu), do vậy các biến quan sát có tƣơng quan với nhau xét trong phạm vi tổng thể. Chỉ số KMO là 0.708 > 0.5 nên phân tích nhân tố là phù hợp với dữ liệu.
Thực hiện phân tích nhân tố theo Principal components với phép quay Varimax. Kết quả cho thấy 3 biến quan sát ban đầu đƣợc nhóm thành 1 nhóm:
Giá trị tổng phƣơng sai trích = 73.984% > 50%: đạt yêu cầu; khi đó có thể nói rằng 1 nhân tố này giải thích 73.984% biến thiên của dữ liệu.
Giá trị hệ số Eigenvalues = 2.220 > 1.
Hệ số tải nhân tố đạt yêu cầu > 0.5. Kết quả cụ thể đƣợc trình bày tại phụ lục 6. Bảng 4.12: Ma trận xoay nhân tố thang đo biến phụ thuộc
Ma trận nhân tốa Biến Nhân tố 1 HV2 .889 HV1 .847 HV3 .844
(Nguồn: Kết quả xử lí dữ liệu, phụ lục 6)
Nhân tố trích tƣơng ứng với khái niệm “Hành vi ngƣời mua xe” trong mơ hình
4.4.3 Khẳng định mơ hình nghiên cứu
Kết quả phân tích ở trên cho thấy các biến quan sát đƣợc phân biệt thành 6 nhân tố độc lập và 1 nhân tố phụ thuộc. Do đó có thể nói kết quả phân tích nhân tố là phù hợp với mơ hình nghiên cứu đã đề xuất ban đầu.
Dựa trên kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA, tác giả nhận thấy các giả thuyết và mơ hình nghiên cứu khơng thay đổi so với mơ hình đã đề xuất.
Hình 4.1: Mơ hình nghiên cứu chính thức
(Nguồn: tác giả tổng hợp)
Giả thuyết H1: Chất lƣợng có tác động cùng chiều đến hành vi ngƣời mua xe Giả thuyết H2: Mẫu mã thiết kế có tác động cùng chiều hành vi ngƣời mua xe Giả thuyết H3: Giá cả có tác động cùng chiều đến hành vi ngƣời mua xe
Giả thuyết H4: Đặc tính kỹ thuật có tác động cùng chiều đến hành vi ngƣời mua xe
Giả thuyết H5: Dịch vụ khuyến mãi - hậu mãi có tác động cùng chiều đến hành vi ngƣời mua xe
Mẫu mã thiết kế
Giá cả
Đặc tính kỹ thuật Dịch vụ khuyến
mãi, hậu mãi Chính sách nhà
nƣớc
Hành vi ngƣời mua xe
Yếu tố nhân khẩu học Chất lƣợng H1 (+) H2(+) H3(+) H4(+) H5(+) H6(+)
Giả thuyết H6: Chính sách nhà nƣớc có tác động cùng chiều đến hành vi ngƣời mua xe
4.5 Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố thì tác giả đƣa vào 6 nhân tố để kiểm định mơ hình. Phân tích tƣơng quan Pearson đƣợc sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đƣa các thành phần vào mơ hình hồi quy. Kết quả phân tích hồi quy đa biến sẽ đƣợc sử dụng để kiểm định các giả thuyết của mơ hình.
Kiểm định mơ hình Hành vi ngƣời mua xe (HV). Mơ hình hồi quy có dạng sau:
HV = βo + β1 x CL + β2 x TK + β3 x GC + β4 x KT + β5 x DV + β6 x CS + εi
Trong đó:
HV: biến phụ thuộc (Y) thể hiện hành vi ngƣời mua xe
Các biến độc lập (Xi): Chất lƣợng (CL), Mẫu mã thiết kế (TK), Giá cả (GC), Đặc tình kỹ thuật (KT), Dịch vụ khuyến mãi-hậu mãi (DV) và Chính sách nhà nƣớc (CS).
βo: hằng số hồi quy, hay hệ số tự do, thể hiện giá trị của HV khi các biến độc lập trong mơ hình bằng 0.
βi (i=1,7): trọng số hồi quy, hay hệ số hồi quy riêng phần của các biến độc lập tƣơng ứng CL, TK, GC, KT, DV, CS.
εi: sai số, hay biến độc lấp ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phƣơng sai không đổi.
4.5.1 Kiểm định hệ số tƣơng quan Pearson
Kiểm định hệ số tƣơng quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu các biến độc lập có tƣơng quan chặt thì phải lƣu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy (giả thuyết H0: hệ số tƣơng quan bằng 0).
Bảng 4.13: Ma trận tƣơng quan giữa các biến Ma trận hệ số tƣơng quan Ma trận hệ số tƣơng quan CL TK GC KT DV CS HV CL Pearson Correlation 1 .205 ** .180** .406** .333** .272** .556** Sig. (2-tailed) .003 . 009 .000 .000 .000 .000 TK Pearson Correlation .205 ** 1 .300** .244** .035 .007 .430** Sig. (2-tailed) .003 . 000 .000 .615 .917 .000 GC Pearson Correlation .180 ** .300** 1 .274** .040 .243** .448** Sig. (2-tailed) .009 .000 .000 .567 .000 .000 KT Pearson Correlation .406 ** .244** .274** 1 .324** .135 .570** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .051 .000 DV Pearson Correlation .333 ** .035 .040 .324** 1 .158* .432** Sig. (2-tailed) .000 .615 .567 .000 .022 .000 CS Pearson Correlation .272 ** .007 .243** .135 .158* 1 .382** Sig. (2-tailed) .000 .917 .000 .051 .022 .000
HV Pearson
Correlation .556
**
.430** .448** .570** .432** .382** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu, phụ lục 6)
Theo ma trận tƣơng quan có thể thấy các giá trị Sig. giữa từng biến độc lập và phụ thuộc đều đạt yêu cầu (0.000 < 0.05). Hệ số tƣơng quan giữa biến phụ thuộc là Hành vi ngƣời mua xe với các biến độc lập: chất lƣợng, mẫu mã thiết kế, giá cả, đặc tính kỹ thuật, dịch vụ khuyến mãi - hậu mãi, chính sách nhà nƣớc lần lƣợt là 0.556, 0.430, 0.448, 0.570, 0.432 và 0.382. Nên ta có thể kết luận đƣợc là các biến độc lập tƣơng quan với biến phụ thuộc và có thể đƣa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc. Tuy nhiên, kết quả phân tích tƣơng quan Pearson cho thấy một số biến độc lập có sự tƣơng quan với nhau. Do đó khi phân tích hồi quy cần phải chú ý đến vấn đề đa cộng tuyến.
4.5.2 Kiểm định giả thuyết
Kết quả thống kê mơ tả của các biến đƣợc đƣa vào phân tích hồi quy: Bảng 4.14: Thống kê mơ tả các biến phân tích hồi quy
Kích thƣớc mẫu Trung Bình Độ lệch chuẩn
CL 210 3.5810 1.00119 TK 210 3.5524 1.05594 GC 210 3.0881 .64563 KT 210 3.2508 .70508 DV 210 3.6964 .70993 CS 210 2.5460 .82701 HV 210 3.2762 .74064
Giá trị của các biến độc lập đƣợc tính trung bình dựa trên các biến quan sát thành phần tƣơng ứng của các biến độc lập đó. Giá trị của biến phụ thuộc là giá trị trung bình của các biến quan sát đo lƣờng hành vi ngƣời mua xe. Tác giả thực hiện phân tích hồi quy đa biến theo phƣơng pháp Enter: tất cả các biến đƣợc đƣa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan.
Ta tiến hành phân tích hồi quy để xác định cụ thể trọng số của từng yếu tố tác động đến hành vi ngƣời mua xe. Phân tích hồi quy sẽ đƣợc thực hiện với 6 biến độc lập CL, TK, GC, KT, DV, CS và một biến phụ thuộc HV. Phân tích đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp hồi quy tổng thể của các biến với phần mềm SPSS 20. Kết quả hồi quy thu đƣợc nhƣ sau:
Bảng 4.15: Bảng đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình
Mơ hình R R Square R
2
hiệu
chỉnh Sai số chuẩn dự đoán
1 .805a .648 .637 .44602
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu, phụ lục 6)
Kết quả cho thấy mơ hình hồi quy đƣa ra tƣơng đối phù hợp với mức ý nghĩa 0.05. Hệ số R2
hiệu chỉnh = 0.637 có nghĩa là có khoảng 63.7% sự thay đổi của biến phụ thuộc Hành vi ngƣời mua xe đƣợc giải thích bằng sự thay đổi của biến đƣợc lập có mặt trong mơ hình.
Bảng 4.16: Phân tích phƣơng sai (hồi quy)
ANOVAb Mơ hình Tổng các phƣơng sai df Bình phƣơng trung bình F Sig. 1 Phần hồi quy 74.264 6 12.377 62.218 .000a
1 Phần dƣ 40.384 203 .199 Tổng cộng 114.648 209
a. Biến phụ thuộc: Hành vi ngƣời mua xe
b. Biến dự đoán (Hằng số): Chất lƣợng, Mẫu mã thiết kế, Giá cả, Đặc tính kỹ thuật, Dịch vụ khuyến mãi hậu mãi, Chính sách nhà nƣớc
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu, phụ lục 6)
Trong bảng 4.16 ta thấy, kết quả kiểm định giá trị thống kê F = 62.128 với giá trị Sig. = 0.000 (<0.05). Do đó ta bác bỏ giả thuyết H0. Nhƣ vậy mơ hình hồi quy tuyến tính xây dựng phù hợp với tập dữ liệu, các biến độc lập có quan hệ với biến phụ thuộc nên mơ hình sử dụng đƣợc.
Bảng 4.17: Hệ số hồi quy
Mơ hình
Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy đã
chuẩn hóa t Sig. VIF B Sai số chuẩn Beta Hằng số -.877 .233 -3.769 .000 CL .174 .036 .235 4.849 .000 1.358 TK .174 .032 .248 5.523 .000 1.164 GC .233 .053 .203 4.409 .000 1.224 KT .273 .051 .260 5.355 .000 1.357 DV .232 .048 .222 4.865 .000 1.201 CS .176 .040 .196 4.399 .000 1.150
Biến phụ thuộc: HV
Kết quả hệ số hồi quy đƣợc thể hiện dƣới hai dạng: (1) chƣa chuẩn hóa Unstandardized) và (2) chuẩn hóa (Standardized). Vì hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa (B), giá trị của nó phụ thuộc vào thang đo cho nên chúng ta không thể dùng chúng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng một mơ hình đƣợc. Hệ số hồi quy chuẩn hóa (beta, ký hiệu β) là hệ số chúng ta đã chuẩn hóa các biến. Vì vậy chúng đƣợc dùng để so sánh mức độ tác động của các biến phụ thuộc vào biến độc lập.
Hệ số VIF của các nhân tố đều <10 , do đó khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến xảy ra. ( Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008 )
Phƣơng trình hồi quy tuyến tính đƣợc thể hiện nhƣ sau: Phƣơng trình hồi quy chƣa chuẩn hóa có dạng:
HV = -0.877 + 0.174 x CL + 0.174 x TK + 0.233 x GC + 0.273 x KT + 0.232 x DV + 0.176 x CS + εi
Phƣơng trình hồi quy đã chuẩn hóa có dạng:
HV = 0.235 x CL + 0.248 x TK + 0.203 x GC + 0.260 x KT + 0.222 x DV + 0.196 x CS
Kết luận:
Hành vi mua ô tô nhập khẩu của ngƣời tiêu dùng chịu ảnh hƣởng lớn nhất của yếu tố Đặc tính kỹ thuật (β = 0.260).
Tiếp đến Hành vi mua ô tô nhập khẩu của ngƣời tiêu dùng chịu ảnh hƣởng lớn của yếu tố Mẫu mã thiết kế (β = 0.248).
Yếu tố chất lƣợng (β = 0.235), Dịch vụ khuyến mãi hậu mãi (β = 0.222), Giá cả (β = 0.203), Chính sách nhà nƣớc (β = 0.196) cũng tác động đến hành vi mua xe của ngƣời tiêu dùng.
Trong mơ hình các yếu tố tác đơng đến hành vi ngƣời mua xe có 6 giả thuyết cần kiểm định (từ H1 đến H6). Qua phân tích hồi quy, xét trên tổng thể, các biến giá trị của 6 yếu tố: Chất lƣợng (CL), Mẫu mã thiết kế (TK), Giá cả (GC), Đặc tính kỹ thuật (KT), Dịch vụ khuyến mãi hậu mãi (DV), Chính sách nhà nƣớc (CS) đều có mức ý nghĩa Sig. = 0.000 ≤ 0.05 (đạt yêu cầu). Đồng thời hệ số hồi quy đã chuẩn hóa β đều dƣơng, do đó tác động cùng chiều đến hành vi ngƣời mua xe. Nhƣ vậy các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6 của mơ hình đƣợc chấp nhận bởi bộ dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 4.18: Kết quả kiểm định các giả thuyết
Các giả thuyết Kết luận kiểm định
Giả thuyết H1: Chất lƣợng có tác động cùng chiều đến
hành vi ngƣời mua xe Chấp nhận
Giả thuyết H2: Mẫu mã thiết kế có tác động cùng chiều
hành vi ngƣời mua xe Chấp nhận
Giả thuyết H3: Giá cả có tác động cùng chiều đến hành vi
ngƣời mua xe Chấp nhận
Giả thuyết H4: Đặc tính kỹ thuật có tác động cùng chiều
đến hành vi ngƣời mua xe Chấp nhận
Giả thuyết H5: Dịch vụ khuyến mãi - hậu mãi có tác động
cùng chiều đến hành vi ngƣời mua xe Chấp nhận Giả thuyết H6: Chính sách nhà nƣớc có tác động cùng
chiều đến hành vi ngƣời mua xe Chấp nhận
(Nguồn: tổng hợp kết quả nghiên cứu)
4.6 Kết quả phân tích hồi quy
Từ mơ hình nghiên cứu ban đầu, ta có 7 khái niệm đƣợc đƣa vào mơ hình nghiên cứu. Đó là Chất lƣợng, Mẫu mã thiết kế, Giá cả, Đặc tính kỹ thuật, Dịch vụ khuyến mãi, hậu mãi, Chính sách nhà nƣớc, Hành vi ngƣời mua xe . 7 khái niệm trên
đƣợc cụ thể hóa bằng 25 biến. Sau khi phân tích độ tin cậy, có 1 biến KT2 bị loại khỏi mơ hình.
Các biến đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố. 21 biến độc lập trên tải vào 6 nhân tố khác nhau. 3 biến phụ thuộc tải vào 1 nhân tố. Sau đó ta đem 6 nhân tố độc lập và 1 1 nhân tố phụ thuộc này phân tích hồi qui. Kết quả cuối cùng có 6 nhân tố giải thích cho biến Hành vi ngƣời mua xe
4.7 Kiểm định Anova
4.7.1 Phân tích sự khác biệt theo giới tính
Kết quả kiểm định phƣơng sai
Bảng 4.19: Kết quả kiểm định Levene theo giới tính
Test of Homogeneity of Variances
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
1.102 1 208 .295
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu, phụ lục 6)
Bảng 4.20: Kết quả kiểm định ANOVA theo giới tính
ANOVA Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Sig. Giữa các nhóm .879 1 .879 1.607 .206