CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4 Phân tích tương quan và hồi qui bội
Giá trị trung bình đại diện cho nhân tố:
Dựa vào bảng giá trị trung bình đại diện cho nhân tố bên dưới, ta thấy các biến đại diện trung bình đều có giá trị trung bình cộng đạt giá trị lớn hơn 3, trong đó biến đại diện trung bình có giá trị trung bình cộng min là biến PR “nhận thức rủi ro” còn biến đại diện trung bình đạt giá trị trung bình cộng max là biến PU “nhận thức sự hữu ích”.
Bảng 4.9: Giá trị trung bình đại diện cho nhân tố Trung bình cộng Trung bình cộng PR 3.13 PRICE 3.99 TRUST 3.52 PEU 3.93 SI 3.96 PU 4.13 RE 3.92 DE 3.96
4.4.1 Phân tích tương quan:
Sau khi hoàn thành kiểm định phân tích EFA, tiếp theo ta sẽ tạo cho mỗi nhóm nhân tố một biến đại diện sau đó bắt đầu tiến hành phân tích tương quan (correlation) và hồi qui (regression).
Ta cần phân tích tương quan giữa nhân tố phụ thuộc với các nhân tố độc lập trước khi tiến hành phân tích hồi qui. Từ đó ta sẽ chọn lọc được các nhân tố độc lập thực sự có mối tương quan với nhân tố phụ thuộc và những nhân tố đó sẽ được đưa tiếp vào hồi qui.
Hệ số tương quan Pearson (r) sẽ đạt giá trị từ +1 đến -1. Để tương quan có ý nghĩa thì giá trị sig. cần thỏa mãn sig. <0.05.
r < 0 thể hiện có sự tương quan khơng cùng chiều (nghịch) giữa hai biến, do đó nếu giá trị của biến này tăng sẽ làm giá trị của biến kia giảm.
r = 0 thể hiện không xuất hiện sự tương quan.
r > 0 thể hiện có sự tương quan cùng chiều (thuận) giữa hai biến, do đó nếu giá trị của biến này tăng cũng sẽ làm giá trị của biến kia tăng.
Phân tích tương quan được thực hiện giữa biến phụ là quyết định mua sắm trực tuyến đối với sản phẩm thời trang (DE) và các biến độc lập: nhận thức rủi ro (PR), mong đợi về giá (PRICE), sự tin tưởng (TRUST), nhận thức tính dễ sử dụng (PEU), ảnh hưởng xã hội (SI), nhận thức sự hữu ích (PU), thương hiệu (RE). Đồng thời tiến hành phân tích tương quan giữa những biến độc lập với nhau. Do những tương quan như thế có thể tác động lớn tới kết quả của phân tích hồi qui như là xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.10: Kết quả từ phân tích tương quan Pearson Correlations Correlations
Nhân tố PR PRICE TRUST PEU SI PU RE DE
PR Pearson Correlation 1 -.208* -.124 .017 -.141 -.219** -.245** -.354** Sig. (2-tailed) .013 .144 .843 .096 .009 .003 .000 N 141 141 141 141 141 141 141 141 PRICE Pearson Correlation -.208 * 1 .313** .122 .331** .470** .530** .629** Sig. (2-tailed) .013 .000 .151 .000 .000 .000 .000 N 141 141 141 141 141 141 141 141 TRUST Pearson Correlation -.124 .313 ** 1 .076 .205* .242** .435** .422** Sig. (2-tailed) .144 .000 .373 .015 .004 .000 .000 N 141 141 141 141 141 141 141 141
PEU Pearson Correlation .017 .122 .076 1 .243 ** .169* .186* .251** Sig. (2-tailed) .843 .151 .373 .004 .045 .027 .003 N 141 141 141 141 141 141 141 141 SI Pearson Correlation -.141 .331 ** .205* .243** 1 .439** .432** .384** Sig. (2-tailed) .096 .000 .015 .004 .000 .000 .000 N 141 141 141 141 141 141 141 141 PU Pearson Correlation -.219 ** .470** .242** .169* .439** 1 .425** .532** Sig. (2-tailed) .009 .000 .004 .045 .000 .000 .000 N 141 141 141 141 141 141 141 141 RE Pearson Correlation -.245 ** .530** .435** .186* .432** .425** 1 .600** Sig. (2-tailed) .003 .000 .000 .027 .000 .000 .000 N 141 141 141 141 141 141 141 141 DE Pearson Correlation -.354 ** .629** .422** .251** .384** .532** .600** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .003 .000 .000 .000 N 141 141 141 141 141 141 141 141
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed) *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed)
Nhận xét: Tất cả những biến độc lập đều thể hiện sự tương quan tuyến tính tương đối mạnh đối với biến phụ thuộc, ta có giá trị r đi từ 0.251 đến 0.629, các hệ số tương quan đều có ý nghĩa thống kê với sig < 0.05. Biến nhận thức rủi ro có quan hệ nghịch chiều đối với biến quyết định mua sắm trực tuyến. Những biến độc lập cịn lại có quan hệ cùng chiều đối với quyết định mua sắm trực tuyến. Ngoài ra, kết quả phân tích tương quan cũng thể hiện hệ số tương quan giữa các biến độc lập ở mức
tương quan trung bình, nhưng tác giả vẫn nên chú ý hiện tương đa cộng tuyến trong phân tích hồi qui.
4.4.2 Phân tích hồi qui
Phân tích hồi qui được tiến hành với 07 biến độc lập nhận thức rủi ro (PR), mong đợi về giá (PRICE), sự tin tưởng (TRUST), nhận thức tính dễ sử dụng (PEU), ảnh hưởng xã hội (SI), nhận thức sự hữu ích (PU), thương hiệu (RE) và biến phụ thuộc là quyết định mua sắm trực tuyến (DE), tác giả áp dụng phương pháp enter trong phân tích hồi qui. Nghĩa là ta đưa dữ liệu vào phần mềm SPPS một lần để xử lý. Phương trình hồi qui có dạng:
DE = β0 + β1*PR+ β2*PRICE+ β3*TRUST+ β4*PEU+ β5*SI+ β6*PU+ β7*RE+ E
Kết quả phân tích hồi qui lần 1.
Bảng 4.11: Tóm tắt mơ hình lần 1
Mơ hình R R2 Radj2 Sai lệch
chuẩn
Durbin- Watson
1 .770a .593 .572 .55431 1.711
Biến độc lập: RE, PEU, PR, TRUST, PU, SI, PRICE Biến phụ thuộc: DE
Bảng 4.12: ANOVA lần 1
Biến độc lập: RE, PEU, PR, TRUST, PU, SI, PRICE Biến phụ thuộc: DE Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 59.600 7 8.514 27.710 .000b Residual 40.865 133 .307 Total 100.465 140
Bảng 4.13: Trọng số hồi qui lần 1 Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .059 .446 .132 .895 PR -.159 .052 -.175 -3.029 .003 .915 1.093 PRICE .368 .078 .327 4.718 .000 .638 1.568 TRUST .151 .063 .149 2.408 .017 .800 1.250 PEU .127 .057 .128 2.231 .027 .924 1.082 SI .019 .071 .018 .269 .789 .714 1.402 PU .222 .081 .186 2.747 .007 .665 1.503 RE .230 .082 .208 2.819 .006 .559 1.788
Biến độc lập: RE, PEU, PR, TRUST, PU, SI, PRICE Biến phụ thuộc: DE
Bằng kiểm định F cho mơ hình hồi qui, ta có Sig.= 0.000 < 0.05 nên ta có thể bác bỏ giả thiết Ho (Hệ số beta của các biến độc lập bằng 0). Do đó, độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính đã được xây dựng là chấp nhận được.
Tuy nhiên, trong khi 06 nhân tố nhận thức rủi ro (PR), mong đợi về giá (PRICE), sự tin tưởng (TRUST), nhận thức tính dễ sử dụng (PEU), nhận thức sự hữu ích (PU), thương hiệu (RE) có hệ số Sig. < 0.05 thì ảnh hưởng xã hội (SI) có Sig. = .789 > 0.05, vì vậy biến SI sẽ bị loại bỏ ra khỏi mơ hình hồi qui.
Sau khi thực hiện loại biến SI, ta tiếp tục thực hiện phân tích hồi qui lần 2. Ta thu được kết quả phân tích hồi qui lần 2 như sau:
Bảng 4.14: Tóm tắt mơ hình lần 2
Mơ hình R R2 Radj2 Sai lệch
chuẩn
Durbin- Watson
Biến độc lập: RE, PEU, PR, TRUST, PU, PRICE Biến phụ thuộc: DE
Bảng 4.15: ANOVA lần 2
Biến độc lập: RE, PEU, PR, TRUST, PU, PRICE Biến phụ thuộc: DE Bảng 4.16: Trọng số hồi qui lần 2 Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients T Sig Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .077 .439 .176 .860 PR -.159 .052 -.175 -3.043 .003 .915 1.093 PRICE .369 .078 .327 4.748 .000 .639 1.565 TRUST .151 .063 .149 2.415 .017 .800 1.250 PEU .130 .056 .131 2.313 .022 .949 1.054 PU .228 .078 .191 2.942 .004 .719 1.391 RE .236 .079 .213 2.974 .003 .592 1.690
Biến độc lập: RE, PEU, PR, TRUST, PU, PRICE Biến phụ thuộc: DE
Kết quả trên cho thấy:
Sig hệ số hồi qui của tất cả biến độc lập có giá trị < 0.05, vì vậy những biến độc lập này đều mang ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc, do đó khơng cần loại bất kì biến nào. Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 59.577 6 9.930 32.542 .000b Residual 40.888 134 .305 Total 100.465 140
Durbin-Watson (DW): Với mức ý nghĩa 5%, cùng với số biến độc lập là 06, và tổng số biến quan sát là 141, tra bảng DW ta được DL = 1.651, DU = 1.817. Từ bảng tóm tắt hồi qui lần 2 ta có DW = 1.711, vậy DU < DW < DL nên không kết luận được sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mơ hình.
Các biểu đồ trong phân tích hồi qui.
- Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram.
Phần dư có thể sẽ khơng tn theo phân phối chuẩn vì một số lý do như: dùng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ lớn để phân tích... Vì vậy, biểu đồ tần số Histogram giúp ta khảo sát điều này.
Hình 4.1: Biểu đồ tần số
Nhìn biểu đồ ta có một đường cong phân phối chuẩn đè lên trên biểu đồ tần số. Đường cong có dạng hình chng, thích hợp với dạng đồ thị của phân phối chuẩn. Giá trị trung bình Mean xấp xỉ 0, độ lệch chuẩn là 0.978 xấp xỉ 1, do đó ta có thể nói rằng, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn. Vì vậy giả thiết phân phối chuẩn của
- Biểu đồ Scatter Plot kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính.
Biểu đồ phân tán Scatter Plot giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đốn chuẩn hóa giúp ta dị tìm xem, dữ liệu hiện tại có vi phạm giả định liên hệ tuyến tính hay khơng.
Hình 4.2: Biểu đồ ScatterPlot
Đồ thị chỉ ra rằng các điểm phân bổ của phần dư khơng tạo nên hình dạng cụ thể, phần dư chuẩn hóa phân bổ tập trung xung quanh đường thẳng qua 0, do vậy giả định quan hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
- Biểu đồ phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot.
P-P Plot cũng là một loại biểu đồ hay được dùng để giúp nhận diện sự vi phạm giả định phần dư chuẩn hóa.
Từ biểu đồ tần số P-Plot bên dưới ta thấy các điểm quan sát tập trung quanh đường chéo, do vậy, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 4.3: Biểu đồ tần số P-Plot
Như vậy mơ hình hồi qui đáp ứng được hết 3 biểu đồ đã nêu ở trên. Nhận xét:
a) Độ phù hợp của mơ hình.
Mơ hình nghiên cứu đạt R2 hiệu chỉnh bằng 0.575, nghĩa là 57.5% sự biến thiên ý nghĩa của quyết định mua sắm trực tuyến (DE) được giải thích do sự biến thiên của 06 biến độc lập nhận thức rủi ro (PR), mong đợi về giá (PRICE), sự tin tưởng (TRUST), nhận thức tính dễ (PEU), nhận thức sự hữu ích (PU), thương hiệu (RE). Cịn lại 42.5% là bởi những biến khơng thuộc mơ hình cộng với sai số ngẫu nhiên.
Kết quả từ bảng ANOVA lần 2 có trị số thống kê F = 32.542 với giá trị Sig. = 0.000 < 0.05 như vậy có thể kết luận là các biến độc lập hiện có trong mơ hình có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc trên tổng thể với mức ý nghĩa kiểm định là 5%. Điều này có nghĩa là mơ hình tác giả xây dựng phù hợp với tập dữ
Sig (β1), Sig (β2), Sig (β3),Sig (β4), Sig (β5), Sig (β6) < mức ý nghĩa 5%, nên những biến độc lập tương ứng là PR, PRICE, TRUST, PEU, PU, RE và có hệ số hồi qui phần có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức ý nghĩa 5%.
Hiện tượng đa cộng tuyến: Hệ số VIF (1.093 - 1.690) nhỏ hơn 02 do vậy không xảy ra đa cộng tuyến. Mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích mơ hình.
b) Phương trình hồi qui.
Do giá trị sig. của Constant > 0.05 nên không thêm vào phương trình hồi qui DE = -.159 *PR + 0.369*PRICE + 0.151*TRUST + 0.130*PEU + 0.228*PU +
0.236*RE.
Các biến độc lập: nhận thức rủi ro (PR), mong đợi về giá (PRICE), sự tin tưởng (TRUST), nhận thức tính dễ sử dụng (PEU), nhận thức sự hữu ích (PU), thương hiệu (RE).
Biến phụ thuộc: Quyết định mua sắm trực tuyến (DE).
Trong đó, hệ số β của PRICE, TRUST, PEU, PU, RE có hệ số dương, điều này có nghĩa các yếu tố trên tác động tích cực lên quyết định mua sắm trực tuyến (DE). Hệ số β của PR âm thể hiện tác động nghịch chiều đến quyết định mua sắm trực tuyến.
Ngoài ra nhân tố cùng chiều ảnh hưởng lớn nhất đến quyết định mua sắm trực tuyến đối với sản phẩm thời trang của người tiêu dùng tại thành phố Hồ Chí Minh là mong đợi về giá (β = .327), thứ hai là thương hiệu (β = .213), thứ ba là nhận thức sự hữu ích (β = .191), thứ tư là Sự tin tưởng (β = .149), thứ năm là nhận thức tính dễ sử dụng (β = .131) và nhân tố ảnh hưởng nghịch chiều là nhân tố rủi ro (β = -.175). 4.5 Kiểm định các giả thuyết
Từ kết quả phân tích hồi qui nghiên cứu tìm ra 6 yếu tố có tác động đến quyết định mua sắm trực tuyến đối với sản phẩm thời trang của người tiêu dùng tại thành phố Hồ Chí Minh.
Hình 4.4: Mơ hình nghiên cứu hồn chỉnh
a) H1: Nhận thức rủi ro tác động nghịch đến quyết định mua sắm trực tuyến đối với sản phẩm thời trang.
Hệ số Beta đã chuẩn hóa = -.175 < 0 (âm), sig = .003: Giả thuyết H1 không bị loại bỏ. Như vậy sự lo lắng về sản phẩm, dịch vụ khi thực hiện hành vi mua sắm online sẽ là giảm quyết định mua sắm của khách hàng. Khi cảm nhận được càng nhiều rủi ro khi đặt mua hàng thời trang qua mạng thì khi đó càng ý quyết định mua sắm được đưa ra.
b) H2: Nhận thức sự hữu ích tác động thuận đến quyết định mua sắm trực tuyến đối với sản phẩm thời trang.
Hệ số Beta đã chuẩn hóa = .191 > 0 (dương), sig = .004: Giả thuyết H2 không bị loại bỏ. Như vậy khi người tiêu dùng cảm thấy nhiều ích lợi của việc mua sắm trực tuyến thì quyết định mua sắm trực tuyến sẽ tăng lên.
c) H3: Nhận thức tính dễ sử dụng tác động thuận đến quyết định mua sắm trực tuyến đối với sản phẩm thời trang.
Hệ số Beta đã chuẩn hóa = .131> 0 (dương), sig = .022: Giả thuyết H3 không bị loại bỏ. Như vậy việc mua sắm trực tuyến dễ dàng, tiện lợi, thuận lợi sẽ tác có ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua sắm.
d) H4: Mong đợi về giá tác động thuận đến quyết định mua sắm trực tuyến đối với sản phẩm thời trang.
Hệ số Beta đã chuẩn hóa = .327> 0 (dương), sig = .000: Giả thuyết H4 không bị loại bỏ. Giá cả khi mua hàng trực tuyến có ảnh hưởng mạnh đến quyết định của khách hàng trong việc mua sắm thời trang. Khi càng để ý tới giá trước khi mua hàng thì quyết định mua sắm online càng cao, điều này phản ảnh đúng thực trạng hiện nay của mua sắm qua mạng nhất là đối với sản phẩm thời trang.
e) H5: Sự tin tưởng tác động thuận đến quyết định mua sắm trực tuyến đối với sản phẩm thời trang.
Hệ số Beta đã chuẩn hóa = .149 > 0 (dương), sig = .017: Giả thuyết H5 không bị loại bỏ. Như vậy nếu khách hàng cảm nhận được sự tin họ sẽ loại bỏ ảnh hưởng về sự rủi ro và quyết định mua hàng trực tuyến.
f) H7: Thương hiệu tưởng tác động thuận đến quyết định mua sắm trực tuyến đối với sản phẩm thời trang.
Hệ số Beta đã chuẩn hóa = .213 > 0 (dương), sig = .003: Giả thuyết H7 không bị loại bỏ. Trước khi đưa ra quyết định mua sắm thời trang qua web thì thương hiệu cũng là yếu tố ảnh hưởng tích cực tới việc quyết định mua hàng. Khi mua hàng tại các website và sản phẩm thương hiệu thì quyết định sẽ được đưa ra nhanh hơn.
Bảng 4.17: Kết quả kiểm định các giả thuyết
Giả thuyết Nội dung Sig. VIF Kết quả
H1
Nhận thức rủi ro có tác động ngược chiều đến quyết định
mua sắm trực tuyến
.003 1.093 Chấp nhận
H2 Nhận thức sự hữu ích có tác
định mua sắm trực truyến H3 Nhận thức tính dễ sử dụng có tác động cùng chiều đến quyết định mua sắm trực truyến .022 1.054 Chấp nhận H4
Mong đợi về giá có tác động cùng chiều đến quyết định
mua sắm trực truyến
.000 1.565 Chấp nhận
H5
Sự tin tưởng có tác động cùng chiều đến quyết định mua
sắm trực truyến .017 1.250 Chấp nhận H6 Ảnh hưởng xã hội có tác động cùng chiều đến quyết định mua sắm trực truyến Bác bỏ H7 Thương hiệu có tác động cùng chiều đến quyết định mua sắm trực truyến .003 1.690 Chấp nhận
4.6 So sánh với các nghiên cứu trước đây
Mơ hình nghiên cứu đề xuất của tác giả gồm 7 nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến đối với sản phẩm thời trang gồm: (1) nhận thức rủi ro, (2) nhận thức sự hữu ích, (3) nhận thức tính dễ sử dụng, (4) mong đợi về giá, (5) sự tin tưởng, (6) ảnh hưởng xã hội, (7) thương hiệu. Sau khi phân tích thì kết quả đã loại