Giá trị KMO .817
Kiểm định Bartlett
Approx. Chi-Square 2022.229
Df 276
Sig .000
- Hệ số KMO = 0.817 > 0.5 và Kiểm định Barlett: Sig = 0.000 < 0.05: thỏa mãn yêu cầu vì vậy tập dữ liệu phù hợp với những phân tích ở bước tiếp theo.
- Ở mức giá trị Eigenvalues > 1 với phương pháp rút trích Principal components và phép quay varimax, phân tích nhân tố đã trích được 07 nhân tố với tổng phương sai trích là 76.830% ( >50%): thỏa mãn yêu cầu. Ta có thể nói 07 nhân tố được trích này giải thích 76.830% biến thiên của dữ liệu.
Bảng 4.7: Kết quả phân tích EFA (Biến độc lập) Nhân tố 1 2 3 4 5 6 7 PR3 .877 PR1 .871 PR2 .861 PR4 .853 PRICE4 .847 PRICE2 .841 PRICE3 .811 PRICE1 .774 TRUST3 .863 TRUST1 .835 TRUST2 .804 TRUST4 .713 PEU1 .923 PEU2 .900 PEU3 .889 SI1 .850 SI2 .798 SI3 .784 PU1 .815 PU2 .810 PU3 .732 RE1 .779 RE2 .776 RE3 .767
Từ bảng phân tích EFA, ta thấy sau khi tiến hành phân tích nhân tố các biến quan sát đều đã được tập hợp lại theo đúng 07 giả thuyết của tác giả, không xuất hiện sự gộp hay tách biến qua một nhóm của nhân tố khác và tất cả biến đều có giá trị phân biệt. Nhưng có thay đổi trong thứ tự sắp xếp các nhân tố, điều này được tác giả trình bày lại như sau:
Nhân tố 1: Nhận thức rủi ro (PR) gồm có 04 biến quan sát
PR1- Chất lượng mặt hàng thời trang không đúng với mô tả qua web PR2- Không thể thử và tiếp xúc trực tiếp để cảm nhận đối với sản phẩm PR3- Lo ngại việc bảo mật của thơng tin cá nhân khi thanh tốn trực tuyến
PR4- Mua sắm trực tiếp ở nơi bán hàng có thể rẻ hơn mua sắm thời trang trực tuyến
Nhân tố 2: Mong đợi về giá (PRICE) gồm có 04 biến quan sát PRICE1- Dễ dàng để so sánh giá giữa các kênh online
PRICE2- Cập nhập liên tục chương trình khuyến mại
PRICE3- Giá cả là yếu tố quan trọng khi mua hàng trực tuyến PRICE4- Anh/ Chị bị ảnh hưởng bởi các chương trình khuyến mại Nhân tố 3: Sự tin tưởng (TRUST) gồm có 04 biến quan sát
TRUST1- Anh/Chị tin rằng các kênh bán hàng trực tuyến đáng tin cậy TRUST2- Anh/Chị tin tưởng các thông tin liên quan đến sản phẩm thời trang TRUST3- Anh/Chị tin rằng người bán hàng online luôn cố gắng mang đến lợi ích tốt nhất đến Anh/Chị
TRUST4- Sự tin cậy tăng thêm khi sản phẩm đó được nhiều người mua trước đây
Nhân tố 4: Nhận thức tính dễ sử dụng (PEU) gồm có 03 biến quan sát PEU1- Cơng việc tìm kiếm thơng tin sản phẩm thời trang dễ dàng
PEU2- Các website, apps mua sắm trực tuyến được thiết kế dễ hiểu và rõ ràng, sinh động
PEU3- Cách thức thanh toán, mua sắm đơn giản
SI1 - Những bình luận/nhận xét của cộng đồng mạng có tác động đến ý định mua hàng của Anh/Chị
SI2 - Những người quen biết nghĩ rằng Anh/Chị nên mua sắm thời trang trực tuyến
SI3 - Những người Anh/Chị quen biết nghĩ rằng mua sắm thời trang trực tuyến đáp ứng được nhu cầu của họ
Nhân tố 6: Nhận thức sự hữu ích (PU) gồm có 3 biến quan sát PU1 - Tiết kiệm thời gian
PU2 - Mua sắm trực tuyến được thực hiện bất kì lúc nào và bất kì nơi đâu PU3 - Giao dịch được thực hiện nhanh chóng
Nhân tố 7: Thương hiệu (RE) gồm có 3 biến quan sát
RE1- Sự nổi tiếng của thương hiệu ảnh hưởng tới quyết định mua sắm thời trang online
RE2- Sản phẩm có thương hiệu được Anh/Chị quan tâm chú ý hơn
RE3- Thương hiệu của sản phẩm đã được biết tới trước khi có ý định mua qua internet
4.3.2 Kết quả phân tích nhân tố quyết định mua sắm trực tuyến (biến phụ thuộc) Bảng 4.8: Kết phân tích nhân tố quyết định mua sắm trực tuyến Bảng 4.8: Kết phân tích nhân tố quyết định mua sắm trực tuyến
Giá trị KMO .737
Kiểm định Bartlett
Approx. Chi-Square 212.312
Df 3
Sig .000
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance
Cumulative %
1 2.396 79.864 79.864 2.396 79.864 79.864
2 .340 11.337 91.201
3 .264 8.799 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Component Matrixa Component 1 DE1 .907 DE3 .895 DE2 .879
Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 1 components extracted.
Kết quả phân tích thể hiện, phân tích EFA thích hợp và thỏa mãn những yêu cầu. Kiểm định với hệ số KMO = 0.737 > 0.5, mức ý nghĩa Bartlett = 0.000 < 0.05, trong khi đó hệ số Eigenvalues > 1, phương sai trích bằng 79.864% > 50% và các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố trên 0.5. Như vậy, 3 biến quan sát của thang đo quyết định mua sắm trực tuyến đều đạt yêu cầu và không cần loại bỏ bất cứ biến nào.
Nhân tố quyết định mua sắm trực tuyến với 3 biến quan sát: DE1 - Tôi sẽ tiếp tục mua sắm trực tuyến trong tương lai
DE2 - Tơi có kế hoạch thực hiện mua hàng thời trang trực tuyến trong tương lai DE3 - Anh/Chị sẽ giới thiệu người khác mua hàng trực tuyến
4.3.3 Mơ hình nghiên cứu sau khi chạy phân tích nhân tố
Sau khi thực hiện phân tích Cronbach’s Alpha và phân tích khám phá EFA. Mơ hình nghiên cứu khơng thay đổi gồm 7 biến độc lập (nhận thức rủi ro, nhận thức sự hữu ích, nhận thức tính dễ sử dụng, mong đợi về giá, sự tin tưởng, ảnh hưởng xã
hội, thương hiệu có tác động đến quyết định mua sắm trực tuyến với sản phẩm thời trang của người tiêu dùng tại thành phố Hồ Chí Minh.
4.4 Phân tích tương quan và hồi qui bội Giá trị trung bình đại diện cho nhân tố: 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 hồn 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 khơng 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 khơng 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