Thang đo yếu tố ý định mua giày dép nội gồm 06 biến quan sát đạt độ tin cậy Cronbach’s alpha được phân tích ở trên được đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Kết quả của phân tích có hệ số KMO = 0.762 >0.5 (bảng số 10, phụ lục 9), đạt yêu cầu và kiểm định Barlett‘s có sig. = 0.000 cho thấy các biến quan sát này có
độ kết dính với nhau và phù hợp cho việc phân tích nhân tố khám phá.
Bảng 4.4 Hệ số KMO và Barllet sau phân tích nhân tố
Giá trị Kết quả Đánh giá
KMO Measure of Sampling Adequacy 0.762 Chấp nhận Mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett 0.000 Chấp nhận
Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, với phương pháp rút trích Principal Component và phép xoay Varimax (bảng số 11, phụ lục 9), phân tích nhân tố đã trích được 1 nhân tố từ 06 biến quan sát với tổng phương sai trích là 52.602% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.
Thực hiện phép xoay Varimax bằng phần mềm SPSS, ta có ma trận xoay nhân tố. Hệ số tải nhân tố các biến đều lớn hơn 0.5, đạt yêu cầu.
Bảng 4.5 Ma trận xoay nhân tố ý định giày dép nội
Biến quan sát Nhân tố 1 YD4 .760 YD5 .751 YD1 .738 YD2 .711 YD3 .702 YD6 .687 Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS
HIỆU CHỈNH MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
Sau khi hiệu chỉnh thang đo và thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA), có 05 yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua của người tiêu dùng đối với giày dép nội và được
đo bởi 26 biến quan sát. Các yếu tố vẫn không thay đổi so với ban đầu, mơ hình
nghiên cứu khơng cần phải hiệu chỉnh.
PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN
Trước khi phân tích mức độ các yếu tố tác động đến ý định mua giày dép nội, nghiên cứu thực hiện đo lường mức độ chặt chẽ mối liên hệ tuyến tính giữa các yếu tố: (1) chất lượng cảm nhận, (2) tính vị chủng, (3) niềm tin hàng nội, (4) giá cả cảm nhận, (5) nhóm tham khảo ảnh hưởng đến ý định mua giày dép nội.
Kết quả phân tích ở bảng 4.12 cho thấy các yếu tố trong mơ hình nghiên cứu đều có quan hệ chặt chẽ với “ý định mua giày dép nội” ở mức ý nghĩa 5%. Tất cả các yếu tố
ảnh hưởng cùng chiều đến ý định mua giày dép nội iều với hệ số tương quan dao động từ 0.289 đến 0.656.
Giữa các yếu tố trong mơ hình cũng có những mối quan hệ với nhau, và các mối quan hệ này đề cùng chiều. Mặc dù các hệ số tương quan nhỏ hơn 0.85 tuy nhiên việc kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến vẫn rất cần thiết.
Bảng 4.6 Ma trận tương quan giữa các yếu tố
YD CL VC NT GC TK
YD Tương quan Pearson 1 0.656
** 0.425** 0.490** 0.568** 0.289**
Mức ý nghĩa (2 chiều) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
CL Tương quan Pearson 0.656
** 1 0.295** 0.364** 0.396** 0.278**
Mức ý nghĩa (2 chiều) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
VC Tương quan Pearson 0.425
** 0.295** 1 0.257** 0.274** 0.067
Mức ý nghĩa (2 chiều) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.331
NT Tương quan Pearson 0.490
** 0.364** 0.257** 1 0.304** 0.175*
YD CL VC NT GC TK
GC Tương quan Pearson 0.568
** 0.396** 0.274** 0.304** 1 0.108
Mức ý nghĩa (2 chiều) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.117
TK Tương quan Pearson 0.289
** 0.278** 0.067 0.175* 0.108 1
Mức ý nghĩa (2 chiều) 0.000 0.000 0.331 0.011 0.117
Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS
PHÂN TÍCH HỒI QUY TUYẾN TÍNH
Thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính của các yếu tố ảnh hưởng đến “ý định mua giày dép nội” được thực hiện với 05 biến độc lập: (1) chất lượng cảm nhận, (2) tính vị chủng, (3) niềm tin hàng nội, (4) giá cả cảm nhận, (5) nhóm tham khảo.
Đầu tiên là kiểm tra độ phù hợp của mơ hình, hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.613 tức là 61.3% sự biến thiên ý định mua giày dép nội có thể giải thích bởi các biến độc lập trong mơ hình. Như vậy bước đầu có thể nói mơ hình là phù hợp với tập dữ liệu mẫu. Tuy nhiên hệ số R2 hiệu chỉnh chỉ cho biết sự phù hợp của mơ hình của mơ hình hồi quy đối với dữ liệu mẫu, nó có thể khơng có giá trị khi khái quát hóa, do đó cần kiểm
định F để kiểm định sự phù hợp với tổng thể. Giá trị F là 68.075 với mức ý nghĩa
0.000 do đó mơ hình hồi quy được xem là phù hợp với tổng thể.
Bảng 4.7 Kết quả của mơ hình phân tích hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua giày dép nội
Biến độc lập
Giá trị chưa chuẩn
hóa
Giá trị đã
chuẩn hóa Giá trị t
Mức ý nghĩa VIF B Beta Hằng số -0.105 -0.466 0.641 CL 0.352 0.388 7.680 0.000 1.396 VC 0.195 0.172 3.736 0.000 1.155 NT 0.145 0.197 4.171 0.000 1.227 GC 0.281 0.296 6.172 0.000 1.258
TK 0.078 0.103 2.309 0.022 1.092 Giá trị R 0.789a Giá trị R2 0.622 Giá trị R2 hiệu chỉnh 0.613 Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS
Kiểm tra các giả định của mơ hình hồi quy
Phân tích hồi quy mơ hình hồi qui địi hỏi một số giả định để đảm bảo các ước lượng trong mơ hình có ý nghĩa và đáng tin cậy. Do đó việc phân tích kết quả và kiểm tra so với các giả định này là việc cần thiết.
Kiểm tra đa cộng tuyến
Việc kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến được thực hiện thơng qua nhân tố phóng đại phương sai VIF; nếu VIF lớn hơn 10 thì đó là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến. Căn cứ vào số liệu của bảng kết quả hồi quy (Bảng 4.13) thì hệ số phóng đại phương sai VIF của mơ hình hồi quy có giá trị lớn nhất là 1.396 nhỏ hơn so với 10 do đó khơng có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến.
Mặt khác, biểu đồ phân tán giữa hai biến giá trị phần dư (trên trục tung) và giá trị dự
đoán (trên trục hồnh) của mơ hình hồi quy như đã thể hiện ở hình 4.1 cho thấy phần
dư phân tán một cách ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đi qua tung độ 0 chứ khơng tạo thành một hình dạng nào; do đó giả định liên hệ tuyến tính của mơ hình hồi quy trên khơng bị vi phạm.
Hình 4.1 Biểu đồ phân tán giữa hai biến giá trị phần dư và giá trị dự đoán
Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS
Kiểm tra phương sai của phần dư không đổi
Việc kiểm tra giả định phương sai của phần dư không đổi được thực hiện bằng kiểm
định tương quan hạng Spearman giữa các biến độc lập và phần dư đã chuẩn hóa
(ABSRES2). Kết quả kiểm định được thể hiện ở bảng 4.14 cho thấy ở mức ý nghĩa 5% giả thuyết H0 với phát biểu “hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0” không thể bị bác bỏ. Như vậy giả thuyết phương sai của phần dư thay đổi bị bác bỏ. Điều này đồng nghĩa khơng có sự vi phạm giả định phần dư không đổi.
Bảng 4.8 Kết quả kiểm định tương quan hạng Spearman giữa các biến độc lập và phần dư đã chuẩn hóa
ABSR ES1 CL VC NT GC TK Spear man's rho ABS RES1 Hệ số tương quan 1.000 0.056 -0.026 -0.036 .021 -0,124 Mức ý nghĩa (2 chiều) . 0.416 0.703 0.605 0.765 0.070 CL Hệ số tương quan 0.056 1.000 0.351** 0.396** 0.363** 0.313** Mức ý nghĩa (2 chiều) 0.416 . 0.000 0.000 0.000 0.000 VC Hệ số tương quan -0.026 0.351** 1.000 0.280** 0.267** 0.091 Mức ý nghĩa (2 chiều) 0.703 0.000 . 0.000 0.000 0.186 NT Hệ số tương quan -0.036 0.396** 0.280** 1.000 0.314** 0.216** Mức ý nghĩa (2 chiều) 0.605 0.000 0.000 . 0.000 0.001 GC Hệ số tương quan 0.021 0.363** 0.267** .314** 1.000 0.107 Mức ý nghĩa (2 chiều) 0.765 0.000 0.000 .000 . 0.118 TK Hệ số tương quan -0.124 0.313** 0.091 .216** 0.107 1.000 Mức ý nghĩa (2 chiều) 0.070 0.000 0.186 .001 0.118 . Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS Kiểm tra phần dư có phân phối chuẩn
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như sử dụng sai mơ hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để
phân tích. Một trong những khảo sát về phân phối của phần dư là xây dựng biểu đồ Histogram P-P Plot.
Cũng cần chú ý rằng sẽ là không hợp lý nếu như chúng ta kỳ vọng rằng các phần dư quan sát có phân phối hồn tồn chuẩn vì ln có những chênh lệch khi lấy mẫu, ngay cả khi sai số thực có phân phối chuẩn trong tổng thể đi nữa thì phần dư trong mẫu quan sát chỉ có phân phối xấp xỉ chuẩn mà thơi.
Từ biểu đồ ở hình 4.2 bên dưới ta thấy độ lệch chuẩn (Std.Dev) trong hai mơ hình hồi quy là 0.98814 xấp xỉ 1 và trung bình Mean gần bằng 0 do đó có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hình 4.2 Phân phối của phần dư
Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS
Tương tự, biểu đồ P-P Plot như hình 4.3 cho thấy rằng các biến quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên ta có thể khẳng định rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Hình 4.3 Phân phối của phần dư quan sát
Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS
Kiểm tra tính độc lập của sai số
Hệ số của kiểm định Durbin-Watson của hai mơ hình hồi quy lần lượt là 1.884 (bảng số 2, phụ lục 10) nằm trong khoảng từ 1 đến 3, tức là các phần dư độc lập với nhau.
Kiểm định các giả thuyết của mơ hình và thảo luận các kết quả
Sau khi kiểm tra các vi phạm giả định trong phân tích mơ hình hồi quy, kết quả của mơ hình hồi quy của mẫu có thể sử dụng các ước lượng cho các hệ số hồi quy của tổng thể. Phương trình hồi quy theo hệ số chuẩn hóa được chấp nhận như sau:
YD = 0.388*CL + 0.172*VC + 0.197*NT + 0.296*GC+ 0.103*TK
Trong đó:
YD: ý định mua giày dép nội CL: chất lượng cảm nhận VC: tính vị chủng
NT: niềm tin hàng nội GC: giá cả cảm nhận TK: nhóm tham khảo
Từ phương trình hồi quy ta có thể thấy ý định mua giày dép nội phụ thuộc vào 05 yếu tố như giả thuyết ban đầu đưa ra là: (1) chất lượng cảm nhận, (2) tính vị chủng, (3) niềm tin hàng nội, (4) giá cả cảm nhận, (5) nhóm tham khảo có ảnh hưởng đến ý định mua giày dép nội. Năm yếu tố đều có tác động cùng chiều đến ý định mua giày dép nội. Với giá trị của hệ số beta, trong số các yếu tố tác động đến ý định mua giày dép nội thì yếu tố (1) chất lượng cảm nhận là yếu tố tác động mạnh nhất với hệ số β là 0.388; tiếp theo là yếu tố (4) giá cả cảm nhận với hệ số β là 0.296; trong khi đó yếu tố (5) nhóm tham khảo có tác động yếu nhất với hệ số β là 0.103.
Hình 4.4 Mơ hình nghiên cứu chính thức
Tính vị chủng
Giả thuyết H1: Tính vị chủng có ảnh hưởng cùng chiều đến ý định mua giày dép nội. Yếu tố “tính vị chủng” có mức ý nghĩa thống kê ở mức 1% (sig. = 0.000), với giá trị
β = 0.172> 0, điều này chứng tỏ rằng giả thuyết H1 được chấp nhận. Với điều kiện
Chất lượng cảm nhận
Giá cả cảm nhận
Niềm tin hàng nội
Tính vị chủng
Nhóm tham khảo
Ý định mua giày dép nội 0,19
các yếu tố khác không đổi, nếu “tính vị chủng” càng tăng thì ý định mua giày dép nội càng nhiều.
Chất lượng cảm nhận
Giả thuyết H2: Chất lượng cảm nhận ảnh hưởng cùng chiều đến ý định mua giày dép nội.
Yếu tố “chất lượng cảm nhận” có mức ý nghĩa thống kê ở mức 1% (sig. = 0.000), với giá trị β = 0.388> 0, điều này chứng tỏ rằng giả thuyết H2 được chấp nhận. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu “chất lượng cảm nhận” càng cao thì ý định mua giày dép nội càng tăng.
Giá cả cảm nhận
Giả thuyết H3: Giá cả cảm nhận ảnh hưởng cùng chiều đến ý định mua giày dép nội. Yếu tố “giá cả cảm nhận” có mức ý nghĩa thống kê ở mức 1% (sig. = 0.000), với giá trị β = 0.296> 0, điều này chứng tỏ rằng giả thuyết H3 được chấp nhận. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu “giá cả cảm nhận” càng tốt thì ý định mua giày dép nội càng tăng.
Niềm tin hàng nội
Giả thuyết H4: Niềm tin hàng nội có ảnh hưởng cùng chiều đến ý định mua giày dép nội
Yếu tố “niềm tin hàng nội” có mức ý nghĩa thống kê ở mức 1% (sig. = 0.000), với giá trị β = 0.197> 0, điều này chứng tỏ rằng giả thuyết H4 được chấp nhận. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu “niềm tin hàng nội” càng tăng thì ý định mua giày dép nội càng nhiều.
Nhóm tham khảo
Giả thuyết H5: Nhóm tham khảo có ảnh hưởng cùng chiều đến ý định mua giày dép nội
Yếu tố “nhóm tham khảo” có mức ý nghĩa thống kê ở mức 1% (sig. = 0.022), với giá trị β = 0.103> 0, điều này chứng tỏ rằng giả thuyết H5 được chấp nhận. Với điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu “nhóm tham khảo” càng nhiều thì ý định mua giày dép nội càng nhiều.
Bảng 4.9 Kết luận về giả thuyết nghiên cứu
STT Giả
thuyết Nội dung
Tác
động Kết luận
1 H1 Tính vị chủng có ảnh hưởng cùng chiều đến
ý định mua giày dép nội. + Chấp nhận
2 H2 Chất lượng cảm nhận có ảnh hưởng cùng
chiều đến ý định mua giày dép nội. + Chấp nhận
3 H3 Giá cả cảm nhận có ảnh hưởng cùng chiều
đến ý định mua giày dép nội. + Chấp nhận
4 H4 Niềm tin hàng nội có ảnh hưởng cùng chiều
đến ý định mua giày dép nội. + Chấp nhận
5 H5 Nhóm tham khảo có ảnh hưởng cùng chiều
đến ý định mua giày dép nội. + Chấp nhận
Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS
KIỂM ĐỊNH SỰ KHÁC BIỆT TRONG Ý ĐỊNH MUA GIÀY DÉP NỘI
Kiểm định trung bình Independent-samples t-test cho phép ta so sánh hai trị trung bình của hai mẫu độc lập rút ra từ hai tổng thể này trong tổng thể chung. Trong kiểm
định này, nếu trị Sig. của kiểm định F (kiểm định Levene) >= 0.05 thì ta lấy trị Sig.
trong kiểm t (t-test) ở dòng phương sai đồng nhất; ngược lại ta lấy trị Sig. trong kiểm t ở dòng phương sai khơng đồng nhất.
Muốn so sánh trị trung bình của nhiều hơn 2 tổng thể độc lập trong tổng thể chung thì phương pháp phân tích phương sai Anova cho phép thực hiện điều đó. (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).