Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted Tôi sẽ mua hàng nếu có đánh
giá tích cực của các thành viên trên mạng về sản phẩm đó
6,59 2,221 0,644 0,646
Những ý kiến đánh giá trên
mạng rất đáng tham khảo 6,40 2,290 0,673 0,620 Quảng cáo trên mạng xã hội
đúng với những gì tơi quan tâm 6,84 2,295 0,509 0,805
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha N of Items 0,770 3
Với mức ý nghĩa được đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha 0,77>0,7 nên
thang đo đạt độ tin cậy cần thiết nhưng chỉ có 2 biến quan sát SOC1 và SOC2 là
có giá trị Cronbach’s Alpha nếu loại biến nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha chung (0,77), cịn biến quan sát SOC3 có giá trị Cronbach’s Alpha nếu loại biến lớn hơn (0,805) nên có thể xem xét loại biến này ra khỏi thang đo Giá trị xã hội.
4.4.1.7 Thang đo: thái độ
Bảng 4.17: Hệ số tin cậy của thang đó Thái độ
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted Tơi có nhiều trải nghiệm với
hoạt động quảng cáo qua đt 7,96 4,644 0,471 0,815 Tôi từng sử dụng thông tin
quảng cáo để mua hàng 7,94 3,645 0,658 0,732 Nhìn chung tơi thích loại hìn
quảng cáo qua điện thoại 8,29 3,971 0,681 0,719 Tơi có quan tâm đến hoạt
động quảng cáo qua đt 8,19 4,107 0,666 0,729
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha N of Items 0,801 4
Kết quả phân tích trên đây cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha chung của thang đo này là 0,801 > 0,7. Điều này thể hiện thang đo thái độ hành vi của người tiêu dùng có độ tin cậy đạt yêu cầu và có thể sử dụng làm thang đo chính
thức của nghiên cứu. Tuy nhiên, khi kiểm tra thang đo loại biến của từng biến quan sát, ta thấy biến quan sát ATT1 có hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến (0,815) lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha chung của thang đo (0,801). Vì vậy, nghiên cứu có thể xem xét đề nghị loại biến quan sát này ra khỏi thang đo để tăng mức độ tin cậy cho thang đo.
4.4.1.8 Tổng hợp hệ số tin cậy (Cronbach’s Alpha) của các thang đo
Sau khi kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của tất cả các thang đo,
nghiên cứu thu được 7 thang đo có độ tin cậy cao tương ứng với 20 biến quan sát. Các biến quan sát và thang đo này sẽ tiếp tục được sử dụng trong bước tiếp theo của hoạt động nghiên cứu -thủ tục phân tích nhân tố (Exploration Factor Analysis - EFA).
Bảng 4.18: Tổng hợp hệ số tin cậy các thang đo
STT Tên thành phần Số lượng biến quan sát Cronbach’s Alpha
1 Giá trị thông tin 4 0,747
2 Giá trị khuyến mãi 3 0,837
3 Giá trị tin cậy 3 0,691
4 Sự phiền nhiễu 3 0,838
5 Giá trị giải trí 2 0,906
6 Giá trị xã hội 2 0,770
7 Thái độ hành vi 3 0,801
4.4.2 Phân tích nhân tố (EFA)
Việc phân tích nhân tố trong đề tài này được thực hiện với phương pháp trích hệ số là phương pháp Principal component Analysis và phép xoay nhân tố
Varimax để phân nhóm các yếu tố. Bước đầu phải xem xét hệ số trích
(Extration) của các biến, nếu biến nào có hệ số trích nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại. Tiếp theo, tác giả tiến hành xem xét 2 chỉ tiêu là hệ số KMO (Kaiser-Mayer-
Olkin) phải thoả mãn điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1 và kiểm định Barlett xem xét giả thuyết Ho: độ tương quan giữa các biến bằng 0 trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig <0,05) thì các biến quan sát có tương quan
với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) [2]. Kết quả nhóm nhân tố được thể hiện trong bảng Rotated Component
Mattrix và hệ số tải nhân tố (factor loading) trong bảng này phải có giá trị lớn
hơn 0,5 để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến trong nhân tố (Hoàng Trọng & Chu
Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) [2]. Điểm dừng khi trích nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 (theo mặc định SPSS thì những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn 1 biến gốc, vì sau mỗi lần chuẩn hố mỗi biến gốc có phương sai là 1). Thang đo được chấp nhận với tổng
phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 0,5.
Sau khi loại bỏ 2 biến ở bước kiểm định Cronbach’s Alpha, thang đo
chính thức cịn lại 17 biến quan sát. Phân tích nhân tố được tiến hành bằng
SPSS 16-Factor Analysis cho kết quả 2 lần như sau:
a, Phân tích nhân tố lần 1
Lần phân tích nhân tố thứ nhất có hệ số KMO=0,77 và kiểm định Barlett có ý nghĩa (sig =0,000<0,5) cho thấy việc phân tích nhân tố là thích hợp với các dữ liệu và các biến quan sát là có tương quan với nhau trong tổng thể.
Kết quả hệ số tải nhân tố (factor loading) của các biến cho thấy có 1 biến INF2 có hệ số 0,443<0,5 nên biến INF2 (Thơng tin của quảng cáo có tính cập nhật) bị loại. Như vậy sẽ cịn 16 biến được đưa vào phân tích nhân tố lần 2 [Phụ lục 3 bảng 6].
b, Phân tích nhân tố lần 2
Ở lần phân tích nhân tố thứ 2 này, kết quả KMO=0,766 và các biến quan sát tương quan với nhau trong tổng thể (sig=0,000<0,5), đồng thời cả 16
biến đều có hệ số tải lớn hơn 0,5 nên được giữ lại. Đây cũng là lần phân tích nhân tố cuối cùng và 16 biến này được xem xét kết quả rút trích nhân tố ở bước tiếp theo [Phụ lục 3 bảng 7].
Kết quả thể hiện trong bảng cho thấy, theo tiêu chuẩn Eignvalue >1 thì có 6 nhân tố được rút trích ra và 6 nhân tố này sẽ giải thích được 75,8% sự biến thiên của dữ liệu [Phục lục 3 bảng 8].
Tiếp theo, tác giả sử dụng phương pháp Varimax Procedure: xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hoá số lượng biến có hệ số lớn tại cùng
một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố (Hoàng
Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) [2].
Bảng 4.19: Kết quả xoay nhân tố
Nhân tố
1 2 3 4 5 6 Quảng cáo trên điện thoại cung cấp những thông tin mà tôi cần 0,712
Nội dung quảng cáo phù hợp, đơn giản, dễ hiểu 0,801
Thông điệp quảng cáo mang lại cho tôi nhiều thông tin thị trường 0,823 Tôi bị hấp dẫn bởi các chương trình khuyến mãi qua điện thoại 0,811 Tôi sẵn sàng nhận thơng điệp quảng cáo nếu có kèm q tặng,
khuyến mãi 0,819
Quà tặng, khuyến mãi được gửi kèm quảng cáo thường có giá trị
thấp 0,881
Hoạt động quảng cáo qua điện thoại đáng tin cậy 0,782
Tôi tin tưởng những thương hiệu được quảng cáo qua điện thoại 0,778
Chương trình Mobile Marketing đáng tin cậy hơn quảng cáo
phương tiện khác (tivi, radio, báo...) 0,685
Mobile marketing chỉ mang lại phiền nhiễu 0,848 Tơi khó chịu khi nhận những quảng cáo/ khuyến mãi trên điện
thoại (email, tin nhắn, mobiweb...) 0,851 Mức độ đồng ý nhận quảng cáo từ các đơn vị mà tôi đã đăng ký
nhận các chương trình quảng cáo. 0,851 Quảng cáo qua điện thoại có hình ảnh sinh động, nội dung bắt
mắt 0,889
Nhìn chung tơi thích những chương trình quảng cáo mang tính
thư giãn, giải trí 0,902
Tơi sẽ mua hàng nếu có nhiều đánh giá tích cực của các thành
viên trên mạng về sản phẩm đó 0,850
Những ý kiến đánh giá trên mạng rất đáng tham khảo 0,911 Extraction Method: Principal Component Analysis; Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 6 iterations.
Như vậy, kết quả xoay nhân tố cho thấy từ 16 biến được nhóm thành 6
nhân tố. Nhìn chung kết quả cho ra 6 nhóm là tương đồng với 6 nhóm nhân tố mà tác giả đưa ra ban đầu chứng tỏ mơ hình là phù hợp. 6 nhóm có được từ kết quả xoay nhân tố được chia như sau:
Bảng 4.20: Thang đo các biến sau phân tích EFA
Mã nhân tố Mã biến Diễn giải Tên
biến
INF
INF1 Quảng cáo trên điện thoại cung cấp những thông tin mà tôi cần
Giá trị thông tin INF2 Nội dung quảng cáo phù hợp, đơn giản, dễ hiểu
INF3 Thông điệp quảng cáo mang lại cho tôi nhiều thông tin thị trường
PRO
PRO1 Tơi bị hấp dẫn bởi các chương trình khuyến mãi qua điện thoại
Giá trị khuyến mãi PRO2 Tôi sẵn sàng nhận thông điệp quảng cáo nếu có kèm quà tặng, khuyến mãi
PRO3 Quà tặng, khuyến mãi được gửi kèm quảng cáo thường có giá trị thấp
CRE
CRE1 Hoạt động quảng cáo qua điện thoại đáng tin cậy
Giá trị tin cậy CRE2 Tôi tin tưởng những thương hiệu được quảng cáo qua điện thoại
CRE3 Chương trình Mobile Marketing phương tiện khác (tivi, radio, báo...) đáng tin cậy hơn quảng cáo
ANN
ANN1 Mobile marketing chỉ mang lại phiền nhiễu
Sự phiền nhiễu ANN2 Tơi khó chịu khi nhận những quảng cáo/ khuyến mãi trên điện thoại (email, tin nhắn, mobiweb...)
ANN3 Mức độ đồng ý nhận quảng cáo từ các đơn vị mà tôi đã đăng ký nhận các chương trình quảng cáo
ENT ENT1
Quảng cáo qua điện thoại có hình ảnh sinh động, nội dung
bắt mắt Giá trị
giải trí ENT2 Nhìn chung tơi thích những chương trình quảng cáo mang tính thư giãn, giải trí
SOC SOC1
Tơi sẽ mua hàng nếu có nhiều đánh giá tích cực của các
thành viên trên mạng về sản phẩm đó Giá trị xã hội SOC2 Những ý kiến đánh giá trên mạng rất đáng tham khảo
Kiểm định lại độ tin cậy của thang đo Giá trị thông tin sau khi loại 1 biến:
Kết quả phân tích cho thấy có 1 biến quan sát trong thang đo giá trị thông tin bị loại bỏ nên tác giả tiến hành kiểm định lại hệ số Cronbach’s Alpha của thang
đo giá trị thông tin mới như sau:
Bảng 4.21: Hệ số tin cậy của thang đo giá trị thông tin mới
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted Quảng cáo trên điện thoại cung cấp
những thông tin mà tôi cần 6,57 2,806 0,510 0,709 Nội dung quảng cáo phù hợp, đơn
giản, dễ hiểu 6,21 2,080 0,618 0,580
Thông điệp quảng cáo mang lại cho
tôi nhiều thông tin thị trường 6,16 2,394 0,566 0,643
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha N of Items 0,736 3
Bảng kết quả cho thấy thang đo giá trị thông tin sau khi loại bớt 1 biến vẫn
tổng biến đều lớn hơn 0,4. Như vậy các thang đo được giữ lại đều đạt độ tin cậy nên ta tiến hành điều chỉnh mơ hình nghiên cứu lần 2.
4.5 Phân tích hồi qui các nhân tố ảnh hưởng tới thái độ của người dùng Smartphone đối với hoạt động Mobile marketing
Để ước lượng mơ hình nghiên cứu sự ảnh hưởng của các nhân tố tới thái độ của người dùng Smartphone thành phố Hồ Chí Minh đối với Mobile
marketing, luận văn sử dụng phương trình hồi qui tuyến tính bội.
Phương trình có dạng:
Tác giả sử dụng phương pháp hồi qui bội để kiểm nghiệm mơ hình nghiên cứu do phương pháp hồi qui bội cho phép xây dựng mơ hình tương quan với nhiều yếu tố cùng ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, có thể nói mơ hình hồi qui bội phản
ánh gần với mơ hình tổng thể và có thể đánh giá tầm quan trọng của các khái niệm cần nghiên cứu có tương quan riêng với biến phụ thuộc một cách rõ ràng, Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) [2]. Để đánh giá sự phù hợp
của mơ hình tuyến tính, ta sử dụng hệ số R, R2 (với 0 < R2≤ 1), R2 điều chỉnh và
sai số chuẩn. Phương trình hồi qui được ước lượng dựa trên số liệu thu thập được thông qua kết quả điều tra 283 phần tử mẫu.
Bảng kết quả dưới đây thể hiện phân tích mơ hình hồi qui với biến phụ thuộc là “Thái độ” và 6 biến độc lập là (1) Giá trị thông tin, (2) Giá trị khuyến mãi, (3) Giá trị tin cậy, (4) Sự phiền nhiễu, (5) Giá trị giải trí và (6) Giá trị xã hội.
Từ kết quả phân tích của hai bảng 4.22 và 4.23 ta có thể đánh giá được mức
độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội với biến phụ thuộc là “Thái độ
của người dùng Smartphone” như sau:
So sánh hai giá trị R Square (R2) và Adjusted R Square (R2 điều chỉnh) ta
ATT = β0 + b1INF + b2PRO + b3CRE + b4ANN + b5ENT+ b6SOC
Trong đó: ATT: Thái độ
INF: Giá trị thông tin PRO: Giá trị khuyến mãi CRE: Giá trị tin cậy ANN: Sự phiền nhiễu ENT: Giá trị giải trí SOC: Giá trị xã hội
thấy R2 điều chỉnh = 0,503 nhỏ hơn R2= 0,513. Do đó dùng R2 điều chỉnh để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình sẽ an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng
mức độ phù hợp của mơ hình. Ngồi ra R2> 0,4 và sai số chuẩn (Std.Eror of
the Estimation) đều đạt yêu cầu.
Bảng 4.22: Kết quả thống kê các nhân tố tác động đến thái độ người sử dụng
Smartphone đối với hoạt động Mobile marketing
Model summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 0,716a 0,513 0,503 0,50657 2,022 ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 74,692 6 12,449 48,512 0,000a
Residual 70,825 276 0,257 Total 145,516 282
a. Predictors: (Constant), Giá trị thông tin, Giá trị khuyến mãi, Giá trị tin cậy, Sự phiền nhiễu, Giá trị giải trí và Giá trị xã hội
b. Dependent Variable: Thái độ
Bảng 4.23: Kết quả phân tích hồi quy ảnh hưởng của các nhân tố tới thái độ của người dùng Smartphone đối với Mobile marketing
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF (Constant) 0,889 0,287 3,094 0,002
Giá trị thông tin Giá trị khuyến mãi Giá trị tin cậy Sự phiền nhiễu Giá trị giải trí Giá trị xã hội 0,110 0,200 0,219 -0,169 0,237 0,054 0,046 0,040 0,054 0,040 0,041 0,043 0,112 0,237 0,196 -0,198 0,287 0,057 2,411 5,016 4,020 -4,222 5,805 1,254 0,017 0,000 0,000 0,000 0,000 0,211 0,815 0,787 0,740 0,805 0,721 0,862 1,226 1,270 1,352 1,242 1,387 1,160 a. Dependent Variable: Thái độ
Biến “Giá trị xã hội” có giá trị Sig > 0,05 nên nghiên cứu có thể xem xét loại biến này khỏi mơ hình nghiên cứu.
Sau khi phân tích nghiên cứu nhận thấy có một nhân tố có mức ảnh hưởng khơng có ý nghĩa thống kê vào thái độ của người dùng Smartphone đối
với Mobile marketing nên phương trình hồi qui được ước lượng tiếp tục với 5 nhân tố đã được xác định là có mức ảnh hưởng ý nghĩa.
Bảng 4.24: Kết quả thống kê các nhân tố tác động đến thái độ người dùng
Smartphone đối với hoạt động Mobile marketing sau hiệu chỉnh
Model summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 0,715a 0,511 0,502 0,50709 2,009 a. Predictors: (Constant), Giá trị thông tin, Giá trị khuyến mãi, Giá trị tin cậy, Sự phiền nhiễu, Giá trị giải trí và Giá trị xã hội
b. Dependent Variable: Thái độ
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 74,288 5 14,858 57,780 0,000a
Residual 71,228 277 0,257 Total 145,516 282
a. Predictors: (Constant), Giá trị thông tin, Giá trị khuyến mãi, Giá trị tin cậy, Sự phiền nhiễu, Giá trị giải trí và Giá trị xã hội
b. Dependent Variable: Thái độ
Bảng 4.25: Kết quả phân tích hồi quy ảnh hưởng của các nhân tố tới thái độ của người dùng Smartphone đối với Mobile marketing sau hiệu chỉnh
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF (Constant) 0,993 0,275 3,607 0,000
Giá trị thông tin Giá trị khuyến mãi Giá trị tin cậy Sự phiền nhiễu Giá trị giải trí 0,115 0,206 0,219 -0,167 0,250 0,045 0,040 0,054 0,040 0,040 0,118 0,245 0,197 -0,195 0,303 2,538 5,200 4,030 -4,172 6,321 0,012 0,000 0,000 0,000 0,000 0,823 0,799 0,740 0,806 0,771 1,215 1,252 1,352 1,240 1,298 a. Dependent Variable: Thái độ
Kết quả phân tích của bảng 4.25 cho thấy, trong 4 nhân tố ảnh hưởng tới
thái độ của người dùng Smartphone đối với hoạt động Mobile marketing, nhân tố
có mức ảnh hưởng lớn nhất là “Giá trị giải trí” với Beta = 0,250 tiếp theo là “Giá trị tin cậy” với Beta = 0,219, “Giá trị khuyến mãi” có Beta = 0,206 ở vị trí thứ 3. Nhân tố “Sự phiền nhiễu” có Beta là số âm = -0,167. Điều này chứng tỏ nhân tố này có ảnh hưởng tiêu cực tới thái độ của người sử dụng Smartphone, cịn “Giá trị thơng tin” hệ số Beta thấp nhất là 0,115
Kết quả nghiên cứu khẳng định 4 trên 5 giả thuyết nghiên cứu là H1, H2, H3 và H5 là nhân tố “Giá trị thông tin”, “Giá trị khuyến mãi”, “Giá trị tin