GT SD NT CN KN ML GT Tương quan 1 0.002 0.030 0.032 0.096 0.080 Mức ý nghĩa 0.979 0.644 0.624 0.144 0.224 N 235 235 235 235 235 235 SD Tương quan 0.002 1 0.336 0.375 0.218 0.292 Mức ý nghĩa 0.979 0.000 0.000 0.001 0.000 N 235 235 235 235 235 235 NT Tương quan 0.030 0.336 1 0.215 0.077 0.069 Mức ý nghĩa 0.644 0.000 0.001 0.024 0.014 N 235 235 235 235 235 235 CN Tương quan 0.032 0.375 0.215 1 0.109 0.161 Mức ý nghĩa 0.624 0.000 0.001 0.001 0.029 N 235 235 235 235 235 235 KN Tương quan 0.096 0.218 0.077 0.109 1 0.578 Mức ý nghĩa 0.144 0.001 0.024 0.001 0.000 N 235 235 235 235 235 235 ML Tương quan 0.080 0.292 0.069 0.161 0.578 1 Mức ý nghĩa 0.224 0.000 0.014 0.029 0.000 N 235 235 235 235 235 235
(Nguồn: Phân tích SPSS từ dữ liệu điều tra)
Kết quả cho thấy các biến độc lập đều có tương quan với biến phụ thuộc (mức ý nghĩa sig<0.05). Tuy nhiên biến GT lại khơng có tương quan với biến ML cũng như các biến còn lại (mức ý nghĩa sig>0.05). Trong đó tương quan giữa biến KN và ML là khá cao (0.578). Tương quan giữa NT và ML là nhỏ nhất (0.06). Giữa các biến với nhau cũng có tương quan, dao động trong khoảng 0.07 đến 0.37. Như vậy nhìn chung các biến đều có tương quan lẫn nhau và tương quan với biến phụ thuộc ngoại trừ biến GT khơng có tương quan với biến nào. Tuy nhiên để có thể khẳng định hơn nữa tác giả đưa tất cả các biến vào phân tích hồi quy bội.
4.4.2.2 Phân tích hồi quy
Tất cả các biến được đưa vào xử lý theo phương pháp ENTER, kết quả như sau:
Bảng 4.7 Bảng tóm tắt mơ hình Mơ hình R R 2 R2 Hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Thống kê thay đổi
Hệ số Durbin- Watson R2 thay đổi F thay đổi df1 df2 Mức ý nghĩa F thay đổi 1 .624a 0.389 0.376 0.50944 0.389 29.176 5 229 0 1.942 a. Các dự báo: (Hằng số), KN,CN,NT,SD,GT b Biến phụ thuộc: ML
(Nguồn: Phân tích SPSS từ dữ liệu điều tra)
Bảng 4.8 Bảng hệ số hồi quya
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá Hệ số hồi quy chuẩn hoá t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Hằng số) 0.294 0.435 0.676 0.500 GT 0.082 0.068 0.068 1.216 0.225 0.849 1.178 SD 0.204 0.071 0.170 2.878 0.004 0.763 1.311 NT 0.074 0.051 0.079 1.441 0.032 0.877 1.140 CN 0.136 0.053 0.133 2.565 0.011 0.989 1.011 KN 0.608 0.058 0.551 10.43 0.000 0.943 1.061 a. Biến phụ thuộc: ML
Kết quả ở bảng 4.7 cho thấy R2=0.376 nghĩa là mơ hình giải thích đuợc 37,6% tác động của các yếu tố lên ý định mua lại hàng trực tuyến của người tiêu dùng. Ngoài ra kiểm định F dùng để kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tổng thể.
Bảng 4.9 Bảng phân tích phương sai ANOVA(b)
Mơ hình Tổng bình phương df Bình phương bình quân F Sig.
1 Biến thiên do hồi quy 37.86 5 7.572 29.176 .000a
Phần dư 59.432 229 0.26
Tổng 97.291 234
a. Các dự báo: (Hằng số), KN,CN,NT,SD,GT b Biến phụ thuộc: ML
(Nguồn: Phân tích SPSS từ dữ liệu điều tra)
Kết quả ở bảng 4.9 cho thấy giá trị F=29.176 với mức ý nghĩa sig=0.000>0.05 ta có thể kết luận mơ hình hồi quy tuyến tính xây dựng phù hợp với tổng thể.
Kết quả từ bảng 4.8 cho thấy biến “Giá trị cảm nhận” (GT) có mức ý nghĩa sig=0.225>0.05 nên không được chấp nhận về mặt ý nghĩa. Các biến cịn lại đều có sig ≤0.05 nên có ý nghĩa trong mơ hình.
Ngun nhân có thể là do đối tượng khảo sát không hiểu nội dung câu hỏi hoặc có thể do các yếu tố sau:
Ngày nay cơng nghệ thông tin phát triển nên việc tiếp cận với hình thức mua sắm trực tuyến đúng là rất phổ biến. Tuy nhiên đối tượng khảo sát phần lớn trong độ tuổi học sinh, sinh viên nên thời gian giành cho việc học tập là ưu tiên lớn, ngoài thời gian đó là thời gian sinh hoạt cá nhân nhưng khơng phải lúc nào cũng có thể thực hiện được việc mua sắm và ở bất kỳ nơi đâu do việc mua sắm phải được thực hiện thơng qua máy vi tính có kết nối mạng hoặc các thiết bị di động hiện đại có kết nối mạng, điều này là không phải dễ dàng với phần lớn đối tượng khảo sát. Dường như chính sách cho đổi trả hàng đối với người tiêu dùng là khơng quan trọng vì hiển nhiên hầu hết các trang web đều cho đổi trả hàng nhưng vấn đề là sẽ mất công cho khách hàng. Ngoài ra thị trường cạnh tranh gay gắt nên giá cả sản phẩm khơng cịn nhiều chênh lệch giữa các cửa hàng trực tuyến (Thái Khánh Hoà, 2012). Do đó giá trị cảm nhận có thể khơng cịn ý nghĩa thực tiễn nữa.
4.4.2.3 Kiểm định sự phù hợp của mơ hình a) Giả định Phương sai của sai số không đổi a) Giả định Phương sai của sai số không đổi
Tác giả tiến hành đánh giá phương sai của sai số thông qua hệ số tương quan hạng tổng thể giữa phần dư và các biến độc lập.
Giả thuyết H0 : hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0 (tương đương phương sai của sai số không đổi), kết quả như sau:
Bảng 4.10 Bảng hệ số tương quan
ABSZRE_1 SD NT CN KN
Spearman's rho
ABSZRE_1 Hệ số tương quan 1.000 0.016 -0.06 -0.004 -0.151 Mức ý nghĩa 0.805 0.364 0.948 0.254
N 235 235 235 235 235
(Nguồn: Phân tích SPSS từ dữ liệu điều tra)
Mức ý nghĩa sig=0.805>0.05: chấp nhận giả thuyết H0 phương sai của sai số không đổi đối với biến độc lập SD
Mức ý nghĩa sig=0.364>0.05: chấp nhận giả thuyết H0 phương sai của sai số không đổi đối với biến độc lập NT
Mức ý nghĩa sig=0.948>0.05: chấp nhận giả thuyết H0 phương sai của sai số không đổi đối với biến độc lập CN
Mức ý nghĩa sig=0.254>0.05: chấp nhận giả thuyết H0 phương sai của sai số không đổi đối với biến độc lập KN
Như vậy giả định phương sai của sai số không đổi được chấp nhận. b) Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có phân phối chuẩn khi nó có trung bình Mean xấp xỉ 0 và độ lệch chuẩn Std.Dev gần bằng 1. Tiến hành vẽ đồ thị Histogram với phần dư chuẩn hố của mơ hình (biến zre_1) kết quả như sau:
Hình 4.6 Phân phối chuẩn của phần dư
Phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn khi Trung bình Mean=-2.14x10-15 gần bằng 0, Độ lệch chuẩn Std.Dev=0.989 xấp xỉ bằng 1.
Như vậy giả định phân phối chuẩn của phần dư được chấp nhận.
c) Giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tương quan giữa các phần dư)
Thực hiện thông qua kiểm định Durbin –Waston và hệ số này đã được tính ở bảng trên. 1<d=1.942<3 : chấp nhận giả thuyết khơng có tự tương quan
d) Giả định về đa cộng tuyến
Thông qua hệ số VIF, thường VIF>=10 thì có đa cộng tuyến (Hair & ctg 2006). Trong bảng phân tích trên VIF của các biến đều nhỏ hơn 2. Như vậy khơng có đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
4.4.2.4 Kết luận về mơ hình hồi quy bội
“Kinh nghiệm mua hàng trực tuyến” là yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến “Ý định mua lại” của khách hàng (ßKN lớn nhất). ßKN=0.551>0 có nghĩa là “Kinh nghiệm mua hàng trực tuyến” có quan hệ cùng chiều với “Ý định mua lại”. Như vậy giả thuyết H5 của mơ hình được chấp nhận.
“Cảm nhận tính dễ sử dụng” cũng là yếu tố ảnh hưởng đến “Ý định mua lại“ của khách hàng. ßSD=0.17>0 có nghĩa là “Cảm nhận tính dễ sử dụng” có quan hệ cùng chiều với “Ý định mua lại”. Như vậy giả thuyết H2 của mơ hình được chấp nhận. “Chức năng” cũng là yếu tố ảnh hưởng đến “Ý định mua lại“ của khách hàng. ßCN=0.133>0 có nghĩa là “Chức năng” có quan hệ cùng chiều với “Ý định mua lại”. Như vậy giả thuyết H4 của mơ hình được chấp nhận.
“Niềm tin” là yếu tố ảnh hưởng thấp nhất đến “Ý định mua lại” của khách hàng (ßNT nhỏ nhất). ßNT=0.105>0 có nghĩa là “Niềm tin” có quan hệ cùng chiều với “Ý định mua lại”. Như vậy giả thuyết H3 của mơ hình được chấp nhận.
Như vậy thơng qua mơ hình hồi quy các giả thuyết ban đầu được tổng hợp như sau:
Bảng 4.11 Kết luận về các giả thuyết
(Nguồn: Tổng hợp từ các kết quả)
Giả thuyết Phát biểu Mức ý nghĩa Kết quả
H1
Giá trị cảm nhận của khách hàng càng cao thì ý
định mua lại hàng trực tuyến càng lớn 0.225> 0.05
Bác bỏ Giả thuyết H1
H2
Cảm nhận tính dễ sử dụng càng cao thì ý định
mua lại hàng trực tuyến của khách hàng càng lớn 0.004 < 0.05
Giả thuyết H2 không bị bác bỏ
H3
Niềm tin của khách hàng đối với trang web càng cao thì ý định mua lại hàng trực tuyến của khách hàng càng lớn
0.032 < 0.05 Giả thuyết H3 không bị bác bỏ
H4
Chức năng của trang web càng tốt thì ý định mua
lại hàng trực tuyến của khách hàng càng cao 0.011< 0.05
Giả thuyết H4 không bị bác bỏ
H5
Kinh nghiệm mua sắm trực tuyến có tác động tích
cực đến ý định mua lại hàng trực tuyến 0.000 < 0.05
Giả thuyết H5 khơng bị bác bỏ
4.5 Kiểm định trung bình cho tổng thể
Tiến hành chạy One – Sample Test cho các biến trong mơ hình, kết quả như sau:
Bảng 4.12 Kiểm định giá trị trung bình cho tổng thể One-Sample Test One-Sample Test
Giá trị tham chiếu = 3 Biến Trung bình nghĩa sig Mức ý Khác biệt
Kiểm định với độ tin cậy 95% Cận dưới Cận trên SD 4.1479 0.000 1.1479 1.0786 1.2172 NT 4.0787 0.000 1.0787 0.9897 1.1678 CN 4.1549 0.000 1.1549 1.0862 1.2236 KN 3.8284 0.000 0.8284 0.7528 0.9040 ML 3.9702 0.000 0.9702 0.8873 1.0531
(Nguồn: Phân tích SPSS từ dữ liệu điều tra)
Đối với biến Cảm nhận tính dễ sử dụng: với mức ý nghĩa sig=0.000<0.05 cho thấy thực tế mức đồng ý về biến Cảm nhận tính dễ sử dụng của tổng thể là cao (4.14>3). Đối với biến Niềm tin: với mức ý nghĩa sig=0.000<0.05 cho thấy thực tế mức đồng ý về biến Niềm tin của tổng thể là cao (4.07>3).
Đối với biến Chức năng: với mức ý nghĩa sig=0.000<0.05 cho thấy thực tế mức đồng ý về biến Chức năng của tổng thể là cao (4.15>3).
Đối với biến Kinh nghiệm mua hàng trực tuyến: với mức ý nghĩa sig=0.000<0.05 cho thấy thực tế mức đồng ý về biến Kinh nghiệm mua hàng trực tuyến của tổng thể là khá cao (3.82>3).
Đối với biến Ý định mua lại hàng trực tuyến: với mức ý nghĩa sig=0.000<0.05 cho thấy thực tế mức đồng ý về biến Ý định mua lại hàng trực tuyến của tổng thể là khá cao (3.97>3).
Như vậy thực tế giá trị trung bình của các biến có tính đại diện cho tổng thể và hầu hết đều ở mức độ đồng ý. (>3)
4.6 Kiểm định sự khác biệt giữa các biến kiểm soát đến biến “Ý định mua lại”
Trong phần này tác giả tiến hành xem xét liệu có sự khác biệt giữa các nhóm tuổi, nhóm học vấn, nhóm ngành nghề, nhóm thu nhập đến “Ý định mua lại” hay khơng. Để làm được điều này, kiệm định phân tích phương sai một yếu tố (One – Way ANOVA) được thực hiện. Có một số giả định sau đối với phân tích phương sai một yếu tố:
• Các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn ngẫu nhiên
• Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu phải đủ lớn để được xem như có tiệm cận phân phối chuẩn
• Phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất
9 Kiểm định Kruskal - Wallis
Nếu giả định tổng thể có phân phối chuẩn với phương sai bằng nhau khơng đáp ứng được thì kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis sẽ là một giải pháp thay thế hữu hiệu cho ANOVA.
9 Kiểm định Dunnett
Khi có sự khác biệt giữa các nhóm và muốn xác định rõ khác biệt đó là giữa nhóm nào thì kiểm định Dunnett sẽ được sử dụng để xem xét điều này.
Tiến hành chạy One – Way ANOVA lần lượt từng biến kiểm soát với biến ML (Trung bình của biến Ý định mua lại) ta được kết quả sau:
Bảng 4.13 Kiểm định sự khác biệt giữa các biến kiểm soát với biến ML Biến kiểm soát Phương sai đồng nhất - Mức ý nghĩa sig Biến kiểm soát Phương sai đồng nhất - Mức ý nghĩa sig
Sự khác biệt giữa các nhóm đối với Ý định mua
lại - Mức ý nghĩa sig
Độ tuổi 0.420 0.030
Trình độ học vấn 0.245 0.066
Nghề nghiệp 0.740 0.256
Thu nhập 0.320 0.007
4.6.1 Độ tuổi
Nhóm tuổi từ 14-18 có số lượng nhiều nhất (87 người) và giá trị trung bình đối với ý định mua lại hàng trực tuyến cao nhất (4.11). Nhóm tuổi từ 23-25 có số lượng người ít nhất (63 người) và giá trị trung bình đối với ý định mua hàng trực tuyến thấp nhất (3.87). Tuy nhiên sự chênh lệch giữa nhóm lớn nhất và nhỏ nhất khơng nhiều và hầu hết nằm trong khoảng đồng ý. Ngay cả khi ở trong nhóm có độ trung bình lớn nhất đối với ý định mua hàng nhưng vẫn có trường hợp hồn tồn khơng đồng ý (1).
Bảng 4.14 Nhóm tuổi trong ý định mua lại hàng trực tuyến ML ML
Nhóm tuổi N Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất
Nhóm 14-18 87 4.1149 0.70588 1.00 5.00
Nhóm 19-22 85 3.8941 0.59808 3.00 5.00
Nhóm 23-25 63 3.8730 0.58866 2.50 5.00
Tổng 235 3.9702 0.64481 1.00 5.00
(Nguồn: Phân tích SPSS từ dữ liệu điều tra)
Thống kê Levene có mức ý nghĩa sig=0.420>0.05 có nghĩa là phương sai của các nhóm so sánh đồng nhất. Như vậy là thoả điều kiện để xem xét tiếp theo.
Bảng ANOVA có mức ý nghĩa sig=0.03<0.05 chứng tỏ có sự khác biệt về ý định mua lại hàng trực tuyến giữa các nhóm tuổi với nhau.
Để xem xét sự khác biệt về ý định mua lại hàng trực tuyến giữa các nhóm trong độ tuổi tác giả tiến hành chạy kiểm định “sau” với phép kiểm định Dunnett:
Bảng 4.15 Kiểm định sự khác biệt của YĐML giữa các nhóm trong độ tuổi (I) Nhóm tuổi (J) Nhóm tuổi (I) Nhóm tuổi (J) Nhóm tuổi
Khác biệt trung bình (I-J) Sai số chuẩn Mức ý nghĩa Độ tin cậy 95% Cận dưới Cận trên Nhóm 14-18 Nhóm 23-25 0.2419 0.1055 0.041 0.008 0.476 Nhóm 19-22 Nhóm 23-25 0.0211 0.1060 0.970 -0.214 0.256
(Nguồn: Phân tích SPSS từ dữ liệu điều tra)
4.6.2 Trình độ học vấn
Nhóm Trung học có số lượng người nhiều nhất (79 người) và giá trị trung bình đối với ý định mua lại hàng trực tuyến cao nhất (4.09). Nhóm Trung cấp có số người ít nhất (33 người) và có giá trị trung bình đối với ý định mua hàng trực tuyến thấp nhất (3.77). Tuy nhiên sự chênh lệch giữa nhóm lớn nhất và nhỏ nhất khơng nhiều và hầu hết nằm trong khoảng đồng ý.
Bảng 4.16 Nhóm học vấn trong ý định mua lại hàng trực tuyến ML ML Nhóm N Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất Đại học 55 3.8818 0.63072 3.00 5.00 Cao đẳng 68 3.9926 0.58903 3.00 5.00 Trung cấp 33 3.7727 0.80128 1.00 5.00 Trung học 79 4.0949 0.61015 3.00 5.00 Tổng 235 3.9702 0.64481 1.00 5.00
(Nguồn: Phân tích SPSS từ dữ liệu điều tra)
Thống kê Levene có mức ý nghĩa sig=0.245>0.05 có nghĩa là phương sai của các nhóm so sánh đồng nhất. Như vậy là thoả điều kiện để xem xét tiếp theo.
Bảng ANOVA có mức ý nghĩa sig=0.066>0.05 chứng tỏ khơng có sự khác biệt về ý định mua lại hàng trực tuyến giữa các nhóm trình độ học vấn với nhau.
4.6.3 Nghề nghiệp
Nhóm H.sinh/S.viên có số lượng người nhiều nhất (177 người) và giá trị trung bình đối với ý định mua lại hàng trực tuyến cao nhất (4.008). Nhóm Tự do có số người ít nhất (17 người) và có giá trị trung bình đối với ý định mua hàng trực tuyến thấp nhất (3.79). Tuy nhiên sự chênh lệch giữa nhóm lớn nhất và nhỏ nhất không nhiều và hầu hết nằm trong khoảng đồng ý.
Bảng 4.17 Nhóm nghề nghiệp trong ý định mua lại hàng trực tuyến ML Độ tin cậy 95% ML Độ tin cậy 95% Nhóm N Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất Nhân viên 41 3.8780 0.64012 3.00 5.00 H.sinh/S.viên 177 4.0085 0.64507 1.00 5.00 Tự do 17 3.7941 0.63882 2.50 5.00 Tổng 235 3.9702 0.64481 1.00 5.00
(Nguồn: Phân tích SPSS từ dữ liệu điều tra)
Thống kê Levene có mức ý nghĩa sig=0.74>0.05 có nghĩa là phương sai của các nhóm so sánh đồng nhất. Như vậy là thoả điều kiện để xem xét tiếp theo.
Bảng ANOVA có mức ý nghĩa sig=0.256>0.05 chứng tỏ khơng có sự khác biệt về ý định mua lại hàng trực tuyến giữa các nhóm nghề nghiệp với nhau.
4.6.4 Thu nhập
Nhóm thu nhập dưới 3 triệu/tháng có số lượng người nhiều nhất (138 người) và giá