Biến quan sát Yếu tố
1 2 3 4 5 OL_3 .781 .169 .198 .188 .218 OL_4 .780 .122 .148 .190 .271 OL_6 .726 .322 .148 .105 .081 OL_5 .721 .254 .017 .045 .126 OL_2 .715 .138 .166 .187 .328 UC_2 .215 .782 .181 .119 .065 UC_1 .156 .739 -.016 .227 .184 CC_2 .134 .689 .112 .015 .360 UC_3 .257 .676 .054 .264 -.026 CC_1 .203 .668 .164 .188 .278 SE_4 -.002 -.004 .812 .022 .050 SE_2 .059 .031 .732 -.027 .048 SE_5 .032 .092 .695 .090 .156 SE_1 .262 .109 .651 -.137 -.131 SE_3 .207 .155 .624 .086 .003 AS_2 .087 .167 -.041 .879 .022 AS_3 .128 .284 .015 .812 -.033 AS_1 .270 .135 .073 .727 .116 MM_4 .184 .121 .029 -.005 .827 MM_3 .296 .182 .147 .011 .765 MM_2 .259 .303 -.052 .101 .645 Eigenvalues 6.992 2.425 1.838 1.407 1.036 Phương sai trích 33.295 11.546 8.751 6.701 4.933 Cronbach alpha .883 .841 .761 .812 .778
4.2.3 Điều chỉnh mơ hình nghiên cứu
Kết quả kiểm định các thang đo EFA cho thấy hai khái niệm sự lựa chọn không phổ biến và sự lựa chọn sáng tạo về mặt lý thuyết là hai thành phần phân biệt, nhưng về mặt thực tiễn có thể là một thành phần đơn hướng và được gọi là sự
lựa chọn mang tính sáng tạo. Sự lựa chọn mang tính sáng tạo thể hiện xu hướng lựa chọn sản phẩm và thương hiệu mà sự lựa chọn này thì khác biệt so với các tiêu chuẩn thiết lập, trong đó sự lựa chọn dựa trên quan điểm cá nhân mà quan điểm này thì khác hẳn so với quan điểm của nhóm tuy nhiên sự khác biệt này vẫn được mọi
người chấp nhận. Trên cơ sở đó, mơ hình nghiên cứu được điều chỉnh lại (xem Hình
4.1 ), với các giả thuyết sau:
Giả thuyết H1: Lòng tự trọng có mối quan hệ dương đến sự thơng thạo thị
trường.
Giả thuyết H2: Tránh sự lựa chọn tương tự có mối quan hệ dương đến sự
thông thạo thị trường.
Giả thuyết H3_4: Sự lựa chọn mang tính sáng tạo có mối quan hệ dương đến sự thông thạo thị trường.
Giả thuyết H5: Sự thông thạo thị trường có mối quan hệ dương đến năng lực
dẫn dắt thị trường trong lĩnh vực hàng tiêu dùng cụ thể là sản phẩm điện thoại di động.
Giả thuyết H6: Có sự khác biệt giữa nam và nữ đối với sự thông thạo thị
trường.
Giả thuyết H7: Có sự khác biệt về thu nhập đối với sự thông thạo thị trường. Giả thuyết H8: Có sự khác biệt về thời gian sử dụng điện thoại di động đối
H1 H2 H5 H3-4 H6 H7 H8
Hình 4.1: Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh
4.3 Phân tích ảnh hưởng của các thuộc tính tâm lý tác động đến sự thơng thạo thị trường thị trường
Phần này trình bày kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu bằng phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính đơn và bội và phân tích phương sai (T-Test,
ANOVA) để kiểm định sự khác biệt.
Kiểm tra các giả định mơ hình hồi quy
Trước khi phân tích các kết quả thu được ở trên, ta cần kiểm tra các
giả định trong hồi quy tuyến tính. Nếu các giả định này bị vi phạm. Thì các
ước lượng khơng đáng tin cậy nữa (Hồng Trọng, Mộng Ngọc 2008). Ta sẽ
lần lượt kiểm tra các giả định sau:
(1) Phương sai của sai số (phần dư) khơng đổi. (2) Các phần dư có phân phối chuẩn.
Kết quả kiểm tra các giả định mơ hình hồi quy được trình bày trong phụ lục 6.
Thứ nhất, kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) Lịng tự trọng Sự thơng thạo thị trường Tránh sự lựa chọn tương tự Năng lực dẫn dắt thị trường Sự lựa chọn mang tính sáng tạo
Biến kiểm sốt:
- Giới tính
- Thu nhập
Biến kiểm sốt:
khơng đổi:
Để kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) không đổi, ta
sử dụng đồ thị phân tán của phần dư đã được chuẩn hóa (Standardized
Residual) và giá trị dự báo đã được chuẩn hóa (Standardized Predicted
Value). Quan sát đồ thị, ta thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục O (là quanh giá trị trung bình của phần dư) trong một phạm vi không đổi.
Điều này có nghĩa là phương sai của phần dư không đổi.
Thứ hai, kiểm tra giả định các phần dư có phân phối chuẩn:
Phần dư có thể khơng tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần
dư không đủ nhiều để phân tích… (Hồng Trọng, Mộng Ngọc 2008). Chúng
ta sẽ sử dụng các biểu đồ tần số (Histogram, Q-Q plot, P-P plot) của các phần dư (đã được chuẩn hóa) để kiểm tra giả định này.
Kết quả từ biểu đồ tần số Histogram của phần dư cho thấy, phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = 0, độ lệch chuẩn Std. Dev = 0.99). Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không
bị vi phạm.
Kết quả từ biểu đồ tần số Q-Q plot, P-P plot cho thấy các điểm phân
tán xung quanh được kỳ vọng. Cũng cho thấy giả định phân phối chuẩn của
phần dư không bị vi phạm.
Kiểm tra giả định về mối tương quan giữa các biến độc lập:
Kiểm tra giả định về mối tương quan giữa các biến độc lập là đo lường đa cộng tuyến (Collinearlity Diagnostics). Các công cụ chuẩn đốn đa cộng tuyến có thể sử dụng là: Độ chấp nhận của biến (Tolerance), hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF).
Độ chấp nhận của biến (Tolerance): Nếu độ chấp nhận của một biến
nhỏ, thì nó gần như là một kết hợp tuyến tính của các biến độc lập khá, và
đó là dấu hiệu của Đa cộng tuyến. Hệ số phóng đại phương sai (VIF) là
quá 10, đó là dấu hiệu của Đa cộng tuyến (Hoàng Trọng, Mộng Ngọc
2008).
Trước khi phân tích hồi quy tuyến tính, ta xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến thông qua xây dựng ma trận tương quan (xem Bảng 4.3)