Chương 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3 Phân tích ảnh hưởng của các thuộc tính tâm lý tác động đến sự thông thạo thị
4.3.1 Đánh giá tác động của các biến lòng tự trọng (SE) và nhu cầu tiêu dùng đố
đối với tính độc đáo (AS, UC_CC) đến sự thông thạo thị trường (MM) - Mơ
hình thứ nhất
4.3.1.1 Xây dựng mơ hình
MM = β0 + β1SE + β2AS + β3UC_CC + ε
Kết quả phân tích hồi quy bội MLR (Multiple Linear Regression) bằng SPSS với phương pháp Enter (đồng thời), vì đã giả thuyết lòng tự trọng, tránh sự lựa chọn
tương tự, sự lựa chọn mang tính sáng tạo có mối quan hệ dương đến sự thông thạo
thị trường.
Bảng 4.4: Bảng tóm tắt mơ hình
Mơ hình
Hệ số R R2 R
2
hiệuchỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Hệ số Durbin-Watson
1 .494a .244 .236 .72792 1.893
a. Biến phụ thuộc: MM
b. Biến độc lập (C): UC_CC, SE, AS
Bảng 4.5: Bảng ANOVA
Mơ hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig.
1
Hồi quy 50.656 3 16.885 31.867 .000a
Phần dư 156.841 296 .530
Total 207.498 299
a. Biến phụ thuộc: MM
Bảng 4.6: Bảng trọng số hồi quy Mơ Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Mức ý nghĩa (Sig.)
Hệ số tương quan Thống kê đa
cộng tuyến B Độ lệch chuẩn (Std. Error) Hệ số Beta (β) Zero- order (Cor) Từng phần (PCor) Riêng phần (SCor) Hệ số Tolerance Nhân tử phóng đại phương sai (VIF) 1 (Constant) 1.748 .350 4.992 .000 Lòng tự trọng (SE) .051 .085 .032 .605 .546 .161 .035 .031 .928 1.078 Tránh sự lựa chọn tương tự (AS) -.030 .051 -.033 -.582 .561 .197 -.034 -.029 .791 1.265 Sự lựa chọn mang tính sáng tạo (UC_CC) .492 .058 .499 8.492 .000 .492 .443 .429 .740 1.351 a. Biến phụ thuộc: MM
Kết quả mơ hình hồi quy bội MLR (Multiple Linear Regression) cho thấy, một là, hệ số xác định R2 = .244 ( ≠ 0) và R2
adj = .236.
Kiểm định F (Bảng ANOVA) cho thấy mức ý nghĩa p (trong SPSS ký hiệu
sig) = .000. Như vậy mơ hình hồi quy phù hợp. Hay nói cách khác, các biến độc lập
giải thích được khoảng 24% phương sai của biến phụ thuộc. Hay nói cách khác mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với dữ liệu 24%.
Điểm chú ý ở đây là biến AS, chúng ta thấy AS tác động âm vào MM, mặc
dù khơng có ý nghĩa thống kê (βAS = -.033, p(sig) = .561). Tuy nhiên, nếu nhìn vào các hệ số tương quan, chúng ta thấy hệ số tương quan Pearson r = .197. Như vậy AS có quan hệ cùng chiều với MM. Nhìn vào hệ số tương quan từng phần (trong mẫu) Pcor (AS, MM) và tương quan bán phần Scor (AS, MM) chúng ta thấy hai hệ số tương quan này (qui tròn ba số lẻ gần bằng nhau) âm (Pcor = -.034 và SCor = -.029
). Điều này có nghĩa là hai biến còn lại (SE, UC_CC) đã giải thích phần AS giải thích cho MM.
trên, chúng ta có thể kết luận rằng tránh sự lựa chọn tương tự (AS) đã được thể hiện trong sự lựa chọn mang tính sáng tạo (UC_CC).
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy giá trị sig. của biến SE bằng .546 lớn hơn .05 (SigSE = .546 > .05). Điều này có nghĩa là biến SE khơng có ý nghĩa trong mơ hình này. Tuy nhiên, theo kết quả kiểm định đa cộng tuyến, chúng ta thấy VIFSE = 1.078 (<2). Vì vậy, một cách tổng quát, đạt yêu cầu. Cùng với kết quả kiểm tra đa cộng tuyến, nếu nhìn vào các hệ số tương quan, chúng ta thấy hệ số tương quan
Pearson r = .161. Điều này nói lên rằng SE có quan hệ cùng chiều với MM. Mặc dù biến SE khơng có ý nghĩa trong mơ hình, thế nhưng chúng ta không vội đưa ra kết luận mà cần kết hợp thêm nghiên cứu định tính lần nữa để chúng ta có thể đưa ra kết luận cuối cùng.
Cuối cùng, dựa vào kiểm định đa cộng tuyến, chúng ta thấy VIFUC_CC = 1.351 (< 2) cùng với kết quả phân tích hồi quy cho thấy SigUC_CC = .000 < .05. Vì vậy, một cách tổng quát, đạt yêu cầu và biến UC_CC đạt được ý nghĩa trong mơ hình.
4.3.1.2 Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính mơ hình thứ nhất
Sau khi phân tích hồi quy và kiểm tra các giả định của hàm hồi quy tuyến tính, ta có thể kết luận: biến UC_CC phù hợp với tổng thể, các giả định khơng bị vi phạm. Phương trình hồi quy đối với các biến đã chuẩn hóa có dạng như sau:
MM = 0.032 × (Lịng tự trọng) - 0.033 × (Tránh sự lựa chọn tương tự) + 0.499 × (Sự lựa chọn mang tính sáng tạo) +
Điều này có ý nghĩa là biến sự lựa chọn tương tự đã được thể hiện trong biến
sự lựa chọn mang tính sáng tạo (UC_CC). Trong đó mơ hình đầu tiên là hiệu ứng của sự lựa chọn mang tính sáng tạo đến sự thông thạo thị trường là mơ hình phù
hợp. Vì tầm quan trọng và vai trị của biến lịng tự trọng, vì vậy cần tiến hành thêm nghiên cứu định tính lần nữa để có thể đưa ra kết luận cuối cùng.
Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu:
Giả thuyết H1: Lịng tự trọng có mối quan hệ dương đến sự thông thạo thị
Giả thuyết H2: Tránh sự lựa chọn tương tự có mối quan hệ dương đến sự
thông thạo thị trường – Bác bỏ giả thuyết.
Giả thuyết H3_4: Sự lựa chọn mang tính sáng tạo có mối quan hệ dương đến sự thông thạo thị trường – Chấp nhận giả thuyết.
4.3.2 Đánh giá tác động của biến sự thông thạo thị trường (MM) đến năng lực dẫn dắt thị trường (OL) - Mơ hình thứ hai dẫn dắt thị trường (OL) - Mơ hình thứ hai
Bảng 4.7: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến tiềm ẩn
Sự thông thạo thị trường Năng lực dẫn dắt thị trường Sự thông thạo thị
trường
Hệ số tương quan Pearson 1 .548**
Sig. (2-tailed) .000
Năng lực dẫn dắt thị trường
Hệ số tương quan Pearson .548** 1
Sig. (2-tailed) .000
**. Tương quan với mức ý nghĩa 0.01 level (2-tailed).
Xét mối tương quan giữa biến phụ thuộc với biến độc lập, ta thấy tồn tại mối tương quan giữa biến phụ thuộc năng lực dẫn dắt thị trường sản phẩm ĐTDĐ (OL) với biến độc lập sự thông thạo thị trường (MM). Hệ số tương quan là .548. Trên
thực tế, với mức ý nghĩa nhỏ hơn .01 (phân biệt bằng hai dấu * *), có nghĩa là nếu
ta sử dụng mức ý nghĩa 1% (tức là chấp nhận giả thuyết sai là 1%) thì giả thuyết hệ
số tương quan của tổng thể bằng khơng bị bác bỏ. Điều này có nghĩa là trong tổng thể, tồn tại mối tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc OL với biến độc lập MM.
4.3.2.1 Xây dựng mơ hình
OL = β0 + β1MM + Bảng 4.8: Bảng tóm tắt mơ hình
Mơ hình Hệ số R R2 R2 hiệuchỉnh Sai số chuẩn của
ước lượng Hệ số Durbin-Watson 1 .548a .300 .297 .70305 1.544 a. Biến phụ thuộc: OL b. Biến độc lập (C): MM
Bảng 4.9: Bảng ANOVA Mơ hình Tổng bình Mơ hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 63.078 1 63.078 127.616 .000a Phần dư 147.296 298 .494 Tổng 210.374 299 a. Biến phụ thuộc: OL b. Biến độc lập (C): MM Bảng 4.10: Bảng trọng số hồi quy
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Mức ý nghĩa (Sig.) B Độ lệch chuẩn (Std. Error) Hệ số Beta (β) 1 (Constant) .912 .171 5.331 .000 Sự thông thạo thị trường .551 .049 .548 11.297 .000 a. Biến phụ thuộc: OL
Kết quả mơ hình hồi qui đơn SLR (Simple Linear Regression) cho thấy, một là, hệ số xác định R2 = .300 ( ≠ 0) và R2adj = .297. Kiểm định F (Bảng ANOVA) cho thấy mức ý nghĩa p(sig) = .000. Điều này có nghĩa là sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng các hệ số hồi quy bằng 0. Như vậy mơ hình hồi quy phù hợp. Các biến độc lập giải thích được khoảng 30% phương sai của biến phụ thuộc. Hay nói cách khác mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với dữ liệu 30%.
4.3.2.2 Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính mơ hình thứ hai
Sau khi phân tích hồi quy và kiểm tra các giả định của hàm hồi quy tuyến tính, ta có thể kết luận: Mơ hình hồi quy đã xây dựng xem xét sự tác động của biến sự thông thạo thị trường (MM) đến biến năng lực dẫn dắt thị trường sản phẩm ĐTDĐ (OL) là phù hợp với tổng thể, các giả định không bị vi phạm. Phương trình
hồi quy sau khi phân tích có kết quả như sau:
Năng lực dẫn dắt thị trường = 0.548 × Sự thơng thạo thị trường +
Mơ hình hồi quy thứ hai cho thấy có mối tương quan tích cực giữa sự thơng thạo thị trường và năng lực dẫn dắt thị trường sản phẩm DTDĐ hay có thể hiểu đơn giản sự thơng thạo thị trường chính là năng lực dẫn dắt thị trường tổng quát.
Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu:
dẫn dắt thị trường trong lĩnh vực hàng tiêu dùng cụ thể là sản phẩm điện thoại di động – chấp nhận giả thuyết.
4.4 Phân tích sự khác biệt giữa nam và nữ đối với sự thông thạo thị trường
Phân tích T-Test giữa các nhóm nam và nữ dưới đây để xác định có sự khác biệt đối với sự thơng thạo thị trường giữa các nhóm này hay khơng. Kết quả phân tích ở Bảng 4.11 cho thấy là có sự khác biệt (Mức ý nghĩa trong trường hợp này thì nhỏ hơn .05 – chúng ta chọn mức ý nghĩa là .05 tức là với độ tin cậy 95%).
Bảng 4.11: Thống kê mơ tả của hai nhóm nam và nữ
Giới tính Mẫu Trung bình Độ lệch chuẩn Trung bình sai số chuẩn Sự thông thạo
thị trường
Nữ 117 3.2564 .94421 .08729
Nam 183 3.5027 .74032 .05473
Bảng 4.12: Kiểm định trung bình hai nhóm nam và nữ đối với
sự thông thạo thị trường
Kiểm định sự bằng nhau về phương sai
Kiểm định sự bằng nhau về trung bình
F Sig. t df Sig. (2-tailed) Khác biệt trung bình Trung bình sai số chuẩn
Khoảng tin cậy ở độ tin cậy 95% Cận dưới Cận trên Kiểm định trung bình với phương sai bằng nhau 7.804 .006 -2.520 298 .012 -.24632 .09774 -.43867 -.05398 Kiểm định trung bình với phương sai khơng bằng nhau -2.391 204.926 .018 -.24632 .10303 -.44945 -.04319
Kết quả này cho thấy có 117 người tiêu dùng nữ và 183 người tiêu dùng
và nữ không bằng nhau.
Kết quả của Bảng 4.12 cũng cho thấy có sự khác biệt trung bình có ý nghĩa giữa nam và nữ (p = .018 < .05). Cụ thể dựa vào kết quả của Bảng 4.11 cho thấy giá trị trung bình của nam (3.5027) lớn hơn giá trị trung bình của nữ (3.2564). Hay nói cách khác, sự thông thạo thị trường của khách hàng nam cao hơn khách hàng nữ cụ thể là trong lĩnh vực điện thoại di động.
Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu:
Giả thuyết H6: Có sự khác biệt giữa nam và nữ đối với sự thông thạo thị
trường – Chấp nhận giả thuyết.
4.5 Phân tích sự khác biệt về thu nhập đối với sự thơng thạo thị trường
Phân tích ANOVA giữa các nhóm thu nhập dưới đây để xác định có sự khác biệt đối với sự thơng thạo thị trường giữa các nhóm này hay khơng. Kết quả phân tích ở Bảng 4.13 cho thấy là khơng có sự khác biệt (Mức ý nghĩa trong trường hợp này thì nhỏ hơn .05 – chúng ta chọn mức ý nghĩa là .05 tức là với độ tin cậy 95%).
Bảng 4.13: Phân tích sự khác biệt về thu nhập đối với sự thông thạo thị trường
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
.546 2 297 .580
Bảng 4.14: Sự thông thạo thị trường (MM)
Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa (Sig.) Giữa các nhóm .284 2 .142 .204 .816 Trong nhóm 207.213 297 .698 Tổng 207.498 299
Với mức ý nghĩa Sig = .580 có thể nói phương sai của yếu tố sự thông thạo thị trường giữa ba nhóm thu nhập là khơng có sự khác biệt một cách có ý nghĩa (Sig =.580 > α =.05).
Bảng 4.14 cho thấy với mức ý nghĩa quan sát Sig = .816 nếu chấp nhận độ tin cậy của phép kiểm định này là 95% (mức ý nghĩa = .05) thì có thể nói khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (Sig = .816 > α = .05) hay nói cách khác là khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức thu nhập của người tiêu dùng đối với sự thông thạo thị trường.
Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu:
Giả thuyết H7: Có sự khác biệt về thu nhập đối với sự thông thạo thị trường
– không chấp nhận giả thuyết.
4.6 Phân tích sự khác biệt về thời gian sử dụng điện thoại di động đối với năng lực dẫn dắt thị trường lực dẫn dắt thị trường
Phân tích ANOVA giữa các nhóm thời gian sử dụng điện thoại di động dưới
đây để xác định có sự khác biệt về năng lực dẫn dắt thị trường giữa các nhóm này
hay khơng. Kết quả phân tích ở Bảng 4.15 cho thấy là có sự khác biệt (Mức ý nghĩa trong trường hợp này thì nhỏ hơn .05 – chúng ta chọn mức ý nghĩa là .05 tức là với
độ tin cậy 95%).
Bảng 4.15 : Phân tích sự khác biệt về thời gian sử dụng điện thoại di động đối với năng lực dẫn dắt thị trường
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
3.025 3 296 .030
Bảng 4.16: Năng lực dẫn dắt thị trường (OL)
Tổng bình phương Df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa (Sig.) Giữa các nhóm 6.178 3 2.059 2.985 .032 Trong nhóm 204.195 296 .690 Tổng 210.374 299
Với mức ý nghĩa Sig = .030 có thể nói phương sai của yếu tố năng lực dẫn dắt thị trường sản phẩm ĐTDĐ giữa 4 nhóm thời gian sử dụng điện thoại di động có sự khác biệt một cách có ý nghĩa (Sig= .03 < α = .05).
Bảng 4.16 cho thấy với mức ý nghĩa quan sát Sig = .032 nếu chấp nhận độ tin cậy của phép kiểm định này là 95% (mức ý nghĩa = .05) thì có thể nói có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (Sig = .032 < α = .05) hay nói cách khác là có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về thời gian sử dụng điện thoại di động của người tiêu dùng đối với năng lực dẫn dắt thị trường.
Bảng 4.17. Phân tích sự khác biệt về thời gian sử dụng điện thoại di động đối với năng lực dẫn dắt thị trường
(I) Thời gian sử dụng (J) Thời gian sử dụng Sai lệch trung bình (I-J) Sai lệch chuẩn Mức ý nghĩa (Sig.)
Khoảng tin cậy ở độ tin cậy 95% Cận dưới Cận trên duoi 5 nam tren 5 - 11 nam .27540* .10054 .039 .0083 .5424 tren 11 - 16 nam .04202 .21535 1.000 -.5300 .6140 tren 16 nam .59790 .42221 .947 -.5235 1.7193 tren 5 - 11 nam duoi 5 nam -.27540* .10054 .039 -.5424 -.0083 tren 11 - 16 nam -.23338 .21187 1.000 -.7961 .3294 tren 16 nam .32250 .42044 1.000 -.7942 1.4392 tren 11 - 16 nam duoi 5 nam -.04202 .21535 1.000 -.6140 .5300 tren 5 - 11 nam .23338 .21187 1.000 -.3294 .7961 tren 16 nam .55588 .46156 1.000 -.6701 1.7818 tren 16 nam duoi 5 nam -.59790 .42221 .947 -1.7193 .5235 tren 5 - 11 nam -.32250 .42044 1.000 -1.4392 .7942 tren 11 - 16 nam -.55588 .46156 1.000 -1.7818 .6701
*. The mean difference is significant at the 0.05 level.
Kết quả phân tích sâu ANOVA cho thấy ở mức ý nghĩa α = 5% thì hiệu ứng
dưới 5 năm và trên 11 - 16 năm; dưới 5 năm và trên 16 năm; trên 5 - 11 năm và trên
11 - 16 năm; trên 5 - 11 năm và trên 16 năm; trên 11 - 16 năm và trên 16 năm là
như nhau hay nói cách khác là khơng có sự khác biệt.
Như vậy chỉ có sự khác biệt trung bình giữa thời gian sử dụng điện thoại di động dưới 5 năm và trên 5 - 11 năm. Giá trị p của khác biệt trung bình của nhóm thời gian sử dụng điện thoại di động dưới 5 năm và trên 5 - 11 năm là .039. Với α = .05 lớn hơn so với giá trị này (α = .05 > Sig = .039). Tuy nhiên khi so sánh nhóm
dưới 5 năm và trên 16 năm (sig = .947 > α = .05); dưới 5 năm và trên 11 - 16 năm;
trên 5 - 11 năm và trên 11 - 16 năm; trên 5 - 11 năm và trên 16 năm; trên 11 - 16
năm và trên 16 năm thì sig = 1.000 > α = .05. Vì vậy có sự khác biệt trung bình có
ý nghĩa ở mức α = .05 cho các khác biệt nào có giá trị p nhỏ hơn mức ý nghĩa α đã chọn. Hay nói cách khác có sự khác nhau giữa hiệu ứng của thời gian sử dụng điện