CHƯƠNG 4 PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Mô tả mẫu khảo sát
Để đạt kích thước mẫu n=216, tác giả đã gửi đi 250 bảng khảo sát, thu về được 236 bảng, trong đó có 19 bảng khơng hợp lệ do trả lời cùng một đáp án cho tất cả các câu hỏi, không thuộc đối tượng gạn lọc để khảo sát. Kết quả thu về có 217 bảng khảo sát hợp lệ được sử dụng để làm dữ liệu nghiên cứu. Dữ liệu được nhập và xử lý bằng phần mềm Excel 2010 theo phương pháp thống kê mô tả. Thành phần và đặc tính của mẫu nghiên cứu được tổng hợp và tóm tắt lại như sau:
4.1.1. Về giới tính
Trong số 217 bảng khảo sát thu về hợp lệ, số lượng nữ chiếm đến 64% tương đương với 139 mẫu, trong khi đó số lượng nam chỉ chiếm 36%, tương đương với 78 mẫu.
Hình 4.1. Cơ cấu mẫu theo giới tính 4.1.2. Về độ tuổi 4.1.2. Về độ tuổi
Trong 217 đối tượng tham gia khảo sát, đa số nằm trong nhóm từ 18-24 tuổi với 98 mẫu chiếm 45% , từ 25-34 tuổi có 114 mẫu chiếm 53%, là phạm vị độ tuổi sử dụng Social Media tương đối nhiều. Bên cạnh đó cịn có 2 mẫu ở độ tuổi từ 13-17 chiếm 1% và 3 mẫu ở độ tuổi 35-44 chiếm 1 % , và khơng có mẫu nào có độ tuổi trên 44.
41
Hình 4.2. Cơ cấu mẫu theo độ tuổi 4.1.3. Về trình độ học vấn 4.1.3. Về trình độ học vấn
Trong 217 đối tượng tham gia khảo sát, đa phần có trình độ đại học với 167 mẫu chiếm 77%, tiếp đó là sau đại học với 40 mẫu chiếm 18%. Một số ít đối tượng ở trình độ trung cấp, cao đẳng với 8 mẫu chiếm 4% và đối tượng trung học phổ thơng có tỷ trọng thấp nhất với 2 mẫu chiếm 1% .
Hình 4.3. Cơ cấu mẫu theo trình độ học vấn 4.1.4. Về nghề nghiệp 4.1.4. Về nghề nghiệp
Trong 217 đối tượng tham gia khảo sát thì Nghề nghiệp chủ yếu là nhân viên văn phòng với 137 mẫu chiếm 63% , tiếp theo là nhóm học sinh, sinh viên với 36 mẫu chiếm 17%. Kế đến là nhóm nghề nghiệp khác với 18 mẫu chiếm 8%. Nhóm người
42
làm kinh doanh có 15 mẫu chiếm 7%. Cuối cùng thấp nhất là nhóm cơng chức nhà nước có 11 mẫu chiếm 5%.
Hình 4.4. Cơ cấu mẫu theo nghề nghiệp 4.1.5. Về thu nhập 4.1.5. Về thu nhập
Trong 217 đối tượng tham gia khảo sát chỉ có 20 mẫu có thu nhập trên 15.000.000 VND chiếm 9%, còn lại là những mức thu nhập thấp hơn phân bổ khá đồng đều: mức dưới 5.000.000 VND có 53 mẫu chiếm 24%, mức từ 5.000.000 VND đến 7.500.000 VND, có 60 mẫu chiếm 28% và nhiều nhất là mức thu nhập từ 7.500.000 VND đến 15.000.000 VND có 84 mẫu chiếm 39%.
43
4.1.6. Về tình trạng hơn nhân gia đình
Trong 217 đối tượng tham gia khảo sát đa số là ở tình trạng chưa kết hơn với 183 mẫu chiếm 84%. Tiếp theo là đối tượng đã kết hôn và chưa có con với 23 mẫu chiếm 11%. Thấp nhất là đối tượng đã kết hơn và có con với 11 mẫu chiếm 5%.
Hình 4.6. Cơ cấu mẫu theo tình trạng hơn nhân, gia đình 4.2. Kiểm định thang đo 4.2. Kiểm định thang đo
4.2.1. Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Để đánh giá mức độ tin cậy của thang đo và các biến quan sát, chúng ta sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha. Theo Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995 (trích trong Hồng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc; 2008), trong bài nghiên cứu này, hệ số Cronbach’s Alpha được chấp nhận là > 0.6; đồng thời, hệ số tương quan biến – tổng của các biến quan sát nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Hệ số tương quan biến tổng là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo. Hệ số này càng lớn thì sự tương quan của biến đang phân tích với các biến khác trong nhóm càng cao.
Kết quả chạy kiểm định Cronbach’s Alpha cho 6 yếu tố là biến độc lập và 1 yếu tố là biến phụ thuộc được thể hiện qua bảng 4.1 sau:
44
Bảng 4.1. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha Biến Biến
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Hệ số tương quan Biến - Tổng Hệ số Cronbach's Alpha nếu loại
biến
Tính thơng tin (Cronbach's Alpha = 0.782)
TT1 20.46 11.981 .480 .759 TT2 20.72 12.129 .480 .759 TT3 20.55 11.730 .472 .761 TT4 20.47 11.630 .539 .748 TT5 20.35 11.397 .594 .737 TT6 20.95 11.461 .512 .753 TT7 20.30 11.713 .471 .762
Tính giải trí (Cronbach's Alpha = 0.856)
GT1 5.94 2.890 .687 .839
GT2 6.18 2.880 .756 .775
GT3 6.22 2.756 .747 .782
Sự phiền nhiễu (Cronbach's Alpha = 0.791)
PN1 9.54 5.453 .433 .814
PN2 8.79 4.147 .709 .680
PN3 8.96 4.003 .708 .680
PN4 9.06 5.275 .580 .753
Sự tín nhiệm (Cronbach's Alpha = 0.836)
TN1 6.03 2.194 .698 .775
TN2 6.03 1.994 .738 .733
TN3 6.16 1.978 .665 .810
Giao diện ban đầu (Cronbach's Alpha = 0.610)
GD1 10.35 3.443 .400 .534
GD2 10.39 3.766 .345 .573
GD3 10.64 2.816 .394 .550
GD4 10.71 3.227 .445 .499
Thời lượng quảng cáo (Cronbach's Alpha = 0.702)
TL1 7.68 3.247 .395 .751
TL2 7.34 2.439 .592 .513
TL3 7.27 2.530 .583 .527
Thái độ đối với quảng cáo (Cronbach's Alpha = 0.825)
TD1 6.59 2.215 .634 .805
TD2 6.37 2.198 .683 .756
TD3 6.44 2.136 .727 .712
45
Tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy, thể hiện qua hệ số Cronbach’s Alpha đều lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3. Các thang đo lần lượt có hệ số Cronbach’s Alpha: Tính thơng tin (TT) có hệ số 0.782, Tính giải trí (GT) có hệ số 0.856, Sự phiền nhiễu có hệ số 0.791, Sự tín nhiệm (TN) có hệ số 0.836, Giao diện ban đầu của quảng cáo (GD) có hệ số 0.610, Thời lượng quảng cáo (TL) có hệ số 0.702, thái độ đối với quảng cáo (TD) có hệ số 0.825. Như vậy, dữ liệu có được độ tin cậy cần thiết để sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá.
Biến quan sát PN1 có hệ số Cronbach's Alpha nếu loại đi là 0,814 lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha khi chưa loại là 0.791. Tuy nhiên, hệ số tương quan biến tổng vẫn nằm trong khoảng chấp nhận được và khoảng biến thiên của hệ số Cronbach’s Alpha khi loại đi PN1 không thay đổi nhiều nên ta vẫn giữ lại PN1 cho phân tích sau.
Tương tự như biến quan sát PN1, biến quan sát TL1 có hệ số Cronbach's Alpha nếu loại đi là 0,751 lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha khi chưa loại là 0.702. Tuy nhiên, hệ số tương quan biến tổng vẫn nằm trong khoảng chấp nhận được và khoảng biến thiên của hệ số Cronbach’s Alpha khi loại đi TL1 không thay đổi nhiều nên ta vẫn giữ lại TL1 cho phân tích sau.
4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi phân tích độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha, 7 thang đo được đánh giá tiếp theo bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA.
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá được tiến hành để rút gọn tập hợp các biến độc lập thành một tập nhỏ hơn là các biến đại diện cho mỗi nhóm nhân tố mà khơng làm mất đi ý nghĩa giải thích và thơng tin của nhóm nhân tố đó (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Khi phân tích nhân tố khám phá EFA một số tiêu chuẩn mà các nhà khoa học quan tâm là:
46
- Hệ số KMO cần thỏa điều kiện 0,5≤ KMO≤ 1 để đảm bảo phân tích nhân tố EFA là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, trang 31).
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) là hệ số tương quan đơn giữa các biến và nhân tố, cho biết sự liên hệ chặt chẽ giữa các biến với nhau. Hệ số tải nhân tố của một biến quan sát trên nhân tố mà nó là biến đo lường sau khi quay phải cao và các trọng số trên các nhân tố khác nó khơng đo lường phải thấp để đạt giá trị hội tụ. Cụ thể, hệ số này phải ≥ 0.5 là giá trị chấp nhận được (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Ngoài ra, chênh lệch hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố lớn hơn hoặc bằng 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Hassan Al-Tamimi, 2003).
- Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50 % (Hair &ctg, 1998) - Hệ số Eigenvalue phải có giá trị ≥ 1 (Gerbing & Anderson, 1998).
Bên cạnh đó, để tăng cường khả năng giải thích các nhân tố, nghiên cứu chọn phương pháp xoay Varimax produce – với thủ tục này sẽ xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố.
4.2.2.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập
Kết quả phân tích EFA lần 1 (xem chi tiết tại Phụ lục 13).
Dựa vào bảng 4.2, ta thấy hệ số KMO = 0.823 > 0.5 và Sig. = 0.00 cho thấy phân tích nhân tố EFA thích hợp và có thể sử dụng tốt.
Bảng 4.2. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett của các biến độc lập lần 1
Giá trị KMO 0.823
Kiểm định Bartlett
Approx. Chi-Square 2085.448
df 276
Sig. 0.000
47
Bảng 4.3. Kết quả ma trận nhân tố xoay lần 1 Tên nhân Tên nhân tố Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 Tính thơng tin TT4 .748 TT5 .672 TT7 .662 TT3 .652 TT1 .552 TT6 .509 .469 TT2 .494 Sự tín nhiệm TN2 .852 TN3 .814 TN1 .798 Sự phiền nhiễu PN4 .801 PN3 .753 PN2 .738 PN1 .707 Giao diện ban đầu GD1 .706 GD4 .674 GD3 .622 Thời lượng TL2 .849 TL3 .848 TL1 .481 .495 Giải trí GT1 .635 GT2 .608 GT3 .447 .583 Giao diện GD2 .494 -.509
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Phân tích nhân tố trích được 6 nhân tố từ 24 biến quan sát với tổng phương sai trích là 62.276% > 50% và hệ số Eigenvalue rút trích tại nhân tố 6 = 1.137 > 1 nên đạt yêu cầu. Tuy nhiên, các biến quan sát GD2, TL1, TT2 có hệ số tải nhân tố thấp (< 0.5) nên ta tiến hành loại các biến này.
Biến quan sát TT6 có giá trị chênh lệch hệ số tải nhân tố giữa các nhân tố là 0.509 – 0.469 = 0.04 < 0.3, tuy nhiên xét đến hệ số tin cậy Cronbach's Alpha nếu loại biến
48
(0.753) sẽ làm giảm hệ số Cronbach's Alpha của nhân tố Thông tin (0.782) nên tạm thời ta giữ lại biến quan sát này và sẽ chú ý kĩ tại các bước kiểm định tiếp theo.
Tương tự, đối với biến quan sát GT3 có giá trị chênh lệch hệ số tải nhân tố giữa các nhân tố là 0.583 – 0.447 = 0.136 < 0.3, tuy nhiên xét đến hệ số tin cậy Cronbach's Alpha, nếu loại biến (0.782) sẽ làm giảm hệ số Cronbach's Alpha của nhân tố Giải trí (0.856) nên tạm thời ta giữ lại biến quan sát này và sẽ chú ý kĩ trong các bước kiểm định tiếp theo. Như vậy ta sẽ chạy EFA lần 2 với 21 biến quan sát.
Kết quả phân tích EFA lần 2 (xem chi tiết tại Phụ lục 14).
Dựa vào bảng 4.4, ta thấy hệ số KMO = 0.816 > 0.5 và Sig. = 0.00 cho thấy phân tích nhân tố EFA thích hợp và có thể sử dụng tốt.
Bảng 4.4. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett của các biến độc lập lần 2
Giá trị KMO 0.816
Kiểm định Bartlett
Approx. Chi-Square 1785.997
df 210
Sig. 0.000
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Bảng 4.5. Kết quả ma trận nhân tố xoay lần 2 Tên nhân tố Biến Tên nhân tố Biến
quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 Sự tín nhiệm TN2 .856 TN1 .811 TN3 .809 Tính thơng tin TT4 .756 TT7 .704 TT5 .672 TT3 .582 .408 TT1 .517 TT6 .437 .466 Sự phiền nhiễu PN4 .802 PN3 .736 PN1 .736 PN2 .722
49
Tính giải trí GT3 GT2 .747 .745
GT1 .712
Giao diện ban đầu GD1 .703 GD4 .675 GD3 .657 Thời lượng TL3 .875 TL2 .866
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Phân tích nhân tố trích được 6 nhân tố từ 21 biến quan sát với tổng phương sai trích là 65.453% > 50% và hệ số Eigenvalue rút trích tại nhân tố 6 = 1.010 > 1 nên đạt yêu cầu. Tuy nhiên, các biến quan sát TT6 có hệ số tải nhân tố thấp (< 0.5) nên ta tiến hành loại các biến này.
Đối với biến quan sát TT3 có giá trị chênh lệch hệ số tải nhân tố giữa các nhân tố là 0.582 – 0.408 = 0.174 < 0.3, tuy nhiên xét đến hệ số tin cậy Cronbach's Alpha, nếu loại biến (0.761) sẽ làm giảm hệ số Cronbach's Alpha của nhân tố Thông tin (0.782) nên tạm thời ta giữ lại biến quan sát này và sẽ chú ý kĩ trong các bước kiểm định tiếp theo. Như vậy ta sẽ chạy EFA lần 3 với 20 biến quan sát.
Kết quả phân tích EFA lần 3 (xem chi tiết tại Phụ lục 15).
Dựa vào bảng 4.6, ta thấy hệ số KMO = 0.805 > 0.5 và Sig. = 0.00 cho thấy phân tích nhân tố EFA thích hợp và có thể sử dụng tốt.
Bảng 4.6. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett của các biến độc lập lần 3
Giá trị KMO 0.805
Kiểm định Bartlett
Approx. Chi-Square 1656.293
df 190
Sig. 0.000
50
Bảng 4.7. Kết quả ma trận nhân tố xoay lần 3 Tên nhân Tên nhân tố quan sát Biến Nhân tố 1 2 3 4 5 6 Sự phiền nhiễu PN4 .803 PN1 .735 PN3 .735 PN2 .721 Sự tín nhiệm TN2 .852 TN1 .825 TN3 .810 Tính giải trí GT3 .754 GT2 .752 GT1 .719 Tính thơng tin TT4 .751 TT7 .703 TT5 .669 TT3 .610 TT1 .524 Giao diện ban đầu GD1 .707 GD4 .670 GD3 .657 Thời lượng TL3 .875 TL2 .866
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Phân tích nhân tố trích được 6 nhân tố từ 20 biến quan sát với tổng phương sai trích là 66.400% > 50% và hệ số Eigenvalue rút trích tại nhân tố 6 = 1.009 > 1 nên đạt yêu cầu. Như vậy, sau 3 lần chạy phân tích nhân tố EFA cho các biến độc lập, ta loại bỏ các biến quan sát TT2, TL1, GD2, TT6; các biến quan sát còn lại đều được gom lại đúng như 6 giả thuyết ban đầu của tác giả, khơng có sự gộp hay tách biến sang các nhân tố khác và các biến đều đạt giá trị phân biệt.
Dựa theo kết quả phân tích nhân tố ở trên, ta có được 6 nhân tố gồm 20 biến quan sát, tuy nhiên, có sự thay đổi thứ tự của các nhân tố, tác giả đã trình bày lại như Bảng 4.8:
51
Bảng 4.8. Biến quan sát đã sắp xếp lại theo kết quả phân tích EFA Nhân tố Nhân tố Biến quan sát Biến quan sát Nhân tố 1: Sự phiền nhiễu
PT1 Quảng cáo trên Social Media đánh giá thấp sự hiểu biết của tôi
PT2 Quảng cáo trên Social Media khiến tôi cảm thấy phiền phức
PT2 Quảng cáo trên Social Media khiến tơi cảm thấy khó chịu PT4 Quảng cáo trên Social Media là khơng trung thực
Nhân tố 2: Sự tín nhiệm
TN1 Quảng cáo trên Social Media có thể tin được TN2 Quảng cáo trên Social Media xứng đáng để tin cậy TN3 Quảng cáo trên Social Media đáng tin, vì bạn bè của tơi
cũng đã tin tưởng
Nhân tố 3: Tính giải trí
GT1 Quảng cáo trên Social Media khi xem thật thú vị
GT2 Quảng cáo trên Social Media khiến tôi cảm thấy hài lòng GT3 Quảng cáo trên Social Media khiến tơi thấy vui vẻ
Nhân tố 4: Tính thơng
tin
TT1 Quảng cáo trên Social Media cung cấp thông tin đúng xu hướng (trendy) đang diễn ra trên các mạng xã hội
TT3 Quảng cáo trên Social Media cung cấp thơng tin có liên quan đến sản phẩm, dịch vụ mà tơi đang có nhu cầu. TT4 Quảng cáo trên Social Media cung cấp thông tin giúp tôi
tiếp nhận thông tin về sản phẩm, dịch vụ ngay lập tức TT5 Quảng cáo trên Social Media là nguồn tiện lợi cung cấp
thông tin về sản phẩm, dịch vụ
TT7 Quảng cáo trên Social Media cung cấp nhiều thông tin khuyến mãi
Nhân tố 5: Giao diện
ban đầu
GD1 Giao diện ban đầu của quảng cáo trên Social Media rất bắt mắt
GD3 Giao diện ban đầu của quảng cáo trên kênh Social có hình ảnh người nổi tiếng sẽ thu hút tôi
GD4 Giao diện ban đầu của quảng cáo trên Social Media rất mới lạ
Nhân tố 6: Thời lượng
TL2 Quảng cáo trên Social Media càng dài càng khó nắm bắt thơng tin
TL3 Quảng cáo trên Social Media càng dài càng chán chường
52
4.2.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
Kết quả phân tích EFA cho biến phụ thuộc (xem chi tiết tại Phụ lục 16).
Dựa vào bảng trên, ta thấy hệ số KMO = 0.708 > 0.5 và Sig. = 0.00 cho thấy phân