Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu nghiên cứu chính thức
Kết quả phân tích nhân tố EFA lần 2 cho thấy, có 4 nhân tố được trích ra. Kết quả phân tích nhân tố cho thấy nhóm biến quan sát của các nhân tố này có hệ số tải nhân tố tốt (từ 0.504 trở lên) và hệ số Cronbach’s Alpha của các nhân tố đều lớn hơn 0.7. Như vậy, các thang đo cho các khái niệm được chấp nhận và đảm bảo độ tin cậy của thang đo và được sử dụng cho phân tích hồi quy tuyến tính bội.
Tuy nhiên, ta nhận thấy trong ma trận xoay nhân tố, các biến quan sát được sắp xếp theo 4 nhóm, do đó các nhân tố này được gom lại và đặt tên cụ thể theo tính chất của các biến quan sát như sau:
Nhân tố thứ nhất: được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là nhân tố
Danh tiếng ký hiệu là REP, gồm 3 biến quan sát: RE1 Website mua sắm này nổi tiếng
RE2 Website mua sắm này có uy tín RE3 Website này quan tâm tới khách hàng
Nhân tố thứ hai: được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là nhân tố
Chất lượng thông tin INFO, gồm 3 biến quan sát:
IQ1 Tơi ln tìm thấy thơng tin về sản phẩm và dịch vụ mình quan tâm trên website này
IQ2 Tôi cho rằng website này cung cấp thông tin sản phẩm một cách trung thực IQ3 Website này thường xuyên cập nhật mới nội dung
Nhân tố thứ ba: được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là nhân tố Sự
dễ dàng sử dụng EOU, gồm 6 biến quan sát:
EU1 Tơi dễ dàng tìm được thơng tin mình cần khi vào website này EU2 Tôi cho rằng việc sử dụng website mua sắm này là nhanh chóng EU3 Tơi dễ dàng sử dụng các tiện ích của website
DQ1 Website này có thiết kế đẹp DQ2 Bố cục của website dễ hiểu DQ3 Font chữ của website dễ nhìn
Nhân tố thứ tư: được nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là nhân tố
SQ1 Website này nhanh chóng giải quyết những thắc mắc / yêu cầu từ tôi
SQ2 Website này cho phép đăng những ý kiến đánh giá của tôi về sản phẩm và dịch vụ của họ
SQ3 Tôi dễ dàng gửi các yêu cầu của mình tới bộ phận hỗ trợ SE2 Website này nêu rõ điều khoản và điều kiện hoạt động SE3 Website này rất quan tâm tới vấn đề bảo mật
SO1 Người thân và bạn bè của tôi cho rằng website này đáng tin cậy SO2 Những người quen có khun tơi mua sắm ở website này SO3 Tôi tin tưởng đánh giá của người thân và bạn bè về website này
4.4. Hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết Hình 4 .4: Mơ hì nh hi ệu chỉ nh Hình 4 .4: Mơ hì nh hi ệu chỉ nh
Nguồn: Tác giả xây dựng
Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh lại với 4 nhân tố ảnh hưởng đến niềm tin mua hàng qua mạng tương ứng với 4 giả thuyết được đặt ra như sau:
- H1: có mối quan hệ cùng chiều giữa nhân tố danh tiếng đến niềm tin mua hàng qua mạng.
- H2: có mối quan hệ cùng chiều giữa nhân tố dễ dàng sử dụng và niềm tin mua hàng qua mạng.
Danh tiếng
Dễ dàng sử dụng
Chất lượng thông tin
Chất lượng dịch vụ
H1
H2
H3
H4
Niềm tin khi mua hàng qua mạng
- H3: có mối quan hệ cùng chiều giữa nhân tố chất lượng thông tin đến niềm tin mua hàng qua mạng.
- H4: có mối quan hệ cùng chiều giữa nhân tố chất lượng dịch vụ đến niềm tin mua hàng qua mạng.
4.5. Phân tích tương quan – hồi quy
Sau khi qua giai đoạn phân tích nhân tố (EFA), có 4 nhân tố được đưa vào kiểm định mơ hình. Giá trị của từng nhân tố là giá trị trung bình của các biến quan sát thuộc nhân tố đó.
Phân tích tương quan (Pearson) được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mơ hình hồi quy. Kết quả của phân tích hồi quy sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ H1 đến H4.
4.5.1. Phân tích tương quan
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy, tác giả sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến độc lập và từng biến phụ thuộc cũng như mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau. Phân tích tương quan là một bước quan trọng trước khi thực hiện phép phân tích hồi quy tuyến tính bội.
Giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson r càng cao thì mức độ tương quan giữa 2 biến càng lớn hoặc dữ liệu càng phù hợp với quan hệ tuyến tính giữa hai biến. Giá trị r bằng +1 hoặc bằng -1 cho thấy dữ liệu hồn tồn phù hợp với mơ hình tuyến tính (John, 2000).