(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Mẫu thu thập để nghiên cứu được phân thành 3 nhóm với số liệu như sau: 3.08% thuộc nhóm trung cấp/cao đẳng, 81.54% là nhóm đại học và 15.38% thuộc nhóm sau đại học.
4.1.4 Nghề nghiệp
Hình 4.4. Mơ tả về nghề nghiệp
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Nghề nghiệp trong mẫu nghiên cứu được phân thành 4 nhóm: 10.77% là học sinh/sinh viên, 78.46% thuộc nhân viên kĩ thuật/văn phòng, 9.23% là trưởng/phó phịng và 1.54% là giám đốc/phó giám đốc.
4.1.5 Thu nhập
Hình 4.5. Mơ tả về thu nhập
Xét về thu nhập, mẫu nghiên cứu được phân thành 3 nhóm:10.77% thuộc nhóm thu nhập dưới 5 triệu, 70.77% thuộc nhóm thu nhập từ 5-10 triệu và 18.46% cịn lại thuộc nhóm thu nhập trên 10 triệu đồng.
4.2 Thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua lại vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến của người tiêu dùng Tp.Hồ Chí Minh vé xe trực tuyến của người tiêu dùng Tp.Hồ Chí Minh
4.2.1 Đánh giá sự tin cậy của thang đó thơng qua hệ số Cronbach’s alpha alpha
4.2.1.1 Thang đo “Hiệu quả mong đợi”
Bảng 4.1. Hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Hiệu quả mong đợi”
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Hiệu quả mong đợi” là 0.794 đạt yêu cầu (>0.6), các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 và không xảy ra trường hợp hệ số Cronbach’s alpha tăng lên khi loại bất kỳ biến nào. Vậy thang đo “Hiệu quả mong đợi” đạt độ tin cậy với 5 biến HQ1, HQ2, HQ3, HQ4, HQ5.
Cronbach’s alpha = 0.794 Biến quan
sát
Trung bình của thang đo nếu loại biến
Phương sai của thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng Cronbach’s alpha nếu loại biến HQ1 15.77 7.323 0.615 0.743 HQ2 15.40 7.880 0.513 0.774 HQ3 15.83 6.327 0.675 0.721 HQ4 15.78 7.964 0.563 0.762 HQ5 16.23 7.137 0.532 0.772
4.2.1.2 Thang đo “Tính dễ sử dụng mong đợi”
Bảng 4.2. Hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Tính dễ sử dụng mong đợi”
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Tính dễ sử dụng mong đợi” là 0.703 đạt yêu cầu (>0.6), các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 và không xảy ra trường hợp hệ số Cronbach’s alpha tăng lên khi loại bất kỳ biến nào. Vậy thang đo “Tính dễ sử dụng mong đợi” đạt độ tin cậy với 4 biến SD1, SD2, SD3, SD4.
4.2.1.3 Thang đo “Ảnh hưởng của xã hội”
Bảng 4.3. Hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Ảnh hưởng của xã hội” kiểm định lần 1
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Cronbach’s alpha = 0.703 Biến quan
sát
Trung bình của thang đo nếu loại biến
Phương sai của thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến
tổng
Cronbach’s alpha nếu loại
biến SD1 9.65 4.838 0.531 0.614 SD2 9.66 4.710 0.544 0.605 SD3 9.31 5.008 0.400 0.699 SD4 9.51 5.076 0.489 0.640 Cronbach’s alpha = 0.813 Biến quan sát Trung bình
của thang đo nếu loại biến
Phương sai của thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng Cronbach’s alpha nếu loại biến XH1 11.35 5.146 0.482 0.829 XH2 10.74 4.462 0.630 0.765 XH3 10.77 4.196 0.744 0.710 XH4 11.02 4.232 0.679 0.741
Hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Ảnh hưởng xã hội “ là 0.813 (>0.6) là đạt yêu cầu, tuy nhiên hệ số Cronbach’s alpha này sẽ tăng lên khi loại biến XH1. Vì vậy tác giả kiểm định lại Cronbach’s alpha cho thang đo này sau khi loại biến XH1.
Bảng 4.4. Hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Ảnh hưởng của xã hội” kiểm định lần 2
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Sau khi loại biến XH1, hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Ảnh hưởng xã hội” là 0.829 đạt yêu cầu (>0.6), các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 và không xảy ra trường hợp hệ số Cronbach’s alpha tăng lên khi loại bất kỳ biến nào. Vậy thang đo “Ảnh hưởng của xã hội” đạt độ tin cậy với 3 biến XH2, XH3, XH4.
4.2.1.4 Thang đo “Điều kiện hỗ trợ”
Bảng 4.5. Hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Điều kiện hỗ trợ” kiểm định lần 1
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Cronbach’s alpha = 0.829 Biến quan sát Trung bình
của thang đo nếu loại biến
Phương sai của thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng Cronbach’s alpha nếu loại biến XH2 7.46 2.631 0.620 0.828 XH3 7.50 2.437 0.737 0.714 XH4 7.74 2.380 0.708 0.743 Cronbach’s alpha = 0.615 Biến quan sát Trung bình
của thang đo nếu loại biến
Phương sai của thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng Cronbach’s alpha nếu loại biến ĐK1 11.01 3.484 0.482 0.479 ĐK2 11.10 3.299 0.539 0.431 ĐK3 11.07 3.407 0.544 0.434 ĐK4 11.51 4.571 0.091 0.760
Hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Điều kiện hỗ trợ” là 0.165 (>0.6) là đạt yêu cầu, tuy nhiên hệ số này sẽ tăng lên khi ta loại biến ĐK4, vì vậy tác giả tiến hành loại bỏ biến ĐK4 và tiến hành kiểm định lại hệ số Cronbach’s alpha cho thang đo này.
Bảng 4.6. Hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Điều kiện hỗ trợ” kiểm định lần 2
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Sau khi loại biến ĐK4, hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Điều kiện hỗ trợ” là 0.760 đạt yêu cầu (>0.6), các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 và không xảy ra trường hợp hệ số Cronbach’s alpha tăng lên khi loại bất kỳ biến nào. Vậy thang đo “Điều kiện hỗ trợ” đạt độ tin cậy với 3 biến ĐK1, ĐK2, ĐK3.
Cronbach’s alpha = 0.760 Biến quan sát Trung bình
của thang đo nếu loại biến
Phương sai của thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng Cronbach’s alpha nếu loại biến ĐK1 7.62 2.216 0.614 0.652 ĐK2 7.71 2.309 0.550 0.725 ĐK3 7.68 2.300 0.609 0.659
4.2.1.5 Thang đo “Nhận thức rủi ro”
Bảng 4.7. Hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Nhận thức rủi ro” kiểm định lần 1
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Nhận thức rủi ro” là 0.727 (>0.6) là đạt yêu cầu, tuy nhiên hệ số này sẽ tăng lên khi ta loại biến RR2, vì vậy tác giả tiến hành loại bỏ biến RR2 và tiến hành kiểm định lại hệ số Cronbach’s alpha cho thang đo này.
Cronbach’s alpha = 0.727 Biến quan sát Trung bình
của thang đo nếu loại biến
Phương sai của thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng Cronbach’s alpha nếu loại biến RR1 24.61 15.931 0.348 0.712 RR2 24.79 16.713 0.198 0.742 RR3 24.91 14.699 0.425 0.698 RR4 24.34 14.637 0.581 0.669 RR5 24.25 13.898 0.581 0.663 RR6 24.62 15.525 0.393 0.704 RR7 24.41 15.501 0.421 0.699 RR8 24.15 14.540 0.431 0.697
Bảng 4.8. Hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Nhận thức rủi ro” kiểm định lần 2
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Sau khi loại biến RR2, hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Nhận thức rủi ro” là 0.742 đạt yêu cầu (>0.6), các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 và không xảy ra trường hợp hệ số Cronbach’s alpha tăng lên khi loại bất kỳ biến nào. Vậy thang đo “Nhận thức rủi ro” đạt độ tin cậy với 7 biến RR1, RR3, RR4, RR5, RR6, RR7, RR8.
4.2.1.6 Thang đo “Ý định hành vi”
Bảng 4.9. Hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Ý định mua lại”
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Cronbach’s alpha = 0.742 Biến quan sát Trung bình
của thang đo nếu loại biến
Phương sai của thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng Cronbach’s alpha nếu loại biến RR1 21.38 13.836 0.331 0.737 RR3 21.69 13.163 0.337 0.741 RR4 21.12 12.311 0.627 0.676 RR5 21.03 11.633 0.619 0.671 RR6 21.40 13.303 0.402 0.723 RR7 21.19 13.412 0.408 0.721 RR8 20.93 11.995 0.498 0.701 Cronbach’s alpha = 0.915 Biến quan sát Trung bình của thang đo nếu loại biến
Phương sai của thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến
tổng
Cronbach’s alpha nếu loại
biến
YD1 6.13 2.714 0.868 0.845
YD2 6.21 3.236 0.835 0.877
Hệ số Cronbach’s alpha của thang đo “Ý định hành vi” là 0.915 đạt yêu cầu (>0.6), các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 và không xảy ra trường hợp hệ số Cronbach’s alpha tăng lên khi loại bất kỳ biến nào. Vậy thang đo “Ý định hành vi” đạt độ tin cậy với 3 biến YD1, YD2, YD3.
4.2.2 Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua lại vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến của người tiêu dùng Tp.Hồ Chí Minh thơng trang bán vé xe trực tuyến của người tiêu dùng Tp.Hồ Chí Minh thơng qua phân tích nhân tố EFA
Sau khi loại bỏ 3 biến XH1, ĐK4, RR2, còn lại 25 biến đạt độ tin cậy tác giả tiến hành đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.2.1 Phân tích các biến độc lập
Bảng 4.10. Kiểm định KMO và Barlett’s của các biến độc lập lần 1
Giá trị KMO. 0.722
Kiểm định Bartlett's Approx. Chi-Square 1875.253
df 231
Sig. 0.000
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Kết quả phân tích EFA cho thấy chỉ số KMO = 0.722 > 0.5 chứng tỏ phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả kiểm định Bartlett’s là 1875 với mức ý nghĩa sig = 0.000 < 0.05 cho thấy dữ liệu dùng để phân tích EFA là hồn tồn hợp lý.
Tại mức giá trị eigenvalues là 1.198 >1 chứng tỏ mức giá trị đảm bảo nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thơng tin tốt, cho thấy 22 biến quan sát sẽ được phân thành 6 nhóm nhân tố với tổng phương sai trích là 65.72% > 50%. Điều này có nghĩa là 6 nhân tố này giải thích được 65.72% biến thiên của dữ liệu và phù hợp với tiêu chuẩn đánh giá của phương pháp phân tích nhân tố. (Phụ lục 5, phân tích EFA cho biến độc lập). Sau khi sử dụng phép xoay Varimax, kết quả phân nhóm các yếu tố có được như trong bảng sau:
Bảng 4.11. Kết quả phân tích nhân tố các thang đo yếu tố sau khi xoay lần 1
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 6 RR4 .786 RR5 .779 RR3 .643 RR8 .613 RR6 .507 RR1 RR7 HQ3 .788 HQ2 .700 HQ1 .670 HQ4 .668 .529 HQ5 XH3 .772 XH2 .749 XH4 .740 ĐK3 .743 ĐK1 .727 ĐK2 .649 SD2 .897 SD1 .821 SD3 .756 SD4 .730
Kết quả xoay nhân tố cho thấy 22 biến độc lập được phân thành 6 nhóm nhân tố. Trong đó loại bỏ các biến khơng hợp u cầu: biến RR1, RR7, HQ5 có hệ số tải nhân tố < 0.5, biến HQ4 thuộc 2 nhóm nhân tố mà chênh lệch hệ số nhỏ hơn 0.3, hai nhóm nhân tố 5 và 6, mỗi nhóm chỉ gồm 2 biến: nhóm 5 có SD2 và SD1, nhóm 6 có SD3 và SD4.
Tác giả tiến hành phân tích EFA lần 2 với 14 biến độc lập ( loại bỏ 8 biến RR1, RR7, HQ4, HQ5, SD1, SD2, SD3, SD4) và thu được kết quả như sau:
Bảng 4.12. Kiểm định KMO và Barlett’s của các biến độc lập lần hai
Giá trị KMO 0.767
Kiểm định Bartlett's Approx. Chi-Square 1027.663
df 91
Sig. 0.000
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Kết quả phân tích EFA lần 2 cho thấy chỉ số KMO = 0.767 > 0.5 chứng tỏ phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả kiểm định Bartlett’s là 1028 với mức ý nghĩa sig = 0.000 < 0.05 cho thấy dữ liệu dùng để phân tích EFA là hồn tồn hợp lý.
Tại mức giá trị eigenvalues là 1.212 >1 chứng tỏ mức giá trị đảm bảo nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt, cho thấy 14 biến quan sát sẽ được phân thành 4 nhóm nhân tố với tổng phương sai trích là 65.51% > 50%. Điều này có nghĩa là 4 nhân tố này giải thích được 65.51% biến thiên của dữ liệu và phù hợp với tiêu chuẩn đánh giá của phương pháp phân tích nhân tố. (Phụ lục 5, phân tích EFA cho biến độc lập).
Sau khi sử dụng phép xoay Varimax, kết quả phân nhóm các yếu tố có được như trong bảng sau:
Bảng 4.13. Kết quả phân tích nhân tố các thang đo yếu tố sau khi xoay lần hai Biến Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 RR5 .840 RR4 .810 RR8 .692 RR3 .586 RR6 XH2 .829 XH3 .818 XH4 .787 ĐK3 .785 ĐK1 .778 ĐK2 .653 HQ3 .810 HQ2 .757 HQ1 .723
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Sau khi xoay nhân tố lần hai, 14 biến được phân thành 4 nhóm, trong đó biến RR6
có hệ số tải nhân tố < 0.5 nên loại khỏi mơ hình.
Tác giả tiến hành phân tích EFA lần 3 với 13 biến độc lập (loại bỏ biến RR6), thu
được kết quả sau:
Bảng 4.14. Kiểm định KMO và Barlett’s của các biến độc lập lần ba
Giá trị KMO 0.775
Kiểm định Bartlett's Approx. Chi-Square 985.361
df 78
Sig. 0.000
Kết quả phân tích EFA lần 3 cho thấy chỉ số KMO = 0.775 > 0.5 chứng tỏ phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả kiểm định Bartlett’s là 985 với mức ý nghĩa sig = 0.000 < 0.05 cho thấy dữ liệu dùng để phân tích EFA là hoàn toàn hợp lý.
Tại mức giá trị eigenvalues là 1.112 >1 chứng tỏ mức giá trị đảm bảo nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thơng tin tốt, cho thấy 13 biến quan sát sẽ được phân thành 4 nhóm nhân tố với tổng phương sai trích là 68.75% > 50%. Điều này có nghĩa là 4 nhân tố này giải thích được 68.75% biến thiên của dữ liệu và phù hợp với tiêu chuẩn đánh giá của phương pháp phân tích nhân tố. (Phụ lục 5, phân tích EFA cho biến độc lập).
Sau khi sử dụng phép xoay Varimax, kết quả phân nhóm các yếu tố như sau:
Bảng 4.15. Kết quả phân tích nhân tố các thang đo yếu tố sau khi xoay lần ba
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 XH2 .845 XH3 .824 XH4 .793 RR5 .862 RR4 .823 RR8 .728 RR3 .582 ĐK1 .807 ĐK3 .806 ĐK2 .723 HQ3 .849 HQ2 .765 HQ1 .687
Sau khi xoay nhân tố lần thứ ba, 13 biến quan sát được phân thành 4 nhóm nhân tố và khơng có biến nào loại khỏi mơ hình. Dựa vào kết quả phân tích nhân tố tác giả tiến hành điều chỉnh thang đo các biến độc lập như sau:
- Nhóm nhân tố 1 gồm 3 biến thuộc thành phần “Ảnh hưởng của xã hội”: XH2: Người thân khuyên Anh/ chị nên mua vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến
XH3: Các doanh nghiệp bán vé xe trực tuyến nói khách hàng sẽ nhận được nhiều lợi ích khi mua vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến
XH4: Anh/ chị sẽ nhận được nhiều hỗ trợ khi mua vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến.
- Nhóm nhân tố 2 gồm 4 biến thuộc thành phần “Nhận thức rủi ro”:
RR3: Anh/ chị sợ nhà xe không chấp nhận vé xe mua tại các trang bán vé xe trực tuyến
RR4: Khi mua vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến, thông tin cá nhân (email, số điện thoại) của Anh/chị có thể bị lộ
RR5: Khi mua vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến, thơng tin thẻ tín dụng của Anh/chị có thể bị lộ
RR8: Anh/chị e ngại sẽ khó thay đổi thơng tin vé xe đã mua (đổi tên hành khách, đổi chuyến,…)
- Nhóm nhân tố 3 gồm 3 biến thuộc thành phần “Điều kiện hỗ trợ”
ĐK1: Anh/chị có internet và các thiết bị sử dụng internet để có thể mua vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến
ĐK2: Anh/chị có kiến thức cần thiết để mua vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến
ĐK3: Mua vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến cũng giống như mua vé xe trên các trang thương mại điện tử khác
- Nhóm nhân tố 4 gồm 3 biến thuộc thành phần “Hiệu quả mong đợi”
HQ2: Mua vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến giúp Anh/chị tiết kiệm được thời gian
HQ3: Mua vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến giúp Anh/chị mua vé dễ dàng hơn
4.2.2.2 Phân tích biến phụ thuộc
Bảng 4.16. Kiểm định KMO và Barlett’s của biến phụ thuộc
Giá trị KMO 0.742
Kiểm định Bartlett's Approx. Chi-Square 426.058
df 3
Sig. 0.000
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Kết quả phân tích EFA cho biến phụ thuộc cho thấy chỉ số KMO = 0.742 > 0.5 và kết quả kiểm định Bartlett’s là 426.058 với mức ý nghĩa sig=0.000 < 0.05. Kết quả này cho thấy phân tích nhân tố và phù hợp với dữ liệu nghiên cứu và dữ liệu nghiên cứu dùng để phân tích nhân tố là hồn toàn hợp lý.
Tại mức giá trị Eigenvalue = 2.572 > 1 thì có 1 nhân tố được rút ra và nhân tố này