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 tồn hợp lý.
Tại mức giá trị Eigenvalue = 2.572 > 1 thì có 1 nhân tố được rút ra và nhân tố này giải thích được 85.73 % biến thiên của dữ liệu, thỏa điều kiện lớn hơn 50%. 3 biến YD1, YD2, YD3 được gom lại thành 1 nhóm nhân tố duy nhất và tiếp tục được sử dụng trong các phân tích tiếp theo. (Phụ lục 5, phân tích EFA cho biến phụ thuộc).
4.2.3 Điều chỉnh lại mơ hình nghiên cứu
Sau khi tiến hành kiểm tra độ tin cậy của thang đo và phân tích EFA, tác giả đã loại đi nhóm nhân tố “Tính dễ sử dụng mong đợi” và giữ lại 4 yếu tố độc lập. Mơ hình nghiên cứu được điều chỉnh như sau:
Hình 4.6: Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh 4.2.4 Giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết của mơ hình nghiên cứu đã điều chỉnh như sau:
H1: Yếu tố “Hiệu quả mong đợi” ảnh hưởng cùng chiều đến ý định mua lại vé tại các trang bán vé xe trực tuyến của khách hàng Tp.Hồ Chí Minh.
H2: Yếu tố “Ảnh hưởng của xã hội” ảnh hưởng cùng chiều đến ý định mua lại vé tại các trang bán vé xe trực tuyến của khách hàng Tp.Hồ Chí Minh.
H3: Yếu tố “Điều kiện hỗ trợ” ảnh hưởng cùng chiều đến ý định mua lại vé tại các trang bán vé xe trực tuyến của khách hàng Tp.Hồ Chí Minh.
H4: Yếu tố “Nhận thức rủi ro” ảnh hưởng ngược chiều đến ý định mua lại vé tại các trang bán vé xe trực tuyến của khách hàng Tp.Hồ Chí Minh.
4.2.5 Phân tích hồi quy đa biến
4.2.5.1 Phân tích hệ số tương quan Bảng 4.17. Ma trận hệ số tương quan Pearson Bảng 4.17. Ma trận hệ số tương quan Pearson
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Nhân tố Hiệu quả Xã hội Điều kiện Rủi ro Ý định Hiệu quả Pearson Correlation 1 .384** .415** .068 .338** Sig. (2-tailed) .000 .000 .342 .000 N 195 195 195 195 195 Xã hội Pearson Correlation .384** 1 .446** .062 .438** Sig. (2-tailed) .000 .000 .386 .000 N 195 195 195 195 195 Điều kiện Pearson Correlation .415** .446** 1 .190** .338** Sig. (2-tailed) .000 .000 .008 .000 N 195 195 195 195 195 Rủi ro Pearson Correlation .068 .062 .190** 1 -.337** Sig. (2-tailed) .342 .386 .008 .000 N 195 195 195 195 195 Ý định Pearson Correlation .338** .438** .338** -.337** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 195 195 195 195 195
Với hệ số tương quan đạt mức ý nghĩa 1%, kết quả phân tích tương quan cho thấy sig của các cặp phân tích tương quan giữa biến phụ thuộc ý định mua lại với các biến độc lập đều <0.01. Điều này chứng tỏ biến phụ thuộc ý định mua lại và các biến độc lập có mối tương quan với nhau và phân tích hồi quy là phù hợp. Các “biến hiệu quả mong đợi, ảnh hưởng xã hội, điều kiện hỗ trợ” có mối tương quan cùng chiều với biến ý định mua lại, trong khi biến “nhận thức rủi ro” lại có mối tương quan ngược chiều.
4.2.5.2 Phân tích hồi quy đa biến
Thực hiện phân tích hồi quy với 4 biến độc lập : (1) Hiệu quả mong đợi - HQ; (2) Ảnh hưởng của xã hội - XH; (3) Điều kiện hỗ trợ - ĐK; (4) Nhận thức rủi ro – RR và biến phụ thuộc Ý định mua lại vé xe – YD. Tác giả sử dụng phương pháp đưa tất cả các biến vào cùng một lượt. Theo mơ hình nghiên cứu đề nghị ban đầu, phương trình hồi quy có dạng như sau:
YD = β1* HQ + β2* XH + β3* ĐK + β4* RR
Trong đó βk là hệ số hồi quy riêng phần (k=1….4)
Bảng 4.18. Tóm tắt mơ hình hồi quy
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Model Summaryb
Mode R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Durbin- Watson
Bảng 4.19 Phân tích phương sai (ANOVA) ANOVAa Model Tổng độ lệch bình phương df Trung bình các độ lệch bình phương F Sig. 1 Hồi quy 55.247 4 13.812 31.344 0.000b Phần dư 83.725 190 0.441 Tổng 138.972 194
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Hệ số xác định của mơ hình hồi quy R2 hiệu chỉnh = 0.385 cho biết khoảng 38.5% sự biến thiên của ý định mua lại vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến của người tiêu dùng Tp. Hồ Chí Minh có thể được giải thích từ mối quan hệ tuyến tính giữa biến ý định và các biến độc lập trong mơ hình. Phần biến thiên cịn lại mơ hình khơng giải thích được vì do các yếu tố khác tác động.
Hệ số Durbin Watson = 1.839 < 2 nên mơ hình khơng có sự tương quan giữa các phần dư.
Giá trị F được sử dụng trong bảng phân tích phương sai kiểm định về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Trong bảng phân tích ANOVA giá trị F= 31.344 và sig= 0.000 nên mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.20 Kết quả mơ hình hồi quy đa biến
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số phóng đại phương sai (VIF) của từng nhân tố có giá trị nhỏ hơn 10 nên mơ hình hồi quy khơng vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến và các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau.
Từ kết quả phân tích hồi quy tác giả xây dựng được mơ hình như sau:
YD= 1.775+0.185* HQ + 0.345* XH + 0.251* ĐK – 0.473*RR
Trong đó 3 yếu tố tương quan dương với ý định mua lại vé xe:
Hiệu quả mong đợi tăng thêm 1 đơn vị thì ý định mua lại vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến của người tiêu dùng Tp.Hồ Chí Minh tăng thêm 0.16 đơn vị (Hệ số β chuẩn hóa =0.16, các nhân tố khác không đổi).
Ảnh hưởng xã hội tăng thêm 1 đơn vị thì ý định mua lại vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến của người tiêu dùng Tp.Hồ Chí Minh tăng thêm 0.308 đơn vị (Hệ số β chuẩn hóa =0.308, các nhân tố khác không đổi).
Điều kiện hỗ trợ tăng thêm 1 đơn vị thì ý định mua lại vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến của người tiêu dùng Tp.Hồ Chí Minh tăng thêm 0.211 đơn vị (Hệ số β chuẩn hóa =0.211, các nhân tố khác khơng đổi).
Model Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Sig. Collinearity Statistics B Sai số chuẩn Beta Tolera nce VIF 1 Hằng số 1.775 0.383 4.637 0.000 HQ 0.185 0.074 0.160 2.505 0.013 0.778 1.285 XH 0.345 0.073 0.308 4.749 0.000 0.753 1.328 ĐK 0.251 0.079 0.211 3.159 0.002 0.709 1.410 RR -0.473 0.067 -0.407 -7.096 0.000 0.963 1.038
Chỉ có 1 yếu tố tương quan âm với ý định mua lại vé xe đó là:
Nhận thức rủi ro tăng thêm 1 đơn vị thì ý định mua lại vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến của người tiêu dùng Tp.Hồ Chí Minh giảm đi 0.407 đơn vị (Hệ số β chuẩn hóa = -0.407, các nhân tố khác không đổi).
4.2.6 Đánh giá mức độ các động của 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
4.2.6.1 Kiểm định sự phù hợp của giả thuyết nghiên cứu
Tác giả tiến hành kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đã đề ra từ kết quả phân tích hồi quy.
H1: Yếu tố “Hiệu quả mong đợi” ảnh hưởng đến ý định mua lại vé tại các trang bán vé xe trực tuyến của khách hàng Tp.Hồ Chí Minh.
Kết quả kiểm định t của yếu tố “Hiệu quả mong đợi” – HQ có giá trị P-value = 0.013 < 0.05. Điều này cho thấy yếu tố “Hiệu quả mong đợi” có ảnh hưởng đến ý định mua lại vé tại các trang bán vé xe trực tuyến của khách hàng Tp.Hồ Chí Minh nên giả thuyết H1 được chấp nhận. Hệ số hồi quy của yếu tố “Hiệu quả mong đợi” là 0.16 thấp nhất trong hệ số của 4 biến, chứng tỏ yếu tố “Hiệu quả mong đợi” có mức độ quan trọng ít nhất trong mơ hình.
H2: Yếu tố “Ảnh hưởng của xã hội” ảnh hưởng đến ý định mua lại vé tại các trang bán vé xe trực tuyến của khách hàng Tp.Hồ Chí Minh.
Kết quả kiểm định t của yếu tố “Ảnh hưởng xã hội” – XH có giá trị P-value = 0.000 < 0.05. Điều này cho thấy yếu tố “Ảnh hưởng xã hội” có ảnh hưởng đến ý định mua lại vé tại các trang bán vé xe trực tuyến của khách hàng Tp.Hồ Chí Minh nên giả thuyết H2 được chấp nhận. Hệ số hồi quy của yếu tố “Ảnh hưởng xã hội” là 0.308 cao thứ 2 trong hệ số của 4 biến, chứng tỏ yếu tố này đóng vai trị quan trọng thứ hai trong 4 yếu tố được xem xét trong mơ hình.
H3: Yếu tố “Điều kiện hỗ trợ” ảnh hưởng đến ý định mua lại vé tại các trang bán vé xe trực tuyến của khách hàng Tp.Hồ Chí Minh.
Kết quả kiểm định t của yếu tố “Điều kiện hỗ trợ” – ĐK có giá trị P-value = 0.002 < 0.05. Điều này cho thấy yếu tố “Điều kiện hỗ trợ” có ảnh hưởng đến ý định mua lại vé tại các trang bán vé xe trực tuyến của khách hàng Tp.Hồ Chí Minh nên giả thuyết H3 được chấp nhận. Hệ số hồi quy của yếu tố “Điều kiện hỗ trợ” là 0.211 cao thứ 3 trong hệ số của 4 biến, chứng tỏ yếu tố này đóng vai trị quan trọng thứ ba trong 4 yếu tố được xem xét trong mơ hình.
H4: Yếu tố “Nhận thức rủi ro” ảnh hưởng đến ý định mua lại vé tại các trang bán vé xe trực tuyến của khách hàng Tp.Hồ Chí Minh.
Kết quả kiểm định t của yếu tố “Nhận thức rủi ro” – RR có giá trị P-value = 0.000 < 0.05. Điều này cho thấy yếu tố “Nhận thức rủi ro” có ảnh hưởng đến ý định mua lại vé tại các trang bán vé xe trực tuyến của khách hàng Tp.Hồ Chí Minh nên giả thuyết H4 được chấp nhận. Giá trị đại số của hệ số hồi quy của yếu tố “Nhận thức rủi ro” là -0.407 cao nhất trong hệ số của 4 biến, chứng tỏ yếu tố này đóng vai trị quan trọng hàng đầu trong 4 yếu tố được xem xét trong mơ hình.
4.2.6.2 Thực tiễn các giả thuyết nghiên cứu
Trên thực tế, các yếu tố ở trên điều ít nhiều có ảnh hưởng đến ý định mua lại vé tại các trang bán vé xe trực tuyến, tuy nhiên xét về mức độ thì có sự khác biệt.
Khi sử dụng dịch vụ mua vé xe trực tuyến, tính hiệu quả của nó được nhiều khách hàng xem xét. Dịch vụ này địi hỏi tính hiệu quả cao hơn so với việc mua vé xe truyền thống mới thuyết phục được khách hàng sử dụng dịch vụ.
Tâm lý đám đông cũng là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định mua của khách hàng. Dịch vụ mua vé xe trực tuyến cịn khá mới mẻ, chính vì thế sự khuyến khích của cộng đồng sẽ có ảnh hưởng đến quyết định mua vé xe của khách hàng. Bên cạnh đó, cũng do đây là một dịch vụ mới, hoạt động trên nền tảng internet nên khách hàng cần có những điều kiện phù hợp có thể dễ dàng sử dụng dịch vụ. Bên
cạnh đó kiến thức sử dụng internet cũng rất quan trọng để khách hàng tự tin sử dụng hình thức mua vé xe trực tuyến này.
Việc nhận thức rủi ro của người tiêu dùng có ảnh hưởng rất lớn đến ý định mua lại vé xe của họ, điều này đúng trong thực tế bởi thị trường thương mại điện tử Việt Nam vẫn còn khá mới và tiềm ẩn nhiều rủi ro, việc khách hàng dè dặt với rủi ro dẫn đến tác động xấu đến ý định của khách hàng đối với việc mua vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến.
4.2.7 Kiểm định sự khác biệt trong ý định mua lại giữa các nhóm 4.2.7.1 Kiểm định sự khác biệt trong ý định mua lại giữa các 4.2.7.1 Kiểm định sự khác biệt trong ý định mua lại giữa các nhóm tuổi
Sử dụng phương pháp phân tích phương sai một yếu tố (One-Way ANOVA) được thực hiện nhằm kiểm định có sự khác biệt khơng về ý định mua lại vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến giữa các nhóm khách hàng có độ tuổi khác nhau. Giả thuyết đặt ra là:
Ho: Khơng có sự khác biệt về ý định mua lại vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến hay khơng giữa các nhóm khách hàng có độ tuổi khác nhau (dưới 18 tuổi, 18- 23 tuổi, 24-30 tuổi, 31-40 tuổi, trên 40 tuổi).
Bảng 4.21 Kết quả ANOVA về độ tuổi của khách hàng
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Kiểm định Lavenve Test trong kiểm định ANOVA có giá trị sig. = 0.411 > 0.05, chứng tỏ khơng có sự khác biệt về phương sai một cách có ý nghĩa đối với ý định mua lại vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến giữa những người tiêu dùng có độ tuổi khác nhau (dưới 18 tuổi, 18-23 tuổi, 24-30 tuổi, 31-40 tuổi, trên 40 tuổi). Vì thế, có thể sử dụng kết quả phân tích ANOVA ở bảng tiếp theo.
YD
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
Bảng 4.22 Kết quả ANOVA về độ tuổi của khách hàng ANOVA ANOVA Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. Giữa các nhóm 1.173 2 0.586 0.817 0.443 Bên trong nhóm 137.799 192 0.718 Tổng 138.972 194
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Với kiểm định ANOVA, giá trị sig. bằng 0.443 > 0.05 cho thấy khơng có sự khác biệt có ý nghĩa về giá trị trung bình của ý định mua lại vé xe trên các trang bán vé xe trực tuyến giữa những khách hàng có độ tuổi khác nhau. Chấp nhận giả thiết Ho.
4.2.7.2 Kiểm định sự khác biệt trong ý định mua lại về giới tính Bảng 4.23 Kết quả ANOVA về giới tính của khách hàng Bảng 4.23 Kết quả ANOVA về giới tính của khách hàng
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Kiểm định Lavenve Test trong kiểm định ANOVA có giá trị sig. = 0.065 > 0.05, chứng tỏ khơng có sự khác biệt về phương sai một cách có ý nghĩa đối với ý định mua lại vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến giữa những người tiêu dùng có giới tính khác nhau (nam và nữ). Vì thế, có thể sử dụng kết quả phân tích ANOVA ở bảng tiếp theo.
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
Bảng 4.24 Kết quả ANOVA về giới tính của khách hàng Tổng bình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. Giữa các nhóm 3.464 1 3.464 4.934 0.027 Bên trong nhóm 135.508 193 0.702 Tổng 138.972 194
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Trong kiểm định ANOVA , giá trị sig. bằng 0.027 < 0.05 cho thấy có sự khác biệt có ý nghĩa về giá trị trung bình của ý định mua lại vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến giữa những khách hàng có giới tính khác nhau (với mức ý nghĩa 0.05). Vì vậy, giả thuyết Ho bị bác bỏ.
4.2.7.3 Kiểm định sự khác biệt trong ý định mua lại về trình độ Bảng 4.25 Kết quả ANOVA về trình độ của khách hàng Bảng 4.25 Kết quả ANOVA về trình độ của khách hàng
Thông kê Levene df1 df2 Sig.
3.708 2 192 0.026
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Trong kiểm định ANOVA, kiểm định Lavenve Test được thực hiện trước và có giá trị sig. = 0.026 < 0.05, chứng tỏ có sự khác biệt về phương sai một cách có ý nghĩa đối với ý định mua lại vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến giữa các nhóm khách hàng có trình độ khác nhau (cấp 2/3, trung cấp, cao đẵng/đại học, sau đại học). Vì phương sai khác nhau nên khơng thể sử dụng kết quả của kiểm định ANOVA. Do đó, khơng thể kết luận được có khác biệt hay khơng khác biệt về ý định mua lại vé xe tại các trang bán vé xe trực tuyến có trình độ khác nhau.
4.2.7.4 Kiểm định sự khác biệt trong ý định mua lại về thu nhập Bảng 4.26. Kết quả ANOVA về thu nhập của khách hàng Bảng 4.26. Kết quả ANOVA về thu nhập của khách hàng
(Nguồn: Kết quả phân tích SPSS)
Kiểm định Lavenve Test trong kiểm định ANOVA có giá trị sig. = 0.944 > 0.05, chứng tỏ khơng có sự khác biệt về phương sai một cách có ý nghĩa đối với ý định