Đặc điểm mẫu (n = 180) Số lượng Tỉ lệ (%)
Giới tính Nam 76 42.2 Nữ 104 57.8 Độ tuổi Từ 25 đến 30 tuổi 54 30.0 Từ 31 đến 40 tuổi 51 28.3 Từ 41 đến 50 tuổi 30 16.7 Trên 50 tuổi 45 25.0 Nghề nghiệp Tự doanh 35 19.4 Công nhân 19 10.6 Nghỉ hưu 18 10.0
Nhân viên văn phòng 62 34.4
Doanh nhân/nhà quản lý 27 15.0
Khác 19 10.6 Thu nhập Dưới 6 triệu 24 13.3 Từ 6 đến dưới 9 triệu 68 37.8 9 đến 12 triệu 66 36.7 Trên 12 triệu 22 12.2
4.2 Phân tích hệ số Cronbach’s alpha
Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và thang đo được chọn khi hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên. (Nunnally và Burnstein, 1994)
4.2.1 Phân tích Cronbach’s alpha thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua định mua
Nhân tố nhận thức chất lượng sản phẩm có hệ số Cronbach’s alpha = 0.863
khá cao so với mức đạt yêu cầu. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0,3). Do vậy, thang đo nhân tố này đạt yêu cầu và các biến quan sát của nhân tố này được sử dụng cho phân tích
khám phá EFA.
Nhân tố nhận thức về giá có hệ số Cronbach’s alpha = 0.875khá cao so với
mức đạt yêu cầu. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0,3). Do vậy, thang đo nhân tố này đạt yêu cầu và các biến quan sát của nhân tố này được sử dụng cho phân tích khám phá.
Nhân tố chuẩn chủ quan có hệ số Cronbach’s alpha = 0.857khá cao so với
mức đạt yêu cầu. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0,3). Do vậy, thang đo nhân tố này đạt yêu cầu và các biến quan sát của nhân tố này được sử dụng cho phân tích khám phá.
Nhân tố nhận thức kiểm sốt hành vi có hệ số Cronbach’s alpha = 0.891khá
cao. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0,3). Do vậy, thang đo nhân tố này đạt yêu cầu và các biến quan sát của nhân tố này được sử dụng cho phân tích khám phá.
Bảng 4.2: Hệ số Cronbach’s alpha các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua
Biến Quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach’s alpha nếu loại biến Nhân tố nhận thức chất lượng sản phẩm: Cronbach’s Alpha = 0.863
CL1 18.7778 6.710 .733 .827 CL2 18.8444 6.747 .680 .836 CL3 18.9222 7.659 .383 .887 CL4 18.8278 6.512 .774 .819 CL5 18.9944 6.564 .724 .827 CL6 18.9389 6.616 .672 .837
Nhân tố nhận thức về gía: Cronbach’s Alpha = 0.875
GC1 11.6944 5.968 .692 .857
GC2 11.7278 6.389 .719 .844
GC4 11.5222 6.184 .757 .829
Nhân tố chuẩn chủ quan: Cronbach’s Alpha = 0.857
CQ1 7.4167 3.730 .723 .807
CQ2 7.3278 3.786 .713 .817
CQ3 7.2889 3.424 .758 .774
Nhân tố nhận thức kiểm soát hành vi: Cronbach’s Alpha = 0.891
HV1 11.1944 2.917 .815 .840
HV2 11.2056 3.226 .725 .874
HV3 11.1667 3.413 .704 .881
HV4 11.1833 3.178 .806 .844
4.2.2 Phân tích hệ số Cronbach’s alpha ý định mua
Nhân tố ý định sử dụng gồm 3 biến quan sát (YD1, YD2, YD3) có hệ số
Cronbach’s alpha là 0.746. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0,3). Do vậy, thang đo nhân tố này đạt yêu cầu và các biến quan sát của nhân tố này được sử dụng cho phân tích khám phá EFA.
Bảng 4.3: Hệ số Cronbach’s alpha nhân tố ý định sử dụng
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s alpha nếu loại biến Nhân tố ý định sử dụng: Cronbach’s Alpha = 0.746
YD1 7.5889 1.551 .617 .611
YD2 7.4111 1.350 .610 .620
YD3 7.6222 1.789 .503 .737
4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Mục đích của phân tích nhân tố khám phá là để thu nhỏ và gom các biến lại nhằm đạt được giá trị hội tụ của các biến quan sát theo từng nhân tố và giá trị phân
biệt giữa các nhân tố. Điều kiện cần và đủ để áp dụng phân tích nhân tố là khi kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) với sig. < 0.05 và chỉ số KMO > 0.5.
Trong phân tích nhân tố phương pháp Principal components analysis đi cùng với phép xoay varimax thường được sử dụng. Sau khi xoay các nhân tố, hệ số tải nhân tố > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên. Ngoài ra, trị số Eigenvalues phải lớn hơn 1. Những nhân tố có Eigenvalues nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Ngoài ra, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua định mua
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ nhất:
Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's (bảng số 10a, phụ lục 4) với sig = 0.000 và chỉ số KMO = 0.867> 0.5 đều đáp ứng được yêu cầu.
Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, phân tích nhân tố đã trích được 4 nhân tố từ 17 biến quan sát và với tổng phương sai trích là 71.385% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu (bảng số 10b, phụ lục 4).
Dựa trên phân tích của bảng ma trận xoay nhân tố (bảng số 10c, phụ lục 4), biến CL3 bị loại do có hệ số tải nhân tố của nó = 0.468 chưa đạt yêu cầu (nhỏ hơn 0.5). Do đó, việc phân tích nhân tố lần thứ hai được thực hiện với việc loại biến này.
Bảng 4.4: Tổng hợp kết quả phân tích nhân tố lần 1
STT Thông số Giá trị Thỏa mãn
điều kiện
1 KMO 0.867 ≥ 0.5
2 Sig. của Bartlett's Test 0.000 ≤ 0.05
3 Eigenvalues 1.185 > 1
Kết quả phân tích nhân tố lần thứ hai:
Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's (bảng số 11a, phụ lục 4) với sig = 0.000 và chỉ số KMO = 0.867> 0.5 đáp ứng được yêu cầu. Tại mức giá trị Eigenvalues = 1.183, phân tích nhân tố đã trích được 4 nhân tố và với tổng phương sai trích là 74.620% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu (bảng số 11b, phụ lục 4).
Kết quả tại bảng 4.5 (xem chi tiết bảng số 11c, phụ lục 4) cho thấy hệ số tải nhân tố của các biến này đều lớn hơn 0.5 đạt yêu cầu.Dựa trên phân tích của bảng ma trận xoay nhân tố (bảng 4.5), kết quả thang đo có tổng cộng 4 nhân tố được rút trích từ 16 biến quan sát được nhóm lại bằng lệnh trung bình (mean) như sau:
Nhân tố thứ nhất gồm 5 biến quan sát (CL1, CL2, CL4, CL5, CL6) được
nhóm lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là nhận thức về chất lượng sản phẩm ký hiệu CL.
Nhân tố thứ hai gồm 4 biến quan sát (HV1, HV2, HV3, HV4) được nhóm
lại bằng lệnh trung bình và được đặt tên là nhận thức kiểm soát hành vi ký hiệu HV.
Nhân tố thứ ba gồm 4 biến quan sát (GC1,GC2,GC3,GC4) được nhóm lại
bằng lệnh trung bình và được đặt tên là nhận thức về giá ký hiệu GC.
Nhân tố thứ tư gồm 3 biến quan sát (CQ1, CQ2, CQ3) được nhóm lại bằng
lệnh trung bình và được đặt tên là chuẩn chủ quan ký hiệu CQ.
Bảng 4.5: Ma trận xoay nhân tố lần 2 NHÂN TỐ NHÂN TỐ Đặt tên nhân tố 1 2 3 4 CL1 .736 .117 .250 .279 Nhận thức về chất lượng sản phẩm (CL) CL2 .675 .146 .332 .267 CL4 .802 .147 .216 .188 CL5 .858 .209 .038 .033 CL6 .837 .206 .026 -.084
GC1 .131 .223 .793 .091 Nhận thức về giá (GC) GC2 .189 .051 .781 .267 GC3 .114 .192 .809 .242 GC4 .186 .130 .807 .230 CQ1 .088 .166 .316 .789 Chuẩn chủ quan (CQ) CQ2 .214 .185 .187 .799 CQ3 .091 .124 .229 .857 HV1 .169 .880 .121 .107 Nhận thức kiểm soát hành vi (HV) HV2 .214 .772 .179 .187 HV3 .241 .781 .126 .069 HV4 .098 .867 .156 .165
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá thang đo nhân tố ý định mua
Kết quả kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's (bảng 12a, phụ lục 4) với sig = 0.000 và chỉ số KMO = 0.672 đều đáp ứng được yêu cầu.
Bảng 4.6: tổng hợp kết quả phân tích nhân tố ý định mua
STT Thông số Giá trị Thỏa mãn
điều kiện
1 KMO 0.672 ≥ 0.5
2 Sig. của Bartlett's Test 0.000 ≤ 0.05
3 Eigenvalues 1.994 > 1
4 Tổng phương sai trích 66.454% ≥50%
Tại các mức giá trị Eigenvalues = 1.994 (bảng 12b, phụ lục 4), phân tích nhân tố đã rút trích được 1 nhân tố từ 3 biến quan sát với phương sai trích là 66.454% (> 50%) đạt yêu cầu.
Dựa trên phân tích của bảng ma trận xoay nhân tố (bảng số 12c, phụ lục 4), lệnh trung bình được sử dụng để nhóm 3 biến đạt yêu cầu (YD1, YD2, YD3) với hệ
Bảng 4.7: Diễn giải các nhân tố sau khi xoay nhân tố.
STT Mã
hóa Diễn giải
Nhân tố nhận thức về chất lượng sản phẩm (CL)
Nhân tố
1
CL1 Sản phẩm đồ chơi Trung Quốc có mẫu mã đẹp
CL2 Sản phẩm đồ chơi Trung Quốc không đáng tin cậy về chất lượng CL4 Sản phẩm đồ chơi Trung Quốc có độ bền cao
CL5 Sản phẩm đồ chơi Trung Quốc giúp trẻ phát huy tính sáng tạo khi sử dụng
CL6 Sản phẩm đồ chơi Trung Quốc hấp dẫn người tiêu dùng.
Nhân tố nhận thức kiểm soát hành vi (HV)
Nhân tố
2
HV1 Sản phẩm đồ chơi Trung Quốc dễ dàng được tìm thấy ở các cửa hàng, siêu thị, chợ.
HV2 Việc sử dụng sản phẩm đồ chơi Trung Quốc phụ thuộc vào sở thích của con/ cháu tơi.
HV3 Việc sử dụng sản phẩm đồ chơi Trung Quốc hồn tồn do tơi quyết định.
HV4 Vì tơi khơng có lựa chọn khác nên tơi chọn sử dụng sản phẩm đồ chơi Trung Quốc
Nhân tố nhận thức về giá (GC)
Nhân tố
3
GC1 Sản phẩm đồ chơi Trung Quốc có giá rẻ
GC2 Với giá cả của sản phẩm đồ chơi Trung Quốc có thể chấp nhận được
GC3 Sản phẩm đồ chơi Trung Quốc có giá cả phù hợp với chất lượng.
GC4 Sản phẩm đồ chơi Trung Quốc có giá cả phù hợp với túi tiền của tôi.
Nhân tố
4
CQ1 Gia đình khun tơi khơng nên sử dụng sản phẩm đồ chơi xuất xứ Trung Quốc
CQ2 Bạn bè khuyên tôi không nên sử dụng sản phẩm đồ chơi xuất xứ Trung Quốc
CQ3 Những thông tin về đồ chơi xuất xứ Trung Quốc của các Cơ quan chức năng có ảnh hưởng đến ý định của tôi.
Nhân tố ý định mua (YD)
Ý định s
ử
dụng
YD1 Anh/Chị đã có ý định chọn mua sản phẩm sản phẩm đồ chơi Trung Quốc trước khi đến cửa hàng
YD2 Anh/Chị sẽ giới thiệu cho bạn bè, người thân sản phẩm đồ chơi Trung Quốc
YD3 Anh/Chị cho rằng những người khác cũng sử dụng sản phẩm đồ chơi Trung Quốc
4.4 Mơ hình hiệu chỉnh sau khi phân tích nhân tố khám phá
Sau khi phân tích và kiểm định bằng hệ tin cậy Cronbach’s alpha và nhân tố khám phá (EFA), 4nhân tố với 17 biến tác động đến ý định sử dụng ban đầu vẫn còn nguyên4nhân tố với 16 biến, chỉ loại 1 biến CL3 (bảng 4.5).Nhân tốý định sử dụnggồm 3 biến vẫn giữ ngun. Do đó, mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết ban đầu (trình bày ở chương 2) vẫn giữ nguyên.
4.5 Phân tích tương quan hồi qui tuyến tính bội 4.5.1 Xác định biến độc lập và biến phụ thuộc. 4.5.1 Xác định biến độc lập và biến phụ thuộc.
Căn cứ vào mơ hình nghiên cứu, ta có phương trình hồi quy tuyến tính bội diễn tả các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng là:
YD = β0 + β1*CL + β2*HV + β3*GC + β4*CQ
Các biến độc lập (Xi): nhân tốnhận thức về chất lượng sản phẩm(CL), nhân tốnhận thức kiểm soát hành vi(HV), nhân tốnhận thức về giá(GC), nhân tốchuẩn chủ quan(CQ)
βk là hệ số hồi quy riêng phần (k=0…4)
4.5.2 Phân tích tương quan
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội thì việc xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau là công việc phải làm và hệ số tương quan Pearson trong ma trận hệ số tương quan là phù hợp để xem xét mối tương quan này. (Hoàng trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Kết quả phân tích tương quan tại bảng 4.8 (chi tiết trong bảng số 12, phụ lục 4), ta thấy hệ số tương quan giữa nhân tốý định sử dụng với4 biến độc lập cao (thấp nhất là 0.503). Sơ bộ ta có thể kết luận 4 biến độc lập CL, HV, GC, CQ có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến YD. Nhưng hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng hơi cao. Do đó, kiểm định đa cộng tuyến cần được tiến hành trong các bước tiếp theo để xác định xem các biến độc lập có ảnh hưởng lẫn nhau hay khơng.
Bảng 4.8: ma trận tương quan Pearson
YD CL HV GC CQ
YD
Tương quan Pearson 1 .583** .503** .594** .530**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000
CL
Tương quan Pearson 1 .445** .432** .375**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000
HV
Tương quan Pearson 1 .396** .382**
Sig. (2-tailed) .000 .000
GC
Tương quan Pearson 1 .545**
Sig. (2-tailed) .000
CQ
Tương quan Pearson 1
4.5.3 Hồi qui tuyến tính bội.
Để kiểm định sự phù hợp giữa bốn nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng, hàm hồi qui tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter) được sử dụng. Nghĩa là phần mềm SPSS xử lý tất cả các biến đưa vào một lần và đưa ra các thông số thống kê liên quan đến các biến. Hệ số hồi qui riêng phần đã chuẩn hóa của nhân tố nào càng lớn thì mức độ ảnh hưởng của nhân tố đó đến ý định sử dụng càng cao, nếu cùng dấu thì mức độ ảnh hưởng thuận chiều và ngược lại.
Kết quả phân tích hồi qui bội tại bảng 4.9, các giá trị Sig. với các nhân tốCL, HV, GC, CQ đều rất nhỏ (nhỏ hơn 0.05). Vì vậy, có thể khẳng định các nhân tố này có ý nghĩa trong mơ hình.
Bảng 4.9: Kết quả phân tích hồi qui bội
Mơ hình
Hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi qui đã chuẩn hóa T Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 Hằng số .600 .239 2.507 .013 CL .328 .064 .309 5.091 .000 .714 1.401 HV .181 .060 .180 3.000 .003 .730 1.370 GC .208 .047 .286 4.420 .000 .627 1.595 CQ .121 .040 .190 3.014 .003 .660 1.515 a. Dependent Variable: YD
4.5.4 Kiểm tra các giả định hồi qui
Phân tích hồi qui khơng chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát được mà còn phải suy rộng cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể từ các kết quả quan sát được trong mẫu đó. Kết quả của mẫu suy rộng ra cho giá trị của tổng thể phải đáp ứng các giả định cần thiết dưới đây:
Giả định liên hệ tuyến tính: giả định này sẽ được kiểm tra bằng biểu đồ phân tán scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự dốn
chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả tại hình 4.1cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, khơng tạo thành một hình dạng nào cụ thể nào. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính được đáp ứng.
Hình 4.1: đồ thị phân tán phần dư
Giả định phương sai của sai số không đổi: kiểm định tương quan hạng Spearman (bảng số 17, phụ lục 4) cho thấy giá trị sig của các biến CL, HV, GC, CQ với giá trị tuyệt đối của phần dư (ABS1) lần lượt là 0.297; 0.368; 0.165; 0.079 đều lớn hơn 0.05, nghĩa là phương sai của sai số không đổi. Như vậy, giả định phương sai của sai số không đổi không bị vi phạm.
Giả định khơng có tương quan giữa các phần dư: đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) được dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất. Kết quả nhận được từ bảng 4.10 cho thấy đại lượng thống kê Durbin-Watson có giá trị là 1.987, nằm trong khoảng từ 1 đến 3, nên chấp nhận giả thuyết khơng có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mơ hình.
Giả định phần dư có phân phối chuẩn: kiểm tra biểu đồ phân tán của phần
dư hình 4.2 cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình mean gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. gần bằng 1). Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn