Yếu tố Số lƣợng Tỷ lệ (%)
Ngƣời trong gia đình 104 34.7
Ngƣời hác giới thiệu 86 28.7
Sở th ch 41 13.7
Tổng 300 100.0
Nguồn: Số liệu điều tra
Nhìn vào bảng tổng hợp trên ta thấy, ngƣời trong gia đình có ảnh hƣởng nhiều nhất đến quyết định mua MPCC của chị em v n ph ng tại TP. Hồ Ch Minh, nó chiếm đến 34,7%. Tiếp đến là yếu tố tác động bởi sự giới thiệu từ ngƣời hác, hay nói cách hác là do tác động của sự truyền miệng chiếm đến 28,7%. Xem Tivi cũng có tác động lớn đến quyết định mua mỹ phẩm của chị em, chiếm 23% và sở th ch chiếm tỷ lệ thấp với 13,7% các yếu tố tác động đến quyết định mua MPCC của chị em v n ph ng tại TP . Hồ Ch Minh.
4.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo ronbach’s lpha
Các thang đo đƣợc kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach’s Alpha. Công cụ này cũng giúp loại đi nh ng biến quan sát, nh ng thang đo hông đạt. Các biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng (item total correlation) nhỏ hơn 0,4 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo hi Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên
Sau khi phân tích nh ng thang đo có kết quả Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 là có thể chấp nhận đƣợc nh ng biến có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại để t ng độ tin cậy của thang đo.
ảng 4.3. ronbach’s lpha của các biến trong thang đo các yếu tố tác động đến định mua mỹ phẩm cao cấp
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến tổng ronbach’s Alpha nếu loại biến Thang đo hình ảnh bản thân: ronbach’s lpha = 0,937
BT1 9.8733 5.609 .873 .925
BT2 9.6133 4.726 .889 .905
BT3 9.6767 4.360 .860 .919
BT4 9.6067 4.601 .847 .920
Thang đo sự l o h a da: ronbach’s lpha = 0,908
LH1 16.35 5.565 .905 .868 LH2 16.49 5.976 .678 .902 LH3 16.50 6.398 .651 .904 LH4 16.44 6.141 .718 .895 LH5 16.22 5.796 .758 .890 LH6 16.45 5.607 .775 .887
Thang đo sức khỏe : ronbach’s lpha = 0,930
SK1 16.6367 8.433 .750 .926
SK2 16.4067 7.687 .843 .908
SK3 16.5567 7.973 .769 .923
SK4 16.5100 7.796 .861 .905
SK5 16.5167 7.856 .855 .906
Thang đo sự hấp dẫn của cơ thể: ronbach’s lpha = 0,864
CT1 6.35 1.766 .749 .808
CT2 6.49 2.177 .701 .848
CT3 6.34 1.898 .788 .766
Thang đo nh n hiệu sản phẩm: ronbach’s lpha = 0,864
NH1 6.40 1.312 .823 .731
NH2 6.30 1.503 .721 .829
NH3 6.41 1.414 .689 .860
Thang đo chất lƣợng sản phẩm: ronbach’s lpha = 0,930
CL2 9.9966 2.605 .774 .929
CL3 9.8721 2.524 .866 .898
CL4 9.8855 2.521 .864 .899
Nguồn: Tổng hợp từ xử lý bằng SPSS
Thang đo hình ảnh bản th n (BT): có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0,937. Các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến T1, BT2, BT3, BT4 đều lớn hơn 0,3. Vì vậy các biến BT1, BT2, BT3, BT4 đƣợc sử dụng trong ph n t ch nh n tố hám phá tiếp theo.
Thang đo sự lão hóa làn da (LH): có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0,908. Các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến LH1, LH2, LH3, LH4, LH5, LH6 đều lớn hơn 0,3. Vì vậy các biến LH1, LH2, LH3, LH4, LH5, LH6 đƣợc sử dụng trong ph n t ch nh n tố hám phá tiếp theo.
Thang đo sức hỏe (SK): có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0,930. Các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến SK1, SK2, SK3, SK4, SK5 đều lớn hơn 0,3. Vì vậy các biến SK1, SK2, SK3, SK4, SK5 đƣợc sử dụng trong ph n t ch nh n tố hám phá tiếp theo.
Thang đo sự hấp dẫn của cơ thể (CT): có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0,864. Các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến CT1, CT2, CT3 đều lớn hơn 0,3. Vì vậy các CT1, CT2, CT3 đƣợc sử dụng trong ph n t ch nh n tố hám phá tiếp theo.
Thang đo nhãn hiệu sản phẩm (NH): có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0,864. Các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến NH1, NH2, NH3 đều lớn hơn 0,3. Vì vậy các NH1, NH2, NH3 đƣợc sử dụng trong ph n t ch nh n tố hám phá tiếp theo.
Thang đo chất lƣợng sản phẩm (CL): có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0,930. Các hệ số tƣơng quan biến tổng của các biến CL1, CL2, CL3 đều lớn hơn 0,3. Vì vậy các CL1, CL2, CL3 đƣợc sử dụng trong ph n t ch nh n tố hám phá tiếp theo.
4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Khi ph n t ch nh n tố hám phá, các nhà nghiên cứu đều quan t m đến một số tiêu chuẩn. Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Ol in) là một chỉ số dùng để xem xét sự th ch hợp của ph n t ch nh n tố. Trị số của KMO lớn (gi a 0,50 và 1) có nghĩa là ph n t ch nh n tố là th ch hợp (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Thứ hai, theo Hair và các tác giả (1998, 111) Factor loading (hệ số tải nh n tố hay trọng số nh n tố) là chỉ tiêu quan trọng để đảm bảo mức nghĩa thiết thực của EFA, hệ số tải lớn hơn 0,30 đƣợc xem là đạt mức tối thiểu, hệ số tải lớn hơn 0,40 đƣợc xem là quan trọng, lớn hơn 0,50 đƣợc xem là có nghĩa thiết thực. Hệ số tải lớn nhất của các biến quan sát phải lớn hơn ho c bằng 0,50.
Ngoài ra Hair và các tác giả (1998, 111) cũng huyên nhƣ sau: nếu chọn hệ số tải lớn hơn 0,3 thì cỡ mẫu t nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu hoảng 100 thì nên chọn hệ số tải lớn hơn 0,55, nếu cỡ mẫu hoảng 50 thì hệ số tải phải lớn hơn 0,75. Trong bài, tác giả chọn “Suppress absolute values less than” bằng 0,5 để đảm bảo ý nghĩa thiết thực của EFA.
Thứ ba, thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai tr ch ≥ 50% và thứ tƣ là hệ số eigenvalue có giá trị lớn hơn 1. Tiêu chuẩn thứ n m là khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát gi a các nhân tố ≥ 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt gi a các nhân tố.
Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố hám phá đƣợc sử dụng để đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát theo thành phần. Phƣơng pháp rút tr ch đƣợc chọn để phân tích nhân tố là Principal components với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1.
Bảng 4.4. Kiểm định KMO and artlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .627 Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square 1.100E4
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .627 Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square 1.100E4
df 300
Sig. .000
Nguồn: Xử lý bằng SPSS
ảng Kiểm định KMO và arlett’s trong ph n t ch nh n tố cho thấy gi a các biến trong tổng thể có mối liên quan với nhau (.Sig = 0.000) và hệ số KMO = 0,627 chứng tỏ ph n t ch nh n tố để nhóm các biến lại với nhau là phù hợp.
Với phƣơng pháp rút tr ch Principal components với phép xoay Varimax và điểm dừng hi tr ch các yếu tố có Eigenvalue lớn hơn 1, ph n t ch nh n tố đã tr ch đƣợc 6 nh n tố từ 25 biến quan sát và phƣơng sai tr ch là 84,788% (phụ lục 2.2)
thỏa mãn yêu cầu.
ảng 4.5. Phân tích nhân tố khám phá EF Thành phần 1 2 3 4 5 6 LH1 .915 LH6 .884 LH5 .881 LH4 .750 LH2 .692 LH3 .692 SK2 .936 SK4 .865 SK5 .860 SK3 .854 SK1 .809
BT4 .902 BT2 .883 BT3 .882 BT1 .877 CL1 .910 CL3 .867 CL4 .862 CL2 .851 CT3 .890 CT2 .849 CT1 .847 NH2 .859 NH1 .842 NH3 .674 Nguồn: Xử lý bằng SPSS Nh n tố thứ 1 gồm 6 biến quan sát: LH1, LH2, LH3, LH4, LH5, LH6. Nh n tố này đƣợc đ t tên là sự lão hóa làn da, hiệu là LH.
Nh n tố thứ 2 gồm 5 biến quan sát: SK1, SK2, SK3, SK4, SK5. Nh n tố này đƣợc đ t tên là sức hỏe của chị em v n ph ng, hiệu là SK.
Nh n tố thứ 3 gồm 4 biến quan sát: BT1, BT2, BT3, BT4. Nh n tố này đƣợc đ t tên là hình ảnh bản th n, hiệu là BT.
Nh n tố thứ 4 gồm 4 biến quan sát: CL1, CL2, CL3, CL4. Nh n tố này đƣợc đ t tên là chất lƣợng sản phẩm, hiệu là CL..
Nh n tố thứ 5 gồm 3 biến quan sát: CT1, CT2, CT3. Nh n tố này đƣợc đ t tên là sự hấp dẫn của cơ thể, hiệu là CT
Nh n tố thứ 6 gồm 3 biến quan sát: NH1, NH2, NH3. Nh n tố này đƣợc đ t tên là nhãn hiệu sản phẩm, hiệu là NH.
4.4. Phân tích hồi quy
Giá trị của các yếu tố đƣợc dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát. Phƣơng pháp đƣa vào một lƣợt (phƣơng pháp Enter) đƣợc dùng để ph n t ch hồi quy.
ảng 4.6. ảng phân tích các hệ số hồi quy Model Summaryb
Mơ hình R R2
R2 hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ƣớc lƣợng
Durbin- Watson
1 .800a .641 .633 .345 1.991
a. iến độc lập: (Constant), Nhan hieu san pham, Hap dan cua co the, Chat luong san pham, Hinh anh ban than, Suc khoe, Lao hoa da
b. iến phụ thuộc: Q dinh tieu dung MPCC
Nguồn: Xử lý bằng SPSS
Mơ hình có R2 là 0,641 và R2 điều chỉnh là 0,633 cho thấy độ th ch hợp của mơ hình là 63.3% hay nói một cách hác mơ hình này giải th ch đƣợc 63.3% sự biến thiên của Quyết định tiêu dùng MPCC là do các biến trong mơ hình và 36.7% c n lại đƣợc giải th ch giải th ch bởi các biến hác ngồi mơ hình mà trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này chƣa xem xét đến.
ảng 4.7. Kiểm định NOV b Mơ hình Tổng phƣơng sai lệch df ình phƣơng tổng sai lệch F Mức nghĩa Sig. 1 Regression 61.489 6 10.248 86.152 .000a Residual 34.497 290 .119 Total 95.987 296
a. iến độc lập: (Constant), Nhan hieu san pham, Hap dan cua co the, Chat luong san pham, Hinh anh ban than, Suc khoe, Lao hoa da
b. iến phụ thuộc: Q dinh tieu dung MPCC
Nguồn: Xử lý bằng SPSS
Kết quả phân tích cho thấy trị số thống ê F t nh đƣợc từ giá trị R square có giá trị sig rất nhỏ (sig = 0,000) cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập d liệu. Các biến độc lập có quan hệ với các biến phụ thuộc và mơ hình có thể sử dụng đƣợc.
Bảng 4.8. ảng kết quả phân tích hồi quy
Mơ hình Hệ số chƣa hiệu chỉnh Hệ số hiệu chỉnh t Sig. Hệ số phóng đại phƣơng sai VIF B Sai số Beta 1 (Constant) 3.266 .020 163.193 .000 Lao hoa da .418 .020 .734 20.840 .000 1.000 Suc khoe .053 .020 .093 2.651 .008 1.000
Hinh anh ban
than .041 .020 .072 2.037 .043 1.000
Chat luong san
pham .140 .020 .245 6.970 .000 1.000
Hap dan cua co
the .058 .020 .101 2.873 .004 1.000
Nhan hieu san
pham .077 .020 .134 3.818 .000 1.000
a. iến phụ thuộc: Q dinh tieu dung MPCC
Để dị tìm hiện tƣợng đa cộng tuyến ta c n cứ trên độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phƣơng sai (Variance inflation factor - VIF). Kết quả ph n t ch hồi quy sử dụng phƣơng pháp Enter, cho thấy hệ số phóng đại phƣơng sai VIF há thấp đều là 1 và độ chấp nhận của biến (Tolerance) há cao đều là 1. Hệ số VIF nhỏ hơn 10 và độ chấp nhận của biến (Tolerance) lớn hơn 0,1 nên có thể bác bỏ giả thuyết mơ hình bị đa cộng tuyến. Khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến. Có thể yên t m sử dụng phƣơng trình hồi quy.
Từ các hệ số β chuẩn hóa, có ết quả nhƣ sau: các nh n tố sự tham gia, sự tinh thơng và sự gắng ết đều có mối quan hệ tuyến t nh với biến phụ thuộc sự tin tƣởng của hách hàng với giá trị Sig t < 0.05.
Phƣơng trình hồi quy bội chuẩn hóa xác định nhƣ sau:
Quyết định tiêu dùng MPCC = 0,734.LH + 0,093.SK + 0,072.BT + 0,245.CL + 0,101.CT + 0,134.NH
Trong đó: LH: Sự lão hóa của làn da SK: Sức hỏe
T: Hình ảnh bản th n CL: Chất lƣợng sản phẩm CT: Sự hấp dẫn của cơ thể NH: là nhãn hiệu sản phẩm
Nhƣ vậy ết quả hồi quy cho thấy định tiêu dùng mỹ phẩm cao cấp chịu tác động của 6 nh n tố là Sự lão hóa của làn da, Sức hỏe, Hình ảnh bản th n, Chất lƣợng sản phẩm, Sự hấp dẫn của cơ thể, Nhãn hiệu sản phẩm.
Hệ số β cho biết mức độ tác động của từng biến phụ thuộc đối với biến độc lập. Nếu trị tuyệt đối hệ số β của yếu tố nào càng lớn thì nh n tố đó ảnh hƣởng càng quan trọng đến biến phụ thuộc.
Trong mơ hình, yếu tố Sự lão hóa của làn da có mức ảnh hƣởng mạnh nhất đến định mua MPCC với hệ số β = 0,734 lớn nhất trong các β, tiếp theo là chất lƣợng sản phẩm với hệ số β = 0,245, nhãn hiệu sản phẩm cũng ảnh hƣởng lớn đến định mua MPCC của chị em v n ph ng vì có hệ số ảnh hƣởng há lớn (β = 0,134); Tiếp đến là yếu tố sự hấp d n của cơ thể cũng có tác động lớn với β = 1,01, thấp nhất là nh n tố hình ảnh bản th n (β=0,072), tiếp đến là yếu tố sức hỏe β = 0,093).
4.5. Phân tích phƣơng sai NOV
Sử dụng ph n t ch phƣơng sai ANOVA để tìm ra sự khác biệt về kết quả đánh giá mức độ quan trọng của các tiêu chí gi a các nhóm đối tƣợng khảo sát khác nhau về đ c điểm cá nhân
Trong phân tích này hệ số cần quan tâm là hệ số Sig. của Giả thuyết Ho đ t ra là khơng có sự khác biệt về kết quả đánh giá của các đối tƣợng về mức độ quan trọng của các yếu tố. Nếu hệ số Sig > 0.05 thì chấp nhận giả thuyết Ho, và ngƣợc lại.
4.5.1. o sánh sự khác biệt về kết quả đánh giá t m quan trọng của các tiêu chí theo yếu tố đặc điểm cá nhân của đối tượng khảo sát
Giả thiết H7: Có sự khác biệt về đánh giá tầm quan trọng của các tiêu chí theo Độ tuổi
Giả thiết H8: Có sự khác biệt về đánh giá tầm quan trọng của các tiêu chí theo Thu nhập
Giả thiết H9: Có sự khác biệt về đánh giá tầm quan trọng của các tiêu chí theo Trình độ
Trên cơ sở kết quả ph n t ch phƣơng sai ANOVA có thể thống kê các mức ý nghĩa (hệ số Sig) khi so sánh sự khác biệt về kết quả đánh giá của các nhóm đối tƣợng khảo sát khác nhau theo yếu tố đ c điểm cá nhân trong bảng sau:
Bảng 4.9: Hệ số Sig khi so sánh sự khác biệt về kết quả đánh giá của các nh m đối tƣợng khảo sát khác nhau theo yếu tố đ c điểm cá nhân
Đ c điểm cá nhân Nhân tố Sự lão hóa Sức khỏe làn da Hình ảnh bản thân Chất lượng sản phẩm Hấp dẫn của cơ thể Nhãn hiệu sản phẩm Độ tuổi 0.000 0.785 0.000 0.768 0.810 0.257 Thu nhập 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 Trình độ 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.005 Nguồn: Xử lý bằng SPSS
Theo bảng 4.9 có thể nhận thấy đối với đ c điểm Độ tuổi mức nghĩa Sig trong đánh giá nh n tố Sự lão hóa và Hình ảnh bản thân <0.05, cịn các nhân tố cịn lại đều >0.05, điều đó cho thấy phƣơng sai sự đánh giá về Sự lão hóa và Hình ảnh bản thân là khác nhau, các nhân tố còn lại là nhƣ nhau, giả thuyết Ho bị bác bỏ.
Đánh giá theo mức thu nhập và trình độ học vấn các nhân tố đểu có Sig <0.05 cho thấy phƣơng sai sự đánh giá các nh n tố là khác nhau, giả thuyết Ho bị bác bỏ
Thống kê mô tả ở bảng 4.10 cho thấy mức độ đánh giá của nhóm tuổi từ 25- 30 đối với Sự lão hóa cao hơn hẳn so với các nhóm tuổi cịn lại. Đối với sự đánh giá về Hình ảnh bản thân thì nhóm tuổi dƣới 25 cao nhất trong các nhóm
Bảng 4.10 : Kết quả phân tích tầm quan trọng của nhân tố Lão hóa da và Hình ảnh bản thân theo Độ tuổi
Nhân tố Đối tƣợng Mean