Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn dự đoán
1 ,659a ,434 ,421 ,86351092
a. Biến dự đoán: (Hằng số) PCA, POE, PU, PR b. Biến phụ thuộc: PI
Kết quả cho ta thấy mơ hình hồi quy đƣa ra tƣơng đối phù hợp với mức ý nghĩa 0.05. Hệ số R2 hiệu chỉnh bằng 0,421 nghĩa là có khoảng 42.1% biến thiên của biến ý định mua hàng trực tuyến đƣợc giải thích bởi 4 biến độc lập PCA, PU, POE và PR.
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phƣơng sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ý tƣởng của phép kiểm định này về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Trong bảng phân tích phƣơng sai - ANOVA (Bảng 4.7), ta thấy giá trị sig. rất nhỏ (sig. = 0.000), nên mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng đƣợc.
Bảng 4.7 Phân tích phƣơng sai – ANOVA (hồi quy)
Mơ hình Tổng các bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Sig.
1 Phần hồi quy 207,168 4 51,792 32,447 ,000a
Phần dƣ 269,757 169 1,596
Tổng 476,925 173
a. Biến dự đoán: (Hằng số), POE, PCA, PR, PU b. Biến phụ thuộc: PI
Bảng 4.8 Hệ số hồi quy riêng phần sử dụng phƣơng pháp Enter
Mơ hình
Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Dung sai VIF
1 (Hằng số) 2,827 1,192 2,371 ,019 PCA ,368 ,065 ,387 5,655 ,000 ,714 1,400 POE ,181 ,071 ,172 2,571 ,011 ,747 1,338 PU ,152 ,037 ,264 4,152 ,000 ,828 1,208 PR -,101 ,040 -,152 -3,041 ,001 ,781 1,281 a. Biến phụ thuộc: PI
Trong bảng 4.8 kết quả hệ số hồi quy riêng phần trên, nếu sig.< 0.05 tƣơng đƣơng với độ tin cậy 95% và | t |> 2 thì nhân tố đó đƣợc chấp nhận, có nghĩa là nó có sự tác động đến ý định mua hàng trực tuyến. Kết quả hồi quy cho thấy 4 nhân tố thỏa mãn điều kiện là: Những thuộc tính sản phẩm và cơng ty- PCA; Cảm nhận sự dễ dàng sử dụng – POE; Cảm nhận sự hữu dụng – PU; Cảm nhận rủi ro liên quan đến mua hàng trực tuyến – PR.
Hệ số hồi quy thể hiện dƣới hai dạng: (1) chƣa chuẩn hóa và (2) chuẩn hóa. Vì hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa (B) thì giá trị của nó phụ thuộc vào thang đo cho nên chúng ta không thể sử dụng chúng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng một mơ hình đƣợc. Cịn hệ số hồi quy đã chuẩn hóa (beta, ký hiệu:β) là hệ số chúng ta đã chuẩn hóa các biến vì vậy chúng ta có thể sử dụng chúng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc. Biến độc lập nào có trọng số này càng lớn có nghĩa là biến đó có tác động càng mạnh vào biến phụ thuộc.
Do đó, phƣơng trình hồi quy tuyến tính đƣợc thể hiện nhƣ sau:
PI = 0,387* PCA + 0,172* POE + 0,264* PU – 0,152*PR (4.1)
Kết luận : Ý định mua hàng trực tuyến chịu tác động mạnh nhất những thuộc tính nhƣ danh tiếng, uy tín, thơng tin về cơng ty và sản phẩm (PCA) (β=0,387). Ý định mua hàng trực tuyến sẽ tăng lên khi khách hàng có đầy đủ thơng tin về sản phẩm và công ty bán hàng trực tuyến. Nhƣ vậy, thƣơng hiệu, chất lƣợng sản phẩm, danh tiếng và uy tín cơng ty sẽ thúc đẩy ngƣời tiêu dùng mua hàng. Kế đến, cảm nhận sự hữu dụng của việc mua hàng trực tuyến – PU (β=0,264) cũng ảnh hƣởng rất mạnh lên ý định mua hàng trực tuyến. Khi mà những hữu dụng của việc mua hàng trực tuyến : tiết kiệm thời gian, tiền bạc, phong phú đa dạng mẫu chọn lựa.. càng lớn thì ý định mua hàng trực tuyến càng cao. Tiếp đến, là nhận thức sự dễ dàng sử dụng khi mua hàng trực tuyến - POE (β= 0,172). Nếu nhƣ thao tác mua hàng càng dễ dàng, quy trình thanh tốn đơn giản…thì càng làm tăng ý định mua hàng trực tuyến. Cuối cùng, là nhận thức rủi ro khi mua hàng trực tuyến - PR với
(β= - 0,152) ảnh hƣởng ngƣợc chiều với ý định mua hàng trực tuyến. Khi rủi ro liên quan đến mua hàng trực tuyến tăng, thì ý định mua hàng của khách hàng sẽ giảm và ngƣợc lại.
4.4.3 Dị tìm sự vi phạm các giả định hồi quy
4.4.3.1 Giả định liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập cũng nhƣ hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi. nhƣ hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi.
Kiểm định giả định này bằng đồ thị phân tán giữa các phần dƣ và giá trị dự đốn mà mơ hình hồi quy tuyến tính cho ra. Ngƣời ta vẽ biểu đồ phân tán giữa hai giá trị này đã đƣợc chuẩn hóa với phần dƣ trên trục tung và giá trị dự đoán trên trục hồnh. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phƣơng sai bằng nhau đƣợc thỏa mãn, thì ta sẽ nhận thấy khơng có liên hệ gì giữa các giá trị dự đốn với phần dƣ, khi đó chúng sẽ phân tán ngẫu nhiên.
Hình 4.1 đồ thị Scatter
Đồ thị Scatter ở hình 4.1 cho thấy phần dƣ phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đƣờng đi qua tung độ 0 chứ không tạo thành một hình dạng nào. Nhƣ vây, giá trị dự đoán và phần dƣ độc lập nhau và phƣơng sai của phần dƣ không thay đổi. Nhƣ vậy, mơ hình hồi quy phù hợp.
4.4.3.2 Giả định về phân phối chuẩn phần dƣ
Phần dƣ có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do nhƣ: sử dụng sai mơ hình, phƣơng sai khơng phải là hằng số, số lƣợng phần dƣ khơng đủ
nhiều để phân tích… Vì vậy, chúng ta nên thử nhiều cách khảo sát khác nhau. Một trong những cách đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của các phần dƣ.
Hình 4.2: Biểu đồ tần số của các phần dƣ chuẩn hóa
Biểu đồ tần số của phần dƣ chuẩn hóa ở hình 4.2 cho thấy một đƣờng cong phân phối chuẩn đƣợc đặt chồng lên biểu đồ tần số. Và thực tế, thì khơng có phần dƣ quan sát nào có phân phối chuẩn hồn tồn một cách tuyệt đối vì ln ln có chênh lệch do lấy mẫu. Ngay cả khi các sai số có phân phối chuẩn trong tổng thể đi nữa thì phần dƣ trong mẫu quan sát cũng xấp xỉ chuẩn mà thôi. Ở kết quả trên, ta có thể nói phân phối phần dƣ xấp xỉ chuẩn (Trung bình (Mean) = 0.000, và độ lệch chuẩn Std.Dev = 0,988 tức là gần bằng 1). Do đó, có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
4.4.3.3 Giả định khơng có mối tƣơng quan giữa các biến độc lập (đo lƣờng đa cộng tuyến)
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tƣợng cộng tuyến là chúng ta cung cấp những thông tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hƣởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tƣơng quan khá chặt chẽ giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm giá trị thống kê t của kiểm định ý
nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hƣớng kém ý nghĩa hơn khi khơng có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R2 vẫn khá cao.
Để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến, chỉ số đƣợc dùng là hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance Inflation Factor)
Thông thƣờng, nếu VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì biến này hầu nhƣ khơng có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mơ hình MLR (Hair & cộng sự, 2006, trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2007).
Theo nhƣ bảng 4.6 kết quả hệ số hồi quy riêng phần, hệ số VIF của các biến độc lập có giá trị từ 1,208 đến 1,400 (tất cả đều nhỏ hơn 10). Vì vậy có thể kết luận, mơ hình khơng xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến.
4.4.4 Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Kết quả kiểm định giả thuyết đƣợc trình bày trong Bảng 4.7. Bảng 4.9 kết quả kiểm định giả thuyết
Giả thuyết Phát biểu Kết quả kiểm định H1 Nhận thức tính dễ sử dụng - POE ảnh hƣởng lên ý định
mua hàng trực tuyến - PI.
Chấp nhận (p<1%)
H2
Nhận thức hữu ích – PU ảnh hƣởng lên ý định mua hàng trực tuyến – PI
Chấp nhận (p<1%)
H3 Những thuộc tính về sản phẩm và cơng ty – PCA có ảnh hƣởng đến ý định mua hàng trực tuyến.
Chấp nhận (p<1%)
H4 Nhận thức rủi ro – PR liên quan đến mua hàng trực tuyến có ảnh hƣởng đến ý định mua hàng trực tuyến - PI.
Chấp nhận (p<1%)
4.5 Phân tích ảnh hƣởng của các biến định tính đến ý định mua hàng trực tuyến. tuyến.
Tác giả thực hiện việc nghiên cứu định tính nhằm tìm sự khác biệt về ý định mua hàng trực tuyến giữa các nhóm, sự phân biệt này dựa trên các yếu tố nhƣ: giới tính, độ tuổi, tình trạng hơn nhân, trình độ học vấn và thu nhập.
Với kiểm định sự khác biệt giữa hai nhóm giới tính, tác giả sử dụng phép kiểm định giả thuyết về trị trung bình của hai tổng thể. Cịn lại các yếu tố khác có từ 3 nhóm mẫu trở lên, thì tác giả sử dụng phƣơng pháp phân tích ANOVA vì phƣơng pháp này cho phép kiểm định tất cả các nhóm mẫu cùng một lúc với độ tin cậy 95%
(Hoàng trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, trang 115 & 123). Kết quả chi tiết đƣợc trình bày trong phụ lục 8
4.5.1 Giới tính
Kiểm định Levene với giả thuyết H0 là phƣơng sai của hai tổng thể bằng nhau. Kết quả kiểm định với sig. = 0,117 > 0,05 chấp nhận giả thiết Ho khơng có sự khác nhau về phƣơng sai giữa hai giới tính. Do đó, trong kết quả kiểm định T-test ở độ tin cậy 95%, ta sử dụng kết quả ở hàng Equal variance assumed có sig.= 0,062 > 0,05, suy ra khơng có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình của hai giới tính Nam và Nữ đối với ý định mua hàng trực tuyến.
4.5.2 Độ tuổi
Kết quả kiểm định Levene với sig. = 0.786 > mức ý nghĩa 0.1 suy ra phƣơng sai các nhóm khơng khác nhau một cách có ý nghĩa vậy có thể sử dụng kết quả phân tích ANOVA.
Kết quả phân tích ANOVA, với sig. = 0,315> mức ý nghĩa 0,1 nên có thể kết luận khơng có sự khác biệt có ý nghĩa về giá trị trung bình trong thống kê về ý định mua hàng trực tuyến giữa các nhóm tuổi đến ý định mua hàng trực tuyến PI.
4.5.3 Tình trạng hơn nhân
Kiểm định Levene với sig. = 0,566 > mức ý nghĩa 0,1 nên có thể kết luận phƣơng sai các nhóm khơng khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Nhƣ vậy, có thể sử dụng kết quả phân tích ANOVA.
Kết quả phân tích ANOVA với sig.=0,703 > mức ý nghĩa 0,1 nên có thể kết luận khơng có sự khác nhau một cách có ý nghĩa về giá trị trung bình trong thống kê giữa những ngƣời có tình trạng hôn nhân khác nhau đối với về ý định mua hàng trực tuyến PI.
4.5.4 Trình độ học vấn
Kết quả kiểm định Levene (phụ lục 8, mục 4) với sig. = 0,402 > mức ý nghĩa 0,1 suy ra các nhóm khơng khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Nhƣ vậy, có thể sử dụng kết quả phân tích ANOVA.
Kết quả phân tích ANOVA với sig.=0,759 > mức ý nghĩa 0,1 nên có thể kết luận khơng có sự khác nhau một cách có ý nghĩa về giá trị trung bình trong thống kê giữa những ngƣời có trình độ học vấn khác nhau đối với về ý định mua hàng trực tuyến.
4.5.5 Cơ quan đang làm việc
Kiểm định Levene (phụ lục 8, mục 5) với sig. = 0,280 > mức ý nghĩa 0,1 suy ra các nhóm khơng khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Nhƣ vậy, có thể sử dụng kết quả phân tích ANOVA.
Kết quả phân tích ANOVA (phụ lục 8, mục 5) với sig.=0,183 > mức ý nghĩa 0,1 nên có thể kết luận khơng có sự khác nhau một cách có ý nghĩa về giá trị trung bình trong thống kê giữa những ngƣời đang công tác ở những nơi khác nhau đến ý định mua hàng trực tuyến.
Với độ tin cậy 95%, kiểm định Post Hoc với kiểm định ANOVA sâu (dùng kiểm định LSD) (xem ở phụ lục 8, mục 5), cho thấy có sự khác nhau về ý định mua hàng trực tuyến giữa hai nhóm khách hàng chƣa đi làm với nhóm khách hàng đang làm việc cho các văn phịng đại diện nƣớc ngồi, với sig. của F = 0,017 < mức ý nghĩa 0,1.
Nhìn vào Bảng Discriptives (phụ lục 5, mục 5) ta thấy ý định mua hàng trực tuyến của nhóm khách hàng đang cơng tác cho các văn phịng đại diện sẽ cao hơn nhóm khách hàng chƣa đi làm.
4.5.6 Thu nhập
Kiểm định Levene (phụ lục 5, mục 6, Bảng 1) với sig. = 0,339 > mức ý nghĩa 0,1 suy ra các nhóm khơng khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Nhƣ vậy, có thể sử dụng kết quả phân tích ANOVA.
Với mức ý nghĩa 95%, thì kiểm định ANOVA (phụ lục 8, mục 6, Bảng ANOVA) với sig. của F = 0,022 < mức ý nghĩa 0,1 nên có thể kết luận có sự khác nhau một cách có ý nghĩa về giá trị trung bình trong thống kê giữa những nhóm khách hàng có thu nhập khác nhau đối với ý định mua hàng trực tuyến.
Kết quả Post Hoc – kiểm định ANOVA sâu (dùng kiểm định LSD) (xem ở phụ lục 8, mục 6) cho thấy:
- Có sự khác nhau về ý định mua hàng trực tuyến giữa những nhóm ngƣời có thu nhập dƣới 3 triệu/tháng với nhóm ngƣời có thu nhập từ 9-15 triệu/tháng, với sig. = 0,007.
- Có sự khác nhau về ý định mua hàng trực tuyến giữa những nhóm ngƣời có thu nhập từ 3-5 triệu/tháng với nhóm ngƣời có thu nhập từ 9-15 triệu/tháng, với mức ý nghĩa (sig. = 0,005.)
4.6 Tóm tắt
Trong chƣơng 4, tác giả đã trình bày kết quả nghiên cứu với những nội dung sau:
Thống kê mô tả những đặc điểm về mẫu khảo sát
Đánh giá độ tin cậy của các thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá – EFA để gom các biến thì kết quả EFA rút ra 04 nhân tố hợp lệ nhƣ mơ hình: (1)Những thuộc tính về sản phẩm và cơng ty bán hàng trực
tuyến (PCA); (2) Nhận thức tính hữu ích của việc mua hàng trực tuyến (PU); (3) Nhận thức tính dễ sử dụng của việc mua hàng trực tuyến (POE) và (4) Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến (PR).
Phân tích hồi quy đa biến và kiểm định giả thuyết nghiên cứu đã khẳng định nhƣ sau: 4 nhân tố rút ra từ phân tích nhân tố - EFA đều tác động một cách có ý nghĩa đến ý định mua hàng trực tuyến của khách hàng: 3 nhân tố đầu: Những thuộc tính của sản phẩm và cơng ty bán hàng trên Internet (PCA), Nhận thức hữu ích (PU) và Nhận thức tính dễ sử dụng (POE) tác động dƣơng lên ý định mua hàng trực tuyến (PI), còn nhân tố Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến (PR) lại tác động âm lên ý định mua hàng trực tuyến (PI). Trong đó, nhân tố những thuộc tích sản phẩm và công ty (danh tiếng, uy tín và thƣơng hiệu của công ty và sản phẩm bán trên Internet tác động mạnh nhất đến ý định mua hàng trực tuyến.
Ngồi ra chƣơng 4 cũng trình bày các kết quả kiểm định T-test và ANOVA để xem xét ảnh hƣởng của những biến định tính (giới tính, tuổi, tình trạng hơn nhân,
học vấn, cơ quan cơng tác và thu nhập) lên biến định lƣợng ý định mua hàng trực tuyến.
Chƣơng tiếp theo tác giả sẽ trình bày tóm tắt kết nghiên cứu: kết luận, so sánh kết quả nghiên cứu của tác giả với những nghiên cứu trƣớc đó, ý nghĩa của đề tài, hàm ý chính sách cho doanh nghiệp cũng nhƣ nêu ra những hạn chế và hƣớng nghiên cứu tiếp theo.
CHƢƠNG 5
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Tác giả đã phân tích một cách chi tiết về các kết quả cũng nhƣ những gợi ý chính sách từ kết quả khảo sát trong chƣơng 4. Chƣơng 5 sẽ trình bày những kết luận chính và những gợi ý chính sách quan trọng dựa trên kết quả nghiên cứu tổng hợp từ những chƣơng trƣớc trong đó đặc biệt là chƣơng 4.
5.1 Kết luận
Mơ hình nghiên cứu đề xuất 4 thang đo ảnh hƣởng đến ý định mua hàng trực tuyến cho thị trƣờng bán lẻ trực tuyến tại Việt Nam gồm có: Những thuộc tính về