Kiểm định KMO và Bartlett's
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) .829
Kiểm định Bartlett's Thống kê Chi – Bình phƣơng 757,844
Bậc tự do (Df) 91
Mức ý nghĩa (Sig.) ,000
Từ Bảng 4.2 ta thấy kết quả kiểm định KMO = 0.829 (0.5≤ KMO ≤1) nên kết quả EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi – bình phƣơng của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 757,844 với mức ý nghĩa là 0.000; do vậy các biến quan sát có tƣơng quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể và thỏa điều kiện ban đầu về EFA. Tất cả các biến của những nhân tố đều có hệ số tải nhân tố (Factor loading) > 0.5 nên các biến quan sát đều quan trọng trong các nhân tố. Mỗi biến quan sát đều có sai biệt về hệ số tải nhân tố giữa các nhân tố đều ≥ 0.3 nên đảm bảo đƣợc sự phân biệt giữa các nhân tố. Phƣơng sai trích đạt 63,141% thể hiện rằng 4 nhân tố rút ra giải thích đƣợc 63,141% biến thiên của dữ liệu. Do vậy các thang đo rút ra chấp nhận đƣợc. Điểm dừng khi trích các yếu tố tại nhân tố thứ 4 với eigenvalue = 1,072 (xem trong phụ lục 6.2).
Từ Bảng 4.3 ta thấy 14 biến quan sát độc lập đƣợc rút ra làm 4 nhóm nhân tố đƣợc đặt tên nhƣ sau:
- Nhân tố thứ 1 gồm có 04 biến quan sát gồm có:
PU1 Tơi thấy mua hàng trực tuyến sẽ giúp tôi tiết kiệm thời gian
PU2 Tôi thấy mua hàng trực tuyến sẽ giúp tôi tiết kiệm tiền bạc
PU3 Mua hàng trực tuyến cho phép tôi mua ở bất cứ đâu tôi muốn
PU4 Tôi thấy mua hàng trên Internet sẽ có nhiều mẫu để chọn hơn
Nhân tố này đƣợc đặt tên là Nhân thức hữu ích khi mua hàng trực tuyến
(Perceived Usefulness), đƣợc ký hiệu là PU
- Nhân tố thứ hai gồm 4 biến quan sát gồm có:
PR1 Tơi nghĩ sẽ có rủi ro khi mua hàng trực tuyến vì giao hàng trễ
PR2 Thông tin cá nhân sẽ không đƣợc bảo mật khi mua hàng trực tuyến
PR4 Tơi nghĩ sẽ có rủi ro trong thanh tốn điện tử
Nhân tố này đƣợc đặt tên Những rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến
khi mua hàng trực tuyến (Perceived Risks), đƣợc ký hiệu là PR Bảng 4.3 – Ma trận xoay nhân tố:
STT Biến Tên nhân tố
Các nhân tố
1 2 3 4
1 PU4
Nhận thức tính hữu ích khi mua hàng trực tuyến (POU)
,814
2 PU1 ,808
3 PU2 ,806
4 PU3 ,777
5 PR3 Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến (PR)
,742
6 PR1 ,737
7 PR2 ,730 -,310
8 PR4 ,697
9 PCA1 Những thuộc tính về cơng ty và sản phẩm ảnh hƣởng đến mua hàng trực tuyến (PCA)
,748
10 PCA3 ,733
11 PCA2 ,720
12 POE3
Nhận thức tính dễ sử dụng khi mua hàng trực tuyến (POE)
,808
13 POE1 ,742
14 POE2 ,611
Hệ số Eigenvalues 4,532 1,835 1,401 1,072
Độ biến thiên đƣợc giải thích (Variancee explained (%))
32,368 13,108 10,007 7,658
Độ biến thiên đƣợc giải thích tích lũy (Cumulative variance explained (%))
32,368 45,476 55,483 63,141
Phƣơng pháp rút trích các nhân tố: Principal Components Analysis Phƣơng pháp xoay các nhân tố: Varimax with Kaiser Normalization
- Nhân tố thứ ba gồm 03 biến quan sát gồm có:
PCA1 Tơi sẽ mua hàng trực tuyến của những công ty nổi tiếng
PCA2 Tôi mua hàng trực tuyến của những thƣơng hiệu nổi tiếng
Nhân tố này đƣợc đặt tên là Những thuộc tính về cơng ty và thƣơng hiệu
sản phẩm ảnh hƣởng đến ý định mua hàng trực tuyến (Product and Company Attributes), đƣợc ký hiệu là PCA
- Nhân tố thứ tƣ gồm có 03 nhân tố gồm có:
POE1 Hệ thống tìm kiếm thơng tin của web bán hàng trực tuyến nhanh
POE2 Tôi thấy giao diện đặt hàng trực tuyến thân thiện
POE3 Tôi thấy thủ tục mua hàng trực tuyến rất đơn giản
Nhân tố này đƣợc đặt tên là Nhận thức tính dễ hiểu, đơn giản và thân thiện của web bán hàng trực tuyến (Perceived Ease of Use), đƣợc ký hiệu là
POE.
b. Phân tích nhân tố thang đo ý định mua hàng trực tuyến – PI
Ba biến quan sát thuộc thành phần ý định mua hàng trực tuyến đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố ta đƣợc kết quả nhƣ sau:
Bảng 4.4 Kiểm định KMO và Bartlett's
Kiểm định KMO và Bartlett's
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) .658
Kiểm định Bartlett's Thống kê Chi – Bình phƣơng 117,033
Bậc tự do (Df) 3
Mức ý nghĩa (Sig.) ,000
Từ Bảng 4.4 cho ta thấy hệ số KMO = 0,658; phƣơng sai trích là 65,447%; mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett là 0,000; và tất cả các biến đều có hệ số tải nhân tố > 0,5 do đó, kết quả EFA là hợp lệ và khơng có biến nào bị loại. Ba biến quan sát (PI- 1, PI-2, PI-3) của thang đo ý định mua hàng trực tuyến đƣợc nhóm thành 1 nhóm.
4.4 Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu
Sau khi phân tích nhân tố - EFA, bốn nhân tố đƣợc đƣa vào kiểm định mơ hình. Giá trị nhân tố là trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó. Phân tích tƣơng quan Pearson đƣợc sử dụng để xem xét sự phù hợp của khi đƣa các thành phần vào mơ hình hồi quy. Kết quả phân tích hồi quy sẽ đƣợc sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ H1 đến H4.
Mơ hình hồi quy có dạng nhƣ sau:
Ý định mua hàng trực tuyến = β0 + β1 x Những thuộc tính của sản phẩm và cơng ty + β2 x Nhận thức hữu ích của hình thức mua hàng trực tuyến + β3 x Cảm nhận dễ dàng sử dụng + β4 x Cảm nhận rủi ro liên quan đến mua hàng trực tuyến + ε
(Trong đó: β0 :hằng số hồi quy, βi :trọng số hồi quy, ε: sai số)
4.4.1 Phân tích tƣơng quan
Kiểm định hệ số tƣơng quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu các biến có tƣơng quan chặt chẽ thì phải lƣu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Bảng 4.5 Ma trận tƣơng quan Pearson
PI PCA POE PU PR Ma trận hệ số tƣơng quan Pearson PI 1.000 PCA .567 1.000 POE .447 .437 1.000 PU .461 .321 .337 1.000 PR -.344 -.411 -.337 -.3.01 1.000
Theo ma trận tƣơng quan thì các biến đều có tƣơng quan và ý nghĩa ở mức 0.01. Hệ số tƣơng quan của biến phụ thuộc là ý định mua hàng trực tuyến với các biến độc lập ở mức độ tƣơng đối, trong đó Những thuộc tính sản phẩm và cơng ty bán hàng trực tuyến có tƣơng quan cao nhất với Ý định mua hàng trực tuyến (.567). Do đó, ta có thể kết luận các biến độc lập này có thể đƣa vào mơ hình để giải thích cho biến Ý định mua hàng trực tuyến.
4.4.2 Phân tích hồi quy
Bốn nhân tố gồm có: (1) Những rủi ro liên quan đến mua hàng trực tuyến, đƣợc ký hiệu là PR; (2) Nhân thức hữu ích khi mua hàng trực tuyến, đƣợc ký hiệu là PU; (3) Những thuộc tính cơng ty và sản phẩm bán hàng trên Internet, đƣợc ký hiệu là PCA; và (4) Nhận thức tính dễ hiểu, đơn giản và thân thiện của web bán hàng trực tuyến, đƣợc ký hiệu là POE đƣợc đƣa vào xem xét các yếu tố ảnh hƣởng đến Ý định mua hàng trực tuyến, đƣợc ký hiệu PI (biến phụ thuộc) bằng phƣơng pháp
Enter. Ta sẽ xem xét kết quả phân tích hồi quy trong các Bảng 4.6, Bảng 4.7 và Bảng 4.8
Bảng 4.6 Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
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 công 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 khơng 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 khơng 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 không 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.