Biến quan sát Diễn giải
Sự thuận tiện (I)
I1 Tiết kiệm thời gian mua sắm
I2 Dễ dàng duyệt web tìm kiếm sản phẩm I3 Dễ dàng truy cập web và đăng ký tài khoản I4 Dễ dàng mua hàng qua ít thao tác
Hàng hóa (II)
II1 Ln đáp ứng đủ số lƣợng hàng hóa theo đặt hàng II2 Chủng loại hồng hóa đa dạng lựa chọn
II3 Chất lƣợng thơng tin rõ ràng chính xác II4 Cung cấp đầy đủ thông tin về sản phẩm
Dịch vụ khách hàng (V)
V1 Có chế độ bồi thƣờng khiếu nại hợp lý
V2 Sẵn sàng hỗ trợ khách hàng trƣớc và sau khi mua
I: Sự thuận tiện II: Hàng hóa V: Dịch vụ khách hàng H: Sự hài lịng của khách hàng trực tuyến
Hình 4.7: Mơ hình nghiên cứu chính thức
VI: Nhận thức giá trị
+0,186
+0,274
+0,289
V5 Có khả năng hồn trả hàng dễ dàng
Nhận thức giá trị (VI)
VI1 Có thể lựa chọn hình thức thanh tốn thuận tiện VI2 Có chính sách ƣu đãi và thu hút khách hàng
VI3 Tổng giá hàng hóa, chi phí giao dịch và vận chuyển thấp
Sự hài lòng của khách hàng (H)
H1 Mức độ hài lòng khi mua hàng qua mạng H2 Mức độ thích thú khi mua hàng qua mạng H3 Mức độ tin tƣởng khi mua hàng qua mạng H4 Bạn sẽ lặp lại việc mua hàng qua mạng
4.3 Phân tích sự khác biệt của các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng và sự hài lòng của khách hàng mua hàng lẻ trực tuyến với các biến định tính. hài lịng của khách hàng mua hàng lẻ trực tuyến với các biến định tính.
Trong phần này chúng ta sử dụng 3 phép kiểm định:
Kiểm định Independent - samples T-test
Sử dụng trong trƣờng hợp kiểm định về trung bình của 2 tổng thể độc lập. Các bƣớc tiến hành theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, trang 138. Nhƣ sau:
- Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene < 0,05 thì phƣơng sai các biến là khác nhau, ta sử dụng kết quả kiểm định t ở phần giả định phƣơng sai khác nhau (Equal variances not assumed).
- Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene >= 0,05 thì phƣơng sai các biến là không khác nhau, ta sử dụng kết quả trong kiểm định t ở phần giả định phƣơng sai bằng nhau (Equal variances assumed).
Nếu giá trị Sig. trong kiểm định t < 0,05 thì kết luận có sự khác biệt về trung bình 2 tổng thể. Nếu t >= 0,05 thì kết luận chƣa có sự khác biệt có ý nghĩa về trị trung bình 2 tổng thể.
Trong trƣờng hợp có nhiều hơn 2 tổng thể chúng ta không sử dụng kiểm định Independent - samples T-test mà sử dụng kiểm định One-Way ANOVA. Có một số giả định sau đối với phân tích phƣơng sai một yếu tố:
o Các nhóm so sánh phải độc lập và đƣợc chọn ngẫu nhiên
o Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu phải đủ lớn để đƣợc xem nhƣ có tiệm cận phân phối chuẩn
o Phƣơng sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất
Kiểm định Kruskal - Wallis
Nếu giả định tổng thể có phân phối chuẩn với phƣơng sai bằng nhau khơng đáp ứng đƣợc thì kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis sẽ là một giải pháp thay thế hữu hiệu cho ANOVA.
4.3.1 Giới tính
Phép kiểm định Independent sample t-test đƣợc sử dụng để kiểm định giả thuyết Ho: Khơng có sự khác biệt trong các nhân tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng và sự hài lòng của khách hàng mua hàng lẻ trực tuyến theo giới tính.
Theo kết quả bảng 4.10: giá trị Sig. trong kiểm định Levene’s của các biến I, V, VI, H đều lớn hơn 0,05 cho thấy phƣơng sai của các biến này theo giới tính không khác nhau nên ta sẽ sử dụng kết quả của kiểm định t ở phần Equal variances assumed. Giá trị Sig. theo kiểm định t của cả 4 biến (I, V, VI, H) tƣơng ứng là 0,717; 0,668; 0,871; 0,963 đều lớn hơn 0,05, nhƣ vậy chƣa có sự khác biệt về các biến I, V, VI, H theo giới tính.
Giá trị Sig. trong kiểm định Levene’s của biến II là 0,21 nhỏ hơn 0,05 cho thấy có sự khác biệt về phƣơng sai theo giới tính. Cho nên, ta sẽ sử dụng kết quả của kiểm định t ở phần giả định phƣơng sai khác nhau. Giá trị Sig. theo kiểm định t của biến II là 0,410 lớn hơn 0,05. Nhƣ vậy, chƣa có sự khác biệt có ý nghĩa của biến II theo giới tính.