3.1.2 .Phươ ng pháp xử lý dữ li ệu
3.1.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Sau khi phân tích độ tin cậy của thang đo, tiếp theo phân tích nhân tố khám phá sẽ được sử dụng để thu nhỏ và gom các biến lại, xác định số lượng các nhân tố trong thang đo, xem xét mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần và giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá để khẳng định mức độ phù hợp của thang đo với 7 nhân tố và 29 biến quan sát. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), các tham số thống kê quan trọng trong phân tích nhân tố bao gồm:
- Chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin Measure of Simping Adequacy): được dùng để kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tố. Chỉ số KMO
phải đủ lớn (lớn hơn 0.5) (Hair và các cộng sự, 2006) thì phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với dữ liệu.
- Chỉ số Eigenvalue: đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích, các nhân tố Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mơ hình (Hair và các cộng sự, 2006).
- Phương sai trích (Variance Explained Criteria) tổng phương sai trích phải lớn hơn 50% (Hair và cộng sự, 2006).
- Hệ số tải nhân tố (factor loading): là hệ số tương quan đơn giữa các biến và nhân tố. Hệ số này càng lớn cho biết các biến và nhân tố càng có quan hệ chặt chẽ với nhau. Hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 sẽ được chấp nhận và nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại khỏi mơ hình.
- Kiểm định Bartlett để kiểm tra độ tương quan giữa các biến quan sát và tổng thể, phân tích chỉ có ý nghĩa khi Sig nhỏ hơn 5% (0.05) (Hair và các cộng sự, 2006).
3.1.2.3. Phân tích hồi qui tuyến tính bội
Phân tích hồi qui là một kỹ thuật thống kê có thể được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập. Mục tiêu của việc phân tích hồi qui đa biến là sử dụng các biến độc lập có giá trị biết trước để dự báo một giá trị biến phụ thuộc nào đó được chọn bởi người nghiên cứu. Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), khi chạy hồi qui cần quan tâm đến các thông số sau đây:
- Hệ số Beta: hệ số hồi qui chuẩn hóa cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số dựa trên mối quan hệ giải thích của chúng với biến phụ thuộc. - Hệ số R2: đánh giá phần biến động của biến phụ thuộc được giải thích bởi
các biến dự báo hay biến độc lập. Hệ số này có thể thay đổi từ 0 đến 1.
- Kiểm định ANOVA: để kiểm tra tính phù hợp của mơ hình với tập dữ liệu gốc. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định <0.05 thì ta có thể kết luận mơ hình hồi qui phù hợp với tập dữ liệu.
Tóm tắt chương 3:
Chương này đã trình bày 2 bước chính của phương pháp nghiên cứu là nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện bằng phương pháp định tính thơng qua phương pháp chun gia và thảo luận tay đơi. Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp định lượng thông qua việc tiến hành khảo sát bảng câu hỏi. Quy trình nghiên cứu cũng được đề ra nhằm phục vụ cho việc phân tích ở các chương tiếp theo.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Trong chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu, chương 4 sẽ đi sâu phân tích, trình bày các kết quả đạt được sau khi tổng hợp và xử lý dữ liệu: kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá, phân tích hồi qui tuyến tính bội, dị tìm lỗi của mơ hình nghiên cứu và kiểm định các giả thuyết trong mơ hình nghiên cứu.
4.1. Thống kê mơ tả
Trong nghiên cứu, tác giả đã gửi đi 300 bảng câu hỏi (thông qua email), kết quả thu về 285 bảng câu hỏi hồn chỉnh đủ điều kiện thu thập cho phân tích dữ liệu.
Giới tính: Trong số mẫu thu về có 62 người trả lời là nam (chiếm 21,8%) và 223
người trả lời là nữ (chiếm 78,2%).
Hình 4.1: Đồ thị phân bố theo giới tính đối tượng được phỏng vấn.
Nhóm tuổi: Phần lớn các khách hàng mua sắm thời trang tại các sàn TMĐT B2C
có độ tuổi rất trẻ, dưới 25 tuổi là 146 người (chiếm 51,2%), độ tuổi từ 25 đến 34 tuổi là 121 người (chiếm 42,5%), từ 35 đến 49 tuổi là 15 người (5,3%), trên 49 tuổi là 3 người (chiếm 1,1%).
Hình 4.2: Đồ thị phân bố theo độ tuổi đối tượng được phỏng vấn.
Trình độ học vấn: Mẫu khảo sát có 5 người có trình độ phổ thơng (chiếm 1,8%), 2
người có trình độ trung cấp (chiếm 0,7%), 31 người có tình độ cao đẳng (chiếm 10,9%), 214 người có trình độ đại học (chiếm 75,1%), 25 người có trình độ sau đại học (chiếm 8,8%), 8 người có trình độ khác (chiếm 2,8%).
Hình 4.3: Đồ thị phân bố theo trình độ đối tượng được phỏng vấn.
Nghề nghiệp: Mẫu khảo sát có 138 học sinh, sinh viên (chiếm 48,4%), 132 nhân
nhân viên văn phịng (chiếm 46,3%), 15 nội trợ (chiếm 5,3%).
Hình 4.4: Đồ thị phân bố theo nghề nghiệp đối tượng được phỏng vấn.
Thu nhập: Mẫu khảo sát có 119 người có thu nhập dưới 3 triệu (chiếm 41,8%), 58
người có thu nhập từ 3-5 triệu (chiếm 20,4%), 52 người có thu nhập từ 5-7 triệu (chiếm 18,2%), 32 người có thu nhập từ 7-9 triệu (chiếm 11,2%), 24 người có thu nhập trên 9 triệu (chiếm 8,4%)
Hình 4.5: Đồ thị phân bố theo thu nhập đối tượng được phỏng vấn.
Tình trạng hơn nhân: Mẫu khảo sát có 221 người độc thân (chiếm 77,5%), 64 người đã kết hơn (chiếm 22,5%).
Hình 4.6: Đồ thị phân bố theo tình trạng hơn nhân đối tượng được phỏng vấn.
Từ các kết quả thống kê bên trên ta có thể tóm tắt như sau:
Bảng 4.1: Thống kê mẫu Số lượng đáp viên Tỷ lệ (%) Giới tính 285 100 Nam 62 22 Nữ 223 78 Nhóm tuổi 285 100 Dưới 25 tuổi 146 51 Từ 25 đến 34 tuổi 121 43 54
Từ 35 đến 49 tuổi 15 5 Trên 49 tuổi 3 1 Trình độ học vấn 285 100 Phổ thơng 5 2 Trung cấp 2 0 Cao đẳng 31 11 Đại học 214 75 Sau đại học 25 9 Khác 8 3 Nghề nghiệp 285 100
Học sinh, sinh viên 138 49
Nhân viên văn phòng 132 46
Nội trợ 15 5
Thu nhập 285 100
Dưới 3 triệu 119 42
Từ 5 triệu đến dưới 7 triệu 52 18 Từ 7 triệu đến dưới 9 triệu 32 11
Từ 9 triệu trở lên 24 9
Tình trạng hơn nhân 285 100
Độc thân 221 78
Đã kết hôn 64 22
4.2. Kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Thang đo biến độc lập
Bảng 4.2: Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha biến độc lập
Biến quan sát Trung
bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbac h’s Alpha nếu loại biến
Sự tiện lợi (Cronbach’s Alpha = 0.853)
TL1 Tiết kiệm thời gian 27.80 11.025 .701 .805
TL2 Dễ dàng tìm kiếm sản phẩm 27.70 11.797 .669 .817
TL4 Thông tin liên lạc đầy đủ 27.90 12.050 .650 .815 TL5 Dễ so sánh giá cả và thơng tin 27.85 12.015 .760 .783 TL6 Hình thức thanh tốn đa dạng 28.50 12.060 .558 .830
Hàng hóa (Cronbach’s Alpha = 0.813)
HH1 Số lượng hàng hóa cung cấp 13.50 2.290 .621 .775
HH2 Sự đa dạng của hàng hóa 13.90 2.245 .682 .718
HH3 Thơng tin hàng hóa đầy đủ 13.87 2.293 .658 .773
HH4 Chất lượng thông tin rõ ràng 13.69 2.297 .665 .771 HH5 Kiểu dáng sản phẩm hợp “mốt” 13.68 2.385 .635 .750 HH6 Màu sắc sản phẩm theo xu hướng 13.15 2.539 .500 .808 HH7 Chất liệu sản phẩm theo xu hướng 13.35 2.540 .504 .805
Thiết kế web (Cronbach’s Alpha = 0.820)
TK1 Cơ cấu và chuyển hướng 13.80 7.349 .521 .813
TK2 Thiết kế và giao diện web 13.65 7.700 .660 .800
TK3 Sự trình bày (hiện thị) 13.70 7.695 .655 .801
TK4 Tùy chỉnh nội dung 13.87 8.501 .515 .825
TK5 Cập nhật thông tin 13.50 8.328 .675 .795
An ninh (Cronbach’s Alpha = 0.790)
AN2 An tồn thơng tin mua sắm (bảo mật) 7.27 1.676 .560 .721 AN3 Xác nhận giao dịch 7.45 1.921 .532 .686 Dịch vụ khách hàng (Cronbach’s Alpha = 0.865) DV2 Hỗ trợ khách hàng 7.80 1.354 .830 .720 DV3 Đóng gói 8.07 1.573 .690 .861 DV4 Giao hàng kịp thời 7.95 1.461 .710 .832
Giá cả (Cronbach’s Alpha = 0.685)
GC1 Thường xuyên được hưởng giá ưu đãi
10.50 1.629 .835 .650
GC2 Chi phí vận chuyển, đổi trả hợp lý 10.89 4.327 .475 .615
Nhân tố Sự tiện lợi gồm 6 biến quan sát (TL1, TL2, TL3, TL4, TL5, TL6) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.853 > 0.6 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Trong đó hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là 0.760 (TL5) và nhỏ nhất là 0.558 (TL6). Do đó thang đo nhân tố Sự tiện lợi đạt yêu cầu và các biến đo lường nhân tố này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố ở bước kế tiếp mà không loại biến nào.
Nhân tố Hàng hóa gồm 7 biến quan sát (HH1, HH2, HH3, HH4, HH5, HH6, HH7) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.813 > 0.6 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Trong đó hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là 0.682 (HH2) và nhỏ nhất là 0.500 (HH6). Do đó thang đo nhân tố Hàng hóa đạt yêu cầu và các biến đo lường nhân tố này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố ở bước kế tiếp mà không loại biến nào.
Nhân tố Thiết kế web gồm 5 biến quan sát (TK1 TK2, TK3, TK4, TK5) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.820 > 0.6 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Trong đó hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là 0.675 (TK5) và nhỏ nhất là 0.515 (TK4). Do đó thang đo nhân tố Thiết kế web đạt yêu cầu và các biến đo lường nhân tố này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố ở bước kế tiếp mà không loại biến nào.
Nhân tố An ninh gồm 3 biến quan sát (AN1, AN2, AN3) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.790 > 0.6 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Trong đó hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là 0.590 (AN1) và nhỏ nhất là 0.532 (AN3). Do đó thang đo nhân tố An ninh đạt yêu cầu và các biến đo lường nhân tố này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố ở bước kế tiếp mà không loại biến nào.
Nhân tố Dịch vụ khách hàng gồm 5 biến quan sát (DV1, DV2, DV3, DV4, DV5) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.715 > 0.6. Tuy nhiên biến DV5 và DV1 có hệ số tương quan biến tổng lần lượt là 0.294, 0.250 nhỏ hơn 0.3 nên biến DV5 và DV1 bị loại. Sau khi loại biến DV5, DV1 và kiểm định Cronbach’s Alpha lại lần 2 thì kết quả cho thấy Cronbach’s Alpha là 0.865 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đo lường nhân tố này đều đạt chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Trong đó hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là 0.830 (DV2) và nhỏ nhất là 0.690 (DV3). Do đó thang đo nhân tố Dịch vụ khách hàng còn lại 3 biến (DV2, DV3, DV4) sẽ được đưa vào phân tích nhân tố ở bước kế tiếp sau khi đã loại 2 biến DV1 và DV5.
Nhân tố Giá cả gồm 2 biến quan sát (GC1, GC2) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.685 > 0.6 và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Vì vậy thang đo nhân tố Giá cả đạt yêu cầu và các biến đo lường nhân tố này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố ở bước kế tiếp mà khơng loại biến nào.
Bảng 4.3: Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha biến phụ thuộc
Biến quan sát Trung bình Phương sai Tương Cronbach’
thang đo thang đo quan s Alpha nếu loại nếu loại biến nếu loại
biến biến tổng biến
Sự thỏa mãn (Cronbach’s Alpha = 0.823)
TM1 Thoải mái, hứng thú khi mua sắm
7.94 1.319 .830 .769
TM2 Tiếp tục mua sắm 8.85 1.325 .798 .812
TM3 Ưu tiên mua sắm 8.25 1.347 .713 .835
Phân tích cho kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo sự thỏa mãn (TM1, TM2, TM3) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.823 lớn hơn 0.6: đạt yêu cầu. Thêm vào đó hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên gần đến 1 thì thang đo là tốt nhất (theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Hệ số tương quan biến tổng đều đạt tiêu chuẩn cho phép (lớn hơn 0.3). Trong đó, hệ số tương quan biến tổng lớn nhất là 0.830 (TM1) và nhỏ nhất là 0.713 (TM3). Do đó thang đo sự thỏa mãn và các biến đo lường sự thỏa mãn sẽ được đưa vào phân tích nhân tố ở bước kế tiếp mà khơng loại biến nào.
4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Phân tích nhân tố khám phá cho các biến độc lập
Trong phân tích nhân tố EFA ở đây dùng phương pháp trích Principal axis factoring với phép quay Promax do thang đo các nhân nhân tố ở đây là đa hướng (rút trích được nhiều hơn 1 nhân tố).
26 biến của 6 nhân tố Sự tiện lợi, Hàng hóa, Thiết kế web, An ninh, Dịch vụ khách hàng, Giá cả sau khi đạt độ tin cậy kiểm tra bằng Cronbach’s Alpha được đưa vào phân tích nhân tố khám phá để đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng nhân tố và giá trị phân biệt của các nhân tố.
Kết quả phân tích:
- Hệ số KMO = 0.817 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp (0.5<KMO<1).
- Kiểm định Bartlett xem xét “độ tương quan giữa các biến quan sát = 0 trong tổng thể” với giả thuyết:
H0 : Khơng có tương quan giữa các biến quan sát. H1 : Có tương quan giữa các biến quan sát.
Với mức ý nghĩa 5%
Kết quả phân tích cho thấy Sig = 0.000 (0%) < α = 5%
Bác bỏ giả thuyết H0 , nghĩa là có tương quan giữa các biến quan sát hay
phân tích nhân tố có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95%.
- Từ 26 biến quan sát (thuộc 6 nhân tố) sau khi được đưa vào phân tích nhân tố đều thỏa mãn yêu cầu của phân tích nhân tố và vẫn giữ nguyên 6 nhân tố ảnh hưởng đến sự thỏa mãn của người tiêu dùng online khi mua sắm sản phẩm thời trang tại các sàn TMĐT B2C.
- Cả 6 nhân tố đều có hệ số Eigenvalues lớn hơn 1 và tổng phương sai trích là 71.383% (lớn hơn 50%). Các hệ số tải nhân tố nằm trong khoảng 0.650 đến 0.889 lớn hơn hệ số tải nhân tố được chọn là 0.5. Như vậy các thang đo đạt yêu cầu về giá trị mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng nhân tố và giá trị phân biệt giữa các nhân tố (bảng 4.4).
Bảng 4.4: Kết quả phân tích nhân tố biến độc lập
Biến quan sát Nhân tố
TL2 0,889 TL1 0,852 TL3 0,841 TL5 0,786 TL4 0,765 TL6 0,758 HH1 0,854 HH2 0,832 HH3 0,814 HH4 0,778 HH6 0,769 HH5 0,611 HH7 0,536 TK2 0,797 TK1 0,767 TK5 0,714 TK4 0,658 TK3 0,645 AN1 0,801 51
AN2 0,745 AN3 0,712 DV2 0,791 DV4 0,762 DV3 0,655 GC1 0,799 GC2 0,650 Eigenvalues 6,977 2,578 2,159 1,412 1,337 1,328 Phương sai trích (%) 47,062 7,707 5,218 4,043 3,774 3,579 Tổng phương sai trích (%) 47,062 54,769 59,987 64,030 67,804 71,383
Phân tích nhân tố khám phá cho biến phụ thuộc
Trong phân tích nhân tố dùng phương pháp Principal component với phép quay Varimax do sự thỏa mãn là đơn hướng (chỉ rút trích được 1 nhân tố).
Bảng 4.5: Kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc
Biến quan sát Nhân tố
1
TM1 0,858
TM2 0,796
TM3 0,763
Phương sai trích (%) 61,263
Tổng phương sai trích (%) 61,263
Kết quả phân tích với:
- Hệ số KMO = 0.781 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp. (0.5<KMO<1) (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Kiểm định Bartlett xem xét “độ tương quan giữa các biến quan sát = 0 trong tổng thể”.
H0 : Khơng có tương quan giữa các biến quan sát. H1: Có tương quan giữa các biến quan sát.
Với mức ý nghĩa 5%
Kết quả phân tích cho thấy Sig = 0.000 (0%) < α = 5%
Bác bỏ giả thuyết H0 , nghĩa là có tương quan giữa các biến quan sát hay phân tích nhân tố ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95%.
- 3 biến quan sát của thành phần thỏa mãn ((TM1, TM2, TM3) được đưa vào phân tích nhân tố. Các biến thỏa mãn các yêu cầu của phân tích nhân