4.3.1Phân tích độ tin cậy Cronbach Anpha
Các thang đo được kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach Alpha. Hệ số của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà
các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau, giúp loại đi những biến và thang đo không phù hợp. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Từ đó, tác giả kiểm định độ tin cậy của thang đo dựa trên cơ sở các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên.
Kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo cho thấy tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy cho phép, do đó đều được sử dụng trong các bước phân tích EFA và hồi quy tiếp theo (chi tiết xem tại phụ lục D).
Bảng 4.2 : Kiểm định các thang đo bằng Cronbach’s Alpha
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại
biến
Phương sai thang đo nếu loại
biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's alpha nếu loại
biến Đặc tính sản phẩm Cronbach Alpha = .822 FR_1 12.55 3.423 .556 .815 FR_2 12.24 3.010 .868 .679 FR_3 12.74 3.239 .481 .868 FR_4 12.22 3.220 .755 .731
Thương hiệu Cronbach Alpha = .793
BR_1 12.63 3.656 .568 .758
BR_2 12.42 3.785 .627 .739
BR_3 12.49 2.902 .679 .703
BR_4 12.84 3.379 .570 .759
Giá cả Cronbach Alpha = .756
PR_1 6.69 2.112 .626 .629
PR_2 7.08 2.489 .569 .692
PR_3 6.56 2.761 .577 .691
Tác động xã hội Cronbach Alpha = .780
SE_1 9.41 4.537 .560 .740
SE_2 9.37 3.822 .645 .694
SE_3 9.39 4.551 .564 .738
SE_4 9.51 3.994 .582 .730
Mức độ hữu ích Cronbach Alpha = .732
PU_1 6.97 2.095 .466 .768
PU_2 6.50 2.022 .728 .449
Biến quan sát
(tt)
Trung bình thang đo nếu loại
biến (tt)
Phương sai thang đo nếu loại
biến (tt)
Tương quan biến tổng (tt)
Cronbach's alpha nếu loại
biến (tt) Mức độ giải trí Cronbach Alpha = .761
PE_1 7.45 1.652 .805 .397
PE_2 7.68 1.585 .767 .452
PE_3 7.34 3.427 .313 .921
Xu hướng tiêu dùng lại Cronbach Alpha = .889
DE_1 15.13 9.675 .618 .888
DE_2 14.92 9.314 .768 .861
DE_3 14.85 7.456 .809 .848
DE_4 14.58 9.190 .694 .873
DE_5 14.73 7.668 .814 .845
4.3.2Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) là phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát có mối tương quan với nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu.
4.3.2.1Thang đo các thành phần giá trị cảm nhận
Khi thang đo đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA với các yêu cầu sau:
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05
Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và hệ số Eigenvalue >1
Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải lớn hơn 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố. Khi phân tích EFA với thang đo các thành phần giá trị cảm nhận, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng trích các yếu tố có eigenvalue >1.
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy 21 biến quan sát của 6 thành phần giá trị cảm nhận được nhóm thành 5 nhân tố. Hệ số KMO = 0.777 > 0.5 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 2,788 với mức ý nghĩa 0.000 do đó ta có thể bác bỏ giả thuyết các biến quan sát khơng có tương quan với nhau. Phương sai trích đạt 68.465% thể hiện 5 nhân tố giải thích được gần 68% biến thiên của dữ liệu, do vậy các thang đo rút ra chấp nhận được. Điểm dừng trích các yếu tố tại nhân tố thứ 5 với Eigenvalue=1.245. để nhóm các nhân tố lại với nhau, ta xem xét bảng ma trận mẫu 4.3 . Trong cùng một hàng của biến, trọng số nào lớn nhất thì ta gom biến thuộc nhóm đó. Các biến mà có tất cả trọng số nhỏ hơn 0.5 ta loại ra khỏi danh sách vì nó khơng thực sự có ý nghĩa đo lường bất cứ một nhân tố nào. Cịn lại, các biến cùng nhóm sẽ được xem xét đặc điểm chung để đặt tên nhân tố phù hợp.
Bảng 4.3 : Kết quả phân tích EFA thang đo các nhân tố tác động
STT Tên biến Nhân tố Tên nhân tố
1 2 3 4 5 1. FR_1 .300 .710 .313 .222 -.237 Đặc điểm sản phẩm 2. FR_2 .043 .903 .211 .054 .110 3. FR_3 -.125 .695 -.108 -.117 .378 4. FR_4 -.013 .838 .220 .139 .112 5. BR_1 -.027 -.057 .721 .206 -.257 Thương hiệu 6. BR_2 .176 .061 .674 .358 -.289 7. BR_3 -.155 .272 .831 .101 .025 8. BR_4 .203 .169 .687 .192 .170 9. PR_1 -.121 .335 .028 -.078 .793 Giá 10. PR_2 -.161 -.100 -.075 -.073 .811 11. PR_3 .123 .135 -.037 .092 .760 12. SE_1 -.047 -.021 .230 .711 .005 Tác động xã hội 13. SE_2 .171 .099 .013 .825 -.019 14. SE_3 .132 .155 .094 .755 .003 15. SE_4 .098 -.035 .185 .710 -.056
STT (tt) Tên biến (tt) Nhân tố (tt) Tên nhân tố (tt) 1 2 3 4 5 16. PU_1 .620 -.031 -.113 -.038 .136 Cảm nhận về sự hữu dụng và giải trí 17. PU_2 .852 .144 .149 .022 .038 18. PU_3 .734 -.242 .209 .155 -.323 19. PE_1 .812 -.014 .183 .276 -.298 20. PE_2 .851 .123 .030 .188 -.055 21. PE_3 .290 .233 .483 -.042 .069 -
Nhân tố thứ nhất gồm 5 biến quan sát như sau:
PU_1 Sử dụng điện thoại thơng minh hàng ngày sẽ gióp tơi hồn thành cơng việc nhanh hơn.
PU_2 Sử dụng điện thoại thông minh sẽ giúp tôi hiệu quả hơn trong cuộc sống
PU_3 Sử dụng điện thoại thông minh sẽ giúp cuộc sống của tôi trở nên dễ dàng hơn
PE_1 Sử dụng điện thoại thông minh sẽ rất thú vị
PE_2 Sử dụng điện thoại thông minh sẽ rất thuận tiện cho việc giải trí. Nhân tố này được đặt tên là Cảm nhận về sự hữu dụng và giải trí. Ký hiệu : PEU.
Đánh giá lại cronbach alpha của nhân tố mới
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang Tương quan biến Cronbach's alpha nếu Cảm nhận về sự hữu dụng và giải Cronbach Alpha = .856
PU_1 14.31 9.479 .415 .892
PU_2 13.84 8.667 .759 .808
PU_3 13.81 8.786 .685 .823
PE_1 13.53 7.783 .792 .792
PE_2 13.76 7.698 .753 .803
Nhân tố thứ hai gồm 4 biến quan sát như sau: FR_1 Tơi thích thiết kế của điện thoại thơng minh
FR_2 Tơi thích điện thoại thơng minh vì có cấu hình mạnh
FR_3 Tơi thích điện thoại thơng minh vì có màn hình lớn và sắc nét FR_4 Tơi thích điện thoại thơng minh vì có cảm biến nhạy
Nhân tố này được đặt tên là đặc điếm sản phẩm. Ký hiệu : FR.
Nhân tố thứ ba gồm 4 biến quan sát như sau:
BR_1 Tôi ưu tiên chọn thương hiệu điện thoại thông minh được quốc tế công nhận
BR_2 Tôi ưu tiên chọn thương hiệu mà tôi tin tưởng BR_3 Tôi chỉ mua thương hiệu ưa thích của tơi
BR_4 Thương hiệu là nhân tố chính tác động tới quyết định mua điện thoại thông minh của tôi
Nhân tố thứ tư gồm 4 biến quan sát như sau:
SE_1 Bạn bè, gia đình tơi tác động đến việc mua điện thoại thông minh của tôi
SE_2 Hầu hết bạn bè, người thân của tôi hiện đang dùng điện thoại thông minh
SE_3 Bạn bè, người thân của tôi nghĩ tất cả chúng ta nên sử dụng điện thoại thông minh
SE_4 Mọi người xung quanh tôi tạo cảm hứng cho việc sử dụng điện thoại thông minh của tôi.
Nhân tố này là Tác động xã hội. Ký hiệu : SE.
Nhân tố thứ năm gồm 3 biến quan sát như sau:
PR_1 Tơi chỉ mua trong giai đoạn có khuyến mãi giảm giá
PR_2 Tôi nghĩ việc sử dụng điện thoại thơng minh nói chung là đắt đỏ PR_3 Giá cả là bận tâm chính của tơi khi cân nhắc mua điện thoại thông
minh
Nhân tố này được đặt tên là Giá cả cảm nhận. ký hiệu :PR. 4.3.2.2Thang đo xu hướng tiêu dùng lại điện thoại thông minh
Để đảm bảo độ tin cậy và độ kết dính của các nhân tố của Xu hướng tiêu dùng lại đã đưa ra ở phần cơ sở lý thuyết, chúng ta cũng sẽ phải tiến hành
phân tích nhân tố đối với các nhân tố của Xu hướng tiêu dùng lại. Mong đợi
của chúng ta là các nhân tố này sẽ cùng nhau tạo thành một nhân tố (phạm trù) có Eigenvalue lớn hơn 1. Điều đó có nghĩa là bốn yếu tố đo lường Xu hướng tiêu dùng lại có độ kết dính cao và cùng thể hiện một phạm trù Xu hướng tiêu dùng lại.
Sau khi phân tích EFA, năm biến quan sát của thang đo xu hướng tiêu dùng được nhóm thành 1 nhân tố. Khơng có biến quan sát nào bị loại. EFA phù hợp với hệ số KMO = 0.794. phương sai trích gần bằng 70%; các biến quan sát có hệ số tải nhân tố trên 0.4. mức ý nghĩa kiểm định của Bartlett là 0.000.
(Kết quả cụ thể được trình bày ở Phụ lục E).
Bảng 4.4 : Kết quả phân tích EFA thang đo xu hướng tiêu dùng lại điện thoại thông minh
KMO và kiểm định Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .794 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 715.965 Df 10 Sig. .000 Ma trận nhân tố* Nhân tố 1 DE_1 .747 DE_2 .859 DE_3 .887 DE_4 .791 DE_5 .892
Phương pháp trích : Principal Component Analysis. a. 1 nhân tố được trích
Cảm nhận về độ hữu dụng và giải trí H1 Đặc điểm sản phẩm
H2
Xu hướng
tiêu dùng lại điện thoại thông minh
Thương hiệu H3
H4
Tác động xã hội
H5
Giá
MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐIỀU CHỈNH
Hình 4.3 : Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh
Điều chỉnh các giả thuyết :
H1: Cảm nhận về độ hữu ích và giải trí có quan hệ dương đối với xu hướng tiêu dùng lại điện thoại thông minh
H2: Đặc điểm sản phẩm có quan hệ dương đối với xu hướng tiêu dùng lại điện thoại thông minh
H3: Thương hiệu có quan hệ dương đối với xu hướng tiêu dùng lại điện thoại thông minh
H4: Tác động xã hội có quan hệ dương đối với xu hướng tiêu dùng lại điện thoại thông minh
H5: Giá có quan hệ âm đối với xu hướng tiêu dùng lại điện thoại thơng minh
4.4Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu
Sau khi qua giai đoạn phân tích nhân tố. có 5 nhân tố được đưa 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 tương quan Pearson được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mơ hình hồi quy. Kết quả của phân tích hồi quy sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ H1 đến H5.
Mơ hình hồi quy có dạng sau:
Xu hướng tiêu dùng lại điện thoại thông minh = o + 1 x Cảm nhận về độ hữu dụng & giải trí + 2 x Tác động xã hội + 3 x Đặc điểm sản phẩm + 4 x Thương hiệu + 4 x Giá + 5
(Trong đó: o : hằng số hồi quy. 1, 2, 3, 4: trọng số hồi quy. 5 : sai số)
4.4.1Phân tích tương quan
Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu các biến có tương quan chặt chẽ thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Theo ma trận tương quan thì các biến cảm nhận về độ hữu dụng & giải
trí, thương hiệu, tác động xã hội và giá có tương quan ở mức ý nghĩa 0.01, biến đặc điểm sản phẩm khơng có tương quan. Hệ số tương quan biến phụ thuộc là xu hướng tiêu dùng với các biến độc lập ở mức tương đối. Trong đó
Cảm nhận về độ hữu dụng & giải trí có tương quan cao nhất (0.614). Tiếp theo, ta đưa tất cả các biến có tương quan vào mơ hình chạy hồi qui tuyến tính, ta loại bỏ biến đặc điểm sản phẩm ra khỏi mơ hình hồi qui tuyến tính.
Bảng 4.5 : Ma trận tương quan giữa các biến
Xu hướng tiêu dùng lại điện thoại thông minh Cảm nhận về độ hữu dụng & giải trí Tác động xã hội Đặc điểm sản phẩm Thương hiệu Giá Xu hướng tiêu dùng lại điện thoại thông minh 1 Cảm nhận về độ hữu dụng & giải
trí .614 1 Đặc điểm sản phẩm -.004 .076 1 Thương hiệu .597 .206 .326 1 Tác động xã hội .423 .287 .175 .408 1 Giá -.435 -.204 .257 -.107 -.080 1
4.4.2Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy được thực hiện với 4 biến độc lập bao gồm : Cảm nhận về độ hữu dụng & giải trí (PEU), tác động xã hội (SE) , thương hiệu (BR), giá (PR) và biến phụ thuộc là xu
hướng tiêu dùng lại điện thoại thông minh (DE). Kết quả thống kê mơ tả của các biến đưa vào phân tích hồi quy :
Bảng 4.6 : Thống kê mơ tả các biến phân tích hồi quy
Trung bình Độ lệch chuẩn Kích thước mẫu Xu hướng tiêu dùng lại điện thoại thông 3.7105 .72569 219 Cảm nhận về độ hữu dụng & giải trí 3.4621 .71535 219
Tác động xã hội 3.1404 .66142 219
Thương hiệu 4.1986 .59714 219
Giá 3.3896 .73943 219
Giá trị của các biến độc lập được tính trung bình dựa trên các biến quan sát thành phần của các biến độc lập đó. Giá trị của biến phụ thuộc là giá trị trung bình của các biến quan sát về xu hướng tiêu dùng lại điện thoại thơng minh của khách hàng. Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter. Các biến được đưa vào cùng một lúc để xem biến nào được chấp nhận. Kết quả phân tích hồi quy như sau:
Kết quả cho thấy mơ hình hồi quy đưa ra tương đối phù hợp với mức ý
2
nghĩa 0.05. Hệ số R hiệu chỉnh = 0.692 có nghĩa là có khoảng 69.2% phương sai xu hướng tiêu dùng lại điện thoại thơng minh được giải thích bởi 4 biến độc lập là : cảm nhận về độ hữu dụng & giải trí, tác động xã hội, thương hiệu và giá. Còn lại 30.8% xu hướng tiêu dùng được giải thích bằng các yếu tố khác.
Bảng 4.7 : Bảng đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Mơ hình Các biến được đưa vào Các biến bị loại bỏ Phương pháp
1 Cảm nhận về độ hữu dụng & giải trí Tác động xã hội Thương hiệu Giá Đặc điểm sản phẩm Enter
Biến phụ thuộc : Xu hướng tiêu dùng lại điện thoại thơng minh
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh
Sai số chuẩn dự đoán
1 .835 .697 .692 .40290
Biến dự đoán : (Hằng số) Cảm nhận về độ hữu dụng & giải trí. Tác
động xã hội. Thương hiệu. Giá.
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ý tưởng của kiểm định này về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Trong bảng phân tích ANOVA. 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 được.
Bảng 4.8 : Phân tích phương sai (hồi quy) ANOVAb Mơ hình Tổng các bình phương Df Bình phương trung bình F Sig.
1 Phần hồi quy 83.092 5 16.618 111.613 .000a
Phần dư 31.714 213 .149
Tổng cộng 114.806 218
a. Biến dự đoán : (Hằng số). Cảm nhận về độ hữu dụng & giải trí. Tác động xã
hội. Thương hiệu. Giá.
b. Biến phụ thuộc : Xu hướng tiêu dùng lại điện thoại thông minh