Vấn đề nghiên cứu được xác định là các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn siêu thị để mua sắm của người dân tại TP.HCM. Mơ hình được kiểm định gồm có 29 biến quan sát. Sau khi thu thập số liệu, dữ liệu sẽ được mã hóa và xử lý thơng qua phần mềm xử lý thống kê SPSS 16.0. Sau đó, dữ liệu sẽ được đánh giá và phân tích dựa trên các cơng cụ theo trình tự như sau:
Kiểm định sơ bộ: dựa trên hệ số Cronbach Alpha và phân tích EFA, nhằm đánh giá độ tin cậy, giá trị hội tụ cũng như giá trị phân biệt của thang đo được đưa vào nghiên cứu.
Phân tích hồi quy: nhằm đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố (biến độc lập) đối với biến phụ thuộc là hành vi lựa chọn kênh siêu thị của người tiêu dùng.
Phân tích ANOVA: nhằm kiểm định sự khác biệt của các nhóm người tiêu dùng có giới tính, độ tuổi, trình độ, nghề nghiệp, và thu nhập khác nhau đối với hành vi lựa chọn kênh siêu thị.
Độ tin cậy của các thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach Alpha và hệ số tương quan biến tổng. Hệ số Cronbach Alpha được sử dụng để loại các biến khơng phù hợp và có độ tin cậy đáng kể khi hệ số Crobach Alpha > 0.5. Hệ số tương quan biến tổng là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, do đó hệ số này càng cao, sự tương quan của biến với các biến khác trong nhóm càng cao. Theo (Nunally & Burnstein, 1994) thì các biến có hệ số tương quan biến tổng < 0.3 sẽ bị loại ra khỏi thang đo.
Sau khi loại các biến khơng phù hợp thì các biến cịn lại sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA và loại trừ tiếp các biến không phù hợp từ nhiều biến của mơ hình thành số lượng nhỏ hơn các nhân tố với trọng số factor loading FD>0.5.
Sau khi việc kiểm định độ tin cậy và giá trị của thang đo được thực hiện xong, thì bước tiếp theo sẽ là tiến hành phân tích hồi quy bội, nhằm mục đích đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đối với biến phụ thuộc là hành vi lựa chọn kênh
siêu thị của người tiêu dùng; đồng thời thực hiện việc kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đã được đưa ra ban đầu.
Phân tích ANOVA là phân tích mối quan hệ và kiểm nghiệm lại giả thuyết trên các nhóm đặc tính cá nhân như: tuổi, giới tính, trình độ học vấn, thu nhập, nghề nghiệp có ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn siêu thị của người tiêu dùng.
Tóm tắt chƣơng 3
Chương này trình bày phương pháp nghiên cứu được thực hiện để đánh giá thang đo của các khái niệm nghiên cứu và mơ hình lý thuyết về hành vi lựa chọn kênh siêu thị của người tiêu dùng tại TPHCM. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện thông qua hai bước: nghiên cứu sơ bộ định tính và nghiên cứu chính thức bằng phương pháp định lượng.
CHƢƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 3 đã trình bày phương pháp thực hiện nghiên cứu, kết quả đánh giá sơ bộ thang đo, và cách thức lấy mẫu khảo sát. Tiếp theo, chương 4 này sẽ tiến hành phân tích kết quả đã được xử lý trên phần mềm SPSS để kiểm định các thang đo và mơ hình nghiên cứu cũng như các giả thuyết đưa ra trong mơ hình.
4.1.Kiểm định thang đo
Như đã trình bày ở chương 3, đề tài này có sáu thang đo cho sáu khái niệm nghiên cứu. Các thang đo của các khái niệm này sẽ được đánh giá thông qua phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích EFA với dữ liệu thu thập từ nghiên cứu chính thức.
Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng trước để loại các biến rác. Theo đó, các biến quan sát có hệ tương quan biến-tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach’s Alpha đạt từ 0,6 trở lên (Nunnally và Burnstein, 1994).
Sau khi đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA với các tiêu chuẩn như sau:
Hệ số KMO (Kaiser – Meyer-Olkin) phải có giá trị trong khoảng 0,5 đến 1 thì phân tích nhân tố mới thích hợp. Mức ý nghĩa của kiểm định Barlett là Sig. Phải nhỏ hơn hoặc bằng 0,05 ( Nguyễn Đình Thọ, 2003);
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 (Hair et al., 1998);
Thang đo được chấp nhận khi tổng phân sai trích lớn hơn hoặc bằng 50%; Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal components với
phép quay Varimax, và điểm dừng khi trích các nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 (Gerbing và Anderson, 1988).
Bảng 4.1. Cronbach’s Alpha của các khái niệm nghiên cứu
Thang đo quanBiến sát
Thang đo trung bình nếu loại
biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan Biến – Tổng Giá trị Alpha nếu loại biến Hệ số Cronbach Alpha của thang đo Sản phẩm SP1 19.04 9.259 .710 .858 ,881 SP2 19.02 9.648 .693 .860 SP3 19.06 9.981 .679 .862 SP4 19.10 9.869 .694 .860 SP5 19.10 9.652 .723 .855 SP6 19.01 10.065 .644 .868 Giá cả GC1 11.36 4.122 .635 .797 ,830 GC2 11.34 4.473 .643 .794 GC3 11.34 4.031 .734 .751 GC4 11.23 4.075 .630 .800 Địa điểm DD1 14.67 7.172 .611 .849 ,860 DD2 14.76 7.421 .638 .841 DD3 14.69 6.684 .757 .810 DD4 14.67 6.772 .750 .812 DD5 14.74 7.340 .639 .841 Chiêu thị CT1 10.53 5.475 .719 .822 ,863 CT2 10.66 5.528 .774 .799 CT3 10.53 6.047 .690 .834 CT4 10.57 5.731 .666 .844 Động cơ cá nhân DC1 15.25 6.079 .618 .806 ,835 DC2 15.35 6.258 .601 .811 DC3 15.36 5.390 .704 .781 DC4 15.48 6.308 .619 .807 DC5 15.45 5.618 .645 .799 Hành vi lựa chọn HVM1 16.47 4.279 .578 .772 ,805 HVM2 16.67 3.729 .666 .743 HVM3 16.35 4.178 .626 .758 HVM4 16.71 4.329 .511 .792 HVM5 16.46 4.249 .579 .772
4.1.1.Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với thang đo
Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha ở bảng 4.1 cho thấy các thang đo: (1) sản phẩm, ký hiệu SP; (2) giá cả, ký hiệu GC; (3) địa điểm, ký hiệu DD; (4) chiêu thị, ký hiệu CT; (5) động cơ cá nhân, ký hiệu DC; và (6) hành vi mua sắm, ký hiệu HVM, đều đạt độ tin cậy. Các hệ số tương quan biến-tổng của các thang đo này đều đạt yêu cầu (>0,3).
4.1.2.Phân tích nhân tố khám phá EFA
Như đã trình bày, thang đo dùng để đo lường các khái niệm trong nghiên cứu này được xây dựng dựa trên cơ sở các thang đo của các nghiên cứu trước có liên quan, bao gồm cả nghiên cứu trong nước và nghiên cứu nước ngoài và các đề xuất của tác giả dựa trên nghiên cứu định tính thực tế khảo sát. Rất nhiều nghiên cứu cho thấy, tùy từng thị trường khác nhau mà các thang đo sẽ có sự điều chỉnh khác nhau cho phù hợp với đặc điểm về văn hóa, kinh tế, xã hội,... của mỗi thị trường. Các thang đo trong nghiên cứu này cũng không ngoại lệ. Cụ thể, trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này, chưa biết rõ liệu trong thực tế các thành phần trong từng khái niệm được xây dựng có đúng như trong giả thuyết đã xây dựng hay không; do vậy, việc phân tích EFA chung cho tất cả các khái niệm là cần thiết, điều đó sẽ giúp phân biệt được các thành phần, và sẽ biết được từng nhóm biến đo lường cho từng thành phần này. Cũng theo kinh nghiệm từ các nghiên cứu chỉ ra rằng, chúng ta nên sử dụng EFA cho tất cả các thang đo nhằm xem xét cùng lúc hai vấn đề: (1) các biến đo lường một khái niệm có đạt yêu cầu về trọng số và (2) chúng chỉ đo lường khái niệm chúng muốn đo hay cùng đo lường các khái niệm khác.
Kết quả EFA ở bảng 4.2 cho thấy có sáu nhân tố được trích tại eigenvalue là 1,286, và phương sai trích bằng 66,086%; như vậy, phương sai trích đạt yêu cầu. Các trọng số của biến quan sát đều đạt yêu cầu; hệ số KMO bằng 0,862 nên EFA phù hợp dữ liệu; thống kê Chi-square của kiểm định Barlett’s đạt giá trị 4,493E3 với mức ý nghĩa Sig. = 0,000 (<0,05); do vậy, các biến quan sát có tương quan với nhau trong phạm vi tổng thể.
50
Bảng 4.2. Kết quả phân tích nhân tố EFA
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 6 SP1 .791 SP2 .726 SP3 .696 .318 SP4 .688 .339 SP5 .809 SP6 .801 GC1 .826 GC2 .775 GC3 .329 .756 GC4 .345 .652 DD1 .685 DD2 .707 DD3 .788 DD4 .800 DD5 .669 CT1 .801 CT2 .317 .749 CT3 .707 CT4 .785 DC1 .716 DC2 .740 DC3 .786 DC4 .333 .691 DC5 .783 HVM1 .636 HVM2 .308 .635 HVM3 .767 HVM4 .683 HVM5 .644 Eigenvalues 8,969 3,256 2,177 1,848 1,629 1,286 Alpha 0,881 0,860 0,805 0,835 0,830 0,863
51
Từ kết quả Cronbach’s Alpha và EFA ở trên, cho ta thấy các thang đo điều đạt độ tin cậy và giá trị nhất định; do đó, các thang đo và giả thuyết của mơ hình nghiên cứu ban đầu sẽ được giữ nguyên. Từ đây, ta có thể tiến hành phân tích hồi quy để đo lường sự tác động của các nhân tố đến biến phụ thuộc.
4.2.Phân tích hồi quy bội
Theo kết quả kiểm định thang đo bằng độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích EFA ở trên, chúng ta đã xác định được năm nhân tố độc lập và một nhân tố phụ thuộc. Năm nhân tố độc lập này sẽ được đưa vào phân tích hồi quy để xem xét các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi lựa chọn kênh siêu thị của người tiêu dùng trên thị trường TPHCM.
Mục đích của phân tích hồi quy là đo lường mức độ liên quan và cường độ tác động của các nhân tố lên hành vi lựa chọn kênh siêu thị của người tiêu dùng. Phương pháp hồi quy được sử dụng ở đây là phương pháp ENTER, với biến phụ thuộc là hành vi lựa chọn, và các biến độc lập là các biến được thể hiện như trong mơ hình nghiên cứu đã nêu trên.
Phương trình hồi quy bội có dạng như sau:
HVMi = β0 + β1SPi + β2GCi + β3DDi + β4CTi + β5DCi + ei Trong đó: HVMi : Giá trị dự đốn thứ i của hành vi tiêu
dùng SPi : Giá trị của biến sản phẩm tại quan sát thứ i GCi : Giá trị của biến giá cả tại quan sát thứ i DDi : Giá trị của biến địa điểm tại quan sát thứ i CTi : Giá trị của biến chiêu thị tại quan sát thứ i DCi : Giá trị của biến động cơ tại quan sát thứ i βK : Hệ số hồi quy riêng phần
ei : Biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai khơng đổi
4.2.1.Phân tích tương quan
Trước khi phân tích hồi quy tuyến tính đa biến, ta phải thực hiện q trình phân tích tương quan để xem xét mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Bước này cũng là cơ sở để xác định các biến đưa vào trong mơ hình hồi quy bội. Ngồi ra, phân tích tương quan để thăm dị có hiện tượng đa cộng tuyến, nghĩa là có mối liên kết chặt chẽ giữa các biến độc lập hay khơng (Nguyễn Đình Thọ, 2003).
Kết quả phân tích ma trận tương quan (Tham khảo phụ lục 14) cho thấy các
biến độc lập và biến phụ thuộc có tương quan với nhau. Trong đó, biến động cơ cá nhân có hệ số tương quan với biến hành vi mua sắm của người tiêu dùng là thấp nhất 0,322. Ngoài ra, giữa các biến độc lập cũng tương quan với nhau. Do đó, trong q trình phân tích hồi quy thì hiện tượng đa cộng tuyến sẽ ln được xem xét.
4.2.2. Phương trình hồi quy bội
Sau khi tiến hành phân tích tương quan thơng qua ma trận tương quan. Bước tiếp theo là lựa chọn các biến để thực hiện phân tích hồi quy bội. Các biến độc lập được chọn đưa vào một lần theo phương pháp enter để kiểm định mức ý nghĩa của mơ hình nghiên cứu.
Bảng 4.3. Kết quả phân tích hồi quy
Mơ
hình R R2 R2 điều chỉnh
Độ lệch chuẩn
của ước lượng Durbin-Watson
1 0,642a 0,412 0,402 0,38484 1.833
Bảng 4.4. Kết quả các hệ số hồi quy của mơ hình nghiên cứu
Mơ hình Các hệ số chưa chuẩn hóa
Các hệ số đã chuẩn hóa
T Sig.
Đo lường cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF 1 Hằng số SP GC DD CT DC 1,521 ,205 7,432 ,000 ,234 ,042 ,290 5,587 ,000 ,806 1,241 ,169 ,040 ,226 4,208 ,000 ,755 1,325 ,098 ,046 ,129 2,139 ,033 ,596 1,678 ,111 ,038 ,174 2,946 ,004 ,623 1,605 ,086 ,044 ,103 1,967 ,050 ,790 1,266 Biến phụ thuộc: HVM
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả)
Kết quả hồi quy từ bảng 4.3 cho thấy, R2 điều chỉnh bằng 40,2%; có nghĩa là 40,2% biến thiên của hành vi lựa chọn kênh siêu thị của người tiêu dùng được giải thích chung bởi các biến độc lập trong mơ hình.
Giá trị F tương ứng với mức ý nghĩa quan sát được là 0,000 trong phân tích ANOVA cho thấy, mơ hình hồi quy bội xây dựng được phù hợp với dữ liệu ở độ tin cậy 95%.
Bảng kết quả các hệ số hồi quy 4.4 cho thấy, năm nhân tố đưa vào phân tích hồi quy thì cả năm nhân tố đều có ảnh hưởng đến hành vi lựa chọn kênh siêu thị của người tiêu dùng.
Để so sánh mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến hành vi lựa chọn kênh siêu thị của người tiêu dùng, chúng ta căn cứ vào hệ số beta chuẩn hóa. Theo đó, nhân tố nào có hệ số beta chuẩn hóa càng lớn có nghĩa là nhân tố đó ảnh hưởng càng mạnh vào biến phụ thuộc. Nhìn vào bảng kết quả các hệ số hồi quy ta có thể thấy, trong năm nhân tố ảnh hưởng đến hành vi lựa chọn kênh siêu thị, sản phẩm (SP) có ảnh hưởng mạnh nhất với beta bằng 0,290; nhân tố có ảnh hưởng mạnh thứ hai là giá cả (GC) với beta bằng 0,226; tác động mạnh thứ ba là chiêu thị (CT) với
beta bằng 0,174; địa điểm (DD) là nhân tố tác động mạnh thứ tư với beta bằng 0,129; và cuối cùng là động cơ (DC) với beta bằng 0,103.
Cũng cần phải nói thêm rằng, kết quả hồi quy với R2 điều chỉnh tuy khơng lớn ( mới chỉ giải thích được 40,2% biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình, nghĩa là cịn 59,8% biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các nhân tố khác ngồi mơ hình) nhưng điều này là chấp nhận được; vì trên thực tế, ngồi tác động của các nhân tố được xem xét trong nghiên cứu này, thì hành vi lựa chọn kênh siêu thị của người tiêu dùng cịn có thể chịu tác động từ các nhân tố khác mà nghiên cứu này chưa xem xét đến, ví dụ: các tác nhân môi trường (như: ảnh hưởng của tình hình kinh tế, ảnh hưởng của cơng nghệ,...), các tác nhân khác (như: văn hóa, xã hội, cá nhân, tâm lý,...).
4.2.3. Dị tìm sự vi phạm giả định cần thiết trong hồi quy bội
Để mơ hình hồi quy bội xây dựng được theo phương pháp bình phương bé nhất thơng thường với phương pháp ENTER được chọn có ý nghĩa thống kê, thì cần đảm bảo được các giả định của nó khơng bị vi phạm.
4.2.3.1. Giả định quan hệ tuyế n tính
Giả định đầu tiên là quan hệ tuyến tính. Phương pháp được sử dụng ở đây là vẽ đồ thị phân tán giữa phần dư chuẩn hóa (Standardized residual ) trên trục tung và giá trị dự đốn chuẩn hóa (Standardized predicted value) trên trục hoành.
Kết quả kiểm định cho thấy, phần dư không thay đổi theo một trật tự nào đối với giá trị dự đốn. Do vậy, giả định liên hệ tuyến tính đã khơng bị vi phạm. (Tham
khảo phụ lục 07).
4.2.3.2. Giả định p hương sai c ủa sai số k hông đ ổi
Tiếp theo, chúng ta cần kiểm tra giả định phương sai của sai số khơng đổi có bị vi phạm hay khơng. Bởi vì hiện tượng “phương sai thay đổi” (Heteroskedasticity) gây ra nhiều hậu quả tai hại đối với mơ hình ước lượng bằng phương pháp OLS. Nó
làm cho các ước lượng của các hệ số hồi quy không chệch nhưng không hiệu quả (tức là khơng phải là ước lượng phù hợp), nó cũng làm cho kiểm định của các giả thuyết mất hiệu lực khiến chúng ta đánh giá nhằm về chất lượng của mơ hình hồi quy bội.
Đồ thị phân tán giữa phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) trên trục tung và giá trị dự đốn chuẩn hóa (Standardized predicted value) trên trục hoành