Mơ hình Tổng độ lệch bình phương Bậc tự do Bình phương trung bình F Sig. 1 Hồi quy 79,162 6 13,194 69,629 0,000b Phần dư 64,803 342 0,189 Tổng cộng 143,965 348
a) Biến phụ thuộc: Ý định mua trang phục qua mạng (YDMH)
b)Biến độc lập: (Hằng số): GIA, MHTT, TTSP, GDAT, CTKM, DSD.
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả) Bảng 4.11: Hệ số hồi qui bội
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả) Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hố Hệ số chuẩn hố t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Dung sai VIF 1 Hằng số 0,089 0,172 0,518 0,605 DSD 0,012 0,050 0,013 0,247 0,805 0,458 2,183 TTSP 0,161 0,048 0,164 3,328 0,001 0,542 1,844 CTKM 0,165 0,048 0,169 3,420 0,001 0,540 1,852 MHTT 0,190 0,048 0,172 3,980 0,000 0,701 1,427 GDAT 0,297 0,044 0,314 6,777 0,000 0,613 1,633 GIA 0,136 0,041 0,150 3,339 0,001 0,652 1,534
4.4.3 Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình
Theo kết quả phân tích mơ hình hồi qui bội có hệ số xác định điều chỉnh R2 (Adjusted R Square) bằng 0,542, có nghĩa là 54,2% sự biến thiên của ý định mua trang phục qua mạng sẽ được giải thích bởi 5 yếu tố: Giao dịch an tồn, chương trình khuyến mãi, thơng tin sản phẩm, mua hàng thuận tiện và giá cảm nhận của sản phẩm. Còn 45,8% sự biến thiên còn lại của ý định mua trang phục qua mạng sẽ được giải thích bởi các yếu tố khác chưa được nghiên cứu trong mơ hình. Bên cạnh đó, kiểm định F cho thấy mức ý nghĩa Sig.= 0,000 < 0,05 (mức ý nghĩa 5%), điều đó có nghĩa là sự kết hợp của các biến độc lập hiện có trong mơ hình có thể giải thích được sự biến thiên của biến phụ thuộc. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến có VIF (Variance Inflation Factor) của biến độc lập đều nhỏ hơn 10. Như vậy, mơ hình hồi qui bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu hiện có.
4.4.4 Xác định tầm quan trọng của các biến trong mơ hình nghiên cứu
Theo bảng 4.11 thì 5 trong 6 biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu tác động có ý nghĩa đến ý định mua trang phục qua mạng của người tiêu dùng tại TP.HCM bao gồm thông tin sản phẩm (Sig = 0,001< 0,05), chương trình khuyến mãi (Sig = 0,001 < 0,05), mua hàng thuận tiện (Sig = 0,000< 0,05), giao dịch an toàn (Sig = 0,000 < 0,05), giá cảm nhận (Sig = 0,001 < 0,05). Còn yếu tố nhận thức tính dễ sử dụng (DSD) tác động khơng có ý nghĩa đến ý định mua trang phục qua mạng của người tiêu dùng TP.HCM vì Sig = 0,805 > 0,05. Mức độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc sẽ được thể hiện thơng qua hệ số Beta chuẩn hóa, 5 yếu tố tác động đến ý định mua trang phục qua mạng với mức độ ảnh hưởng tăng dần như sau: (1) giao dịch an toàn (β=0,314), (2) mua hàng thuận tiện (β=0,172), (3) chương trình khuyến mãi (β=0,169), (4) thơng tin sản phẩm (β=0,164), (5) giá cảm nhận (β=0,150). Như vậy, dựa trên phân tích hồi qui bội thì kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu chính thức (với mức ý nghĩa 5%) được thể hiện trong bảng 4.12 như sau:
Bảng 4.12: Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu chính thứcGiả Giả
thuyết Phát biểu giả thuyết
Giá trị P
Kết quả kiểm định
H1 Sự giao dịch an toàn sẽ ảnh hưởng dương đến ý định
mua trang phục qua mạng. P<0,05 Chấp nhận
H2 Sự mua hàng thuận tiện ảnh hưởng dương đến ý định
mua trang phục qua mạng. P<0,05 Chấp nhận
H3 Chương trình khuyến mãi ảnh hưởng dương đến ý
định mua hàng trang phục qua mạng. P<0,05 Chấp nhận H4 Giá sản phẩm ảnh hưởng dương đến ý định mua hàng
trang phục qua mạng. P<0,05 Chấp nhận
H5 Thông tin sản phẩm ảnh hưởng dương đến ý định
mua hàng trang phục qua mạng. P<0,05 Chấp nhận H6 Nhận thức tính dễ sử dụng ảnh hưởng dương đến ý
định mua hàng trang phục qua mạng. P>0,05 Bác bỏ
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)
4.4.5Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi qui tuyến tính
4.4.5.1 Kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính: Sử dụng đồ thị phân tán (Scatterplot)giữa các phần dư và giá trị dự đốn mà mơ hình hồi qui tuyến tính cho ra. Hai giữa các phần dư và giá trị dự đốn mà mơ hình hồi qui tuyến tính cho ra. Hai giá trị đã được chuẩn hóa (Standardized) bao gồm phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) trên trục tung và giá trị dự đốn chuẩn hóa (Standardized Predicted Value) trên trục hồnh. Nếu giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn thì ta khơng thấy có liên hệ gì giữa các giá trị dự đốn và phần dư, chúng sẽ phân tán rất ngẫu nhiên (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, trang 224).
Theo kết quả vẽ đồ thị phân tán khi chạy hồi qui thì phần dư phân tán ngẫu nhiên chứ khơng theo một hình dạng nào. Điều này chứng tỏ là giả định quan hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Hình 4.1: Đồ thị phân tán Scatterplot(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác (Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác
giả)
4.4.5.2 Kiểm tra giả định về phân phối chuẩn của phần dư: Phần dư có thể khơngtuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: Sử dụng sai mơ hình, tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: Sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải hằng số, số lượng các phần dư khơng đủ nhiều để phân tích… (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, trang 228). Vì vậy, chúng ta sẽ xây dựng biểu đồ tần số (Histogram, P-P plot) của các phần dư (đã được chuẩn hóa) để kiểm tra giả định này khi chạy hồi qui.
Hình 4.2: Đồ thị tần số Histogram(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác (Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác
Dựa theo đồ thị hình 4.2 cho thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (Mean=2,70E-15 rất nhỏ, gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std.Dev = 0,991 xấp xỉ gần bằng 1). Điều này có nghĩa là giả định về phân phối chuẩn của phần dư khơng bị vi phạm.
Ngồi ra, để kiểm định về phân phối của phần dư, tác giả sử dụng thêm một dạng biểu đồ đặc biệt đó là biểu đồ P-P plot. Các điểm quan sát thực tế sẽ tập trung sát theo đường chéo nếu dữ liệu có phân phối chuẩn (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, trang 230).
Dựa theo biểu đồ P-P plot cho thấy các điểm quan sát phân tán sát theo đường thẳng kỳ vọng, do đó giả định về phân phối chuẩn của phần dư khơng bị vi phạm.
Hình 4.3: Biểu đồ P-P plot
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)
4.4.5.3 Kiểm tra giả định về tính độc lập của sai số: (khơng có tương quan giữa các
phần dư).
Đại lượng thống kê Durbin_Watson (d) có thể dùng để kiểm định tương quan của các sai số kế nhau (tương quan chuỗi bậc nhất). Giả thuyết khi tiến hành kiểm định này là:
Ho: Hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng 0
Đại lượng d có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần dư không tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, trang 232-233). Theo kết quả phân tích hồi qui bảng 4.9, giá trị d = 1,672 < 2 có nghĩa là giá trị d thỏa điều kiện giả định khơng có tương quan chuỗi bậc nhất của phần dư. Như vậy, khơng có tương quan giữa các phần dư.
4.4.5.4 Kiểm tra giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập (đo lường đa cộng tuyến)
Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, trang 235). Để đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến trong phân tích hồi qui ta dựa trên các hệ số sau: T (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor).
Nếu dung sai T của một biến độc lập trong mô hình càng lớn thì phần riêng của nó càng lớn nên hệ số phóng đại phương sai VIF càng nhỏ nên hiện tượng đa cộng tuyến sẽ giảm. Và ngược lại, khi T càng nhỏ, VIF của biến độc lập sẽ càng lớn (lúc này các biến độc lập khác có thể giải thích cho biến độc lập đang xem xét) và hiện tượng đa cộng tuyến sẽ xảy ra (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Theo kết quả phân tích bảng 4.11 cho thấy, các hệ số phóng đại VIF của các biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc khá nhỏ, cao nhất là 2,183 < 10,
trong khi đó nếu VIF của một biến độc lập nào đó > 10 thì mới được xem là có hiện tượng đa cộng tuyến. Do đó, giữa các biến độc lập khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến hay khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập.
Như vậy, mơ hình hồi qui bội được xây dựng khơng vi phạm các giả định cần thiết trong hồi qui bội.
4.5 Kiểm định sự khác biệt về ý định mua trang phục qua mạng của người tiêu dùng TP.HCM theo đặc điểm nhân khẩu.
Nhằm tìm kiếm khám phá dữ liệu nghiên cứu để tìm ra sự khác biệt của người tiêu dùng dựa trên các biến định tính bao gồm giới tính, độ tuổi và thu nhập nên tác giả tiến hành kiểm định những sự khác biệt đó bằng các phương pháp Independent-Sample T-test với mức ý nghĩa 5%, phân tích phương sai ANOVA với mức ý nghĩa 5%.
4.5.1 Kiểm định sự khác biệt về giới tính
Phương pháp kiểm định Independent-Sample T-test cùng mức ý nghĩa α=5% (mức độ tin cậy 95%) được ứng dụng để kiểm định sự khác biệt giữa trung bình của nữ và nam tham gia cuộc khảo sát. Kết quả kiểm định như bảng 4.13 như sau:
Bảng 4.13: Kết quả kiểm định theo giới tính
Kiểm định
Levence Kiểm định T-test
F Sig. t df Sig. (2- tailed) Sự khác biệt trung bình Sự khác biệt độ lệch chuẩn
Khoảng tin cậy 95% Thấp hơn Cao hơn Y D M HGiả định phương sai bằng nhau 1,158 0,283 0,547 347 0,584 0,03794 0,06932 -0,09840 0,17428 Giả định phương sai không bằng nhau 0,541 315,579 0,589 0,03794 0,07008 -0,09995 0,17583
Theo kết quả kiểm định Levence thì giá trị Sig của ý định mua hàng qua mạng (YDMH) = 0,283 > 0,05 nên phương sai giữa 2 nhóm giới tính của người tiêu dùng được khảo sát không khác nhau. Bên cạnh đó kết quả kiểm định t ở phần giả định phương sai bằng nhau với Sig. của ý định mua trang phục qua mạng (YDMH) = 0,584 > 0,05. Từ đó, có thể kết luận với độ tin cậy 95% khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về ý định mua trang phục qua mạng của người dân TP.HCM giữa hai nhóm người tiêu dùng nam và nữ.
4.5.2 Kiểm định sự khác biệt về độ tuổi
Có 3 nhóm độ tuổi của người tiêu dùng tham gia khảo sát do đó để đánh giá sự khác biệt giữa các nhóm này, tác giả tiến hành phân tích phương sai theo phương pháp One-Way ANOVA với mức ý nghĩa α=5% (với mức độ tin cậy 95%). Kết quả như bảng 4.14 như sau:
Bảng 4.14: Kiểm định Levene phương sai đồng nhấtThống kê Thống kê
Levene df1 df2 Sig.
YDMH 3,047 2 346 0,049
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)
Kết quả kiểm định Levene về phương sai đồng nhất là có ý nghĩa vì Sig.= 0,049 < 0,05, điều đó chứng tỏ rằng có sự khác biệt về phương sai của giữa các nhóm độ tuổi người tiêu dùng tham gia khảo sát. Do đó, kiểm định khơng đủ cơ sở để kết luận có sự khác biệt hay khơng giữa các độ tuổi của người tiêu dùng tạo ra sự khác về ý định mua trang phục qua mạng của người tiêu dùng.
4.5.3 Kiểm định sự khác biệt về thu nhập
Người tiêu dùng tham gia khảo sát được chia làm 4 nhóm có thu nhập khác nhau, do đó để đánh giá sự khác biệt giữa các nhóm này, tác giả tiến hành phân tích phương sai theo phương pháp One-Way ANOVA với mức ý nghĩa α=5% (với mức độ tin cậy 95%). Kết quả như bảng 4.15 và 4.16 như sau:
Bảng 4.15: Kiểm định Levene phương sai đồng nhấtThống kê Thống kê
Levene df1 df2 Sig.
YDMH 0,726 3 345 0,537
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)
Kết quả kiểm định Levene về phương sai đồng nhất là khơng có ý nghĩa vì Sig.= 0,537 > 0,05, điều đó chứng tỏ rằng khơng có sự khác biệt về phương sai của giữa các nhóm thu nhập của người tiêu dùng tham gia khảo sát.
Bảng 4.16: Kết quả kiểm định ANOVATổng biến Tổng biến thiên df Trung bình biến thiên F Sig. YDMH Giữa nhóm 1,635 3 0,545 1,321 0,267 Trong nhóm 142,330 345 0,413 Tổng 143,965 348
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)
Kết quả kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm theo bảng 4.16 cho thấy khơng có sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm vì Sig = 0,267 > 0,05. Do đó, theo kết quả kiển định của bảng 4.15 và 4.16 thì tác giả có thể kết luận: ở độ tin cậy 95% khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê vế ý định mua trang phục qua mạng giữa 4 nhóm người tiêu dùng có thu nhập khác nhau.
Tóm tắt chương 4
Chương 4 trình bày kết quả nghiên cứu chính thức dựa trên số liệu được thu thập bằng bảng câu hỏi với sự tham gia của 349 người tiêu dùng tại TP.HCM có ý định mua trang phục qua mạng, với mục đích kiểm định thang đo, kiểm định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu được xây dựng ở chương 2. Các dữ liệu đó được phân tích thơng qua các phương pháp Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích hồi qui bội, kiểm định Independent Samples T-Test và ANOVA.
Từ kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng có 5 yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua trang phục qua mạng người tiêu dùng TP.HCM với mức độ ảnh hưởng tăng dần như sau: (1) giao dịch an toàn (β=0,314), (2) mua hàng thuận tiện (β=0,172), (3) chương trình khuyến mãi (β=0,169), (4) Thơng tin sản phẩm (β=0,164), (5) giá cảm nhận (β=0,150). Mơ hình nghiên cứu giải thích được 54,2% sự biến thiên của ý định mua trang phục qua mạng của người tiêu dùng sẽ chịu ảnh hưởng bởi 5 yếu tố trên trong đó ảnh hưởng nhiều nhất là yếu tố giao dịch an tồn và ít nhất là yếu tố giá cảm nhận. Phần này sẽ được làm rõ trong nội dung chương 5.
Thêm vào đó, kết quả kiểm định sự khác biệt về ý định mua trang phục qua mạng của người tiêu dùng TP.HCM theo đặc điểm nhân khẩu học bao gồm giới tính, độ tuổi và thu nhập cho thấy khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê.
CHƯƠNG 5: THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ KIẾN NGHỊ
Chương 5 sẽ trình bày tóm tắt những nội dung nghiên cứu và kết quả nghiên cứu dựa trên việc phân tích nội dung nghiên cứu như ở chương 4. Từ cơ sở đó, tác giả sẽ đưa ra một số kiến nghị giúp doanh nghiệp kinh doanh hiệu quả hơn cũng như tăng khả năng đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng khi họ có ý định mua trang phục qua mạng. Bên cạnh đó cũng nêu lên những hạn chế của nghiên cứu và đưa ra hướng nghiên cứu tiếp theo nhằm hồn thiện và mở rộng đề tài để có thể thành một tài liệu nghiên cứu hữu ích trong lĩnh vực thương mại điện tử tại thị trường Việt Nam.
5.1 Tóm tắt nội dung nghiên cứu
Dựa trên các mơ hình nghiên cứu trước đây về ý định mua trang phục qua mạng, tác giả đã đề xuất mơ hình nghiên cứu bao gồm 6 yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua trang phục qua mạng của người tiêu dùng ở TP.HCM như sau: giao dịch an toàn, mua hàng thuận tiện, chương trình khuyến mãi, giá cảm nhận, thơng tin sản phẩm và nhận thức tính dễ sử dụng với 26 biến quan sát và các biến nhân khẩu học (giới tính, độ tuổi và thu nhập).
Nghiên cứu được thực hiện thơng qua 2 bước là nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Trong đó, nghiên cứu định tính được thực hiện thơng qua kỹ thuật thảo luận nhóm nhằm khám phá, điều chỉnh, bổ sung các biến quan sát cho các thang đo. Kết quả nghiên cứu định tính khẳng định các yếu tố được nghiên cứu trong mơ hình của tác giả là những yếu tố tác động đến ý định mua trang phục qua mạng của người tiêu dùng TP.HCM.
Nghiên cứu chính thức được thực hiện thơng qua nghiên cứu định lượng bằng phỏng vấn trực tiếp thông qua bảng câu hỏi. Dữ liệu thu thập được dựa trên