Giả định về tính độc lập của phần dư

Một phần của tài liệu Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm qua mạng xã hội facebook tại TPHCM (Trang 56)

CHƢƠNG 4 : PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.4 Dò tìm sự vi phạm các giải định cần thiết trong hồi quy tuyến tính

4.4.3 Giả định về tính độc lập của phần dư

Để kiểm tra giả thiết này, chúng ta cần quan tâm đến giá trị Durbin – Waston. Durbin – Waston có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu các phần dƣ khơng có tƣơng quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị này sẽ gần bằng 2 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tr. 233). Trong nghiên cứu này Durbin – Waston = 1.687 do đó giả thiết này thỏa mãn.

Hình 4.2: Biểu đồ tần số của các phần dƣ chuẩn hóa

4.4.4 Giả định khơng có mối tương quan giữa các biến độc lập

Giả định này là giả định quan trọng nhất trƣớc khi tiến hành chạy hồi quy. Đa cộng tuyến có thể dẫn đến sai lệch hoặc gây ảnh hƣởng tiêu cực đến tầm quan trọng của kết quả phân tích dữ liệu. Đa cộng tuyến xảy ra khi có sự tƣơng quan cao giữa các biến độc lập với nhau. Nói cách khác, đa cộng tuyến xuất hiện khi có sự chồng chéo thơng tin giữa 2 hoặc nhiều yếu tố dự báo. Để kiểm tra giả định này chúng ta sử dụng ma trận tƣơng quan.

Phân tích tƣơng quan đƣợc thực hiện giữa biến phụ thuộc ý định mua hàng (PI) và các biên độc lập: nhận thức sự hữu ích (PU), nhận thức tính dễ sử dụng (PEU), chuẩn chủ quan (SN), nhận thức kiểm soát hành vi (PBC) và sự tin cậy (TRU). Đồng thời cũng phân tích tƣơng quan giữa các biến độc lập với nhau nhằm phát hiện những mối tƣơng quan chặt chẽ giữa các biến độc lập (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

Theo ma trận tƣơng quan thì các hệ số tƣơng quan Pearson giữa các biến đều có giá trị thấp hơn 0.8 và sig < 5% tại mức ý nghĩa 0.01. Điều này có nghĩa là hiện tƣợng đa cộng tuyến có khả năng xảy ra thấp. Trong đó sự tin cậy có tƣơng quan cao nhất với ý định mua hàng qua Facebook (.570) (Xem bảng 4.6)

Bảng 4.6: Ma trận tƣơng quan Pearson

Correlations PI PU PEU SN PBC TRU PI Pearson Correlation 1 .483** .476** .438** .368** .570** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 229 229 229 229 229 229 PU Pearson Correlation .483** 1 .538** .223** .331** .467** Sig. (2-tailed) .000 .000 .001 .000 .000 N 229 229 229 229 229 229 PEU Pearson Correlation .476** .538** 1 .356** .240** .464** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 229 229 229 229 229 229 SN Pearson Correlation .438** .223** .356** 1 .293** .348** Sig. (2-tailed) .000 .001 .000 .000 .000 N 229 229 229 229 229 229 PBC Pearson Correlation .368** .331** .240** .293** 1 .297** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 229 229 229 229 229 229

TRU Pearson Correlation

.570** .467** .464** .348** .297** 1

Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000

N 229 229 229 229 229 229

**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Mặc dù, ma trận tƣơng quan rất hữu ích trong việc nhận diện đa cộng tuyến, tuy nhiên thỉnh thoảng vẫn có sai lầm trong việc kiểm định vấn đề này. Do đó, để kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến, ngƣời ta cịn kiểm định thơng qua hệ số phóng đại VIF để đƣa ra kết luận tốt nhất. Thông thƣờng nếu VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì biến này hầu nhƣ khơng có giá trị giải thích biến thiên của Y trong mơ hình MLR (Nguyễn Đình Thọ, 2011)

Trong bảng trọng số hồi quy, hệ số VIF của các biến độc lập có giá trị từ 1.213 đến 1.625 (< 2). Vì vậy giả thiết này thỏa mãn và không xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mơ hình nghiên cứu.

Tóm lại, dữ liệu đƣợc thu thập thỏa mãn hầu hết các giả định đƣa ra. Do đó, tất cả các yếu tố dự đoán đủ điều kiện để tiến hành phân tích hồi quy.

4.5Phân tích hồi quy

Phân tích hồi quy đƣợc thực hiện với 5 biến độc lập: nhận thức sự hữu ích (PU), nhận thức tính dễ sử dụng (PEU), chuẩn chủ quan (SN), nhận thức kiểm soát hành vi (PBC), sự tin cậy (TRU) và biến phụ thuộc ý định mua hàng (PI). Kết quả phân tích hồi quy bằng SPSS với phƣơng pháp ENTER (đồng thời) vì đã giả thuyết là nhận thức sự hữu ích, nhận thức tính dễ sử dụng, chuẩn chủ quan, nhận thức kiểm soát hành vi, sự tin cậy tác động cùng chiều vào ý định mua hàng qua mạng xã hội Facebook.

Bảng 4.7: Đánh giá sự phù hợp của mơ hình

Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson

1 .682a .465 .453 .52857 1.687 a. Predictors: (Constant), TRU, PBC, SN, PU, PEU

b. Dependent Variable: PI

- Kết quả phân tích cho thấy mơ hình hồi quy đƣa ra tƣơng đối phù hợp với mức ý nghĩa 1%. Hệ số xác định R2 = .682 và R2adj = .453 đều ≠0. Ta

thấy R2adj < R2 vì các biến độc lập khơng giải thích thêm cho biến phụ thuộc PI. Hệ số R2 hiệu chỉnh bằng 0.453 nghĩa là có khoảng 45.3% biến thiên của biến ý định mua hàng qua Facebook đƣợc giải thích bởi 5 biến độc lập PU, PEU, SN, PBC, TRU (bảng 4.7).

- Thêm vào đó, kiểm định F (bảng ANOVA) cho thấy mức ý nghĩa p SigF=.000 < 5%. Nhƣ vậy cho thấy mơ hình hồi qui phù hợp, hay các biến độc lập giải thích đƣợc khoảng 45.3% phƣơng sai của biến phụ thuộc (bảng 4.8).

Bảng 4.8: Phân tích phƣơng sai ANOVA

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 54.111 5 10.822 38.735 .000a Residual 62.304 223 .279 Total 116.415 228

a. Predictors: (Constant), TRU, PBC, SN, PU, PEU b. Dependent Variable: PI

- Theo bảng trọng số hồi qui, hệ số phóng đại phƣơng sai VIF của từng biến độc lập đều < 2 và |t| > 2 nên cho thấy các biến độc lập khơng có tƣơng quan hồn tồn với nhau, nghĩa là hiện tƣợng đa cộng tuyến không xảy ra trong mơ hình này (bảng 4.9).

Model Unstandardized

Coefficients Standardized CoefficientsBeta CollinearityStatistics B

.629 Std. Error.273 2.307t Sig..022 Tolerance VIF 1 (Consta nt) PU PEU SN PBC TRU .192 .128 .222 .137 .298 .067 .061 .060 .060 .056 .178 .130 .204 .123 .319 2.858 2.095 3.727 2.291 5.354 .005 .037 .000 .023 .000 .622 .620 .797 .830 .675 1.608 1.614 1.254 1.205 1.481 Bảng 4.9: Bảng trọng số hồi quy a. Dependent Variable: PI

- Xem xét bảng trọng số hồi qui, ta thấy 5 biến độc lập đƣợc đƣa vào mơ hình PU, PEU, SN, PBC, TRU đều có tác động đến PI vì trọng số hồi qui β của năm biến này đều có ý nghĩa thống kê (đều có Sigt < 0.05).

- Nếu so sánh tác động của các biến độc lập này lên biến phụ thuộc thì cả năm biến nhận thức sự hữu ích (PU), nhận thức tính dễ sử dụng (PEU), chuẩn chủ quan (SN), nhận thức kiểm soát hành vi (PBC) và sự tin cậy (TRU) đều có tác động cùng chiều lên ý định mua hàng (PI) vì β1= .178; β2= .130; β3= .204; β4= .123 và β5= .319 đều > 0 nhƣng yếu tố sự tin cậy (TRU) có tác động mạnh nhất và yếu tố nhận thức kiểm soát hành vi (PBC) có tác động yếu nhất đến ý định mua hàng (PI). Phần nguyên nhân vì sao sẽ đƣợc giải thích cụ thể hơn trong chƣơng 5 của nghiên cứu này. - Phƣơng trình hồi quy

PI = 0.178*PU + 0.130*PEU + 0.204*SN + 0.123*PBC + 0.319*TRU + ε

4.6 Kiểm định các giả thuyết

H1: Nhận thức hữu ích của ngƣời tiêu dùng về mạng xã hội Facebook sẽ có tác động tích cực đến ý định mua hàng trực tuyến qua mạng xã hội.

Hệ số hồi quy β1= .178; t = 2.858; p = 0.005 < 0.05: giả thuyết H1 không bị bác bỏ.

Mối quan hệ giữa “nhận thức sự hữu ích” và “ý định mua hàng” trong kết quả phân tích phƣơng sai ANOVA và bảng trọng số hồi quy cho thấy giả thuyết H1 “Nhận thức hữu ích của ngƣời tiêu dùng về mạng xã hội Facebook sẽ có tác động tích cực đến ý định mua hàng trực tuyến qua mạng xã hội”. Trong nghiên cứu về ý định mua hàng qua mạng xã hội tại Malaysia, Goh Say Leng et al. (2011) khẳng định rằng nhận thức sự hữu ích bị ảnh hƣởng mạnh mẽ từ thái độ và ý định hành vi. Nói cách khác, nếu một ngƣời sử dụng nhận thấy tính hữu ích của mua sắm qua một mạng xã hội nào đó, thì ngƣời đó sẽ có cảm giác tốt về việc này và sẵn sàng để sử dụng nó.

H2: Nhận thức tính dễ sử dụng của ngƣời tiêu dùng về mạng xã hội Facebook sẽ có tác động tích cực đến ý định mua hàng trực tuyến qua mạng xã hội.

Hệ số hồi quy β2= .130; t = 2.095; p = 0.037 < 0.05: giả thuyết H2 không bị bác bỏ.

Kết quả nghiên cứu cho thấy nhận thức tính dễ sử dụng có tác động dƣơng đến ý định mua hàng qua Facebook. Việc dễ dàng tìm kiếm đƣợc thơng tin sản phẩm phù hợp với sở thích hay các thao tác đơn giản dễ sử dụng góp phần làm tăng ý định mua sắm trực tuyến.

H3: Chuẩn chủ quan sẽ có tác động tích cực đến ý định mua hàng trực tuyến qua mạng xã hội Facebook.

Hệ số hồi quy β3= .204; t = 3.727; p = 0.000 < 0.05: giả thuyết H3 không bị bác bỏ.

Shyh-Hwang Lee và Hồng Thị Bích Ngọc (2010) nghiên cứu về ý định mua hàng trực tuyến của sinh viên Việt Nam khẳng định yếu tố chuẩn chủ quan tác động tích cực đến ý định mua hàng. Nghiên cứu này cũng cho kết quả tƣơng tự. Điều đó có nghĩa là các mối quan hệ xã hội (gia đình, bạn bè, bạn qua mạng xã hội…) có tác động tích cực đến ý định mua sắm qua Facebook. Do đó, giải thuyết H3 đƣợc ủng hộ.

H4: Nhận thức kiểm soát hành vi của ngƣời tiêu dùng về mạng xã hội Facebook sẽ có tác động tích cực đến ý định mua hàng trực tuyến qua mạng xã hội.

Hệ số hồi quy β4= .123; t = 2.291; p = 0.023 < 0.05: giả thuyết H4 không bị bác bỏ.

Giantari et al. (2013) nghiên cứu về mối quan hệ giữa sự tin cậy, nhận thức kiểm soát hành vi và ý định mua sắm trực tuyến tại Indonesia đã cho thấy nhận thức kiểm soát hành vi có tác động tích cực đến ý định mua hàng. Kết quả nghiên cứu cho thấy khi khả năng quyết định, nguồn tài chính, cơng nghệ cũng nhƣ thơng tin càng tốt, càng giúp nâng cao ý định mua qua Facebook. Giả thuyết H4 đƣợc ủng hộ.

H5: Sự tin cậy của ngƣời tiêu dùng về mạng xã hội Facebook sẽ có tác động tích cực đến ý định mua hàng trực tuyến qua mạng xã hội.

Hệ số hồi quy β5= .319; t = 5.354; p = 0.000 < 0.05: giả thuyết H5 không bị bác bỏ.

Các nghiên cứu trƣớc đây cho rằng sự tin cậy của khách hàng khi mua sắm trực tuyến và kinh nghiệm mua hàng trong quá khứ có thể ảnh hƣởng đến ý định mua hàng sau này. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với kết quả của một số nghiên cứu trƣớc đây. Shyh-Hwang Lee và Hồng Thị Bích Ngọc (2010) chỉ ra rằng yếu tố sự tin cậy tác động tích cực đến ý định mua hàng khi mua sắm trực tuyến. Theo bảng trọng số hồi quy thì yếu tố sự tin cậy có ảnh hƣởng mạnh mẽ nhất đến ý định mua hàng trong 5 yếu tố đƣợc xem xét. 31.9% sự biến thiên của ý định mua hàng đƣợc giải thích bởi biến thiên của yếu tố sự tin cậy. Điều này có nghĩa là giải thuyết H5 đƣợc ủng hộ.

4.7Phân tích ảnh hƣởng của các biến định tính đến ý định mua sắm qua mạng xã hội Facebook

Tác giả thực hiện việc nghiên cứu định tính nhằm tìm sự khác biệt về ý định mua sắm qua Facebook giữa các nhóm, sự phân biệt này dựa trên các yếu tố nhƣ độ tuổi, giới tính, trình độ học vấn và thu nhập.

Với kiểm định sự khác biệt giữa hai nhóm giới tính, tác giả sử dụng phép kiểm định giả thuyết về trị trung bình của hai tổng thể. Các yếu tố khác nhƣ độ tuổi, trình độ học vấn, thu nhập có từ 3 njosm mẫu trở lên tác giả sử dụng phƣơng pháp phân tích ANOVA vì phƣơng pháp này cho phép kiểm định tất cả các nhóm mẫu cùng một lúc với độ tin cậy 95% (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

4.7.1 Phân tích sự khác biệt theo độ tuổi

Bảng 4.10: Kiểm định phƣơng sai theo độ tuổi

Test of Homogeneity of Variances

PI

Levene

Statistic df1 df2 Sig.

.262 3 225 .853

Bảng 4.11: Kiểm định ANOVA – Độ tuổi

ANOVA

PI

Sum of Squares df Mean Square F Sig.

Between Groups 1.687 3 .562 1.103 .349

Within Groups 114.728 225 .510

Total 116.415 228

Kết quả trong bảng 4.10 này cho thấy phƣơng sai của ý định mua sắm qua Facebook có bằng nhau hay khác nhau giữa các độ tuổi. Sig của thống kê Levene = 0.853 (>0.05) nên ở độ tin cậy 95% giải thuyết H0: “Phƣơng sai bằng

Levene's Test for Equality of Variances

t-test for Equality of Means

95%

Confidence Interval of the Difference Sig. (2-

tailed)

.717Mean Difference-.03665 Std. Error Difference.10116

F .471 Sig..493 t df227 Lower- .23598 Upper .16268 PI Equal

variances assumed Equal variances not assumed

- .362 -

.378 160.849 .706 -.03665 .09687 .22795- .15465 nhau” đƣợc chấp nhận và bác bỏ giả thuyết H1: “Phƣơng sai khác nhau”. Do đó

kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng.

Kết quả phân tích ANOVA trong bảng 4.11, với mức ý nghĩa 0.349 (>0.05), nhƣ vậy ta chấp nhận giả thuyết H0 “Trung bình bằng nhau”. Với dữ liệu quan sát chƣa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt về ý định mua sắm trực tuyến qua Facebook giữa các độ tuổi.

4.7.2 Phân tích sự khác biệt theo giới tính

Bảng 4.12: Thống kê theo giới tính

Group Statistics SEX N Mean Std. Deviation Std. Error Mean PI Nam 1 74 3.9505 .65674 .07634 Nu 2 155 3.9871 .74233 .05963

Bảng 4.13: Kiểm định T-test theo giới tính

Kết quả trong bảng 4.13 cho thấy phƣơng sai của ý định mua sắm qua mạng xã hội Facebook có giá trị sig = 0.493 (>0.05). Điều này có nghĩa là chúng ta chấp nhận giả thuyết là hai phƣơng sai của hai mẫu bằng nhau. Do đó kết quả của kiểm định t đƣợc lấy từ dòng thứ nhất (Equal variances assumed) có sig = 0.717 (>0.05). Vì vậy với dữ liệu quan sát chƣa có đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình giữa nam và nữ đối với ý định mua sắm qua mạng xã hội Facebook.

4.7.3 Phân tích sự khác biệt theo trình độ học vấn

Bảng 4.14: Kiểm định phƣơng sai theo trình độ học vấn

Test of Homogeneity of Variances

PI Levene Statistic df1 df2 Sig. 1.056 2 226 .350 Bảng 4.15: Kiểm định ANOVA – Trình độ học vấn ANOVA PI

Sum of Squares df Mean Square F Sig.

Between Groups .255 2 .127 .248 .781

Within Groups 116.161 226 .514

Total 116.415 228

Kết quả trong bảng 4.14 cho thấy phƣơng sai của ý định mua sắm qua Facebook có bằng nhau hay khác nhau giữa các trình độ học vấn. Sig của thống kê Levene = 0.350 (>0.05) nên ở độ tin cậy 95% giải thuyết H0: “Phƣơng sai bằng nhau” đƣợc chấp nhận và bác bỏ giả thuyết H1: “Phƣơng sai khác nhau”. Do đó kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng.

Kết quả phân tích ANOVA trong bảng 4.15, với mức ý nghĩa 0.781 (>0.05), nhƣ vậy ta chấp nhận giả thuyết H0 “Trung bình bằng nhau”. Với dữ liệu quan

sát chƣa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt về ý định mua sắm trực tuyến qua Facebook giữa các cá nhân có trình độ học vấn khác nhau.

4.7.4 Phân tích sự khác biệt theo thu nhập

Bảng 4.16: Kiểm định phƣơng sai theo thu nhập

Test of Homogeneity of Variances

PI

Levene

Statistic df1 df2 Sig.

2.253 3 225 .083

Bảng 4.17: Kiểm định ANOVA – Thu nhập

ANOVA

PI

Sum of Squares df Mean Square F Sig.

Between Groups 13.294 3 4.431 9.668 .000

Within Groups 103.122 225 .458

Total 116.415 228

Kết quả trong bảng 4.16 cho thấy phƣơng sai của ý định mua sắm qua Facebook có bằng nhau hay khác nhau giữa các mức thu nhập. Sig của thống kê Levene = 0.291 (>0.05) nên ở độ tin cậy 95% giải thuyết H0: “Phƣơng sai bằng nhau” đƣợc chấp nhận và bác bỏ giả thuyết H1: “Phƣơng sai khác nhau”. Do đó kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng.

Kết quả phân tích ANOVA trong bảng 4.17, với mức ý nghĩa 0.000 (<0.05), nhƣ vậy ta chấp nhận giả thuyết H1 “Trung bình khác nhau”. Do đó có thể kết luận có sự khác nhau giữa các cá nhân có mức thu nhập khác nhau đối với ý định mua sắm qua Facebook.

Tóm tắt chƣơng 4

Chƣơng 4 đã thống kê mô tả những ngƣời đƣợc khảo sát, các biến độc lập

Một phần của tài liệu Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm qua mạng xã hội facebook tại TPHCM (Trang 56)

Tải bản đầy đủ (DOCX)

(96 trang)
w