3 .2Đánh giá các thang đo bằng hệ số tin cậy Cronback’s Alpha
3.3. Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá (EFA –
Exploratory Factor Analysic)
3.3.1 Kết quả phân tích nhân tố các biến độc lập
Kết quả EFA lần 1: Sáu nhân tố thành phần với 21 biến quan sát đƣợc
đƣa vào phân tích nhân tố sau khi phân tích Cronbach alpha đạt u cầu. Kết quả đƣợc trình bày trong bảng.
Phân tích nhân tố đƣợc thực hiện với phép trích Principle Component, sử dụng phép xoay Varimax, sử dụng phƣơng pháp kiểm định KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) và Bartlentt để đo lƣờng sự tƣơng thích của mẫu khảo sát.
Bảng 3.4 Bảng kết quả ma trận nhân tố lần 1 Yếu tố cần đánh giá
Hệ số KMO
Giá trị Sig trong kiểm định Bartlentt
Phƣơng sai trích Giá trị Eigenvalue
Nhìn vào kết quả trên, ta nhận thấy rằng sau khi phân tích nhân tố thì các nhân tố chia thành 8 nhóm. Các yếu tố đánh giá đƣợc thống kê:
KMO = 0.633 nên phân tích nhân tố là phù hợp
Sig (Bartlentt’s Test ) = 0.000 (Sig < 0.05) chứng tỏ các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể.
Eigenvalue bằng 1.065 >1 đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mối nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thơng tin là tốt nhất.
Tổng phƣơng sai là 65.809 % cho biết 6 nhân tố này giải thích đƣợc 65.809 % biến thiên của dữ liệu.
Tuy nhiên,theo kết quả phân tích nhân tố có hệ số nhân tố thấp < 0.5 nên tác giả loại một số biến PR3, PT4. việc loại biến không làm ảnh hƣởng đến kết quả nghiên cứu.
Nhƣ vậy ta tiếp tục phân tích nhân tố lần thứ 2, tuy nhiên việc trình bày phân tích khá dài nên Tác giả sẽ tập trung vào phân tích và trình bày kết quả nhân tố cuối cùng.
Bảng 3.5 Bảng kết quả ma trận nhân tố xoay lần cuối cùng Yếu tố cần đánh giá
Hệ số KMO
Giá trị Sig trong kiểm định Bartlentt
Phƣơng sai trích Giá trị Eigenvalue
Bảng 3.6 Bảng kết quả ma trân lần cuối
(Nguồn từ Kết quả chạy EFA)
Nhìn vào các kết quả trên, ta nhận thấy rằng sau khi phân tích nhân tố thì các nhân tố gập cho ta thành 3 nhám. Các yếu tố đánh giá đƣợc thống kê:
KMO = 0.63 nên phân tích nhân tố là phù hợp
Sig (Bartlentt’s Test ) = 0.000 (Sig < 0.05) chứng tỏ các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể.
Elgenvalues = 1.196 >1 đại diện cho phần biến thiên giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thơng tin tốt nhất.
Eigenvalue bằng 1.196 >1 đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mối nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thơng tin là tốt nhất. Tổng phƣơng sai là 60.792 % cho biết các nhân tố này giải thích đƣợc 60.792 % biến thiên của dữ liệu.
Nhƣ vậy sau quá trình thực hiện phân tích các nhân tố, 21 biến quan sát đƣợc gom thành 3 nhân tố. Bảng phân nhóm và đặt tên nhóm cho 3 nhân tố
Qua bảng tổng hợp các nhân tố ảnh hƣởng đến quyết định mua điện thoại G530 ta thấy:
+ Nhóm nhân tố Loại sản phẩm bao gồm PT2, PT3, PT1 + Nhóm nhân tố Quan điểm mua gồm VS4
+ Nhóm nhân tố Lối sống bao gồm: LS4, LS3, LS2
+ Nhóm nhân tố xúc tiến quảng cáo có khuyến mãi tặng quà gồm AP3
Bảng 3.7 Bảng tổng hợp các nhân tố ảnh hƣởng đến quyết định mua
Nhân Biến tố X1 PT2 PT3 PT1 X2 VS4 X3 LS4 LS3 LS2 X4 AP3
3.3.2 Kết quả phân tích nhân tố phụ thuộc thang đo quyết định mua
Thang đo quyết định mua gồm 3 biến quan sát. Sau khi phân tích Conbach alpha, các biến đều đảm bảo tin cậy, không biến nào bị loại nên tiếp tục tiến hành phân tích nhân tố khám phá để đánh giá hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần
Bảng 3.8 Bảng kết quả phân tích EFA thang đo quyết định mua Biến quan
sát
QD3 QD1 QD2
(Nguồn từ Kết quả chạy EFA)
Nhìn vào kết quả trên, ta nhân thấy rằng sau khi phân tích nhân tố thì các nhân tố thành 8 nhóm. Các yếu tố đánh giá đƣợc thống kê:
KMO = 0.698 nên phân tích nhân tố là phù hợp
Sig (Bartlentt’s Test ) = 0.000 (Sig < 0.05) chứng tỏ các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể.
Eigenvalue bằng 2.109 >1 đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mối nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thơng tin là tốt nhất.
Tổng phƣơng sai là 70.305 % cho biết 3 nhân tố này giải thích đƣợc 70.305 % biến thiên của dữ liệu.
Căn cứ vào kết quả đánh giá thang đo qua phân tích Cronback’s Alpha và phân tích khám phá EFA, các giải thuyết nghiên cứu và mơ hình nghiên cứu các nhân tố chính ảnh hƣởng đến quyết định mua điện thoại G530 của ngƣời tiêu dùng vẫn giữ nguyên so với chƣơng 2
3.4 Phân tích hồi quy tuyến tính
3.4.1 Kiểm tra hệ số tương quan giữa các biến
Xem xét giữa các mối tƣơng quan tuyến tính giữa các biến phụ thuộc và độc lập cũng nhƣ các biến độc lập với nhau. Thực hiện các biến mới đại diện cho từng nhóm biến, tiến hành phân tích hệ số tƣơng quan Pearson theo từng nhóm biến đọc laoaj và biến phụ thuộc theo mơ hình nghiên cứu các biến PT2, PT3, PT1, VS4, LS4, LS3, LS2, AP3.
Giả định các biến độc lập khơng có tƣơng quan hồn tồn với nhau (hệ số tƣơng quan khác 1) Xem xét bảng ma trận hệ số tƣơng quan giữa các biến bảng
Bảng 3.9 Bảng ma trận tƣơng quan giữa các biến
PT2 Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N PT3 Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N PT1 Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N VS4 Pearson Correlation
N LS4 Pearson orrelation Sig. (2-tailed) N LS3 Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N LS2 Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N AP3 Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N QD2 Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
loại khơng có tƣơng quan hồn tồn với nhau, hệ số tƣơng quan giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn 2. Biến phụ thuộc có mối tƣơng quan tuyến tính với cả 8
biến độc lập, hệ số tƣơng quan giữa lối sống nguyên tăc ảnh hƣởng quyết định mua điện thoại G530 thấp nhất đạt 0.21. Tiếp theo, Tác giả đƣa tất cả các biến vào chƣơng trình hồi quy tuyến tính để phân tích dự ảnh hƣởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc.
3.4.2 Xây dựng phương trình hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính cho biết cƣờng độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Phƣơng pháp hồi quy đƣợc sử dụng ở đây là phƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhất OLS với biến phụ thuộc là quyết định mua của khách hàng còn biến độc lập là các biến Lối sống nguyên tắc LS3, lối sống hiện đại LS2, Lối sống đám đơng LS4, Quan điểm mua sắm cảm tính VS4, Loại sản phẩm PT1, PT2, PT3, biến xúc tiến quảng cáo AP3. Phƣơng trình hổi quy tính bội đƣợc biểu diễn mối liên hệ giữa các nhân tố có dạng:
QDM = β1 PT2 + β2 PT3 + β3PT1 + β4 VS4 + β5 LS4 + β6 LS3 + β7 LS2 + β8 AP3
Trong đó:
PT2: ĐT G530 có cấu hình tốt, độ nhạy cảm ứng nhanh, chất lƣợng loa tốt
PT3: ĐT G530 có nhiều tính năng: nghe, gọi, chơi gmame, xem phim, nghe nhạc…
PT1: ĐT G530 dễ sử dụng có 2 sim, 2 sóng rất thuận tiện VS4: A/C mua ĐT dựa vào cảm xúc, tâm trạng
LS3: Lối sống nguyên tắc LS2: Lối sống hiện đại
AP3: Qua quảng cáo khuyến mãi tặng quà.
Kết quả phân tích hồi quy đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp Enter đƣợc thực hiện qua bảng tóm tắt kết quả hồi quy
Trên thực tế, khi khách hàng quyết định mua điện thoại tại cửa hàng điện thoại thì họ xem sản phẩm điện thoại nhƣ thế nào và các hình thức khuyến mãi tại cửa hàng thì họ sẽ mua tại cửa hàng đó ngƣợc lại khách hàng sẽ đi qua cửa hàng khác để tìm hiểu về sản phẩm. Sau khi loại bỏ các biến ra khỏi mơ hình cịn 2 biến PT2 và AP3 ta phân tích hồi quy lần 2 bằng phƣơng pháp Enter, kết quả đƣợc thực hiện qua bảng sau
Bảng 3.10 Bảng tóm tắt phân tích kết quả Mơ hình 1 a. Biến độc lập: AP3, PT2 b. Biến phụ thuộc: QD2 Bảng 3.11 Bảng ANOVA Mơ hình 1 Hồi quy Phần dƣ Tổng cộng a. Biến phụ thuộc: QD2 b. Biến độc lập AP3, PT2 Bảng 3.12 Bảng hệ số hồi quy Mơ hình 1 (hằng số PT2 AP3
3.4.2.1 Đánh giá và kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Giá trị Sig = .000< 0.05 cho thấy các biến đƣa vào đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Nhƣ vậy các biến độc lập trong mơ hình có mối quan hệ đối với biến phụ thuộc QDM2 (quyết định sẽ sử dụng điện thoại G530 khi có nhu cầu).
Để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy đối với tập dữ liệu ta sử dụng hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square). Căn cứ vào kết quảbảng tóm tắt kết quả hồi quy lần 2 hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.47 nhỏ hơn R2 là 0.58 chứng tỏ mơ hình hồi quy là phù hợn với dữa liệu ở mức 0.47, có nghĩa là 0.47 % có sự biến thiên của quyết định mua điện thoại của ngƣời tiêu dùng đƣợc giải thích bời các biến có trong mơ hình. Với giá trị này thì độ phù hợp của mơ hình là chấp hận đƣợc.
Để kiểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể, ta sử dụng kiểm định F trong bảng phân tích phƣơng sai ANOVA (b). Kết quả cho thấy giá trị Sig = 0.0007 < 0.05 nên ta có thể bác bỏ giả thuyết H0 (Các hệ số hồi quy bằng 0). Nhƣ vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đã thu đƣợc.
Đồng thời ta cũng xem xét ý nghĩa của các hệ số hồi quy riêng phần trong mơ hình thơng qua kiểm định t với giải thiết H0 là hệ số hồi quy của các biến độc lâp βk = 0. Giả thiết H0 đồng nghĩa với giả thiết các biến độc lập và phụ thuộc khơng có liên hệ tuyến tính. Kết quả bảng hồi quy cho thấy kiểm định t với 2 biến độc lập PT2 (Loại sản phẩm) và AP3 (Khuyến mãi tặng quà) đều cóSig < 0.05. Điều này có nghĩa là an tồn khi bác bỏ H0 (Hệ số hồi quy riêng phần có tổng thể bằng 0 với độ tin cậy là 95%). Nhƣ vậy các hệ số hồi quy riêng phần của các beiens độc lập đều có ý nghĩa trong mơ hình phân tích hồi quy lần 2.
3.4.2.2 Xác định tầm quan trọng của các biến trong mơ hình
Căn cứ vào kết quả phân tích hệ số hồi quy ở bảng, phƣơng trình hồi quy (theo hệ số đã chuẩn hóa) biểu thị ảnh hƣởng của các nhân tố loại sản phẩm, xúc tiến quảng cáo đƣợc thể hiện nhƣ sau:
QDM = 0.168 PT2 + 0.165 AP3
Quyết định mua = 0.168 x Loại sản phẩm + 0.165 x khuyến mãi tặng quà.
Kết quả hồi quy cho thấy các biến PT2, AP3 có giá trị Sig nhỏ hơn 0,05 nên các biến đều có ý nghĩa ở độ tin cậy 95%. Vì vậy ở độ tin cậy 95% các biến độc lập đều ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc (QĐM) và các hệ số dốc lần lƣợt là 0,168; 0,165 đều mang dấu dƣơng nên các biến đều ảnh hƣởng cùng chiều với quyết định mua điện thoại.
Tầm quan trọng của các biến PT2, AP3 đối với biến QĐM đƣợc xác định căn cứ vào hệ số Beta. Nếu giá trị tuyệt đối của hệ số Beta của yếu tố nào càng lớn thì càng ảnh hƣởng quan trọng đến quyết định mua của ngƣời đƣợc khảo sát đối với quyết định mua điện thoại Samsung G530. Do đó ảnh hƣởng quan trọng nhất đến quyết định của đối tƣợng khảo sát là yếu tố loại sản phẩm (Beta = 0,168), tiếp đến là yếu tố xúc tiến quảng cáo (Beta = 0,165).
Nhƣ vậy, dựa vào kết quả hồi quy ta thấy có hai yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định điện thoại Samsung G530 của đối tƣợng đƣợc khảo sát là loại sản phẩm và xúc tiến quảng cáo. Trong đó yếu tố loại sản phẩm có tác động đến quyết định mua điện thoại vì có hệ số Beta lớn nhất tiếp theo là đến xúc tiến quảng cáo.
Nghĩa là loại sản phẩm (0.168) và khuyến mãi tặng quà (0.165) có tác động đến quyết định mua hàng là tƣơng đối nhƣ nhau khi khách hàng mua hàng. Điều đó có nghĩa là khi nhân tố loại sản phẩm không thay đổi, nếu khuyến mãi tăng lên 1 đơn vị thì làm cho quyết định mua điện thoại của khách
Mặt khác, kết quả phân tích hồi quy cho thấy các hệ số hồi quy đề dƣơng chứng tỏ tác động cùng chiều đến quyết định mua điện thoại. Do đó, ta có thể kết luận các giả thuyết trong mơ hình nghiên cứu thì PT2, AP3 đƣợc chấp nhận, khách hàng là học viên trƣờng Đại học Kinh tế - ĐHQGHN thì sản phẩm tốt và có quảng cáo khuyến mãi tặng q thì sẽ quyết định mua sản phẩm điện thoại đó.
3.4.2.3 Tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính
Giả định thứ nhất: cần kiểm tra là giả định liên hệ tuyến tính. Phƣơng
pháp đƣợc sử dụng là biểu đồ phân tán Sctterplot với giá trị phần dƣ chuẩn hóa (Standarized residual) trên trục tung và giá trị dự đốn chuẩn hóa (Standarized predicted value) trên trục hồnh.
Nhìn vào đồ thị hình 3. Ta thấy các phần dƣ phân tán ngẫu nhiên trong 1 vùng quanh đƣờng đi qua tung độ 0 chứ không tạo thành 1 hình dạng nào. Điều này có nghĩa là giả thuyết về quan hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Hình 3.2 Đồ thị phân tán Scatterplot
Giả định thứ 2 là giả định phƣơng sai của sai số không đổi. Để thực
hiện kiểm định này, ta dùng kiểm định tƣơng quan hạng Spearman của giá trị tuyệt đối phần dƣ và các biến độc lập.
Bảng bảng kiểm định hệ số tƣơng quan hạng Sqearman
Giả định thứ 3 là giả định về phân phối chuẩn và phần dƣ. Ta sẽ sử
dụng các biểu đồ tần số (Histogram, P – Pplot) của các phần dƣ (đã đƣợc chuẩn hóa) để kiểm trra giả định này.
Kết quả từ biểu đồ tần số Histogram của phần dƣ từ hình cho thấy phân phối của phần dƣ xấp xỉ chuẩn
Hình 3.3 Kết quả biểu đồ P – Ppot của phần dƣ
Kết quả biểu đồ tần số P – Pplot từ hình cho thấy các điểm quan sát khơng phân tán quá xa đƣờng thẳng kỳ vọng, nên ta có thể kết luận là giả định về phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 3.4 Kết quả biểu đồ P – Ppot từ các điểm quan sát
Giả định thứ tư là giả định khơng có mối tƣơng quan giữa các biến
độc lập đo lƣờng đa cộng tuyến. Theo quan sát ở bảng cho thấy hệ sơ phóng đại Vì khơng hơn hơn 10. Do đó, giả định khơng có mối tƣơng quan giữa các biến độc lập trong mơ hình hồi quy đa biến không bị vi phạm.
Giả định thứ năm Hệ số Durbin – Watson dùng để kiểm định tƣơng
quan chuỗi bậc nhất cho thấy mơ hình khơng vi phạm khi sử dụng phƣơng pháp hồi quy đa bội vì giá trị Durbin – Watson là 1.084 (nằm trong khoảng từ 0 – 4) và chấp nhận giả thuyết khơng có sự tƣơng quan chuỗi bậc nhất trong
mơ hình. Nhƣ vậy mơ hình hồi quy đa bội thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
Từ kết quả trên cho thấy mơ hình hồi quy đƣợc xây dựng khơng vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính. Phƣơng trình hồi quy chuẩn hóa đƣợc viết lại:
QDM = 0.168 PT2 + 0.165 AP3
Nhƣ vậy, Quyết định mua điện thoại G530 của ngƣời tiêu dùng phụ thuộc và 2 yếu tố loại sản phẩm ứng dụng và xúc tiến quảng cáo qua bán hàng có tặng q. Từ phƣơng trình hồi quy ta thấy rằng các hệ số beta chuẩn hóa đều lớn hơn 0 cho thấy các biến này phát triển theo hƣớng tích cực thì quyết định mua của khách hàng đều tăng lên theo chiều thuận. Nhƣ vậy, công ty Samsung nên chú ý đến sản phẩm của mình hơn và nhà quản trị maketing có những chiêu thức quảng cáo khuyến mãi để thu hút khách hàng biết đến sản phẩm và quyết định mua sản phẩm để dẫn đến thành công trong bán hàng.
3.5 Kiểm định sự khác biệt về mức độ đánh giá các yếu tố ảnh hƣởng đếnquyết định mua điện thoại G530