CHƯƠNG 3 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.3 Nghiên cứu định lượng
3.3.3 Phương pháp phân tích dữ liệu
3.3.3.1 Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Cơng cụ phân tích đầu tiên mà tác giả muốn sử dụng là hệ số Cronbach’s Alpha để loại bỏ các biến có độ tin cậy của thang đo thấp vì những biến này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Các tiêu chí thống kê được sử dụng trong phân tích này bao gồm: Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.4 và giá trị Cronbach’s Alpha nhỏ hơn 0.6 (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Cụ thể: Cronbach’s Alpha > 0.8 thì độ tin cậy của thang đo là tốt, từ 0.7 đến 0.8 thì độ tin cậy của thang đo sử dụng được, từ 0.6 đến 0.7 là có thể sử dụng được trong các nghiên cứu mới.
Trong nghiên cứu này, tác giả quyết định sử dụng tiêu chuẩn Cronbach’s Alpha bằng hoặc cao hơn 0.7 và các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.4 sẽ bị loại bỏ.
3.3.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá sẽ trả lời câu hỏi liệu các biến quan sát dùng để xem xét sự tác động của các yếu tố thành phần đến hành vi dự định mua máy tính
bảng có độ kết dính cao khơng và chúng có thể rút gọn lại thành một số yếu tố ít hơn để xem xét hay không. Các tham số thống kê trong phân tích EFA như sau:
- Đánh giá chỉ số Kaiser-Mayer-Olkim (KMO) để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố khám phá. Nếu KMO nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích nhân tố khám phá sẽ phù hợp (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
- Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết H0: Độ tương quan giữa các biến số quan sát bằng 0. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig < 0.05) thì các biến có tương quan với nhau trong tổng thể (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
- Các hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.4 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Phương pháp trích hệ số sử dụng là Principal Components và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1, tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Trong nghiên cứu này, tác giả quyết định sử dụng tiêu chuẩn sau để thực hiện phân tích nhân tố khám phá:
- KMO nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1.
- Kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê (sig < 0.05).
- Giữ lại các biến có hệ số tải nhân tố > 0.4 và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1, tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50%.
3.3.3.3 Phân tích hệ số tương quan và phân tích hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy tuyến tính được sử dụng để kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mơ hình: giữa các biến độc lập với nhau, giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Có hai phương pháp để đánh giá mức độ tương quan trong phân tích hồi quy tuyến tính. Thứ nhất là qua đồ thị phân tán và hệ số tương quan Pearson. Trong đó, hệ số tương quan Pearson càng tiến đến 1 thì hai biến có mối tương quan càng chặt chẽ ( Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Ngoài ra, tác giả cũng xem xét mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau để đảm bảo đa cộng tuyến không xảy ra và mơ hình hồi quy tuyến tính sử dụng
được. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) cho biết đa cơng tuyến có thể được kiểm định thơng qua hệ số phóng đại phương sai (VIF) và VIF >10 thì sẽ xảy ra hiện tượng đa cơng tuyến.
Sau khi phân tích tương quan giữa các biến sử dụng, tác giả sẽ thực hiện các kỹ thuật hồi quy dựa trên ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS) với điều kiện là phân phối chuẩn được đảm bảo. Kết quả của hồi quy tuyến tính là tác giả có thể kiểm định được các giả thuyết đã nêu ra trong chương II. Bên cạnh đó, hệ số góc thu được trong phương trình hồi quy tuyến tính sẽ đại diện cho mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập đến biến phụ thuộc. Trong trường hợp các biến sử dụng cùng một thang đo định danh có giá trị từ 1 đến 5, hệ số góc càng lớn thì biến độc lập càng có ảnh hưởng mạnh đến biến phụ thuộc hơn so với các biến độc lập khác.
Trong nghiên cứu này, tác giả quyết định sử dụng tiêu chuẩn sau trong phân tích hệ số tương quan và hồi quy tuyến tính:
- Hệ số R2 hiệu chỉnh, do R2 hiệu chỉnh có khuynh hướng là một ước lượng lạc quan của thước đo sự phù hợp của mơ hình đối với dữ liệu trong trường hợp có hơn 1 biến giải thích trong mơ hình.
- Kiểm định F để xem xét mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
- Đánh giá mức độ tác động (mạnh/yếu) giữa các biến độc lập đến biến phụ thuộc thông qua hệ số Beta.
- Cuối cùng, nhằm đánh giả độ tin cậy của phương trình hồi quy được xây dựng cuối cùng là phù hợp, một loạt các dị tìm vi phạm của giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính được thực hiện. Các giả định được kiểm định bao gồm giả định về liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập, tính độc lập của phần dư và hiện tượng đa cơng tuyến.
3.3.3.4 Phân tích sự khác biệt về hành vi dự định mua máy tính bảng theo thuộc tính người sử dụng bằng T-Test và ANOVA thuộc tính người sử dụng bằng T-Test và ANOVA
Sau khi có kết quả phân tích hồi quy tuyến tính, tác giả sẽ tiến hành phân tích sự khác biệt về hành vi dự định mua máy tính bảng của người dân TP.HCM theo các thông tin về thuộc tính của đối tượng nghiên cứu, bao gồm: nhóm tuổi, giới tính, trình độ học vấn, cơng việc. Mục đích của phân tích này nhằm cung cấp các thông tin cần thiết cho những đại lý hay nhà sản xuất máy tính bảng có chiến lược bán hàng tồn diện hơn đến người dân TP.HCM.
Tóm tắt chương 3
Chương 3 đã cung cấp đầy đủ thơng tin về quy trình cũng như các bước thực hiện nghiên cứu từ nghiên cứu định tính cho đến nghiên cứu định lượng. Đồng thời, trong chương này cũng xác định rõ phương pháp thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu. Đối tượng khảo sát của nghiên cứu là các khách hàng có ý định sử dụng máy tính bảng tại TP.HCM với kích thước mẫu là 250 người. Thông qua nghiên cứu định tính và phỏng vấn thử, tác giả đã tiến hành hiệu chỉnh thang đo nháp thành thang đo chính thức phù hợp hơn với địa bàn TP.HCM gồm 32 biến quan sát thuộc 7 biến độc lập tác động lên biến phụ thuộc (gồm 4 biến quan sát) là hành vi dự định mua máy tính bảng của người dân TP.HCM.
Chương 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương này trình bày các kết quả thực hiện nghiên cứu bao gồm: mô tả dữ liệu thu thập được, tiến hành đánh giá và kiểm định thang đo, kiểm định sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu, kiểm định các giả thuyết của mơ hình nghiên cứu.
4.1 Mơ tả mẫu khảo sát
Như tác giả trình bày ở chương 3, mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện (phi xác suất). Bảng câu hỏi được gửi đến đối tượng khảo sát là những người đã đi làm thuộc nhiều lĩnh vực, chưa sở hữu chiếc máy tính bảng nào và đang có dự định mua máy tính bảng trong thời gian tới. Tác giả tiến hành phát ra 300 bảng câu hỏi để khảo sát ý kiến người dùng trên địa bàn TPHCM thì kết quả thu về được 290 bảng, hầu hết số lượng bảng câu hỏi khơng hồi được là do trong q trình gửi bảng khảo sát thì người trả lời làm mất hoặc chưa làm xong, sau khi sàn lọc loại bỏ 40 bảng khơng đạt u cầu, cịn lại 250 bảng câu hỏi hợp lệ và có thể sử dụng để đưa vào thực hiện phân tích. Kết cấu mẫu nghiên cứu được thống kê theo giới tính, độ tuổi, thu nhập, trình độ học vấn, lĩnh vực cơng tác, thương hiệu máy tính bảng dự định mua và được trình bày như trong bảng 4.1 dưới đây:
Bảng 4.1: Thống kê mẫu nghiên cứu
Nhóm Tần số Tỷ lệ Giới tính Nam 138 55.2% Nữ 112 44.8% Độ tuổi Dưới 25 62 24.8% 25-35 123 49.2% 36-45 44 17.6% Trên 45 21 8.4%
Thu nhập Dưới 10 triệu/tháng 109 43.6% 10-20 triệu/tháng 93 37.2% 20-30 triệu/tháng 27 10.8% Trên 30 triệu/tháng 21 8.4% Trình độ học vấn Phổ thông 2 0.8% Cao đẳng/Trung cấp 21 8.4% Đại học 181 72.4% Sau đại học 46 18.4% Lĩnh vực cơng tác Kế tốn/ Tài chính 40 16%
Giáo dục/ Đào tạo 34 13.6%
Hành chính/ Nhân sự 34 13.6%
Y tế 4 1.6%
Giải trí/ Truyền thơng 26 10.4%
Khách sạn/ Nhà hàng/ Du lịch 20 8%
Xây dựng 16 6.4%
Kinh doanh/ Tiếp thị 62 24.8%
Công nghệ thông tin/ IT 14 5.6%
Thương hiệu máy tính bảng dự định mua
Apple 110 44%
Asus 29 11.6%
Samsung 82 32.8%
Acer 17 6.8%
4.2 Đánh giá sơ bộ thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Các thang đo được kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach’s Alpha. Công cụ này cũng giúp loại đi những biến quan sát, những thang đo không đạt. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.4 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo để có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy khi Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s 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 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh đang nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Trong nghiên cứu này, kết quả Cronbach’s Alpha thang đo các thành phần các yếu tố tác động đến hành vi dự định mua máy tính bảng của người dân TP.HCM được thể hiện như sau:
Bảng 4.2: Kết quả 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 Alpha nếu loại
biến Lòng trung thành với thương hiệu
TT1 14.16 7.466 .514 .675 TT2 14.29 7.774 .417 .711 TT3 14.14 6.651 .500 .685 TT4 14.55 8.128 .466 .695 TT5 14.26 6.946 .577 .648 Alpha = 0.73
Sự quen thuộc với công nghệ
QT1 12.23 11.060 .552 .842 QT2 11.93 9.895 .669 .813 QT3 12.52 9.150 .678 .811 QT4 12.18 8.927 .703 .803 QT5 12.24 9.237 .692 .806 Alpha = 0.847
Chuẩn chủ quan CQ1 8.51 6.130 .664 .757 CQ2 8.33 5.852 .684 .746 CQ3 8.39 5.981 .662 .757 CQ4 8.39 6.704 .540 .812 Alpha = 0.817 Nhận thức kiểm soát hành vi KS1 7.42 3.891 .486 .667 KS2 7.51 2.620 .527 .632 KS3 7.24 3.117 .588 .530 Alpha = 0.704 Nhận thức sự hữu ích HD1 13.89 10.932 .705 .849 HD2 13.89 10.522 .714 .846 HD3 13.84 10.421 .693 .852 HD4 13.89 10.598 .738 .841 HD5 13.84 10.960 .676 .855 Alpha = 0.875 Nhận thức tính dễ sử dụng DSD1 14.51 9.504 .617 .808 DSD2 14.10 9.009 .658 .797 DSD3 14.34 8.771 .669 .794 DSD4 14.56 8.769 .652 .799 DSD5 14.68 9.561 .591 .815 Alpha = 0.836 Chiêu thị CT1 13.68 6.739 .575 .688 CT2 13.82 8.475 .439 .733 CT3 13.92 8.689 .532 .707 CT4 13.99 8.586 .452 .728 CT5 13.92 7.319 .615 .667 Alpha = 0.751 Hành vi dự định mua máy tính bảng DD1 10.89 4.357 .634 .734 DD2 10.66 4.706 .626 .741 DD3 10.99 4.337 .604 .750 DD4 11.11 4.542 .577 .762 Alpha = 0.797
Nhận xét:
Thành phần Lịng trung thành với thương hiệu: có hệ số Cronbach’s Alpha
bằng 0.73. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến TT1, TT2, TT3, TT4, TT5 đều lớn hơn 0.4. Vì vậy các biến TT1, TT2, TT3, TT4, TT5 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Sự quen thuộc với cơng nghệ: có hệ số Cronbach’s Alpha bằng
0.847. Hệ số tương quan biến tổng của các biến QT1, QT2, QT3, QT4, QT5 đều lớn hơn 0.4. Vì vậy, các biến QT1, QT2, QT3, QT4, QT5 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Chuẩn chủ quan: có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.817. Hệ số
tương quan biến tổng của các biến CQ1, CQ2, CQ3, CQ4 đều lớn hơn 0.4. Vì vậy, các biến CQ1, CQ2, CQ3, CQ4 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Nhận thức kiểm sốt hành vi: có hệ số Cronbach’s Alpha bằng
0.704. Hệ số tương quan biến tổng của các biến KS1, KS2, KS3 đều lớn hơn 0.4. Vì vậy, các biến KS1, KS2, KS3 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Nhận thức sự hữu ích: có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.875.
Hệ số tương quan biến tổng của các biến HD1, HD2, HD3, HD4, HD5 đều lớn hơn 0.4. Vì vậy, các biến HD1, HD2, HD3, HD4, HD5 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Nhận thức tính dễ sử dụng: có hệ số Cronbach’s Alpha bằng
0.836. Hệ số tương quan biến tổng của các biến DSD1, DSD2, DSD3, DSD4, DSD5 đều lớn hơn 0.4. Vì vậy, các biến DSD1, DSD2, DSD3, DSD4, DSD5 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Chiêu thị: có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.751. Hệ số tương
quan biến tổng của các biến CT1, CT2, CT3, CT4, CT5 đều lớn hơn 0.4. Vì vậy, các biến CT1, CT2, CT3, CT4, CT5 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thành phần Hành vi dự định mua: có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.797.
Vì vậy, các biến DD1, DD2, DD3, DD4 được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Thơng qua việc phân tích nhân tố EFA ở bước tiếp theo, sẽ cho thấy được cụ thể hơn các thành phần trên có tách thành những nhân tố mới hay bị loại bỏ không. Điều này sẽ đánh giá chính xác hơn thang đo, đồng thời loại bỏ bớt các biến đo lường khơng đạt u cầu, mục đích làm cho các thang đo đảm bảo tính đồng nhất.
4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá được thực hiện nhằm:
Đánh giá giá trị hội tụ của các biến quan sát đo lường cho khái niệm nghiên cứu.
Đánh giá mức độ phân biệt giữa các khái niệm nghiên cứu của biến độc lập nhằm xem xét mức độ độc lập của từng khái niệm trong mối liên hệ với các khái niệm nghiên cứu cùng cấp.
Hình thành các nhân tố đại diện cho từng khái niệm phục vụ cho phân tích hồi quy tuyến tính.
4.3.1 Kết quả thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi dự định mua máy tính bảng tính bảng
Thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi dự định mua máy tính bảng của người dân TP.HCM bao gồm 7 biến độc lập là lòng trung thành với thương hiệu, sự quen thuộc với công nghệ, chuẩn chủ quan, nhận thức kiểm soát hành vi, nhận thức sự hữu ích, nhận thức tính dễ sử dụng, chiêu thị tổng cộng gồm 32 biến quan sát. Từ kết quả phân tích Cronbach’s Alpha cho thấy các biến đảm bảo độ tin cậy nên tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 4.3: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập
Biến quan sát Nhân tố
1 2 3 4 5 6 7 HD4 .797 HD3 .778 HD2 .758 HD1 .750 HD5 .745 QT4 .792 QT5 .769 QT2 .767 QT3 .756 QT1 .704 DSD4 .769 DSD3 .724 DSD5 .720 DSD2 .716 DSD1 .698 CQ3 .772 CQ2 .770 CQ1 .760 CQ4 .641 TT5 .694 TT3 .617 TT1 .611 TT4 .609 TT2 .603 CT5 .707 CT3 .692 CT4 .613 CT1 .610 CT2 .418 KS3 .764 KS2 .623 KS1 .617
Nhận xét:
Đặt giả thiết Ho là 32 biến quan sát của các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi dự định mua máy tính bảng của người dân TP.HCM khơng có mối tương quan với nhau. Kết quả kiểm định KMO = 0.889>0.5 và Barlett cho giá trị Sig =0.000 <0.05. Như vậy, phân tích nhân tố khám phá EFA hoàn toàn phù hợp.