Chương 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.2. Kiểm định độ tin cậy thang đo
Độ tin cậy thang đo sẽ được kiểm định với các tiêu chuẩn sau:
Hệ số tin cậy Cronbach Alpha: lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong hoàn cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1998; Peterson, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Trong nghiên cứu này, tác giả chọn thang đo có độ tin cậy là từ 0.6 trở lên.
Hệ số tương quan biến – tổng: các biến quan sát có tương quan biến – tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3) được xem là biến rác thì sẽ được loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu.
Bảng 4.2. Bảng kết quả phân tích Cronbach’s Alpha
Nhân tố Biến quan sát
Giá trị trung bình
Độ lệch
chuẩn quan biến Tương tổng Cronbach Alpha nếu biến bị loại Mong đợi về giá MĐVG1 3,05 0,967 0,621 0,764 MĐVG2 2,89 0,931 0,636 0,746 MĐVG3 2,88 0,888 0,697 0,685
Hệ số Cronbach Alpha của nhân tố: 0,804
Sự hữu dụng SHD1 2,90 1,106 0,736 0,794 SHD2 3,00 1,157 0,660 0,815 SHD3 2,83 1,165 0,688 0,807 SHD4 2,89 0,984 0,622 0,825 SHD5 3,00 1,072 0,577 0,836
Hệ số Cronbach Alpha của nhân tố: 0,847
Sự tin cậy
STC1 3,04 1,013 0,556 0,614
STC2 3,03 1,182 0,500 0,691
STC3 2,95 1,015 0,573 0,593
Hệ số Cronbach Alpha của nhân tố: 0,719
Ảnh hưởng xã hội AHXH1 2,88 0,975 0,566 0,686 AHXH2 2,80 0,899 0,519 0,712 AHXH3 2,84 1,021 0,539 0,701 AHXH4 3,14 1,042 0,575 0,681
Hệ số Cronbach Alpha của nhân tố: 0,753
Cảm nhận sự thích thú CNSTT1 2,74 1,175 0,683 0,798 CNSTT2 2,69 1,092 0,666 0,813 CNSTT3 2,72 1,157 0,765 0,715
Hệ số Cronbach Alpha của nhân tố: 0,840
Ý định sử dụng website sách nói YĐSD1 2,99 1,087 0,579 0,720 YĐSD2 2,98 1,227 0,548 0,764 YĐSD3 3,05 1,090 0,700 0,588
Hệ số Cronbach Alpha của nhân tố: 0,771
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 2015)
Kết quả cho thấy Các nhân tố đều có ý nghĩa thống kê vì hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6. Trong đó:
Mong đợi về giá có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,804 và hệ số tương quan biến
tổng ở mức cho phép 0,621 – 0,697 cho thấy các biến thành phần có mối quan hệ rất chặt chẽ.
Sự hữu dụng với Cronbach’s Alpha 0,847 và hệ số tương quan biến tổng từ 0,577 – 0,736 nên các biến sẽ được giữ lại.
Sự tin cậy có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,719 với các hệ số tương quan tổng
0,500 – 0,573.
Ảnh hưởng xã hội với hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị 0,753 và hệ số tương
quan tổng 0,519 – 0,575.
Cảm nhận sự thích thú cũng có hệ số Cronbach’s Alpha khá cao 0,840, các
biến quan sát thành phần cũng có hệ số tương quan tổng khá tốt 0,666 – 0,765.
Ý định sử dụng website sách nói với hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị 0,771
và hệ số tương quan tổng 0,548 – 0,700.
Như vậy, sau khi đánh giá độ tin cậy thang đo thì mơ hình gồm 6 nhân tố là:
mong đợi về giá, sự hữu dụng, sự tin cậy, ảnh hưởng xã hội, cảm nhận sự thích thú, ý định sử dụng website sách nói. Các nhân tố này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố
khám phá EFA.
4.3. Kiểm định thang đo thơng qua phân tích nhân tố khám phá EFA
Một số tiêu chuẩn mà các nhà nghiên cứu cần quan tâm khi tiến hành phân tích nhân tố:
Kiểm định giả thuyết các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể dựa vào hệ số KMO (Kaiser- Meyer- Olkin) và kiểm định Barlett. Phân tích nhân tố là thích hợp khi hệ số KMO ≥ 0,5 và mức ý nghĩa Barlett ≤ 0,05 (Hair và cộng sự, 2006).
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0,5 , tiến hành loại các biến quan sát có hệ số tải nhân tố ≤ 0,5 (Hair và cộng sự, 2006).
Chọn các nhân tố có giá trị EigenValue ≥ 1 và phương sai trích được ≥ 50% (Anderson và Gerbing, 1988).
Khác biệt về hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho 5 biến độc lập:
Mơ hình sau khi đánh giá độ tin cậy gồm 5 biến độc lập là mong đợi về giá, sự
ý nghĩa về mặt thống kê. Các biến độc lập này sẽ tiếp tục được đưa vào kiểm định thang đo thơng qua phân tích nhân tố khám phá EFA.
Phân tích EFA cho 5 biến độc lập được thực hiện với giả thuyết H0: Các biến quan sát khơng có sự tương quan nhau trong tổng thể. Kết quả phân tích thu được tóm tắt như sau:
Kiểm định Barlett: Sig = 0,000 < 5%: Bác bỏ giả thuyết H0, các biến quan sát trong phân tích EFA có tương quan với nhau trong tổng thể.
Hệ số KMO = 0,702 > 0,5: phân tích nhân tố là cần thiết cho dữ liệu.
Có 6 nhân tố được rút trích từ phân tích EFA với:
Giá trị EigenValues của các nhân tố đều > 1: đạt yêu cầu.
Giá trị tổng phương sai trích = 67,361% (> 50%): phân tích nhân tố khám phá đạt yêu cầu. Như vậy, 5 nhân tố được rút trích này giải thích cho 67,361% biến thiên của dữ liệu.
Khác biệt về hệ số tải nhân tố của các biến quan sát giữa các nhân tố đều > 0,3 cho thấy các nhân tố có giá trị phân biệt cao.
Bảng 4.3. Bảng kết quả phân tích EFA các biến độc lập STT Biến STT Biến quan sát Nhân tố Tên nhân tố 1 2 3 4 5 Mong đợi về giá 1 MĐVG1 0,786 2 MĐVG2 0,780 3 MĐVG3 0,822 4 SHD1 0,813 Sự hữu dụng 5 SHD2 0,766 6 SHD3 0,783 7 SHD4 0,720 8 SHD5 0,708 9 STC1 0,732 Sự tin cậy 10 STC2 0,715 11 STC3 0,800 12 AHXH1 0,717 Ảnh hưởng xã hội 13 AHXH2 0,793 14 AHXH3 0,729 15 AHXH4 0,721 16 CNSTT1 0,833 Cảm nhận sự thích thú 17 CNSTT2 0,760 18 CNSTT3 0,849 Eigenvalue 5,394 3,464 1,814 1,563 1,164 Phương sai trích (%) 67,361
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 2015) Phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho biến phụ thuộc:
Tiến hành phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc ý định sử dụng website sách nói của khách hàng bao gồm 5 biến quan sát. Kết quả phân tích EFA cho thấy:
5 biến quan sát được nhóm thành 2 nhân tố. Hệ số tải nhân tố (Factor loading) đều > 0,5 nên chúng có ý nghĩa thiết thực.
Mỗi biến quan sát có sai biệt về hệ số tải nhân tố đều ≥ 0,3 nên đảm bảo sự phân biệt giữa các nhân tố.
Hệ số KMO = 0,795 > 0,5 phân tích nhân tố là cần thiết cho dữ liệu.
Thống kê Chi-square của Kiểm định Bartlett đạt giá trị mức ý nghĩa là 0,000. Do vậy, các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể.
Phương sai trích đạt 65,346% thể hiện rằng 1 nhân tố rút ra giải thích được 65,346% biến thiên của dữ liệu nên thang đo rút ra được chấp nhận. Rút trích nhân tố với Eigenvalue > 1 đạt yêu cầu.
Bảng 4.4. Bảng kết quả phân tích EFA biến phụ thuộc
STT Biến quan sát Nhân tố Tên nhân tố 1 1 YĐSD1 0,818 Ý định sử dụng website sách nói 2 YĐSD2 0,787 3 YĐSD3 0,886 Eigenvalue 2,073 Phương sai trích (%) 69,107
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 2015)
Kết quả phân tích các nhân tố khám phá (EFA) mơ hình lý thuyết:
Dựa vào kết quả phân tích EFA, các nhân tố rút trích ra của các giả thuyết nghiên cứu chính đều đạt u cầu. Do đó, mơ hình nghiên cứu sau đánh gồm 6 biến độc lập: mong đợi về giá, sự hữu dụng, sự tin cậy, ảnh hưởng xã hội, cảm nhận sự thích thú và biến phụ thuộc là ý định sử dụng website sách nói được chấp nhận.
4.4. Mơ hình nghiên cứu sau khi đánh giá thang đo
Như kết quả phân tích ở trên thì khơng có sự thay đổi trong thành phần ảnh hưởng đến ý định sử dụng website sách nói, ý định sử dụng website sách nói của khách hàng. Mơ hình nghiên cứu sẽ gồm 5 biến độc lập là mong đợi về giá, sự hữu dụng, sự
tin cậy, ảnh hưởng xã hội, cảm nhận sự thích thú và biến phụ thuộc là ý định sử dụng website sách nói.
Bảng 4.5. Bảng tóm tắt giả thuyết trong mơ hình nghiên cứu sau đánh giá thang đo đo
Giả
thuyết Nội dung
H1
Mong đợi về giá có tác động dương (+) lên ý định sử dụng website sách nói.
H2 Sự hữu dụng có tác động dương (+) lên ý định sử dụng website sách nói.
H3 Sự tin cậy có tác động dương (+) lên ý định sử dụng website sách nói.
H4
Ảnh hưởng xã hội có tác động dương (+) lên ý định sử dụng website sách nói.
H5
Cảm nhận sự thích thú có tác động dương (+) lên ý định sử dụng website sách nói.
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 2015)
4.5. Kiểm định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết
4.5.1. Phân tích tương quan
Phân tích tương quan được thực hiện giữa biến phụ thuộc ý định sử dụng website sách nói và các biến độc lập như: mong đợi về giá, sự hữu dụng, sự tin cậy, ảnh hưởng xã hội, cảm nhận sự thích thú. Đồng thời cũng phân tích tương quan giữa
các biến độc lập với nhau nhằm phát hiện những mối tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập. Vì những tương quan như vậy có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả của phân tích hồi quy như gây ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Kết quả phân tích tương quan Pearson
Bảng 4.6 Kết quả phân tích tương quan Pearson
Correlations YĐSD MĐVG SHD STC AHXH CNSTT YĐSD Hệ số tương quan 1 Mức ý nghĩa (kiểm định 2 phía) N 210 MĐV G Hệ số tương quan 0,601** 1 Mức ý nghĩa (kiểm định 2 phía) 0,000 N 210 210 SHD Hệ số tương quan 0,604** 0,487** 1 Mức ý nghĩa (kiểm định 2 phía) 0,000 0,000 N 210 210 210 STC Hệ số tương quan 0,605** 0,385** 0,500** 1 Mức ý nghĩa (kiểm định 2 phía) 0,000 0,000 0,000 N 210 210 210 210 AHXH Hệ số tương quan 0,395** 0,193** 0,312** 0,244** 1 Mức ý nghĩa (kiểm định 2 phía) 0,000 0,005 0,000 0,000 N 210 210 210 210 210 CNST T Hệ số tương quan 0,532** 0,334** 0,420** 0,454** 0,337** 1 Mức ý nghĩa (kiểm định 2 phía) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 210 210 210 210 210 210
Theo kết quả, các biến độc lập đều có tương quan tuyến tính khá mạnh với biến phụ thuộc, các hệ số tương quan đều có ý nghĩa thống kê (p<0,01).
Cụ thể, mối liên hệ tương quan giữa các biến như sau:
Tương quan giữa biến mong đợi về giá và ý định sử dụng website sách nói
là r = 0,601.
Tương quan giữa biến sự hữu dụng và ý định sử dụng website sách nói là r
= 0,604.
Tương quan giữa biến sự tin cậy và ý định sử dụng website sách nói là r =
0.605.
Tương quan giữa biến ảnh hưởng xã hội và ý định sử dụng website sách nói là r = 0,395.
Tương quan giữa biến cảm nhận sự thích thú và ý định sử dụng website sách nói là r = 0,532.
Như vậy, việc phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Tuy nhiên, kết quả phân tích tương quan cũng cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập ở mức tương quan mạnh nên cần quan tâm đến hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy đa biến. Nổi bật là hệ số tương quan giữa sự hữu dụng và sự tin cậy cao nhất với r =
0,500. Kế đến là tương quan giữa sự hữu dụng và mong đợi về giá với hệ số tương
quan r = 0,487. Đứng thứ 3 là tương quan giữa cảm nhận sự thích thú và sự tin cậy với hệ số tương quan r =0,454.
4.5.2. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy được tiến hành với 6 biến độc lập là mong đợi về giá, sự hữu
dụng, sự tin cậy, ảnh hưởng xã hội, cảm nhận sự thích thú và 1 biến phụ thuộc là ý
định sử dụng website sách nói của khách hàng sử dụng phương pháp Enter.
Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng:
YĐSD = B01 + B1*MĐVG + B2*SHD + B3*STC + B4*AHXH + B5*CNSTT + ei
Kết quả hồi quy đa biến
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình:
Bảng 4.7. Bảng chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mơ hình (1)
Mơ hình R R2 R điều chỉnh Độ lệch
chuẩn
Durbin- Watson
1 0,807 0,652 0,642 0,56292 1,826
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 2015)
Như kết quả phân tích thì mơ hình (1) có R2 hiệu chỉnh là 0,642 nghĩa là 64,2% sự biến thiên của ý định sử dụng website sách nói của khách hàng được giải thích bởi sự biến thiên của các thành phần như: mong đợi về giá, sự hữu dụng, sự tin cậy, ảnh hưởng xã hội, cảm nhận sự thích thú.
Kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mơ hình (1): Bảng 4.8. Bảng kiểm định độ phù hợp của mơ hình (1)
Mơ hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa 1 Hồi quy 120,513 6 20,086 63,385 0,000 Phần dư 64,327 203 0,317 Tổng 184,840 209
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 2015)
Với giả thuyết H0: β1= β2= β3= β4= β5= β6=0 (tất cả hệ số hồi quy riêng phần bằng 0)
Giá trị Sig(F) = 0.,000 < mức ý nghĩa 5%: giả thuyết H0 bị bác bỏ. Điều đó có ý nghĩa là sự kết hợp của các biến độc lập hiện có trong mơ hình (1) có thể giải thích được sự biến thiên của biến phụ thuộc. Mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng là phù hợp với tập dữ liệu hiện có.
Sig(β1), Sig(β2), Sig(β3), Sig(β4), Sig(β5), Sig(β6) < mức ý nghĩa 5% nên các biến độc lập tương ứng là mong đợi về giá, sự hữu dụng, sự tin cậy, ảnh hưởng
xã hội, cảm nhận sự thích thú có hệ số hồi quy có ý nghĩa về mặt thống kê ở
Phương trình hồi quy và ý nghĩa các hệ số hồi quy
Bảng 4.9 Bảng thông số thống kê của từng biến trong mơ hình hồi quy
Mơ hình Hệ số khơng chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Giá trị t Mức ý nghĩa Thống kê đa cộng tuyến B Độ lệch chuẩn Beta Dung sai VIF 1 Hằng số 0,318 0,292 1,091 0,277 MĐVG 0,300 0,059 0,257 5,086 0,000 0,673 1,485 SHD 0,205 0,057 0,191 3,587 0,000 0,607 1,647 STC 0,275 0,055 0,254 4,976 0,000 0,658 1,519 AHXH 0,225 0,056 0,183 4,013 0,000 0,824 1,214 CNSTT 0,126 0,047 0,134 2,663 0,008 0,680 1,471 a. Dependent Variable: YĐSD
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 2015)
Phương trình hồi quy rút ra được:
YĐSD = 0,318 + 0,300*MĐVG + 0,205*SHD + 0,275*STC + 0,225*AHXH + 0,126*CNSTT + ei
Tầm quan trọng của các biến trong mơ hình :
Theo kết quả bảng thông số thống kê của từng biến trong mơ hình hồi quy cho thấy tầm quan trọng của các biến này trong mơ hình đối với ý định sử dụng website sách nói của khách hàng như sau:
Nhân tố mong đợi về giá có hệ số Beta là 0,257 nên có tầm quan trọng nhất đối
với ý định sử dụng website sách nói của khách hàng.
Đứng thứ hai là sự tin cậy với hệ số Beta là 0,254.
Thứ 3 là nhân tố sự hữu dụng với hệ số Beta là 0,191.
Tiếp theo là nhân tố ảnh hưởng xã hội với hệ số Beta là 0,183.
Và cuối cùng là nhân tố cảm nhận sự thích thú với hệ số Beta là 0,134.
Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết
Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư:
Hình 4.1. Biểu đồ phần dư chuẩn hóa mơ hình
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 2015)
Từ biểu đồ phần dư chuẩn hóa có trị trung bình (Mean) = 2,61*10-15 ≅ 0 và độ lệch chuẩn = 0,986 ≅ 1: phân phối phần dư có dạng gần chuẩn, thỏa yêu cầu giả định về phân phối chuẩn của phần dư.
Kiểm định đa cộng tuyến:
Theo kết quả thì giá trị VIF của các biến độc lập đều < 2 nên hiện tượng đa cộng tuyến của các biến độc lập khơng ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình (1).
Kiểm định tính độc lập của sai số
Hệ số Durbin-Watson là d = 1,826 cho thấy các sai số trong mơ hình (1) khơng