.13 Bảng hệ số hồi quy

Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig.

Thống kê đa cộng tuyến B Sai lệc chuẩn Beta Dung sai VIF 1 Hằng số hồi quy 1.156 0.349 3.317 0.001 TT 0.200 0.061 0.205 3.297 0.001 0.630 1.588 GIA 0.138 0.057 0.139 2.413 0.017 0.736 1.359 DSD 0.161 0.063 0.152 2.545 0.012 0.682 1.467 AHXH 0.141 0.057 0.153 2.462 0.015 0.634 1.577 DDLC 0.143 0.072 0.136 1.992 0.048 0.521 1.920 TMMS 0.053 0.049 0.064 1.083 0.280 0.705 1.419 RR - 0.176 0.039 - 0.240 - 4.479 0.000 0.851 1.175 a. Biến phụ thuộc: YDMH

Theo bảng tóm tắt mơ hình, ta có R2 hiệu chỉnh bằng 0.520 do đó 7 biến TT, GIA, DSD, AHXH, DDLC, TMMS, RR giải thích được 52% sự thay đởi của YDMH. Cịn 48% sự biến thiên cịn lại của YDMH sẽ được giải thích bởi các ́u tớ 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. Mặt khác, hệ số Durbin –Watson là 1.876 (nằm trong khoảng 0 <1.876< 4) vậy khơng có sự tương quan chuỗi bậc 1 trong mơ hình. Hệ sớ phóng đại phương sai VIF của các biến độc lập

trong mô hình đều nhỏ hơn 10 nên tính đa cộng tuyến của các biến độc lập trong mô hình là không đáng kể. Vì vậy, mơ hình khơng bị vi phạm khi sử dụng phương pháp hồi quy bội.

Kết luận:

Theo bảng 4.13 thì 6 trong 7 biến độc lập trong mơ hình nghiên cứu tác động có ý nghĩa đến ý định MHTTQM của người tiêu dùng tại TPHCM bao gồm tính thuận tiện (Sig = 0.001<0.05), mong đợi về giá (Sig = 0.001<0.05), tính dễ sử dụng (Sig = 0.012<0.05), ảnh hưởng xã hội (Sig = 0.015< 0.05), đa dạng sự lựa chọn (Sig = 0.048<0.05) và nhận thức rủi ro (Sig = 0.000< 0.05). Cịn ́u tớ thoải mái mua sắm (TMMS) tác động không có ý nghĩa đến ý định MHTTQM vì Sig = 0.280>0.05. Mức độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc sẽ được thể hiện thông qua hệ số Beta chuẩn hóa.

Ý định MHTTQM chịu tác động cùng chiều của 5 yếu tố với mức độ ảnh hưởng tăng dần như sau: (1) đa dạng lựa chọn (β1=0.136), (2) mong đợi về giá (β2=0.139), (3) tính dễ sử dụng (β3=0.152), (4) ảnh hưởng xã hội (β4=0.153), (5) tính thuận tiện (β5=0.205) và 1 yếu tố có tác động ngược chiều là nhận thức rủi ro (β7= -0.240), yếu tố này có tác động mạnh nhất đến ý định MHTTQM của người tiêu dùng. Khi nhận thức rủi ro liên quan đến MHTTQM càng tăng, thì ý định mua hàng của khách hàng sẽ giảm và ngược lại. Bên cạnh đó, việc loại bỏ yếu tố TMMS cho ta biết trong môi trường kinh

doanh cạnh tranh ngày nay người tiêu dùng luôn được phục vụ và chăm sóc chu đáo hơn khi mua hàng truyền thống so với mua hàng qua mạng.

4.5.3. Phân tích các giả thuyết trong mô hình 4.5.3.1. Kiểm định các giả định mô hình

Từ kết quả quan sát trong mẫu, ta phải suy rộng kết luận cho mối quan hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn giải kết quả hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết của mơ hình hồi quy. Nếu các giả định bị vi phạm thì các kết quả ước lượng không đáng tin cậy nữa (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Trong phần này, tác giả tiến hành kiểm định các giả định hàm hồi quy tún tính cở điển bao gồm các giả định:

a) Khơng có hiện tượng đa cộng tún.

b) Phương sai của phần dư không đổi.

c) Các phần dư có phân phới chuẩn.

d) Khơng có hiện tượng tương quan giữa các phần dư.

a) Xem xét giả định không có hiện tượng đa cộng tuyến

Trong mơ hình hồi quy tún tính bội, giả định giữa các biến độc lập của mơ hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Hiện tượng này có thể phát hiện thông qua hệ số phóng đại (VIF). Nếu VIF lớn hơn 10 thì hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Trong mơ hình này, để khơng có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng thì VIF phải nhỏ hơn 10. Qua bảng 4.13, các giá trị VIF thành phần đạt giá trị từ 1.175 đến 1.920, tất cả đều nhỏ hơn 10 chứng tỏ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.

b) Xem xét giả định phương sai phần dư không đởi

Xem xét đồ thị của phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc để kiểm tra có hiện tượng phương sai thay đởi hay khơng. Quan sát đồ thị phân tán ở biểu đồ 4.1, nhận thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên theo đường hoành độ không. Như vậy, giả định phương sai khơng đởi của mơ hình hồi quy khơng bị vi phạm.

Biều đồ 4.1

(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)

c) Xem xét giả định phân phối chuẩn của phần dư

Phần dư có thể không tuân theo phân phới chuẩn vì nhiều lý do, sử dụng mô hình không đúng, phương sai không phải là hằng số, số lượng phần dư khơng đủ nhiều để phân tích (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Trong phần này, tác giả sử dụng biểu đồ Histogram, P-P đểxem xét. Nhìn vào biểu đồ 4.2 và biểu đồ 4.3, giả định phần phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.

Trước hết, xem xét tần sớ của phần dư chuẩn hóa ở biểu đồ 4.2, ta thấy phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn St.Dev = 0,982 tức gần bằng 1. Do đó, có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.

Biểu đồ 4.2

(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)

Biểu đồ 4.3

Từ biểu đồ 4.3, các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng mà phân tán dọc theo, sát đường kỳ vọng nên có thể chấp nhận giả thuyết cho rằng phân phối của phần dư là phân phối chuẩn. Từ các kết quả kiểm định trên, có thể kết ḷn giả định phân phới chuẩn không bị vi phạm.

d) Xem xét giả định tính độc lập phần dư

Khi xảy ra hiện tượng tự tương quan, các ước lượng của mơ hình hồi quy không đáng tin cậy. Phương pháp kiểm định có ý nghĩa nhất để phát hiện tự tương quan là kiểm định Dubin-Waston (d). Nếu 1<d<3 thì kết ḷn mơ hình khơng có tự tương quan, nếu 0<d<1 thì kết ḷn mơ hình có tự tương quan dương, nếu 3<d<4 thì kết ḷn mơ hình có tự tương quan âm. Bảng 4.11 thể hiện Durbin-Waston bằng 1.876, có nghĩa là chấp nhận giả định khơng có tương quan giữa các phần dư.

Như vậy, các giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính đều thỏa mãn. Tiếp theo các kiểm định về độ phù hợp và kiểm định các hệ số hồi quy được trình bày.

4.5.3.2. Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu a) Tính thuận tiện

Giả thuyết H1: Tính thuận tiện có tác động dương (+) lên ý định

MHTTQM của người tiêu dùng.

Hệ sớ hồi quy chuẩn hóa β1=0.205, sig(β1)=0.001 < 5%: chấp nhận giả thuyết H1.

Nhận xét: kết quả khảo sát cho thấy tính thuận tiện có tác động tích cực

mạnh nhất lên ý định MHTTQM. Khi người tiêu dùng nhận thấy được tính thuận tiện của việc MHTTQM càng cao thì họ càng muốn tham gia sử dụng hình thức mua sắm này.

b) Mong đợi về giá

Hệ số hồi quy chuẩn hóa β2=0.139, sig(β2)=0.017 < 5%: chấp nhận giả thuyết H2.

Nhận xét: yếu tố này tác động cùng chiều lên ý định MHTTQM của

người tiêu dùng. Việc bán hàng qua mạng sẽ giúp nhà cung cấp giảm thiểu được chi phí mặt bằng, lưu kho, nhân sự… nên giá thành sẽ rẻ hơn.

c) Tính dễ sử dụng

Giả thuyết H3: Tính dễ sử dụng có tác động dương (+) lên ý định

MHTTQM của người tiêu dùng.

Hệ số hồi quy chuẩn hóa β3=0.152, sig(β3)=0.012 < 5%: chấp nhận giả thuyết H3.

Nhận xét: có sự tác động dương giữa nhận thức tính dễ sử dụng lên ý định

mua hàng. Khi người sử dụng nhận thức rằng các chức năng và thao tác trong việc MHTTQM là dễ sử dụng thì ý định sử dụng hình thức mua hàng này sẽ tăng lên.

d) Ảnh hưởng xã hội

Giả thuyết H4: Ảnh hưnng x hội có tác động dương (+) lên ý định

MHTTQM của người tiêu dùng.

Hệ số hồi quy chuẩn hóa β4=0.153, sig(β4)=0.015 < 5%: chấp nhận giả thuyết H4.

Nhận xét: ảnh hưởng xã hội có tác động dương lên ý định mua hàng. Khi

càng nhận được nhiều sự ủng hộ, động viên của những người có ảnh hưởng (gia đình, người thân, đồng nghiệp,…) thì ý định sử dụng dịch vụ MHTTQM của người tiêu dùng càng tăng lên.

e) Đa dạng sự lựa chọn

Giả thuyết H5: Đa dạng sự lựa chọn có tác động dương (+) lên ý định

Hệ số hồi quy chuẩn hóa β5=0.136, sig(β5)=0.048 < 5%: chấp nhận giả thuyết H5.

Nhận xét: đa dạng sự lựa chọn có tác động dương nhỏ nhất lên ý định sử

dụng. Khi càng quan tâm đến việc tìm kiếm nhiều mặt hàng và cảm nhận được tính năng này thì ý định MHTTQM của người tiêu dùng càng tăng lên.

f) Thoải mái mua sắm

Giả thuyết H6: Thoải mái khi mua sắm có tác động dương (+) lên ý

định MHTTQM của người tiêu dùng.

Hệ số hồi quy chuẩn hóa β6=0.160, sig(β6)= 0.280 > 0.05: bác bỏ giả

thuyết H6.

Nhận xét: thoải mái mua sắm có tác động rất yếu hoặc không có tác

động lên ý định mua hàng nên không có ảnh hưởng đến ý định MHTTQM của người tiêu dùng.

g) Nhận thức rủi ro

Giả thuyết H7: Nhận thức rủi ro có tác động âm (-) lên ý định

MHTTQM của người tiêu dùng.

Hệ số hồi quy chuẩn hóa β7=-0.240, sig(β7)=0.000 < 5%: chấp nhận giả thuyết H7.

Nhận xét: nhận thức rủi ro là yếu tố có tác động ngược chiều và mạnh

nhất với ý định mua hàng. Khi cảm nhận rủi ro trong việc MHTTQM càng cao thì ý định mua hàng của người tiêu dùng càng giảm.

Bảng 4.14: Bảng tóm tắt kết quả kiểm định giả thuyết Giả

thuyết Nội dung Sig

Kết quả kiểm định

H1 Tính thuận tiện có tác động dương (+) lên ý

định MHTTQM của người tiêu dùng 0.001

Chấp nhận H1

H2 Mong đợi về giá có tác động dương (+) lên ý

định MHTTQM của người tiêu dùng 0.017

Chấp nhận H2

H3 Tính dễ sử dụng có tác động dương (+) lên ý

định MHTTQM của người tiêu dùng 0.012

Chấp nhận H3

H4 Ảnh hưởng xã hội có tác động dương (+) lên ý

định MHTTQM của người tiêu dùng 0.015

Chấp nhận H4

H5 Đa dạng sự lựa chọn có tác động dương (+) lên

ý định MHTTQM của người tiêu dùng 0.048

Chấp nhận H5

H6 Thoải mái khi mua sắm có tác động dương (+)

lên ý định MHTTQM của người tiêu dùng 0.280 Bác bỏ H6 H7 Nhận thức rủi ro có tác động âm (-) lên ý định

MHTTQM của người tiêu dùng 0.000

Chấp nhận H7

(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)

4.5.4. Phân tích sự khác biệt

Thực hiện việc nghiên cứu định tính nhằm tìm sự khác biệt về ý định MHTTQM giữa các nhóm xét theo giới tính, độ t̉i, trình độ học vấn, nghề nghiệp 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 tởng thể (T- test). Còn lại các yếu tớ khác có từ 3 nhóm mẫu trở lên thì sử dụng phương pháp phân tích ANOVA vì phương pháp này cho phép kiểm định tất cả các nhóm mẫu cùng một lúc với độ tin cậy 95% (Hoàng trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, trang 115 & 123). Kết quả chi tiết được trình bày trong phụ lục III.6.

4.5.4.1. Kiểm định sự khác biệt theo giới tính Bảng 4.15: Bảng thống kê nhóm giới tính

Thống kê nhóm

GIOI_TINH N Trung bình Độ lệc chuẩn Trung bình độ lệch chuẩn YDMH Nam 92 3.750 0.689 0.072

Nữ 106 3.717 0.814 0.079

(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)

Bảng 4.16: Bảng kiểm định T-Test

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 MH Giả định phương sai bằng nhau 2.159 0.143 0.306 196 0.760 0.033 0.108 (0.180) 0.246 Giả định phương sai không bằng nhau 0.309 195.895 0.758 0.033 0.107 (0.178) 0.244

(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)

Mức ý nghĩa của Levene’s Test là 0.143 (> 0.05), nghĩa là phương sai của hai nhóm bằng nhau. Bên cạnh đó, mức ý nghĩa của T-test là 0.760 (>0.05), từ đó có thể kết ḷn với độ tin cậy 95% khơng có sự khác biệt có ý nghĩa thớng kê về ý định MHTTQM của người tiêu dùng ở TPHCM giữa hai nhóm nam và nữ.

4.5.4.2. Kiểm định sự khác biệt về độ tuổi Bảng 4.17: Bảng thống kê Levene theo nhóm tuổi

YDMH

Thống kê

Levene df1 df2 Sig. 7.322 3 194 0.000

Kiểm định Levene về phương sai đồng nhất là có ý nghĩa vì Sig.= 0.000 < 0.05, chứng tỏ rằng có sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm t̉i của người tiêu dùng tham gia khảo sát.

Bảng 4.18: Bảng kết quả Anova theo nhóm tuổi ANOVA ANOVA YDMH

Tổng bình phương df Trung bình

bình phương F Sig. Giữa các nhóm 3.475 3 1.158 2.055 .108

Trong các nhóm 109.338 194 .564

Tổng 112.813 197

(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)

Kiểm định sự khác biệt có sig = 0.108>0.05 chứng tỏ không có sự khác biệt về YDMH giữa các nhóm tuổi.

4.5.4.3. Kiểm định sự khác biệt về trình độ

Bảng 4.19: Bảng thống kê Levene theo nhóm trình độ

YDMH

Thống kê Levene df1 df2 Sig. 1.625 2 195 0.200

(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)

Kiểm định Levene về phương sai đồng nhất không có ý nghĩa vì Sig.= 0.200>0.05, chứng tỏ rằng không có sự khác biệt về phương sai của giữa các nhóm trình độ người tiêu dùng tham gia khảo sát.

Bảng 4.20: Bảng kết quả Anova theo nhóm trình độ ANOVA ANOVA

YDMH

Tổng bình phương df Trung bình

bình phương F Sig. Giữa các nhóm 26.522 2 13.261 29.967 .000

Trong các nhóm 86.291 195 .443

Tổng 112.813 197

Kết quả kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm cho thấy có sự khác biệt về YDMH giữa các nhóm vì Sig = 0.000 < 0,05.

Bảng 4.21: Bảng kết quả so sánh theo các nhóm trình độ Multiple Comparisons Multiple Comparisons

Dependent Variable: YDMH LSD (I) TRINH_DO Mean Difference (I-J) Std. Error Sig. 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound Dưới đại học Đại học -.834* .108 .000 -1.05 -.62 Sau đại học -.624* .136 .000 -.89 -.35 Đại

học

Dưới đại học .834* .108 .000 .62 1.05 Sau đại học .210 .126 .097 -.04 .46 Sau

đại học

Dưới đại học .624* .136 .000 .35 .89 Đại học -.210 .126 .097 -.46 .04 *. The mean difference is significant at the 0.05 level.

(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)

Từ kết quả ở bảng 4.21, ta thấy có sự khác biệt về YDMH giữa nhóm dưới đại học với hai nhóm cịn lại (vì hệ sớ sig = 0.000<0.05). Cụ thể, YDMH được thể hiện ở nhóm dưới đại học thấp hơn hai nhóm cịn lại. Bên cạnh đó, khơng nhận thấy sự khác biệt về YDMH giữa 2 nhóm đại học và sau đại học (vì sig = 0.097>0.05). Kết quả được thể hiện thông qua biều đồ 4.4

Biểu đồ 4.4

(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)

4.5.4.4. Kiểm định sự khác biệt về nghề nghiệp Bảng 4.22: Bảng thống kê Levene theo nhóm nghề nghiệp

YDMH

Thống kê

Levene df1 df2 Sig. 2.738 3 194 0.045

(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)

Kiểm định Levene về phương sai đồng nhất là có ý nghĩa vì Sig.=0.045<0.05, chứng tỏ rằng có sự khác biệt về phương sai của giữa các nhóm nghề nghiệp của người tiêu dùng tham gia khảo sát.

Bảng 4.23: Bảng kết quả Anova theo nhóm nghề nghiệp ANOVA ANOVA

YDMH

Tổng bình phương df Trung bình

bình phương F Sig. Giữa các nhóm 2.680 3 0.893 1.574 .197

Trong các nhóm 110.133 194 .568

Tổng 112.813 197

Kiểm định sự khác biệt có sig = 0.197>0.05 chứng tỏ không có sự khác biệt về YDMH giữa các nhóm nghề nghiệp.

4.5.4.5. Kiểm định sự khác biệt về thu nhập Bảng 4.24: Bảng thống kê Levene theo nhóm thu nhập

YDMH

Thống kê

Levene df1 df2 Sig. 1.711 3 194 0.166

(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)

Kiểm định Levene về phương sai đồng nhất có Sig.= 0.166 > 0.05, chứng tỏ khơng có sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm thu nhập của người tiêu dùng tham gia khảo sát.

Bảng 4.25: Bảng thống kê Levene theo nhóm thu nhập ANOVA YDMH Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. Giữa các nhóm 0.850 3 0.283 0.491 .689 Trong các nhóm 111.963 194 .577 Tổng 112.813 197

(Nguồn: kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)

Kiểm định sự khác biệt có sig = 0.689>0.05 chứng tỏ không có sự khác biệt về YDMH giữa các nhóm thu nhập.