CHƢƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Điều ch nh mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết
4.4.3.1. Kiểm định các giả định của mơ 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 khơng đáng tin cậy nữa (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Trong phần này, tác giả tiến hành kiểm định các giả định hàm hồi quy tuyến
tính cổ điển bao gồm các giả định:
- Khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. - Phương sai của phần dư không đổi.
- Các phần dư có phân phối chuẩn.
- Khơng có hiện tượng tương quan giữa các phần dư.
a. Xem xét giả định khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến
Trong mơ hình hồi quy tuyến 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 thơng 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 4.12, giá trị VIF thành phần đều nhỏ hơn 10 chứng tỏ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
b. Giả định phƣơng sai của phần dƣ không đổi
Xem xét đồ thị của phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc hiệu quả công việc để kiểm tra có hiện tượng phương sai thay đổi hay khơng. Quan sát đồ thị phân tán ở Biểu đồ 4.1, nhận thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên theo đường hồnh độ khơng. Như vậy, giả định phương sai khơng đổi của mơ hình hồi quy khơng đổi.
c. Giả định về phần phối chu n của phần dƣ
Biểu đồ 4.2. Biểu đồ tần số của phần dƣ chu n hóa
Phần dư có thể khơng tn theo phân phối chuẩn vì nhiều lý do, sử dụng mơ hình khơng đúng, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng phần dư không đủ nhiều để phân tích (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Trong phần này, tác giả sử dụng biểu đồ Histogram, P-P để xem xét. Nhìn vào Biểu dồ 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 số của phần dư chuẩn hóa ở biểu đồ 4.2, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn St.Dev = 0,993 tức gần bằng 1. Do đó, có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
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 luận giả định phân phối chuẩn không bị vi phạm.
d. Giả định về tính độc lập của phần dƣ
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 luận mơ hình khơng có tự tương quan, nếu 0<d<1 thì kết luận mơ hình có tự tương quan dương, nếu 3<d<4 thì kết luận mơ hình có tự tương quan âm. Bảng 4.10 thể hiện Durbin - Waston là 1,885, 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.
4.4.3.2. Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Hệ số R2 trong mơ hình là 0.311 đánh giá độ phù hợp của mơ hình. Mặt khác, kết quả nghiên cứu cho thấy R2
điều chỉnh là 0.301 < R2, sử dụng hệ số này để đánh giá độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu sẽ an tồn và chính xác hơn vì nó khơng thổi phồng độ phù hợp mơ hình (Bảng 4.10). R2 điều chỉnh bằng 0.301 nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội xây dựng có các biến tiềm ẩn và các biến độc lập giải thích được 30,1% sự biến thiên của biến phụ thuộc. Ngoài ra, kiểm định F được sử dụng trong phân tích phương sai vẫn là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Giá trị F trong Bảng 4.11 là 31.4, trị số này được tính từ giá trị R2 đầy đủ, mức ý nghĩa quan sát (Sig= 0,000) rất nhỏ sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng β1 = β2 = β3 = β4.
Với số liệu này, mơ hình hồi quy tuyến tính đưa ra là phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng được.
Hệ số hồi quy riêng trong mơ hình dùng để kiểm định vai trò quan trọng của các biến độc lập tác động như thế nào đối với biến phụ thuộc. Cụ thể hơn, các hệ số riêng trong mơ hình cho biết mức độ ảnh hưởng các biến.
Thông qua hệ số Beta chuẩn hóa trong kết quả hồi quy Bảng 4.8, mơ hình hồi quy bội của ý định mua lại dựa trên kết quả khảo sát nghiên cứu này là:
YDML = 1,150 + 0.317 * TC + 0.163 * DT + 0.137 * SD
Sự tin cậy là một yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến Ý định mua lại của khách hàng (có hệ số hồi quy lớn nhất). Dấu dương của hệ số β có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Sự tin cậy” và “Ý định mua lại” là mối quan hệ cùng chiều. Theo đó, khi khách hàng cảm nhận rằng mình tin cậy với cơng ty khi mua hàng trực tuyến thì Ý định mua lại càng tăng. Kết quả hồi quy (Bảng 4.12) có β5 = 0.317 (mức ý nghĩa
< 0,05) nghĩa là khi tăng Sự tin cậy lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì Ý định mua lại tăng thêm 0.317 đơn vị lệch chuẩn, Vậy giả thuyết H5 được chấp nhận.
Danh tiếng công ty là một yếu tố có ảnh hưởng lớn tiếp theo đến Ý định mua lại của khách hàng. Dấu dương của hệ số β có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố
“Danh tiếng công ty” và “Ý định mua lại” là mối quan hệ cùng chiều. Theo đó, khi khách hàng cảm nhận rằng Danh tiếng công ty là tốt khi mua hàng trực tuyến thì Ý định mua lại càng tăng. Kết quả hồi quy (Bảng 4.12) có β3 = 0.163 (mức ý nghĩa <
0,05) nghĩa là khi tăng Danh tiếng công ty lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì Ý định mua lại tăng thêm 0.163 đơn vị lệch chuẩn. Vậy giả thuyết H3 được chấp nhận.
Tính dễ sử dụng của trang web bán hàng trực tuyến là một yếu tố có ảnh hưởng lớn tiếp theo đến Ý định mua lại của khách hàng. Dấu dương của hệ số β có ý nghĩa là mối quan hệ giữa yếu tố “Danh tiếng công ty” và “Ý định mua lại” là mối quan hệ cùng chiều. Theo đó, khi khách hàng cảm nhận rằng Tính dễ sử dụng của trang web bán hàng trực tuyến là tốt khi mua hàng trực tuyến thì Ý định mua lại càng tăng. Kết quả hồi quy (Bảng 4.12) có β2 = 0.137 (mức ý nghĩa < 0,05) nghĩa là
khi tăng Tính dễ sử dụng lên 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì Ý định mua lại tăng thêm 0.137 đơn vị lệch chuẩn. Vậy giả thuyết H2 được chấp nhận.
β5=0,317/0,000
β3=0,163/0,025
β2=0,137/0,003
4.4.5. Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Có 6 giả thuyết được đề nghị, tiến hành kiểm định lần lượt các giả thuyết có kết quả như sau (Bảng 4.13):
Bảng 4.13. Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết Phát biểu Trị thống kê Kết quả
H1 Giá trị cảm nhận được đánh giá càng cao thì Ý định
mua lại của khách hàng càng cao 0,056>0,05 Bác bỏ
H2 Tính dễ sử dụng được đánh giá càng cao thì Ý định
mua lại của khách hàng càng cao 0,003<0,05 Chấp nhận
H3 Danh tiếng công ty được đánh giá càng cao thì Ý
định mua lại của khách hàng càng cao 0,025<0,05 Chấp nhận
H4 Sự bảo mật được đánh giá càng cao thì Ý định mua
lại của khách hàng càng cao 0,445>0,05 Bác bỏ
H5 Sự tin cậy được đánh giá càng cao thì Ý định mua
lại của khách hàng càng cao 0,000<0,05 Chấp nhận
H6 Hữu ích cảm nhận được đánh giá càng cao thì Ý
định mua lại của khách hàng càng cao 0,146>0,05 Bác bỏ
Hình 4.2. Kết quả kiểm định mơ hình lý thuyết TIN CẬY TIN CẬY
DANH TIẾNG của khách hàng Ý định mua lại
4.5. Kiểm định sự khác biệt giữa các biến kiểm soát với sự tác động đến Ý định mua lại
Trong các phần đã được phân tích ở Chương 4, chúng ta đã phân tích các nhân tố tác động vào Ý định mua lại trực tuyến của khách hàng tại TP.HCM. Trong phần 4.5 này, tác giả tiếp tục đi tìm câu trả lời liệu mức độ cảm nhận về các nhân tố nêu trên có sự khác biệt giữa các nhóm khách hàng khi họ được chia theo giới tính, tình trạng hơn nhân, nhóm tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập, thời gian sử dụng Internet 1 ngày, số lần mua hàng trực tuyến trong 3 năm qua, thời gian tiêu tốn khi mua hàng trực tuyến và kinh nghiệm khi mua hàng trực tuyến. Tác giả dùng phân tích T-Test cho hai biến kiểm sốt giới tính và tình trạng hơn nhân. Phân tích phương sai (Anova) cho các biến kiểm sốt cịn lại, đây là sự mở rộng của phép kiểm định T, vì phương pháp này giúp so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên. Kết hợp với phép kiểm định Benferroni, là thủ tục so sánh bội được dùng để xác định sự khác nhau có nghĩa giữa trị số trung bình của từng cặp nhóm đối tượng với nhau. Phép kiểm định này cho phép linh hoạt điều chỉnh được mức ý nghĩa khi tiến hành so sánh bội dựa trên số lần tiến hành so sánh (Phụ lục 6).
Sau khi tiến hành phân tích Independent T-Tests cùng mức ý nghĩa 0,05 kết quả thu được như sau:
- Khơng có sự khác biệt về giữa tình trạng hơn nhân là độc thân hay đã kết hôn về Ý định mua lại trong mẫu nghiên cứu khi được chia theo trạng hôn nhân của khách hàng mua hàng trực tuyến.
- Khơng có sự khác biệt giữa nam và nữ về Ý định mua lại trong mẫu nghiên cứu khi được chia theo giới tính của khách hàng mua hàng trực tuyến.
Sau khi tiến hành phân tích ANOVA với kiểm định Bonferroni cùng mức ý nghĩa 0,05 kết quả thu được như sau:
- Có sự khác biệt về các nhân tố nêu trên trong mẫu nghiên cứu khi được chia theo độ tuổi và chuyên môn của khách hàng.
- Khơng có sự khác biệt về trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập, thời gian sử dụng Internet, tần suất mua hàng trực tuyến, số lần mua hàng trực tuyến
trong 3 năm qua, thời gian tiêu tốn khi mua hàng trong mẫu nghiên cứu về Ý định mua lại của khách hàng mua hàng trực tuyến.
Tóm tắt chƣơng 4
Trong chương 4 tác giả trình bày kết quả nghiên cứu gồm các nội dung: thông tin mẫu nghiên cứu, kiểm định thang đo, mơ hình nghiên cứu, phân tích hồi quy. Tác giả xem xét ảnh hưởng của các biến tác động đến Ý định mua lại trực tuyến của khách hàng tại TP.HCM
CHƢƠNG 5. HÀM Ý VÀ KẾT LUẬN
Chương 5 trình bày phần thảo luận kết quả nghiên cứu được ở Chương 4, thông qua đó tác giả đưa ra các kiến nghị nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp trong môi trường kinh doanh trực tuyến.
5.1. Thảo luận kết quả
5.1.1. Về mẫu khảo sát
Descriptive Statistics
N Tối thiểu Tối đa Trung bình Độ lệch chu n DT 213 3.00 5.00 3.9089 .45325
TC 213 3.00 5.00 3.9239 .49186
SD 213 2.33 5.00 3.6150 .62859
YDML 213 2.50 5.00 3.5246 .45393
N hợp lệ 213
Kết quả trong từng mẫu khảo sát trên cho thấy mức độ trung bình của ý định mua lại thu được trong dữ liệu mẫu là 3.5246. Dữ liệu mẫu cũng cho thấy các giá trị trung bình của các biến thành phần có giá trị trung bình từ 3.5246 đến 3.9239, trong đó thành phần ý định mua lại có giá trị thấp nhất là 3.5246 nhưng độ lệch chuẩn cũng khá thấp và mang tính tin cậy cao, sau đó đến tính dễ sử dụng là 3.6150; danh tiếng là 3.9089 và cuối cùng là tin cậy có giá trị cao nhất là 3.9239. Tính dễ sử dụng có độ lệch chuẩn cao nhất, điều đó có nghĩa là khách hàng cịn khá mơ hồ về tính dễ sử dụng của một trang web mua bán trực tuyến
5.1.2. Kết quả nghiên cứu
Kết quả phân tích ở chương 4 cho thấy ý định mua lại chịu ảnh hưởng bởi ba yếu tố chính đó là sự tin cậy, danh tiếng cơng ty và tính dễ sử dụng. Trong đó sự tin cậy có tác động mạnh nhất, kế đến là danh tiếng công ty và sau cùng là tính dễ sử dụng. Yếu tố giá trị cảm nhận và sự bảo mật khơng có tác động đáng kể đến ý định mua lại của khách hàng.
Sự tin cậy có ảnh hưởng mạnh nhất đến ý định mua lại, kết quả này phù hợp với khám phá của Chiu (2009) và Pavlou và Fygenson (2006) cho rằng sự tin cậy là
yếu tố tác động chính tác động đến ý định mua lại, cũng như trong việc xây dựng mối quan hệ khách hàng và lòng trung thành khách hàng. Một nghiên cứu gần đây của Flavian and Guinalıu (2006) cũng nhấn mạnh vai trò quan trọng của sự tin cậy đối với ý định mua lại của khách hàng khi mua sắm trực tuyến. Thật vậy, sự có mặt của yếu tố tin cậy trong bất kỳ mơ hình lý thuyết nào để dự đốn lịng trung thành khách hàng hoặc ý định mua lại cũng đều được bảo đảm mạnh mẽ.
Trong thực tế chúng ta nhận thấy rằng, sự tin cậy là điều kiện rất cần thiết để bắt đầu cho bất kì mối quan hệ mua bán nào đó, dù là hình thức trực tuyến hay hình thức truyền thống. Mơi trường trực tuyến- một mơi trường ảo có thể nói là khá mới mẻ với đa số người tiêu dùng, khách hàng khơng có nhiều kinh nghiệm trong mơi trường này, nó chứa đựng quá nhiều rủi ro khi giao dịch. Khách hàng không thể trực tiếp kiểm tra chất lượng sản phẩm, khơng thể giám sát sự an tồn và bảo mật khi cung cấp thông tin cá nhân,thông tin tài chính…Do đó, khi sự tin cậy vào website, tin cậy vào nhà cung cấp sản phẩm, dịch vụ càng cao thì khách hàng mới mạnh dạn, tự tin mua hàng.
Do có sự tách biệt về khơng gian và thời gian giữa người mua và người bán trong thương mại điện tử nên dẫn đến trình trạng thơng tin bất đối xứng. Đứng ở góc độ người mua, chúng ta thấy rằng có hai khía cạnh của thơng tin bất đối xứng liên quan đến sự không chắc chắn và rủi ro gian lận khi mua hàng online đó là: thiếu thơng tin nhận dạng về người bán và thông tin khơng đầy đủ hoặc bị bóp méo về sản phẩm. Nếu khách hàng nhận thức tình trạng thơng tin bất đối xứng càng cao thì họ sẽ ngần ngại, do dự khi mua hàng. Điều này một lần nữa khẳng định vai trò của sự tin cậy đối với ý định mua lại của khách hàng.
Về danh tiếng công ty, kết quả này cũng phù hợp với kết quả của Hess (2008) và các nghiên cứu trước đó, xác nhận rằng danh tiếng cơng ty có ảnh hưởng đến ý định mua lại của khách hàng. Thực tế chúng ta có thể dễ dàng nhận thấy đây là yếu tố có tác động mạnh đối với ý định mua lại cũng như đối với lòng trung thành của khách hàng. Danh tiếng công ty không thể dễ dàng được tạo ra trong một
thời gian ngắn hay dễ dàng mua mà có được. Do đó, dù là hình thức kinh doanh truyền thống hay kinh doanh trực tuyến thì hình ảnh,thương hiệu là rất quan trọng. Một cửa hàng truyền thống ít nhất có thể truyền tải hình ảnh thơng qua vị trí hay