4.2 .Đánh giá thang đo qua kiểm tra hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
4.2.6. Thang đo Ý định nhấp chuột vào quảng cáo
Bảng 4.9. Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo Ý định nhấp chuột vào quảng cáo
Thống kê độ tin cậy
Cronbach's Alpha Số lƣợng biến .828 8 Thống kê biến-tổng Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến-tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến IT1 22.53 16.250 .510 .815 IT2 22.80 15.865 .588 .803 IT3 22.98 15.845 .631 .798 IT4 22.47 17.875 .399 .826 IT5 22.73 15.957 .713 .790 IT6 22.92 16.314 .617 .801 IT7 22.69 15.253 .686 .789 IT8 22.96 16.999 .344 .841
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giả)
Thang đo Ý định nhấp chuột vào quảng cáo có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.828 > 0.6 ; đồng thời các biến quan sát của các thang đo này đều có hệ số tƣơng quan biến tổng lớn hơn 0.3. Vì vậy các biến quan sát của thang đo này đủ điều kiện và đƣợc sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.
Mặc dù việc loại biến IT8 có thể làm cho hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên, nhƣng vì biến này có ý nghĩa về mặt nội dung, đồng thời hệ số Cronbach’s Alpha giữa việc loại biến và giữ biến không chênh lệch nhau quá nhiều nên tác giả quyết định không loại biến này.
Sau khi phân tích độ tin cậy, kết quả cho thấy tất cả các thang đo của nghiên cứu này đều đạt đƣợc độ tin cậy cao và đƣợc sử dụng cho phân tích EFA tiếp theo.
4.3. Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá (EFA) 4.3.1. Kiểm định thang đo các nhân tố sáng tạo trong mẫu quảng cáo
Thang đo các nhân tố sáng tạo của mẫu quảng cáo gồm 4 thành phần nghiên cứu với 14 biến quan sát. Sau khi phân tích Cronbach’s Alpha, 14 biến quan sát này đều đảm bảo độ tin cậy nên tiếp tục đƣợc phân tích nhân tố khám phá để đánh giá độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần.
Bảng 4.10. Kiểm định KMO các nhân tố sáng tạo
Kiểm định KMO và Bartlett's
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .806 Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square 1297.619
Df 91
Sig. .000
Kiểm định KMO and Bartlett’s Test trong phân tích nhân tố có kết quả sig=0.000 và hệ số KMO=0.806>0.5, do vậy phân tích nhân tố khám phá (EFA) có đủ điều kiện để áp dụng.
Kết quả phân tích EFA cho thấy trích đƣợc 4 nhóm nhân tố nhƣ trình bày ở bảng 4.11
Bảng 4.11. Kết quả trích nhân tố các nhân tố sáng tạo
Thành phần
Giá trị Eigenvalue ban đầu Tổng phƣơng sai trích Tổng
cộng
% của biến % tích lũy Tổng cộng
% của biến % tích lũy
1 5.161 36.867 36.867 5.161 36.867 36.867 2 2.282 16.298 53.164 2.282 16.298 53.164 3 1.447 10.333 63.497 1.447 10.333 63.497 4 1.122 8.012 71.510 1.122 8.012 71.510 5 .757 5.406 76.916 6 .662 4.729 81.645 7 .552 3.945 85.590 8 .416 2.970 88.561 9 .378 2.701 91.261 10 .351 2.510 93.771 11 .266 1.897 95.667 12 .230 1.644 97.311 13 .219 1.568 98.879 14 .157 1.121 100.000
Sau khi quay nhân tố, các biến quan sát đƣợc phân chia vào 4 nhóm nhân tố riêng biệt nhƣ trình bày ở bảng 4.12
Bảng 4.12. Kết quả xoay nhân tố các nhân tố sáng tạo
Ma trận xoay nhân tố Thành phần 1 2 3 4 CL1 .831 CL2 .748 CL3 .716 CT1 .887 CT2 .695 .369 CT3 .821 CT4 .815 MT1 .756 MT2 .324 .725 .305 MT3 .721 MT4 .792 CE1 .785 CE2 .864 CE3 .900
Phân pháp trích: Principal Component Analysis. Phƣơng pháp xoay: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 6 iterations.
Theo kết quả phân tích, 16 biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 (nhỏ nhất là 0.695), đồng thời hệ số nhân tố tải của mỗi biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 nên không loại biến nào ra khỏi thang đo.
Đồng thời, dựa vào kết quả xoay nhân tố, chúng ta có thể thấy là các biến đƣợc giữ nguyên trong các thành phần nhƣ thang đo ban đầu.
4.3.2. Kiểm định thang đo Thái độ đối với quảng cáo:
Thang đo Thái độ đối với mẫu quảng cáo gồm 4 biến quan sát. Sau khi phân tích Cronbach’s Alpha, 4 biến quan sát này đều đảm bảo độ tin cậy nên tiếp tục đƣợc phân tích nhân tố khám phá để đánh giá độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần.
Bảng 4.13. Kiểm định KMO thang đo Thái độ đối với quảng cáo
Kiểm định KMO và Bartlett's
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .764
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 254.348
df 6
Sig. .000
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giả)
Kiểm định KMO and Bartlett’s Test trong phân tích nhân tố có kết quả sig=0.000 và hệ số KMO=0.764>0.5, do vậy phân tích nhân tố khám phá (EFA) có đủ điều kiện để áp dụng.
Bảng 4.14. Kết quả trích nhân tố thang đo Thái độ đối với quảng cáo
Thành phần
Giá trị Eigenvalues ban đầu Tổng phƣơng sai trích Tổng
cộng % của biến % tích lũy Tổng
cộng % của biến % tích lũy
1 2.571 64.269 64.269 2.571 64.269 64.269
2 .645 16.119 80.388
3 .484 12.091 92.479
4 .301 7.521 100.000
Phƣơng pháp trích: Principal Component Analysis.
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giả)
Kết quả phân tích trích đƣợc duy nhất 1 nhân tố, chứng tỏ 4 biến quan sát hội tụ về cùng 1 nhân tố.
4.3.3. Kiểm định thang đo Ý định nhấp chuột vào mẫu quảng cáo:
Thang đo Ý định nhấp chuột vào mẫu quảng cáo gồm 8 biến quan sát. Sau khi phân tích Cronbach’s Alpha, 8 biến quan sát này đều đảm bảo độ tin cậy nên tiếp tục đƣợc phân tích nhân tố khám phá để đánh giá độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần.
Bảng 4.15. Kiểm định KMO thang đo Ý định nhấp chuột vào quảng cáo
Kiểm định KMO và Bartlett's
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .827
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 520.480
df 28
Sig. .000
Kiểm định KMO and Bartlett’s Test trong phân tích nhân tố có kết quả sig=0.000 và hệ số KMO=0.827>0.5, do vậy phân tích nhân tố khám phá (EFA) có đủ điều kiện để áp dụng.
Bảng 4.16. Kết quả trích nhân tố thang đo Ý định nhấp chuột vào quảng cáo
Thành phần
Giá trị Eigenvalues ban đầu Tổng phƣơng sai trích Tổng
cộng % của biến % tích lũy Tổng
cộng % của biến % tích lũy
1 3.795 47.440 47.440 3.795 47.440 47.440 2 .973 12.167 59.608 3 .905 11.307 70.915 4 .765 9.567 80.482 5 .505 6.314 86.796 6 .450 5.622 92.418 7 .320 4.003 96.422 8 .286 3.578 100.000
Phƣơng pháp trích: Principal Component Analysis.
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giả)
Kết quả phân tích trích đƣợc duy nhất 1 nhân tố, chứng tỏ 8 biến quan sát hội tụ về cùng 1 nhân tố.
4.4. Phân tích tƣơng quan
Điều kiện để có thể phân tích hồi quy giữa các biến là phải xem xét sự tƣơng quan giữa chúng. Tác giả thực hiện hai lần phân tích tƣơng quan nhƣ trình bày dƣới đây.
4.4.1. Tƣơng quan giữa Thái độ đối với quảng cáo và Các nhân tố sáng tạo
Bảng 4.17. Tương quan giữa Thái độ đối với quảng cáo và Các nhân tố sáng tạo
CL CT MT CE AT CL Pearson Correlation 1 .246 ** .523** .223** .364** Sig. (2-tailed) .001 .000 .002 .000 N 182 182 182 182 182 CT Pearson Correlation .246 ** 1 .344** .465** .379** Sig. (2-tailed) .001 .000 .000 .000 N 182 182 182 182 182 MT Pearson Correlation .523 ** .344** 1 .316** .642** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 182 182 182 182 182 CE Pearson Correlation .223 ** .465** .316** 1 .412** Sig. (2-tailed) .002 .000 .000 .000 N 182 182 182 182 182 AT Pearson Correlation .364 ** .379** .642** .412** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 182 182 182 182 182
Mối tƣơng quan giữa biến AT với các biến CL, CT, MT và CE đƣợc chấp nhận.
4.4.2. Tƣơng quan giữa Ý định nhấp chuột vào quảng cáo và Thái độ đối với quảng cáo với quảng cáo
Sau khi tiến hành phân tích tƣơng quan, tác giả thu đƣợc kết quả nhƣ đƣợc trình bày ở bảng 4.18.
Bảng 4.18. Tương quan giữa Ý định nhấp chuột vào quảng cáo và Thái độ đối với
quảng cáo AT IT AT Pearson Correlation 1 .441** Sig. (2-tailed) .000 N 182 182 IT Pearson Correlation .441** 1 Sig. (2-tailed) .000 N 182 182
**. Tƣơng quan có ý nghĩa ở mức 0.01 (2-đầu).
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giả)
Từ kết quả phân tích, chúng ta thấy rằng mối tƣơng quan giữa biến IT với biến AT đƣợc chấp nhận.
4.5. Phân tích mối quan hệ giữa các nhân tố trong mơ hình nghiên cứu
Theo giả thiết nghiên cứu là có mối quan hệ giữa các nhân tố sáng tạo của mẫu quảng cáo với Thái độ đối với mẫu quảng cáo. Vì vậy bƣớc phân tích này sẽ tiến hành đánh giá mối quan hệ tuyến tính giữa các thành phần của các nhân tố sáng tạo đối với thái độ và ý định nhấp chuột vào mẫu quảng cáo của ngƣời tiêu dùng.
Nghiên cứu sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính để phân tích và giải thích mối quan hệ của các thành phần; xác định cụ thể trọng số của từng yếu tố tác động đến ý định nhấp chuột vào mẫu quảng cáo của ngƣời tiêu dùng.
4.5.1. Phân tích tác động giữa các nhân tố sáng tạo của mẫu quảng cáo và Thái độ đối với mẫu quảng cáo
Phân tích hồi quy đƣợc thực hiện với 4 biến độc lập về các nhân tố sáng tạo của mẫu quảng cáo:
- CL: Màu sắc của mẫu quảng cáo - CT: Nội dung của mẫu quảng cáo - MT: Chuyển động của mẫu quảng cáo
- CE: Ngƣời nổi tiếng xuất hiện trong mẫu quảng cáo Và 1 biến phụ thuộc:
- AT: Thái độ của ngƣời dùng đối với mẫu quảng cáo
Giá trị của các yếu tố đƣợc dùng để phân tích hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát đã đƣợc kiểm định. Phân tích hồi quy đƣợc thực hiện theo phƣơng pháp hồi quy tổng thể các biến (phƣơng pháp Enter) bằng phần mềm SPSS20.
Với giả thiết ban đầu nhƣ mơ hình lý thuyết, ta có phƣơng trình hồi quy tuyến tính nhƣ sau:
Sau khi tiến hành phân tích, kết quả thu đƣợc đƣợc trình bày ở bảng 4.19
Bảng 4.19. Phân tích Anova trong hồi quy tuyến tính giữa Thái độ đối với quảng
cáo và Các nhân tố sáng tạo
Model Summaryb Model R R2 R 2 điều chỉnh Std. Error of the Estimate Hệ số Durbin- Watson 1 .684a .468 .456 .40105 2.248
a. Predictors: (Constant), CE, CL, CT, MT b. Dependent Variable: AT ANOVAa Mơ hình Tổng bình phƣơng df Trung bình bình phƣơng F Sig. 1 Regression 25.085 4 6.271 38.991 .000b Residual 28.469 177 .161 Total 53.554 181 a. Dependent Variable: AT
b. Predictors: (Constant), CE, CL, CT, MT
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giả)
Phân tích hồi quy đa biến bằng phƣơng pháp Enter có Sig. F=0.000 cho thấy mơ hình hồi quy thích hợp sử dụng để kiểm tra giả thuyết. Mức độ giải thích mối quan hệ giữa các thành phần bằng phƣơng pháp hồi quy này cho kết quả R2 hiệu chỉnh = 0.468, đạt yêu cầu lớn hơn 0.4.
Hệ số Durbin-Watson là 2.248, gần giá trị 2 nên khơng có hiện tƣợng tự tƣơng quan trong phần dƣ của phép phân tích hồi quy này.
Bảng 4.20. Kết quả hồi quy từng phần về Thái độ đối với quảng cáo
Biến
Hệ số hồi quy chƣa chuẩn
hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 1.185 .266 4.461 .000 CL .018 .078 .015 .226 .821 .720 1.389 CT .082 .052 .101 1.587 .114 .738 1.355 MT .439 .055 .539 8.001 .000 .663 1.509 CE .135 .044 .192 3.042 .003 .755 1.325
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giả)
Kết quả phân tích hồi quy từng phần cho thấy nhân tố Màu sắc (CL) có sig.T=0.821>0.05, nhân tố Nội dung (CT) có sig.T=0.114>0.05. Do đó, nhân tố Màu sắc (CL) và Nội dung (CT) khơng có mối tƣơng quan đủ mạnh cùng ý nghĩa thống kê khi đƣa vào mơ hình phân tích.
Hai nhân tố cịn lại là Chuyển động (MT) và Ngƣời nổi tiếng (CE) đều có sig.T<0.05 nên có mối tƣơng quan đủ mạnh và có ý nghĩa thống kê.
Giá trị hệ số phóng đại phƣơng sai (VIF) nằm trong khoảng từ 1.325 đến 1.509 nên có thể kết luận rằng các biến độc lập khơng có hiện tƣợng đa cộng tuyến, mối liên hệ giữa các biến độc lập này khơng đáng kể.
Phân tích này đã cho thấy trong các yếu tố sáng tạo của mẫu quảng cáo thì nhân tố Chuyển động (MT) tác động mạnh nhất đến thái độ của khách hàng (hệ số 0.439), yếu tố ngƣời nổi tiếng cũng có tác động nhƣng ở mức độ thấp hơn.
Với giả thuyết ban đầu cho mơ hình lý thuyết và kết quả phân tích, ta có phƣơng trình hồi quy tuyến tính nhƣ sau:
AT = (0.539xCT) + (0.192xCE)
Kết quả phân tích cho thấy giả thuyết H3 và H4 có sig < 0.05 nên đƣợc chấp nhận; giả thuyết H1 và H2 có sig > 0.05 nên khơng đƣợc chấp nhận.
Bảng 4.21. Tóm tắt kết quả kiểm định về thái độ đối với quảng cáo của
người tiêu dùng
Giả thuyết Beta Sig. Kết luận
H1. Màu sắc của mẫu quảng cáo tác động trực tiếp đến
thái độ đối với mẫu quảng cáo. .018 .821
Không chấp nhận
H2. Nội dung của mẫu quảng cáo tác động trực tiếp đến
thái độ đối với mẫu quảng cáo. .082 .114
Không chấp nhận
H3. Chuyển động trong mẫu quảng cáo tác động tích cực
đến thái độ đối với mẫu quảng cáo. .439 .000 Chấp nhận
H4. Ngƣời nổi tiếng tham gia vào mẫu quảng cáo tác
động tích cực đến thái độ đối với mẫu quảng cáo. .135 .003 Chấp nhận
4.5.2. Phân tích tác động giữa Thái độ đối với mẫu quảng cáo và Ý định nhấp chuột vào quảng cáo:
Phân tích hồi quy đƣợc thực hiện với biến độc lập là: - AT: Thái độ của ngƣời dùng đối với mẫu quảng cáo Và biến phụ thuộc là:
- IT: Ý định nhấp chuột vào mẫu quảng cáo
Giá trị của các yếu tố đƣợc dùng để phân tích hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát đã đƣợc kiểm định. Phân tích hồi quy đƣợc thực hiện theo phƣơng pháp hồi quy tổng thể các biến (phƣơng pháp Enter) bằng phần mềm SPSS20.
Với giả thiết ban đầu cho mơ hình lý thuyết, ta có phƣơng trình hồi quy tuyến tính nhƣ sau:
IT=β0 + (β1xAT)
Sau khi tiến hành phân tích, kết quả thu đƣợc nhƣ trình bày ở bảng 4.22
Bảng 4.22. Phân tích Anova trong hồi quy tuyến tính giữa Ý định nhấp chuột vào
quảng cáo và Thái độ đối với quảng cáo
Model Summaryb Model R R2 R 2 điều chỉnh Std. Error of the Estimate Hệ số Durbin- Watson 1 .441a .195 .190 .51267 1.874 a. Predictors: (Constant), AT b. Dependent Variable: IT
ANOVAa Mơ hình Tổng bình phƣơng df Trung bình bình phƣơng F Sig. 1 Regression 11.440 1 11.440 43.525 .000b Residual 47.310 180 .263 Total 58.750 181 a. Dependent Variable: IT b. Predictors: (Constant), AT
(Nguồn: Kết quả điều tra của tác giả)
Sig. F=0.000 cho thấy mơ hình hồi quy thích hợp sử dụng để kiểm tra giả thuyết. Hệ số Durbin-Watson là 1.874, gần giá trị 2 nên khơng có hiện tƣợng tự tƣơng quan trong phần dƣ của phép phân tích hồi quy này.
Bảng 4.23. Kết quả hồi quy từng phần về Ý định nhấp chuột vào quảng cáo
Biến
Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance B
1
(Constant) 1.637 .248 6.610 .000
AT .462 .070 .441 6.597 .000 1.000 1.000
Kết quả phân tích hồi quy từng phần cho thấy nhân tố Thái độ đối với mẫu quảng cáo (AT) có sig.T=0.000<0.05 nên có mối tƣơng quan đủ mạnh và có ý nghĩa thống kê. Giả thuyết H5 đƣợc chấp nhận.
Với giả thuyết ban đầu cho mơ hình lý thuyết và kết quả phân tích, ta có phƣơng trình hồi quy tuyến tính nhƣ sau:
IT = 0.441xAT
Kết quả phân tích cho thấy giả thuyết H5 có Sig < 0.05 nên giả thuyết H5 đƣợc chấp nhận.
Bảng 4.24. Tóm tắt kết quả kiểm định về Ý định nhấp chuột vào quảng cáo của
người tiêu dùng (Nguồn: Kết quả điều tra của tác giả)
Giả thuyết Beta Sig. Kết luận
H5. Những ngƣời dùng có thái độ tích cực đối với mẫu
quảng cáo sẽ có xu hƣớng nhấp chuột vào mẫu quảng cáo nhiều hơn.
.462 .000 Chấp nhận
Hệ số phù hợp của mơ hình tổng thể:
R2M = 1 – (1 – R12)*(1 – R22) = 1 – (1 - 0.468)*(1 – 0.195) = 0.57174
Hệ số này tƣơng đối cao, hƣớng về giá trị 1 nhiều hơn là giá trị 0 nên mơ hình phù hợp khá tốt.
4.5.3. Mối liên hệ giữa các nhân tố trong mơ hình
Qua các bƣớc phân tích, chúng ta có kết quả mối liên hệ giữa các nhân tố, đƣợc thể hiện trên mơ hình ở Hình 4.1
Hình 4.1. Mối quan hệ giữa các nhân tố trong mơ hình