Biến Nhân tố 1 2 3 4 5 DEDANG1 0,517 DEDANG2 0,836 DEDANG3 0,871 DEDANG4 0,880 HANGHOA1 0,451 HANGHOA2 0,885 HANGHOA3 0,779 HANGHOA4 0,948 WEB1 0,697 WEB2 0,815 WEB3 0,821 WEB4 0,768 WEB5 0,843 WEB6 0,853 ANTOAN1 0,738 ANTOAN2 0,780 ANTOAN3 0,779 ANTOAN4 0,723 DICHVU1 0,668 DICHVU2 0,671 DICHVU3 0,808 DICHVU4 0,612 DICHVU5 0,782
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Số lượng nhân tố: Theo tiêu chuẩn Eigenvalue thì có 5 nhân tố được rút ra. Và 5 nhân tố này giải thích được 71,175% (>50%) sự biến thiên của dữ liệu. Bảng Communalities cho biết các thơng tin có liên quan sau khi số lượng nhân tố được rút ra. Nó cho biết các Communalities của các biến tức là phần biến thiên được giải thích
bởi các nhân tố chung. Việc giải thích kết quả được tăng cường bằng cách xoay các nhân tố.
Theo bảng 4.3: Ma trận xoay các nhân tố từ kết quả phân tích EFA cho thấy có 23 biến được rút trích thành 5 nhân tố và đặt tên như sau:
Nhân tố 1: Cấu trúc thiết kế trang web gồm 6 biến quan sát (WEB1, WEB2, WEB3, WEB4, WEB5, WEB6)
Nhân tố 2: Mức độ bảo mật, an toàn gồm 4 biến quan sát (ANTOAN1, ANTOAN2, ANTOAN3, ANTOAN4)
Nhân tố 3: Dịch vụ khách hàng gồm 5 biến quan sát (DICHVU1, DICHVU2, DICHVU3, DICHVU4, DICHVU5)
Nhân tố 4: Sự thuận tiện gồm 4 biến quan sát (DEDANG1, DEDANG2, DEDANG3, DEDANG4).
Nhân tố 5: Hàng hóa gồm 4 biến quan sát (HANGHOA1, HANGHOA2, HANGHOA3, HANGHOA4).
Bảng 4.4: Kết quả phân tích EFA sự hài lịng của khách hàng
Biến Nhân tố 1 HAILONG1 0,644 HAILONG2 0,767 HAILONG3 0,805 HAILONG4 0,824 Eigenvalue 2,330 Phương sai rút trích (%) 58,244 KMO 0,503 Sig. 0,000
Nguồn: Tổng hợp kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Kết quả phân tích nhân tố đối với thang đo sự hài lòng của khách hàng được thể hiện tại bảng 4.4. Hệ số KMO = 0,503 và Sig.= 0,000<1%, do vậy phân tích nhân tố với biến này là thích hợp. Một nhân tố được trích rút tại eigenvalue là 2,330, phương sai rút là 58,244% và các hệ số tải đều lớn hơn 0,5. Như vậy, các biến quan sát của thang đo này đạt yêu cầu cho phân tích tiếp theo.
Từ mơ hình ban đầu với 23 biến quan sát khi phân tích Cronbach Alpha. Sau khi phân tích EFA trên 23 biến này được gom thành 5 nhân tố nên ta có mơ hình như sau:
Hình 4.6 Mơ hình nghiên cứu sau khi phân tích Cronbach Alpha và phân tích nhân tố EFA
Nguồn: Tổng hợp từ nghiên cứu của tác giả
4.2.3. Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính bội
Căn cứ vào mơ hình nghiên cứu đã điều chỉnh ta có phương trình hồi quy tuyến tính bội được thể hiện như sau:
Sự hài lòng của khách hàng = β0 + β1 * Cấu trúc (thiết kế) trang web + β2 * Mức độ bảo mật, an toàn + β3 * Dịch vụ khách hàng + β4 * Sự thuận tiện + β5 * Đặc điểm hàng hóa
Trong đó: β0: Hằng số
β1, β2, β3, β4, β5: Các hệ số hồi quy riêng phần
Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội là xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến. Ma trận tương quan được xây dựng tại phụ lục 6 và kết quả hệ số tương quan được trình bày tại bảng 4.5 như sau:
Bảng 4.5: Ma trận tương quan giữa các biến
Sự hài lòng Cấu trúc (thiết kế) trang web Mức độ bảo mật, an toàn Dịch vụ khách hàng Sự thuận tiện Đặc điểm hàng hóa Tương quan Pearson Sự hài lòng 1,000 0,557 0,675 0,585 0,533 0,386 Cấu trúc (thiết kế) trang web 0,557 1,000 0,588 0,434 0,477 0,092 Mức độ bảo mật, an toàn 0,675 0,588 1,000 0,610 0,522 0,072 Dịch vụ khách hàng 0,585 0,434 0,610 1,000 0,400 0,019 Sự thuận tiện 0,533 0,477 0,522 0,400 1,000 0,002 Đặc điểm hàng hóa 0,386 0,092 0,072 0,019 0,002 1,000 Sig. (1- tailed) Sự hài lòng . 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Cấu trúc (thiết kế) trang web 0,000 . 0,000 0,000 0,000 0,031 Mức độ bảo mật, an toàn 0,000 0,000 . 0,000 0,000 0,026 Dịch vụ khách hàng 0,000 0,000 0,000 . 0,000 0,000 Sự thuận tiện 0,000 0,000 0,000 0,000 . 0,043 Đặc điểm hàng hóa 0,000 0,071 0,126 0,380 0,489 . N Sự hài lòng 257 257 257 257 257 257 Cấu trúc (thiết kế) trang web 257 257 257 257 257 257 Mức độ bảo mật, an toàn 257 257 257 257 257 257 Dịch vụ khách hàng 257 257 257 257 257 257 Sự thuận tiện 257 257 257 257 257 257 Đặc điểm hàng hóa 257 257 257 257 257 257
Từ bảng 4.5 ta nhận thấy giá trị Sig của giá trị tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc đều bằng 0,000 < 0,05 tức là tất cả các biến độc lập (Cấu trúc (thiết kế) trang web, Mức độ bảo mật, an toàn, Dịch vụ khách hàng, Sự thuận tiện và Đặc điểm hàng hóa) đều có tương quan với biến phụ thuộc Sự hài lịng của khách hàng.
Ta có thể kết luận rằng: Với mức ý nghĩa 5%, có 5 biến độc lập là Cấu trúc (thiết kế) trang web, Mức độ bảo mật, an toàn, Dịch vụ khách hàng, Sự thuận tiện và Đặc điểm hàng hóa có tương quan với biến Sự hài lòng của khách hàng.
Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng với các biến độc lập thấp nhất là 0,377 nên sơ bộ ta có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến phụ thuộc Sự hài lịng của khách hàng. Tuy nhiên giữa các biến độc lập cũng đều có tương quan và điều này có thể dẫn tới hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình. Do vậy, q trình phân tích phải xem xét kỹ vai trị của các biến độc lập trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội ta xây dựng được.
4.2.3.2. Kiểm định độ phù hợp của hệ số hồi quy
Bảng 4.6: Kết quả phân tích hồi quy
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
1 Hằng số 0,106 0,171 0,618 0,537 Cấu trúc (thiết kế) trang web 0,108 0,037 0,136 2,937 0,004 0,606 1,651 Mức độ bảo mật, an toàn 0,237 0,040 0,311 5,883 0,000 0,463 2,159 Dịch vụ khách hàng 0,203 0,038 0,247 5,374 0,000 0,613 1,631 Sự thuận tiện 0,163 0,034 0,208 4,755 0,000 0,674 1,483 Đặc điểm hàng hóa 0,209 0,022 0,347 9,586 0,000 0,986 1,014
Kết quả hồi quy với các biến Cấu trúc (thiết kế) trang web, Mức độ bảo mật, an toàn, Dịch vụ khách hàng, Sự thuận tiện và Đặc điểm hàng hóa được trình bày ở bảng 4.6 với mức ý nghĩa quan sát Sig. của kiểm định t ở các biến này đều nhỏ hơn 5% (Sig. < 0,05) ta có đủ cơ sở để bác bỏ giả thiết H0 hệ số hồi quy của các biến có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Như vậy giả thuyết hệ số góc β = 0 có thể bác bỏ với độ tin cậy 95%. Hệ số hồi quy chuẩn hóa của biến Đặc điểm hàng hóa là lớn nhất, tiếp đến là Mức độ bảo mật, an toàn, Dịch vụ khách hàng, Sự thuận tiện và cuối cùng là Cấu trúc (thiết kế) trang web.
4.2.3.3. Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy
Bảng 4.7: Tổng quan về mơ hình hồi quy
R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn ước
lượng Durbin - Watson
0,822a 0,675 0,669 0,198 1,607
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Từ bảng 4.7, tiến hành kiểm định giả thiết H0: mơ hình hồi quy tuyến tính bội khơng phù hợp. Kết quả thống kê F (xem ở phụ lục 7) được tính từ giá trị R2 có mức ý nghĩa bằng 0 (Sig. = 0,000 <0,05). Điều này đủ cơ sở để bác bỏ giả thiết H0, có nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính phù hợp với dữ liệu thu thập được. Hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted Square) là hệ số dùng để đánh giá độ phù hợp một cách an toàn hơn so với R2, vì hệ số R2 trong trường hợp có nhiều biến độc lập dễ tạo ra hiện tượng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Hệ số R2 hiệu chỉnh tính được là 0,669 tương đương 66,9%. Tức là, các biến độc lập trong mơ hình hồi quy tuyến tính bội giải thích được 66,9% sự hài lịng của khách hàng khi mua hàng trực tuyến.
4.2.3.3. Kiểm định đa cộng tuyến
Dựa vào bảng 4.6 ở trên ta thấy hệ số phóng đại VIF rất nhỏ, điều này cho thấy các biến độc lập này khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra (đa cộng tuyến khi VIF > 10).
Dựa vào hệ số Tolerance cũng ở bảng 4.6, ta rút ra được tất cả hệ số Tolerance của các biến đều lớn hơn 1 – R2 = 1 – 0, 675 = 0,325 (đa cộng tuyến khi Tolerance < 1 – R2).
Dựa vào dấu của hệ số hồi quy (β) trong bảng 4.6, ta xem xét hệ số hồi quy của các biến Cấu trúc (thiết kế) trang web, Mức độ bảo mật, an toàn, Dịch vụ khách hàng, Sự thuận tiện và Đặc điểm hàng hóa đều có giá trị dương (0,136; 0,311; 0,247; 0,208; 0,347). Ta có thể kết luận rằng các biến có tác động thuận chiều với biến Sự hài lòng của khách hàng đúng với các giả thuyết mà tác giả đã đề ra.
Do đó mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình.
4.2.3.4. Kiểm định tự tương quan
Giá trị Durbin – Watson tại bảng 4.7 là 1,607 với 5 biến độc lập và 257 quan sát. Đây là trường hợp cỡ mẫu lớn, giá trị Durbin - Watson khơng có trong bảng tra nên ta áp dụng quy tắc kiểm định theo kinh nghiệm:
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.
Vì giá trị d nằm giữa 1 và 3 nên ta kết luận mơ hình khơng có tự tương quan hay giả định khơng có tương quan giữa các phần dư không bị vi phạm.
4.2.3.5. Giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau
Kiểm tra biểu đồ phân tán scatter cho phần dư hồi quy chuẩn (Regression Standardized Residual) và giá trị dự đoán hồi quy chuẩn (Regression Standardized Predicted Value). Kết quả như hình 4.7 cho thấy các quan sát nằm một cách ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, khơng tạo thành một hình dạng cụ thể nào. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn.
Hình 4.7: Đồ thị phân tán
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
4.2.3.6. Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Ta ln có giả định các phần dư có phân phối chuẩn trong phân tích hồi quy bội. Dựa vào hình 4.8, ta có thể nói phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn, giá trị Mean quá nhỏ (xấp xỉ bằng 0), độ lệch chuẩn bằng 0,990 xấp xỉ bằng 1. Giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm, mơ hình được sử dụng phân tích là mơ hình tốt.
Hình 4.9: Biểu đồ tần số P-P
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Ngoài ra các điểm phân tán phần dư đều phân tán xung quanh đường thẳng kỳ vọng tại hình 4.9. Như vậy giả thuyết về phân phối chuẩn phần dư khơng bị vi phạm, mơ hình hồi quy bội được sử dụng là phù hợp về mặt ý nghĩa thống kê. Do đó, có thể kết luận rằng phần dư của mơ hình hồi quy bội có phân phối chuẩn.
Sau khi thực hiện các kiểm định: kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy, kiểm định độ phù hợp, kiểm định tự tương quan, kiểm định đa cộng tuyến và dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội có thể áp dụng vào thực tế với mức ý nghĩa 5%. Phương trình hồi quy bội đã chuẩn hóa thể hiện mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đối với sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm trực tuyến như sau:
Sự hài lòng = 0,136 * Cấu trúc (thiết kế) trang web + 0,311 * Mức độ bảo mật, an toàn + 0,247 * Dịch vụ khách hàng + 0,208 * Sự thuận tiện + 0,347 * Đặc điểm hàng hóa
4.2.3.8. Kiểm định các giả thuyết
Kết quả mơ hình hồi quy trên cho ta thấy sự hài lịng của khách hàng khi mua hàng trực tuyến chịu tác động dương của các thành phần: Cấu trúc (thiết kế) trang web, Mức độ bảo mật, an toàn, Dịch vụ khách hàng, Sự thuận tiện và Đặc điểm hàng hóa. Các giả thuyết của các nhân tố Cấu trúc (thiết kế) trang web, Mức độ bảo mật, an toàn, Dịch vụ khách hàng, Sự thuận tiện và Đặc điểm hàng hóa được chấp nhận. Đặc điểm hàng hóa là nhân tố tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng với hệ số ảnh hưởng (0,347), tiếp đến là nhân tố Mức độ bảo mật, an toàn (0,311), nhân tố Dịch vụ khách hàng (0,247), nhân tố Sự thuận tiện (0,208) và cuối cùng là nhân tố Cấu trúc (thiết kế) trang web. Từ các kết quả trên, giả thuyết ban đầu được phát biểu chính thức như sau:
Giả thuyết Nhân tố Kết quả
H1
Nhận thức của khách hàng về cấu trúc thiết kế trang web tăng hoặc giảm thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng
Chấp nhận
H2
Nhận thức của khách hàng về mức độ bảo mật an tồn tăng hoặc giảm thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng
Giả thuyết Nhân tố Kết quả
H3
Nhận thức của khách hàng về dịch vụ khách hàng tăng hoặc giảm thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng
Chấp nhận
H4
Nhận thức của khách hàng về sự thuận tiện tăng hoặc giảm thì sự hài lịng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng
Chấp nhận
H5
Nhận thức của khách hàng về đặc điểm hàng hóa tăng hoặc giảm thì sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng
Chấp nhận
Nguồn: Tổng hợp từ nghiên cứu của tác giả
Qua bảng trên ta thấy, các giả thuyết của các nhân tố Cấu trúc (thiết kế) trang web, Mức độ bảo mật, an toàn, Dịch vụ khách hàng, Sự thuận tiện và Đặc điểm hàng hóa được chấp nhận, tức là mức độ gia tăng những nhân tố này sẽ làm gia tăng mức độ hài lòng của khách hàng khi mua sắm trực tuyến. Do vậy, mơ hình nghiên cứu chính thức được trình bày như sau:
Hình 4.10: Mơ hình nghiên cứu chính thức
Các thành phần trong mơ hình chính thức được tóm tắt như sau:
Biến quan sát Diễn giải
Cấu trúc (thiết kế) trang web
WEB1 Cấu trúc thư mục và liên kết hợp lý
WEB2 Thiết kế, giao diện bắt mắt và thu hút người xem WEB3 Khả năng hiển thị nhanh chóng khi nhấp chuột WEB4 Nội dung đơn giản, rõ ràng và hiệu quả
WEB5 Thông tin mới luôn được cập nhật
WEB6 Dễ dàng tương tác trên các công cụ của website
Mức độ bảo mật, an tồn
ANTOAN1 Q trình giao dịch và thanh tốn được đảm bảo an tồn ANTOAN2 Hành vi mua sắm được bảo mật
ANTOAN3 Có chính sách và cam kết bảo mật thơng tin cá nhân cho khách hàng
ANTOAN4 Xác thực giao dịch với khách hàng (qua email hoặc điện thoại)
Dịch vụ khách hàng
DICHVU1 Có chế độ bồi thường khiếu nại hợp lý
DICHVU2 Sẵn sàng hỗ trợ khách hàng trước và sau khi mua (chăm sóc khách hàng)
DICHVU3 Đóng gói đẹp và đảm bảo an toàn DICHVU4 Giao hàng đúng thời gian như đã hẹn DICHVU5 Có khả năng hồn trả hàng dễ dàng
Biến quan sát Diễn giải
DEDANG1 Tiết kiệm thời gian mua sắm (có thể mua bất kỳ nơi đâu, lúc nào)
DEDANG2 Tiết kiệm chi phí hơn so với hình thức mua hàng thơng thường
DEDANG3 Dễ dàng mua hàng qua ít thao tác
DEDANG4 Dễ dàng so sánh giá cả và thơng tin sản phẩm
Đặc điểm hàng hóa
HANGHOA1 Ln đáp ứng đủ số lượng hàng hóa theo đặt hàng HANGHOA2 Chủng loại hàng hóa đa dạng lựa chọn
HANGHOA3 Chất lượng thơng tin rõ ràng chính xác HANGHOA4 Cung cấp đầy đủ thông tin về sản phẩm
Nguồn: Tổng hợp từ nghiên cứu của tác giả
4.3. TÓM TẮT CHƯƠNG 4