CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
2.2. Kết quả nghiên cứu
2.2.6. Kiểm định phân phối chuẩn
Trong nghiên cứu này, đềtài sửdụng kiểm định Kolmogorov-Smirnov đểkiểm
định vềphân phối chuẩn của bộdữliệu. Kết quả thu được như sau:
Bảng 2. 14 Kiểm định Kolmogorov-SmirnovGC TH CL CS CQ QD GC TH CL CS CQ QD N 120 120 120 120 120 120 Normal Parameters Mean 3.8750 4.0042 4.0667 2.9375 3.8688 4.1000 Std. Deviation 0.61409 0.49257 0.64618 1.14232 0.50415 0.66847 Most Extreme Differences Absolute 0.156 0.183 0.160 0.120 0.109 0.224 Positive 0.104 0.090 0.074 0.094 0.093 0.115 Negative -0.156 -0.183 -0.160 -0.120 -0.109 -0.224 Kolmogorov-Smirnov Z 1.705 2.003 1.754 1.313 1.189 2.452
Asymp. Sig. (2-tailed) 0.006 0.001 0.004 0.064 0.118 0.000
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020)
Với giảthuyết H0là có phân phối chuẩn, H1 là khơng có phân phối chuẩn, kết quảkiểm định Kolmogorov-Smirnov cho thấy: các biến“GC” (giá cả), “TH”(thương
hiệu), “CL”(chất lượng sản phẩm), “QD” (quyết định mua) có giá trị Asymp. Sig. (2-
này khơng có phân phối chuẩn. Các biển “CS” (chăm sóc khác hàng), “CQ” (chuẩn chủquan) có giá trịAsymp. Sig. (2-tailed) lớn hơn 0.05, chấp nhận giảthuyết H0, nên các biến này có phân phối chuẩn.
2.2.7. Kiểm định sựphù hợp của mơ hình
2.2.7.1. Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụthuộc
Bảng 2. 15: Phân tích tương quan Pearson
GC TH CL CS CQ QD QD Tương quan Pearson 0.512 0.516 0.680 -0.166 0.555 1 Sig.(2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.070 0.000 N 120 120 120 120 120 120
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020)
Dựa vào kết quảphân tích trên, ta thấy:
- Giá trịSig.(2-tailed) của các nhân tốmới đều bé hơn mức ý nghĩa α= 0.05, cho thấy sự tương quan cóý nghĩa giữa các biến độc lập và biến phụthuộc.
- Hệsố tương quan Pearson cũng khá cao (có 4 nhân tố lớn hơn 0.5 và 1 nhân tố nhỏ hơn 0.5) nên ta có thể kết luận rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có thểgiải thích cho biến phụthuộc “quyết định mua”.
2.2.7.2. Xây dựng mơ hình hồi quy
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để khám phá các nhân tốmới cóảnh hưởng đến biến phụthuộc “quyết định mua”, nghiên cứu tiến hành hồi quy mơ hình tuyến tính để xác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố mới này đến quyết định sửdụng.
Mơ hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụthuộc là“quyết định mua”(QD) và
các biến độc lập được rút trích từ nhân tố khám phá EFA gồm 5 biến: “chất lượng sản
phẩm” (CL), “thương hiệu” (TH), “chuẩn chủ quan”(CQ), “giá cả”(GC), “Dịch vụ
chăm sóc khách hàng”(CS) với các hệsốBê-ta tương ứng lần lượt làβ1, β2, β3, β4, β5
QD= β0 + β1CL + β2TH+ β3CQ + β4GC+β5CS+ ei
Dựa vào hệsốBê-ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập nào có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc trong mơ hình và ảnh hưởng với
mức độra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và
đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quả của mơ hình hồi quy sẽ giúp ta
xác định được chiều hướng, mức độ ảnh của các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định
mua của khách hành đối với sản phẩm nội thất tại công ty Wood Park.
2.2.7.3. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽgiúp chúng ta biết được chiềuhướng và cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụthuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phươngpháp Enter, chọc lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tốcó mức ý nghĩa Sig. < 0.05. Những nhân tốnào có giá trị Sig. > 0.05 sẽ bị loại khỏi mơ hình và khơng tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.
Kết quảphân tích hồi quy được thểhiện qua các bảng sau:
Bảng 2. 16: Hệsốphân tích hồi quy
Hệsố chưa chuẩn hóa
Hệsố chuẩn hóa t Sig. VIF B Độlệch chuẩn Beta Hằng số -0.283 0.414 -0.684 0.495 GC 0.163 0.079 0.149 2.056 0.042 1.477 TH 0.263 0.096 0.194 2.741 0.007 1.401 CL 0.454 0.076 0.439 5.999 0.000 1.497 CS -0.042 0.036 -0.073 -1.182 0.240 1.053 CQ 0.253 0.098 0.191 2.579 0.011 1.531
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020)
Giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mơ hình:
0.05 chứng tỏ các biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mơ hình. Riêng đối với
biến độc lập “dịch vụ chăm sóc khách hàng” có giá trị Sig. là 0.240 > 0.05 nên bị loại khỏi mô hình hồi quy. Ngồi ra, hằng số trong mơ hình có giá trị Sig. là 0.495 > 0.05 nên cũng sẽbịloại.
Nhưvậy, phương trình hồi quy được xác định như sau:
QD= 0.439CL + 0.194TH + 0.191CQ + 0.149GC + ei
Nhìn vào mơ hình hồi quy, ta có thể xác định rằng: có 4 nhân tố đó là “chất lượng sản phẩm”,“thương hiệu” , “chuẩn chủ quan”, “giá cả”ảnh hưởng đến “quyết
định mua” của khách hàng tại Thành phố Huế đối với sản phẩm nội thất của công ty Nội Thất Wood Park.
Đềtài tiến hành giải thích ý nghĩa các hệsốbê-ta như sau:
Hệsốβ1 = 0.439 có nghĩa là khi biến “Chất lượng sản phẩm”thay đổi 1 đơn vị
trong khi các biến khác khơng đổi thì “Quyết định mua” biến động cùng chiều 0.439
đơn vị. Tương tự với các biến còn lại cũng giải thích như vậy. Hệ số β2 = 0.194 có
nghĩa là khi biến “Thương hiệu” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến kháckhơng đổi
thì“Quyết định mua” biến động cùng chiều 0.191 đơn vị. Hệsố β3 = 0.191 có nghĩa
là khi biến“Chuẩn chủ quan”thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác khơng đổi thì
“Quyết định mua” biến động cùng chiều 0.194 đơn vị. Hệ số β4 = 0.149 có nghĩa là khi biến“Giá cả”thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác khơng đổi thì“Quyết định mua”biến động cùng chiều 0.149 đơn vị. Có một điểm chung của các biến độc lập này là đều ảnh hưởng thuận chiều với biến phụ thuộc là “Quyết định mua”, quyết định mua của khách hàng đối với sản phẩm nội thất sẽ được nâng cao khi những yếu tố ảnh
hưởng này tăng. Điều này cho thấy công ty TNHH MTV Nội Thất Wood Park cần
phải có những động thái nhằm kiểm sốt các yếu tốnày một cách cẩn thận hơn.
Dựa trên mơ hình hồi quy, ta có hệsốBê-ta chuẩn hóa của biến“Chất lượng sản
phẩm” có giá trị là 0.439. Đây là nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất đến quyết định mua của khách hàng tại thành phốHuế đối với sản phẩm nội thất của Wood Park, ngoài ra biến “Thương hiệu”và biến“Chuẩn chủ quan”cũng có mức ảnh hưởng khá lớn với
hàng xem xét khi quyết định mua với hệ số Bê-ta là 0.149. Kết quảphân tích hồi quy cũng khá hợp lý so với thực tế khi mà xu hướng phát triển của sản phẩm nội thất trên thị trường ngày càng có quy mơ lớn, người dùng ngày càng có nhiều nhu cầu cao hơn về đồ nội thất, đặt biệt là nội thất thơng minh đểcó thểthõa mãnđược các điều kiện về
sự thống mát, tiện nghi, trang trí cho khơng gian sống của họ. Họ có xu hướng cân nhắc kĩ lưỡng hơn về các yếu tố này để đa hóa lợi ích của họ khi mua sản phẩm nội thất đó.
2.2.7.4. Đánh giá độphù hợp của mơ hình
Bảng 2. 17: Đánh giá độphù hợp của mơ hình
Model R R Square Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate Durbin– Watson 1 0.770 0.593 0.575 0.43591 2.065
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020)
Dựa vào bảng kết quả phân tích, mơ hình 4 biến độc lập có giá trị R Square hiệu chỉnh là 0.575 tức là: độ phù hợp của mơ hình là 57.5%. Hay nói cách khác, 57.5% độ biến thiên của biến phụ thuộc “quyết định mua” được giải thích bởi 4
yếu tố được đưa vào mơ hình. Bên cạnh đó, ta nhận ra giá trị R Square hiệu chỉnh là 0.575 khá là cao (>50%), nghĩa là mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc được coi là gần chặt chẽ.
2.2.7.5. Kiểm định sựphù hợp của mơ hình
Bảng 2. 18: Kiểm định ANOVAANOVA ANOVA Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 31.513 5 6.303 33.168 0.000
Residual 21.662 114 0.190
Total 53.175 119
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020)
Kết quảtừbảng ANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0.000 rất nhỏ, cho phép nghiên cứu bác bỏ giảthiết răng “Hệ số xác định R bình phương = 0” tức là mơ hình hồi quy phù hợp. Như vậy mơ hình hồi quy thu được rất tốt, các biến độc lập giải thích được khá lớn sự thay đổi của biến phụthuộc“quyết định mua”.
2.2.8. Xem xét tự tương quan
Đại lượng Durbin – Watson được dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau. Dựa vào kết quả thực hiện phân tích hồi quy cho thấy, giá trị Durbin –
Watson là 2.065 thuộc trong khoảng chấp nhận (1.6 đến 2.6). Vậy có thể kết luận là mơ hình khơng xảy ra hiện tượng tự tương quan.
2.2.9.Xem xét đa cộng tuyến
Mơ hình hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến khi có giá trịhệsố phóng đại
phương sai (VIF –Variance Inflation Factor) lớn hơn hay bằng 10.
Từ hết quảphân tích hồi quyở trên, ta có thể thấy rằng giá trị VIF của mơ hình nằm trong khoản 1.053 đến 1.531, nên nghiên cứu kết luận rằng mơ hình hồi quy khơng vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
2.2.10.Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có thểkhơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sửdụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủnhiều để phân tích. Vì vậy chúng ta phải tiến hành kiểm định phân phối chuẩn của phần dư để xem xét sựphù hợp của mơ hìnhđưa ra.
Từbiểu đồ trích từkết quảphân tích hồi quy, ta có thểthấy rằng phần dư tuân theo phân phối chuẩn. Với giá trịMean xấp xỉ-1.35E-15 và giá trịStd.Dev gần bằng 1 (0.979).
Biểu đồ2. 1: Biểu đồtần sốHistogram của phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020)
2.2.11. Kiểm định sựkhác biệt trong quyết định mua của khách hàng đối với sảnphẩm nội thất của công ty TNHH MTV Nội thất Wood Park phẩm nội thất của công ty TNHH MTV Nội thất Wood Park
2.2.11.1 Kiểm định Mann-Whitney
Kiểmđịnh Mann-Whitney được dùng đểkiểm định các giảthiết về2 mẫu độc lập khơng có phân phối. Tiến hành kiểm định Mann-Whitney để kiểm tra xem có sự khác biệt nào hay khơng vềgiới tính đến quyết định mua của khách hàng đối với sản phẩm nội thất của công ty TNHH MTV Nội thất Wood Park.
Giảthuyết:
+ H0: Khơng có sựkhác biệt vềquyết định mua của khách hàng theo giới tính. + H1: Có sựkhác biệt vềquyết định mua của khách hàng theo giới tính.
Với độtin cậy sửdụng trong các kiểm định làα = 0.05
+ Nếu Sig. < 0.05 thì chấp nhận giảthuyết H1, bác bỏgiảthuyết H0. Bảng 2. 19 Kết quảkiểm định Mann-Whitney Quyết định mua Mann-Whitney U 1607.500 Wilcoxon W 3752.500 Z -0.962
Asymp. Sig. (2-tailed) 0.336
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020)
Theo kết quả phân tích về quyết định mua của khách hàng theo giới tính, giá trị Sig.= 0.336 > 0.05 nên bác bỏgiảthuyết H1, tức là quyết định mua của khách đối với sản phẩm nội thất của cơng ty Wood Park khơng có sựkhác nhau theo giới tính.
2.2.11.2 Kiểm định Kruskall-Wallis
Kiểm định Kruskall-Wallis được sử dụng để kiểm định sự khác biệt về giá trị trung bình của một biến phụthuộc vềphân phối giữa ba (hoặc nhiều hơn ba) nhóm của biến độc lập, nhưng khơng u cầu biến phụthuộc phải có phân phối chuẩn. Trong đề tài này tiến hành kiểm định Krushall-Wallis để kiểm tra xem có sự khác biệt nào hay khơng về độtuổi, nghềnghiệp và thu nhập đến quyết định mua của khách hàng đối với sản phẩm của công ty TNHH MTV Nội thất Wood Park.
Giảthuyết:
+ H0: Khơng có sự khác biệt giữa các đối tượng khách hàng về quyết định mua trung bình.
+ H1: Có sựkhác biệt giữa các đối tượng khách hàng vềquyết định mua trung bình. Với độtin cậy sửdụng trong các kiểm định làα = 0.05
+ Nếu Sig.≥ 0.05 thì chấp nhận giảthuyết H0, bác bỏgiảthuyết H1. + Nếu Sig. < 0.05 thì chấp nhận giảthuyết H1, bác bỏgiảthuyết H0.
Bảng 2. 20 Kết quảkiểm định Kruskall-Wallis
Độtuổi Chi-Square 0.382 df 3 Asymp. Sig. 0.944 Nghềnghiệp Chi-Square 8.588 df 5 Asymp. Sig. 0.127 Thu nhập Chi-Square 1.268 df 3 Asymp. Sig. 0.737
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020)
Kiểm định sự khác biệt về quyết định mua sản phẩm nội thất của khách
hàng theo độtuổi
H2: Quyết định mua của khách hàng đối với sản phẩm nội thất của công ty Wood
Park khác nhau theo độtuổi.
Theo kết quảkiểm định Kruskall-Wallis vềquyết định mua của khách hàng theo
độtuổi, mức ý nghĩa quan sát Sig. = 0.944 > 0.05 nên bác bỏgiảthuyết H2,tức là quyết định mua của kháchhàng đối với sản phẩm nội thất của công ty Wood Park là
khơng có sự khác nhau theo độtuổi.
Kiểm định sự khác biệt về quyết định mua sản phẩm nội thất của khách hàng theo nghềnghiệp
H3: Quyết định mua của khách hàng đối với sản phẩm nội thất của công ty Wood Park khác nhau theo nghềnghiệp.
Theo kết quả kiểm định Kruskall-Wallis về quyết định mua của khách hàng theo nghềnghiệp, mức ý nghĩa quan sát Sig. =0.127 > 0.05 nên bác bỏgiảthuyết H3,tức là quyết định mua của khách hàng đối với sản phẩm nội thất của cơng ty Wood Park là khơng có sựkhác nhau theo nghềnghiệp.
Kiểm định sự khác biệt về quyết định mua sản phẩm nội thất của khách hàng theo thu nhập
H4: Quyết định mua của khách hàng đối với sản phẩm nội thất của công ty Wood Park khác nhau theo thu nhập.
Theo kết quả kiểm định Kruskall-Wallis về quyết định mua của khách hàng theo thu nhập, mức ý nghĩa quan sát Sig. = 0.737 > 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H4,tức là quyết định mua của khách hàng đối với sản phẩm nội thất của cơng ty Wood Park là khơng có sựkhác nhau theo thu nhập.
2.2.12.Đánh giá của khách hàng vềcác nhân tố ản hưởng đến quyết định mua sản phẩm nội thất tại công ty Nội Thất Wood Park
Sau khi xác định được các nhân tố thực sự có tác động đến quyết định mua của khách hàng cũng như mức độ ảnh hưởng của có, ta tiến hành phân tích đánh giá của
khách hàng đối với từng nhóm nhân tố này thơng qua kết quả điều tra phỏng vấn mà nghiên cứu đã thu thập từ trước.
Bảng hỏi nghiên cứu thang đo Likert với 5 mức độ, được chú thích với khách
hàng như sau:
1 2 3 4 5
Rất không đồng ý Không đồng ý Trung lập Đồng ý Rất đồng ý
Khi khảo sát khách hàng về vấn đề Thương Hiệu của công ty nội thất Wood Park, ta thu được kết quả như sau:
Bảng 2. 21: Đánh giá của khách hàng đối với nhóm Thương hiệu
Tiêu chí Mức độ đồng ý(%) Giá trị trung bình Rất khơng đồng ý Khơng đồng ý Trung lập Đồng ý Rất đồng ý THUONGHIEU1 - - 2.5 46.7 50.8 4.48 THUONGHIEU2 - 0.8 15.0 72.5 11.7 3.95 THUONGHIEU3 - 9.2 33.3 50.8 6.7 3.55 THUONGHIEU4 - - 22.5 51.7 25.8 4.03
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm 2020)
Qua kết quả điều tra phỏng vấn, giá trị trung bình của nhân tố“Thương hiệu”có giá trị là 4.0025 cho thấy mức độ đồng ý của khách hàng khá cao vềnhận định yếu tố