CHƯƠNG 2 : ĐÁNH GIÁ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN
2.3 Yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua của người tiêu dùng đối với dịch vụ
2.3.5 Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
2.3.5.1 Kiểm định mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụthuộc
Bảng 2.17: Phân tích tương quan Pearson
CL GC HD TD SD TK QD
QD
Tương quan Pearson 0,559 0,579 0,024 0,600 -0,096 0,664 1
Sig.(1-tailed) 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
N 125 125 125 125 125 125 125
Dựa vào kết quảphân tích trên, ta thấy:
- Giá trị Sig.(1-tailed) của các nhân tố mới đều bé hơn mức ý nghĩa α = 0,05, cho thấy sự tương quan có ý 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 tốxấp xỉ 0,5) nên ta có thểkết luận rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có thểgiải thích cho biến phụthuộc“quyết định mua”.
2.3.5.2 Xây dựng mơ hình hồi quy
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để khám phá các nhân tố mới 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 tốmới này đến quyết định mua .
Mơ hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụthuộc là“quyết định mua”(QD)
và các biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tố khám phá EFA gồm 6 biến:
“nhận thức dễsửdụng”(SD), “nhóm tham khảo” (TK),“Thái độ” (TD), “Cảm nhận
về giá cả”(GC), “Nhận thức hữu dụng” (HD), “Cảm nhận về chất lượng” (CL) với
các hệsốBê-ta tương ứng lần lượt làβ1, β2,β3,β4,β5, β6
Mơ hình hồi quy được xây dựng như sau:
QD=β0+β1SD +β2TK +β3TD +β4GC +β5HD +β6CL + 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 biển 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 hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua của khách hàng tại Thành phố Đà Nẵng đối với dịch vụ truyền hình Internet FPT Play Box của công ty viễn thông FPT.
2.3.5.3 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽgiúp chúng ta biết được chiều hướng và cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tốcó mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Những nhân tố nào có giá trị Sig. > 0,05 sẽbị loại khỏi mơ hình và khơng tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.
Bảng 2.18: Hệsốphân tích hồi quy
Hệsố chưa chuẩn hóa Hệsốchuẩn hóa
t Sig. VIF B Độlệch chuẩn Beta Hằng số 0,470 0,421 1,115 0,267 CL 0,212 0,080 0,182 2,643 0,009 1,482 GC 0,234 0,080 0,204 2,926 0,004 1,521 HD 0,004 0,048 0,005 0,085 0,933 1,134 TD 0,260 0,062 0,285 4,187 0,000 1,447 SD -0,092 0,061 -0,091 -1,520 0,131 1,124 TK 0,340 0,073 0,337 4,664 0,000 1,636
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả)
Giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mơ hình:
“cẩm nhận vềgiá cả”, “thái độ”, “nhóm tham khảo”, “cảm nhận vềchất lượng” đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ các biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mơ hình. Riêng đối với 2 biến độc lập là “nhận thức hữu dụng” và “nhận thức dễsửdụng” có giá trị Sig. Lần lượt là 0,933 và 0,131 > 0,05 nên bị loại khỏi mơ hình hồi quy. Ngồi ra, hằng sốtrong mơ hình có giá trịSig. là 0,267 > 0,05 nên cũng sẽbịloại.
Như vậy, phương trình hồi quy được xác định như sau:
QD= 0,182CL + 0,204GC + 0,285TD + 0,337TK + ei
Nhìn vào mơ hình hồi quy, ta có thể xác định rằng: có 4 nhân tố đó là “cảm nhận vềchất lượng”, “cảm nhận vềgiá cả”, “thái độ”, “nhóm tham khảo”ảnh hưởng đến “quyết định mua” của khách hàng tại Thành phố Đà Nẵng đối với dịch vụtruyền hình Internet Play Box của cơng ty viễn thơng FPT.
Đềtài tiến hành giải thích ý nghĩa cáchệsốbê-ta như sau:
Hệsố β1= 0,182 có nghĩa là khi biến“cảm nhận vềchất lượng”thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác khơng đổi thì “Quyết định mua” biến động cùng chiều
0,182đơn vị. Tương tựvới các biến cịn lại cũng giải thích như vậy.
Hệsố β2= 0,204 có nghĩa là khi biến “Cảm nhận vềgiá cả”thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác khơng đổi thì biến ‘Quyết định mua’’ biến động cùng chiều
Hệsố β4= 0,285 có nghĩa là khi biến“thái độ”thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác khơng đổi thì‘Quyết định mua’’ biến động cùng chiều 0,285đơn vị.
Hệ số β6 = 0,337 có nghĩa là khi biến “nhóm tham khảo” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì ‘Quyết định mua’ biến động cùng chiều 0,337
đơn vị.
Có một điểm chung của các biến độc lập này là đềuảnh hưởng thuận chiều đến biến phụ thuộc là “Quyết định mua”,quyết định mua của khách hàng đối với dịch vụ của công ty sẽ được nâng cao khi những yếu tố ảnh hưởng này tăng. Điều này cho thấy công ty viễn thông FPT–chi nhánhĐàNẵng cần phải có những động thái nhằm kiểm sốt các yếu tốnày một cách cẩn thận hơn.
Dựa vào mơ hình hồi quy, ta có hệ số Bê-ta chuẩn hóa của biến “nhóm tham
khảo” có giá trị là 0,337. Đây là nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất đến quyết định mua của khách hàng tại thành phố Đà Nẵng đối với dịch vụtruyền hình Internet Play Box của tập đồn FPT, ngồi ra biến“thái độ”cũng có mứcảnh hưởng khá lớn với hệsốBê-ta tương ứng là 0,285. Các biến còn lại như“cảm nhận vềgiá cả”và“Cảm nhận vềchất lượng”cũng sẽ được khách hàng xem xét khi quyết định mua với hệsốBê-ta lần lượt là 0,204 và 0,182. Kết quảphân tích hồi quy cũng khá hợp lý so với thực tếkhi mà xu hướng phát triển của dịch vụtruyền hình trên thếgiới hiện nay là Internet, người dùng càng ngày càng có nhu cầu cao hơn về dịch vụtruyền hình, đặc biệt là dịch vụtruyền hình Internet để có thể thỏa mãn được các điều kiện giải trí hàng ngày. Họ có xu hướng tham khảo ý kiến của những người thân quen, những chuyên gia để có thể lựa chọn cho mình gói sản phẩm dịch vụphù hợp nhất với nhu cầu sửdụng.
2.3.5.4 Đánh giá độphù hợp của mơ hình
Bảng 2.19: Đánh giá độphù hợp của mơ hình
Model R R Square Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate Durbin - Watson 1 0,789 0,623 0,604 0,33647 1,714
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả )
Dựa vào bảng kết quảphân tích, mơ hình 4 biến độc lập có giá trịR Square hiệu chỉnh là 0,604 tức là: độ phù hợp của mơ hình là 60,4%. Hay nói cách khác, 60,4%độ biến thiên của biến phụ thuộc“quyết định mua”. Bên cạnh đó, ta nhận thấy giá trị R
Square hiệu chỉnh là 0,604 khá là cao ( > 50%), nghĩa là mối quan hệgiữa biến độc lập và biến phụthuộc được coi là gần chặt chẽ.
2.3.5.5 Kiểm định sựphù hợp của mơ hình
Kết quảtừbảng ANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0,000 rất nhỏ, cho phép nghiên cứu bác bỏ giảthiết rằng “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”.
Bảng 2.20: Kiểmđịnh ANOVA
ANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 22,102 6 3,684 32,539 0,000
Residual 13,359 118 0,113
Total 35,461 124
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả)
2.3.6 Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có thểkhơng tn theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mơ hình, phương sai khơng phải là hằng số, số lượng các phần dư khơng đủnhiều để phân tích. Vì vậy chúng ta phải tiến hành kiểm định phân phối chuẩn của phần dư đểxem xét sựphù hợp của mơ hìnhđưa ra.
Từbiểu đồ trích từ kết quảphân tích hồi quy, ta có thể thấy rằng phần dư tuân theo phân phối chuẩn. Với giá trịMean xấp xỉ -15 và giá trị Std.Dev gần bằng 1.
Hình 2.3: Biểu đồtần sốHistogram của phần dư chuẩn hóa
2.3.7Đánh giá của người tiêu dùng vềcác nhân tố ảnh hưởng đến quyết địnhmua dịch vụtruyền hình Internet Play Box của công ty cổphần viễn thông FPT