CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
2.2 Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ CEI Co-
2.2.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Tất cả22 biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố khám phá,dùng phương
pháp rút trích Principal Components và phép quay Varimax.
Bảng 2.5 Kiểm định KMO và Bartlett’s Test các biến độc lập
TrịsốKMO 0,766
Đại lượng thống kê Bartlett’s Test of Sphericity
Approx.Chi-Square 1421,158
Df 231
Sig 0.000
(Nguồn: kết quả xử lí số liệu trên spss 22)
Hệ số KMO là 0,766 >0,5 nên thỏa mãn yêu cầu của phân tích nhân tố (0,5 ≤
KMO≤ 1) (Hair và ctg, 2010). Hệ số Sig của kiểm định Bartlett’s Test = 0,000 < 0,005 cho biết các biến quan sát có tương quan với nhau và nghiên cứu có ý nghĩa thống kê, do đó các biến quan sát phù hợp cho việc phân tích nhân tố.
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố cho các biến độc lập, số biến quan sát vẫn là 22 và được phân thành 5 nhóm. Giá trị Eigenvalue của 5 nhóm nhân tố này đều lớn hơn 1 và tổng phương sai trích có giá trị là 66,250% > 50% . Hệ số tải của tât cả các biến quan sát đều lớn hơn 0,5. Kết quả phân tích nhân tố các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ CEI Co-working space của người dùng vẫn giữ nguyên 5 nhóm nhân tố như trong mơ hình tác giả đềxuất, cho thấy mơ hình EFA là phù hợp.
Bảng 2.6 Các nhóm nhân tố được rút ra Nhân tố 1 2 3 4 5 Vị trí – cơ sở vật chất CS6 0,871 CS4 0,840 CS1 0,751 CS3 0,740 CS2 0,732 CS5 0,670
Hiệu quả mong đợi
HQ3 0,844 HQ5 0,761 HQ1 0,744 HQ2 0,644 HQ4 0,617 Chi phí dịch vụ CP2 0,894 CP1 0,876 CP4 0,811 CP3 0,603 Ảnh hưởng xã hội AH1 0,827 AH3 0,811 AH2 0,799
Truyền thông quảng cáo
QC2 0,829 QC4 0,812 QC1 0,570 QC3 0,567 Eigenvalue 6,742 2,401 2,093 1,929 1,410 Cumulative % 30,645 41,560 51,072 59,842 66,250
Dựa vào bảng ma trận xoay của các nhân tố ởtrên ta thấy các biến quan sát thuộc các nhóm nhân tố đều có hệ số tải lớn hơn 0,5 là đạt tiêu chuẩn, phù hợp cho các nghiên cứu tiếp theo.
2.2.3.2 Phân tích nhân tố đối với biến phụthuộc
Bảng 2.7. Kiểm định KMO và Bartlett’s Test các biến phụ thuộc
TrịsốKMO 0,695
Đại lượng thống kê Bartlett’s Test of Sphericity
Approx.Chi-Square 110,473
Df 3
Sig ,000
(Nguồn: kết quả xử lí số liệu trên spss 22)
Kết quả cho thấy hệ số KMO với giá trị là 0,695 >0,5 nên đảm bảo phân tích
nhân tố là phù hợp và thống kê Chi bình phương của kiểm định Bartlett’s Test đạt giá trị 110,473 với giá trị Sig bằng 0,000 <0,05 nên có thể tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA với nhóm các biến quan sát này.
Nhân tố “ Quyết định sử dụng” có giá trị Eigenvalues bằng 2,175 > 1 , nhân tố quyết đính sửdụng giải thích được 71,911 biến thiên của dữliệu.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá rút trích ra được một nhân tố, nhân tố này
được tạo ra từ5 biến quan sát mà đề tài đãđề xuất từ trước.
Nhận xét:
Q trình phân tích nhân tố khám phá EFA trên đã xác định được 5 nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ CEI Co-working space của người dùng, đó
chính là “ vị trí – cơ sở vật chất”. “chi phí dịch vụ” , “ảnh hưởng xã hội” , “truyền thông- quảng cáo” , “ hiệu quả mong đợi”.
Như vậy, mơ hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tốkhám phá EFA khơng có
gì thayđổi so với ban đầu, khơng có biến quan sát nào bị loại bỏra khỏi mơ hình phân tích EFA.
2.2.4 Phân tích hệsố tương quan Person –r (Person Correlation Coefficient)
Bảng 2.8 : Ma trận tương quan giữa các biến độc lập với biến quyết định sử dụng dịch vụ Sự tương quan QD CS CP AH QC HQ Quyết định Sử dụng Tương quan Person 1 0,551**0,601**0,571**0,514**0,539** Sig. (2- tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 Vị trí – cơ sở vật chất Tương quan Person 0,551** 1 0,314**0,334**0,303**0,352** Sig. (2- tailed) 0,000 0,001 0,000 0,001 0,000 Chi phí dịch vụ Tương quan Person 0,601**0,314** 1 0,331**0,277**0,319** Sig. (2- tailed) 0,000 0,001 0,000 0,003 0,001 Ảnh hưởng xã hội Tương quan Person 0,571**0,334**0,331** 1 0,457**0,363** Sig. (2- tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
Truyền thông – quảng cáo
Tương quan
Person 0,514**0,303**0,277**0,457** 1 0,340** Sig. (2-
tailed) 0,000 0,001 0,003 0,000 0,000
Hiệu quả mong đợi
Tương quan
Person 0,539**0,352**0,319**0,363**0,340** 1 Sig. (2-
tailed) 0,000 0,000 0,001 0,000 0,000
Qua bảng sốliệu ta thấy biến phụ thuộc quyết định sửdụng dịch vụvới các biến
độc lập có sự tươngquan với nhau. Tất cảcác biến đều có giá trị sig < 0,05. Vì vậy có sự tương quan với quyết định sửdụng dịch vụvà thểhiện cụthểqua hệsố tương quan
như sau: Vị trí – cơ sở vật chất (0,551), Chi phí dịch vụ (0,601), Ảnh hưởng xã hội
(0,571), Truyền thông–quảng cáo (0,514), Hiệu quả mong đợi (0,539). Như vậy, ta có thểkết luận 5 biến độc lập này có thể đưa vào đểgiải thích biến phụ thuộc quyết định sửdụng dịch vụ.
2.2.5 Phân tích hồi quy
Phương pháp kiểm định được sử dụng là hàm hồi quy tuyến tính bội và phương
pháp đưa vào một lượt (enter).
Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình hệ số xác định R2 và R2 hiệu chỉnh
(Adjusted R square) được xem xét R2 sẽ tăng lên khi đưa thêm biến độc lập vào mơ
hình nên dùng R2 hiệu chỉnh sẽ an tồn hơn khi đánh giá độphù hợp của mơ hình. R2 hiệu chỉnh càng lớn thểhiện độphù hợp của mơ hình càng cao.
Bảng 2.9 Hệ số xác định độ phù hợp của mơ hình
Mơ hình khái qt Mơ
hình R R2
Hiệu chỉnh R2
Ước lượng sai số
chuẩn Trị sốthống kê Durbin - Watson 1 0,816a 0,665 0,650 0,32261 1,665 Biến độc lập: (Constant), HQ, CP, QC, CS, AH Biến phụ thuộc: QD
(Nguồn: kết quả xử lí số liệu trên spss 22)
Giá trị Durbin – Watson là 1,665 nằm trong khoảng (1;3) cho thấy mơ hình nghiên cứu của đềtài khơng có sự tương quan nhau.
Kết quảphân tích hồi quy tuyến tính cho thấy mơ hình có R2 = 0,665 và R2 được điều chỉnh = 0,650. Ta nhận thấy R2 hiệu chỉnh nhỏ hơn R2nên ta dùng nó để đánh giá độphù hợp của mơ hình sẽ an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng mức độphù hợp của mơ hình (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). R2 được điều chỉnh = 0,650 nói lên độthích hợp của mơ hình là 65,0% hay nói cách khác là 65,0% sựbiến thiến của biến
“ Quyết định sửdụng “ được giải thích chung của 5 biến độc lập. Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội đưa ra là phù hợp với dữliệu và có thểsửdụng được.
2.2.6 Kiểm định sựphù hợp của mơ hình
Bảng 2.10 kết quả phân tích ANOVA
ANOVAa Mơ hình Tổng bình phương Bậc tự do (df) Bình phương trung bình Thống kê F Mức ý nghĩa (Sig). 1 Hồi quy 22,347 5 4,469 42,944 0,000b Phần dư 11,240 108 0,104 Tổng 33,588 113 Biến độc lập: (Constant), HQ, CP, QC, CS, AH Biến phụ thuộc: QD
(Nguồn: kết quả xử lí số liệu trên spss 22)
Kiểm định F sửdụng trong phân tích phương sai là phép kiểm định giảthuyết về
độphù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ý nghĩacủa kiểm định này là mối quan hệ tuyến tính giữu biến phụ thuộc và các biến độc lập. Phân tích ANOVA cho thấy thông số F = 42,944 có mức ý nghĩa (Sig) = 0,000, điều này chứng tỏ rằng mơ hình hồi quy xây dựng là phù hợp với bộdữliệu thu thập được tất cảcác biến đưa vào
đều có ý nghĩa và mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Như vậy các biến độc lập trong
mơ hình có quan hệvới biến phụthuộc “quyết định sửdụng”.
Hệ số Beta (chuẩn hóa ) của các yếu tố tác động đến quyết định sửdụng dịch vụ
Bảng 2.11 Hệ số Beta Hệ số Beta Mơ hình Hệsố chưa chuẩn hóa Hếsố chuẩn hóa Kiểm định T- person Mức ý nghĩa thống kê (Sig)
Phân tích đa cộng tuyến
Hệsố B Sai số chuẩn Beta Độchấp nhận của biến Hệsốphóng đại phương sai (VIF) (Hằng số) - 0,408 0,310 -1,316 0,191 -1,023 0,207 CS 0,215 0,055 0,246 3,927 0,000 0,106 0,323 CP 0,327 0,060 0,336 5,436 0,000 0,208 0,446 AH 0,202 0,060 0,223 3,355 0,001 0,083 0,322 QC 0,179 0,066 0,176 2,715 0,008 0,048 0,309 HQ 0,187 0,058 0,204 3,210 0,002 0,072 0,303
(Nguồn: kết quả xử lí số liệu trên spss 22)
Mơ hình hồi quy tuyến tính được phân tích theo hệ số Beta chuẩn hóa có dạng
như sau:
QDSD = 0,246CS + 0,336CP + 0,223AH + 0,176QC + 0,214HQ
Kết quả cho thấy nhân tố “chi phí dịch vụ” có hệ số Beta chuẩn hóa cao nhất
(0,336) nên có tác động mạnh nhất đến quyết định sử dụng dịch vụ của khách hàng. Kếtiếp là nhân tố “vị trí – cơ sở vật chất” (0,246), “ảnh hưởng xã hội “ (0,223), “hiệu quả mong đợi” ( 0,204) và “ truyền thông–quảng cáo” (0,176) cũng tác động đáng kể
đến quyết định sửdụng của người dùng.
Xem xét đa cộng tuyến
Mơ hình hồi quy vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến khi có giá trịhệsố phóng đại
Bảng 2.12. Đa cộng tuyến
Mơ hình
Sig.
Khoảng tin cậy 95,0% Thống kê cộng gộp
Lower Bound Upper Bound Tolerance VIF
1 (hằng số) 0,191 -1,023 0,207 CS 0,000 0,106 0,323 0,790 1,266 CP 0,000 0,208 0,446 0,811 1,232 AH 0,001 0,083 0,322 0,702 1,425 QC 0,008 0,048 0,309 0,738 1,355 HQ 0,002 0,072 0,303 0,764 1,309 Biến phụ thuộc : QD
(Nguồn: kết quả xử lí số liệu trên spss 22)
Từ kết quả phân tích trên, ta có thể thấy giá trị VIF của mơ hình nhỏ hơn (trên
dưới giá trị 2) nên nghiên cứu kết luận rằng mơ hình hồi quy khơng vi phạm hiện
tượng đa cộng tuyến
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 không 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 phần dư để xem xét sựphù hợp của mơ hìnhđưa ra.
Từ biểu đồ trích từ kết quả phân tích hồi quy, ta có thể thấy rằng phần dư tuân theo phân phối chuẩn. Với giá trị Mean xấp xỉ 3,96 – 15 và giá trị Std.Dev là 0,978. Nhìn vào biểu đồta có thểthấy được sốliệu phân phối khá đều 2 bên
2.2.7 Kiểm định các giảthuyết của mơ hình.
Kết quả phân tích Phương sai ởbảng ANOVA thểhiện giá trị F = 42,944 và mức ý nghĩa (Sig) = 0,000 rất nhỏ so với mức ý nghĩa 0,005, điều này chứng tỏ rằng mơ hình hồi quy khi xây dựng là phù hợp với bộdữliệu thu thập được với độtin cậy 95%.
Tuy nhiên, điều này khơng có nghĩa các biến độc lập đưa vào mơ hình đều có ý nghĩa, để xác định biến độc lập nào có ý nghĩa chúng ta tiến hành kiểm định các giảthuyết.
- H1: Vị trí – cơ sởvật chấtcó tác động đến quyết định lựa chọn sửdụng dịch vụ CEI Co-working space của người dùng.
Hệ số hồi quy là 0,336 và có mức ý nghĩa là 0,000 nhỏ hơn 0,05. Vì vậy giả thuyết H1 được chấp nhận hay nói cách khác sự tác động của vị trị - cơ sởvật chất đến quyết định sửdụng dịch vụcó ý nghĩa thống kê.
- H2: Chi phí sửdụng có tác động đến quyết định lựa chọn sử dụng dịch vụ CEI Co-working space của người dùng.
Hệ số hồi quy là 0,256 và có mức ý nghĩa là 0,000 nhỏ hơn 0,05. Vì vậy giả thuyết H2 được chấp nhận hay nói cách khác sự tác động của vị trị - cơ sởvật chất đến quyết định sửdụng dịch vụcó ý nghĩa thống kê.
- H3: Ảnh hưởng xã hội có tác động đến quyết định lựa chọn sử dụng dịch vụ CEI Co-working space của người dùng.
Hệ số hồi quy là 0,223 và có mức ý nghĩa là 0,001 nhỏ hơn 0,05. Vì vậy giả thuyết H3 được chấp nhận hay nói cách khác sự tác động của vịtrị -cơ sởvật chất đến quyết định sửdụng dịch vụcó ý nghĩa thống kê.
- H4: Truyền thông – quảng cáo có tác động đến quyết định lựa chọn sử dụng dịch vụCEI Co-working space củangười dùng.
Hệ số hồi quy là 0,176 và có mức ý nghĩa là 0,008 nhỏ hơn 0,05. Vì vậy giả thuyết H4được chấp nhận hay nói cách khác sự tác động của vịtrị -cơ sởvật chất đến quyết định sửdụng dịch vụcó ý nghĩa thống kê.
- H5: Hiệu qủa mong đợi có tác động đến quyết định lựa chọn sử dụng dịch vụ CEI Co-working space của người dùng.
Hệ số hồi quy là 0,204 và có mức ý nghĩa là 0,002 nhỏ hơn 0,05. Vì vậy giả thuyết H1 được chấp nhận hay nói cách khác sự tác động của vịtrị -cơ sởvật chất đến quyết định sửdụng dịch vụcó ý nghĩa thống kê.
2.2.8. Ý kiến đánh giá của người dùng đối với các nhân tố ảnh hưởng đếnquyết định sửdụng dịch vụ quyết định sửdụng dịch vụ
Bên cạnh việc phân tích mức độ ảnh hưởng của cá yếu tố tác động đến quyết
định sử dụng dịch vụ của người dụng tại CEI Co-working space, nghiên cứu cũng sẽ
phân tích những đánh giá của khách hàng đối với các yếu tố ảnh hưởng đó.
Trước khi tiến hành kiểm định one Sample T–Test thìđiều kiện bắt buộc là phải đảm bảo dữliệu thu thập được phân theo quy luật phân phối chuẩn hoặc xấp xỉ chuẩn. Dựa theo “ phân tích dữliệu nghiên cứu với SPSS của Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, thì với số lượng mẫu lớn hơn 30 là biến quan sát đã xấp xỉ chuẩn. Trong các nghiên cứu gần đây, có một sốnhà khoa học cho rằng, mẫu điều tra phải đảm bảo lớn hơn 100 mẫu thì mới coi là xấp xỉ chuẩn. Riêng trong nghiên cứu này, sốmẫu tiến hành thu thập được hợp lệ 114 > 100. Do đó, có thể kết luận, dữliệu dùng đểtiến hành kiểm định One Sample T –Test là hợp lệ.
2.2.8.1 Đánh giá của người dùng về nhân tố vị trí – cơ sở vật chất
H0: Đánh giá của người dùng vềnhân tốVịtrí -cơ sởvật chất = 4 H1: Đánh giá của người dùng vềnhân tốVịtrí– cơ sởvật chất ≠ 4
Bảng 2.13 Đánh giá của người dùng về nhân tố vị trí – cơ sở vật chất
One sample t-test
Mean Sig (2–tailed)
Mức độ đánh giá (%) Vị trí– cơ sởvật chất 1 2 3 4 5 CS1 3,82 0,015 0 5,3 22,8 56,1 15,8 CS2 3,83 0,026 0 4,4 27,2 49,1 19,3 CS3 3,87 0,092 0 5,3 25,4 46,5 22,8 CS4 3,89 0,139 0 5,3 23,7 48,2 22,8 CS5 3,75 0,000 0 3,5 29,8 54,4 12,3 CS6 3,87 0,083 0 5,3 23,7 50,0 21,1
Chú thích thang đo Likert: 1 –Rất khơng đồng ý đến 5 –rất đồng ý
(Nguồn: kết quả xử lí số liệu trên spss 22)
Với kết quả phân tích trên, các tiêu chí CS3, CS4, CS6 có mức ý nghĩa Sig >
0,05 , do đó ta có thểchấp nhận giảthuyết H0 và có giá trịtrung bình bằng 4. Có nghĩa là người dùng đồng ý với các tiêu chí trên trong đó có CS4 với giá trị trung bình cao nhất (3,89) và có đến 71% người dùng đồng ý (22% rất đồng ý) với cơ sở vật chất, thiết bị hiện đại tiếp theo là71,1% đồng ý với internet tốc độ cao và 69,3% đồng ý với
không gian làm việc. Qua khảo sát cho thấy mọi người cho rằng làm việc trong không gian co-working hiệu quả hơn so với các văn phịng thơng thường và không gặp phải vấn đề tốc độ internet như trong quán cà phê. Tất cả đồ dùng văn phòng và máy photo
được sử dụng chuyên nghiệp.Đây là những tiêu chí tốt mà CEI HUEUNI có thể thu hút và giữchân khách hàng của mình.
Với các tiêu chí cịn lại CS1, CS2, CS5 có mức ý nghĩa < 0,05 ta có thể bác bỏ giảthuyết H0, và chấp nhận giảthuyết H1: đánh giá của người dùng vềtiêu chí trên≠
4. Đồng thời căn cứ vào giá trị trung xấp xỉ gần bằng 4 từ đây có thể kết luận người dùng khá đồng ý với vị trí và cơ sở vật chất trong đó có 71,9% người dùng đồng ý với vị trí địa điểm lý tưởng. Sau thời gian khảo sát phỏng vấn và quan sát thì kết quả này