CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA đối với biến phụ thuộc
Để đảm bảo độ tin cậy và độ kết dính của các biến quan sát của nhân tố quyết định mua căn hộ đã đưa vào ở phần cơ sở lý thuyết, tác giả sẽ tiến hành phân tích nhân tố đối với các biến quan sát của nhân tố quyết định mua căn hộ. Mong đợi của tác giả là các biến quan sát này sẽ cùng nhau tạo thành một nhân tố có Eigenvalue >1.
Đặt giả thuyết H0 (Bảng 4.5)là 4 biến quan sát của thang đo các yếu tố tác động đến quyết định mua căn hộ không có mối tương quan với nhau.
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett cho thấy giả thuyết này bị bác bỏ ( Sig. = .000 ), hệ số KMO là 0.791 > 0.5, điều này cho thấy việc phân tích nhân tố là phù hợp.
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy ở mức Eigenvalues là 2.828, với phương pháp rút trích nhân tố Principal Component, sử dụng phép quay Varimax, cho phép 1 nhân tố được rút trích từ 4 biến quan sát và phương sai trích là 70.688%, các nhân tố đều có hệ số tải nhân tố đầu lớn hơn 0.5, thấp nhất là 0.780, mỗi biến quan sát có sai
biệt và hệ số tải nhân tố giữa các nhân tố đều nên đảm bảo được sự phân biệt giữa các nhân tố (Phụ lục 8).
Bảng 4.5 : Kết quả phân tích nhân tố EFA của thang đo quyết định mua căn hộ.
Biến Quan Sát Ký Hiệu Biến Nhân Tố
Đặt Tên Nhân Tố 1
Dự định mua căn hộ chung cư
trong tương lai QD1 .780
Quyết Định Ký hiệu : QD Nỗ lực mua căn hộ chung cư
trong tương lai QD2 .852
Cố gắng mua thêm căn hộ chung
cư nữa trong tương lai QD3 .895
Người quan trọng để quyết định
mua căn hộ chung cư QD4 .832
Eigenvalues 2.828
Phương sai trích 70.688
Cronback’s Alpha 0.858
( Phụ lục 8 ) Từ kết quả phân tích nhân tố (Bảng 4.5), cho phép rút ra một nhân tố được đặt tên là quyết định, ký hiệu QD và được đo lường bởi 4 biến quan sát:
QD1 : Tôi có dự định mua căn hộ chung cư trong tương lai
QD2 : Tôi sẽ nỗ lực hết mình để mua căn hộ chung cư trong tương lai QD3 : Tôi sẽ cố gắng mua thêm căn hộ chung cư nữa trong tương lai
QD4 : Tôi là người quan trọng để đóng góp vào quyết định mua 4.3.4 Điều chỉnh thang đo các giả thuyết
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA (Bảng 4.6), được tạo thành 5 nhân tố giống như lý thuyết ban đầu được đề xuất và được đo lường kết hợp giữa các biến quan sát với nhau, cuối cùng tác giả bị loại bỏ 2 biến quan sát VT5 và KG1 vì có hệ số tải nhân tố < 0.5 theo tiêu chí đánh giá phân tích nhân tố khám phá EFA.
Từ thang đo ban đầu của Nguyễn Quang Thu và cộng sự (2013), đồng thời thông qua kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả đã hiệu chỉnh thành 6 yếu tố với 27 biến quan sát bao gồm :
Bảng 4.6 : Kết quả phân tích nhân tố EFA đã hiệu chỉnh thang đo Số TT Nhân Tố Khám Phá Biến Quan Sát
1 Đặc Điểm ( DD )
Diện tích sử dụng căn hộ Thiết kế, trang trí căn hộ Chất lượng xây dựng
Trag thiết bị bên trong căn hộ Căn hộ đầy đủ giấy tờ pháp lý
2 Tài Chính ( TC )
Tỷ lệ lãi suất vay ngân hàng Thời gian thanh toán
Cho vay thế chấp
Cho vay dựa theo thu nhập Lợi ích khi thanh toán tối đa
3 Môi Trường ( MT )
Mức sống, đường xá xung quanh Môi trường xung quanh ô nhiễm Cảnh quan cây xanh thoáng mát
Hệ thống báo cháy, lối thoát hiểm Tình hình an ninh, an toàn
4 Không Gian ( KG )
Diện tích phòng bếp Diện tích phòng ngủ
Diện tích phòng tắm, vệ sinh Diện tích ban công
5 Vị Trí ( VT )
Khoảng cách đến trường học Khoảng cách đến nơi làm việc
Khoảng cách đến trung tâm thương mại Khoảng cách đến chợ, siêu thị
6 Quyết Định ( QD )
Tôi có dự định mua căn hộ chung cư trong tương lai Tôi sẽ nỗ lực hết mình để mua căn hộ chung cư trong tương lai
Tôi sẽ cố gắng mua thêm căn hộ chung cư nữa trong tương lai
Tôi là người quan trọng để đóng góp vào quyết định mua
( Phụ lục 7 )
Mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu được điều chỉnh lại như sau :
Hình 4.1 : Mô hình nghiên cứu điều chỉnh về các yếu tố tác động đến quyết định mua căn hộ chung cƣ
Từ các lập luận trên tác giả đưa ra các giả thuyết :
H1: Yếu tố về đặc điểm của căn hộ có tác động dương ( + ) với quyết định mua căn hộ chung cư tại Tp.HCM .
H2: Yếu tố tài chính có tác động dương ( + ) với quyết định mua căn hộ chung cư tại Tp.HCM.
H3: Yếu tố về môi trường xung quanh có tác động dương ( + ) với quyết định mua căn hộ chung cư tại Tp.HCM.
SỰ QUYẾT ĐỊNH MUA CỦA KHÁCH
HÀNG
VỊ TRÍ MÔI TRƯỜNG
ĐẶC ĐIỂM
TÀI CHÍNH
H 1 +
H 2 + KHÔNG GIAN
H 3 + H 5 +
H 4 +
H4: Yếu tố không gian của căn hộ có tác động dương ( + ) với quyết định mua căn hộ chung cư tại Tp.HCM.
H5: Yếu tố khoảng cách vị trí đến căn hộ có tác động dương ( + ) với quyết định mua căn hộ chung cư tại Tp.HCM.
4.4 Phân tích hồi qui tuyến tính.
Ở trên chúng ta đã đặt ra giả thuyết là có sự tương quan giữa các thành phần các yếu tố tác động đến quyết định mua căn hộ chung cư. Do đó để xác định sự tương quan này có tuyến tính hay không và mức độ quan trọng của từng nhân tố trong sự tác động đến hoạt động quyết định mua căn hộ chung cư.
Trong phân tích hồi qui được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể của các biến (phương pháp Enter) với phần mền SPSS 16.0. Đánh giá sự phù hợp của mô hình.
Hệ số thường được sử dụng để đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đối với dữ liệu, với nguyên tắc càng gần 1 thì mô hình đã xây dựng càng phù hợp với tập hợp dữ liệu mẫu.
4.4.1 Phân tích thương quan.
Nhằm xem xét mối tương quan giữa các biến trước khi phân tích hồi quy tuyến tính (Bảng 4.7), đặc biệt là tương quan giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập. Kết quả phân tích tương quan như sau :
Bảng 4.7 : Kết quả phân tích tương quan giữa các biến Phân Tích Tương Quan
DD TC MT KG VT QD
DD
Hệ số tương quan 1 -.006 .099* .041 .037 .145**
Sig. .909 .048 .414 .458 .004
TC
Hệ số tương quan -.006 1 .356** .584** .411** .476**
Sig. .909 .000 .000 .000 .000
MT Hệ số tương quan .099* .356** 1 .503** .281** .616**
Sig. .048 .000 .000 .000 .000
KG
Hệ số tương quan .041 .584** .503** 1 .403** .649**
Sig. .414 .000 .000 .000 .000
VT
Hệ số tương quan .037 .411* .281** .430** 1 .340**
Sig. .458 .000 .000 .000 .000
QD
Hệ số tương quan .145** .476** .616** .649** .340** 1
Sig. .004 .000 .000 .000 .000
( Phụ lục 10 ) Từ kết quả phân tích tương quan trên (Bảng 4.7), ta thấy có thể thấy tương quan giữa biến phụ thuộc “ Quyết định mua “ với các biến độc lập: ( 1 ) Đặc điểm căn hộ DD; ( 2 ) Tài chính khi mua căn hộ TC; ( 3 ) Môi trường xung quanh căn hộ MT; ( 4 ) Diện tích không gian bên trong căn hộ KG; ( 5 ) Khoảng cách đến vị trí căn hộ VT.
Hệ số tương quan thấp nhất là 0.145 và tất cả các giá trị P (Sig.) < 0.05. Do đó có thể đưa các biến độc lập này vào mô hình hồi quy để giải thích cho sự thay đổi của biến phụ thuộc “ Quyết định mua “. Tuy nhiên, mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập này lên biến phụ thuộc sẽ được xác định cụ thể thông qua phân tích hồi quy tuyến tính.
Bên cạnh đó, hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều cao hơn 0.3 , Như vậy chúng ta cần phải thận trọng trong phân tích hồi quy tuyến tính để tránh hiện tượng đa cộng tuyến.
4.4.2 Phân tích hồi quy.
Sau khi qua giai đoạn phân tích nhân tố, phân tích hồi quy được tiến hành 5 biến độc lập là Đặc Điểm DD; Tài Chính TC; Môi Trường MT; Không Gian KG; Vị Trí VT và 1 biến phụ thuộc là Quyết Định Mua căn hộ QD.
Phân tích hồi quy tuyến tính bằng phương pháp đồng thời ENTER nhằm kiểm định các giả thuyết. Phân tích tương quan Pearson được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mô hình hồi quy.
Kết quả của phân tích hồi quy sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết từ H1 đến H5 (Phụ lục 11).
Dựa vào giả thuyết được điều chỉnh ở trên, phương trình hồi qui tuyến tính bội như sau (Nguyễn Đình Thọ, 2011):
Trong đó:
β0: Hằng số
β1, β2, β3, β4, β5: Các hệ số hồi qui riêng phần.
: Sai số
DD: Đặc điểm của căn hộ TC: Tài chính
QD = β0 + β1*DD + β2*TC + β3*MT + β4 *KG+ β5*VT + 𝒆𝒊
MT: Môi trường xung quanh căn hộ KG: Không gian diện tích bên trong VT: Vị trí khoảng cách
QD: Quyết định mua căn hộ chung cư
Bảng 4.8 : Bảng chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mô hình
Model Summar Thông Kê Thay
Đổi
Mô Hình R
Đƣợc Hiệu Chỉnh
Độ Lệch Chuẩn Ƣớc Tính
Durbin – Watson
F
Sig.
Thay Đổi F
1 .74 .551 .545 .63393 1.520 96.654 .00
a. Dự báo : ( Hằng số ), DD, TC, MT, KG, VT b. Biến phụ thuộc : QD
( Phụ lục 12 ) Trong mô hình trên (Bảng 4.8), có R là .74 cho thấy mô hình này phù hợp, điều chỉnh là .545 (nhỏ hơn R). Do đó, dùng điều chỉnh để đánh giá sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu ở độ tin cậy 95%
(kết quả thống kê F trong mô hình có Sig. = .000).
Bảng 4.9 : Mô hình hồi quy ANOV
Mô Hình Tồng Bình
Phương df Trung Bình Của
Bình Phương F Sig.
1
Hồi quy 194.213 5 38.843 96.954 .00
Phần dư 158.337 394 .402
Tổng 352.549 399
a. Dự đoán : ( Hằng số ), DD, MT, KG, VT, TC b. Biến phụ thuộc : QD
( Phụ lục 10 ) Kiểm định F (Bảng 4.9) sử dụng trong bảng phân tích phương sai, sau kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể, giá trị F = 96.954 và mức ý nghĩa p(Sig. ) = .000 < 0.05.
Như vậy, mô hình hồi quy tuyến tính đưa ra là phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.10 : Kết quả phân tích hồi quy
Mô Hình
Hệ Số Chƣa Chuẩn Hóa
Hệ Số Đã Chuẩn Hóa
t Sig.
Đa Cộng Tuyến
B Độ Lệch
Chuẩn Beta Dung
Sai VIF
1
Hằng số -.439 .239 -1.836 .067
DD .118 .043 .092 2.720 .007 .988 1.013
TC .122 .047 .112 2.616 .009 .623 1.605
MT .458 .049 .367 9.287 .000 .732 1.367
KG .412 .049 .387 8.373 .000 .534 1.872
VT .030 .053 .021 .556 .578 .773 1.294
( Phụ lục 11 ) Trong mô hình hồi quy (Bảng 4.10) của các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê, phân tích hồi quy cho 4 nhân tố có giá trị p(Sig.) đều nhỏ hơn 0.05 là DD (.007);
TC (.009); MT (.000); KG (.000), với dữ liệu thu thập và độ tin cậy 95% của phép kiểm định, ta chấp nhận các giả thuyết H1, H2, H3, H4, còn lại 1 nhân tố có giá trị p(Sig.) lớn hơn 0.05 sẽ bị loại bỏ là VT (.578). Như vậy, tác giả loại bỏ giả thuyết H5 (phụ lục 11).
Trong bảng phân tích hồi quy, cho thấy biến độc lập vị trí (VT) có mức ý nghĩa Sig.> 0,05, nên chúng không có ý nghĩa trong mô hình. Sau khi loại 1 nhân tố này,thì hồi quy tuyến tính bội được thực hiện lần 2 với 4 nhân tố còn lại là đặc điểm, tài chính, môi trường và không gian.
Từ bảng kết quả (Phụ lục 12) cho thấy khi phân tích hồi quy tuyến tính bội lần 2 các hệ số đều thay đổi theo chiều hướng tích cực hơn. R mới = .74 , là .546. Các hệ số phóng đại VIF cũng thay đổi đáng kể.Như vậy, có thể viết lại phương trình hồi qui đã chuẩn hóa như sau:
QD = .093*DD + 0.117*TC + 0.368*MT + 0.392*KG
DD: Đặc điểm TC: Tài chính MT: Môi trường KG: Không gian QD: Quyết định
4.4.3 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy.
Kết quả phân tích hồi quy (Bảng 4.11) của các yếu tố tác động đến quyết định mua căn hộ chung cư như sau:
H1 Giả thuyết là đặc điểm tác động ( + ) đến quyết định mua căn hộ chung cư.
Căn cứ vào kết quả phân tích hồi quy chấp nhận giả thuyết này, hệ số Beta đạt là .092, có mức ý nghĩa là Sig. = .007 < 0.05.
Như vậy, đặc điểm của căn hộ tác động đến quyết định mua căn hộ chung cư tại khu vực Tp.HCM.
H2 Giả thuyết là tài chính tác động ( + ) đến quyết định mua căn hộ chung cư.
Căn cứ vào kết quả phân tích hồi quy chấp nhận giả thuyết này, vì hệ số Beta đạt là .112, có mức ý nghĩa Sig. = .009 < 0.5.
Như vậy, tài chính tác động đến quyết định mua căn hộ chung cư tại Tp.HCM.
H3 Giả thuyết là môi trường tác động ( + ) đến quyết định mua căn hộ chung cư.
Căn cứ vào kết quả phân tích hồi quy chấp nhận giả thuyết này, vì hệ số Beta đạt là .367, có mức ý nghĩa là Sig. = .000 < 0.05.
Như vậy, môi trường của căn hộ tác động đến quyết định mua căn hộ chung cư tại khu vực Tp.HCM.
H4 Giả thuyết là không gian tác động ( + ) đến quyết định mua căn hộ chung cư.
Căn cứ vào kết quả phân tích hồi quy chấp nhận giả thuyết này, hệ số Beta đạt là .387, có mức ý nghĩa Sig. = .000 < 0.05.
Như vậy, không gian của căn hộ tác động đến quyết định mua căn hộ chung cư tại Tp.HCM.
H5 Giả thuyết là vị trí tác động ( + ) đến quyết định mua căn hộ chung cư. Căn
cứ vào kết quả phân tích hồi quy không chấp nhận giả thuyết này, hệ số Beta đạt là .021, có mức ý nghĩa là Sig. = .578 > 0.05.
Như vậy, vị trí của căn hộ không tác động đến quyết định mua căn hộ chung cư tại khu vực Tp.HCM
4.5 Kiểm định các giả thuyết của mô hình nghiên cứu.
4.5.1 Kiểm định các giả thuyết.
Kết quả hồi quy cho thấy (Bảng 4.11), chấp nhận giả thuyết H1, H2, H3, H4 với mức ý nghĩa Sig. < 0.05 và độ tin cậy 95% của phép kiểm định. Và loại bỏ H5 vì mức ý nghĩa Sig. > 0.05.
Các giả thuyết sẽ được trình bày qua bảng kiểm định giả thuyết mô hình nghiên cứu sau đây:
Bảng 4.11 : Kiểm định các giả thuyết của mô hình nghiên cứu Giả
Thuyết Phát Biểu Sig. Kết Quả
Kiểm Định H1 Giả thuyết là đặc điểm có mối quan hệ cùng chiều
với sự quyết định mua căn hộ chung cư tại Tp.HCM .007 Chấp nhận H2 Giả thuyết là tài chính có mối quan hệ cùng chiều
với sự quyết định mua căn hộ chung cư tại Tp.HCM .009 Chấp nhận H3 Giả thuyết là môi trường có mối quan hệ cùng chiều
với sự quyết định mua căn hộ chung cư tại Tp.HCM .000 Chấp nhận H4 Giả thuyết là không gian có mối quan hệ cùng chiều
với sự quyết định mua căn hộ chung cư tại Tp.HCM .000 Chấp nhận H5 Giả thuyết là vị trí có mối quan hệ cùng chiều với
sự quyết định mua căn hộ chung cư tại Tp.HCM .578 Không chấp nhận
4.5.2 Mô hình nghiên cứu chính thức.
Qua bảng trên ta thấy các giả thuyết H1, H2, H3, H4 được chấp nhận, nghĩa là mức độ gia tăng của những nhân tố này sẽ làm gia tăng mức độ hài lòng của khách hàng khi quyết định mua căn hộ chung cư tại Tp.HCM đồng thời nghiên cứu chính thức được trình bày như sau :
Hình 4.2 : Mô hình nghiên cứu chính thức.
4.6 Phân tích sự khác biệt của các nhân tố theo các đặc điểm cá nhân
Thực hiện so sánh (Phụ lục 13) sự khác biệt giữa các biến định tính với các nhân tố ảnh hưởng đến sự quyết định mua căn hộ chung cư của khách hàng qua các kiểm định sau:
Kiểm định Independent–sample T-test
Để kiểm định trung bình của 2 tổng thể độc lập. Dùng kiểm định Levene để biết được phương sai các biến khác nhau hay bằng nhau. Sau đó, chọn kết quả kiểm định t ở phần phương sai khác nhau (Equal variances not assumed) hoặc ở phần phương sai bằng nhau (Equal variances assumed).
Phân tích Anova và Kruskal – Wallis
Được thực hiện để so sánh sự khác biệt trung bình của các tổng thể khác nhau.
Phương sai bằng nhau, sử dụng kết quả ANOVA. Phương sai khác nhau, sử dụng kiểm định phi tham số Kruskal – Wallis.
MÔI TRƯỜNG
QUYẾT ĐỊNH MUA CĂN HỘ CHUNG CƢ ĐẶC
ĐIỂM
TÀI CHÍNH
KHÔNG GIAN
+.392 +.368
+.093 +.117
4.6.1 Giới tính
Kết quả kiểm định Levene ở (Bảng 4.12), cho biết tất cả các mức ý nghĩa đều >
0,05, điều này cho thấy phương sai của hai nhóm nam và nữ thuộc các nhân tố thì đồng nhất, với độ tin cậy 95%. Kết quả kiểm định t cũng cho thấy mức ý nghĩa đều > 0,05.
Vậy không thể bác bỏ giả thuyết H0: không có sự khác biệt giữa nam và nữ đối với cảm nhận về Tài chính, Môi trường và Không gian.
Tuy nhiên, nhân tố Đặc điểm có mức ý nghĩa Sig.= 0,00 < 0,05 trong kiểm định Levene, nên hai nhóm nam và nữ có phương sai không đồng nhất. Kiểm định t cho trường hợp phương sai không đồng nhất cho ra kết quả mức ý nghĩa Sig. = 0,197 >
0,05. Do đó, với độ tin cậy 95% và dữ liệu thu thập cho thấy chưa có sự khác biệt giữa nam và nữ đối với cảm nhận về Đặc điểm.
Bảng 4.12: Kết quả kiểm định khác biệt trung bình theo giới tính
Nhân tố Giới tính Trung bình
Kiểm định
phương sai Kiểm định t Sig.
Đặc điểm Nam 3,51
0,000 0,197
Nữ 3,62
Tài chính Nam 3,20
0,176 0,128
Nữ 3,33
Môi trường Nam 2,88
0,929 0,374
Nữ 2,94
Không gian
Nam 2,55
0,941 0,574
Nữ 2,60
( Phụ lục 13 )
4.6.2 Nhóm tuổi
Kết quả kiểm định phương sai của Homogeneity ở (Bảng 4.13), cho biết tất cả các mức ý nghĩa đều > 0,05, điều này cho thấy phương sai của 4 nhóm thuộc các nhân tố đều đồng nhất.
Do đó, kiểm định Anova một chiều sử dụng được. Kết quả cũng cho thấy các mức ý nghĩa đều > 0,05. Vì vậy không thể bác bỏ giả thuyết H0. Có thể kết luận rằng chưa có sự khác biệt giữa các nhóm tuổi đối với cảm nhận về Đặc điểm, Tài chính, Môi trường và Không gian, với độ tin cậy 95%.
Bảng 4.13 Kết quả kiểm định khác biệt trung bình theo nhóm tuổi
Nhân tố Nhóm tuổi
Trung bình
Kiểm định phương sai
Kiểm định Anova
Kiểm định Kruskal-Wallis Sig.
Đặc điểm
<30
0,410 0,268 30 - 40
40 - 60
>60
Tài chính
<30
0,967 0,757 30 - 40
40 - 60
>60
Môi trường
<30
0,938 0,474 30 - 40
40 - 60
>60