6. Kết cấu luận văn
3.3.3 Mô hình nghiên cứu điều chỉnh sau khi đánh giá thang đo
3.3.3.1 Mô hình điều chỉnh
Theo kết quả phân tích như trên, từ những thang đo trong mô hình ban đầu được đề xuất dùng để nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng qua mạng của người tiêu dùng tại thành phố Quảng Ngãi, từ 7 nhân tố ban đầu sau khi tiến hành phân tích nhân tố thì được phân tách thành 8 nhân tố do có thể những thang đo ban đầu không đạt giá trị phân biệt hoặc có sự khác biệt giữa lý thuyết và thực tiễn. Như vậy, mô hình nghiên cứu đề xuất sau khi đã thực hiện phân tích nhân tố được điều chỉnh như sau:
Hình 3.1: Mô hình nghiên cứu điều chỉnh 3.3.3.2 Các giả thuyết điều chỉnh
H2a: Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến có tác động âm (-) lên ý định mua hàng qua mạng của người tiêu dùng tại Thành phố Quảng Ngãi.
H2b: Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm, dịch vụ có tác động âm (-) lên ý định mua hàng qua mạng của người tiêu dùng tại Thành phố Quảng Ngãi.
3.4 Phân tích tương quan và hồi quy
Để xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến trong mô hình, bước đầu tiên ta cần phân tích tương quan giữa các biến xem thử có mối liên hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc hay không. Kết quả của phần phân tích này dù không xác
H6(+) H5(+) H4(+) H3(+) H2a(-) H1(+) Cảm nhận về giá Hiểu biết về sản phẩm
Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến
Sự thuận tiện cảm nhận Nhận thức sự hữu ích
Trải nghiệm của khách hàng
Ý định mua hàng qua mạng
Tin tưởng nhà mạng H7(+) H2b(-) Nhận thức rủi ro liên quan
định được mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc và biến độc lập nhưng nó đóng vai trò làm cơ sở cho phân tích hồi quy. Các biến phụ thuộc và biến độc lập có tương quan cao với nhau báo hiệu sự tồn tại của mối quan hệ tiềm ẩn giữa hai biến. Đồng thời, việc phân tích tương quan còn làm cơ sở để dò tìm sự vi phạm giả định của phân tích hồi quy tuyến tính: các biến độc lập có tương quan cao với nhau hay hiện tượng đa cộng tuyến.
3.4.1 Phân tích tương quan
Bảng 3.22: Ma trận tương quan
YD HBIET RRGD GIA TTIEN HI TNGHIEM TTUONG RRSP Pearson Correlation 1 .566 ** -.473** .524** .606** .507** -.025 .219** -.496** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .721 .002 .000 YD N 200 200 200 200 200 200 200 200 200 Pearson Correlation .566 ** 1 -.239** .379** .407** .375** -.026 .348** -.249** Sig. (2-tailed) .000 .001 .000 .000 .000 .716 .000 .000 HBIET N 200 200 200 200 200 200 200 200 200 Pearson Correlation -.473 ** -.239** 1 -.244** -.271** -.184** -.039 -.062 .440** Sig. (2-tailed) .000 .001 .000 .000 .009 .587 .385 .000 RRGD N 200 200 200 200 200 200 200 200 200 Pearson Correlation .524 ** .379** -.244** 1 .376** .259** -.158* .079 -.206** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .026 .268 .003 GIA N 200 200 200 200 200 200 200 200 200 Pearson Correlation .606 ** .407** -.271** .376** 1 .421** -.100 .106 -.222** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .161 .136 .002 TTIEN N 200 200 200 200 200 200 200 200 200 Pearson Correlation .507 ** .375** -.184** .259** .421** 1 -.162* .024 -.178* Sig. (2-tailed) .000 .000 .009 .000 .000 .022 .731 .012 HI N 200 200 200 200 200 200 200 200 200 TNGHIEM Pearson Correlation -.025 -.026 -.039 -.158 * -.100 -.162* 1 -.138 -.026
Sig. (2-tailed) .721 .716 .587 .026 .161 .022 .051 .719 N 200 200 200 200 200 200 200 200 200 Pearson Correlation .219 ** .348** -.062 .079 .106 .024 -.138 1 -.171* Sig. (2-tailed) .002 .000 .385 .268 .136 .731 .051 .015 TTUONG N 200 200 200 200 200 200 200 200 200 Pearson Correlation -.496 ** -.249** .440** -.206** -.222** -.178* -.026 -.171* 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .003 .002 .012 .719 .015 RRSP N 200 200 200 200 200 200 200 200 200
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Ma trận hệ số tương quan ở bảng 3.22 cho thấy các biến độc lập HBIET (Hiểu biết về sản phẩm), RRGD (Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến), GIA
(Mong đợi về giá), TTIEN (Sự thuận tiện cảm nhận), HI (Nhận thức sự hữu ích), TTUONG (Tin tưởng nhà mạng), RRSP (Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm, dịch vụ) đều có sự tương quan với biến phụ thuộc “Ý định mua hàng qua mạng – YD”, trong đó quan hệ tương quan mạnh nhất là “Sự thuận tiện cảm nhận” và “Ý định mua hàng qua mạng” với r= 0,606. Các giá trị Sig. (2 tailed) đều <0,05 nên các quan hệ này đều có ý nghĩa thống kê. Riêng biến TNGHIEM (Trải nghiệm của khách hàng ) không có sự tương quan với biến phụ thuộc “Ý định mua hàng qua mạng – YD” vì có Sig. > 0,05. Tuy nhiên, để đánh giá một cách chắc chắn hơn, ta đưa tất cả 8 biến độc lập này vào mô hình hồi quy để giải thích cho sự thay đổi của biến “Ý định mua hàng qua mạng – YD”
3.4.2 Phân tích hồi quy 3.4.2.1 Mô hình hồi quy 3.4.2.1 Mô hình hồi quy
Phương trình hồi quy tổng quát được xây dựng như sau:
YD = β0 + β1*HBIET + β2*RRGD + β3*GIA + β4*TTIEN + β5*HI +
β6*TNGHIEM + β7*TTUONG + β8*RRSP.
Trong đó:
YD: Ý định mua hàng qua mạng (Biến phụ thuộc) Biến độc lập:
- HBIET: Hiểu biết về sản phẩm
- GIA: Mong đợi về giá
- TTIEN: Sự thuận tiện cảm nhận - HI: Nhận thức sự hữu ích
- TNGHIEM: Trải nghiệm của khách hàng - TTUONG: Tin tưởng nhà mạng
- RRSP: Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm, dịch vụ
Các biến được đưa vào mô hình theo phương pháp Enter. Tiêu chuẩn kiểm định là tiêu chuẩn được xây dựng vào phương pháp kiểm định thống kê F và xác định mối quan hệ thống kê tương ứng của giá trị thống kê F, kiểm định mức độ phù hợp giữa mẫu và tổng thể thông qua hệ số R2. Công cụ giúp phát hiện sự tồn tại của cộng tuyến trong dữ liệu được đánh giá bằng mức độ cộng tuyến làm thoái hóa tham số ước lượng là hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF).
Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính như sau (xem Phụ lục 7a, 7b):
Bảng 3.23: Hệ số xác định (Lần 1) Model Summary
Mô hình R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng 1 .825a .681 .668 .34306 a. Predictors: (Constant), RRSP, TNGHIEM, TTUONG, HI, GIA, RRGD,
TTIEN, HBIET Bảng 3.24: Phân tích ANOVA (Lần 1) ANOVAb Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. Hồi quy 47.966 8 5.996 50.946 .000a Phần dư 22.478 191 .118 1 Tổng cộng 70.444 199
a. Predictors: (Constant), RRSP, TNGHIEM, TTUONG, HI, GIA, RRGD, TTIEN, HBIET
Bảng 3.25a: Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc (Lần 1)
Coefficientsa
Hệ số hồi quy không chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa Thống kê đa cộng tuyến Mô hình B Độ lệch
chuẩn Beta t Sig. Tolerance VIF (Constant) 1.476 .449 3.284 .001 HBIET .177 .051 .180 3.482 .001 .626 1.598 RRGD -.166 .048 -.161 -3.434 .001 .757 1.320 GIA .217 .046 .221 4.695 .000 .755 1.324 TTIEN .264 .051 .257 5.192 .000 .680 1.472 HI .188 .043 .210 4.378 .000 .729 1.371 TNGHIEM .077 .044 .075 1.761 .080 .913 1.095 TTUONG .061 .044 .062 1.386 .167 .824 1.214 1 RRSP -.182 .036 -.234 -5.000 .000 .765 1.307 a. Dependent Variable: YD
Bảng 3.25b: Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc (Lần 2)
Coefficientsa
Hệ số hồi quy không chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa
Thống kê đa cộng tuyến Mô hình
B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF (Constant) 1.834 .368 4.990 .000 HBIET .186 .050 .189 3.707 .000 .637 1.570 RRGD -.168 .048 -.163 -3.489 .001 .759 1.317 GIA .205 .045 .209 4.521 .000 .779 1.284 TTIEN .270 .050 .266 5.450 .000 .694 1.440 HI .177 .042 .198 4.222 .000 .757 1.320 TTUONG .053 .043 .054 1.222 .223 .851 1.176 1 RRSP -.179 .036 -.230 -4.944 .000 .766 1.305 a. Dependent Variable: YD
Kết quả phân tích hồi quy lần đầu cho thấy mô hình có R2 = 0,681 và R2 điều chỉnh = 0,668. Ta sử dụng R2 điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến (Hoàng
Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). R2 điều chỉnh = 0,668 nói lên độ thích hợp của mô hình là 66,8%, hay nói cách khác 8 biến độc lập giải thích được 66,8% sự biến thiên của biến “Ý định mua hàng qua mạng”.
Đại lượng thống kê F có giá trị bằng 50,946 với Sig. = 0,000 điều này chứng tỏ rằng mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được, có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Như vậy, các biến độc lập trong mô hình có quan hệ với biến phụ thuộc “Ý định mua hàng qua mạng”.
Tuy nhiên kiểm định T cho thấy 8 biến độc lập đưa vào mô hình, chỉ có 6 biến là các biến: Hiểu biết về sản phẩm, Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến, Mong đợi về giá, Sự thuận tiện cảm nhận, Nhận thức sự hữu ích, Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm, dịch vụ có tác động đến ý định mua hàng qua mạng với giá trị Sig. <0,05. Hai biến còn lại: Trải nghiệm của khách hàng, Tin tưởng nhà mạng không có tác động đến ý định mua hàng qua mạng của người dân thành phố Quảng Ngãi và bị loại khỏi mô hình do đều có Sig. >0,05 (Bảng 3.25a, 3.25b).
Như vậy, kết quả hồi quy lần thứ 3 như sau (Phụ lục 7c):
Bảng 3.26: Hệ số xác định (Lần 3)
Model Summaryb
Mô hình 1 R R2 R2 điều chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Durbin- Watson 1 .821a .674 .664 .34510 1.507 a. Predictors: (Constant), RRSP, HI, GIA, RRGD, HBIET, TTIEN
b. Dependent Variable: YD Bảng 3.27: Phân tích ANOVA (Lần 3) ANOVAb Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. Hồi quy 47.460 6 7.910 66.420 .000a Phần dư 22.985 193 .119 1 Tổng cộng 70.444 199
a. Predictors: (Constant), RRSP, HI, GIA, RRGD, HBIET, TTIEN b. Dependent Variable: YD
Bảng 3.28: Kết quả hồi quy với biến phụ thuộc (Lần 3)
Coefficientsa
Hệ số hồi quy không chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa Thống kê đa cộng tuyến Mô hình
B Std. Error Beta t Sig. Tolerance VIF (Constant) 2.089 .340 6.147 .000 HBIET .207 .048 .211 4.338 .000 .718 1.393 RRGD -.169 .049 -.164 -3.481 .001 .763 1.311 GIA .202 .046 .205 4.398 .000 .776 1.289 TTIEN .262 .051 .255 5.121 .000 .681 1.468 HI .170 .042 .190 4.026 .000 .759 1.317 1 RRSP -.191 .036 -.245 -5.252 .000 .779 1.283 a. Dependent Variable: YD
Như vậy, sau khi thực hiện hồi quy lần 3 thì ta thu được kết quả như sau:
R2 điều chỉnh = 0,664 nói lên độ thích hợp của mô hình là 66,4%, hay nói cách khác 6 biến độc lập giải thích được 66,4% sự biến thiên của biến “Ý định mua hàng qua mạng”.
Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai vẫn là phép kiểm định giả thuyết về mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể.
Giả thiết:
H0: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = β8 = 0: Các nhân tố đều không ảnh hưởng đến ý định mua hàng qua mạng.
H1: Có ít nhất một β khác 0 (Có ít nhất một nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng qua mạng).
Nếu Sig. F > 5% (mức ý nghĩa): Chấp nhận H0. Nếu Sig. F < 5%: Bác bỏ H0.
Theo Bảng 3.27 kiểm định F có giá trị 66,420 với Sig.=0,000 giá trị này nhỏ hơn mức ý nghĩa xử lý bằng 5% chứng tỏ cả 6 nhân tố đều ảnh hưởng đến ý định mua hàng qua mạng, mô hình hồi quy đa biến là phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Với mức tin cậy lựa chọn 95%, kết quả hồi quy cho thấy cả 6 yếu tố của mô hình đều có tác động đến ý định mua hàng qua mạng.
Như vậy, Sự thuận tiện cảm nhận có tác động lớn nhất đến ý định mua hàng qua mạng với Beta = 0,255. Có ảnh hưởng kế tiếp là nhận thức rủi ro liên quan đến sản
phẩm, dịch vụ với Beta = - 0,245. Các nhân tố khác lần lượt là: Hiểu biết về sản phẩm (Beta = 0,211), Mong đợi về giá (Beta = 0,205), Nhận thức sự hữu ích (Beta = 0,190), Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến (Beta = - 0,164).
Mô hình hồi quy ước lượng chuẩn hóa:
YD = 0,211HBIET - 0,164 RRGD + 0,205GIA + 0,255TTIEN + 0,190HI - 0,245RRSP Trong đó:
YD: Ý định mua hàng qua mạng HBIET: Hiểu biết về sản phẩm
RRGD: Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến GIA: Mong đợi về giá
TTIEN: Sự thuận tiện cảm nhận HI: Nhận thức sự hữu ích
RRSP: Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm, dịch vụ
3.4.2.2 Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy
Mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng dựa trên các giả thuyết sau: (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
(1) Có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập.
(2) Các biến độc lập không có tương quan với nhau hay không có hiện tượng đa cộng tuyến.
(3) Giả định phân phối chuẩn của phần dư. (4) Giả định phương sai của sai số không đổi. (5) Giả định về tính độc lập của các phần dư.
Nếu các giả thuyết trên vi phạm, thì kết quả ước lượng sẽ không còn chính xác nữa. Kiểm tra sự vi phạm giả thuyết được thực hiện như sau:
a/ Mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập: kiểm tra thông qua phân tích hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Kết quả kiểm định cho thấy có mối quan hệ tuyến tính giữa các cặp biến này (xem kết quả phân tích tương quan ở phần 3.4.1).
b/ Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến: Tất cả các giá trị VIF trong mô hình đều nhỏ hơn 10 chứng tỏ không vi phạm giả định đa cộng tuyến. Quy tắc là khi VIF vượt quá 10 đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
cho thấy phân phối của phần dư gần như là phân phối chuẩn. Đồ thị P-P plot của phần dư cũng cho thấy các biến quan sát thực tế tập trung sát với đường thẳng kỳ vọng (phụ lục 8). Như vậy, giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
d/ Kiểm tra giả định phương sai của sai số không đổi, hay phần dư không tương quan với các biến độc lập trong mô hình. Nếu độ lớn của phần dư tăng hay giảm cùng với giá trị của biến phụ thuộc thì giả định này bị vi phạm. Qua đồ thị Scatter thể hiện mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và phần dư, ta thấy các quan sát phân tán ngẫu nhiên. Như vậy, phần dư và biến phụ thuộc không có mối liên hệ hay không có hiện tượng phương sai của sai số thay đổi (phụ lục 8).
e/ Kiểm định giả thiết về tính độc lập của phần dư: Kiểm định Durbin – Watson có giá trị 1,507 gần bằng 2, điều này cho thấy mô hình không có hiện tượng tự tương quan. (Bảng 3.26)
3.4.2.3 Kết quả kiểm định giả thuyết
Trong 8 giả thuyết đưa ra trong mô hình nghiên cứu điều chỉnh, chỉ có 6 nhân tố tác động đến ý định mua hàng qua mạng của người tiêu dùng tại thành phố Quảng Ngãi.
Bảng 3.29: Tổng hợp kết quả kiểm định các giả thuyết
Giả thuyết Kết quả
kiểm định H1 Hiểu biết về sản phẩm có tác động dương đến ý định mua hàng
qua mạng. Ủng hộ
H2a Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến có tác động
âm lên ý định mua hàng qua mạng. Ủng hộ
H2b Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm, dịch vụ có tác động âm lên ý định mua hàng qua mạng. Ủng hộ
H3 Mong đợi về giá có tác động dương đến ý định mua hàng qua
mạng. Ủng hộ
H4 Sự thuận tiện cảm nhận có tác động dương lên ý định mua hàng
qua mạng. Ủng hộ
H5 Nhận thức sự hữu ích có tác động dương lên ý định mua hàng