7. Kết cấu của luận văn
3.4.2. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA
Kết quả phân tích Cronbach,s Alpha cho thấy các thang đo của các thành phần đều thỏa mãn yêu cầu về độ tin cậy Alpha. Vì vậy, các biến quan sát của các thang đo này được tiếp tục đánh giá bằng EFA. Để đánh giá sự phù hợp của phân tích nhân tố khám phá, chỉ số KMO (Kaiser – Mayer - Olkin) phải từ 0,5 trở lên (Othman & Owen, 2002) và giả thuyết về ma trận tương quan tổng thể là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau. Các biến có hệ số truyền tải < 0,3 sẽ bị loại, điểm dừng khi trích các yếu tố có Eingenvalue là 1, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
3.4.2.1. Kết quả phân tích EFA đối với thang đo các thành phần tác động
Bảng 3.12: Kết quả phân tích EFA đối với thang đo các thành phần tác động
Các nhân tố Biến quan sát
1 2 3 4 5 6 7 8
Anh/chị mua đồ chơi gỗ vì thói quen quan niệm chất lượng sản phẩm tốt sẽ luôn gắn với thương hiệu lớn
0,865
Anh/chị mua đồ chơi gỗ vì thói quen quan niệm về phong cách tiêu dùng được thể hiện qua loại sản phẩm mình mua
0,679
Anh/chị mua đồ chơi gỗ vì thói quen quan niệm về giá cả gắn với chất lượng, giá cao thì chất lượng tốt
0,669
Anh/chị mua đồ chơi gỗ vì trước đó đã mua
đồ chơi gỗ nhiều lần 0,435
Anh/chị có đồng ý quan điểm: Đồ chơi là dụng cụ học tập quan trọng và chủ yếu của trẻ ở độ tuổi từ 6 tuổi trở xuống
0,792
Anh/chị có đồng ý quan điểm: Hoạt động chơi là phương thức thiết yếu để giúp trẻ hiểu biết và sống thích ứng về thế giới xung quanh
0,625
Anh/chị có đồng ý: Đồ chơi gỗ khi bán ra thị trường cần phải đáp ứng quy chuẩn kỹ thuật quốc gia về đồ chơi trẻ em (QCVN 3:2009/BKHCN)
0,574
Anh/chị có đồng ý quan điểm: Đồ chơi gỗ được làm từ nguyên liệu gỗ nên tạo cảm giác an tâm khi cho trẻ chơi
0,574
Các loại đồ chơi gỗ hiện nay không phù hợp
Có những đồ chơi gỗ giá quá cao so với giá
trị thực tế mang lại 0,633
Có những đồ chơi gỗ không làm trẻ thích
thú 0,601
Có những đồ chơi gỗ không an toàn cho trẻ
(ví dụ: đồ chơi gỗ cứng, nặng, nhọn, nhỏ…) 0,539 Anh/chị mua đồ chơi gỗ vì anh/chị mong
muốn trẻ được phát triển, thành đạt trong tương lai
0,764
Anh/chị mua đồ chơi gỗ vì anh/chị mong
muốn trẻ phát triển giống hoặc hơn trẻ khác 0,666 Anh/chị mua đồ chơi gỗ vì anh/chị mong
muốn trẻ có khuynh hướng phát triển theo ý muốn của gia đình
0,644
Anh/chị mua đồ chơi gỗ vì muốn trẻ cũng có
đồ chơi gỗ giống như bạn của trẻ 0,864
Anh/chị mua đồ chơi gỗ của Việt Nam vì anh/chị muốn bày tỏ thái độ tẩy chay sản phẩm của Trung Quốc
0,600
Anh/chị mua đồ chơi gỗ vì có quảng cáo của
thông tin đại chúng 0,538
Anh/chị tiếp cận dễ dàng thông tin về các
loại đồ chơi gỗ 0,807
Anh/chị có thuận tiện khi mua sắm đồ chơi
gỗ 0,806
Anh/chị thấy đồ chơi gỗ có tính bền 0,704
Anh/chị thấy đồ chơi gỗ hấp dẫn, mẫu mã
đẹp 0,629
Anh/chị thấy đồ chơi gỗ có tính sáng tạo,
giáo dục cao 0,608
Anh/chị mua đồ chơi gỗ vì anh/chị muốn thể
hiện tình yêu với trẻ 0,799
Anh/chị mua đồ chơi gỗ vì trẻ thích thú đồ
chơi đó 0,675
Tổng phương sai trích 50,135
Hệ số KMO (kiểm định Barlett) 0,696
Mức ý nghĩa (Sig.) 0,000
Nguồn: phụ lục 5
Phân tích EFA đã sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Axis Factoring với phép quay Promax cho đối tượng áp dụng là các thang đo lường đa hướng (các biến tác động) theo (Gerbing & Anderson, 1988). Phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép quay Promax (Oblique) phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phương pháp trích Principal Components với phép xoay Varmax.
Với 40 biến quan sát ban đầu, kết quả chọn lọc được 25 biến quan sát có hệ số tải nhân tố (Factor loading) lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (> 0,4). Đồng thời kiểm định Bartlett cho thấy giữa các biến trong tổng thể có mỗi tương quan với nhau (mức ý nghĩa sig = 0,000 < 0,05) với hệ số KMO = 0,696 (0,5 < KMO < 1).
Kết quả EFA cho thấy có 8 nhân tố được trích tại Eigenvalue là 1,158. Tổng phương sai trích là 50,135 có nghĩa là giải thích được 50,135% biến thiên của dữ liệu, các thành phần có hệ số truyền tải đạt yêu cầu. Như vậy kết quả phân tích EFA được đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính đa biến tiếp theo.
3.4.2.2. Kết quả phân tích EFA đối với thang đo động cơ ý định
Bảng 3.13: Kết quả phân tích EFA đối với thang đo động cơ ý định
Biến quan sát Nhân tố
Anh/chị đã có kế hoạch mua một số loại đồ
chơi gỗ 0,825
Anh/chị đang mong muốn mua một số loại đồ
chơi gỗ 0,692
Anh/chị sẽ mua một số loại đồ chơi gỗ 0,538
Anh/chị đang cân nhắc mua một số loại đồ chơi
gỗ 0,525
Tổng phương sai trích 56,203
Hệ số KMO (kiểm định Barlett) 0,667
Mức ý nghĩa (Sig.) 0,000
Nguồn: phụ lục 5
Kết quả kiểm định Cronbach,s Alpha của thang đo động cơ ý định được đưa vào phân tích EFA. Bằng phương pháp trích nhân tố Principal Axis Factoring với phép quay Promax cho kết quả KMO là 0,667 nhưng tổng phương sai trích chỉ được 43,131, tức là chỉ giải thích được 43,131% sự biến thiên của dữ liệu, như vậy < 50% nên chưa đạt yêu cầu. Khi sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Component Analysis với phép quay Varimax thì kết quả cho thấy tổng phương sai trích tốt hơn; cụ thể hệ số KMO không thay đổi 0,667 nhưng tổng phương sai trích được là 56,203 cao hơn trước.
3.4.3. Kết quả phân tích Cronbach,s Alpha sau khi phân tích EFA
Biến quan sát Ký hiệu biến Tương quan biến – tổng Alpha nếu loại biến Thái độ tích cực (Cronbach,s Alpha =
0,677 )
Anh/chị thấy đồ chơi gỗ hấp dẫn, mẫu mã đẹp
TĐTC1
0,477 0,604
Anh/chị thấy đồ chơi gỗ có tính bền TĐTC2 0,520 0,544
Anh/chị thấy đồ chơi gỗ có tính sáng tạo, giáo dục cao
TĐTC4
0,481 0,595
Cảm nhận rủi ro (Cronbach,s Alpha = 0,715)
Có những đồ chơi gỗ không an toàn cho trẻ (ví dụ: đồ chơi gỗ cứng, nặng, nhọn, nhỏ…) CNRR1 0,485 0,665 Có những đồ chơi gỗ không làm trẻ thích thú CNRR2 0,510 0,649 Có những đồ chơi gỗ giá quá cao so với
giá trị thực tế mang lại
CNRR3
0,483 0,666 Các loại đồ chơi gỗ hiện nay không phù
hợp với trẻ
CNRR4
0,539 0,634
Trách nhiệm đạo lý (Cronbach,s Alpha = 0,707)
Anh/chị mua đồ chơi gỗ vì trẻ thích thú đồ chơi đó
TNĐL3
0,547 .a
Anh/chị mua đồ chơi gỗ vì anh/chị muốn thể hiện tình yêu với trẻ
TNĐL4
0,547 .a
Kỳ vọng vào sự thành đạt của trẻ trong
tương lai (Cronbach,s Alpha = 0,768)
Anh/chị mua đồ chơi gỗ vì anh/chị mong muốn trẻ phát triển giống hoặc hơn trẻ khác
KV1
0,549 0,743 Anh/chị mua đồ chơi gỗ vì anh/chị mong
muốn trẻ được phát triển, thành đạt trong tương
KV2
lai
Anh/chị mua đồ chơi gỗ vì anh/chị mong muốn trẻ có khuynh hướng phát triển theo ý muốn của gia đình
KV3
0,594 0,698
Cảm nhận hành vi xã hội (Cronbach,s Alpha = 0,708)
Anh/chị mua đồ chơi gỗ vì có quảng cáo của thông tin đại chúng
CNXH3
0,475 0,678 Anh/chị mua đồ chơi gỗ vì muốn trẻ cũng
có đồ chơi gỗ giống như bạn của trẻ
CNXH4
0,606 0,516 Anh/chị mua đồ chơi gỗ của Việt Nam vì
anh/chị muốn bày tỏ thái độ tẩy chay sản phẩm của Trung Quốc
CNXH5
0,504 0,649
Kiến thức (Cronbach,s Alpha = 0,735)
Anh/chị có đồng ý quan điểm: Hoạt động chơi là phương thức thiết yếu để giúp trẻ hiểu biết và sống thích ứng về thế giới xung quanh
KT1
0,538 0,680
Anh/chị có đồng ý quan điểm: Đồ chơi là dụng cụ học tập quan trọng và chủ yếu của trẻ ở độ tuổi từ 6 tuổi trở xuống
KT2
0,585 0,641
Anh/chị có đồng ý quan điểm: Đồ chơi gỗ được làm từ nguyên liệu gỗ nên tạo cảm giác an tâm khi cho trẻ chơi
KT3
0,501 0,691
Anh/chị có đồng ý: Đồ chơi gỗ khi bán ra thị trường cần phải đáp ứng quy chuẩn kỹ thuật quốc gia về đồ chơi trẻ em (QCVN 3:2009/BKHCN)
KT4
0,509 0,686
Thói quen mua sắm (Cronbach,s Alpha = 0,759)
Anh/chị mua đồ chơi gỗ vì trước đó đã mua đồ chơi gỗ nhiều lần
TQ1
0,464 0,749 Anh/chị mua đồ chơi gỗ vì thói quen quan TQ2 0,512 0,726
niệm về giá cả gắn với chất lượng, giá cao thì chất lượng tốt
Anh/chị mua đồ chơi gỗ vì thói quen quan niệm chất lượng sản phẩm tốt sẽ luôn gắn với thương hiệu lớn
TQ3
0,669 0,638
Anh/chị mua đồ chơi gỗ vì thói quen quan niệm về phong cách tiêu dùng được thể hiện qua loại sản phẩm mình mua
TQ4
0,586 0,686
Điều kiện mua sắm (Cronbach,s Alpha = 0,773)
Anh/chị tiếp cận dễ dàng thông tin về các loại đồ chơi gỗ
ĐK2
0,630 .a
Anh/chị có sự thuận tiện khi mua sắm đồ chơi gỗ
ĐK3
0,630 .a
Động cơ ý định (Cronbach,s Alpha = 0,722 )
Anh/chị đã có kế hoạch mua một số loại đồ chơi gỗ
ĐCYĐ1
0,462 0,710 Anh/chị đang mong muốn mua một số
loại đồ chơi gỗ
ĐCYĐ2
0,552 0,639 Anh/chị sẽ mua một số loại đồ chơi gỗ ĐCYĐ3 0,622 0,607 Anh/chị đang cân nhắc mua một số loại đồ
chơi gỗ
ĐCYĐ4
0,455 0,692 Nguồn: Phụ lục 6
Kết quả ở bảng 3.12 cho thấy, các thang đo thành phần tác động đều đạt tiêu chuẩn cho phép như: hệ số Cronbach,s Alpha đều lớn hơn 0,6; tương quan biến và tổng đều lớn hơn 0,3; giá trị của Alpha nếu loại bỏ biến đều bé hơn hệ số Cronbach,s Alpha của thang đo tương ứng (ngoại trừ thang đo trách nhiệm đạo lý và điều kiện mua sắm do chỉ có hai biến quan sát nên giá trị của Alpha khi loại bỏ biến không có ý nghĩa).
3.4.4. Kết quả phân tích hồi quyBảng 3.15: Hệ số xác định R-Square Bảng 3.15: Hệ số xác định R-Square Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 0,501a 0,251 0,230 0,740 1,906 Nguồn: phụ lục 7
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy mô hình có hệ số R2 = 0,251 và R2 điều chỉnh = 0,230. Ta sử dụng R2 điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi qui đa biến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). R2 điều chỉnh là 0,23 nói lên độ thích hợp của mô hình là 0,23 hay nói cách khác là 5 biến độc lập giải thích 23% sự biến thiên của biến động cơ mua hàng. Kiểm định Durbin-Watson có giá trị 1,906 < 2 như vậy không có hiện tượng tự tương quan của phần dư.
Bảng ANOVA cho thấy đại lượng thống kê F = 11,877 và Sig = 0,000, điều này chứng tỏ rằng mô hình hồi qui 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 đối với biến phụ thuộc động cơ mua hàng.
Bảng 3.16: Phân tích Anova
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Regression 52,045 8 6,506 11,877 0,000a Residual 155,016 283 0,548 1 Total 207,061 291 Nguồn: phụ lục 7 Bảng 3.17: Hệ số hồi quy Coefficientsa
Hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa Hệ số hồi qui chuẩn hóa Collinearity Statistics Biến
Hệ số b Độ lệch chuẩn Beta t Sig. Tolerance VIF
(Constant) 3,083 0,503 6,127 0,000
thoi quen 0,214 0,044 0,273 4,889 0,000 0,847 1,180
cam nhan rui ro -0,182 0,045 -0,212 -4,042 0,000 0,962 1,039
kien thuc 0,214 0,060 0,195 3,547 0,000 0,872 1,146
ky vong -0,012 0,043 -0,017 -0,287 0,774 0,762 1,313
cam nhan xa hoi 0,077 0,041 0,109 1,877 0,062 0,782 1,279 trach nhiem dao ly -0,055 0,039 -0,077 -1,410 0,160 0,897 1,114 thai do tich cuc 0,073 0,058 0,067 1,257 0,210 0,930 1,075 a. Dependent Variable: dong co y dinh
Nguồn: phụ lục 7
Kết quả phân tích cũng cho thấy, không có giá trị VIF nào cao hơn 2,0, như vậy các biến độc lập không có sự tương quan với nhau hay không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình.
Hình 3.1: Biểu đồ phân phối chuẩn của phần dư
Đồ thị phần dư biểu diễn theo biến phụ thuộc dự báo cũng phân tán ngẫu nhiên, chứng tỏ hiện tượng phương sai không đều cũng không xảy ra.
Thông qua đồ thị ta thấy các quan sát phân tán đều theo đường thẳng thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc
Hình 3.3: Đồ thị Scatter
Qua đồ thị Scatter phân tán ngẫu nhiên thể hiện mỗi quan hệ giữa biến độc lập và phần dư không có mối liên hệ hay hiện tượng phương sai của sai số không đổi. Có 3 biến tác động không có ý nghĩa thống kê là: kỳ vọng (KV), trách nhiệm đạo lý (TNĐL) và thái độ tích cực (TĐTC) vì có Sig lớn hơn hoặc bằng 10%. Tất cả các biến còn lại đều tác động có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Như vậy kết quả phân tích ủng hộ các giả thuyết: H2, H5, H6, H7, H8 và H9, và không ủng hộ các giả thuyết H1, H3, H4.
Như vậy, trong các yếu tố tác động vào biến động cơ ý định thì yếu tố quan trọng nhất là thói quen mua sắm (beta = 0,273) và kiến thức (beta = 0,195), tiếp đến là yếu tố điều kiện mua sắm (beta = 0,110), cuối cùng là yếu tố cảm nhận hành vi xã hội (beta = 0,109). Bên cạnh các yếu tố tác động tích cực, yếu tố cảm nhận rủi ro có tác động làm giảm động cơ (beta = -0,212).
N/A N/A -0,212 (0,000) N/A 0,110 (0,048) 0,273 (0,000) 0,195 (0,000) 0,109 (0,062) R2 = 0,230 Y= 0,273TQ + 0,195KT + 0,11 CNXH + 0,109ĐK – 0,212CNRR
Hình 3.4: Kết quả kiểm định mô hình lý thuyết
3.4.5. Kiểm định sự khác biệt về động cơ ý định theo các đặc điểm cá nhân
Có 6 thông tin cá nhân được đưa vào kiểm định là: giới tính, tình trạng gia đình, tuổi của trẻ, nghề nghiệp, trình độ học vấn, thu nhập bình quân. Mục đích của kiểm định là để xem các yếu tố cá nhân có ảnh hưởng đến ý định động cơ không, và nếu có ảnh hưởng thì sự khác biệt trong ảnh hưởng đó như thế nào. Chúng tôi sử dụng bảng kiểm định (Test of Homogeneity of Variances) cho biết kết quả kiểm định phương sai tiến hành với giả thuyết H0 rằng phương sai của 2 tổng thể bằng nhau, nếu kết quả kiểm định cho mức ý nghĩa < 0,05 thì bác bỏ giả thuyết H0, ngược lại ta chấp nhận giả thuyết H0 rằng phương sai của 2 tổng thể bằng nhau, như vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt. Bảng tiếp theo trình bày kết quả phân tích ANOVA là căn cứ xác định lần nữa có sự khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê hay không. Nếu kết quả kiểm định dẫn đến việc bác bỏ H0 thì ta phải làm tiếp phân tích sâu (thủ tục Post Hoc) để xác định trung bình của nhóm nào khác với nhóm nào, tức là tìm xem sự khác biệt xảy ra ở đâu, và xác định hướng cũng như độ lớn của sự khác biệt (Trọng & Ngọc, 2008).
Cảm nhận rủi ro
Kỳ vọng vào sự thành đạt của trẻ trong tương lai Cảm nhận hành vi xã hội
Điều kiện mua sắm
Động cơ/ý định hành vi Trách nhiệm đạo lý
Thái độ tích cực
Kiến thức
3.4.5.1. Kiểm định về sự khác biệt theo giới tính
Bảng 3.18: Kết quả kiểm định về sự khác biệt theo giới tính
Test of Homogeneity of Variances
Động cơ ý định
Levene Statistic df1 df2 Sig.
3,423 1 298 0,065
ANOVA
Động cơ ý định
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups 0,030 1 0,030 0,038 0,846
Within Groups 238,141 298 0,799
Total 238,172 299
Nguồn: phụ lục 8
Kết quả Sig = 0,065 (Test of Homogeneity of Variances) > mức ý nghĩa 0,05 như