chuyên đề
TK2 Kích thước của chiếc điện thoại là yếu tố quan trọng đối với tôi
Thảo luận nhóm chuyên đề
TK3 Tôi thích mua điện thoại có khích thước và trọng lượng gọn nhẹ có thể vừa đủ để bỏ túi
Thảo luận nhóm chuyên đề
TK4 Tôi thích chiếc có kích thước màn hình rộng Thảo luận nhóm chuyên đề
TK5 Khi chọn mua điện thoại, các tính năng mới của nó là yếu tố tôi quan tâm hàng đầu.
Thảo luận nhóm chuyên đề
TK6 Tôi muốn chọn mua chiếc điện thoại sử dụng được dễ dàng Thảo luận nhóm chuyên đề chuyên đề
TK7 Tôi chọn mua điện thoại có mẫu mã đẹp Thảo luận nhóm chuyên đề chuyên đề
TK8 Tôi thích chọn điện thoại có màu sắc đẹp Thảo luận nhóm chuyên đề chuyên đề
2.2.2 Thang đo “ Thương hiệu”
Thương hiệu cũng là yếu tố không kém phần quan trọng tác động vào quyết định của khách hàng. Có 4 biến được xây dựng cho thang đo thương hiệu.
Bảng 2.2: Mục hỏi của thang đo thương hiệu Ký hiệu
biến Câu hỏi Nguồn
TH1 Khi tôi mua điện thoại di động, thương hiệu là yếu tố quan trọng nhất đối với tôi.
Adobe Reader, 2005
TH2 Tôi chọn mua điện thoại đã có thương hiệu trên thị trường
Adobe Reader, 2005
TH3 Tôi muốn mua điện thoại có thương hiệu mạnh trên toàn thế giới vì chiếc điện thoại đó thể hiện được giá trị của người sử dụng.
Adobe Reader, 2005
TH4 Với tôi, thương hiệu gắn liền với chất lượng sản phẩm
2.2.3 Thang đo “ Giá”
Người tiêu dùng sau khi đã xác định được nhu cầu của mình về sản phẩm thì sẽ dựa vào yếu tố giá để ra quyết định cuối cùng xem có mua hay không. Họ sẽ cân đối giữa chi phí bỏ ra và giá trị mình được nhận lại, nếu cảm thấy xứng đáng, họ sẽ ra quyết định mua.
Có 5 biến quan sát được đặt ra để xây dựng thang đo giá.
Bảng 2.3 : Mục hỏi thang đo giá
Ký hiệu biến
Câu hỏi Nguồn
GIA1 Tôi rất chú ý đến giá cả khi mua điện thoại Adobe Reader, 2005
GIA2 Giá của điện thoại gắn liền với tính năng sản phẩm Adobe Reader, 2005
GIA3 Tôi thích mua điện thoại khi có các chương trình khuyến mãi giảm giá kèm theo
Mesay Sata, 2013
GIA4 Dùng điện thoại đắt tiền mới thể hiện được đẳng cấp của tôi
Nguyễn Ngọc Thanh (2008)
GIA5 Tôi chỉ cần mua một chiếc điện thoại rẻ tiền miễn sao nó có thể dùng được lâu bền.
Mesay Sata, 2013
2.2.4 Thang đo “ Tâm lý”
Tâm lý là yếu tố bên trong của khách hàng, nó cũng là yếu tố ảnh hưởng tới quá trình ra quyết định của khách hàng.
Tác giả sử dụng 5 biến quan sát để xây dựng cho thang đo tâm lý của khách hàng :
Bảng 2.4: Mục hỏi thang đo tâm lý
Ký hiệu
biến Câu hỏi Nguồn
TL1 Tôi thích chọn mua chiếc điện thoại phù hợp với cá tính của mình.
Nguyễn Ngọc Thanh (2008)
TL2 Tôi muốn chọn cho mình chiếc điện thoại khác với chiếc cũ tôi đã có.
Nguyễn Ngọc Thanh (2008)
TL3 Khi tôi mua điện thoại, tôi muốn chọn dòng sản phẩm mới vừa được tung ra trên thị trường.
Nguyễn Ngọc Thanh (2008)
dễ dàng trong việc lựa chọn khi mua điện thoại (2008)
TL5 Tôi thích mua điện thoại đang rất được ưa chuộng trên thị trường.
Nguyễn Ngọc Thanh (2008)
2.2.5 Thang đo “Độ bền”
Bảng 2.5: Mục hỏi thang đo độ bền
Ký hiệu biến
Câu hỏi Nguồn
ĐB1 Tôi chọn chiếc có độ bền cao để không phải mất thêm chi phí mua chiếc mới khi chiếc cũ nhanh bị hỏng.
Mesay Sata, 2013
ĐB2 Tôi mua điện thoại chỉ để nghe gọi và nhắn tin nên không cần có nhiều tính năng mà chỉ quan tâm đến độ bền của nó.
Mesay Sata, 2013
ĐB3 Công việc hằng ngày khiến chiếc điện thoại tôi dùng thường bị va chạm mạnh. Vì thế tôi cần một chiếc có độ bền cao.
Mesay Sata, 2013
2.2.6 Thang đo “ Dịch vụ sau bán hàng”
Người tiêu dùng còn chú trọng đến những giá trị nhận được sau khi mua sản phẩm chứ không chỉ trong khi mua. Tác giả xây dựng 4 quan sát cho thanh đo dịch vụ sau bán hàng.
Bảng 2.6: Mục hỏi thang đo dịch vụ sau bán hàng
Ký hiệu
biến Câu hỏi Nguồn
HM1 Tôi muốn mua điện thoại ở cửa hàng có dịch vụ giao hàng tận nơi.
Mesay Sata, 2013
HM2 Tôi muốn mua điện thoại ở cửa hàng có thể sữa chữa và bảo trì máy khi gặp các vấn đề về kỹ thuật
Mesay Sata, 2013
HM3 Tôi thích được sự ân cần chăm sóc từ nhân viên bán hàng.
Mesay Sata, 2013
HM4 Tôi không thích có bất cứ sự phàn nàn nào từ nhân viên bán hàng khi tôi đổi lại chiếc điện thoại mới vừa mua hôm qua.
Mesay Sata, 2013
2.2.7 Thang đo “ Quyết định mua điện thoại của khách hàng”
Sau khi có đầy đủ các thông tin về thiết kê, thương hiệu, độ bền, giá cả, hậu mãi, người tiêu dùng sẽ ra quyết định mua sản phẩm.
Tác giả sử dụng 3 biến quan sát để xây dựng các thang đo về quyết định mua điện thoại mới của khách hàng :
Bảng 2.7: Mục hỏi thang đo quyết định mua
Ký hiệu
biến Câu hỏi Nguồn
QĐ1 . Tôi sẽ mua điện thoại phù hợp với địa vị và tính cách của tôi.
Nguyễn Ngọc Thanh (2009)
QĐ2 Tôi sẽ mua chiếc điện thoại phù hợp với khả năng tài chính của tôi.
Mesay Sata, 2013
QĐ3 Tôi sẽ mua điện thoại tại các trung tâm điện thoại lớn hay các cửa hàng có uy tín vì tôi yên tâm về chất lượng
Mesay Sata, 2013
*Đối với tất cả các biến quan sát của các thang đo, để khảo sát mức độ đồng ý của khách hàng về quyết định chọn mua điện thoại di động, tác giả sử dụng thang đo Likert 5 điểm.
2.3 Kỹ thuật phân tích số liệu
Sau khi thu thập và làm sạch dữ liệu bằng cách loại bỏ những phiếu trả lời ẩu, phiếu trả lời mâu thuẫn. Số liệu sau khi nhập vào máy tính được kiểm tra lỗi nhập dữ liệu (sai, sót, thừa), loại bỏ những quan sát có điểm số bất thường bằng các phép kiểm định thống kê mô tả (bảng tần số, bảng kết hợp).
Phân tích số liệu cho nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng tới quyết định mua điện thoại di động - Khu vực thành phố Tuy Hòa” gồm các bước sau:
Bước 1:Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Đầu tiên, tác giả phân tích thống kê mô tả cho mẫu nghiên cứu. Mục đích nhằm phân tích sơ bộ dữ liệu, mô tả những đặc điểm của mẫu. Một số đại lượng sử dụng trong phương pháp thống kê mô tả : mean, mode, sum, (σ), range (R=xmax-xmin), max và min, … Trong nghiên cứu này, tác giả thống kê về nhóm tuổi, trình độ học vấn, tình trạng hôn nhân, mức thu nhập hàng tháng của cá nhân, nghề nghiệp, …
Ý nghĩa các đại lượng khi phân tích thống kê mô tả mẫu: - Mean: giá trị trung bình cộng của mẫu.
- Mode: giá trị xuất hiện thường xuyên nhất trong mẫu. - Sum: tổng số mẫu.
- St.Deviation: độ lệch chuẩn, đo mức độ phân tán của tập mẫu. Khi hai tập dữ liệu có cùng giá trị trung bình cộng, tập nào có độ lệch chuẩn lớn hơn là tập có dữ liệu biến thiên nhiều hơn. Trong trường hợp hai tập dữ liệu có giá trị trung bình cộng không bằng nhau, thì việc so sánh độ lệch chuẩn của chúng không có ý nghĩa.
- Range: là vùng dữ liệu, khoảng cách giữa giá trị min và giá trị max. - Min: giá trị nhỏ nhất trong mẫu.
- Max: giá trị lớn nhất trong mẫu.
- S.E mean: là sai số chuẩn khi dùng giá trị trung bình mẫu để ước lượng giá trị trung bình tổng thể.
- Frequency: tần số của từng biểu hiện, tính bằng cách đếm và cộng dồn. - Percent: tần suất tính theo tỷ lệ %.
- Valid Percent: phần trăm hợp lệ, tính trên số quan sát có thông tin trả lời.
- Cumulative Percent: phần trăm tích luỹ do cộng dồn từ trên xuống, cho biết có bao nhiêu % đối tượng đang khảo sát đang ở mức độ nào đó trở xuống hay trở lên.
Bước 2: Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha
Sau khi phân tích thống kê mô tả cho mẫu nghiên cứu, tác giả đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’S alpha để đánh giá độ tin cậy của các thang đo: “thiết kế”, “thương hiệu”, “giá”, “tâm lý”, “độ bền”, “dịch vụ sau bán hàng”, và thang đo “quyết định mua hàng”.
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau ( Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005), hệ số này đánh giá độ tin cậy của phép đo dựa trên sự tính toán phương sai của từng mục hỏi và tính tương quan điểm của từng mục hỏi với điểm tổng các mục hỏi còn lại của phép đo. Hệ số Cronbach’s Alpha (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007) được tính theo công thức sau:
2 1 2 1 ( 1 T k i i k k ) Trong đó: : Hệ số Cronbach’s Alpha k : Số mục hỏi trong thang đo
2
T
: Phương sai của tổng thang đo
2
i
: Phương sai của mục hỏi thứ i
Ý nghĩa của hệ số Cronbach Alpha: Cronbach alpha là hệ số đánh giá độ tin cậy của thang đo tổng, cho phép kiểm định xem các mục hỏi, câu hỏi có liên kết, đo lường rõ ràng một tiêu chuẩn nào đó hay không.
Ý nghĩa của hệ số tương quan biến – tổng: là hệ số để xem xét tương quan của một biến đo lường nào đó với tổng các biến còn lại của thang đo.
Với Cronbach’s Alpha sẽ giúp loại đi những biến quan sát không đạt yêu cầu hay các thang đo chưa đạt yêu cầu cho quá trình nghiên cứu. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn để thang đo đạt yêu cầu khi Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 trở lên (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2004). Các nhà nghiên cứu cho rằng Cronbach’s Alpha từ 0,8 đến 1 thì thang đo lường này tốt, từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được. Tuy nhiên nhiều tác giả cho rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp các khái niệm nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời (Theo Hoàng Trọng và Chu Mộng Ngọc, 2005).
Bước 3: Phân tích khám phá (EFA)
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA ( Exploratory Factor Analysis) được sử dụng để kiểm tra tính đơn hướng của các thang đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005) và độ giá trị cấu trúc của phép đo (Nguyễn Công Khanh, 2004).
Bằng kỹ thuật đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha, tác giả sẽ loại đi các biến quan sát không phù hợp trong từng thang đo và các biến quan sát tốt sẽ được đưa vào để tiếp tục phân tích nhân tố EFA. Phân tích nhân tố được thực hiện với các biến quan sát của biến độc lập và các biến quan sát của biến phụ thuộc để rút ra được các nhân tố tiếp tục được đưa vào để phân tích tương quan và phân tích hồi qui ở phần sau.
Khi phân tích yếu tố khám phá EFA, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn như sau:
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): là một chỉ tiêu dùng để xem xét độ thích hợp của EFA, 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết H0: độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng
thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. ≤ 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
Chỉ số Eigenvalue: đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Do mỗi biến riêng biệt có Eigenvalue là 1 nên chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được xem là có ý nghĩa và được giữ lại (Anderson & Gerbing, 1988 dẫn theo Trần Thị Kim Loan, 2009).
Chỉ số phần trăm phương sai trích (Percentage of Variance Criterion: đại diện cho phần trăm lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố. Tổng phương sai trích của tất cả các nhân tố phải lớn hơn 50% thì phân tích nhân tố mới đảm bảo giải thích được hầu hết ý nghĩa của các biến quan sát (Anderson & Gerbing, 1988 dẫn theo Trần Thị Kim Loan, 2009).
Hệ số tải nhân tố (Factor loading): hệ số tương quan giữa mỗi biến quan sát và nhân tố, trong đó biến có hệ số tải nhân tố cao hơn sẽ mang ý nghĩa đại diện cao cho nhân tố. Tiêu chuẩn chọn thang đo là các biến quan sát có hệ số tải nhân tố ≥ 0,4 (Anderson & Gerbing, 1988 dẫn theo Trần Thị Kim Loan, 2009), vì vậy các biến có hệ số tải nhân tố < 0,4 sẽ bị loại và mỗi lần chỉ loại một biến. Biến bị loại theo nguyên tắc dựa trên trọng số nhân tố lớn nhất của từng biến quan sát không đạt, biến nào có trọng số nhân tố này không đạt nhất sẽ bị loại trước và sau đó tiến hành chạy phân tích nhân tố với các biến còn lại.
Khi phân tích EFA đối với thang đo về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Engenvalue lớn hơn 1.
Bước 4: Phân tích tương quan và hồi quy
Hệ số tương quan Pearson (Pearson Correlation Coefficient):
Hệ số tương quan Pearson (ký hiệu r) là loại đo lường tương quan được sử dụng nhiều nhất trong khoa học xã hội khi phân tích mối quan hệ giữa hai biến khoảng cách/tỷ lệ (Lê Minh Tiến, 2003). Trong nghiên cứu này, hệ số tương quan Pearson được sử dụng r có giá trị từ [-1,+1] để xác định các yếu tố ảnh hưởng quan trọng đến ý định mua hàng qua mạng của người tiêu dùng.
Theo hầu hết các nghiên cứu, kích cỡ tối thiểu có thể chấp nhận được đối với một nghiên cứu tương quan không được dưới 30. Trong nghiên cứu này, dữ liệu được thu
thập từ 230 mẫu (>30) vì vậy điều kiện ràng buộc về phân phối chuẩn của dữ liệu có thể bỏ qua khi thực hiện kiểm định ý nghĩa thống kê cho hệ số tương quan r (Lê Minh Tiến, 2005).
Phân tích hồi quy đa biến
Đề tài sử dụng phương pháp hồi quy đa biến để dự đoán cường độ tác động của các nhân tố đối với hành vi mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng. Mô hình dự đoán có thể là:
u X X X X Y 01* 12* 23* 3...i* i Trong đó: Y : Biến phụ thuộc Xi : các biến độc lập 0
: Hằng số, giá rị của Y khi các biến độc lập X đều bằng 0.
i
: Các hệ số hồi quy U : Sai số
Biến phụ thuộc là nhân tố “Quyết định mua điện thoại” và biến độc lập là các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua được rút ra từ quá trình phân tích EFA và có ý nghĩa trong phân tích tương quan Pearson.
Khi xây dựng mô hình hồi quy, phương pháp lựa chọn biến Enter được tiến hành. Hệ số xác định R2 điều chỉnh được dùng để xác định độ phù hợp của mô hình, kiểm định F dùng để khẳng định khả năng mở rộng mô hình này áp dụng cho tổng thể cũng như kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0.
Bước 5: Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Sau khi có kết quả mô hình hồi qui đa biến, tác giả tiến hành kiểm định sự phù hợp của mô hình qua các phép kiểm định sau:
- Kiểm định liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc: để xem kết hợp của các biến hiện có trong mô hình có thể giải thích được thay đổi của biến phụ thuộc hay không.
- Kiểm định tự tương quan trong phần dư: Để xác định mô hình xây dựng được có khả