CHƯƠNG 2: ĐÁNH GIÁ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN
2.3 Yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua của người tiêu dùng đối với dịch vụ
2.3.5 Kiểm định sự phù hợp của mô hình
2.3.4.4 Phân tích nhân tốkhám phá EFA biến phụthuộc
Bảng 2.16: Rút trích nhân tốbiến phụthuộc
Quyết định mua Hệsốtải
QUYETDINH1 0,734
QUYETDINH2 0,758
QUYETDINH3 0,717
Phương sai tích lũy tiến (%) 73,622
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả năm ) Kết quảphân tích nhân tố khám phá rút trích ra được một nhân tố, nhân tố này được tạo ra từ3 biến quan sát mà đề tài đãđề xuất từ trước, nhằm mục đích rút ra kết luận về quyết định mua củakhách hàng đối với dịch vụtruyền hình Internet FPT Play Box của công ty viễn thông FPT. Nhân tố này được gọi là “Quyết định mua”.
Nhận xét:
Quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA trên đã xácđịnh được 6 nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua của khách hàng tại Thành phố Đà Nẵng đối với dịch vụ truyền hình Internet Play Box của công ty viễn thông FPT, đó là “nhận thức hữu dụng”,”nhận thức dễsửdụng” “thái độ”, “cảm nhận vềgiá cả”, “nhóm tham khảo”,
“cảm nhận vềchất lượng”.
Như vậy, mô hình nghiên cứu sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA không có gì thay đổi đáng kể so với ban đầu, không có biến quan sát nào bị loại ra khỏi mô hình trong quá trình kiểm định độtin cậy thang đo và phân tích nhân tốkhám phá.
Dựa vào kết quảphân tích trên, ta thấy:
- Giá trị Sig.(1-tailed) của các nhân tố mới đều bé hơn mức ý nghĩa α = 0,05, cho thấy sự tương quan có ý nghĩa giữa các biến độc lập và biến phụthuộc.
- Hệsố tương quan Pearson cũng khá cao (có 4 nhân tố lớn hơn 0,5, và 1 nhân tốxấp xỉ 0,5) nên ta có thểkết luận rằng các biến độc lập sau khi điều chỉnh có thểgiải thích cho biến phụthuộc“quyết định mua”.
2.3.5.2 Xây dựng mô hình hồi quy
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để khám phá các nhân tố mới cóảnh hưởng đến biến phụthuộc “quyết định mua”, nghiên cứu tiến hành hồi quy mô hình tuyến tính để xác định được chiều hướng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tốmới này đến quyết định mua .
Mô hình hồi quy được xây dựng gồm biến phụthuộc là“quyết định mua”(QD) và các biến độc lập được rút trích từ phân tích nhân tố khám phá EFA gồm 6 biến:
“nhận thức dễsửdụng”(SD), “nhóm tham khảo” (TK),“Thái độ” (TD), “Cảm nhận về giá cả”(GC), “Nhận thức hữu dụng” (HD), “Cảm nhận về chất lượng” (CL) với các hệsốBê-ta tương ứng lần lượt làβ1, β2,β3,β4,β5, β6
Mô hình hồi quy được xây dựng như sau:
QD=β0+β1SD +β2TK +β3TD +β4GC +β5HD +β6CL + ei
Dựa vào hệsốBê-ta chuẩn hóa với mức ý nghĩa Sig. tương ứng để xác định các biến độc lập nào có ảnh hưởng đến biển phụ thuộc trong mô hình và ảnh hưởng với mức độra sao, theo chiều hướng nào. Từ đó, làm căn cứ để kết luận chính xác hơn và đưa ra giải pháp mang tính thuyết phục cao. Kết quả của mô hình hồi quy sẽ giúp ta xác định được chiều hướng, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua của khách hàng tại Thành phố Đà Nẵng đối với dịch vụ truyền hình Internet FPT Play Box của công ty viễn thông FPT.
2.3.5.3 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính sẽgiúp chúng ta biết được chiều hướng và cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Trong giai đoạn phân tích hồi quy, nghiên cứu chọn phương pháp Enter, chọn lọc dựa trên tiêu chí chọn những nhân tốcó mức ý nghĩa Sig. < 0,05. Những nhân tố nào có giá trị Sig. > 0,05 sẽbị loại khỏi mô hình và không tiếp tục nghiên cứu nhân tố đó.
Kết quảphân tích hồi quy được thểhiện qua các bảng sau:
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2.18: Hệsốphân tích hồi quy Hệsố chưa chuẩn hóa Hệsốchuẩn hóa
t Sig. VIF
B Độlệch chuẩn Beta
Hằng số 0,470 0,421 1,115 0,267
CL 0,212 0,080 0,182 2,643 0,009 1,482
GC 0,234 0,080 0,204 2,926 0,004 1,521
HD 0,004 0,048 0,005 0,085 0,933 1,134
TD 0,260 0,062 0,285 4,187 0,000 1,447
SD -0,092 0,061 -0,091 -1,520 0,131 1,124
TK 0,340 0,073 0,337 4,664 0,000 1,636
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả) Giá trị Sig. tại các phép kiểm định của các biến độc lập được đưa vào mô hình:
“cẩm nhận vềgiá cả”, “thái độ”, “nhóm tham khảo”, “cảm nhận vềchất lượng” đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ các biến độc lập này có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Riêng đối với 2 biến độc lập là “nhận thức hữu dụng” và “nhận thức dễsửdụng” có giá trị Sig. Lần lượt là 0,933 và 0,131 > 0,05 nên bị loại khỏi mô hình hồi quy. Ngoài ra, hằng sốtrong mô hình có giá trịSig. là 0,267 > 0,05 nên cũng sẽbịloại.
Như vậy, phương trình hồi quy được xác định như sau:
QD= 0,182CL + 0,204GC + 0,285TD + 0,337TK + ei
Nhìn vào mô hình hồi quy, ta có thể xác định rằng: có 4 nhân tố đó là “cảm nhận vềchất lượng”, “cảm nhận vềgiá cả”, “thái độ”, “nhóm tham khảo”ảnh hưởng đến “quyết định mua” của khách hàng tại Thành phố Đà Nẵng đối với dịch vụtruyền hình Internet Play Box của công ty viễn thông FPT.
Đềtài tiến hành giải thích ý nghĩa cáchệsốbê-ta như sau:
Hệsố β1= 0,182 có nghĩa là khi biến“cảm nhận vềchất lượng”thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì “Quyết định mua” biến động cùng chiều 0,182đơn vị. Tương tựvới các biến còn lại cũng giải thích như vậy.
Hệsố β2= 0,204 có nghĩa là khi biến “Cảm nhận vềgiá cả”thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì biến ‘Quyết định mua’’ biến động cùng chiều 0,204đơn vị.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Hệsố β4= 0,285 có nghĩa là khi biến“thái độ”thay đổi 1 đơn vịtrong khi các biến khác không đổi thì‘Quyết định mua’’ biến động cùng chiều 0,285đơn vị.
Hệ số β6 = 0,337 có nghĩa là khi biến “nhóm tham khảo” thay đổi 1 đơn vị trong khi các biến khác không đổi thì ‘Quyết định mua’ biến động cùng chiều 0,337 đơn vị.
Có một điểm chung của các biến độc lập này là đềuảnh hưởng thuận chiều đến biến phụ thuộc là “Quyết định mua”,quyết định mua của khách hàng đối với dịch vụ của công ty sẽ được nâng cao khi những yếu tố ảnh hưởng này tăng. Điều này cho thấy công ty viễn thông FPT–chi nhánhĐàNẵng cần phải có những động thái nhằm kiểm soát các yếu tốnày một cách cẩn thận hơn.
Dựa vào mô hình hồi quy, ta có hệ số Bê-ta chuẩn hóa của biến “nhóm tham khảo” có giá trị là 0,337. Đây là nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất đến quyết định mua của khách hàng tại thành phố Đà Nẵng đối với dịch vụtruyền hình Internet Play Box của tập đoàn FPT, ngoài ra biến“thái độ”cũng có mứcảnh hưởng khá lớn với hệsốBê-ta tương ứng là 0,285. Các biến còn lại như“cảm nhận vềgiá cả”và“Cảm nhận vềchất lượng”cũng sẽ được khách hàng xem xét khi quyết định mua với hệsốBê-ta lần lượt là 0,204 và 0,182. Kết quảphân tích hồi quy cũng khá hợp lý so với thực tếkhi mà xu hướng phát triển của dịch vụtruyền hình trên thếgiới hiện nay là Internet, người dùng càng ngày càng có nhu cầu cao hơn về dịch vụtruyền hình, đặc biệt là dịch vụtruyền hình Internet để có thể thỏa mãn được các điều kiện giải trí hàng ngày. Họ có xu hướng tham khảo ý kiến của những người thân quen, những chuyên gia để có thể lựa chọn cho mình gói sản phẩm dịch vụphù hợp nhất với nhu cầu sửdụng.
2.3.5.4 Đánh giá độphù hợp của mô hình
Bảng 2.19: Đánh giá độphù hợp của mô hình
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
Durbin -Watson
1 0,789 0,623 0,604 0,33647 1,714
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả ) Dựa vào bảng kết quảphân tích, mô hình 4 biến độc lập có giá trịR Square hiệu chỉnh là 0,604 tức là: độ phù hợp của mô hình là 60,4%. Hay nói cách khác, 60,4%độ biến thiên của biến phụ thuộc“quyết định mua”. Bên cạnh đó, ta nhận thấy giá trị R
Trường Đại học Kinh tế Huế
Square hiệu chỉnh là 0,604 khá là cao ( > 50%), nghĩa là mối quan hệgiữa biến độc lập và biến phụthuộc được coi là gần chặt chẽ.
2.3.5.5 Kiểm định sựphù hợp của mô hình
Kết quảtừbảng ANOVA cho thấy giá trị Sig. = 0,000 rất nhỏ, cho phép nghiên cứu bác bỏ giảthiết rằng “Hệ số xác định R bình phương = 0” tức là mô hình hồi quy phù hợp. Như vậy mô hình hồi quy thu được rất tốt, các biến độc lập giải thích được khá lớn sự thay đổi của biến phụthuộc “quyết định mua”.
Bảng 2.20: Kiểmđịnh ANOVA ANOVA
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 22,102 6 3,684 32,539 0,000
Residual 13,359 118 0,113
Total 35,461 124
(Nguồn: Kết quả điều tra xửlý của tác giả) 2.3.6 Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư
Phần dư có thểkhông tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủnhiều để phân tích. Vì vậy chúng ta phải tiến hành kiểm định phân phối chuẩn của phần dư đểxem xét sựphù hợp của mô hìnhđưa ra.
Từbiểu đồ trích từ kết quảphân tích hồi quy, ta có thể thấy rằng phần dư tuân theo phân phối chuẩn. Với giá trịMean xấp xỉ -15 và giá trị Std.Dev gần bằng 1.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Hình 2.3: Biểu đồtần sốHistogram của phần dư chuẩn hóa
2.3.7Đánh giá của người tiêu dùng vềcác nhân tố ảnh hưởng đến quyết định