PHẦN II. NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 2. PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH LỰA
2.2. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU NHỮNG YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT
2.2.6. Kiểm định giá trị trung bình về mức độ quyết định mua sản phẩm máy tính của
nhiên, biến độc lập BH có giá trị Sig = 0,921 > 0,05 do đó chúng không có ý nghĩa thống kê.
Kết quả của mô hình hồi quy dựa vào giá trị của hệ số Beta chuẩn hóa. Hệ số Beta chuẩn hóa được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó về quyết định chung của khách hàng cá nhân đối với việc mua máy tính tại công ty TNHH Lạc Việt.
Ta có mô hình hồi quy như sau:
QDC = 0,557+ 0,381*GC + 0,166*CH + 0,2*TH + 0,26*KM +0,229*NTK
Hệ số β1 = 0,381 nghĩa là khi mức độ đánh giá đối với cấu hình và tính năng của máy tăng lên một đơn vị sẽ giúp cho quyết định mua sản phẩm máy tính của công ty tăng lên trung bình 0,381 đơn vị, trong trường hợp không có sự ảnh hưởng của các biến độc lập khác.
Hệ số β2 = 0,166 nghĩa là khi mức độ đánh giá đối với giá cả tăng lên một đơn vị sẽ giúp cho quyết định mua sản phẩm máy tính của công ty tăng lên trung bình 0,166 đơn vị, trong trường hợp không có sự ảnh hưởng của các biến độc lập khác.
Hệ số β3 = 0,2 nghĩa là khi mức độ đánh giá về thương hiệu và chính sách khuyến mãi tăng lên một đơn vị sẽ giúp cho quyết định mua sản phẩm máy tính của công ty tăng lên trung bình 0,2 đơn vị, trong trường hợp không có sự ảnh hưởng của các biến độc lập khác.
Hệ số β4 = 0,26 nghĩa là khi mức độ đánh giá về tác động của nhóm tham khảo tăng lên một đơn vị sẽ giúp cho quyết định mua sản phẩm máy tính của công ty tăng lên trung bình 0,26 đơn vị, trong trường hợp không có sự ảnh hưởng của các biến độc lập khác
Hệ số β5 = 0,229 nghĩa là khi mức độ đánh giá về dịch vụ bảo hành và chăm sóc khách hàng tăng lên một đơn vị sẽ giúp cho quyết định mua sản phẩm máy tính
2.2.6.1.Đối với từng yếu tố
Sau khi xác định các nhân tố thực sự có tác động đến quyết định mua máy tính của công ty cũng như hệ số của từng nhân tố này trong phương trình hồi quy tuyến tính, nghiên cứu tiến hành kiểm định giá trị trung bình về mức độ đánh giá đối với từng nhân tố. Với phương pháp kiểm định One - Sample T- Test, ta có kết quả sau:
Bảng 2.15. Kết quả kiểm định One – Sample T-test đối với từng yếu tố
TT Các tiêu chí N
Giá trị trung bình
Giá trị kiểm định
Mức ý nghĩa (Sig,)
GC Giá cả 150 3,82 4 0,000
CH Cấu hình và tính năng của máy tính 150 3,83 4 0,004
TH Thương hiệu 150 3,81 4 0,000
KM Khuyễn mãi 150 3,69 4 0,000
NTK Nhóm tham khảo 150 3,73 4 0,000
(Nguồn: Xử lý số liệu spss) Kết quả kiểm định cho ra giá trị Sig. của cả 5 yếu tố đều nhỏ hơn 0,05, cho phép ta bác bỏ giả thiết Ho: “Mức độ đánh giá của khách hàng đối với từng nhân tố là bình thường” với nguy cơ phạm sai lầm thấp nhất. Với kết quả kiểm định trên cùng với giá trị trung bình mẫu của từng nhân tố lớn hơn 3.4, có thể nói rằng khách hàng có mức độ đánh giá tương đối lớn đối với từng nhân tố.
2.2.6.2.Đối với từng quyết định mua máy tính của khách hàng
Trong quá trình phỏng vấn một số nhân viên kinh doanh của công ty và các khách hàng đến lựa chọn máy tính tại đây nhận thấy công ty đã có nhiều chính sách thu hút khách hàng và luôn thực hiện tốt nhằm tăng mức độ quyết định mua từ phía khách hàng. Công ty luôn kỳ vọng rằng khách hàng của mình sẽ thỏa mãn với những đáp ứng tại đây. Vì vậy nghiên cứu thực hiện kiểm định giá trị trung bình của tổng thể với giá trị Test- value = 4 và độ tin cậy 95%.
Giả thuyết :
H0: Mức độ quyết định mua sản phẩm máy tính của công ty = 4 H1: Mức độ quyết định mua sản phẩm máy tính của công ty # 4 Kết quả kiểm định thể hiện ở bảng sau:
Đại học kinh tế Huế
Bảng 2.16. Kết quả kiểm định One – Sample T- test đối với quyết định mua của khách hàng
Các tiêu chí N Giá trị trung
bình
Giá trị kiểm
định
Mức ý nghĩa (Sig.) QDC Quyết định mua sản phẩm máy
tính của công ty 150 3,8290 4 0,000
(Nguồn: Xử lý số liệu spss) Giá trị Sig. = 0,000<0,05. Vì vậy, đủ cơ sở để bác bỏ H0, chấp nhận H1. Vậy mức độ quyết định mua sản phẩm máy tính của công ty # 4. Bên cạnh đó ta có Mean của quyết định mua máy tính của công ty là 3,829 nằm trong khoảng từ 3 đến 4 (chưa đạt mức 4).
Chứng tỏ khách hàng chưa thực sự chắc chắn trong quyết định mua của mình, tuy nhiên mức độ chắc chắn gần bằng 4 nên công ty có niềm năng và đủ cơ sở để thúc đẩy khách hàng từ ý định mua đến quyết định mua máy tính tại công ty.
2.2.7. Kiểm định sự khác biệt về mức độ quyết định mua máy tính đối với các thuộc tính cá nhân của khách hàng
2.2.7.1. Theo giới tính
Để kiểm định nam và nữ với quyết định mua có khác nhau hay không nghiên cứu sử dụng phương pháp kiểm định Independent Sample T-test.
Bảng 3.17. Kết quả Independent Sample T test so sánh quyết định mua máy tính của công ty theo giới tính
Kiểm định sự bằng
nhau của phương sai Kiểm định sự bằng nhau của trung bình
F Sig, T df
Sig, (2-tailed)
Sự khác biệt trung
bình
Sự khác biệt sai số
chuẩn
Độ tin cậy Thấp hơn Cao hơn Quyết
định chung
Giả định phương sai
bằng nhau 2,348 0,128 0,046 148 0,964 0,00417 0,09136 -0,17638 0,18471 Giả định
phương sai không bằng nhau
0,046 147,843 0,963 0,00417 0,09074 -0,17515 0,18349
(Nguồn: Xử lý số liệu spss) Với phương sai giả định Independent Sample T test, kiểm định Levene được tiến hành với mức ý nghĩa 0,128 > 0,05 điều này cho phép ta kết luận phương sai 2 mẫu
Đại học kinh tế Huế
là khác nhau. Vì vậy, ta sẽ sử dụng kết quả t test ở dòng “Equal variances assumed” (giả định phương sai bằng nhau).
Kiểm đinh T - test cho gía trị Sig = 0,964 > 0,05, chứng tỏ không có sự khác biệt ý nghĩa về giá trị trung bình giữa nam và nữ. Nhìn vào giá trị trung bình ta thấy nữ có quyết định mua xấp xỉ cao bằng nam do đó, đối với mỗi loại khách hàng thì không cần có sự khó tính hay dễ tính hơn khi họ quyết định lựa chọn máy tính tại công ty.
2.2.7.2.Theo độ tuổi
Vì biến “độ tuổi” có 6 nhóm khác nhau nên ta sẽ sử dụng phương pháp kiểm định ANOVA để kiểm định có hay không sự khác biệt về mức độ quyết định mua giữa các độ tuổi khác nhau.
Trước khi tiến hành kiểm định sự khác biệt về mức độ hài lòng đối với từng yếu tố giữa các nhóm tuổi khác nhau, đề tài thực hiện kiểm định Leneve’s test để kiểm định xem phương sai của mức độ quyết định mua với các yếu tố của từng nhóm tuổi có sự đồng nhất hay không.
Bảng 2.18. Kết quả kiểm định Leneve’s test về sự đồng nhất phương sai theo độ tuổi
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
1,183 4 145 0,321
(Nguồn: Xử lý số liệu spss) Kết quả kiểm định Leneve’s test, giá trị sig = 0,321>0,05. Như vậy, phương sai mức độ quyết định mua của khách hàng giữa 6 nhóm tuổi không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Điều này sẽ giúp tăng khả năng chính xác của kiểm định ANOVA hơn vì về mặt trực quan ta dễ dàng thấy rằng việc so sánh của các tổng thể có giá trị trung bình bằng nhau nhưng độ phân tán (thể hiện qua phương sai) lại hoàn toàn khác nhau là khập khiểng. Kết quả Levene’s test ở trên đảm bảo cho kết quả phân tích ANOVA tiếp theo có thế sử dụng tốt.
Bảng 2.19. Kết quả kiểm định ANOVA so sánh mức độ quyết định mua theo độ tuổi Tổng bình
phương Df
Trung bình
bình phương F Sig,
Giữa các nhóm 2,911 4 0,582 1,945 0,090
Trong cùng nhóm 43,395 145 0,299
Tổng 46,306 150
Đại học kinh tế Huế
(Nguồn: Xử lý số liệu spss) Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy Sig = 0,09 > 0,05, chứng tỏ không có sự khác biệt về quyết định mua máy tính của công ty thuộc các nhóm tuổi khác nhau tại công ty TNHH Lạc Việt.
2.2.7.3. Theo trình độ học vấn
Ta Thực hiện kiểm định Leneve’s test để kiểm định xem phương sai của mức độ hài lòng với các yếu tố của từng nhóm tuổi có sự đồng nhất hay không.
Bảng 2.20: Kết quả kiểm định Leneve’s test về sự đồng nhất phương sai theo trình độ học vấn
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
3,719 5 145 0,003
(Nguồn: Xử lý số liệu spss) Kết quả kiểm định Leneve’s test, giá trị sig = 0,003<0,05. Như vậy, phương sai quyết định mua máy tính của công ty giữa 5 nhóm trình độ học vấn không khác nhau không có ý nghĩa thống kê, kiểm định ANOVA không thể sử dụng. Trường hợp này ta sẽ sử dụng kiểm định Krustal – Wallis.
Bảng 2.21. Kết quả kiểm định Krustal – Wallis so sánh quyết định mua máy tính của khách hàng đối với trình độ học vấn
Quyết định mua máy tính của khách hàng
Chi bình phương 2,617
df 4
Sig 0,624
(Nguồn: Xử lý số liệu spss) Kiểm định Krustal – Wallis có sig= 0,624>0,05, ta có thể kết luận rằng không có sự khác nhau về quyết định mua máy tính của khách hàng có trình độ học vấn khác nhau.
2.2.7.4. Theo trình nghề nghiệp
Bảng 2.22. Kết quả kiểm định Leneve’s test về sự đồng nhất phương sai theo nghề nghiệp
Thống kê Levene df1 df2 Sig,
0,031 3 147 0,993
(Nguồn: Xử lý số liệu spss)
Đại học kinh tế Huế
Kết quả kiểm định Leneve’s test, giá trị sig = 0,993>0,05. Như vậy, phương sai mức độ quyết định mua của khách hàng giữa 5 nhóm nghề nghiệp không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê. Điều này sẽ giúp tăng khả năng chính xác của kiểm định ANOVA hơn vì về mặt trực quan ta dễ dàng thấy rằng việc so sánh của các tổng thể có giá trị trung bình bằng nhau nhưng độ phân tán (thể hiện qua phương sai) lại hoàn toàn khác nhau là khập khiểng. Kết quả Levene’s test ở trên đảm bảo cho kết quả phân tích ANOVA tiếp theo có thế sử dụng tốt.
Bảng 2.23. Kết quả kiểm định ANOVA so sánh mức độ quyết định mua theo nghề nghiệp Tổng bình
phương df
Trung bình
bình phương F Sig,
Giữa các nhóm 0,766 3 0,255 0,824 0,482
Trong cùng nhóm 45,540 147 0,310
Tổng 46,306 150
(Nguồn: Xử lý số liệu spss) Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy Sig = 0,482 > 0,05, chứng tỏ không có sự khác biệt về quyết định mua máy tính của công ty thuộc các nhóm tuổi khác nhau tại công ty TNHH Lạc Việt.
2.2.7.5. Theo thu nhập
Ta Thực hiện kiểm định Leneve’s test để kiểm định xem phương sai của mức độ hài lòng với các yếu tố của từng nhóm tuổi có sự đồng nhất hay không.
Bảng 2.24: Kết quả kiểm định Leneve’s test về sự đồng nhất phương sai theo thu nhập
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
3,473 3 146 0,018
(Nguồn: Xử lý số liệu spss) Kết quả kiểm định Leneve’s test, giá trị sig = 0,018 < 0,05. Như vậy, phương sai quyết định mua máy tính của công ty giữa 4 nhóm thu nhập không khác nhau không có ý nghĩa thống kê, kiểm định ANOVA không thể sử dụng. Trường hợp này ta sẽ sử dụng kiểm định Krustal – Wallis.
Đại học kinh tế Huế
Bảng 2.25. Kết quả kiểm định Krustal – Wallis so sánh quyết định mua máy tính của khách hàng theo thu nhập
Quyết định mua máy tính của khách hàng
Chi bình phương 2,254
df 3
Sig 0,521
(Nguồn: Xử lý số liệu spss) Kiểm định Krustal – Wallis có Sig = 0,521 > 0,05, ta có thể kết luận rằng không có sự khác nhau về quyết định mua máy tính của khách hàng có thu nhập khác nhau.
Như vậy, dựa trên kết quả kiểm định Indepentden T - Test, ANOVA và Krustal – Wallis để so sánh mức độ quyết định mua máy tính của công ty theo một số yếu tố cá nhân cho thấy không có sự khác biệt về mức độ quyết định mua máy tính của công ty theo các yếu tố: “Giới tính”, “độ tuổi”, “thu nhập” “trình độ học vấn”, “nghề nghiệp”.
Đại học kinh tế Huế
CHƯƠNG 3: ĐỊNH HƯỚNG VÀ MỘT SỐ BIỆN PHÁP NHẰM THÚC ĐẨY