PHẦN II: NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 2: ĐÁNH GIÁ HOẠT ĐỘNG MARKETING ONLINE CỦA CÔNG TY
2.3. Kết quả điều tra các khách hàng về hoạt động Marketing Online của Công ty Truyền
2.3.5. Phân tích tương quan và hồi quy
2.3.5. Phân tích tương quan và hồi quy
Qua bảng trên ta thấy biến phụthuộc MO và các biến độc lập là STH, SHD, STK, QTHD, SCS có mối tương quan với nhau, giá trị Sig. < 0,05 cho thấy sự tương quan này có ý nghĩa về mặt thống kê, hệsố tương quan giữa biến phụthuộc “Sựchấp nhận” và các biến độc lập còn lại khá cao, 5 biến này sẽ được đưa vào mô hình hồi quy đểgiải thích sự chấp nhận lựa chọn công cụMarkteting Online của khách hàng.
2.3.5.2. Phân tích hồi quy
Sau khi xem xét mức độ tương quan giữa các biến, mô hình lý thuyết phù hợp cho nghiên cứu gồm biến quan sát và đánh giá chung về “Sự chấp nhận” của khách hàng.
Trong đó, đánh giá chung về “Sự chấp nhận” là biến phụ thuộc, các biến còn lại là biến độc lập.
Mô hình hồi quy xây dựng như sau:
MO =β1 +β2 STH + β3 SHD + β4 STK + β5 QTHD +β6 SCS Trong đó:
βLà hệsốhồi quy riêng tương ứng với các biến độc lập
MO: Giá trị của biến phụ thuộc “Sự chấp nhận” lựa chọn công cụ Marketing Online của khách hàng.
STH: Giá trịbiến độc lập “Sự thu hút”
SHD: Giá trịbiến độc lập “Sựhấp dẫn”
STK: Giá trịbiến độc lập “Sựtìm kiếm”
QTHD: Giá trịbiến độc lập “Quá trình hành động”
SCS: Giá trị biên độc lập “Sựchia sẻ”
Các giảthuyết của mô hình hồi quy được điều chỉnh như sau:
- Giả thuyết H1: Nhóm yếu tố “Sự thu hút” có ảnh hưởng tích cực đến sự chấp nhận lựa chọn công cụMarketing Online của công ty Philip Entertainment
- Giả thuyết H2: Nhóm yếu tố “Sự hấp dẫn” có ảnh hưởng tích cực đến sự chấp nhận lựa chọn công cụMarketing Online của công ty Philip Entertainment
- Giả thuyết H3: Nhóm yếu tố “Sự tìm kiếm” có ảnh hưởng tích cực đến sự chấp
Trường Đại học Kinh tế Huế
nhận lựa chọn công cụMarketing Online của công ty Philip Entertainment
- Giảthuyết H4: Nhóm yếu tố “Quá trình hành động” có ảnh hưởng tích cực đến sự chấp nhận lựa chọn công cụMarketing Online của công ty Philip Entertainment
- Giả thuyết H5: Nhóm yếu tố “Sự chia sẻ” có ảnh hưởng tích cực đến sự chấp nhận lựa chọn công cụMarketing Online của công ty Philip Entertainment
Phương pháp hồi quy tuyến tính bội với toàn bộ các biến độc lập được đưa vào cùng lúc (Phương pháp Enter) cho thấy mô hình hồi quy thích hợp sử dụng để kiểm định mô hình lý thuyết.
Bảng 2. 26: Thống kê phân tích của hệ số hồi quy Mô
hình Hệ số R Hệ số R2 Hệ số R2 hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của
ước lượng Durbin - Watson
1 0,885a 0,783 0,775 0,35749 1,941
a. Các yếu tốdự đoán: (Hằng số), STH, SHD, STK, QTHD, SCS b. Biến phụthuộc: MO
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS) Bảng 2. 27: Phân tích phương sai ANOVA
ANOVA Mô hình Tổng bình
phương
df Trung bình bình phương
F Sig.
1
Hồi quy 57,298 5 11,460 89,668 0,000b
Phần dư
15,847 124 0,128
Tổng 73,145 129
a. Biến phụthuộc: MO
b. Các yếu tốdự đoán: ( Hằng số), STH, SHD, STK, QTHD, SCS
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)
Trường Đại học Kinh tế Huế
Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai (ANOVA) được sử dụng để kiểm định giảthuyết về độphù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
Khi xây dựng xong 1 mô hình hồi quy tuyến tính ta xem xét sự phù hợp của mô hình đối với tập dữ liệu qua giá trị R square (sự phù hợp này chỉ thể hiện giữa mô hình bạn xây dựng với tập dữ liệu mẫu) để suy diễn cho mô hình thực của tổng thể thì kiểm định F sẽ giúp ta làm điều đó.
Kết quả sau khi thực hiện hồi quy, ta thấy rằng kiểm định F cho giá trị p-value (Sig.) = 0,000 < 0,05; như vậy mô hình phù hợp, có ý nghĩa suy rộng ra cho tổng thể. Hơn nữa, R2hiệu chỉnh có giá trị bằng 0,775 = 77,5%; như vậy các biến độc lập đưa vào chạy hồi quyảnh hưởng tới 77,5% sự thay đổi của biến phụthuộc. Hay nói cách khác mô hình hồi quy giải thích được 77,5% sự biến thiên của biến phụthuộc.
Như vậy, có thểxem mô hình này có giá trị giải thíchởmức độcao.
Bảng 2. 28 Kết quả phân tích hồi quy
Mô hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy
chuẩn
hóa t Giá trị
Sig.
Đa cộng tuyến
B Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
Hằng số -0,960 0,216 - 4,443 0,000
STH 0,343 0,062 0,308 5,507 0,000 0,557 1,795
SHD 0,350 0,063 0,290 5,543 0,000 0,639 1,564
STK 0,127 0,044 0,147 2,886 0,005 0,672 1,488
QTHD 0,176 0,047 0,188 3,770 0,000 0,703 1,422
SCS 0,241 0,052 0,237 4,588 0,000 0,656 1,525
a. Biến phụthuộc: MO
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)
Trường Đại học Kinh tế Huế
Hồi quy không có nhân tốnào bị loại bỏ do Sig. kiểm định t của từng biến độc lập đều nhỏ hơn 0,05; chứng tỏcác biến độc lập này đều có ý nghĩa thống kê trong mô hình.
Kết quảphân tích hồi quy theo phương pháp Enter ở bảng cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến không có ảnh hưởng đến kết quả giải thích mô hình với các hệ số phóng đại phương sai VIF của mỗi biến lớn hơn 1,000 (< 10). Quy tắc là khi VIF vượt quá 10 thìđó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 1, trang 252). Trong một sốtài liệu khác đưa ra điều kiện VIF < 4 là thỏa mãnđiều kiện.
Nhìn vào kết quả hồi quy cho thấy giá trị VIF của các biến độc lập đều bé hơn 2 nên có thểkết luận hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập không xảy ra.Dựa vào hệ số beta chuẩn hóa, có thểviết lại phương trình hồi quy như sau:
MO = -0,960 + 0,343 STH + 0,350 SHD + 0,127 STK + 0,176 QTHD + 0,241 SCS Dựa vào mô hình hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận hệ thống Marketing Online của khách hàng, ta có thể nhận thấy mức độ ảnh hưởng của 5 nhân tố theo thứ tự như sau: “Sự hấp dẫn”, “Sự thu hút”, “Sự chia sẻ”, “Quá trình hành động”,
“Sựtìm kiếm”.
Theo mô hình hồi quy có 5 nhân tố ảnh hưởng tới sự chấp nhận hệ thống Marketing Online của khách hàng:
Nhân tố “Sự hấp dẫn”
H0: Nhóm yếu tố “Sựhấp dẫn” không ảnh hưởng tích cực tới sự chấp nhận hệthống Marketing Online tại công ty Philip Entertainment
H1: Nhóm yếu tố “Sự hấp dẫn” có ảnh hưởng tích cực tới sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Philip Entainment
Dựa vào kết quả hồi quy ta thấy: Sig. = 0,000 < 0,05 nên bác bỏlý thuyết H0. Kết luận nhóm yếu tố “Sự hấp dẫn” có ảnh hưởng tích cực đến sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Philip Entertainment. Cụthểkhi biến “Sựhấp dẫn” tăng lên
Trường Đại học Kinh tế Huế
1 đơn vị thì “Sự chấp nhận” sẽ tăng 0,350 đơn vị trong trường hợp không có sự ảnh hưởng của các biến độc lập khác.
Nhân tố “Sự thu hút”
H0: Nhóm yếu tố “Sự thu hút” không ảnh hưởng tích cực tới sự chấp nhận hệthống Marketing Online tại công ty Philip Entertainment
H1: Nhóm yếu tố “Sự thu hút” có ảnh hưởng tích cực tới sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Philip Entainment
Dựa vào kết quảhồi quy ta thấy: Sig. = 0,000 < 0,05 nên bác bỏgiảthuyết H0. Kết luận nhóm yếu tố “Sự thu hút” có ảnh hưởng tích cực đến sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Philip Entertainment. Cụ thểkhi biến “Sự thu hút” tăng lên 1 đơn vị thì “Sự chấp nhận” sẽ tăng 0,343 đơn vị trong trường hợp không có sự ảnh hưởng của các biến độc lập khác.
Nhân tố “Sự chia sẻ”
H0: Nhóm yếu tố “Sự chia sẻ” không ảnh hưởng tích cực tới sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Philip Entertainment
H1: Nhóm yếu tố “Sự chia sẻ” có ảnh hưởng tích cực tới sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Philip Entainment
Dựa vào kết quả hồi quy ta thấy: Sig. = 0,000 < 0,05 nên bác bỏlý thuyết H0. Kết luận nhóm yếu tố “Sự chia sẻ” có ảnh hưởng tích cực đến sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Philip Entertainment. Cụthểkhi biến “Sự chia sẻ” tăng lên 1 đơn vị thì “Sự chấp nhận” sẽ tăng 0,241 đơn vị trong trường hợp không có sự ảnh hưởng của các biến độc lập khác.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Nhân tố “Quá trình hành động”
H0: Nhóm yếu tố “Quá trình hành động” không ảnh hưởng tích cực tới sự chấp nhận hệthống Marketing Online tại công ty Philip Entertainment
H1: Nhóm yếu tố “Quá trình hành động” có ảnh hưởng tích cực tới sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Philip Entainment
Dựa vào kết quả hồi quy ta thấy: Sig. = 0,000 < 0,05 nên bác bỏlý thuyết H0. Kết luận nhóm yếu tố “Quá trình hành động” có ảnh hưởng tích cực đến sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Philip Entertainment. Cụ thể khi biến “Sự tìm kiếm”
tăng lên 1 đơn vị thì “Sự chấp nhận” sẽ tăng 0,176 đơn vị trong trường hợp không có sự ảnh hưởng của các biến độc lập khác.
Nhân tố “Sự tìm kiếm”
H0: Nhóm yếu tố “Sự tìm kiếm” không ảnh hưởng tích cực tới sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Philip Entertainment
H1: Nhóm yếu tố “Sự tìm kiếm” có ảnh hưởng tích cực tới sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Philip Entainment
Dựa vào kết quả hồi quy ta thấy: Sig. = 0,023 < 0,05 nên bác bỏlý thuyết H0. Kết luận nhóm yếu tố “Sự tìm kiếm” có ảnh hưởng tích cực đến sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Philip Entertainment. Cụ thể khi biến “Sự tìm kiếm” tăng lên 1 đơn vị thì “Sự chấp nhận” sẽ tăng 0,127 đơn vị trong trường hợp không có sự ảnh hưởng của các biến độc lập khác.
Kết quảkiểm định sau hồi quy cho ta thấy có 5 yếu tố tác động cùng chiều lên biến phụ thuộc “Sự chấp nhận” là: “Sự hấp dẫn”, “Sự thu hút”, “Sự chia sẻ”, “Quá trình hành động” và “Sựtìm kiếm”. Trong đó, “Sự hấp dẫn” là yếu tó có sự tác động mạnh nhất và
“Sựtìm kiếm” là yếu tố tác động yếu nhất.
Trường Đại học Kinh tế Huế
Biểu đồ 2. 1 Tần số của phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)
Biểu đồ 2. 2 Giả định phân phối chuẩn của phần dư
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)
Trường Đại học Kinh tế Huế
Sử dụng công cụbiểu đồ Histogram ta quan sát được phân phối của phần dư. Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồtần số. Phân phối dư với Mean = -4,33E– 15 và độlệch chuẩn Std. Dev
= 0,980 tức gần bằng 1 nên ta có thểkhẳng định phần dư có phân phối chuẩn.
Xem biểu đồNormal P-P Plot trên, các trị số quan sát và trị số mong đợi đều nằm gần trên đường chéo chứng tỏ phần dư chuẩn hóa có phân phối chuẩn. Kiểm định bằng Biểu đồ P-P Plot thểhiện những giá trị của các điểm phân vị của phân phối của biến theo các phân vị của phân phối chuẩn. Quan sát mức độ các điểm thực tếtập trung sát đường thẳng kỳ vọng, cho thấy tập dữ liệu nghiên cứu là tốt, phần dư chuẩn hóa có phân phối gần sát phân phối chuẩn.
2.3.6. Kiểm định sự khác biệt trung bình về sự chấp nhận hệ thống Marketing Online tại công ty Philip Entertainment đối với các nhóm đối tượng khách hàng 2.3.6.1. Kiểm định sự khác biệt trung bình theo giới tính
Sử dụng kiểm định Independent –samples T– test để xem xét có sựkhác biệt giữa các nhóm giới tính đối với “Sự chấp nhận” hay không.
Giả thuyết kiểm định:
(1) H0: Không có sự khác biệt về “Sự chấp nhận” giữa các nhóm giới tính của khách hàng (Sig.≥0,05)
(2) H1: Có sựkhác biệt về “Sựchấp nhận” giữa các nhóm giới tính của khách hàng (Sig.<0,05)
(3) Nếu Sig.≥ 0,05: giảthuyết H0được chấp nhận (4) Nếu Sig. < 0,05: giả thuyết H0bị bác bỏ
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2. 29 Kiểm định sự khác biệt về giới tính đối với sự chấp nhận hệ thống Marketing Online
Tiêu chí đánh giá
Kiểm định
Levene Kiểm định T - Test F Sig. t Sig. (2-tailed)
Sựchấp nhận
MO
Phương sai đồng nhất
Phương sai không đồng nhất
0,247 0,620 0,895
0,897
0,372
0,371
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS) Qua kết quả kiểm định Independent – Sample T – test ta thấy: giá trị Sig. trong kiểm định Levene = 0,620 > 0,05 vì thế phương sai giữa 2 nhóm giới tính là đồng nhất, cho nên chúng ta sử dụng giá trịSig. T–test ở hàng phương sai đồng nhất, Sig. T–test = 0,372 > 0,05 . Qua kiểm định sự khác biệt của giới tính đối với “Sựchấp nhận”, vì Sig. T –test > 0,05 ta chấp nhận H0 và kết luận: không có sự khác biệt giữa nam và nữ đối với sự chấp nhận hoạt động Marketing Online tại công ty Philip Entertainment.
2.3.6.2. Kiểm định sự khác biệt trung bình theo nhóm tuổi
Kiểm định One way ANOVA dùng đểxem xét có sự khác biệt giữa các độtuổi đối với “Sự chấp nhận” hay không. Theo Hòa Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, với kiểm định One way ANOVA, ta cần dựa vào kết quả kiểm định sự bằng nhau của phương sai tổng thể (Kiểm định Levene). Phương sai diễn tả mức độ đồng đều hay không đồng đều của dữ liệu quan sát.
Giả thuyết:
(1) H0: Không có sựkhác biệt về “Sựchấp nhận” giữa các độ tuổi của khách hàng (2) H1: Có sự khác biệt về “Sự chấp nhận” giữa các độtuổi của khách hàng
(3) Nếu Sig.≥ 0,05: giảthuyết H0được chấp nhận
Trường Đại học Kinh tế Huế
(4) Nếu Sig. < 0,05: giả thuyết H0bị bác bỏ
Kết quảkiểm định sự khác biệt về sự chấp nhận giữa các độ tuổi của khách hàng là:
Bảng 2. 30 Kết quả kiểm định Levene test của biến độ tuổi
Levene Statistic df1 df2 Sig.
3.030 3 126 0,032
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS) Kiểm định Levene có giá trị Sig. = 0,032 < 0,05 => giả thuyết phương sai đồng nhất giữa các nhóm tuổi đã bị vi phạm. Nghĩa là phương sai giữa các nhóm tuổi có sự khác nhau. Chúng ta không thểsử dụng bảng ANOVA mà sẽ đi vào kiểm định Welch cho trường hợp vi phạm giả định phương sai đồng nhất.
Bảng 2. 31 Kết quả kiểm định Welch của biến độ tuổi Sự chấp nhận MO
Statistic
a
df1 df2 Sig.
Welch 1,023 3 56,609 0,389
a. Phân phối tiệm cận F
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS) Kết quả kiểm định Welch ở bảng trên cho thấy Sig. = 0,389 > 0,05 ta chấp nhận giả thuyết H0. Như vậy, với mức ý nghĩa 5% có thể kết luận rằng không có sự khác biệt về sự chấp nhận hoạt động Marketing Online của công ty Philip Entertainment giữa nhữngkhách hàng có độtuổi khác nhau.
2.3.6.3. Kiểm định giá trị trung bình của biến phụ thuộcso với giá trị 3 Giả thuyết:
(1) H0: Giá trịtrung bình của biến phụthuộc “Sựchấp nhận” = 3 (2) H1: Giá trịtrung bình của biến phụthuộc “Sựchấp nhận” ≠3
Trường Đại học Kinh tế Huế
Bảng 2. 32 Kết quả kiểm định One – Sample T Test của yếu tố “Sự chấp nhận”
Giá trị kiểm tra = 3
t df Mức ý nghĩa (Sig.)
Giá trị Mean Difference
95% Khoảng tin cậy của sự khác biệt Giá trị
Lower
Giá trị Upper MO1
MO2 MO3
7,801 6,598 6,055
129 129 129
0,000 0,000 0,000
0,600 0,485 0,454
0,45 0,34 0,31
0,75 0,63 0,60
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS) Dựa vào kết quảkiểm định One –Sample T Test, ta thấy tất cảcác giá trị Sig. đều nhỏ hơn 0,05. Như vậy, chúng ta bác bỏ giả thuyết H0, tức là giá trị trung bình của biến của biến phụ thuộc “Sự chấp nhận” là khác 3. Và ta có giá trị Mean diffence lớn hơn 0 chứng tỏgiá trịtrung bình của biến phụthuộc “Sự chấp nhận” là lớn hơn 3 nghĩa là khách hàng có ý kiến trên trung lập như: đồng ý hoặc hoàn toàn đồng ý hệ thống Marketing Online của công ty Philip Entertainment.