Từ bảng 4.5 ta nhận thấy giá trị Sig của giá trị tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc đều bằng 0,000 < 0,05 tức là tất cả các biến độc lập (Cấu trúc (thiết kế) trang web, Mức độ bảo mật, an toàn, Dịch vụ khách hàng, Sự thuận tiện và Đặc điểm hàng hóa) đều có tương quan với biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng.
Ta có thể kết luận rằng: Với mức ý nghĩa 5%, có 5 biến độc lập là Cấu trúc (thiết kế) trang web, Mức độ bảo mật, an toàn, Dịch vụ khách hàng, Sự thuận tiện và Đặc điểm hàng hóa có tương quan với biến Sự hài lòng của khách hàng.
Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng với các biến độc lập thấp nhất là 0,377 nên sơ bộ ta có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng. Tuy nhiên giữa các biến độc lập cũng đều có tương quan và điều này có thể dẫn tới hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình. Do vậy, quá trình phân tích phải xem xét kỹ vai trò của các biến độc lập trong mô hình hồi quy tuyến tính bội ta xây dựng được.
4.2.3.2. Kiểm định độ phù hợp của hệ số hồi quy
Bảng 4.6: Kết quả phân tích hồi quy
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa | Hệ số hồi quy chuẩn hóa | t | Sig. | Thống kê đa cộng tuyến | ||||
B | Sai số chuẩn | Beta | Tolerance | VIF | ||||
1 | Hằng số | 0,106 | 0,171 | 0,618 | 0,537 | |||
Cấu trúc (thiết kế) trang web | 0,108 | 0,037 | 0,136 | 2,937 | 0,004 | 0,606 | 1,651 | |
Mức độ bảo mật, an toàn | 0,237 | 0,040 | 0,311 | 5,883 | 0,000 | 0,463 | 2,159 | |
Dịch vụ khách hàng | 0,203 | 0,038 | 0,247 | 5,374 | 0,000 | 0,613 | 1,631 | |
Sự thuận tiện | 0,163 | 0,034 | 0,208 | 4,755 | 0,000 | 0,674 | 1,483 | |
Đặc điểm hàng hóa | 0,209 | 0,022 | 0,347 | 9,586 | 0,000 | 0,986 | 1,014 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Phân Tích Hồi Quy Tuyến Tính Bội Và Kiểm Định Mô Hình -
Kiểm Định Giả Thuyết Về Độ Phù Hợp Của Mô Hình -
Kết Quả Phân Tích Efa Sự Hài Lòng Của Khách Hàng -
Tăng Cường Chất Lượng Thông Tin Sản Phẩm/dịch Vụ -
Davis, D. Fred, And Arbor, Ann. (1989), Perceived Usefulness, Perceived Ease Of Use, And User Acceptance Of Information Technology. Mis Quarterly September 1989. -
Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm trực tuyến - 11
Xem toàn bộ 102 trang tài liệu này.
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Kết quả hồi quy với các biến Cấu trúc (thiết kế) trang web, Mức độ bảo mật, an toàn, Dịch vụ khách hàng, Sự thuận tiện và Đặc điểm hàng hóa được trình bày ở bảng
4.6 với mức ý nghĩa quan sát Sig. của kiểm định t ở các biến này đều nhỏ hơn 5% (Sig. < 0,05) ta có đủ cơ sở để bác bỏ giả thiết H0 hệ số hồi quy của các biến có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Như vậy giả thuyết hệ số góc β = 0 có thể bác bỏ với độ tin cậy 95%. Hệ số hồi quy chuẩn hóa của biến Đặc điểm hàng hóa là lớn nhất, tiếp đến là Mức độ bảo mật, an toàn, Dịch vụ khách hàng, Sự thuận tiện và cuối cùng là Cấu trúc (thiết kế) trang web.
4.2.3.3. Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy
Bảng 4.7: Tổng quan về mô hình hồi quy
R2 | R2 hiệu chỉnh | Sai số chuẩn ước lượng | Durbin - Watson | |
0,822a | 0,675 | 0,669 | 0,198 | 1,607 |
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Từ bảng 4.7, tiến hành kiểm định giả thiết H0: mô hình hồi quy tuyến tính bội không phù hợp. Kết quả thống kê F (xem ở phụ lục 7) được tính từ giá trị R2 có mức ý nghĩa bằng 0 (Sig. = 0,000 <0,05). Điều này đủ cơ sở để bác bỏ giả thiết H0, có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp với dữ liệu thu thập được. Hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted Square) là hệ số dùng để đánh giá độ phù hợp một cách an toàn hơn so với R2, vì hệ số R2 trong trường hợp có nhiều biến độc lập dễ tạo ra hiện tượng thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Hệ số R2 hiệu chỉnh tính được là 0,669 tương đương 66,9%. Tức là, các biến độc lập trong mô hình hồi quy tuyến tính bội giải thích được 66,9% sự hài lòng của khách hàng khi mua hàng trực tuyến.
4.2.3.3. Kiểm định đa cộng tuyến
Dựa vào bảng 4.6 ở trên ta thấy hệ số phóng đại VIF rất nhỏ, điều này cho thấy các biến độc lập này không có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra (đa cộng tuyến khi VIF > 10).
Dựa vào hệ số Tolerance cũng ở bảng 4.6, ta rút ra được tất cả hệ số Tolerance của các biến đều lớn hơn 1 – R2 = 1 – 0, 675 = 0,325 (đa cộng tuyến khi Tolerance < 1 – R2).
Dựa vào dấu của hệ số hồi quy (β) trong bảng 4.6, ta xem xét hệ số hồi quy của các biến Cấu trúc (thiết kế) trang web, Mức độ bảo mật, an toàn, Dịch vụ khách hàng, Sự thuận tiện và Đặc điểm hàng hóa đều có giá trị dương (0,136; 0,311; 0,247; 0,208; 0,347). Ta có thể kết luận rằng các biến có tác động thuận chiều với biến Sự hài lòng của khách hàng đúng với các giả thuyết mà tác giả đã đề ra.
Do đó mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình.
4.2.3.4. Kiểm định tự tương quan
Giá trị Durbin – Watson tại bảng 4.7 là 1,607 với 5 biến độc lập và 257 quan sát. Đây là trường hợp cỡ mẫu lớn, giá trị Durbin - Watson không có trong bảng tra nên ta áp dụng quy tắc kiểm định theo kinh nghiệm:
Nếu 1 < d < 3 thì kết luận mô hình không có tự tương quan. Nếu 0 < d < 1 thì kết luận mô hình có tự tương quan dương. Nếu 3 < d < 4 thì kết luận mô hình có tự tương quan âm.
Vì giá trị d nằm giữa 1 và 3 nên ta kết luận mô hình không có tự tương quan hay giả định không có tương quan giữa các phần dư không bị vi phạm.
4.2.3.5. Giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau
Kiểm tra biểu đồ phân tán scatter cho phần dư hồi quy chuẩn (Regression Standardized Residual) và giá trị dự đoán hồi quy chuẩn (Regression Standardized Predicted Value). Kết quả như hình 4.7 cho thấy các quan sát nằm một cách ngẫu nhiên qua đường thẳng qua điểm 0, không tạo thành một hình dạng cụ thể nào. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau được thỏa mãn.
Hình 4.7: Đồ thị phân tán
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
4.2.3.6. Giả định phần dư có phân phối chuẩn
Hình 4.8: Biểu đồ phần dư
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Ta luôn có giả định các phần dư có phân phối chuẩn trong phân tích hồi quy bội. Dựa vào hình 4.8, ta có thể nói phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn, giá trị Mean quá nhỏ (xấp xỉ bằng 0), độ lệch chuẩn bằng 0,990 xấp xỉ bằng 1. Giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm, mô hình được sử dụng phân tích là mô hình tốt.
Hình 4.9: Biểu đồ tần số P-P
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu điều tra của tác giả
Ngoài ra các điểm phân tán phần dư đều phân tán xung quanh đường thẳng kỳ vọng tại hình 4.9. Như vậy giả thuyết về phân phối chuẩn phần dư không bị vi phạm, mô hình hồi quy bội được sử dụng là phù hợp về mặt ý nghĩa thống kê. Do đó, có thể kết luận rằng phần dư của mô hình hồi quy bội có phân phối chuẩn.
4.2.3.7. Kết quả hồi quy tuyến tính bội hoàn chỉnh
Sau khi thực hiện các kiểm định: kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy, kiểm định độ phù hợp, kiểm định tự tương quan, kiểm định đa cộng tuyến và dò tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội có thể áp dụng vào thực tế với mức ý nghĩa 5%. Phương trình hồi quy bội đã chuẩn hóa thể hiện mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đối với sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm trực tuyến như sau:
Sự hài lòng = 0,136 * Cấu trúc (thiết kế) trang web + 0,311 * Mức độ bảo mật, an toàn + 0,247 * Dịch vụ khách hàng + 0,208 * Sự thuận tiện + 0,347 * Đặc điểm hàng hóa
4.2.3.8. Kiểm định các giả thuyết
Kết quả mô hình hồi quy trên cho ta thấy sự hài lòng của khách hàng khi mua hàng trực tuyến chịu tác động dương của các thành phần: Cấu trúc (thiết kế) trang web, Mức độ bảo mật, an toàn, Dịch vụ khách hàng, Sự thuận tiện và Đặc điểm hàng hóa. Các giả thuyết của các nhân tố Cấu trúc (thiết kế) trang web, Mức độ bảo mật, an toàn, Dịch vụ khách hàng, Sự thuận tiện và Đặc điểm hàng hóa được chấp nhận. Đặc điểm hàng hóa là nhân tố tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng với hệ số ảnh hưởng (0,347), tiếp đến là nhân tố Mức độ bảo mật, an toàn (0,311), nhân tố Dịch vụ khách hàng (0,247), nhân tố Sự thuận tiện (0,208) và cuối cùng là nhân tố Cấu trúc (thiết kế) trang web. Từ các kết quả trên, giả thuyết ban đầu được phát biểu chính thức như sau:
Nhân tố | Kết quả | |
H1 | Nhận thức của khách hàng về cấu trúc thiết kế trang web tăng hoặc giảm thì sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng | Chấp nhận |
H2 | Nhận thức của khách hàng về mức độ bảo mật an toàn tăng hoặc giảm thì sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng | Chấp nhận |
Nhân tố | Kết quả | |
H3 | Nhận thức của khách hàng về dịch vụ khách hàng tăng hoặc giảm thì sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng | Chấp nhận |
H4 | Nhận thức của khách hàng về sự thuận tiện tăng hoặc giảm thì sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng | Chấp nhận |
H5 | Nhận thức của khách hàng về đặc điểm hàng hóa tăng hoặc giảm thì sự hài lòng của khách hàng sẽ tăng hoặc giảm tương ứng | Chấp nhận |
Nguồn: Tổng hợp từ nghiên cứu của tác giả
Qua bảng trên ta thấy, các giả thuyết của các nhân tố Cấu trúc (thiết kế) trang web, Mức độ bảo mật, an toàn, Dịch vụ khách hàng, Sự thuận tiện và Đặc điểm hàng hóa được chấp nhận, tức là mức độ gia tăng những nhân tố này sẽ làm gia tăng mức độ hài lòng của khách hàng khi mua sắm trực tuyến. Do vậy, mô hình nghiên cứu chính thức được trình bày như sau:
Hình 4.10: Mô hình nghiên cứu chính thức
Nguồn: Tổng hợp từ nghiên cứu của tác giả
Các thành phần trong mô hình chính thức được tóm tắt như sau:
Diễn giải | |
Cấu trúc (thiết kế) trang web | |
WEB1 | Cấu trúc thư mục và liên kết hợp lý |
WEB2 | Thiết kế, giao diện bắt mắt và thu hút người xem |
WEB3 | Khả năng hiển thị nhanh chóng khi nhấp chuột |
WEB4 | Nội dung đơn giản, rõ ràng và hiệu quả |
WEB5 | Thông tin mới luôn được cập nhật |
WEB6 | Dễ dàng tương tác trên các công cụ của website |
Mức độ bảo mật, an toàn | |
ANTOAN1 | Quá trình giao dịch và thanh toán được đảm bảo an toàn |
ANTOAN2 | Hành vi mua sắm được bảo mật |
ANTOAN3 | Có chính sách và cam kết bảo mật thông tin cá nhân cho khách hàng |
ANTOAN4 | Xác thực giao dịch với khách hàng (qua email hoặc điện thoại) |
Dịch vụ khách hàng | |
DICHVU1 | Có chế độ bồi thường khiếu nại hợp lý |
DICHVU2 | Sẵn sàng hỗ trợ khách hàng trước và sau khi mua (chăm sóc khách hàng) |
DICHVU3 | Đóng gói đẹp và đảm bảo an toàn |
DICHVU4 | Giao hàng đúng thời gian như đã hẹn |
DICHVU5 | Có khả năng hoàn trả hàng dễ dàng |
Sự thuận tiện | |