Bảng 2. 17: Thống kê mô tả các biến quan sát của yếu tố “Sự chia sẻ”
Giá trị trung bình | Độ lệch chuẩn | |
SCS1: Nói tốt về công ty Truyền thông và Giải trí Philip Entertainment với người khác thông qua các trang mạng xã hội | 3,52 | 0,917 |
SCS2: Chia sẻ các nội dung từ fanpage của công ty Truyền thông và Giải trí Philip Entertainment lên trang cá nhân cho bạn bè, người thân | 3,55 | 0,924 |
SCS3: Chia sẻ cảm nhận về dịch vụ lên trang cá nhân | 3,57 | 0,797 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Số Lượng Khách Hàng Của Philip Entertainment Giai Đoạn Năm 2018 – 2020 -
Philip Entertainment Xuất Hiện Trên Báo Pháp Luật & Phát Triển -
Những Nguồn Thông Tin Khách Hàng Biết Đến Công Ty Philip Entertainment -
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 -
Kiểm Định Sự Khác Biệt Về Giới Tính Đối Với Sự Chấp Nhận Hệ Thống Marketing Online -
Những Kênh Online Được Khách Hàng Sử Dụng Khi Tìm Kiếm Thông Tin
Xem toàn bộ 144 trang tài liệu này.
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)
Trong mẫu nghiên cứu, giá trị trung bình đánh giá của khách hàng đối với 3 biến quan sát độc lập “Sự chia sẻ” là từ 3,52 đến 3,57 nằm trong khoảng đồng ý. Trong đó biến quan sát “Chia sẻ cảm nhận về dịch vụ lên trang cá nhân” có giá trị trung bình đánh giá khách hàng cao nhất là 3,57% và “Nói tốt về công ty Truyền thông và Giải trí Philip Entertainment với người khác thông qua các trang mạng xã hội” có giá trị trung bình đánh giá khách hàng thấp nhất với 3,52%.
2.3.2.2. Thống kê mô tả các yếu tố biến phụ thuộc “Sự chấp nhận"
Bảng 2. 18: Thống kê mô tả các yếu tố biến phụ thuộc “Sự chấp nhận"
Giá trị trung bình | Độ lệch chuẩn | |
MO1: Marketing online đem lại nhiều lợi ích cho người sử dụng | 3,60 | 0,877 |
MO2: Nội dung trên trang facebook đang rất hấp dẫn, có tính cập nhật cao | 3,48 | 0,837 |
MO3: Marketing online đang là xu hướng cập nhật thông tin mới và nhanh chóng | 3,45 | 0,855 |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)
2.3.3. Kiểm định độ tin cậy của thang đo (Cronbach’s Alpha)
Đánh giá độ tin cậy cho từng thành phần bằng Cronbach’s Alpha, các biến có hệ số tương quan biến tổng < 0.3 được xem là biến rác và bị loại.
Theo nhiều nhà nghiên cứu thì: 0.8≤Cronbach’s Alpha≤1: Thang đo lường tốt
0.7≤ Cronbach’s Alpha≤0.8: Thang đo có thể sử dụng được
0.6≤ Cronbach’s Alpha≤0.7: Có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm
đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu.
Tác giả thực hiện kiểm định độ tin cậy của 5 biến độc lập với 22 biến quan sát, trong quá trình kiểm định độ tin cậy, không có biến nào bị loại ra khỏi mô hình. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha được thể hiện ở bảng dưới đây:
Bảng 2. 19: Kiểm định độ tin cậy thang đo các biến độc lập
Hệ số tương quan biến tổng | Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến | |
Yếu tố “STH” Cronbach’s Alpha = 0,87 | ||
STH1 | 0,649 | 0,855 |
STH2 | 0,705 | 0,841 |
STH3 | 0,683 | 0,846 |
STH4 | 0,748 | 0,831 |
STH5 | 0,698 | 0,843 |
Yếu tố “SHD” Cronbach’s Alpha = 0,869 | ||
SHD1 | 0,613 | 0,861 |
SHD2 | 0,783 | 0,818 |
SHD3 | 0,758 | 0,825 |
SHD4 | 0,701 | 0,840 |
SHD5 | 0,615 | 0,860 |
Yếu tố “STK” Cronbach’s Alpha = 0,898 | ||
STK1 | 0,683 | 0,890 |
STK2 | 0,792 | 0,866 |
STK3 | 0,827 | 0,858 |
0,769 | 0,872 | |
STK5 | 0,676 | 0,892 |
Yếu tố “QTHD” Cronbach’s Alpha = 0,828 | ||
QTHD1 | 0,521 | 0,839 |
QTHD2 | 0,759 | 0,734 |
QTHD3 | 0,721 | 0,752 |
QTHD4 | 0,626 | 0,796 |
Yếu tố “SCS” Cronbach’s Alpha = 0,793 | ||
SCS1 | 0,609 | 0,750 |
SCS2 | 0,735 | 0,605 |
SCS3 | 0,577 | 0,780 |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)
Kết quả kiểm định độ Cronbach’s Alpha của 5 biến độc lập đều lớn hơn 0,6 (cụ thể là lớn hơn 0,7) và hệ số tương quan biến tổng của 22 biến quan sát độc lập đều lớn hơn 0,3. Dựa vào kết quả kiểm định, không có biến nào bị loại khỏi mô hình, nên có thể kết luận rằng thang đo được sử dụng trong nghiên cứu là phù hợp và đáng tin cậy, đảm bảo trong việc phân tích nhân tố EFA và các kiểm định khác.
Bảng 2. 20: Kiểm định độ tin cậy thang đo của biến phụ thuộc
Hệ số tương quan biến tổng | Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến | |
Yếu tố “MO” Cronbach’s Alpha = 0,853 | ||
MO1 | 0,737 | 0,783 |
MO2 | 0,776 | 0,747 |
MO2 | 0,663 | 0,851 |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS) Kết quả kiểm định độ Cronbach’s Alpha của biến phụ thuộc “MO” đạt 0,853 > 0,6 (thang đo ở mức độ đo lường tốt) và tương quan biến tổng của các biến thành phần đều lớn hơn 0,3. Do đó, biến phụ thuộc “MO” đảm bảo độ tin cậy để đưa vào thực hiện phân
tích nhân tố EFA và các kiểm định tiếp theo.
2.3.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Do không có biến nào bị loại khỏi mô hình nghiên cứu, tác giả thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA cho 5 biến độc lập và biến phụ thuộc.
Phân tích nhân tố (Exloratory Factor Analysis) là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Quan hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét dưới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là hệ số tải nhân tố (Factor loading). Hệ số này cho người nghiên cứu biết được mỗi biến đo lường sẽ “thuộc về” nhóm nhân tố nào.
Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) phải có giá trị lớn (0.5 < KMO < 1) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu hệ số KMO < 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. Thêm vào đó, hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát phải có giá trị lớn hơn 0.45, điểm dừng Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 (mặc định của chương trình SPSS), và tổng phương sai dùng để giải thích bởi từng nhân tố lớn hơn 50% mới thỏa yêu cầu của phân tích nhân tố (Gerbing & Anderson, 1988)
2.3.4.1. Phân tích EFA cho biến độc lập
Việc nghiên cứu cảm nhận của khách hàng đối với hệ thống Marketing Online sẽ chịu nhiều sự tác động từ nhiều yếu tố khác nhau. Để tìm ra xem yếu tố nào thực sự ảnh hưởng đến cảm nhận của khách hàng đến hệ thống Marketing Online thì cần tiến hành phân tích nhân tố khám phá từ 22 biến quan sát. Phân tích nhân tố sẽ giúp loại bỏ những biến quan sát để phản ánh một cách chính xác sự tác động của các yếu tố đến sự chấp nhận hoạt động Marketing Online.
Bảng 2. 21: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test của biến độc lập
Hệ số KMO | 0,875 | |
Kiểm định Barlett | df | 0,231 |
Sig. | 0,000 | |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s Test với 0,5 < KMO = 0,875 < 1 nên phân tích nhân tố phù hợp. Giá trị Sig. của kiểm định Bartlett’s = 0,000 < 0,05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Như vậy, dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn phù hợp.
Giá trị Eigenvalues đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố nào có Eigenvalues lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích, nhân tố nào có Eigenvalues nhỏ hơn 1 bị loại khỏi mô hình nghiên cứu. Việc làm này giúp nâng cao độ tin cậy cũng như chính xác của thang đo. Kết quả phân tích nhân tố khám phá rút ra được 5 nhân tố với giá trị Eigenvalues = 1,302 > 1 (xem ở phụ lục 3) thỏa mãn điều kiện. Tổng phương sai trích = 69,873% > 50% (thỏa mãn điều kiện) điều này chứng tỏ 69,873% sự biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 5 nhân tố này.
Bảng 2. 22: Phân tích nhân tố khám phá EFA của biến độc lập
Hệ số tải nhân tố | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
STK3 | 0,861 | ||||
STK2 | 0,833 | ||||
STK4 | 0,800 | ||||
STK1 | 0,757 | ||||
STK5 | 0,694 | ||||
SHD4 | 0,828 | ||||
SHD3 | 0,823 | ||||
SHD2 | 0,812 | ||||
SHD5 | 0,664 | ||||
SHD1 | 0,592 | ||||
STH3 | 0,782 | ||||
STH4 | 0,768 | ||||
STH2 | 0,725 | ||||
0,703 | |||
STH5 | 0,684 | ||
QTHD2 | 0,843 | ||
QTHD3 | 0,816 | ||
QTHD4 | 0,750 | ||
QTHD1 | 0,616 | ||
SCS2 | 0,856 | ||
SCS1 | 0,795 | ||
SCS3 | 0,661 |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)
Giá trị tiêu chuẩn của hệ số tải Factor Loading cần phải phụ thuộc vào kích thước mẫu. Với từng kích thước mẫu khách nhau, mức trọng số nhân tố biến quan sát có ý nghĩa thống kê hoàn toàn khác nhau. Với điều tra nghiên cứu có kích thước mẫu là 130 nên hệ số tải tương ứng là 0,5.
Ma trận xoay nhân tố được thể hiện rò ở bảng, tất cả các biến đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 và các biến đều chỉ tải một nhân tố duy nhất nên phân tích nhân tố đạt yêu cầu. Phân tích nhân tố đã cho kết quả 22 biến quan sát được nhóm vào 5 nhóm nhân tố, các biến vẫn nhóm với nhau như mô hình đề xuất ban đầu nên tên gọi của từng nhóm vẫn giữ nguyên. Các nhân tố sẽ được sử dụng để tính toán thành các biến mới cho việc phân tích hồi quy.
2.3.4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
Bảng 2. 23 Kiểm định KMO và Bartlett’s Test của biến phụ thuộc
Hệ số KMO | 0,712 | |
Kiểm định Bartlett | df | 3 |
Sig. | 0,000 | |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)
Với kết quả kiểm định KMO va Barlett’s của biến phụ thuộc “Sư chấp nhận” có giá trị Sig. trong kiểm định Bartlett’s = 0,000 < 0,05 chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể, hệ số KMO = 0,712 đủ điều kiện nên việc phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu mẫu.
Thang đo đánh giá chung của khách hàng bao gồm 3 biến quan sát khi tiến hành phân tích EFA chỉ có một nhân tố rút trích với giá trị Eigenvalues = 2,322 > 1, tổng phương sai trích là 77,402% > 50% và hệ số tải của 3 biến quan sát đều lớn hơn 0,5 nên tất cả các biến được giữ nguyên trong mô hình nghiên cứu.
Bảng 2. 24 Phân tích nhân tố khám phá EFA của biến phụ thuộc “MO”
Hệ số tải nhân tố | |
1 | |
MO1 MO2 MO3 | 0,907 0,885 0,841 |
Eigenvalues | 2,322 |
Tổng phương sai rút trích (%) | 77,402% |
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)
Qua kiểm định phân tích nhân tố khám phá EFA đạt yêu cầu, tác giả tiếp tục thực hiện phân tích tương quan và hồi quy.
2.3.5. Phân tích tương quan và hồi quy
2.3.5.1. Phân tích tương quan
Bảng 2. 25 Phân tích tương quan Pearson
MO | STH | SHD | STK | QTHD | SCS | ||
MO | Hệ số tương quan Pearson Giá trị Sig. N | 1 130 | 0,737** 0,000 130 | 0,695** 0,000 130 | 0,596** 0,000 130 | 0,597** 0,000 130 | 0,653** 0,000 130 |
STH | Hệ số tương quan Pearson Giá trị Sig. N | 0,737** 0,000 130 | 1 130 | 0,506** 0,000 130 | 0,457** 0,000 130 | 0,506** 0,000 130 | 0,507** 0,000 130 |
SHD | Hệ số tương quan Pearson Giá trị Sig. N | 0,695** 0,000 130 | 0,506** 0,000 130 | 1 130 | 0,464** 0,00 130 | 0,411** 0,000 130 | 0,437** 0,000 130 |
STK | Hệ số tương quan Pearson Giá trị Sig. N | 0,596** 0,000 130 | 0,457** 0,000 130 | 0,464** 0,000 130 | 1 130 | 0,344* 0,00 130 | 0,460** 0,00 130 |
QTHD | Hệ số tương quan Pearson Giá trị Sig. N | 0,597** 0,000 130 | 0,506** 0,000 130 | 0,411** 0,000 130 | 0,344* 0,013 130 | 1 130 | 0,349** 0,000 130 |
SCS | Hệ số tương quan Pearson Giá trị Sig. N | 0,653** 0,000 130 | 0,507** 0,000 130 | 0,437** 0,000 130 | 0,460** 0,001 130 | 0,349** 0,000 130 | 1 130 |
**. Tương quan có ý nghĩa ở mức 0,01 (2 phía), *. Tương quan có ý nghĩa ở mức 0,05 (2 phía), | |||||||
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu SPSS)