- Có vấn đề về da mặt (mụn, nám, lỗ chân lông to…) hoặc có thói quen/ sở thích
chăm sóc da, trang điểm.
- Có thói quen sử dụng mạng xã hội nhiều trong ngày (facebook, instagram).
So sánh với khách hàng mục tiêu của công ty, tác giả nhận thấy mẫu chiếm tỷ lệ tương đồng cao phù hợp cho khảo sát nghiên cứu.
2.2.2. Phân tích Cronbach's Alpha
Sử dụng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha để loại bỏ các biến không phù hợp. Các thang đo được chấp nhận khi hệ số Cronbach’s alpha từ 0,6 đến 0,7 trong trường hợp nghiên cứu hoàn toàn mới hoặc mới trong bối cảnh nghiên cứu; Cronbach’s alpha từ 0,7 đến 0,8 là chấp nhận được và tốt nhất là từ 0,8 đến 0,9 (Nunnally & Burnstein,1994). Bên cạnh đó, nếu hệ số tương quan biến tổng của một chỉ báo lớn hơn 0,3 thì chỉ báo đó được giữ lại. Nhưng ngược lại, nếu một biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 thì sẽ bị coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi mô hình do có tương quan kém so với các biến khác trong mô hình.
Bảng 2.5. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha
Thang đo | Ký hiệu | Tương quan biến tổng | Alpha nếu loại biến | |
Thái độ | Tính hữu ích | Cronbach's Alpha = 0,877 | ||
HI1 | 0,718 | 0,849 | ||
HI2 | 0,786 | 0,834 | ||
HI3 | 0,572 | 0,889 | ||
HI5 | 0,738 | 0,843 | ||
HI6 | 0,761 | 0,838 | ||
Nhận thức rủi ro | Cronbach's Alpha = 0,777 | |||
RR1 | 0,640 | 0,698 | ||
RR2 | 0,670 | 0,682 | ||
RR3 | 0,476 | 0,782 | ||
RR4 | 0,567 | 0,733 | ||
Có thể bạn quan tâm!
-
Tổng Quan Các Mô Hình Lý Thuyết Nghiên Cứu Liên Quan -
Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Ý Định Mua Mỹ Phẩm Trực Tuyến Của Khách Hàng Tại Công Ty Tnhh Quyết Thành Vinh -
Số Lượng Nhân Sự Công Ty Tnhh Quyết Thành Vinh 2017 - 2019 -
Kết Quả Phân Tích Hồi Quy Về Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Ý Định Mua Mỹ Phẩm Trực Tuyến Của Khách Hàng Tại Công Ty Tnhh Quyết Thành Vinh -
Giải Pháp Thúc Đẩy Ý Định Mua Mỹ Phẩm Trực Tuyến Của Khách Hàng Tại Công Ty Tnhh Quyết Thành Vinh -
Hạn Chế Của Đề Tài Và Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo
Xem toàn bộ 105 trang tài liệu này.
Cronbach's Alpha = 0,703 | |||
CM1 | 0,470 | 0,671 | |
CM2 | 0,645 | 0,434 | |
CM3 | 0,462 | 0,681 | |
Quảng cáo | Cronbach's Alpha = 0,604 | ||
QC1 | 0,435 | 0,483 | |
QC2 | 0,530 | 0,321 | |
QC3 | 0,303 | 0,642 | |
Kiểm soát hành vi mua hàng | Cronbach's Alpha = 0,933 | ||
KS1 | 0,874 | ||
KS2 | 0,874 | ||
Niềm tin | Cronbach's Alpha = 0,730 | ||
NT1 | 0,479 | 0,693 | |
NT2 | 0,479 | 0,694 | |
NT3 | 0,538 | 0,660 | |
NT4 | 0,590 | 0,631 | |
Cronbach's Alpha =0,754 | |||
Ý định mua hàng | YD1 | 0,634 | 0,617 |
YD2 | 0,524 | 0,745 | |
YD3 | 0,598 | 0,653 | |
(Nguồn: Kết quả điều tra năm 2020)
Thái độ mua mỹ phẩm trực tuyến của khách hàng
- Tính hữu ích
Kết quả kiểm định lần 1, cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (≥ 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.776 > 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy. Trong đó, biến HI4 (Tôi mua mỹ phẩm trực tuyến tại Myfaha vì sản phẩm có mức giá rẻ hơn) có hệ số tương quan biến tổng 0.066 < 0.3 do đó tác giả loại bỏ biến này khỏi mô hình nghiên cứu.
Sau đó, tác giả tiến hành kiểm định Cronbach’s Alpha lần 2, kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (≥ 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.877 > 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy, trong đó các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3, do đó tác giả không loại biến nào ra khỏi mô hình nghiên cứu.
- Tính dễ sử dụng
Kết quả kiểm định cho thấy 2 biến quan sát là SD1 (Tôi mua mỹ phẩm trực tuyến tại Myfaha vì dễ dàng thao tác trên website) và SD2 (Tôi mua mỹ phẩm trực tuyến tại Myfaha vì dễ dàng thao tác khi thực hiện giao dịch, thanh toán) với giá trị Cronbach's Alpha = 0.509 < 0,6 nên không đạt yêu cầu về độ tin cậy. Vì vậy, tác giả tiến hành loại bỏ 2 biến này khỏi mô hình nghiên cứu.
- Nhận thức rủi ro
Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến
phù hợp (≥ 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.777 > 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy.
- Chuẩn mực chủ quan
Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến
phù hợp (≥ 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha = 0,703> 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy.
- Tính tương tác, quảng cáo
Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến
phù hợp (≥ 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha = 0,604 > 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy.
- Kiểm soát hành vi mua hàng
Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến
phù hợp (≥ 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha = 0,933 > 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy.
- Niềm tin
Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến
phù hợp (≥ 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.730 > 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Như vậy, sau kiểm định Cronbach’s Alpha có 1 biến quan sát thuộc thang đo sự hữu ích (HI4: Tôi mua mỹ phẩm trực tuyến tại Myfaha vì sản phẩm có mức giá rẻ
hơn) và 2 biến liên quan đến tính dễ sử dụng (SD1: tôi mua mỹ phẩm trực tuyến tại Myfaha vì dễ dàng thao tác trên website; SD2: tôi mua mỹ phẩm trực tuyến tại Myfaha vì dễ dàng thao tác khi thực hiện giao dịch, thanh toán) thuộc thang đo thái độ cần phải được loại bỏ trước khi đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA. Bảng thống kê kết quả tổng hợp lần kiểm định cuối cùng của từng nhóm biến như sau:
Bảng 2.6. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha
Nhân tố | Biến quan sát ban đầu | Biến quan sát còn lại | Cronbach’s Alpha | Biến bị loại | |
1 | Sự hữu ích (HI) | 6 | 5 | 0.877 | HI4 |
2 | Tính dễ sử dụng (SD) | 2 | 2 | 0.509 | SD1, SD2 |
3 | Nhận thức rủi ro (RR) | 4 | 4 | 0.772 | |
4 | Chuẩn mực chủ quan (CM) | 3 | 3 | 0.703 | |
5 | Sự tương tác, quảng cáo (QC) | 3 | 3 | 0.604 | |
6 | Kiểm soát hành vi (KS) | 2 | 2 | 0.933 | |
7 | Niềm tin (NT) | 4 | 4 | 0.730 | |
8 | Ý định mua hàng (YD) | 3 | 3 | 0.754 |
(Nguồn: Kết quả điều tra năm 2020)
2.2.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu:
Thứ nhất, trị số KMO ≥ 0,5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett căn cứ trên giá trị Sig. ≤ 0,05.
Kiểm định Bartlett là đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là Sig
≤ 0,05 các biến phải có tương quan với nhau (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Do đó, nếu kiểm định cho thấy không có ý nghĩa thống kê thì không nên áp dụng phân tích nhân tố cho các biến đang xem xét. Còn KMO (Kaiser-Meyer-
Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn (0,5 ≤ KMO ≤ 1) thì phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Thứ hai, đại lượng Eigenvalue > 1
Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc, vì sau khi chuẩn hóa mỗi biến gốc có phương sai là 1.
Thứ ba, tổng phương sai trích >= 50%
Tổng phương sai trích (Variance Explained Criteria) là phần trăm phương sai toàn bộ được giải thích bởi từng nhân tố. Nếu coi biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %. Tổng phương sai trích tối thiểu phải bằng 50% thì phân tích nhân tố được xem là phù hợp (Anderson & Gerbing, 1988)
Thứ tư, hệ số tải nhân tố > 0,5
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) là chỉ tiêu cho thấy mối quan hệ chặt chẽ giữa biến quan sát và nhân tố. Theo Hair & cộng sự (1998), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA: Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu; Factor loading > 0,4 được xem là quan trọng; Factor loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Trong nghiên cứu này người nghiên cứu chọn Factor loading ≥ 0,5. Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại.
2.2.3.1. Thực hiện phân tích nhân tố (EFA) cho các biến độc lập
Bảng 2.7. Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s của biến độc lập
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. | 0,597 | |
Bartlett's Test of Sphericity | Approx. Chi-Square | 1354,006 |
df | 210 | |
Sig. | 0,000 | |
(Nguồn: Kết quả điều tra năm 2020)
Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s được thể hiện trong bảng 2.7 cho thấy thỏa mãn điều kiện. Với hệ số 0.5 ≤ KMO = 0.597 ≤ 1 cho thấy phân tích nhân tố khám phá được chấp nhận với tập dữ liệu nghiên cứu. Và kiểm định Barlett’s có giá trị Sig. = 0.000 < 0.05 có nghĩa là các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.
Bảng 2.8. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA của biến độc lập
Nhân tố | ||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
HI2 | 0.901 | |||||
HI6 | 0.897 | |||||
HI5 | 0.893 | |||||
HI1 | 0.882 | |||||
HI3 | 0.693 | |||||
RR2 | 0.828 | |||||
RR1 | 0.796 | |||||
RR4 | 0.731 | |||||
RR3 | 0.707 | |||||
NT4 | 0.818 | |||||
NT3 | 0.756 | |||||
NT2 | 0.691 | |||||
NT1 | 0.648 | |||||
CM2 | 0.852 | |||||
CM3 | 0.740 | |||||
CM1 | 0.724 | |||||
KS1 | 0.941 | |||||
KS2 | 0.940 | |||||
QC2 | 0.796 | |||||
QC1 | 0.759 | |||||
QC3 | 0.639 |
(Nguồn: Kết quả điều tra năm 2020)
Giá trị Eigenvalue của biến độc lập = 1.556 ≥ 1 có nghĩa là trích được 6 nhân tố có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất. Tổng phương sai trích (Total Variance
Explained) = 67,098% ≥ 50% cho thấy các biến được đề cập trong yếu tố tin cậy giải thích được 67,098% biến thiên của dữ liệu. Hệ số nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0,5 nên được giữ lại.
2.2.3.2. Thực hiện phân tích EFA cho biến phụ thuộc
Bảng 2.9. Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s của biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. | 0,677 | |
Bartlett's Test of Sphericity | Approx. Chi-Square | 91,309 |
df | 3 | |
Sig. | 0,000 | |
(Nguồn: Kết quả điều tra năm 2020)
Kết quả kiểm định KMO và Barlett’s được thể hiện trong bảng 2.9 cho thấy thỏa mãn điều kiện. Với hệ số 0.5 ≤ KMO = 0.677 ≤ 1 cho thấy phân tích nhân tố khám phá được chấp nhận với tập dữ liệu nghiên cứu. Và kiểm định Barlett’s có giá trị Sig. =
0.000 < 0.05 có nghĩa là các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại
diện.
Bảng 2.10. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA của biến phụ thuộc
Nhân tố | |
1 | |
YD1 | 0,854 |
YD3 | 0,834 |
YD2 | 0,773 |
(Nguồn: Kết quả điều tra năm 2020)
Giá trị Eigenvalue của biến phục thuộc = 2.023 ≥ 1 có nghĩa là trích được 1 nhân tố có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất. Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) = 67,426% ≥ 50% cho thấy các biến được đề cập trong yếu tố tin cậy giải thích được 67,426% ≥ biến thiên của dữ liệu. Hệ số nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0,5 nên được giữ lại.
Dựa trên kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA của biến độc lập và biến phụ thuộc, cho thấy mô hình EFA phù hợp để tiếp tục nghiên cứu. Do đó tác giả không loại biến quan sát nào khỏi mô hình nhân tố và không tiếp tục tiến hành phân tích độ tin cậy Cronbach's Alpha để kiểm định về độ tin cậy của các biến.
Theo kết quả bảng ma trận xoay lần cuối cùng, chúng ta có các nhân tố được định nghĩa lại như sau:
Bảng 2.11. Các nhân tố được định nghĩa
Nhân tố | Các biến quan sát | Loại | |
1 | Sự hữu ích | HI1, HI2, HI3, HI5, HI6 (có 5 biến) | Độc lập |
2 | Nhận thức rủi ro | RR1, RR2, RR3. RR4 (có 4 biến) | Độc lập |
3 | Chuẩn mực chủ quan | CM1, CM2, CM3 (có 3 biến) | Độc lập |
4 | Tính tương tác, quảng cáo | QC1, QC2, QC3 (có 3 biến) | Độc lập |
5 | Nhận thức kiểm soát hành vi | KS1. KS2 (có 2 biến) | Độc lập |
6 | Niềm tin | NT1, NT2. NT3, NT4 (có 4 biến) | Độc lập |
7 | Ý định | YD1, YD2, YD3 (có 3 biến) | Phụ thuộc |
(Nguồn: Kết quả điều tra năm 2020)
2.2.4. Phân tích sự tương quan (Person)
Sig tương quan Pearson các biến độc lập sự hữu ích (HI), nhận thức kiểm soát hành vi (KS), tính tương tác/ quảng cáo (QC), niềm tin (NT), nhận thức rủi ro (RR) với biến phụ thuộc ý định (YD) nhỏ hơn 0.05. Như vậy, có mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập này với biến phụ thuộc ý định (YD). Trong đó, mối quan hệ giữa biến độc lập sự hữu ích (HI) và biến phụ thuộc ý định (YD) có mối tương quan mạnh nhất với hệ số r là 0.508. Và mối quan hệ giữa biến độc lập nhận thức rủi ro (RR) và biến phụ thuộc ý định (YD) có mối tương quan yếu nhất với hệ số r (- 0,189).
Sig tương quan Pearson giữa biến phụ thuộc ý định (YD) và biến độc lập chuẩn mực chủ quan (CM) lớn hơn 0.05, do vậy không có mối tương quan tuyến tính giữa