Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng theo nhóm qua mạng của người tiêu dùng thành phố Nha Trang

Tạp chí Khoa học - Công nghệ Thủy sản<br /> <br /> Số 1/2015<br /> <br /> KEÁT QUAÛ NGHIEÂN CÖÙU ÑAØO TAÏO SAU ÑAÏI HOÏC<br /> <br /> NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HÀNH VI MUA HÀNG<br /> THEO NHÓM QUA MẠNG CỦA NGƯỜI TIÊU DÙNG<br /> THÀNH PHỐ NHA TRANG<br /> THE FACTORS AFFECTING ON ONLINE GROUPON BEHAVIOR OF CUSTOMERS<br /> IN NHA TRANG CITY<br /> Nguyễn Thị Thảo1, Nguyễn Văn Ngọc2<br /> Ngày nhận bài: 17/6/2014; Ngày phản biện thông qua: 11/8/2014; Ngày duyệt đăng: 10/2/2015<br /> <br /> TÓM TẮT<br /> Nghiên cứu này được thực hiện nhằm tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng theo nhóm qua mạng của<br /> người tiêu dùng thành phố Nha Trang. Số liệu trong nghiên cứu được thu thập thông qua phỏng vấn trực tiếp 200 khách<br /> hàng bằng phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Áp dụng phương pháp phân tích độ tin cậy bằng hệ số Cronbach alpha, phân<br /> tích nhân tố khám phá EFA, phân tích nhân tố khẳng định CFA và phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM cho thấy hành<br /> vi mua hàng theo nhóm qua mạng của người tiêu dùng thành phố Nha Trang chịu tác động trực tiếp của 2 yếu tố là “ điều<br /> kiện thuận lợi” và "dự định sử dụng”. Bên cạnh đó, thông qua dự định sử dụng, hành vi chịu ảnh hưởng gián tiếp của các<br /> yếu tố “ảnh hưởng xã hội”, "thái độ sử dụng”. Trong đó, thái độ sử dụng lại chịu ảnh hưởng của 3 yếu tố “ hữu ích cảm<br /> nhận”, “mong đợi giá cả” và “ rủi ro cảm nhận”. Kết quả tìm ra rằng “ điều kiện thuận lợi” là yếu tố có ảnh hưởng mạnh<br /> nhất lên dự định cũng như hành vi mua hàng. Nghiên cứu này cũng chỉ ra rằng không có sự khác nhau về hành vi mua hàng<br /> theo nhóm giữa hai nhóm khách hàng nam và nữ.<br /> Từ khóa: internet, thương mại điện tử, mua hàng trực tuyến, groupon.<br /> <br /> ABSTRACT<br /> This research was performed to find the factors affecting on online groupon behavior of customers in Nha Trang<br /> city. The data were collected from direct interviews with 200 customers by convenient sampling method. By using<br /> Cronbach alpha reliability analysis, exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis and structural equation<br /> modeling showing that the online groupon behavior is affected directly by 2 factors “intention” and “facilitating<br /> conditions”. Besides through intention, this behavior is affected indirectly by ” behavior attitude” and “social influence”.<br /> Among these factors, behavior attitude is affected by 3 factors “perceived usefullness”,” perceived risk”, and ”expect<br /> price”. The findings show that “ facilitating conditions “ is the strongest effect on intention as well as behavior. This<br /> research finds out there is no different behavior between different customer groups verifying by gender.<br /> Keywords: internet, ecommerce, groupon, online shopping.<br /> I. ĐẶT VẤN ĐỀ<br /> Quá trình công nghiệp hóa, hiện đại hóa và hội<br /> nhập kinh tế quốc tế, phát triển thương mại điện tử<br /> (TMĐT) là một xu thế tất yếu đối với bất kỳ quốc gia<br /> nào trên thế giới. Việt Nam cũng đã từng bước tiếp cận<br /> thương mại điện tử và đã đạt được những thành công<br /> <br /> 1<br /> 2<br /> <br /> nhất định. Trong đó, khoảng từ cuối năm 2010 trở lại<br /> đây, hình thức mua hàng theo nhóm qua mạng đã xuất<br /> hiện và đang trở thành xu hướng thịnh hành. Theo các<br /> chuyên gia hình thức mua hàng này sẽ tạo thói quen<br /> mua hàng trực tuyến cho người tiêu dùng Việt Nam, từ<br /> đó thúc đẩy thương mại điện tử phát triển.<br /> <br /> Nguyễn Thị Thảo: Cao học Quản trị kinh doanh 2011 - Trường Đại học Nha Trang<br /> TS. Nguyễn Văn Ngọc: Khoa Kinh tế - Trường Đại học Nha Trang<br /> <br /> 172 • TRƯỜNG ĐẠI HỌC NHA TRANG<br /> <br /> Tạp chí Khoa học - Công nghệ Thủy sản<br /> Mua hàng theo nhóm qua mạng (groupon)<br /> được hiểu như một hình thức nhiều người cùng<br /> <br /> Số 1/2015<br /> cung cấp thêm một số hiểu biết chung trong lĩnh<br /> vực thương mại điện tử ở Việt Nam.<br /> <br /> mua một sản phẩm hoặc dịch vụ thông qua<br /> <br /> Vì nghiên cứu này là một nghiên cứu hành vi<br /> <br /> một trung gian (thường là một trang web) trong<br /> <br /> trong môi trường công nghệ thông tin nên tác giả<br /> <br /> khoảng thời gian quy định để được hưởng mức<br /> <br /> lựa chọn “mô hình chấp thuận công nghệ kết hợp<br /> <br /> giá ưu đãi. Loại sản phẩm này sẽ được giảm giá<br /> <br /> với thuyết hành vi dự định C-TAM-TPB” của Taylor<br /> <br /> (khoảng 10-90% so với giá bán ngoài thị trường)<br /> <br /> & Todd (1995) làm cơ sở nền tảng cho nghiên cứu.<br /> <br /> nếu như có đủ lượng người đặt hàng trong một<br /> <br /> Trong đó, kế thừa các biến quan sát của mô hình<br /> <br /> khoảng thời gian cố định. Xuất hiện từ năm 1998<br /> <br /> gồm hữu ích cảm nhận, dễ sử dụng cảm nhận, thái<br /> <br /> nhưng những mô hình mua hàng theo nhóm truyền<br /> <br /> độ sử dụng, điều kiện thuận lợi, ảnh hưởng xã hội,<br /> <br /> thống không thật sự phát triển. Cho đến năm 2008<br /> <br /> hành vi mua hàng. Bên cạnh đó, bổ sung thêm hai<br /> <br /> với mô hình đơn giản, tiện lợi và đặc biệt là thành<br /> <br /> biến “rủi ro cảm nhận” và “mong đợi giá cả’ có tác<br /> <br /> công ấn tượng của trang web groupon.com ở Mỹ<br /> <br /> động lên thái độ sử dụng.<br /> <br /> đã khơi dậy một trào lưu về mô hình mua theo<br /> nhóm trên toàn thế giới. Trong hình thức này, có<br /> ba đối tượng tham gia gồm công ty cung cấp hàng<br /> <br /> II. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU<br /> 1. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu<br /> <br /> hóa hay dịch vụ, công ty điều hành trang web bán<br /> <br /> Đối tượng nghiên cứu là hành vi của khách<br /> <br /> hàng theo nhóm, và khách hàng là người tiêu<br /> <br /> hàng khi mua hàng theo hình thức mua hàng theo<br /> <br /> dùng. Mô hình này sẽ giúp khách hàng mua được<br /> <br /> nhóm qua mạng tại Nha Trang trong khoảng thời<br /> <br /> hàng với giá rẻ hơn bình thường khá nhiều; nhà<br /> <br /> gian tháng 8 đến tháng 9 năm 2013.<br /> <br /> cung cấp có cơ hội quảng cáo và thu được lượng<br /> <br /> Tại thời điểm thực hiện nghiên cứu, ở Nha<br /> <br /> lớn khách hàng mới trong thời gian rất ngắn với<br /> <br /> Trang có 3 website bán hàng theo nhóm lớn đó<br /> <br /> chi phí thấp; còn các công ty điều hành trang web<br /> <br /> là muachung.vn, cungmua.com, giaresaigon.com.<br /> <br /> bán hàng theo nhóm thì thu tiền trên chiết khấu từ<br /> <br /> Nghiên cứu sẽ khảo sát chủ yếu khách hàng của<br /> <br /> nhà cung cấp.<br /> <br /> 3 website này.<br /> <br /> Trong giai đoạn khủng hoảng kinh tế, lạm phát<br /> gia tăng, người tiêu dùng thắt chặt tiêu dùng, nhạy<br /> cảm với giá cả, sử dụng tiết kiệm chi phí thì mô hình<br /> kết thành nhóm mua để có được những sản phẩm<br /> giá rẻ sẽ có sức hút lớn với người tiêu dùng. Nha<br /> Trang là một thành phố tương đối phát triển, cơ sở<br /> hạ tầng và thương mại điện tử đang từng bước xây<br /> dựng. Hình thức mua hàng này cũng đã bắt đầu<br /> được biết đến tại Nha Trang từ năm 2011. Vì thế,<br /> <br /> 2. Phương pháp nghiên cứu<br /> Nghiên cứu này sẽ đồng thời sử dụng hai<br /> phương pháp nghiên cứu. Giai đoạn đầu, nghiên<br /> cứu định tính nhằm xác định mô hình, các nhân<br /> tố, các biến đo lường phù hợp cho điều kiện ở<br /> Việt Nam. Nghiên cứu định tính sơ bộ được tiến<br /> hành qua phỏng vấn sâu đối với 05 khách hàng<br /> thường xuyên tham gia mua hàng tại các website<br /> này. Kết quả là một số các phát biểu được loại ra<br /> <br /> việc nghiên cứu về hành vi khách hàng đối với một<br /> <br /> và thêm một số phát biểu mới được xây dựng để<br /> <br /> hình thức mua hàng mới là một vấn đề đáng được<br /> <br /> bao hàm được các khía cạnh đặc thù trong tâm<br /> <br /> quan tâm. Đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến hành<br /> <br /> lý người Việt Nam và phù hợp với lĩnh vực đang<br /> <br /> vi mua hàng theo nhóm qua mạng của người tiêu<br /> <br /> nghiên cứu. Các thang đo kế thừa từ các nghiên<br /> <br /> dùng thành phố Nha Trang”, với định hướng nghiên<br /> <br /> cứu trước như của Taylor & Todd (1995), Joongho<br /> <br /> cứu khám phá lĩnh vực thương mại điện tử, với mối<br /> <br /> Ahn, Jinsoo Park, & Dongwon Lee (2001), Haslinger<br /> <br /> quan tâm chính là hành vi của người tiêu dùng cá<br /> <br /> et al (2007)...sau khi bổ sung thang đo cuối cùng<br /> <br /> nhân nhằm mục đích đưa ra một số thông tin hữu<br /> <br /> gồm 9 biến quan sát và 40 mục hỏi. Các phát biểu<br /> <br /> ích giúp các doanh nghiệp kinh doanh bán hàng<br /> <br /> cuối cùng để đưa vào nghiên cứu chính thức được<br /> <br /> theo nhóm nâng cao hiệu quả hoạt động cũng như<br /> <br /> trình bày ở bảng 1.<br /> <br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC NHA TRANG • 173<br /> <br /> Tạp chí Khoa học - Công nghệ Thủy sản<br /> <br /> Số 1/2015<br /> <br /> Bảng 1. Thang đo của mô hình nghiên cứu<br /> Ký hiệu biến<br /> <br /> Biến quan sát<br /> <br /> HỮU ÍCH CẢM NHẬN (HUU ICH)<br /> HI1<br /> Mua nhóm qua mạng tiết kiệm tiền hơn so với hình thức mua bán khác.<br /> HI2<br /> Mua nhóm qua mạng giúp tiết kiệm thời gian hơn so với mua bán hình thức khác.<br /> HI3<br /> Các trang web này cung cấp sản phẩm, dịch vụ đa dạng.<br /> HI4<br /> Thuận tiện, có thể xem và so sánh thông tin giá cả qua mạng.<br /> HI5<br /> Giao nhận hàng dễ dàng.<br /> HI6<br /> Tôi thấy mua nhóm qua mạng hữu ích<br /> DỄ DÀNG SỬ DỤNG (DE DANG)<br /> DD1<br /> Giao diện cuả các trang web dễ sử dụng, dễ dò tìm thông tin.<br /> DD2<br /> Dễ sử dụng các dịch vụ hỗ trợ khi có thắc mắc, sự cố.<br /> DD3<br /> Dễ thực hiện thao tác đặt hàng.<br /> DD4<br /> Nói chung, tôi thấy các trang web này dễ sử dụng<br /> RỦI RO CẢM NHẬN (RUI RO)<br /> RR1<br /> Chất lượng sản phẩm, dịch vụ có thể không được như trên web mô tả, giới thiệu.<br /> RR2<br /> Có thể tốn chi phí, thời gian khi đổi, trả lại sản phẩm.<br /> RR3<br /> Sợ các thông tin cá nhân ( số điện thoại, địa chỉ, email) không được bảo mật .<br /> Lo ngại giao dịch mua bán không thành công (đặt hàng nhưng không nhận được sản phẩm vì<br /> RR4<br /> hết hàng, bị từ chối khi sử dụng voucher, lệnh đặt hàng không thành công…).<br /> Cảm giác nghi ngờ vào chất lượng sản phẩm vì có nhiều hàng không có thương hiệu, không<br /> RR5<br /> rõ xuất sứ, hoặc hàng Trung Quốc.<br /> RR6<br /> Sản phẩm giao không đúng yêu cầu( về chủng loại, màu sắc, thời gian).<br /> MONG ĐỢI GIÁ CẢ (GIA CA)<br /> GC1<br /> Mua nhóm qua mạng sẽ mua được giá rẻ hơn, có ích trong việc tiết kiệm tiền.<br /> Tôi nghĩ vì các nhà cung cấp thực hiện các đợt khuyến mãi trên website này nên người tiêu<br /> GC2<br /> dùng sẽ được lợi về giá.<br /> GC3<br /> Mức giá hợp lý với chất lượng sản phẩm.<br /> GC4<br /> Tôi cho rằng những mức chiết khấu, giảm giá khá cao.<br /> THÁI ĐỘ SỬ DỤNG (THAI DO)<br /> TD1<br /> Tôi thấy mua nhóm qua mạng là một ý tưởng hay<br /> TD2<br /> Tôi thấy thích thú với việc mua nhóm.<br /> TD3<br /> Tôi bị những trang web này cuốn hút .<br /> TD4<br /> Tôi quan tâm đến vấn đề này.<br /> ẢNH HƯỞNG XÃ HỘI (XA HOI)<br /> Tôi mua hàng theo nhóm vì bạn bè, đồng nghiệp, người thân của tôi cũng thường tham gia<br /> XH1<br /> mua hàng theo hình thức này.<br /> XH2<br /> Những người xung quanh khuyến khích tôi mua hàng theo nhóm.<br /> XH3<br /> Tôi thấy nhiều thông tin trên mạng, các forum giới thiệu về hình thức này.<br /> XH4<br /> Tôi mua vì nhiều người cùng mua sản phẩm đó với mình.<br /> ĐIỀU KIỆN THUẬN LỢI (DIEU KIEN)<br /> DK1<br /> Tôi có máy tính nối mạng, thời gian để lướt web.<br /> Tôi có đủ kiến thức, năng lực cá nhân để có thể thực hiện việc mua hàng trên các website mua nhóm.<br /> DK2<br /> DK3<br /> Các trang web bán hàng có uy tín.<br /> DK4<br /> Các trang web mua nhóm luôn cung cấp sản phẩm , dịch vụ mới hàng ngày.<br /> DK5<br /> Các trang web này có hệ thống dịch vụ hỗ trợ, quảng cáo tốt.<br /> DỰ ĐỊNH SỬ DỤNG (DU DINH)<br /> YD1<br /> Tôi có ý định tham gia mua nhóm trong thời gian tới.<br /> YD2<br /> Tôi sẽ tham gia mua nhóm trong tương lai.<br /> YD3<br /> Tôi sẵn sàng tham gia mua nhóm nếu có điều kiện thuận lợi.<br /> YD4<br /> Tôi sẽ mua nếu có sản phẩm/dịch vụ thật sự tốt.<br /> HÀNH VI (HANH VI)<br /> Tôi truy cập vào các website mua hàng theo nhóm để xem thông tin và nếu gặp một sản<br /> HV1<br /> phẩm vừa ý tôi sẽ mua.<br /> HV2<br /> Khi cần mua hàng, tôi truy cập các website mua nhóm để tìm mua.<br /> HV3<br /> Tôi tiếp tục mua hàng trên các website này lại.<br /> <br /> 174 • TRƯỜNG ĐẠI HỌC NHA TRANG<br /> <br /> Tạp chí Khoa học - Công nghệ Thủy sản<br /> <br /> Số 1/2015<br /> <br /> (3) Phân tích nhân tố khẳng định CFA sử dụng<br /> Giai đoạn hai, nghiên cứu chính thức bằng<br /> để khẳng định rằng các thang đo lường đảm bảo<br /> định lượng được thực hiện thông qua phương<br /> về độ tin cậy, kiểm định giá trị hội tụ và giá trị phân<br /> pháp phỏng vấn trực tiếp, phát phiếu điều tra đến<br /> biệt. Trong CFA chúng ta quan tâm một số vấn đề<br /> tận tay các khách hàng đã từng mua hàng trên các<br /> như để đo lường mức độ phù hợp của thông tin thị<br /> website bán hàng theo nhóm tại Nha Trang, mẫu<br /> trường, Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang<br /> được lấy theo phương pháp thuận tiện. Vì điều<br /> (2007) cho rằng nếu mô hình nhận được các giá<br /> kiện về mặt thời gian, kinh phí và nhân lực, tác giả<br /> trị Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN)/df<br /> chọn kích thước mẫu 200, đây là kích thước mẫu<br /> ==0.9; RMSEA<br /> Để đạt được kích thước mẫu đề ra, 270 bảng câu<br /> (Root Mean Square Error Approximation) 0,5 (Gerbing & Anderson (1988)). Đánh giá<br /> phần mềm SPSS và Amos.<br /> độ tin cậy của thang đo dựa vào Cronbach alpha<br /> Thang đo dược dùng để đo lường giá trị cảm<br /> >0,6, tổng phương sai trích >0,5 và độ tin cậy tổng<br /> nhận của khách hàng là thang đo Likert 5 điểm (cấp<br /> hợp >0.7 (Fornell & Larcker (1981)). Thang đo đạt<br /> độ cảm nhận của khách hàng tăng từ 1 đến 5, từ<br /> được giá trị phân biệt khi thực hiện kiểm định hệ số<br /> hoàn toàn không đồng ý đến hoàn toàn đồng ý).<br /> tương quan xét trên phạm vi tổng thể giữa các khái<br /> Phân tích dữ liệu được thực hiện qua các bước sau:<br /> niệm có thực sự khác biệt so với 1 hay không. Nếu<br /> (1) Phân tích hệ số tin cậy Cronbach alpha<br /> thực sự khác biệt thì các thang đo đạt được giá trị<br /> được tác giả sử dụng nhằm kiểm tra độ tin cậy của<br /> phân biệt.<br /> thang đo. Theo tác giả Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn<br /> (4) Cuối cùng là phương pháp phân tích mô<br /> Thị Mai Trang (2007), tác giả lấy tiêu chuẩn hệ số<br /> hình cấu trúc tuyến tính SEM để kiểm định mô hình<br /> Cronbach alpha lớn hơn 0.6 và nhỏ hơn 0.9. Ngoài<br /> nghiên cứu, các giả thuyết và phương pháp phân<br /> ra, hệ số tương quan giữa biến và biến tổng phải<br /> tích đa biến được áp dụng để phân tích sự khác biệt<br /> lớn hơn 0.3.<br /> trong hành vi mua hàng theo nhóm giữa nam và nữ.<br /> (2) Phân tích nhân tố khám phá EFA để rút gọn<br /> một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau<br /> III. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU<br /> thành một tập biến ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn<br /> nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin<br /> 1. Đo lường độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha<br /> của tập biến ban đầu. Thang đo được chấp nhận<br /> Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s<br /> khi tổng phương sai trích ≥ 50% theo Gerbing &<br /> Alpha đối với các thang đo trong mô hình nghiên<br /> Anderson (1988) và hệ số tải nhân tố chọn tiêu<br /> cứu có năm biến quan sát được loại ra khỏi thang<br /> chuẩn Factor loading > 0.5 theo Hair et al (1998)<br /> đo đó là biến HI5 (Giao nhận hàng dễ dàng) và RR3<br /> để xét khi xoay nhân tố. Ngoài ra, chênh lệch hệ số<br /> (Sợ các thông tin cá nhân không được bảo mật),<br /> biến GC4 (Tôi cho rằng những mức chiết khấu,<br /> tải của một biến ở các nhân tố phải lớn hơn 0.3 để<br /> giảm giá khá cao), DK3 (Các trang web bán hàng có<br /> đảm bảo các nhân tố đạt giá trị phân biệt. Để có thể<br /> uy tín), RR6 (Sản phẩm giao không đúng yêu cầu).<br /> áp dụng được phân tích nhân tố thì hệ số KMO phải<br /> Các mục hỏi còn lại đều thỏa điều kiện và tiếp tục<br /> nằm trong khoảng (0.5; 1), Sig Barleet’s test < 5%<br /> được sử dụng cho phân tích EFA.<br /> và Eigenvalue > 1.<br /> Bảng 2. Đo lường độ tin cậy của thang đo<br /> Thang đo<br /> <br /> Hữu ích cảm nhận<br /> Dễ dàng sử dụng<br /> Rủi ro cảm nhận<br /> Mong đợi giá cả<br /> Thái độ sử dụng<br /> Ảnh hưởng xã hội<br /> Điều kiện thuận lợi<br /> Dự định sử dụng<br /> Hành vi sử dụng<br /> <br /> Cronbach Alpha<br /> <br /> 0.765<br /> 0.843<br /> 0.794<br /> 0.782<br /> 0,837<br /> 0.741<br /> 0.749<br /> 0.840<br /> 0.736<br /> <br /> Độ tin cậy tổng hợp<br /> <br /> 0.765<br /> 0.848<br /> 0.805<br /> 0.807<br /> 0.846<br /> 0.756<br /> 0.780<br /> 0.845<br /> 0.750<br /> <br /> Phương sai trích<br /> <br /> 0.521<br /> 0.585<br /> 0.510<br /> 0.588<br /> 0.580<br /> 0.510<br /> 0.548<br /> 0.580<br /> 0.507<br /> <br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC NHA TRANG • 175<br /> <br /> Tạp chí Khoa học - Công nghệ Thủy sản<br /> <br /> Số 1/2015<br /> <br /> 2. Phân tích nhân tố khám phá - EFA<br /> Kết quả phân tích EFA cho các khái niệm thang<br /> đo thái độ cho thấy chỉ số KMO là 0.766 và mức ý<br /> nghĩa của Bartlett’s test nhỏ hơn 0,05 (0,000). Từ<br /> bảng kết quả phương sai giải thích ta có thể thấy có<br /> 04 yếu tố trích lại tại eigenvalue là 1.363 và phương<br /> sai trích được là 64,119%. %. Vì thế, việc phân tích<br /> nhân tố là phù hợp và phương sai trích đạt yêu cầu<br /> > 50%. Ngoài ra, trong bảng kết quả thành phần đã<br /> xoay, tất cả các chỉ báo đều có hệ số tải nhân tố<br /> > 0.5, các biến quan sát đều có hệ số tải cao lên<br /> nhân tố đại diện và thấp hơn đáng kể lên nhân tố<br /> còn lại (chệnh lệch giữa hai trọng số nhân tố đều lớn<br /> hơn 0.30).<br /> Kết quả phân tích EFA cho các thang đo còn lại<br /> cho thấy chỉ số KMO là 0.884 và mức ý nghĩa của<br /> Bartlett’s test (0,000) nhỏ hơn 0,05. Từ bảng kết quả<br /> phương sai giải thích ta có thể thấy có 05 yếu tố<br /> trích lại tại eigenvalue là 1.023 và phương sai trích<br /> được là 68,9727%. Vì thế, việc phân tích nhân tố là<br /> phù hợp và phương sai trích đạt yêu cầu > 50%. Tất<br /> cả các biến quan sát đều có trọng số đạt yêu cầu ><br /> 0.5. Tuy nhiên, biến quan sát ĐK2 (Tôi có đủ kiến<br /> thức, năng lực cá nhân để có thể thực hiện việc mua<br /> hàng) và biến XH1 (Tôi mua vì bạn bè, đồng nhiệp,<br /> người thân của tôi cũng hay mua như vậy) có chệnh<br /> lệch giữa hai trọng số nhân tố nhỏ hơn 0.30. Điều<br /> này chứng tỏ các biến này không đảm bảo độ phân<br /> biệt đối với các nhân tố trên. Vì thế, tác giả quyết<br /> định loại bỏ các biến trên.<br /> <br /> cung cấp sản phẩm, dịch vụ đa dạng) và GC3 (Mức<br /> giá hợp lý với chất lượng sản phẩm). Sau khi CFA<br /> lần hai các trọng số chuẩn hóa của các thang đo<br /> còn lại đều lớn hơn 0.5 nên các thang đo đạt được<br /> giá trị hội tụ.<br /> Đánh giá độ phù hợp chung của mô hình: các<br /> thống kê CMIN /df =1,774