TÓM TẮT Nghiên cứu “ Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng hẹn hò trực tuyến Tinder của sinh viên trên địa bàn Hà Nội” được thực hiện nhằm đánh giá các tác động đến ý định s
GIỚI THIỆU CHUNG VỀ CUỘC NGHIÊN CỨU
Bối cảnh nghiên cứu
Trong thời đại công nghệ hiện nay, việc tìm kiếm và hẹn hò trở nên khó khăn hơn, dẫn đến sự xuất hiện của các ứng dụng hẹn hò như Tinder Ứng dụng này giúp người dùng có nhiều lựa chọn hơn và dễ dàng trò chuyện để tiến tới mối quan hệ Theo thông tin từ Tinder, mỗi ngày có hơn 16 triệu lượt "match" và nhiều người đã tìm thấy tình yêu Tuy nhiên, bên cạnh những tiện ích, các ứng dụng hẹn hò cũng có thể gây ra nhiều vấn đề trong hành vi sử dụng.
40% người dùng tìm kiếm mối quan hệ lâu dài nhưng gặp khó khăn trong việc tìm kiếm đối tác phù hợp, dẫn đến những hình ảnh tiêu cực về dịch vụ của Tinder Thuật ngữ hẹn hò ngắn ngày càng phổ biến, khiến công chúng quên đi dịch vụ tìm kiếm mối quan hệ lâu dài của Tinder hoặc không còn tin tưởng vào nó Gần đây, tiếng xấu của Tinder đã lan rộng trong giới trẻ, khiến họ e ngại với ứng dụng hẹn hò từng rất nổi tiếng Mặc dù Tinder vẫn là ứng dụng hẹn hò trực tuyến có lượng người dùng lớn nhất, nhưng đang dần mất đi sự thu hút, đặc biệt là đối với sinh viên đang tìm kiếm mối quan hệ lành mạnh do lo ngại về tính độc hại và an toàn cho người sử dụng.
Nhiều doanh nghiệp đang tham gia vào lĩnh vực hẹn hò trực tuyến và phát triển các ứng dụng với nhiều tính năng hấp dẫn mà Tinder chưa có, nhằm thu hút người dùng Do đó, ngành công nghiệp hẹn hò trực tuyến, đặc biệt là Tinder, cần nhận diện những yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng của khách hàng để cải thiện dịch vụ và mang lại nhiều khách hàng hơn cho doanh nghiệp.
Lý do thực hiện nghiên cứu
Nhóm ch ng em thú ực hiện cuộc nghiên c u vứ ới những l do sau đí ây:
Trong thời đại công nghệ phát triển, hẹn hò trực tuyến trở thành lựa chọn nhanh chóng và tiện lợi để tìm kiếm mối quan hệ Đặc biệt, sinh viên là nhóm đối tượng tiếp cận công nghệ sớm, với tư duy cải tiến và hiện đại Do đó, nghiên cứu này nhằm đo lường, đánh giá tâm lý và hành vi của sinh viên, giúp Tinder tập trung khai thác đối tượng khách hàng tiềm năng này.
Hà Nội là nơi tập trung nhiều sinh viên với khoảng 105 trường đại học, học viện và cao đẳng, cung cấp đa dạng các khối ngành Số lượng sinh viên tại Hà Nội lên tới gần 3 triệu, tạo ra một tiềm năng lớn cho Tinder trong việc thu hút tệp khách hàng này và mở rộng các dịch vụ của mình.
Cuộc nghiên cứu cho thấy doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc thu hút sinh viên ở Hà Nội, do họ chưa có ý định sử dụng ứng dụng Tinder Những yếu tố ảnh hưởng đến tình hình này cần được phân tích kỹ lưỡng, bao gồm nguồn gốc và nguyên nhân của vấn đề.
Đánh giá mức độ quan tâm và những yếu tố cần cải thiện trong việc tìm kiếm mối quan hệ và ghép đôi phù hợp là rất quan trọng Điều này giúp đáp ứng nhu cầu tạo dựng một mối quan hệ lành mạnh, từ đó tạo ra môi trường tốt hơn và ngăn chặn một số thực trạng rối ren trong đời sống xã hội hiện nay.
Cuộc nghiên cứu đã giúp các nhà quản trị nhận diện và đánh giá các thách thức cũng như cơ hội trong hoạt động Marketing, từ đó cải thiện chất lượng dịch vụ và mang lại môi trường kinh doanh thuận lợi cho khách hàng.
Nghiên c u ứ ý định sử dụng dịch vụ hẹn hò trực tuy n Tinder cế ủa sinh viên Hà Nội và các yếu tố ảnh hưởng tới ý định đó
1.4 Mục tiêu nghi n cê ứu
Nghiên cứu nhằm xác định những yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng hẹn hò Tinder của sinh viên Hà Nội và đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố Từ đó, nghiên cứu đưa ra những đề xuất giải pháp cho Tinder để doanh nghiệp có thể đáp ứng tốt hơn nhu cầu sử dụng của đối tượng người dùng thuộc thế hệ Gen Z.
1.5 Hệ thống quan điểm nghiên cứu
• Vị í tr người nghiên c u: sinh viứ ên ng nh Marketing.à
• Phương ph p nghi n c u: thu th p dá ê ứ ậ ữ liệu qua bi u m u online vể ẫ à tham khảo các báo c o, nghi n c u cá ê ứ ó sẵn
Nghiên cứu nhằm xác định và nắm bắt tâm lý cũng như nhận thức của sinh viên Hà Nội về ý định sử dụng dịch vụ hẹn hò trực tuyến Tinder, từ đó đề xuất các phương án thu hút khách hàng hiệu quả.
Marketing Đại học Kinh tế…
Bài t ậ p tr ắ c nghi ệ m Nghiên c ứ u maketi…
Ch ươ ng 1 Bài t ậ p tìn…
Thiên long - bài tập qu ả n tr ị kênh phân…
5 - Báo cáo k ế t ư uar Nghiên c ứ u các nhâ…
• Giả thuyết H1: Nhóm tham khảo có tác động cùng chiều đến ý định sử dụng Tinder của sinh viên trên địa bàn Hà Nội (H1+)
• Giả thuyết H2: Định kiến về Tinder có tác động cùng chiều đến ý định sử dụng Tinder của sinh viên trên địa bàn Hà Nội (H2+)
• Giả thuyết H3: Tâm lý của sinh viên có tác động cùng chiều đến ý định sử dụng Tinder của sinh viên trên địa bàn Hà Nội (H3=)
1.8 Các câu h i nghiên cỏ ứu
1.8.1 Những y u tế ố nào gây ảnh h ng đ n ưở ế ý định sử dụng Tinder c a sinh vi n ủ ê
• Những trải nghiệm, mức độ hài lòng c a những người đã và đang sủ ử dụng có ảnh hưởng đ n ế ý định sử dụng của nh m sinh viêó n n y khà ông?
• Yếu tố tâm lý nào thay đổi ý định sử dụng của sinh viên Hà Nộ i?
• Ý định sử dụng của sinh viên tr n đê ịa bàn Hà Nộ ó bị ải c nh hưởng bởi yế ố u t
1.8.2 Mức độ ảnh h ng c a cưở ủ ác yế ố đó đếu t n suy nghĩ của khách hàng và ý định sử dụng c a hủ ọ
• Tác động của c c yá ếu tố đấ ốt hay xấu? y t
• Yếu tố nà ảo nh hưởng đ n ế ý định sử dụng của sinh viên nhi u nhề ất
1.8.3 Sinh vi n tr n đ a b n Hê ê ị à à Nộ ó i c nhu c u, mong mu n gầ ố ì ở Tinder đ thúc ể đẩy ý định sử dụng Tinder c a hủ ọ?
1.8.4 Những giải pháp n o m doanh nghi p c n đ a ra đà à ệ ầ ư ể loại bỏ những y u tế ố xấu khi n sinh vi n kh ng cế ê ô ó ý định sử dụng Tinder và phát triển nh ng y u ữ ế tố tốt góp ph n th c đ y ầ ú ẩ ý định th nh h nh vi sà à ử dụng c a hủ ọ?
1.9 Khách thể và phạm vi nghiên cứu
• Đố ượi t ng nghi n c u: sinh viên trên địa bàn thành phố Hà Nộiê ứ
• Phạm vi nghi n cứu: ê o Không gian: Các Đ i học trêạ n địa bàn th nh phà ố Hà Nội o Thời gian: 15/10 - 15/11
Mục tiêu nghi n c ê ứu
Nghiên cứu nhằm xác định những yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng hẹn hò Tinder của sinh viên Hà Nội và đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố Từ đó, nghiên cứu đưa ra những đề xuất giải pháp cho Tinder để doanh nghiệp có thể đáp ứng tốt hơn nhu cầu sử dụng của đối tượng người dùng thuộc thế hệ Gen Z.
Hệ thống quan điểm nghiên cứu
• Vị í tr người nghiên c u: sinh viứ ên ng nh Marketing.à
• Phương ph p nghi n c u: thu th p dá ê ứ ậ ữ liệu qua bi u m u online vể ẫ à tham khảo các báo c o, nghi n c u cá ê ứ ó sẵn
Nghiên cứu nhằm xác định và nắm bắt tâm lý cũng như nhận thức của sinh viên Hà Nội về ý định sử dụng dịch vụ hẹn hò trực tuyến Tinder, từ đó đề xuất các phương án thu hút khách hàng hiệu quả.
Mô hình đề xuất
Marketing Đại học Kinh tế…
Bài t ậ p tr ắ c nghi ệ m Nghiên c ứ u maketi…
Ch ươ ng 1 Bài t ậ p tìn…
Thiên long - bài tập qu ả n tr ị kênh phân…
5 - Báo cáo k ế t ư uar Nghiên c ứ u các nhâ…
Giả thuyết nghiên cứu
• Giả thuyết H1: Nhóm tham khảo có tác động cùng chiều đến ý định sử dụng Tinder của sinh viên trên địa bàn Hà Nội (H1+)
• Giả thuyết H2: Định kiến về Tinder có tác động cùng chiều đến ý định sử dụng Tinder của sinh viên trên địa bàn Hà Nội (H2+)
• Giả thuyết H3: Tâm lý của sinh viên có tác động cùng chiều đến ý định sử dụng Tinder của sinh viên trên địa bàn Hà Nội (H3=)
1.8 Các câu h i nghiên cỏ ứu
1.8.1 Những y u tế ố nào gây ảnh h ng đ n ưở ế ý định sử dụng Tinder c a sinh vi n ủ ê
• Những trải nghiệm, mức độ hài lòng c a những người đã và đang sủ ử dụng có ảnh hưởng đ n ế ý định sử dụng của nh m sinh viêó n n y khà ông?
• Yếu tố tâm lý nào thay đổi ý định sử dụng của sinh viên Hà Nộ i?
• Ý định sử dụng của sinh viên tr n đê ịa bàn Hà Nộ ó bị ải c nh hưởng bởi yế ố u t
1.8.2 Mức độ ảnh h ng c a cưở ủ ác yế ố đó đếu t n suy nghĩ của khách hàng và ý định sử dụng c a hủ ọ
• Tác động của c c yá ếu tố đấ ốt hay xấu? y t
• Yếu tố nà ảo nh hưởng đ n ế ý định sử dụng của sinh viên nhi u nhề ất
1.8.3 Sinh vi n tr n đ a b n Hê ê ị à à Nộ ó i c nhu c u, mong mu n gầ ố ì ở Tinder đ thúc ể đẩy ý định sử dụng Tinder c a hủ ọ?
1.8.4 Những giải pháp n o m doanh nghi p c n đ a ra đà à ệ ầ ư ể loại bỏ những y u tế ố xấu khi n sinh vi n kh ng cế ê ô ó ý định sử dụng Tinder và phát triển nh ng y u ữ ế tố tốt góp ph n th c đ y ầ ú ẩ ý định th nh h nh vi sà à ử dụng c a hủ ọ?
1.9 Khách thể và phạm vi nghiên cứu
• Đố ượi t ng nghi n c u: sinh viên trên địa bàn thành phố Hà Nộiê ứ
• Phạm vi nghi n cứu: ê o Không gian: Các Đ i học trêạ n địa bàn th nh phà ố Hà Nội o Thời gian: 15/10 - 15/11
Khách thể v à phạ m vi nghiên cứu
• Đố ượi t ng nghi n c u: sinh viên trên địa bàn thành phố Hà Nộiê ứ
• Phạm vi nghi n cứu: ê o Không gian: Các Đ i học trêạ n địa bàn th nh phà ố Hà Nội o Thời gian: 15/10 - 15/11
BẢNG HỎI
Chào Bạn! Nhằm khám phá những nhân tố tác động tới hành vi sử dụng ứng dụng hẹn hò Tinder của sinh viên Hà
Chúng tôi mong muốn nhận được ý kiến của bạn, đặc biệt là các sinh viên đang sống tại Hà Nội, về cách nâng cao trải nghiệm và cảm nhận tích cực của khách hàng đối với dịch vụ của ứng dụng.
Vui lòng đánh dấu 'tick' vào các ô m hoặc điền vào các khoảng trống, vào các dòng/cột phù hợp với bạn Thông tin này chỉ phục vụ cho mục đích nghiên cứu và sẽ được phân tích theo nguyên tắc bất định danh Câu trả lời chính xác của bạn sẽ đóng góp quan trọng vào các đề xuất kiến nghị của chúng tôi!
Xin trân trọng cảm ơn!
1 Giới tính của Bạn: m Nam m Nữ m Khác
2 Bạn đang theo học tại trường Đại học:
3 Tình trạng mối quan hệ của Bạn: m Độc thân m Đang tìm hiểu m Có người yêu m Khác:……
4 Bạn đã sử dụng ứng dụng hẹn hò chưa: m Đã từng Chưa từng m m Đang sử dụng
B ĐÁNH GIÁ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN Ý ĐỊNH SỬ DỤNG TINDER
5 Yếu tố nhóm tham khảo
(① Rất không đồng ý, ② Không đồng ý, ③ Trung lập, ④ Đồng ý, ⑤ Rất đồng ý)
Nhiều người bạn của tôi đã trải nghiệm và cảm thấy thất vọng với Tinder, trong khi những người tôi theo dõi trên mạng xã hội cũng có những đánh giá không tích cực về ứng dụng này.
5.2 Tôi thấy những người đã sử dụng nhận xét KHÔNG tốt về Tinder ①②③④⑤ 5.4 Những người xung quanh tôi có mối quan hệ không nghiêm túc trên Tinder ①②③④⑤
6 Yếu tố định kiến xã hội
(① Rất không đồng ý, ② Không đồng ý, ③ Trung lập, ④ Đồng ý, ⑤ Rất đồng ý)
6.1 Mối quan hệ trên Tinder vô cùng độc hại ①②③④⑤
6.4 Tinder khiến người sử dụng, đặc biệt là giới trẻ hình thành những tư tưởng sai lệch về tình yêu ①②③④⑤
6.2.Trên Tinder thường xảy ra hiện tượng làm giả thông tin cá nhân (khai sai tên, độ tuổi, hình ảnh không chính xác, )
①②③④⑤ 6.5 Tinder là nơi dễ xảy ra những vụ lừa đảo về vật chất ①②③④⑤
6.3 Tinder là nơi người dùng tìm Friend with benefits (bạn tình), One night stand
(① Rất không đồng ý, ② Không đồng ý, ③ Trung lập, ④ Đồng ý, ⑤ Rất đồng ý)
7.1 Tôi lo ngại sẽ bị vướng vào mối quan hệ tình cảm độc hại trên Tinder ①②③④⑤
7.4 Tôi dùng Tinder chỉ để trải nghiệm và sẽ xóa ứng dụng đi khi cảm thấy đã hết thích thú ①②③④⑤
7.2 Tôi thấy xây dựng một mối quan hệ tình cảm theo cách thức truyền thống khó khăn hơn so với qua ứng dụng hẹn hò
①②③④⑤ 7.5 Tôi lo lắng có thể bị lợi dụng và lừa đảo tình cảm lẫn vật chất khi sử dụng Tinder
7.3 Tôi cảm thấy không thoải mái khi những người khác biết tôi đang sử dụng
8 N n th hậ ức trư c khi s ớ ử dụ ng Tinder
( ① Rất không đồng ý, ② Không đồng ý, ③ Trung lập, ④ Đồng ý, ⑤ Rất đồng ý )
8.1 Tôi thấ y Tinder là m ột ứ ng d ng ụ không an toàn ①②③④⑤ 8.3 Tôi thấy Tinder có nhi u r ề ủi ro hơn là những lợi ích mà ứng d ng này mang ụ lại ①②③④⑤
8.2 Tôi nghĩ Tinder không thể giải quy t ế được nhu c u tình c ầ ảm củ a tôi ①②③④⑤
9 Ý định sử dụng Tinder của Bạn
(① Rất không đồng ý, ② Không đồng ý, ③ Trung lập, ④ Đồng ý, ⑤ Rất đồng ý )
Nếu bạn chưa từng sử dụng Nếu bạn đã/đang sử dụng Tinder
9.1 Tôi dự định sẽ tải Tinder trong thời gian tới ①②③④⑤ 9.2 Tôi sẽ tiếp tục/quay lại sử dụng
9.3 Tôi sẽ giới thiệu Tinder tới mọi người ①②③④⑤
10 Điều bạn mong muốn, tìm kiếm ở Tinder m Mối quan hệ nghiêm túc, lành mạnh (tình yêu, tình bạn) m Mối quan hệ không ràng buộc m Khác: ………
Yếu tố mà người dùng mong muốn Tinder thay đổi nhất bao gồm: nâng cao độ xác thực của thông tin cá nhân, thêm phần mục đích sử dụng để phân loại người dùng theo mục tiêu chung, cải thiện tính an toàn cho người sử dụng, và bổ sung tính năng cảnh báo để người dùng có thể thông báo về những đối tượng xấu.
THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
3.1.2 Nguồn dữ liệu thông tin:
Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu, danh mục thông tin cần thu thập và phân tích được xây dựng dựa trên những vấn đề cụ thể.
• Những yếu tố nào gây ảnh hưởng đến ý định sử dụng Tinder của sinh viên Hà Nội
• Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đó đến suy nghĩ của khách hàng và ý định sử dụng của họ
• Sinh viên trên địa bàn Hà Nội có nhu cầu, mong muốn gì ở Tinder để thúc đẩy ý định sử dụng Tinder của họ?
Doanh nghiệp cần xác định và loại bỏ những yếu tố tiêu cực khiến sinh viên không muốn sử dụng Tinder, đồng thời phát triển các yếu tố tích cực để khuyến khích họ Việc cải thiện trải nghiệm người dùng, tăng cường tính bảo mật và tạo ra môi trường thân thiện sẽ giúp nâng cao ý định sử dụng ứng dụng Hơn nữa, việc quảng bá các tính năng hấp dẫn và phù hợp với nhu cầu của sinh viên cũng là một giải pháp quan trọng để thúc đẩy hành vi sử dụng Tinder.
Thiết kế công cụ thu thập thông tin
Bảng câu hỏi được thiết kế thông qua phương pháp khảo sát bao gồm hai phần chính Phần đầu tiên tập trung vào các câu hỏi nhân khẩu học như giới tính, độ tuổi và thu nhập Phần thứ hai khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến người tiêu dùng là sinh viên, sử dụng thang đo Likert 5 để đánh giá các tiêu chí.
Thông tin thu thập từ nghiên cứu định lượng sẽ được phân tích bằng phần mềm SPSS 26.0 nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng hẹn hò trực tuyến Tinder.
• Đối tượng tham gia nghiên cứu: sinh viên sống và học tập tại địa bàn Hà Nội.
Loại dữ liệu và phương pháp thu thập dữ liệu
Dữ liệu trong nghiên cứu hành vi sử dụng Tinder của sinh viên tại Hà Nội được chia thành hai loại: dữ liệu thứ cấp và dữ liệu sơ cấp Dữ liệu thứ cấp bao gồm các kết quả, báo cáo và tài liệu nghiên cứu đã được thu thập trước đó, cùng với các bài báo và tạp chí liên quan đến chủ đề Trong khi đó, dữ liệu sơ cấp là những thông tin định tính và định lượng được nhóm nghiên cứu thu thập lần đầu tiên.
Dữ liệu thứ cấp có thể được thu thập từ nhiều nguồn như tạp chí, sách báo, báo cáo khoa học, tài liệu nghiên cứu, giáo trình môn học và Internet Trong khi đó, dữ liệu sơ cấp được thu thập thông qua các cuộc điều tra trực tiếp, bao gồm khảo sát và phỏng vấn để có được số liệu chính xác.
Phương pháp nghiên cứu bao gồm hai loại thu thập dữ liệu Đầu tiên, phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp được thực hiện thông qua việc khai thác thông tin từ các nguồn như tạp chí, ấn phẩm chuyên ngành, báo chí, tài liệu của các cơ quan chính quyền và các công trình nghiên cứu trên Internet Thứ hai, phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp được áp dụng thông qua bảng câu hỏi khảo sát, nhằm tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng hẹn hò trực tuyến Tinder của sinh viên tại Hà Nội.
Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu mô tả giúp phân tích thị trường thông qua việc xác định các đặc điểm, thói quen tiêu dùng và thái độ của khách hàng đối với các yếu tố marketing của công ty cũng như đối thủ cạnh tranh.
Nghiên cứu mô tả này sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với bảng khảo sát chi tiết, áp dụng thang điểm Likert từ 1 đến 5 để thu thập dữ liệu Mục tiêu của nghiên cứu là kiểm tra mô hình giả thuyết và các giả thuyết được xây dựng dựa trên cơ sở lý thuyết Trước khi tiến hành phân tích thống kê, dữ liệu thu thập sẽ được lọc để loại bỏ những bảng trả lời không đạt yêu cầu.
Nghiên cứu được thực hiện thông qua khảo sát 300 người tiêu dùng, với dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS 26.0 Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để kiểm tra độ tin cậy của thang đo, loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế biến rác Các biến có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total) > 0.3 và hệ số Alpha > 0.6 được chấp nhận cho phân tích tiếp theo Phương pháp nhân tố khám phá EFA được áp dụng, trong đó các biến có hệ số tải nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại bỏ Phân tích sử dụng phương pháp Principal Component Analysis với phép xoay Varimax để phân nhóm các yếu tố Hai chỉ tiêu cần xem xét là hệ số KMO phải lớn hơn 0.5 và hệ số tải trong bảng Rotated Matrix phải lớn hơn 0.5, với điểm dừng khi trích các nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 Thang đo được chấp nhận với tổng phương sai trích.
Để kiểm tra giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát trong tổng thể, cần thực hiện kiểm định Bartlet Nếu kiểm định Bartlet có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05), điều này cho thấy các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
Diễn đạt và mã hóa thang đo
• Thang đo “Yếu tố tham khảo”
Kí hiệu Biến quan sát
TK1 Những người bạn của tôi đã sử dụng và thấy thất vọng về Tinder
TK2 Tôi thấy những người đã sử dụng nhận xét KHÔNG tốt về Tinder
TK3 Những người tôi theo dõi trên mạng xã hội có review không tích cực về Tinder
TK4 Những người xung quanh tôi có mối quan hệ không nghiêm túc trên Tinder
• Thang đo “Yếu tố định kiến xã hội”
Mối quan hệ trên Tinder thường rất độc hại, với việc người dùng thường xuyên làm giả thông tin cá nhân như tên, độ tuổi và hình ảnh Nền tảng này chủ yếu phục vụ cho những mối quan hệ chóng vánh như bạn tình hay tình một đêm, dẫn đến việc giới trẻ hình thành những tư tưởng sai lệch về tình yêu Hơn nữa, Tinder cũng là nơi dễ xảy ra các vụ lừa đảo về vật chất.
• Thang đo “Yếu tố tâm lý”
TL1 Tôi lo ngại sẽ bị vướng vào mối quan hệ tình cảm độc hại trên Tinder
TL2 Tôi thấy xây dựng một mối quan hệ tình cảm theo cách thức truyền thống khó khăn hơn so với qua ứng dụng hẹn hò
TL3 Tôi cảm thấy không thoải mái khi những người khác biết tôi đang sử dụng Tinder
TL4 Tôi dùng Tinder chỉ để trải nghiệm và sẽ xóa ứng dụng đi khi cảm thấy đã hết thích thú
TL5 Tôi lo lắng có thể bị lợi dụng và lừa đảo tình cảm lẫn vật chất khi sử dụng Tinder
• Thang đo “Nhận thức trước khi sử dụng Tinder”
NT1 Tôi thấy Tinder là một ứng dụng không an toàn
NT2 Tôi nghĩ Tinder không thể giải quyết được nhu cầu tình cảm của tôi
NT3 Tôi thấy Tinder chứa nhiều rủi ro hơn là những lợi ích mà ứng dụng này mang lại
• Thang đo “Ý định sử dụng”
Kí hiệu Biến quan sát
YD1 Tôi sẽ tiếp tục/quay lại sử dụng Tinder
YD2 Tôi sẽ giới thiệu Tinder tới mọi người
YD3 Điều bạn mong muốn, tìm kiếm ở Tinder là gì
YD4 Yếu tố nào mà bạn muốn Tinder thay đổi NHẤT?
*Chú thích các câu hỏi YD3-YD4 không sử dụng thang đo Likert mà dùng các câu trả lời thích hợp để người điền lựa chọn
YD3 - Điều bạn mong muốn, tìm kiếm ở Tinder là gì
• Phương án 1: Mối quan hệ nghiêm túc, lành mạnh (tình yêu, tình bạn)
• Phương án 2: Mối quan hệ không ràng buộc
• Phương án 3: Mục khác: (người điền tự điền những điều chỉnh họ mong muốn)
YD4 - Yếu tố nào mà bạn muốn Tinder thay đổi
• Phương án 1: Độ xác thực của thông tin cá nhân
• Phương án 2: Thêm phần mục đích sử dụng để phân loại những nhóm người sử dụng cùng mục tiêu
• Phương án 3: Chặt chẽ hơn trong vấn đề an toàn cho người sử dụng
• Phương án 4: Thêm tính năng cảnh cáo để người sử dụng thông báo những đối tượng xấu đến Tinder
• Phương án 5: Mục khác (tự điền nội dung chọn lựa)
Mô tả dữ liệu nghiên cứu
3.6.1 Phương pháp chọn mẫu nghiên cứu:
Tổng thể mục tiêu của cuộc nghiên cứu này là tập hợp giới trẻ trong độ tuổi từ 18 đến 24, bao gồm cả sinh viên, tại TP Hà Nội.
Nhóm nghiên cứu đã xác định khung lấy mẫu bằng cách thiết lập một bảng danh sách thông qua khảo sát trực tuyến trên Google Form, đồng thời sử dụng danh sách sinh viên từ các trường Đại học.
• Lựa chọn phương pháp lấy mẫu: Phương pháp “chọn mẫu phi xác suất – chọn mẫu thuận tiện”
Tiến hành khảo sát với 300 phiếu khảo sát (đạt đủ điều kiện số lượng biến tối thiểu trong phân tích nhân tố)
• Quy mô mẫu: Thu thập số liệu 300 quan sát gián tiếp thông qua điền đơn qua mạng xã hội (nền tảng google form)
• Thực hiện quy trình lấy mẫu: Gửi bảng khảo sát lên các hội nhóm sinh viên, các trường đại học để thu kết quả
3.6.2 Phương pháp xử lý số liệu
Nhóm nghiên cứu đã thực hiện khảo sát với 304 phiếu, trong đó thu về khoảng 300 phiếu hợp lệ để làm dữ liệu nghiên cứu, loại bỏ 4 phiếu không hợp lệ do thiếu thông tin.
Sau khi thu thập và xử lý dữ liệu qua các bước gạn lọc, kiểm tra, mã hóa, nhập số liệu và làm sạch, chúng tôi sẽ sử dụng phần mềm SPSS 26 để thực hiện các phân tích, bao gồm đánh giá độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy tuyến tính.
3.6.2.1 Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để kiểm tra độ tin cậy của các tham số ước lượng trong tập dữ liệu theo từng nhóm yếu tố Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, việc áp dụng hệ số Cronbach’s Alpha giúp xác định sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát, từ đó loại bỏ các biến không phù hợp có thể gây ra các yếu tố giả Hệ số này cho biết mức độ tương quan giữa các biến trong bảng câu hỏi và tính toán sự thay đổi cũng như mối tương quan giữa các biến Các biến có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 sẽ được chấp nhận.
Tiến hành loại từng biến, chạy kiểm định thang đo, xác định lại hệ số Cronbach’s Alpha để quyết định biến tiếp theo có bị loại hay không
3.6.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là phương pháp phân tích định lượng giúp rút gọn nhiều biến đo lường có mối quan hệ phụ thuộc thành một tập hợp các nhân tố Phương pháp này không chỉ làm cho dữ liệu trở nên dễ hiểu hơn mà còn giữ lại hầu hết thông tin từ tập biến ban đầu.
Phân tích nhân tố giúp rút gọn một tập hợp các biến đo lường thành một nhân tố duy nhất Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA), các nhân tố này có thể được sử dụng trong phân tích hồi quy Để bảng kết quả ma trận xoay có ý nghĩa thống kê, cần đảm bảo các điều kiện nhất định.
• Hệ số KMO phải nằm trong đoạn từ 0.5 đến 1
• Kiểm định Bartlett có Sig phải nhỏ hơn 0.05
• Giá trị Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1
• Tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50%
3.6.2.3 Phân tích tương quan – hồi quy
Các thang đo đạt yêu cầu được sử dụng trong phân tích tương quan Pearson và hồi quy để kiểm định giả thuyết Phân tích tương quan Pearson giúp xác định mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, từ đó cho thấy việc áp dụng phân tích hồi quy tuyến tính là hợp lý.
Giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan Pearson gần 1 cho thấy mối tương quan tuyến tính giữa hai biến rất chặt chẽ Cần phân tích tương quan giữa các biến độc lập để phát hiện những mối liên hệ mạnh mẽ, vì chúng có thể ảnh hưởng đến kết quả phân tích hồi quy, gây ra hiện tượng đa cộng tuyến Khi xác định được mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, ta có thể mô hình hóa quan hệ nhân quả này thông qua hồi quy tuyến tính.
• Kiểm định sự phù hợp của mô hình thông qua kiểm định F và hệ số R2 hiệu chỉnh
• Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy
• Kiểm tra về sự vi phạm các giả định mô hình hồi quy
• Kiểm định phân phối chuẩn phần dư.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả mẫu
Khảo sát đã thu thập 332 mẫu, trong đó có 30 mẫu không đạt yêu cầu, còn lại 302 mẫu hợp lệ Phiếu khảo sát được phát trực tiếp cho sinh viên tại Hà Nội Phân loại 302 người tham gia trả lời dựa trên giới tính, trường học, tình trạng mối quan hệ và sự quan tâm đến ứng dụng hẹn hò.
Bảng 4.1: Th ng kê mô tố ả đặc điểm nhân khẩu học Đặc ểm đi Số lượng đáp viên Tỷ lệ
• Khảo sát về giới tính:
Biểu đồ 4.1.1: Cơ c u m u kh o sát về giới tính ấ ẫ ả
Theo khảo sát, có 182 sinh viên nữ (chiếm 60.3%), 114 sinh viên nam (chiếm 37.7%) và 6 sinh viên thuộc lựa chọn khác (chiếm 2%).
• Khảo sát về Trường học:
Biểu đồ 4.1.2: Cơ c u m u khấ ẫ ảo sát về trường học
Theo khảo sát, số lượng sinh viên tham gia chủ yếu đến từ trường NEU với 152 người (chiếm 50.3%), tiếp theo là sinh viên HUST với 40 người (chiếm 13.2%) Ngoài ra, có 13 phiếu từ sinh viên HUCE (chiếm 4.3%), 17 phiếu từ sinh viên FTU (chiếm 5.6%), và 16 phiếu từ sinh viên AOF (chiếm 5.3%) Cuối cùng, có 64 phiếu (21.2%) đến từ sinh viên của các trường đại học khác tại Hà Nội.
Bảng 4.2: Th ng kê mô tố ả thông tin cá nhân
• Khảo sát về Tình tr ng mối quan h : ạ ệ
Biểu đồ 4.2.1: Cơ c u m u kh o sát vấ ẫ ả ề Tình trạng mối quan hệ
Qua khảo sát, ta có thể thấy số lượng sinh viên đang trong tình tr ng độc thân là ạ
Trong số 193 người tham gia khảo sát, 63.9% cho thấy 84 sinh viên đã có người yêu, trong khi 23 người đang tìm hiểu về đối tượng Chỉ có 2 sinh viên đã kết hôn, chiếm 0.7% tổng số Điều này cho thấy hầu hết các sinh viên vẫn đang trong tình trạng độc thân.
Họ cũng chính là đối tượng người dùng chủ yếu mà Tinder hư ng tớ ới và Tinder sẽ có tiềm năng để mở rộng s lượng người dùng app.ố
• Khảo sát về số lượng người dùng đã sử dụng app h n hòẹ
Biểu đồ 4.2.1: Cơ c u m u khấ ẫ ảo sát về số lượng người dùng đã sử dụng app h n hòẹ
Theo khảo sát, có 122 sinh viên tham gia, trong đó 40.3% đã sử dụng ứng dụng hẹn hò Số sinh viên hiện đang sử dụng app là 32 người, chiếm 10.6% Đáng chú ý, 49.2% sinh viên cho biết họ chưa từng sử dụng ứng dụng hẹn hò Tổng cộng, 50.8% sinh viên đã và đang sử dụng ứng dụng, cho thấy rằng các ứng dụng hẹn hò đã trở nên phổ biến trong cộng đồng sinh viên tại Hà Nội.
• Thống kê mô tả kết hợp hai y u tế ố: Tình trạng mối quan hệ & S lượng ngườố i dùng app
MQH * Đã / chưa sử dụng Crosstabulation
Count Đã / chưa sử dụ ng
Chưa từng Đã từng Đang sử dụng
MQH Có người yêu 45 36 3 84 Đã kết hôn 0 1 1 2 Đang tìm hiểu 9 9 5 23 Độc thân 94 76 23 193
Theo bảng biểu, có 94 sinh viên đang độc thân, chiếm 31.13%, nhưng họ chưa từng sử dụng ứng dụng hẹn hò nào Có thể họ chưa sẵn sàng để bước vào một mối quan hệ mới hoặc tin rằng ứng dụng hẹn hò không giúp họ tìm được người yêu Trong số đó, có 2 sinh viên đã kết hôn và đều đã sử dụng ứng dụng hẹn hò Khảo sát cho thấy, trong số sinh viên có người yêu, có 39/84 người (chiếm gần 50%) đã từng hoặc đang sử dụng ứng dụng hẹn hò.
Những người đang tìm hiểu đối phương có tỷ lệ sử dụng ứng dụng hẹn hò cao, lên tới 61% Điều này cho thấy rằng những người trong độ tuổi này đã sẵn sàng bước vào mối quan hệ tình cảm và thường xuyên sử dụng các ứng dụng hẹn hò.
Thống kê mô tả các biến quan sát của từng y u tế ố
Giá trị khoảng cách = (Giá trị lớn nhất – Giá trị ỏ nh nhất) n = (5 1) 5 = 0.8 / – /
Trong thang đo Likert, các giá trị được xác định như sau: từ 1.0 đến 1.8 là "Rất không đồng ý", từ 1.81 đến 2.6 là "Không đồng ý", từ 2.61 đến 3.4 là "Trung lập", từ 3.41 đến 4.2 là "Đồng ý", và từ 4.21 đến 5.0 là "Rất đồng ý".
Yếu tố Nhóm tham khảo có giá tr trung bình của các biếị n dao đ ng t 3.1 đ n ộ ừ ế
3.49 Trong đó, biến TK4 với giá tr trung bình là 3.49 thu c m c đị ộ ứ ồng ý Các bi n còn ế lại (TK1, TK2, TK3) đều thuộc m c trungứ lập
Tên biến Mô tả GTNN GTLN Trung Bình Độ lệch chuẩn
TK1 Những người bạn của tôi đã sử dụng và th y ấ thất vọng về Tinder
TK2 Tôi thấy nh ng ngưữ ời đã sử dụng nh n xét ậ
TK3 Những người tôi theo dõi trên m ng xã hạ ội có
Total 148 122 32 302 review không tích cực về Tinder.
TK4 Những người xung quanh tôi có m quan ối hệ không nghiêm túc trên Tinder
• Yếu tố Định ki n xã hế ội
Yếu tố định kiến xã hội có giá trị trung bình của các biến dao động từ 3.19 đến 3.86 Trong đó, biến DK2, DK3, DK5 có giá trị trung bình lần lượt là 3.86, 3.55, và 3.61, thuộc mức đồng ý Các biến còn lại (DK1, DK4) đều thuộc mức trung lập.
Tên biến Mô tả GTNN GTLN Trung Bình Độ lệch chuẩn
DK1 Mối quan h trên Tinder ệ vô cùng độc hại
DK2 Trên Tinder thường x y ả ra hiện tư ng làm giợ ả thông tin cá nhân (khai sai tên, độ tuổi, hình ảnh không chính xác, )
DK3 Tinder là nơi người dùng tìm Friend with benefits (b n tình), One ạ night stand (tình một đêm)
DK4 Tinder khiến người sử dụng, đặc bi t là gi i trệ ớ ẻ hình thành nh ng tư ữ
1 5 3.38 1.052 tưởng sai lệch về tình yêu
DK5 Tinder là nơi dễ xảy ra những vụ lừa đảo về vật chất
Yếu tố tâm lý có giá trị trung bình của các biến dao động từ 3.06 đến 3.68 Trong đó, các biến TL1, TL4, TL5 có giá trị trung bình lần lượt là 3.68, 3.68 và 3.62, thuộc mức đồng ý Các biến còn lại (TL2, TL3) đều thuộc mức trung lập.
Tên biến Mô tả GTNN GTLN Trung Bình Độ lệch chuẩn
TL1 Tôi lo ngại sẽ bị vướng vào mối quan h tình ệ cảm độc hại trên Tinder
TL2 Tôi thấy xây d ng mự ột mối quan h tình cệ ảm theo cách thức truyền thống khó khăn hơn so với qua ứng d ng h n ụ ẹ hò
TL3 Tôi cảm thấy không thoải mái khi những người khác bi t tôi đang ế sử dụng Tinder.
TL4 Tôi dùng Tinder chỉ để trải nghiệm và sẽ xóa ứng d ng đi khi cụ ảm thấy đã hết thích thú
TL5 Tôi lo lắng có thể bị lợi dụng và lừa đảo tình cảm lẫn vật ch t khi sử ấ dụng Tinder
Ý định sử dụng của sinh viên Hà Nội đối với ứng dụng Tinder có giá trị trung bình là 2.46 và 2.38, cho thấy sự không mặn mà trong việc sử dụng và giới thiệu ứng dụng này Kết quả này chỉ ra rằng sinh viên không có xu hướng tích cực trong việc sử dụng Tinder.
Tên biến Mô tả GTNN GTLN Trung Bình Độ lệch chuẩn
YD1 Tôi dự định sẽ tải / quay lại sử dụng Tinder trong thời gian tới
YD2 Tôi sẽ giới thiệu Tinder tới m i ngư i ọ ờ
4.2 Kết quả đánh giá mức độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Thang đo sẽ được phân tích thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha Các biến có hệ số tương quan tổng (Item Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại Chỉ những thang đo có độ tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên mới được chấp nhận để phân tích trong các bước tiếp theo (Nunnally và Burnstein, 1994).
4.2.1 Thang đo Yếu tố tham khảo
Kiểm định độ tin cậy của thang đo yếu tố tham khảo cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.763, lớn hơn 0.6, cho thấy độ tin cậy tốt Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, khẳng định tính hợp lệ của thang đo.
Theo cột Cronbach’s Alpha if item Deleted, biến quan sát 5.4: "Những ngôn ngữ xung quanh tôi có mối quan hệ không nghiêm túc trên Tinder" có độ tin cậy là 0.778, cao hơn độ tin cậy của cả nhóm (0.763) Do đó, biến quan sát này được giữ lại Thang đo Yếu tố tham khảo chỉ có 3 biến quan sát (5.1, 5.2, 5.3) được chấp nhận và đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Thang đo Yếu tố Định kiến đã được kiểm định độ tin cậy với hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.804, vượt mức 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 Các biến quan sát trong cột Cronbach’s Alpha if item deleted đều có độ tin cậy thấp hơn độ tin cậy tổng thể của thang đo Do đó, thang đo Yếu tố Định kiến với 5 biến quan sát đã được chấp nhận và đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là phương pháp phân tích định lượng giúp rút gọn nhiều biến đo lường có mối quan hệ phụ thuộc thành một tập hợp các nhân tố Phương pháp này không chỉ làm cho dữ liệu trở nên dễ hiểu hơn mà còn giữ lại hầu hết thông tin từ tập biến ban đầu.
Phân tích nhân tố giúp rút gọn một tập hợp các biến đo lường thành một nhân tố duy nhất Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA), các nhân tố này có thể được sử dụng trong phân tích hồi quy đa biến Để bảng kết quả ma trận xoay có ý nghĩa thống kê, cần đảm bảo các điều kiện nhất định.
• Hệ số KMO phải nằm trong đoạn 0.5 đến 1
• Kiểm định Bartlett's có Sig phải nhỏ hơn 0.05
• Giá trị Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1
• Tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50%
4.3.1 Phân tích nhân tố EFA cho biến độc lập
Kết quả phân tích độ tin cậy chỉ ra rằng các biến TK4 và TL2 không đủ tiêu chuẩn, do đó không phù hợp cho nghiên cứu khám phá nhân tố và sẽ được loại bỏ khỏi mô hình nghiên cứu.
• Kiểm định tích hợp của mô hình nhân tố EFA (Kaiser-Meyer-Olkin) và tính tương quan giữa các biến quan sát
Kiểm định KMO và Bartlett's
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Barlett’s Test of Sphericity Approx Chi-Square 1348.739 df 66
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy thước đo KMO (Kaiser-Meyer Olkin) đạt giá trị 0.870, thỏa mãn điều kiện 0.5 ≤ KMO ≤ 1, cho thấy phân tích nhân tố rất phù hợp với dữ liệu thực tế Ngoài ra, kiểm định Bartlett's Test có giá trị Sig = 0 ≤ 0.05, cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau trong mỗi nhóm nhân tố.
• Kiểm định phương sai trích của các yếu tố
Tổng hệ số tải bình phương của phép trích
Tổng hệ số tải bình phương của phép xoay
Giá trị eigenvalue là 1,287, cho thấy hai yếu tố rút ra có khả năng giải thích phần biến thiên lớn nhất Hệ số tổng phương sai trích đạt 53,018%, vượt qua ngưỡng 50%, cho thấy sự phù hợp với tiêu chuẩn Kết luận cho thấy 53,018% ý định sử dụng Tinder của sinh viên Hà Nội được giải thích bởi các biến quan sát.
• Kiểm định hệ số tải yếu tố Factor Loading
Biến quan sát Hệ số tải yếu tố
Sau khi phân tích bảng ma trận nhân tố xoay, nhóm đã loại bỏ các biến ĐK3, TL3, ĐK1 và ĐK4 khỏi mô hình do hệ số tải nhân tố (Factor Loading) nhỏ hơn 0,5 Kết quả cuối cùng của mô hình được xác định như sau:
Biến quan sát Hệ số tải yếu tố
Kết quả phân tích cho thấy tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải yếu tố lớn hơn 0,5, đảm bảo giá trị hội tụ trong một yếu tố Từ 4 yếu tố ban đầu với 13 biến quan sát, sau khi loại bỏ các biến không đạt yêu cầu, chỉ còn lại 2 yếu tố với 8 biến quan sát.
Sau khi phân tích nhân tố khám phá và đánh giá độ tin cậy của thang đo, nhóm đã hiệu chỉnh và đặt tên cho các yếu tố, đồng thời điều chỉnh giả thuyết nghiên cứu Yếu tố 1 bao gồm các biến quan sát TL5, TL1, ĐK2, ĐK5, TL4, phản ánh tâm lý không tích cực của sinh viên đối với Tinder, do ảnh hưởng của định kiến xã hội và những vấn đề mà Tinder chưa cải thiện.
Yếu tố "Tâm lý trước định kiến về Tinder" được nhóm đề xuất như một yếu tố mới trong nghiên cứu Bên cạnh đó, yếu tố "Nhóm tham khảo" bao gồm các biến quan sát TK1, TK2, TK3, đã được đề xuất trong mô hình ban đầu, nhưng sau khi phân tích, một biến đã bị loại bỏ.
Do có sự thay đổi so với mô hình ban đầu nên nhóm đặt lại giả thuyết nghiên cứu là:
Tâm lý của sinh viên tại Hà Nội chịu ảnh hưởng mạnh mẽ từ những định kiến xã hội về ứng dụng hẹn hò Tinder, điều này dẫn đến việc hình thành ý định sử dụng ứng dụng này Những quan niệm tiêu cực có thể làm giảm sự chấp nhận và niềm tin của sinh viên đối với Tinder, từ đó ảnh hưởng đến quyết định của họ trong việc tham gia vào nền tảng này Sự tác động của định kiến không chỉ giới hạn ở cá nhân mà còn lan tỏa trong cộng đồng sinh viên, tạo ra một vòng xoáy ảnh hưởng đến cách mà họ nhìn nhận và sử dụng công nghệ hẹn hò hiện đại.
H2: Nhóm tham khảo có tác động cùng chiều đến ý định sử dụng Tinder của sinh viên trên địa bàn thành phố Hà Nội
Vậy mô hình nghiên cứu sau khi điều chỉnh là:
4.3.2 Phân tích nhân tố EFA cho biến phụ thuộc
• Kiểm định KMO và Bartlett’s cho biến phụ thuộc
Kiểm định KMO và Bartlett’s
Kaiser-Meyer Olkin Measure of -
Bartlett’s Test of Sphericity Approx Chi-Square 61,532 df 1
Từ kết quả phân tích nhân tố lần cuối cho thấy: o Thước đo KMO (Kaiser – Meyer Olkin) có giá trị bằng –
Kết quả phân tích cho thấy giá trị KMO đạt từ 0.5 đến 1, cho thấy phân tích nhân tố đạt mức chấp nhận tối thiểu với dữ liệu thực tế Ngoài ra, kiểm định Bartlett’s Test cho thấy giá trị Sig = 0.000, cho thấy có sự tương quan đáng kể giữa các nhóm nhân tố.
0.05 o Kết luận: các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố phụ thuộc
• Kiểm định phương sai trích của các yếu tố phụ thuộc
Tổng hệ số tải bình phương của phép trích
Eigenvalue = 1,431 > 1 thì các yếu tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất
Hệ số tổng phương sai trích có giá trị phương sai cộng dồn của các yếu tố “Ý định sử dụng” là 71,548% > 50% đáp ứng tiêu chuẩn
• Kiểm định hệ số tải yếu tố Factor Loading:
Kết quả phân tích EFA cho biến phụ thuộc cho thấy hệ số tải yếu tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5, do đó tất cả đều được chấp nhận.
Phân tích hệ số tương quan Pearson
Kết quả phân tích Pearson cho thấy các biến độc lập có tác động tích cực đến Ý định sử dụng, với hệ số Sig của các biến độc lập đều nhỏ hơn 0,05 và các hệ số tương quan (Pearson Correlation) đều dương Yếu tố có mối tương quan mạnh nhất với Ý định sử dụng là Tâm lý trước định kiến, với hệ số R = 0,532.
Phân tích mô hình hồi quy tuyến tính
Mô hình hồi quy tuyế ín t nh YD= 1.095 - 0.435*TLĐK 0.282*TK + U-
YD: yếu tố Ý định sử dụng
TLĐK: yếu tố Tâm lý trước định kiến
TK: yếu tố Tham khảo
U: Sai số trong mô hình
4.5.1 Kiểm định sự ù hợph p mô hình hồi quy
Giả thuyết H0:Mô hình hồi quy không t n tồ ại hay R2 = 0 Đối thuy t H1: Mế ụ hỡnh hồi quy tồn tại hay R2 =ằ 0
Kết quả phân tích ANOVA cho thấy giá trị thống kê F = 80,040 và R Square của mô hình đạt giá trị Sig = 0,000, nhỏ hơn 0,05 Do đó, chúng ta bác bỏ giả thuyết H0: R2 = 0, điều này chứng tỏ mô hình có tồn tại.
Bảng 1 : Kiểm định sự tồ ại của mô hình n t
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig
80.040 000 b a Dependent Variable: F_YĐ b Predictors: (Constant), F_TK, F_TLĐK
4.5.2 Kiểm tra sự vi phạm các giả định mô hình h i quy ồ
4.5.2.1 Kiểm định ph n phâ ối chuẩn ph n dầ ư
Giả thuyết H0: Phần dư có phân phối chuẩn Đối thuy t H1: Phế ần dư không có ph n phốâ i chuẩn
Giá trị trung bình của phần dư là \$6.70 \times 10^{16}\$ g, với độ lệch chuẩn là \$0.997\$ g Như vậy, có thể kết luận rằng phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn, và giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
4.5.2.2 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình
Mô hình kh ng x y ra hi n tô ả ệ ượng đa c ng tuy n ộ ế
Giả thuyết H0: Mô hình kh ng x y ra hi n tô ả ệ ượng đa c ng tuyộ ến Đối thuy t H1: Mế ô hình x y ra hi n tả ệ ượng đa c ng ộ tuyến
Kết quả phân tích cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến trong mô hình đều nhỏ, với giá trị 1,272, nhỏ hơn 2 Điều này chứng tỏ mô hình hồi quy không vi phạm giả thuyết về hiện tượng đa cộng tuyến và có ý nghĩa thống kê.
4.5.3 Kiểm định sự tồ ại củn t a các hệ số hồi quy
Giả thuyết H0: Các hệ số hồi quy Bk = 0 Đối thuy t H1: Cế ỏc hệ số hồi quy Bk =ằ0
Hệ số hồi quy của các nhân tố độ ập trong mô hình đầu ngành có ý nghĩa thống kê khi p-value nhỏ hơn 0.05 Do đó, chúng ta có thể kết luận rằng các hệ số hồi quy cho các nhân tố này là đáng tin cậy.
Bảng 3 : Kiểm định sự tồ ại cn t ủa c c há ệ số hồi quy
4.5.4 Kết quả hồi quy và ý nghĩa các hệ số hồi quy
Std Error of the Estimate
1 591 a 349 344 68476 1.655 a Predictors: (Constant), F_TK, F_TLĐK b Dependent Variable: F_YĐ
Mô hình hồi quy có giá trị R2 điều chỉnh (Adjusted R square) là 0,344, cho thấy mô hình này phù hợp với dữ liệu nghiên cứu ở mức 34,4% Tuy nhiên, vẫn còn một số yếu tố bên ngoài mô hình cần được xem xét.
Kết quả nghiên cứu cung cấp giá trị Durbin-Watson (DW) là 1.655, nằm trong khoảng từ 1.5 đến 2.5, cho thấy không có vi phạm giả định về tự tương quan chuỗi bậc nhất Mô hình hồi quy về Ý định sử dụng đã được xác định rõ ràng.
STT Yếu tố Hệ số beta chuẩn hóa Mức độ ảnh hưởng
Yếu tố Tham khảo có ảnh hưởng lớn đến ý định sử dụng Cụ thể, khi yếu tố này tăng lên 01 đơn vị (các yếu tố khác không đổi), giá trị trung bình của ý định mua sẽ tăng, với mức giảm là (-0,290) đến một mức nhất định.
Yếu tố tâm lý trước định kiến có ảnh hưởng mạnh mẽ đến ý định sử dụng Cụ thể, khi yếu tố tâm lý định kiến tăng hoặc giảm 1 đơn vị (các yếu tố khác không thay đổi), giá trị trung bình của ý định mua sẽ giảm 0,397.
