Tải bản đầy đủ
CHƯƠNG 4:PHÂN TÍCH KẾT QUẢ KHẢO SÁT

CHƯƠNG 4:PHÂN TÍCH KẾT QUẢ KHẢO SÁT

Tải bản đầy đủ

36

Trong bảng khảo sát thu được có 5 mẫu được trả lời bởi giám đốc công ty, 52
mẫu được trả lời bởi các trưởng phòng và phó phòng, đây là nhóm thuộc vị trí quản
lý – người có vai trò quan trọng trong việc quyết định lựa chọn nhà cung cấp phần
mềm cho công ty.
Bảng 4-2: Thống kê về thành phần khách hàng
Thành phần

Tỷ lệ

Số lượng

Nhóm xây dựng

19.64%

22

Nhóm bán hàng

41.96%

47

Nhóm sản xuất

20.54%

23

Nhóm dịch vụ giao nhận

17.86%

20

Tổng cộng

100%

112

Trong số 112 công ty khách hàng được khảo sát đang kinh doanh trong 4
nhóm ngành nghề chính gồm: xây dựng, dịch vụ bán hàng, sản xuất và nhóm dịch
vụ giao nhận.

4.2.

Đánh giá các thang đo

Như đã trình bày trong chương 3, thang đo các yếu tố tạo giá trị cảm nhận của
khách hàng trong việc mua phần mềm tại công ty giải pháp phần mềm Việt Hà bao
gồm 12 thành phần: giá cả, chức năng phần mềm, khả năng song ngữ của phần
mềm, vị trí của công ty phần mềm, chất lượng phần mềm, sự truyền thông, hiểu
khách hàng, sự tin tưởng, mối quan hệ, dịch vụ, sự chuyên nghiệp, chuyên môn
nhân viên.
Các thang đo được đánh giá sơ bộ thông qua hai công cụ chính:
 Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha.
 Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA.
Hệ số Cronbach’s alpha được sử dụng trước để loại các biến quan sát không
phù hợp, các biến có hệ số tương quan biến – tổng (item – total correlation) nhỏ hơn
0.3 sẽ bị loại. Tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy Cronbach’s alpha từ
0.6 trở lên (Nunnally và Bernstein, 1994).

37

Tiếp theo phương pháp phân tích khám phá EFA được sử dụng. Khi tiến hành
phân tích nhân tố, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:
-

Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.5, mức ý nghĩa của
kiểm định Bartlett ≤ 0.05. (Hair và cộng sự, 2006)

-

Thứ hai, hệ số tải nhân tố (factor loadings) ≥ 0.5. Biến quan sát nào có hệ
số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại. (Hair và cộng sự, 2006)

-

Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%.
(Anderson và Gerbing, 1988)

-

Thứ tư, hệ số Eigenvalue có giá trị ≥ 1. (Anderson và Gerbing, 1988)

-

Thứ năm, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân
tố ≥ 0.3 để đảm bảo sự phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi,
2003).

4.2.1

Đánh giá các thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s alpha

Kết quả kiểm định Cronbach’s alpha cho thấy các thang đo của các thành phần
giá trị cảm nhận của khách hàng của công ty phần mềm đều thỏa mãn yêu cầu về độ
tin cậy Bronbach’s alpha. Kết quả cụ thể được thể hiện ở bảng 4-3.

Bảng 4-3: Cronbach’s alpha của các khái niệm nghiên cứu
Biến quan
Trung bình thang Phương sai thang
Tương quan
sát
đo nếu loại biến
đo nếu loại biến
biến - tổng
Giá cả (PR): Alpha = 0.7412
PR_1
13.61
6.233
0.471
PR_2
13.48
6.510
0.476
PR_3
13.72
6.109
0.533
PR_4
13.69
6.599
0.494
PR_5
13.60
5.925
0.551
Chức năng (Functionality - FU): Alpha = 0.7311
FU_1
6.87
2.408
0.575
FU_2
7.00
2.671
0.506
FU_3
6.92
2.481
0.582
Song ngữ của phần mềm (Bilingual Capability - BC): Alpha = 0.6304
BC_1
3.96
1.829
0.413
BC_2
3.95
1.979
0.393
BC_3
4.06
1.695
0.517
Quan hệ (Relationship - RE): Alpha = 0.7259
RE_1
10.25
3.671
0.519

Alpha nếu loại
biến này
0.710
0.706
0.685
0.701
0.677
0.618
0.699
0.611
0.570
0.594
0.418
0.663

38

Biến quan
Trung bình thang Phương sai thang
Tương quan
Alpha nếu loại
sát
đo nếu loại biến
đo nếu loại biến
biến - tổng
biến này
RE_2
10.27
3.852
0.521
0.662
RE_3
10.32
4.174
0.443
0.705
RE_4
10.15
3.585
0.580
0.625
Vị trí (Location - LO): Alpha = 0.8543
LO_1
5.33
4.111
0.671
0.851
LO_2
5.28
4.108
0.760
0.765
LO_3
5.44
4.078
0.751
0.773
Truyền thông (Communication - CO): Alpha = 0.6174
CO_1
6.75
1.796
0.458
0.471
CO_2
6.77
2.031
0.394
0.562
CO_3
6.72
1.852
0.428
0.516
Tin tưởng (Trust - TR): Alpha = 0.6213
TR_1
16.63
5.956
0.468
0.531
TR_2
16.63
6.124
0.444
0.542
TR_3
16.68
6.081
0.477
0.530
TR_4
17.00
7.219
0.045
0.719
TR_5
16.66
6.390
0.411
0.557
TR_6
16.72
6.321
0.399
0.560
Dịch vụ (Service - SE): Alpha = 0.6445
SE_1
6.89
1.750
0.473
0.521
SE_2
6.91
1.994
0.421
0.592
SE_3
6.77
1.674
0.473
0.522
Chuyên môn nhân viên (Employee Expertise - EE): Alpha = 0.6946
EE_1
13.97
5.241
0.522
0.614
EE_2
13.88
5.295
0.510
0.619
EE_3
13.90
5.285
0.499
0.624
EE_4
13.89
5.951
0.290
0.711
EE_5
13.92
5.439
0.440
0.649
Hiểu khách hàng (Understanding of the Customer - UC ): Alpha = 0.6461
UC_1
6.90
1.504
0.529
0.440
UC_2
6.78
1.894
0.414
0.604
UC_3
6.69
1.821
0.431
0.582
Chất lượng phần mềm (Software Quality - SQ): Alpha = 0.6594
SQ_1
10.14
2.881
0.475
0.567
SQ_2
10.12
3.259
0.387
0.626
SQ_3
10.05
3.071
0.452
0.585
SQ_4
10.05
2.886
0.447
0.587
Chuyên nghiệp (Professionalism - PRO) : Alpha = 0.7176
PRO_1
10.25
3.125
0.577
0.610
PRO_2
10.33
3.692
0.472
0.676
PRO_3
10.41
3.653
0.459
0.682
PRO_4
10.27
3.210
0.519
0.648
Giá trị cảm nhận (Perceived Value -PW) : Alpha = 0.7793
PW_1
7.13
2.453
0.654
0.661
PW_2
7.12
3.070
0.574
0.747
PW_3
7.16
2.754
0.629
0.687

39

Kết quả bảng 4.3 cho thấy tất cả các thang đo trên đều có hệ số Cronbach’s
alpha lớn hơn 0.6. Tuy nhiên, trong đó hệ số tương quan biến – tổng của hai biến đo
lường nhỏ hơn 0.3 là TR_4 = 0.045, EE_4 = 0.290. Vì vậy, TR_4 bị loại ra khỏi
thang đo Tin tưởng và EE_4 bị loại ra khỏi thang đo Chuyên môn nhân viên.
Tác giả tiến hành đánh giá lại độ tin cậy của thang đo sau khi loại 2 biến TR_4
và EE_4.

Bảng 4-4: Kết quả Cronbach’s alpha của hai thang đo tin tưởng và
chuyên môn của nhân viên sau khi loại biến
Biến quan Trung bình thang Phương sai thang
Tương quan
sát
đo nếu loại biến
đo nếu loại biến
biến - tổng
Tin tưởng (Trust - TR): Alpha = 0.7192
TR_1
13.57
4.803
0.486
TR_2
13.57
4.903
0.480
TR_3
13.62
4.880
0.510
TR_5
13.60
5.081
0.470
TR_6
13.66
5.056
0.442
Chuyên môn nhân viên (Employee Expertise - EE): Alpha = 0.7114
EE_1
10.47
3.583
0.539
EE_2
10.38
3.633
0.525
EE_3
10.40
3.716
0.477
EE_5
10.42
3.747
0.452

Alpha nếu loại
biến này
0.669
0.671
0.659
0.675
0.686
0.624
0.633
0.661
0.677

Qua bảng 4.4 cho thấy, sau khi loại biến TR_4 và EE_4 các thang đo Tin
tưởng và Chuyên môn nhân viên đều đạt các chỉ số cần thiết về Cronbach’s alpha
lớn hơn 0.6 và tương quan biến – tổng lớn hơn 0.3.
Tất cả các biến quan sát còn lại đều đạt yêu cầu về độ tin cậy và được sử dụng
trong phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo.

4.2.2.

Phân tích nhân tố khám phá EFA

4.2.2.1.

Phân tích nhân tố khám phá đối với các biến độc lập

Đặt giả thuyết H0 là 47 biến quan sát của Thang đo Giá trị cảm nhận của
khách hàng của công ty phần mềm không có mối tương quan với nhau.
Kết quả kiểm định KMO là 0.888 > 0.5 và kiểm định Bartlett cho

thấy

giả thuyết này bị bác bỏ (Sig. = 0.000), điều này cho thấy việc phân tích nhân tố là
phù hợp.

40

Kết quả phân tích nhân tố cho thấy ở mức Eigenvalue bằng 1.001, với phương
pháp rút trích nhân tố Principal Component, sử dụng phép quay Varimax cho phép
12 nhân tố được rút trích từ 47 biến quan sát và phương sai trích được là 57.856%,
các nhân tố đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5, mỗi biến quan sát có sai biệt về hệ
số tải nhân tố giữa các nhân tố đều ≥ 0.3 nên đảm bảo được sự phân biệt giữa các
nhân tố.
Bảng 4-5: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA các biến độc lập

PR_3
PR_4
PR_5
PR_2
PR_1
TR_1
TR_2
TR_3
TR_5
TR_6
LO_2
LO_3
LO_1
RE_4
RE_3
RE_1
RE_2
PRO_1
PRO_2
PRO_4
PRO_3
EE_2
EE_1
EE_5
EE_3
SQ_1
SQ_4
SQ_3
SQ_2
FU_3
FU_1
FU_2
SE_1
SE_3
SE_2
UC_2
UC_1
UC_3
BC_3
BC_1
BC_2

1
0.704
0.682
0.654
0.640
0.598

2

3

4

5

6

Nhân tố
7

8

9

10

11

0.708
0.637
0.634
0.595
0.534
0.892
0.879
0.837
0.662
0.657
0.628
0.623
0.709
0.648
0.623
0.568
0.654
0.646
0.591
0.574
0.701
0.625
0.558
0.527
0.788
0.761
0.687
0.696
0.668
0.553
0.725
0.698
0.552
0.791
0.728
0.705

12

41

CO_2
CO_1
CO_3
Eigenvalue
Phương sai
trích
Cronbach
alpha

Nhân tố
7

1

2

3

4

5

6

8

9

10

11

1.332

1.273

1.207

1.134

1.022

12
0.695
0.687
0.565
1.001

9.346

2.405

2.011

1.790

1.563

1.371

21.24

26.71

31.28

35.35

38.90

42.02

45.04

47.94

50.68

53.26

55.58

57.86

0.741

0.719

0.854

0.725

0.717

0.711

0.659

0.731

0.644

0.646

0.630

0.617

Các nhân tố lần lượt được đặt tên là: Giá cả của phần mềm; Sự tin tưởng;
Khoảng cách địa lý; Mối quan hệ của 2 doanh nghiệp; Mức độ chuyên nghiệp của
nhà cung cấp; Mức độ chuyên nghiệp của nhân viên; Chất lượng phần mềm; Chức
năng phần mềm; Chất lượng dịch vụ của công ty phần mềm; Mức độ thông hiểu
khách hàng; Khả năng song ngữ của phần mềm; Truyền thông.
4.2.2.2.

Phân tích nhân tố khám phá đối với biến phụ thuộc

Phân tích nhân tố khám phá EFA cho 3 biến quan sát trong thành phần thang
đo giá trị cảm nhận vẫn giữ nguyên một nhân tố. Hệ KMO = 0.689 nên phân tích
EFA phù hợp với tập dữ liệu, thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett đạt giá trị
368.603 với mức ý nghĩa Sig. = 0.000, do vậy, các biến quan sát có tương quan với
nhau trên phạm vi tổng thể. Ở Eigenvalue là 2.084, phương sai trích được là
69.464% thể hiện là nhân tố rút trích ra giải thích được 69,464% sự biến thiên của
dữ liệu.
Bảng 4-6: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA của biến phụ thuộc

PW_1
PW_3

Nhân tố
1
0.857

PW_2

0.840
0.803

Eigenvalue

2.084

Phương sai trích

69.464

Cronbach’s alpha

0.7793

Nhân tố được đặt tên là Giá trị cảm nhận.
4.3. Phân tích hồi quy tuyến tính

42

Mô hình nghiên cứu vẫn được giữ nguyên sau khi phân tích nhân tố khám phá
EFA và các giả thuyết nghiên cứu cần được kiểm định lại bằng phương pháp hồi
quy. Sử dụng phương pháp đưa vào đồng thời (Enter) và sử dụng nhân số của nhân
tố (factor scores) để thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính. Có một phương trình
hồi quy cần thực hiện nhằm xác định vai trò quan trọng của từng nhân tố trong việc
đánh giá mối quan hệ giữa giá trị cảm nhận của khách hàng phần mềm công ty giải
pháp phần mềm Việt Hà.
Để đánh giá độ phù hợp của mô hình nghiên cứu, các nhà nghiên cứu sử dụng
hệ số xác định R2 (R – square), hệ số xác định R2 là hàm không giảm theo số biến
độc lập được đưa vào mô hình, nếu số biến độc lập được đưa thêm vào mô hình thì
R2 càng tăng. Tuy nhiên, điều này cũng được chứng minh rằng không phải phương
trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với dữ liệu.
Ngoài ra, phân tích phương sai ANOVA được sử dụng để kiểm tra tính phù
hợp của mô hình với tập dữ liệu. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định mô hình không
vượt quá 0.05 thì có thể kết luận mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu. Mặt
khác, hệ số Beta chuẩn hóa được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng
nhân tố, hệ số Beta chuẩn hóa của biến nào càng cao thì mức độ tác động của biến
đó vào giá trị cảm nhận của khách hàng càng cao.
Bảng 4-7: Kết quả hồi quy của mô hình
Thống kê sự thay đổi
R
điều
chỉnh

Ước
lượng
độ lệch
chuẩn

0.746

0.39691

2


hình

Giá trị R

1

0.868(a)

R2

0.753

Mức
độ
thay
đổi R2

Mức độ
thay đổi
F

df1

0.753

108.421

12

df2

Mức
thay
đổi
Sig. F

Hệ số
DurbinWatson

426

.000

1.940

Bảng 4-8: Bảng phân tích phương sai ANOVA

hình
1

Tổng bình
phương
Hồi quy
Phần dư
Tổng cộng

204.965
67.111
272.075

df
12
426
438

Bình
phương
trung bình
17.080
0.158

F

Sig.

108.421

.000(a)

43

Kết quả hồi quy tuyến tính bội ở bảng 4-7 cho thấy mô hình có R2 = 0.753 và
R2 điều chỉnh là 0.746, nghĩa là mô hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ
liệu đến mức 74,6% hay mô hình giải thích được 74,6% sự biến thiên của biến phụ
thuộc (giá trị cảm nhận). Theo kết quả phân tích hồi quy (bảng 4-9) cho thấy mô
hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến do hệ số phóng đại phương sai của các
biến độc lập (VIF) đều nhỏ hơn 2. Qua phân tích ANOVA (bảng 4-8), F đạt giá trị
108.421 được tính từ R2 của mô hình với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 cho thấy mô
hình hồi quy tuyến tính đa biến xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được.
Bảng 4-9: Bảng tóm tắt các hệ số hồi quy
Hệ số
chưa chuẩn hoá

Hệ số
chuẩn
hoá

Mô hình

t
B

1 (Hằng số)

Thống kê
đa cộng tuyến

Sai số
chuẩn

-2.209

0.169

PR (Giá cả )

0.148

0.037

FU (Chức năng)
BC (Song ngữ của
phần mềm)
RE (Quan hệ)

0.100

Sig.

Beta

Độ
chấp
nhận
của
biến

Hệ số
phóng
đại
phương
sai
(VIF)

-13.046

0.000

0.114

4.037

0.000

0.725

1.379

0.029

0.095

3.440

0.001

0.763

1.311

0.004

0.031

0.003

0.136

0.892

0.954

1.049

0.148

0.038

3.858

0.000

0.628

1.593

-0.009

0.020

0.117
-0.012

-0.473

0.636

0.944

1.060

CO (Truyền thông)

0.185

0.036

0.148

5.069

0.000

0.682

1.465

TR (Tin tưởng)

0.252

0.044

0.172

5.764

0.000

0.654

1.530

0.084

2.773

0.006

0.638

1.567

0.109

3.331

0.001

0.540

1.853

0.161

5.455

0.000

0.667

1.500

0.123

3.993

0.000

0.612

1.634

0.175

5.588

0.000

0.591

1.692

LO (Vị trí)

SE (Dịch vụ)
0.106
0.038
EE (Chuyên môn
0.141
0.042
nhân viên)
UC (Hiểu khách
0.208
0.038
hàng)
SQ (Chất lượng phần
0.176
0.044
mềm)
PRO (Chuyên
0.234
0.042
nghiệp)
a.Biến phụ thuộc:PW (giá trị cảm nhận)

Kết quả phân tích hồi quy cho thấy, ở độ tin cậy 95%, 10 yếu tố: Giá cả của
phần mềm; Chức năng phần mềm; Mối quan hệ của 2 doanh nghiệp; Truyền thông;
Sự tin tưởng; Chất lượng dịch vụ của công ty phần mềm; Mức độ chuyên nghiệp

44

của nhân viên; Mức độ thông hiểu khách hàng; Chất lượng phần mềm; Mức độ
chuyên nghiệp của nhà cung cấp đều có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Qua kết
quả cũng cho thấy có hai nhân tố gồm BC (Khả năng song ngữ của phần mềm) có
Sig. = 0.892 và LO (Khoảng cách địa lý) có Sig. = 0.636, không có ý nghĩa thống
kê ở độ tin cậy 95%.

Bảng 4-10: Kết quả hồi quy của mô hình sau khi loại các biến
không có ý nghĩa thống kê
Thống kê sự thay đổi
R
điều
chỉnh

Ước
lượng
độ lệch
chuẩn

0.747

0.39609

2


hình

Giá trị R

1

0.868(a)

R2

0.753

Mức
độ
thay
đổi R2

Mức độ
thay đổi
F

df1

0.753

130.618

10

df2

Mức
thay
đổi
Sig. F

Hệ số
DurbinWatson

428

.000

1.939

Bảng 4-11: Bảng tóm tắt các hệ số hồi quy sau khi loại các biến
không có ý nghĩa thống kê
Hệ số
chưa chuẩn hoá

Hệ số
chuẩn
hoá

Mô hình

t
B

(Hằng số)

Sai số
chuẩn

-2.217

0.163

PR (Giá cả )

0.148

0.037

FU (Chức năng)

0.100

RE (Quan hệ)
CO (Truyền thông)

Sig.

Beta

-13.591

0.000

0.114

4.039

0.000

0.029

0.095

3.444

0.001

0.149

0.038

0.118

3.903

0.000

0.184

0.036

0.147

5.065

0.000

1 TR (Tin tưởng)

0.232

0.043

0.173

5.839

0.000

SE (Dịch vụ)

0.106

0.038

0.083

2.781

0.006

EE (Chuyên môn nhân viên)

0.141

0.042

0.109

3.341

0.001

UC (Hiểu khách hàng)

0.206

0.038

0.159

5.450

0.000

SQ (Chất lượng phần mềm)

0.177

0.044

0.123

4.029

0.000

PRO (Chuyên nghiệp)

0.253

0.042

0.175

5.580

0.000

45

Bảng 4-12: Bảng phân tích phương sai ANOVA sau khi loại các biến
không có ý nghĩa thống kê

hình
1

Tổng bình
phương
Hồi quy
Phần dư
Tổng cộng

204.927
67.149
272.075

df
10
428
438

Bình
phương
trung bình
20.493
0.157

F

Sig.

130.618

.000(a)

Sau khi loại các biến không có ý nghĩa thống kê, phương trình hồi quy tuyến
tính được viết lại có dạng:
PW= 0.253 PRO + 0.232 TR + 0.206 UC + 0.184 CO + 0.177 SQ + 0.149
RE + 0.148 PR + 0.141 EE + 0.106 SE + 0.100 FU – 2.217
Hệ số beta chuẩn hóa của các nhân tố tạo ra Giá trị cảm nhận lần lượt là 0.114,
0.095, 0.118, 0.147, 0.173, 0.083, 0.109, 0.159, 0.123, 0.175. Điều này có nghĩa là,
ở độ tin cậy 95%, khi yếu tố Giá cả của phần mềm thay đổi 1 đơn vị sẽ làm Giá trị
cảm nhận của khách hàng thay đổi 0.114 đơn vị, khi yếu tố Chức năng phần mềm
thay đổi 1 đơn vị sẽ làm Giá trị cảm nhận của khách hàng thay đổi 0.095 đơn vị,
khi yếu tố Mối quan hệ của 2 doanh nghiệp thay đổi 1 đơn vị sẽ làm Giá trị cảm
nhận của khách hàng thay đổi 0.118 đơn vị, khi yếu tố Truyền thông thay đổi 1 đơn
vị sẽ làm Giá trị cảm nhận của khách hàng thay đổi 0.147 đơn vị, khi yếu tố Sự tin
tưởng thay đổi 1 đơn vị sẽ làm Giá trị cảm nhận của khách hàng thay đổi 0.173 đơn
vị, khi yếu tố Chất lượng dịch vụ của công ty phần mềm thay đổi 1 đơn vị sẽ làm
Giá trị cảm nhận của khách hàng thay đổi 0.083 đơn vị, khi yếu tố Mức độ chuyên
nghiệp của nhân viên thay đổi 1 đơn vị sẽ làm Giá trị cảm nhận của khách hàng
thay đổi 0.109 đơn vị, khi yếu tố Mức độ thông hiểu khách hàng thay đổi 1 đơn vị
sẽ làm Giá trị cảm nhận của khách hàng thay đổi 0.159 đơn vị, khi yếu tố Chất
lượng phần mềm thay đổi 1 đơn vị sẽ làm Giá trị cảm nhận của khách hàng thay
đổi 0.123 đơn vị, khi yếu tố Mức độ chuyên nghiệp của nhà cung cấp thay đổi 1
đơn vị sẽ làm Giá trị cảm nhận của khách hàng thay đổi 0.175 đơn vị. Như vậy,
trong các nhân tố tác động đến Giá trị cảm nhận của khách hàng thì hai nhân tố
Mức độ chuyên nghiệp của nhà cung cấp và Sự tin tưởng có tác động mạnh nhất.

46

Do đó, nghiên cứu có thể kết luận, ở độ tin cậy 95%, các giả thuyết H1, H2,
H5, H6, H7, H8, H9, H10, H11, H12 được chấp nhận, bao gồm:
- Giả thuyết H1: Giá của phần mềm có quan hệ thuận chiều với giá trị cảm
nhận của khách hàng doanh nghiệp.
- Giả thuyết H2: Chức năng phần mềm có mối quan hệ thuận chiều với giá trị
cảm nhận của khách hàng doanh nghiệp.
- Giả thuyết H5: Chất lượng phần mềm có quan hệ thuận chiều với giá trị
cảm nhận của khách hàng doanh nghiệp.
- Giả thuyết H6: Truyền thông có mối quan hệ thuận chiều với giá trị cảm
nhận của khách hàng doanh nghiệp.
- Giả thuyết H7: Mức độ thông hiểu khách hàng sẽ có tác động thuận chiều
đến giá trị cảm nhận của khách hàng doanh nghiệp.
- Giả thuyết H8: Sự tin tưởng có tác động thuận chiều đến giá trị cảm nhận
của khách hàng doanh nghiệp.
- Giả thuyết H9: Mối quan hệ của hai doanh nghiệp có tác động thuận chiều
đến giá trị cảm nhận của khách hàng doanh nghiệp.
- Giả thuyết H10: Chất lượng dịch vụ của công ty phần mềm có tác động
thuận chiều với giá trị cảm nhận của khách hàng doanh nghiệp.
- Giả thuyết H11: Mức độ chuyên nghiệp của nhà cung cấp có tác động thuận
chiều với giá trị cảm nhận của khách hàng doanh nghiệp.
- Giả thuyết H12: Mức độ chuyên nghiệp của nhân viên có tác động thuận
chiều với giá trị cảm nhận của khách hàng doanh nghiệp.
Các giả thuyết H3, H4 không được chấp nhận, bao gồm:
- Giả thuyết H3: Khả năng song ngữ của phần mềm có mối quan hệ thuận
chiều với giá trị cảm nhận của khách hàng doanh nghiệp.
- Giả thuyết H4: Khoảng cách địa lý giữa hai doanh nghiệp có mối quan hệ
thuận chiều với giá trị cảm nhận của khách hàng doanh nghiệp.
Trong các nhân tố tạo ra Giá trị cảm nhận, thành phần Chuyên nghiệp là thành
phần có hệ số hồi quy chuẩn hoá cao nhất (hệ số Beta là 0.175, Sig. = .000), có
nghĩa là thành phần này có mức tác động lớn nhất đến giá trị cảm nhận của khách