ă TR NGă ă B ăTÀIăCHệNHă IăH CăTÀIăCHệNHăậăMARKETINGă ă ă ă ă LểăTHỐYăTRỂMă ă ă ă ă NGHIểNăC UăCỄCăY UăT ăTỄCă NHăMUAăMỄYăL NHăC AăNG TRểNă NGă NăQUY Tă IăTIểUăDỐNGăă AăBĨNăTHĨNHăPH ăH ăCHệăMINHă ă ă ChuyênăngƠnh:ăQU NăTR ăKINHăDOANHă Mưăs :ă60.3401.02ă ă ă ă ă LU NăV NăTH CăS ăKINHăT ă ă ă ă ă ă ă ă Tp.ăHCM,ăthángă12/2015ă   ă ă TR NGă ă B ăTÀIăCHệNHă IăH CăTÀIăCHệNHăậăMARKETINGă ă ă ă LểăTHỐYăTRỂMă ă ă NGHIểNăC UăCỄCăY UăT ăTỄCă NHăMUAăMỄYăL NHăC AăNG TRểNă NGă NăQUY Tă IăTIểUăDỐNGă AăBĨNăTHĨNHăPH ăH ăCHệăMINHă ă ă ChuyênăngƠnh:ăQU NăTR ăKINHăDOANHă Mưăs :ă60.3401.02ă ă ă ă ă LU NăV NăTH CăS ăKINHăT ă ă NG IăH NGăD NăKHOAăH Că VS.ăTSKHăNGUY NăV Nă ỄNGă ă ă ă ă ă ă ă Tp.ăHCM,ăthángă12/2015ă   ă ă L IăCAMă OANă Tôiăxinăcamăđoanălu năv n:ă“Nghiên c u y u t tác đ ng đ n quy t đ nh mua máy l nh c a ng i tiêu dùng đ a bàn thành ph H Chí Minh” lƠăk tăqu ăc aă quáătrìnhăt ănghiênăc uăc aăriêngătôi.ăNgo iătr ăcácăn iădungăthamăkh oăt ăcácăcôngă trìnhănghiênăc uăkhácănh ăđưănêuărõătrongălu năv n,ăk tăqu ănghiênăc uăđ aăraătrongă lu năv nănƠyălƠătrungăth căvƠăch aăđ nƠoăđưăcóăt ătr căcôngăb ătrongăb tăk ăcôngătrìnhănghiênăc uă c.ă Tp.ăH ăChíăMinh,ăngƠyă14ăthángă12ăn mă2015ă Tácăgi ă ă ă ăăăăăăLêăThùyăTrơmă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă   iă ă L IăC MăT ă Trongăsu tăth iăgianăh căt păt iăKhoaăSauăđ iăh căậăTr ngă iăh căTƠiăchínhăậă Marketingăc ngănh ătrongăquáătrìnhăth căhi năđ ătƠiă“Nghiên c u y u t tác đ ng đ n quy t đ nh mua máy l nh c a ng Minh”,ătôiăđưănh năđ i tiêu dùng đ a bàn thành ph H Chí căr tănhi uăs ăquanătơm,ăgiúpăđ ăc aăquýăTh yăCô,ăcácăAnhă Ch ,ăgiaăđìnhăcùngăb năbè.ăTôiăxinăbƠyăt ălòngăc mă năchơnăthƠnhăv ăs ăgiúpăđ ăđó.ă TôiăxinăbƠyăt ălòngăc mă năsơuăs căt iăVS.TSKHăNguy năV nă ángăđưătr căti pă h ngăd năvƠăch ăb oătôiăhoƠnăthƠnhălu năv nănƠy.ă Tôiă xină chơnă thƠnhă cámă nă anhă Lêă T ngă ậă Tr ngă phòngă kinhă doanhă ngƠnhă hƠngă i năl nhăSiêuăth ăđi nămáyăCh ăL năcùngăt tăc ăcácăAnhăCh ăđ ngănghi păt iă PhòngăkinhădoanhăngƠnhăhƠngă i năl nhăCôngătyăTNHHă i năt ăSamsungăVinaăậăn iă tôiăđangăcôngătácăđưăt oăđi uăki năvƠăgiúpăđ ătôiătrongăsu tăquáătrìnhăth căhi năvƠăhoƠnă thƠnhălu năv nănƠy.ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă   iiă ă M CăL C  L IăCAMă OANă L IăC MăT ă DANHăM CăHỊNHăV ,ăS ă ă DANHăM CăB NGă TịMăT TăLU NăV Nă CH NGă1:ăT NGăQUANăV ăNGHIÊNăC Uă ă1ă 1.1ăLýădoăch năđ ătƠi.ă ă1ă 1.2ăM cătiêuănghiênăc uă ă2ă 1.3ă 1.4ăPh iăt ng,ăcơuăh iăvƠăph măviănghiênăc uă .ă2ă ngăphápănghiênăc uă ă3ă 1.5ăụăngh aăvƠăđóngăgópăc aănghiênăc uă ă3ă 1.6ăK tăc uăc aălu năv nă ă4ă CH NGă2:ăC ăS ăLụăTHUY TăVÀăMỌăHỊNHăNGHIÊNăC Uă ă5ă 2.1ăC ăs ăkhoaăh că ă5ă 2.1.1ăHƠnhăviătiêuădùngă ă5ă 2.1.2ăQuáătrìnhăraăquy tăđ nhămuaăhƠngă ă7ă 2.1.3ăKháiăni măv ăgiáătr ăc mănh năc aăkháchăhƠngă ă11ă 2.1.4ăCácămôăhìnhălýăthuy tăđoăl ngăgiáătr ăc mănh năc aăkháchăhƠngă ă12ă 2.1.4.1ăMôăhìnhăc aăPhilipăKotleră .ă12ă 2.1.4.2ăMôăhìnhăc aăSweeneyăvƠăSoutară .ă13ă 2.1.4.3ăMôăhìnhăgiáătr ăc mănh năc aăPetrickă ă14ă 2.1.4.4ăMôăhìnhăcácăy uăt ătácăđ ngăđ năquy tăđ nhămuaăhƠngăđi năt ăc aăDr.ăAdbulă BajiăvƠăN.DăChandraăSekhară .ă15ă 2.1.4.5ăMôăhìnhăắCácăthƠnhăph năgiáătr ăth ngăhi uătrongăth ătr ngăhƠngătiêuădùngă Vi tăNam”ăc aăNguy nă ìnhăTh ăvƠăNguy năTh ăMaiăTrangă ă16ă 2.1.5ăM iăquanăh ăgi aăgiáătr ăc mănh năvƠăs ăl aăch năc aăkháchăhƠngă ă17ă 2.2ăB iăc nhănghiênăc uăc aăđ ătƠiă ă18ă 2.2.1ăM tăs ăđ nhăngh aă .ă18ă 2.2.1.1ăHƠngălơuăb nă ă18ă 2.2.1.2ăMáyăl nhă ă19ă   iiiă ă 2.2.2ăTìnhăhìnhătiêuăth ămáyăl nhătrênăth ătr 2.3ă ngăVi tăNamă .ă20ă ăxu tămôăhìnhănghiênăc uă ă22ă 2.3.1ăTh ngăhi uă ă23ă 2.3.2ăS năph mă ă23ă 2.3.3ăGiáăc ăc mănh nă ă23ă 2.3.4ăGiáătr ăc măxúcă ă24ă 2.3.5ă iălýăbánăl ă ă24ă 2.3.6ăNgu năthôngătină ă24ă CH NGă3:ăTHI TăK ăNGHIÊNăC Uă ă27ă 3.1ăQuyătrìnhănghiênăc uă .ă27ă 3.2ăPh ngăphápănghiênăc uă .ă27ă 3.2.1ăNghiênăc uăđ nhătínhă ă27ă 3.2.1ăNghiênăc uăđ nhăl ngă .ă28ă 3.2.1.1ăQuyătrìnhănghiênăc uăđ nhăl ngă ă28ă 3.2.1.2ăThangăđoăhi uăch nhă ă29ă 3.2.1.3ăPh CH ngăphápăphơnătíchăk tăqu ănghiênăc uă ă34ă NGă4:ăPHÂNăTệCHăK TăQU ăNGHIÊNăC UăVÀăTH OăLU Nă ă36ă 4.1ăMôăt ăm uăkh oăsátă ă36ă 4.2ăPhơnătíchăh ăs ăCronbach’săAlpha ă38ă 4.2.1ăPhơnătíchăCronbach’săAlphaăthangăđoăcácăy uăt ătácăđ ngăđ năquy tăđ nhămuaă máyăl nhă ă38ă 4.2.2ăPhơnătíchăCronbach’săAlphaăthangăđoăquy tăđ nhămuaămáyăl nhă ă40ă 4.3ăPhơnătíchănhơnăt ăkhámăpháăEFAă ă40ă 4.3.1ăPhơnătíchănhơnăt ăkhámăpháăthangăđoăcácăy uăt ătácăđ ngăđ năquy tăđ nhămuaă máyăl nhă ă40ă 4.3.2ăPhơnătíchănhơnăt ăkhámăpháăthangăđoăquy tăđ nhămuaămáyăl nhă .ă42ă 4.4ăMôăhìnhăhi uăch nhăsauăkhiăphơnătíchănhơnăt ă ă44ă 4.5ăPhơnătíchăt ngăquană .ă44ă 4.6ăPhơnătíchăh iăquiătuy nătínhăb iă .ă45ă 4.6.1ăXácăđ nhăbi năđ căl păvƠăbi năph ăthu că ă45ă 4.6.2ăH iăquyătuy nătínhăb iă ă46ă 4.6.3ăKi mătraăcácăgi ăđ nhăh iăquiă .ă47ă   ivă ă 4.6.4ăKi măđ nhăđ ăphùăh pămôăhìnhăvƠăhi năt 4.6.5ăPh ngăđaăc ngătuy nă ă48ă ngătrìnhăh iăquiătuy nătínhăb iă ă49ă 4.6.6ăMôăhìnhănghiênăc uăđi uăch nhă ă50ă 4.6.7ăTómăt tăk tăqu ăki măđ nhăcácăgi ăthuy tă ă50ă 4.7ăPhơnătíchă nhăh ngăc aăcácăbi năđ nhătínhătrongăm căđ ăđánhăgiáăquy tăđ nhămuaă máyăl nhă ă51ă 4.7.1ăPhơnătíchăkhácăbi tăgi iătínhătrongăm căđ ăđánhăgiáăquy tăđ nhămuaămáyăl nhă ă51ă 4.7.2ăPhơnătíchăkhácăbi tăđ ătu iătrongăm căđ ăđánhăgiáăquy tăđ nhămuaămáyăl nhă ă52ă 4.7.3ăPhơnătíchăs ăkhácăbi tăv ăngh ănghi pătrongăm căđ ăđánhăgiáăquy tăđ nhămuaă máyăl nhă ă52ă 4.7.4ăPhơnătíchăkhácăbi tăthuănh pătrongăm căđ ăđánhăgiáăquy tăđ nhămuaămáyăl nhă ă53ă CH NGă5:ăK TăLU NăVÀăKI NăNGH ă ă55ă 5.1ăCácăk tăqu ăchínhăvƠăđóngăgópăc aănghiênăc uă ă55ă 5.2ăHƠmăýăgi iăphápă .ă56ă 5.2.1ă iăv iăy uăt ăs năph mă .ă57ă 5.2.2ă iăv iăy uăt ăth 5.2.3ă iăv iăy uăt ăgiáăc ăc mănh nă ă57ă 5.2.4ă iăv iăy uăt ăđ iălýăbánăl ă ă58ă 5.2.5ă iăv iăy uăt ăgiáătr ăc măxúcă ă59ă 5.2.6ă iăv iăy uăt ăngu năthôngătină ă59ă 5.3ăNh ngăh năch ăvƠăh ngăhi uă ă57ă ngănghiênăc uătrongăt ngălaiă ă59ă 5.3.1ăNh ngăh năch ă ă59ă 5.3.2ăH ngănghiênăc uătrongăt ngălaiă .ă60ă TÀIăLI UăTHAMăKH Oă ă61ă                 vă ă DANHăM CăHỊNHăV ,ăS ă ă Tênăhìnhă .ăTrangă Hìnhă2.1ăă:ăMôăhìnhăhƠnhăviăc aăng iămuaăs mă ă6ă Hìnhă2.2ăă:ăQuáătrìnhăraăquy tăđ nhămuaăhƠngăc aăng Hìnhă2.3ăă:ăCácăb iătiêuădùngă ă7ă căđánhăgiáăcácăl aăch năđ năquy tăđ nhămuaăs mă ă9ă Hìnhă2.4ăă:ăCácăy uăt ăquy tăđ nhăgiáătr ădƠnhăchoăkháchăhƠngă ă13ă Hìnhă2.5ăă:ăMôăhìnhăđoăl ngăgiáătr ăc mănh năc aăSweeneyăvƠăSoutară ă13ă Hìnhă2.6ăă:ăMôăhìnhăgiáătr ăc mănh năc aăPetrickă .ă14ă Hìnhă2.7ăă:ăMôăhìnhăcácăy uăt ătácăđ ngăđ năquy tăđ nhămuaăhƠngăđi năt ă ă15ă Hìnhă2.8ăă:ăMôăhìnhăcácăthƠnhăph năgiáătr ăth ngăhi uătrongăth ătr ngăhƠngătiêuădùngă Vi tăNamă ă16ă Hìnhă2.9ăă:ăN măgiáătr ă nhăh ngăđ năhƠnhăviăl aăch năc aăkháchăhƠngă ă17ă Hìnhă2.10:ăT ngăs ăl ngămáyăl nhătiêuăth ătrênăth ătr ngăVi tăNamăt ăthángă1ăđ nă thángă7ăn mă2014ăvƠă2015ă ă20ă Hìnhă2.11:ăTh ăph năcácăhưngăs năxu tămáyăl nhătrênăth ătr ngăVi tăNamătínhăđ năh tă thángă7ăn mă2015ă ă21ă Hìnhă2.12:ăBi uăđ ăs ăl ngămáyăl nhătheoăt ngăvùngăt iăth ătr ngăVi tăNamătínhăđ nă h tăthángă7ăn mă2015ă ă22ă Hìnhă2.13:ăMôăhìnhănghiênăc uăđ ăxu tă ă25ă Hìnhă3.1ăă:ăQuyătrìnhănghiênăc uă .ă27ă Hìnhă4.1ăă:ăMôăhìnhănghiênăc uăđi uăch nhă .ă50ă ă ă ă ă ă ă ă ă   viă ă ă DANHăM CăB NGă Tênăb ngă ăTrangă B ngă3.1ăă:ăB ngămưăhóaăbi nă ă33ă B ngă4.1ăă:ăThôngătinăm uănghiênăc uă ă37ă B ngă4.2ăă:ăH ăs ăCronbach’săAlphaăcácăy uăt ătácăđ ngăquy tăđ nhămuaămáyăl nhă ă39ă B ngă4.3ăă:ăH ăs ăCronbach’săAlphaăc aăy uăt ăquy tăđ nhămuaămáyăl nhă ă40ă B ngă4.4ăă:ăMaătr năxoayănhơnăt ăl năth ăhaiă ă41ă B ngă4.5ăă:ăK tăqu ăphơnătíchănhơnăt ăkhámăpháăthangăđoăquy tăđ nhămuaămáyăl nhă ă42ă B ngă4.6ăă:ăDi năgi iăcácăy uăt ăsauăkhiăxoayănhơnăt ă ă43ă B ngă4.7ăă:ăMaătr năt ngăquanăgi aăcácăy uăt ănghiênăc uă .ă45ă B ngă4.8ăă:ăK tăqu ăphơnătíchăh iăquiăb iă ă47ă B ngă4.9ăă:ăKi măđ nhăđ ăphùăh păc aămôăhìnhă ă48ă B ngă4.10:ăPhơnătíchăph ngăsaiăANOVAăv iăcácăbi năph ăthu căă ă49ă B ngă4.11:ăK tăqu ăki măđ nhăcácăgi ăthuy tă ă51ă B ngă4.12:ăPhơnătíchăT-testăv ăgi iătínhă ă52ă B ngă4.13:ăKi măđ nhăLeveneăs ăkhácăbi tăv ăđ ătu iătrongăm căđ ăđánhăgiáăquy tă đ nhămuaămáyăl nhă ă52ă B ngă4.14:ăKi măđ nhăAnovaăs ăkhácăbi tăv ăđ ătu iătrongăm căđ ăđánhăgiáăquy tă đ nhămuaămáyăl nhă ă52ă B ngă4.15:ăKi măđ nhăLeveneăs ăkhácăbi tăv ăngh ănghi pătrongăm căđ ăđánhăgiáă quy tăđ nhămuaămáyăl nhă ă53ă B ngă4.16:ăKi măđ nhăAnovaăs ăkhácăbi tăv ăngh ănghi pătrongăm căđ ăđánhăgiáă quy tăđ nhămuaămáyăl nhă ă53ă B ngă4.17:ăKi măđ nhăLeveneăs ăkhácăbi tăv ăthuănh pătrongăm căđ ăđánhăgiáăquy tă đ nhămuaămáyăl nhă ă53ă B ngă4.18:ăKi măđ nhăAnovaăs ăkhácăbi tăv ăthuănh pătrongăm căđ ăđánhăgiáăquy tă đ nhămuaămáyăl nhă ă54ă B ngă4.19:ăTrungăbìnhăm căđ ăđánhăgiáăquy tăđ nhămuaămáyăl nhăgi aăcácănhómăcóă thuănh păkhácănhauă ă54ă ă ă   viiă ă TịMăT TăLU NăV Nă Nghiênăc uăđ máyăl nhăc aăng căth căhi năđ ăxemăxétăcácăy uăt ătácăđ ngăđ năquy tăđ nhămuaă iătiêuădùngătrênăđ aăbƠnăthƠnhăph ăH ăChíăMinh.ă D aătrênăc ăs ălýăthuy tăv ăhƠnhăviătiêuădùng,ăquáătrìnhăquáăquy tăđ nhămuaăhƠng,ă giáă tr ă c mă nh nă k tă h pă v iă nghiênă c uă đ nhă tính,ă tácă gi ă xơyă d ngă đ nghiênăc uăđ ăxu tăg mă6ăy uăt ătácăđ ng,ăbaoăg m:ă(1)ăTh (3)ăGiáăc ăc mănh n,ă(4)ăGiáătr ăc măxúc,ă(5)ă Ph ngăphápănghiênăc uăs ăd ngăchoăđ ătƠiăg măph ng.ăNghiênăc uăđ nhătínhăđ kh oăýăki năc aăanhăLêăT ngăậăTr căth căhi năthôngăquaăthamă iătiêuădùngăt ăđóăđi uăch nhăthangăđoăđ ă ngă cácă kháiă ni mă choă phùă h pă v iă th ă tr ngăđ ngăphápănghiênăc uăđ nhă ngăphòngăkinhădoanhăngƠnhăhƠngă i năl nhăSiêuă th ăđiênămáyăCh ăL n;ăph ngăv năth ă10ăng Minh.ăNghiênăc uăđ nhăl ngăhi u,ă(2)ăS năph m,ă iălýăbánăl ,ă(6)ăNgu năthôngătin.ă tínhăvƠănghiênăc uăđ nhăl đoă l că môă hìnhă ngă máyă l nhă t iă thƠnhă ph ă H ă Chíă căth căhi nătrênă163ăng iăch ăy uălƠănh ngăng iă đ nă muaă s mă t iă cácă trungă tơmă nă máyă đưă s ă d ngă ho că đangă cóăýă đ nhă muaă máyă l nh.ă Tácă gi ă t pă trungă kh oă sátă ă 3ă trungă tơmă nă máyă l nă lƠă Siêuă th ă nă máyă Nguy năKimăQu nă1,ăSiêuăth ăđi nămáyăCh ăL năQu nă5ăvƠăTrungătơmămuaăs măGiaă ThƠnhăQu nă5.ă Thôngăquaăki măđ nhăCronbach’săalphaăvƠăphơnătíchănhơnăt ăEFA,ăk tăqu ăki mă đ nhămôăhìnhăcònăl iă28ăbi năquanăsátăđ tăyêuăc uăv ăđ ătinăc yăvƠăgiáătr ă(soăv iă30ă bi năquanăsátăbanăđ u);ăsauăđóăti năhƠnhăphơnătíchăh iăquiăb i.ă Nghiênăc uăđưăthƠnhăcôngătrongăvi căxơyăd ngămôăhìnhăh iăquiăđaăbi năv iă6ăy uăt ă th căs ăcóătácăđ ngăđ năquy tăđ nhămuaămáyăl nhăđóălƠ:ăS n ph m, Th c c m nh n, tíchă ph i lý bán l , Giá tr c m xúc Ngu n thông tin.ă ng hi u, Giá ngăth iăvi căphơnă ngă saiă ANOVAă đ ă đánhă giáă tácă đ ngă cácă bi nă đ nhă tínhă nh ă gi iă tính,ă đ ă tu i,ăthuănh p,ăngh ănghi păv iăbi năđ nhăl ngălƠăquy tăđ nhămuaămáyăl nhăc ngătìmă raăs ăkhácăbi tăcóăýăngh aăc aănhómăthuănh p.ă Cu iăcùngătácăgi ătrìnhăbƠyăcácăk tăqu ăthuăđ căc aănghiênăc u,ăđ ngăth iănêuă lênăm tăs ăhƠmăýăqu nătr ăc ngănh ănh ngăm tăh năch ăc aăđ ătƠiăvƠăđ aăraăm tăs ăđ ă xu tăchoăh   ngănghiênăc uăti pătheo.ă viiiă ă PH ăL Că6:ăK TăQU ăPHỂNăTệCHăCỄCăNHỂNăT ă NHăH NăQUY Tă NGă NHăMUAăHĨNGă(L Nă1)ă B ngăs ă1:ăKMOăandăBartlett'săTestă ă Kaiser-Meyer-OlkinăMeasureăofăSamplingă Adequacy.ă Bartlett'săTestăofă Sphericityă Approx.ăChi-Squareă 2157.297ă dfă 325ă Sig.ă 000ă ă B ngăs ă2:ăTotalăVarianceăExplainedă ă InitialăEigenvaluesă 817ă ă ExtractionăSumsăofă SquaredăLoadingsă RotationăSumsăofăSquaredă Loadingsă %ăofă Compone Varianc Cumulati %ăofă Cumulat %ăofă Cumulati ntă Totală eă veă%ă Total Variance iveă%ă Totală Variance veă%ă 1ă 7.719ă 29.688ă 29.688 7.719 29.688 29.688 4.001ă 15.388 15.388 2ă 2.269ă 8.725ă 38.413 2.269 8.725 38.413 2.901ă 11.158 26.546 3ă 2.189ă 8.418ă 46.831 2.189 8.418 46.831 2.755ă 10.596 37.142 4ă 1.872ă 7.200ă 54.031 1.872 7.200 54.031 2.611ă 10.044 47.186 5ă 1.536ă 5.908ă 59.939 1.536 5.908 59.939 2.535ă 9.750 56.936 6ă 1.264ă 4.863ă 4.863 64.802 953ă 3.664ă 64.802 2.045ă ă ă ă 7.866 7ă 64.802 1.264 ă 68.465 ă 8ă 890ă 3.423ă 71.888 ă ă ă ă ă ă 9ă 755ă 2.906ă 74.794 ă ă ă ă ă ă 10ă 724ă 2.784ă 77.578 ă ă ă ă ă ă 11ă 634ă 2.437ă 80.015 ă ă ă ă ă ă 12ă 575ă 2.211ă 82.226 ă ă ă ă ă ă 13ă 531ă 2.041ă 84.267 ă ă ă ă ă ă 14ă 522ă 2.006ă 86.273 ă ă ă ă ă ă 15ă 486ă 1.871ă 88.144 ă ă ă ă ă ă 16ă 461ă 1.772ă 89.916 ă ă ă ă ă ă 17ă 425ă 1.635ă 91.551 ă ă ă ă ă ă   xvă ă ă 18ă 359ă 1.381ă 92.932 ă ă ă ă ă ă 19ă 355ă 1.367ă 94.299 ă ă ă ă ă ă 20ă 308ă 1.184ă 95.483 ă ă ă ă ă ă 21ă 279ă 1.072ă 96.555 ă ă ă ă ă ă 22ă 242ă 930ă 97.485 ă ă ă ă ă ă 23ă 231ă 887ă 98.372 ă ă ă ă ă ă 24ă 212ă 814ă 99.186 ă ă ă ă ă ă 25ă 153ă 589ă 99.775 ă ă ă ă ă ă 26ă 058ă 225ă 100.000 ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ExtractionăMethod:ăPrincipală ComponentăAnalysis.ă ă B ngăs ă3:ăRotatedăComponentăMatrixaă ă ă Componentă ă 1ă 2ă SP1ă 760 ă SP2ă 792 SP3ă 830 ă SP4ă 846 SP5ă 871 118 119 ă 142ăă 130 153 ă 102ăă 180 164 ă 754ăă 124 177 106 TH3ă 198 779ăă TH4ă 107 783ăă G1ă 194 ă G2ă 197 G3ă 118 ă 122ă DL4ă 120 ă 205ă 127ă ă 128 ă 243 124 ă 110 265 ă 759 ă 180 ă 132 ă 853 ă 103   ă ă 746 ă 148 ă ă 565 ă 201ăă DL3ă 182 ă 209 741 ă DL2ă ă ă 227 ă 779ă 188 6ă 191 111 DL1ă 5ă 175 ă 122 TH2ă ă 4ă 181ăă TH1ă ă G4ă 3ă 119 134 678 ă 165 275 681 ă 149 135 679 xviă -.167ă ă DL5ă 257 144ăă 172 600 CX1ă 276 390ăă 614 189 ă CX2ă 110 113ăă 780 171 CX3ă 262 289ăă 735 204 ă CX4ă 277 ă 802 164 ă 177 TT1ă ă -.117ăă ă TT2ă ă 116ăă ă 319 ă TT3ă TT4ă ă ă 113ă 150 315 723ă ă 724ă 112 ă 533ă ă 757ă 123 ă ExtractionăMethod:ăPrincipalăComponentăAnalysis.ăă ăRotationăMethod:ăVarimaxăwithăKaiserăNormalization.ă ă a.ăRotationăconvergedăină6ăiterations.ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă   147ă xviiă ă ă ă PH ăL Că7:ăK TăQU ăPHỂNăTệCHăCỄCăNHỂNăT ă NHăH NăQUY Tă NGă NHăMUAăHĨNGă(L Nă2)ă B ngăs ă1:ăKMOăandăBartlett'săTestăă KMOăandăBartlett'săTestă Kaiser-Meyer-OlkinăMeasureăofăSamplingă Adequacy.ă Bartlett'săTestăofă Sphericityă 814ă Approx.ăChi-Squareă ă 1942.225ă dfă 276ă Sig.ă 000ă B ngăs ă2:ăTotalăVarianceăExplainedăă TotalăVarianceăExplained InitialăEigenvaluesă Comp onentă ExtractionăSumsăofă SquaredăLoadingsă RotationăSumsăofă SquaredăLoadingsă %ăofă %ăofă Cumulati %ăofă Cumulat Varian Cumulat Totală Varianceă veă%ă Totală Variance iveă%ă Totală ceă iveă%ă 1ă 7.105ă 29.604ă 29.604 7.105 29.604 29.604ă 3.914ă 16.309 16.309 2ă 2.260ă 9.418ă 39.022 2.260 9.418 39.022ă 2.804ă 11.684 27.993 3ă 2.001ă 8.336ă 47.359 2.001 8.336 47.359ă 2.678ă 11.158 39.151 4ă 1.776ă 7.398ă 54.757 1.776 7.398 54.757ă 2.516ă 10.482 49.633 5ă 1.529ă 6.371ă 61.128 1.529 6.371 61.128ă 2.164ă 9.017 58.650 6ă 1.214ă 5.059ă 66.187 1.214 5.059 7ă 943ă 3.930ă 70.116 ă ă 66.187ă 1.809ă 7.537 66.187 ă ă ă ă 8ă 879ă 3.664ă 73.780 ă ă ă ă ă ă 9ă 744ă 3.098ă 76.878 ă ă ă ă ă ă 10ă 653ă 2.722ă 79.601 ă ă ă ă ă ă 11ă 611ă 2.545ă 82.145 ă ă ă ă ă ă 12ă 538ă 2.242ă 84.388 ă ă ă ă ă ă 13ă 491ă 2.045ă 86.433 ă ă ă ă ă ă 14ă 474ă 1.973ă 88.406 ă ă ă ă ă ă 15ă 428ă 1.782ă 90.188 ă ă ă ă ă ă 16ă 411ă 1.713ă 91.901 ă ă ă ă ă ă   xviiiă ă 17ă 372ă 1.548ă 93.449 ă ă ă ă ă ă 18ă 315ă 1.312ă 94.760 ă ă ă ă ă ă 19ă 279ă 1.163ă 95.923 ă ă ă ă ă ă 20ă 254ă 1.058ă 96.981 ă ă ă ă ă ă 21ă 241ă 1.005ă 97.987 ă ă ă ă ă ă 22ă 230ă 960ă 98.946 ă ă ă ă ă ă 23ă 191ă 797ă 99.743 ă ă ă ă ă ă 24ă 062ă 257ă 100.000 ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ExtractionăMethod:ăPrincipală ComponentăAnalysis.ă ă B ngăs ă3:ăRotatedăComponentăMatrixaă RotatedăComponentăMatrixa ă Componentă ă 1ă 2ă SP1ă 766 ă SP2ă 798 SP3ă 831 ă SP4ă SP5ă 3ă 4ă 126 ă 5ă 6ă 172 ă 181ăă 240 146 ă ă 126 105 ă 856 135ăă 150 101 ă 879 100ăă 163 160 ă 758ăă 170 121 TH1ă ă 211 ă 131ă 189 ă TH2ă 120 788ă TH3ă 199 782ăă 140 ă TH4ă 114 787ăă 138 191 ă G1ă 193 ă 740 256 126 ă G2ă 202 763 177 ă G3ă 125 ă G4ă ă DL1ă 120ă ă ă DL3ă 105 DL4ă 125 ă 216ă ă 123 ă 152 ă ă 559 ă ă 122 690 ă ă 162 670 303 ă 152 687 101 751 196ăă 186 DL2ă ă   856 ă ă xixă -.155ă ă DL5ă 258 149ăă 603 168 CX2ă 129 143ăă 169 802 ă CX3ă 278 310ăă 217 702 ă CX4ă 298 ă 168 800 ă 140 110 176 TT1ă ă -.117ăă TT2ă ă 115ăă TT4ă ă ă ă 730ă ă 150 ă 742ă -.114 ExtractionăMethod:ăPrincipalăComponentăAnalysis.ăă ăRotationăMethod:ăVarimaxăwithăKaiserăNormalization.ă ă a.ăRotationăconvergedăină6ăiterations.ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă   121ă xxă 782ă ă ă ă PH ăL Că8:ăK TăQU ăPHỂNăTệCHăCỄCăNHỂNăT ăQUY Tă NHăMUAăHĨNGăă B ngăs ă1:ăKMOăandăBartlett'săTestă Kaiser-Meyer-OlkinăMeasureăofăSamplingă Adequacy.ă Bartlett'săTestăofă Sphericityă 724 Approx.ăChi-Squareă 205.771 Dfă Sig.ă 000 ă B ngăs ă2:ăTotalăVarianceăExplainedă TotalăVarianceăExplained Componen tă Totală InitialăEigenvaluesă %ăofă Varianceă ExtractionăSumsăofăSquaredăLoadingsă Cumulativeă%ă %ăofă Varianceă Totală 1ă 2.481 62.023 62.023 2ă 616 15.403 77.426 ă ă ă 3ă 604 15.102 92.528 ă ă ă 4ă 299 7.472 100.000 ă ă ă ă ă ă ExtractionăMethod:ăPrincipalăComponentăAnalysis.ă B ngăs ă3:ăComponentăMatrixaă 2.481 Cumulativeă% ComponentăMatrixaă ă Componentă ă 1ă QD1ă 808 QD2ă 754 QD3ă 723 QD4ă 858 ExtractionăMethod:ăPrincipală ComponentăAnalysis.ă a.ă1ăcomponentsăextracted.ă ă   xxiă 62.023 62.023 ă PH ăL Că9:ăMAăTR NăCỄCăH ăS ăT NGăQUANăPEARSONă Correlations ă ă Yă Pearsonă Correlationă Yă X1ă X1ă X2ă X3ă X4ă X5ă X6ă Pearsonă Correlationă X4ă X5ă X6ă 577** 525**ă 589**ă 573** 241** 000 000 000ă 000ă 000 002 163 163 163 163ă 163ă 163 163 624** 344** 301**ă 431**ă 477** 128 000 000ă 000ă 000 103 Sig.ă(2-tailed)ă 000 ă Nă 163 163 163 163ă 163ă 163 163 577** 344** 271**ă 378**ă 415** 081 000ă 000ă 000 302 Pearsonă Correlationă Sig.ă(2-tailed)ă 000 000 ă Nă 163 163 163 163ă 163ă 163 163 525** 301** 271** 1ă 403**ă 302** 096 Sig.ă(2-tailed)ă 000 000 000 ă 000ă 000 224 Nă 163 163 163 163ă 163ă 163 163 589** 431** 378** 403**ă 1ă 478** 113 Sig.ă(2-tailed)ă 000 000 000 000ăă 000 149 Nă 163 163 163 163ă 163ă 163 163 573** 477** 415** 302**ă 478**ă 095 Sig.ă(2-tailed)ă 000 000 000 000ă 000ăă Nă 163 163 163 163ă 163ă 163 163 241** 128 081 096ă 113ă 095 Sig.ă(2-tailed)ă 002 103 302 224ă 149ă 230 ă Nă 163 163 163 163ă ă 163ă ă 163 Pearsonă Correlationă Pearsonă Correlationă Pearsonă Correlationă Pearsonă Correlationă **.ăCorrelationăisăsignificantăatătheă0.01ălevelă(2ătailed).ă ăă ă ă   X3ă 624** Sig.ă(2-tailed)ă ă Nă X2ă xxiiă 230 163 ă ă PH ăL Că10:ăK TăQU ăH IăQUIăB Iă B ngăs ă1:ăKi măđ nhăđ ăphùăh păc aămôăhìnhă Modelă Ră 1ă 828aă AdjustedăRă Squareă RăSquare 686 Std.ăErrorăofă theăEstimateă DurbinWatsonă 41824ă ă a.ăPredictors:ă(Constant),ăX6,ăX2,ăX3,ăX1,ăX4,ăX5ă ă b.ăDependentăVariable:ăYă B ngăs ă2:ăPhơnătíchăph ă 1.879 ă ngăsaiăANOVAăv iăbi năph ăthu că Sumăofă Squaresă Modelă 1ă 674 dfă MeanăSquare Regressionă 59.524 Residuală 27.288 156 Totală 86.812 162 ă Fă Sig.ă 9.921 56.715ă ă 175 ă a.ăPredictors:ă(Constant),ăX6,ăX2,ăX3,ăX1,ăX4,ăX5ă ă ă b.ăDependentăVariable:ăYă a B ngăs ă3:ăCoefficients ă ă ă ă ă ă ă 000a Coefficientsa Unstandardizedă Coefficientsă Standardizedă Coefficients Modelă Bă 1ă -.972ă 285 ă X1ă 275ă 050 294 5.473 000ă 696 1.437 X2ă 262ă 049 272 5.293 000ă 766 1.306 X3ă 259ă 056 233 4.651 000ă 803 1.246 X4ă 230ă 072 179 3.210 002ă 647 1.545 X5ă 131ă 048 152 2.719 007ă 642 1.559 130ă a.ăDependentăVariable:ăYă ă 047 124 2.740 007ă ă 977 1.023 (Constant)ă X6ă Std.ăError Collinearityă Statisticsă Betaă ă Sig.ă Tolerance VIFă ă -3.412 001ăă ă ă ă ă ă   tă xxiiiă ă ă ă PH ăL Că11:ăMAăTR NăT NGăQUANăH NGăSPEARMANă Correlations ă ă ă Spearman ABSRE Correlationă 'sărhoă S1ă Coefficientă Sig.ă(2tailed)ă Nă X1ă X2ă X3ă X4ă X5ă   Correlationă Coefficientă ABSRES 1ă X2ă X4ă X3ă X5ă X6ă 1.000 -.043 -.121 109ă 074ă -.007 025 163 583 124 165ă 349ă 929 753 163 163 163ă 163ă 163 163 ** ** 145 -.043 1.000 379** 328**ă 467 ă.557 Sig.ă(2tailed)ă 583 Nă 163 Correlationă Coefficientă X1ă 000 000ă 000ă 000 064 163 163 163ă 163ă 163 163 ** ** 070 -.121 379** 1.000 269**ă 383 ă.429 Sig.ă(2tailed)ă 124 000 Nă 163 163 001ă 000ă 000 371 163 163ă 163ă 163 163 Correlationă Coefficientă ** ** 078 109 328** 269** 1.000ă 398 ă.364 Sig.ă(2tailed)ă 165 000 001 Nă 163 163 Correlationă Coefficientă 074 467** 383** 398**ă 1.000ă.466 Sig.ă(2tailed)ă 349 000 000 000ă Nă 163 163 Correlationă Coefficientă 163 163 ă 000ă 000 320 163ă 163ă 163 ** 163 105 ă 000 182 163ă 163ă 163 163 ** -.007 557** 429** 364**ă 466 ă 1.000 128 Sig.ă(2tailed)ă 929 000 000 000ă 000ă Nă 163 163 xxivă 163 103 163ă 163ă 163 163 ă X6ă Correlationă Coefficientă 025 145 070 078ă 105ă 128 1.000 Sig.ă(2tailed)ă 753 064 371 320ă 182ă 103 Nă 163 163 163ă 163ă 163 163 ă ă 163 ă **ăCorrelationăisăsignificantăatătheă0.01ălevelă(2-tailed)ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă ă   xxvă ă       ă PH ăL Că12:ăBI Uă ăVĨă ăTH ă Hìnhă1:ăăBi uăđ ăphơnătánăc aăph năd ă ă Hìnhă2:ă ăth ăHistogramă ă ă ă ă ă   xxviă ă PH ăL Că13:ăKI Mă NHăTRUNGăBỊNHăT NGăTH ă B ngă1:ăPhơnătíchăt-testăv ăgi iătínhă GroupăStatisticsă ă Gioi_tinhă Nă Yă Namă Nuă Std.ă Deviationă Meană Std.ăErroră Meană 98ă 3.7143 75386 07615ă 65ă 3.8000 70045 08688ă ă ă Levene'săTestă forăEqualityăofă Variancesă t-testăforăEqualityăofăMeansă ă Fă Yă Equalăvariancesă assumedă ă Equalăvariancesă ă notăassumedă ă Sig.ă 812 Tă 369 -.731 ă 161 466ă -.08571 11727 -.742 144.025 459ă -.08571 11553 B ngă2:ăPhơnătíchăANOVAăv ăđ ătu iă TestăofăHomogeneityăofăVariancesă ă Yă Leveneă Statistică ă 330ă ă df1ă ă df2ă 3ă 159 Sig.ă 804 ă ă ă ă   dfă Std.ă Meană Erroră Sig.ă(2- Differenc Differen tailed)ă eă ceă xxviiă ă ANOVAă ă Yă ă ă Sumăofă Squaresă ă BetweenăGroupsă dfă ă MeanăSquare 3.592 WithinăGroupsă 83.220 159 Totală ă 86.812 162 ă ă Fă 1.197 Sig.ă 523 ă 2.288ă ă ă ă ă ă 081 B ngă3:ăPhơnătíchăANOVAăv ăngh ănghi pă TestăofăHomogeneityăofăVariancesă ă Yă ă Leveneă Statistică df1ă 750ă ă ă df2ă 3ă Sig.ă 159 524 ANOVAă ă Yă ă Sumăofă Squaresă ă BetweenăGroupsă ă dfă MeanăSquare 819 WithinăGroupsă 85.993 159 Totală 86.812 162 ă ă B ngă4:ăPhơnătíchăANOVAăv ăthuănh pă TestăofăHomogeneityăofăVariancesă ă Yă Leveneă Statistică 1.314ă   ă df1ă ă df2ă 3ă 159 Sig.ă 272 xxviiiă Fă 273 Sig.ă 541 ă 505ă ă ă ă 679 ă ă ANOVAă Yă ă ă ă ă Sumăofă Squaresă BetweenăGroupsă dfă ă MeanăSquare 8.948 WithinăGroupsă 77.864 159 Totală 86.812 162 ă Fă 2.983 Thu_nhapă ă ă Meană 490 ă ă ă ă Nă Std.ăDeviation Duoiă7ătrieuă 3.3333 18 93148 7ădenă9ătrieuă 3.5062 40 73268 10ădenă14ătrieuă 3.8556 71 64871 Tuă15ătrieuătroălenă 4.0294 34 62086 Totală 3.7485 163 73204 ă ă       xxixă Sig.ă 6.091ă ă Reportă Yă ă 001 [...]... ngăthuăhútăkháchăhƠngăcho các nhƠăs năxu tăvƠăđ iălýăbánăl trên đ aăbƠnăthƠnhăph ăH Chí Minh. ă 1.3 iăt ng,ăcơuăh iăvƠăph măvi nghiên c u:ă - Cơuăh i nghiên c u:ă + Các y uăt ănƠo tác đ ngăđ năquy tăđ nh mua máy l nhăc aăng i tiêu dùng trên đ aăbƠnăthƠnhăph ăH Chí Minh? ă +ăM căđ ă nhăh ngăc a các y uăt ănƠyăđ năquy tăđ nh mua máy l nhăc aăng iăă tiêu dùng trên đ aăbƠnăthƠnhăph ăH Chí Minh raăsao?ă + Các hưngăs... nhă mua máy l nhă c aă ng i tiêu dùng trên đ aăbƠnăthƠnhăph ăH Chí Minh. ă H4:ăGiáătr ăc măxúcăcóăquanăh ăcùngăchi uăđ năquy tăđ nh mua máy l nhăc aăng iă tiêu dùng trên đ aăbƠnăthƠnhăph ăH Chí Minh. ă H5:ă iălýăbánăl ăcóăquanăh ăcùngăchi uăđ năquy tăđ nh mua máy l nhăc aăng iă tiêu dùng trên đ aăbƠnăthƠnhăph ăH Chí Minh. ă H6:ă Ngu nă thôngă tină cóă quană h ă cùngă chi uă đ nă quy tă đ nhă mua máy ... năkho n. Tác gi ăch năđ ătƠiă Nghiên c u các y uăt ă nhăh ngăđ năquy tăđ nh mua máy l nhăc aăng H Chí Minh , tác gi ămu năt pătrungăkh oăsátăng i tiêu dùng trên đ aăbƠnăthƠnhăph ă i tiêu dùng t iăkhuăv căt pătrungă các trungă tơmă đi nă máy l nă c aă thƠnhă ph ă đ ă cóă cáiă nhìnă chínhă xácă nh t,ă t ă đóă xácă đ nhăđ   c các y uăt tác đ ngăđ năquy tăđ nh mua máy l nhăc aăng -ă1ă-ă i tiêu dùng vƠă... iăgianăt i.ăă 1.2 M c tiêu nghiên c u:ă - Xácăđ nh các y uăt tác đ ngăđ năquy tăđ nh mua máy l nhăc aăng i tiêu dùng trên đ aăbƠnăthƠnhăph ăH Chí Minh; ăphátătri năthangăđoăc aănh ngăy uăt ănƠy;ă - Xơyă d ngă vƠă ki mă đ nhă môă hìnhă các y uă t ă tác đ ngă đ nă quy tă đ nhă mua máy l nhăc aăng i tiêu dùng trên đ aăbƠnăthƠnhăph ăH Chí Minh, ăt ăđóăđánhăgiáăt mă quanătr ngăc a các y uăt ănƠy;ă -... nhă ch n mua máy l nhă ă ă ă Giáătr ăc măxucă iălỦăbánăl ă ă ă Ngu năthôngătină Hìnhă2.13ăMôăhình nghiên c uăđ ăxu tă  Các gi ăthuy t nghiên c u:ă   -ă25ă-ă ă H1:ăTh ngăhi uăcóăquanăh ăcùngăchi uăđ năquy tăđ nh mua máy l nhăc aăng iă tiêu dùng trên đ aăbƠnăthƠnhăph ăH Chí Minh. ă H2:ăS năph măcóăquanăh ăcùngăchi uăđ năquy tăđ nh mua máy l nhăc aăng i tiêu dùng trên đ aăbƠnăthƠnhăph ăH Chí Minh. ă... th ă tr ngă máy l nhă t iă thƠnhăph ăH Chí Minh. ăTi pătheoăti năhƠnhăph ngăv năth ă10ăng i tiêu dùng đ ăxơyăd ngăb ngăcơuăh iăchínhăth c.ă  Nghiên c uăđ nhăl ng:ă - Hìnhăth căph ngăv n:ăph ngăv nătr căti p.ă - Quyămôăm u:ă163ăng i tiêu dùng đưăs ăd ngăvƠăđangăcóăýăđ nh mua máy l nhă trên đ aăbƠnăthƠnhăph ăH Chí Minh. ă - Ph ngăphápăch năm u:ăph ngăphápăphiăxácăsu t,ăb tăk ăng i tiêu dùng nƠoăđưă... ôngăb ngăSôngă căbánăra trên th ătr V iănh ngăs ăli uăs ăb ă trên, tác gi ăl aăch năth ătr ng.ăă ng tiêu th máy l nhăl nă nh tă ăVi tăNamălƠăthƠnhăph ăH Chí Minh đ ăphơnătích các y uăt tác đ ngăđ năquy tă đ nhăch n mua máy l nhăc aăng 2.3ăă ă i tiêu dùng. ăă ăxu tămôăhình nghiên c u:ă S năph m máy l nhălƠăm tălo iăs năph măchuyênăbi t,ăthu cănhómăhƠngălơuăb nă đ ngăth i máy l nhălƠăs năph măh uăhình.ăCôngăngh... tăc ngănh các đ iălýăbánăl ăc nălƠmăgìăđ ănơngăcaoăhi uăqu ă kinhădoanh?ă - iăt ngăkh oăsát:ăng i tiêu dùng đưăs ăd ngăvƠăđangăcóăýăđ nh mua máy l nhă trên đ aăbƠnăthƠnhăph ăH Chí Minh. ă - Ph măvi nghiên c u: nghiên c uăđ căth căhi năt iăm tăs ătrungătơmăđi n máy ă Qu nă1ăvƠăQu nă5ătrongăth iăgianăt ăthángă6ăđ năthángă10ăn mă2015.ă 1.4 Ph ngăpháp nghiên c u:ă (1) Ph ng pháp nghiên c u: Nghiên c... n máy nóiăchungăvƠ máy l nhănóiăriêngălƠăhƠngălơuăb nănênăkhiăraăquy tă đ nh mua hƠng,ăng h i:ăng i tiêu dùng luônăcóăs ăcơnănh căr tăk ăDoăđóătr ăl iăđ c các cơuă i tiêu dùng mua máy l nhă ăđơu,ăkhiănƠo,ăbaoănhiêu,ăbaoănhiêuăm tăl năậăb ă tác đ ngăb i các y uăt ăm uămư,ăgiáăc ,ăti păth ,ăch tăl ngănh ăth ănƠoă ălƠăđi uăr tă quanătr ngăđ iăv i các hưngăs năxu tăc ngănh ăđ iălýăbánăl ă ă Hi nănay, tác gi... n mua gì,ăsaoăh ăl i mua s năph m,ăd chăv ăđó,ăt iăsaoăh ă mua nhưnăhi uăđó,ăh mua nh ăth ănƠo, mua ăđơu,ăkhiănƠo mua vƠăm căđ mua raă sao…ăđ ăxơyăd ngăchi năl cămarketingăthúcăđ yăng i tiêu dùng mua s măd chăv ,ă s năph măc aămình.ăDoăv y, các hưngăs năxu t,ăđ iălýăphơnăph iăvƠ các nhƠămarketingă ph iăn măb tărõănhuăc uăc aăkháchăhƠngăc ngănh ănh ngăy uăt tác đ ngăđ năhƠnhăviă tiêu dùng. ă Philipă Kotleră