3.3. Thiết kế nghiên cứu định lượng
3.3.1. Cách thức thực hiện nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu định lượng nhằm mục đích đo lường cảm nhận của các khách hàng mua trực tuyến trên thiết bị di động với các nhân tố đã được xác định trong mô hình ở bước nghiên cứu định tính và kiểm định mô hình nghiên cứu. Ở giai đoạn này tác giả sẽ tiến hành thực hiện nghiên cứu thông qua phương pháp phỏng vấn trực tiếp người tiêu dùng bằng bảng khảo sát và phỏng vấn trực tuyến người tiêu dùng thông qua Google Form. Sau đó xử lí và phân tích số liệu bằng phần mềm SPSS Statistics 20 và Amos 20.
3.3.2. Nguồn thông tin
Thông tin thứ cấp: Các thống kê về tỉ lệ thiết bị sử dụng mạng di động, tỉ lệ dân số mua hàng trực tuyến thông qua thiết bị di động trên thế giới và tại Việt Nam, thông tin về tình hình phát triển của TMDĐ trong và ngoài nước. Các thông tin được thu thập từ trang web của các tổ chức, cơ quan nghiên cứu.
Thông tin sơ cấp: Thông tin sơ cấp được thu thập bằng bảng khảo sát từ các khách hàng mua trực tuyến hàng tiêu dùng thông qua thiết bị di động tại thành phố Hồ Chí Minh.
3.3.3. Thiết kế bảng câu hỏi nghiên cứu định lượng và thang đo
Bảng câu hỏi khảo sát trong nghiên cứu được xây dựng từ nghiên cứu định tính dựa trên kết quả của phỏng vấn nhóm với chuyên gia và người tiêu dùng. Bảng câu hỏi khảo sát sử dụng thang đo khoảng cách Likert để đo lường, thang đo này cho độ chính xác cao và thường được sử dụng trong các nghiên cứu định lượng. Thang đo Likert 5 mức độ dùng để đo lường về mức độ đồng ý hay không đồng ý với các phát biểu từ mức 1 là “Hoàn toàn không đồng ý” đến mức 5 là “Hoàn toàn đồng ý”.
Nội dung bảng câu hỏi bao gồm 5 phần:
- Phần 1: Giới thiệu về tác giả và nội dung nghiên cứu.
- Phần 2: Câu hỏi gạn lọc nhằm mục đích lựa chọn đối tượng khảo sát phù hợp với nghiên cứu.
- Phần 3: Các câu hỏi chính liên quan đến nghiên cứu.
- Phần 4: Các câu hỏi liên quan đến thông tin của khách hàng nhằm phục vụ cho thống kê mô tả.
- Phần 5: Lời cảm ơn.
Chi tiết của bảng câu hỏi khảo sát có thể được xem thêm tại phần phụ lục 4.
3.3.4. Thiết kế mẫu và phương pháp điều tra chọn mẫu
Thiết kế mẫu nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu có kích thước mẫu tùy thuộc vào phương pháp ước lượng trong nghiên cứu và có nhiều phương pháp ước lượng khác nhau. Đối với phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA), theo Hair và cộng sự (2006), kích thước mẫu được dựa vào mức tối thiểu và số lượng biến quan sát được đưa vào phân tích của mô hình. Trong đó, mức tối thiểu là 50, số lượng mẫu tối thiểu cần thiết để có thể tiến hành phân tích nhân tố khám phá. Và tỉ lệ của số mẫu so với biến phân tích là 5:1, nghĩa là với mỗi biến quan sát, nghiên cứu cần có ít nhất 5 mẫu. Trong phần nghiên cứu định tính để xây dựng thang đo, tác giả đã xác định được có tất cả 29 biến quan sát. Vì vậy, kích thước mẫu cần thiết cho phân tích là: 29 x 5 = 145 mẫu.
Trên cơ sở những phân tích ở trên, số mẫu tối thiểu cần đạt được là 145 mẫu để có thể tiến hành phân tích nhân tố khám phá, phân tích khẳng định và phân tích cấu trúc tuyến tính.
Phương pháp điều tra chọn mẫu
Mẫu sẽ được chọn theo phương pháp thuận tiện, đây là phương pháp lấy mẫu dựa trên sự thuận lợi, dễ tiếp cận, dễ lấy thông tin. Nhà nghiên cứu có thể lấy mẫu ở những nơi mà nhà nghiên cứu có khả năng bắt gặp được đối tượng cần lấy mẫu. Phương pháp này có ưu điểm là nhanh chóng tiếp cận được đối tượng cần lấy mẫu và được sử dụng phổ biến khi bị giới hạn về thời gian và chi phí.
Do thành phố Hồ Chí Minh là một trong những thành phố lớn và có số lượng người tiêu dùng mua hàng trực tuyến đứng đầu trong cả nước (Cục Thương mại điện tử và Công nghệ thông tin, 2016). Vì vậy, tác giả sẽ tiến hành khảo sát các đối tượng là những khách hàng đã từng mua hàng tiêu dùng trên thiết bị di động và hiện đang sinh sống tại thành phố Hồ Chí Minh. Do phương pháp lấy mẫu thuận tiện thì kích cỡ mẫu phải lớn mới đại diện được cho tổng thể nghiên cứu và dự phòng trường hợp các bảng khảo sát bị bỏ trống hoặc có sai sót trong quá trình trả lời. Tác giả quyết định phát ra số bảng câu hỏi nhiều hơn dự kiến. Phương pháp thực hiện như sau:
- Khảo sát trực tiếp bằng bảng câu hỏi: Tác giả tiến hành phát ra 250 bảng câu hỏi cho những cá nhân là sinh viên, học viên cao học, bạn bè và các nhân viên, viên chức đang học tập và làm việc tại thành phố Hồ Chí Minh.
- Khảo sát trực tuyến: Tác giả xây dựng bảng câu hỏi khảo sát bằng Google Form. Sau đó tiến hành khảo sát bằng cách chia sẻ đường dẫn của trang khảo sát cho bạn bè và trên các trang mạng xã hội cho tới khi thu thập đủ số mẫu cần thiết.
- Khảo sát sẽ tập trung vào nghiên cứu các đối tượng mua nhóm mặt hàng máy tính, điện thoại, đồ dùng văn phòng; thời trang và phụ kiện; hàng điện lạnh, thiết bị gia dụng; nội thất, ngoại thất. Do đây là các nhóm mặt hàng được người tiêu dùng mua trực tuyến nhiều nhất (Cục Thương mại điện tử và Công nghệ thông tin, 2016).
Sau khoảng 2 tháng từ lúc bắt đầu tiến hành khảo sát. Tác giả thu được 221 mẫu hợp lệ từ khảo sát trực tiếp bằng bảng câu hỏi và 107 mẫu hợp lệ từ khảo sát trực tuyến.
3.3.5. Phương pháp phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập đủ số mẫu cần thiết, tác giả tiến hành mã hóa và nhập liệu vào phần mềm SPSS phiên bản 20. Sau đó sử dụng phần mềm để làm sạch và phân tích dữ liệu qua các bước như sau:
Thống kê mô tả: Bước đầu tiên, tác giả sử dụng thống kê mô tả để mô tả các đặc điểm của đối tượng phỏng vấn như tuổi tác, giới tính, nghề nghiệp,…
Kiểm định và đánh giá độ tin cậy của các thang đo: Để kiểm định độ tin cậy của thang đo cũng như đánh giá các biến quan sát, tác giả sử dụng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha. Việc sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố khám phá EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các nhân tố giả (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009). Theo ý kiến của nhiều chuyên gia, một thang đo được đánh giá tốt khi có hệ số Cronbach Alpha’s từ 0,8 trở lên do hệ số càng lớn thì độ nhất quán nội tại càng cao; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc mới trong bối cảnh nghiên cứu. Ngoài ra, hệ số Cronbach’s Alpha khi loại biến phải nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo. Bên cạnh đó, các biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ 0,3 được xem là biến rác và bị loại khỏi thang đo để tăng độ tin cậy cho thang đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis EFA): Phân tích nhân tố khám phá EFA dùng để đánh giá giá trị phân biệt, giá trị hội tụ của thang đo và rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát thành một tập mới gọn hơn và ý nghĩa hơn. Khi sử dụng phân tích EFA cần chú ý một số điểm như sau:
- Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) là chỉ số thể hiện sự tương quan giữa các biến và nhân tố. Hệ số này phải thỏa điều kiện > 0,5. Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của việc áp dụng phân tích nhân tố vào trong nghiên cứu và nên nằm trong khoảng 0,5 ≤ KMO ≤ 1 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
- Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết H0: Độ tương quan giữa các biến số quan sát bằng 0. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig <0,05) thì các biến có tương quan với nhau trong tổng thể.
- Tổng phương sai trích phải lớn hơn hoặc bằng 50% thì thang đo mới hợp lệ.
- Trong phân tích, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Axis Factoring đi cùng với phép xoay Promax và điểm dừng khi trích các nhân tố có hệ số Enginevalue lớn hơn 1 để nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
Phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis - CFA): Sau khi chạy phân tích nhân tố EFA, tác giả tiến hành phân tích nhân tố khẳng định CFA để xác định mô hình các nhân tố cấu thành được tìm ra bởi phân tích EFA trước đó có làm nền tảng cho các quan sát hay không. Hay có thể nói CFA cho biết việc đưa ra các nhân tố về mặt lý thuyết phù hợp với dữ liệu thực tế đến mức nào nhằm mục đích đảm bảo các mô hình và thang đo là phù hợp.
Trong phân tích nhân tố khẳng định CFA, để đo lường mức độ phù hợp của mô hình với thông tin thị trường, các nhà nghiên cứu thường sử dụng Chi-square (CMIN); Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df); Chỉ số thích hợp so sánh (CFI - Comparative Fit Index); Chỉ số Tucker & Lewis (TLI - Tucker & Lewis Index); Chỉ số RMSEA. Mô hình được xem là thích hợp với dữ liệu thị trường khi kiểm định Chi-Square có P-value > 0.05; các giá trị TLI, CFI, GFI ≥ 0.9; CMIN/df ≤ 2; RMSEA ≤ 0.08 (Hair, 2010). Bên cạnh đó, mô hình cần thực hiện thêm một số đánh giá khác:
Đo lường tính đơn hướng: Theo Hair và cộng sựError! Bookmark not defined., mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu thị trường cho chúng ta điều kiện cần và đủ để cho tập biến quan sát đạt được tính đơn hướng, trừ trường hợp các sai số của các biến quan sát có tương quan với nhau.
Giá trị hội tụ: Thang đo đạt giá trị hội tụ nếu các trọng số chuẩn hóa đều lớn hơn 0,5 và có ý nghĩa thống kê P-value < 0,05 (Anderson và Gerbing, 1988).
Giá trị phân biệt: Giá trị phân biệt đạt được khi tương quan giữa hai thành phần của khái niệm hoặc hai khái niệm đạt được khi hệ số tương quan của chúng < 1 và có ý nghĩa thống kê (Steenkamp và Van Trijp, 1991).
Độ tin cậy của thang đo: Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua: hệ số tin cậy tổng hợp (composite reliability); phương sai trích AVE (variance extracted). Phương sai trích cần đạt từ 0.5 trở lên, hệ số tin cậy tổng hợp đạt trên 0.6 (Hair, 2010).
Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (Structural Equation Model - SEM):
Mô hình cấu trúc tuyến tính SEM được sử dụng sau khi kiểm định sự phù hợp của mô hình với dữ liệu. SEM được sử dụng để kiểm tra các giả thuyết về mối quan hệ nhân quả giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Bên cạnh đó, SEM cho phép nhà nghiên cứu kiểm định một tập hợp nhiều phương trình hồi quy cùng một lúc.
Phân tích phương sai ANOVA: Kỹ thuật phân tích phương sai ANOVA được dùng để kiểm định giả thuyết các tổng thể nhóm có trị trung bình bằng nhau (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Tóm tắt chương 3
Dựa trên các lý thuyết về các nhân tố, mối quan hệ và mô hình nghiên cứu được đề xuất ở chương 2. Trong chương 3 này, tác giả giới thiệu tổng quan về quy trình nghiên cứu, các bước thiết kế nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Tác giả tóm tắt các bước như sau:
Thiết kế nghiên cứu định tính: Tác giả tiến hánh phỏng vấn nhóm với 5 chuyên gia trong lĩnh vực TMDĐ và 10 người tiêu dùng đã từng mua trực tuyến trên thiết bị di động nhằm mục đích kiểm tra và điều chỉnh mô hình lý thuyết, các giả thuyết cho hợp lí. Kết quả phỏng vấn cho thấy mô hình nghiên cứu đề xuất và các giả thuyết được đa số thành viên tham gia phỏng vấn đồng ý nên sẽ được giữ nguyên. Sau đó tác giả tiến hành xây dựng và điều chỉnh thang đo. Trong quá trình điều chỉnh thang đo, tác giả xem xét độ chính xác của các biến quan sát, loại bỏ hay bổ sung thêm các biến quan sát cần thiết cho thang đo, điều chỉnh câu chữ để nội dung của thang đo được rõ nghĩa, dễ hiểu hơn. Từ kết quả từ nghiên cứu định tính thu được 8 thang đo với 29 biến quan sát. Sau bước này, tác giả sẽ tiến hành xây dựng bảng câu hỏi khảo sát chính thức từ thang đo đã được điều chỉnh và tiến hành nghiên cứu định lượng.
Thiết kế nghiên cứu định lượng: Nghiên cứu định lượng được tiến hàng bằng cách khảo sát trực tiếp thông qua bảng câu hỏi và khảo sát trực tuyến với Google Form. Đối tượng của cuộc khảo sát là các khách hàng sinh sống tại thành phố Hồ Chí Minh và đã từng mua hàng tiêu dùng trên thiết bị di động. Các dữ liệu thu thập sau khi được làm sạch sẽ được xử lí trên phần mềm SPSS và Amos để tiến hành phân tích thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích nhân tố khẳng định CFA, phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM và phân tích phương sai ANOVA. Chi tiết về phân tích được trình bày ở chương 4.
Phần tiếp: https://kholuanvan.hotronghiencuu.com/2022/09/mua-sam-tb-di-dong-truc-tuyen-hcm-10.html
Trung tâm Hỗ trợ nghiên cứu
Phone 24/7: 086 978 6862 (Mr Hùng)
Viết luận văn thuê trọn gói 0924 04 03 88 (Ms. Bông) Email: Bong.4388@gmail.com
***Dịch vụ SPSS- AMOS- SmartPLS***
Hotline, zalo: 086 978 6862.
Quét mã QR để kết bạn ZALO.Vui lòng kết bạn trước khi nhắn tin. Để có phản hồi nhanh nhất hãy gọi thẳng số điện thoại bên trên 24/7
0 nhận xét:
Đăng nhận xét