Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Thể thao điện tử (e-Sports) xuất hiện trên thế giới từ năm 1972 với sự kiện đầu tiên mang tên "Intergalactic Spacewar Olympics" tổ chức tại Đại học Stanford và nhanh chóng phát triển từ một thị trường ngách thành hiện tượng giải trí toàn cầu. Tại Việt Nam, e-Sports bắt đầu được định hình khi Bộ Văn hóa, Thể thao và Du lịch đưa vào chương trình thi đấu tại Đại hội Thể thao Trong nhà Châu Á lần thứ 3 (Asian Indoor Games 3) năm 2009. Đến năm 2018, thể thao điện tử Việt Nam ghi nhận dấu mốc chuyên nghiệp hóa quan trọng khi tổ chức thành công giải đấu Vietnam Championship Series (VCS) do nhà phát hành Riot Games công nhận.

Theo báo cáo của Appota Esports (2019), quy mô người chơi e-Sports tại Việt Nam tăng trưởng từ 3 triệu người (năm 2016) lên 26 triệu người (năm 2019); tổng giá trị tiền thưởng các giải đấu tăng từ 216 nghìn USD (năm 2015) lên 787 nghìn USD (năm 2018). Báo cáo cũng dự báo doanh thu ngành e-Sports Việt Nam sẽ đạt trên 365 triệu USD và quy mô toàn thị trường Đông Nam Á chạm mốc 10 tỷ USD vào năm 2025. Trước tiềm năng kinh tế lớn, các nhãn hàng đã đẩy mạnh việc ứng dụng hình thức tài trợ truyền thống vào các giải đấu thể thao điện tử. Mặc dù trên thế giới đã có nhiều công trình nghiên cứu về hiệu quả tài trợ e-Sports (như Cuesta-Valiño và cộng sự, 2022; Koronios và cộng sự, 2016), bối cảnh học thuật tại Việt Nam vẫn còn thiếu các nghiên cứu trực tiếp đánh giá tác động của tài trợ thể thao điện tử đến trạng thái tâm lý và hành vi của người xem. Khóa luận tốt nghiệp "Các yếu tố ảnh hưởng đến hạnh phúc của người xem trong chương trình thể thao điện tử" của tác giả Lê Hà Thu (Trường Đại học Kinh tế - Đại học Quốc gia Hà Nội) được thực hiện nhằm lấp đầy khoảng trống nghiên cứu này.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài:

  • Mục tiêu tổng quát: Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hạnh phúc của người xem trong chương trình thể thao điện tử; từ đó đề xuất các hàm ý quản trị nhằm phát triển hiệu quả hình ảnh nhà tài trợ và thúc đẩy quyết định ủng hộ, mua sản phẩm của khán giả.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến hạnh phúc của người xem (khán giả) trong chương trình thể thao điện tử.
    2. Đo lường mức độ tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến hạnh phúc của người xem (khán giả) trong chương trình thể thao điện tử.
    3. Đề xuất một số giải pháp nhằm nâng cao hạnh phúc của người xem và phát triển hình ảnh tài trợ, thúc đẩy người tiêu dùng đưa ra quyết định mua sản phẩm của nhà tài trợ.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố ảnh hưởng đến hạnh phúc của người xem (khán giả) trong chương trình thể thao điện tử.
  • Đối tượng khách thể khảo sát: Người tiêu dùng/khán giả đã từng theo dõi các chương trình thể thao điện tử đang sinh sống tại Hà Nội.
  • Phạm vi không gian: Địa bàn thành phố Hà Nội (khảo sát tại các địa điểm công cộng và các trường đại học).
  • Phạm vi thời gian: Thu thập và phân tích dữ liệu thực tế từ tháng 3/2023 đến tháng 5/2023.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận kế thừa và tích hợp các lý thuyết, mô hình đo lường hành vi và phản ứng tài trợ từ các nghiên cứu quốc tế:

  • Mô hình nghiên cứu của Cuesta-Valiño và cộng sự (2022): Cung cấp cơ sở xây dựng các khái niệm và thang đo về Thông tin về giải đấu (SE), Sự phổ biến của nhà tài trợ (US), Sự phù hợp của nhà tài trợ (SS), Thái độ của người xem (AT) và Ý định mua hàng (PI).
  • Mô hình nghiên cứu của Jihye Kim và Minseong Kim (2020): Cung cấp nền tảng lý thuyết và thang đo cho các biến Kỹ năng của người chơi (PS), Hạnh phúc của người xem (SWB) và Sự trung thành (LOY).
  • Mô hình phản ứng tài trợ của Speed và Thompson (2000): Cung cấp cơ sở giải thích mối liên kết giữa nhận thức về sự kiện, nhận thức về nhà tài trợ và phản ứng ủng hộ thương hiệu.
  • Mô hình SOR (Stimulus - Organism - Response) của Fernando và cộng sự (2022): Giải thích cơ chế kích thích từ môi trường thể thao điện tử dẫn tới trạng thái nội tại (hạnh phúc) và phản ứng hành vi của khán giả.
Ký hiệu biến Tên khái niệm nghiên cứu Số biến quan sát Nguồn kế thừa
SE Thông tin về giải đấu 3 Cuesta-Valiño và cộng sự (2022)
PS Kỹ năng của người chơi 3 Jihye Kim và Minseong Kim (2020)
US Sự phổ biến của nhà tài trợ 4 Cuesta-Valiño và cộng sự (2022); Speed và Thompson (2000)
SS Sự phù hợp của nhà tài trợ 4 Cuesta-Valiño và cộng sự (2022)
AT Thái độ của người xem 3 Cuesta-Valiño và cộng sự (2022); Speed và Thompson (2000)
SWB Hạnh phúc của người xem 3 Jihye Kim và Minseong Kim (2020)
PI Ý định mua hàng 4 Cuesta-Valiño và cộng sự (2022); Speed và Thompson (2000)
LOY Sự trung thành 4 Jihye Kim và Minseong Kim (2020)

Toàn bộ 28 biến quan sát được đánh giá bằng thang đo Likert 7 điểm (từ 1: "Rất không đồng ý" đến 7: "Rất đồng ý").

Quy trình và phương pháp nghiên cứu thực tế: Nghiên cứu được thiết kế theo quy trình 8 bước triển khai qua 3 giai đoạn:

  1. Nghiên cứu định tính: Thực hiện bằng phương pháp thảo luận nhóm trực tuyến qua Google Meet với dàn bài phỏng vấn nhằm hoàn thiện câu từ, khẳng định tính phù hợp của 8 cấu trúc thang đo với đối tượng người theo dõi thể thao điện tử tại Việt Nam.
  2. Nghiên cứu định lượng sơ bộ: Thực hiện khảo sát thử nghiệm với cỡ mẫu $n = 140$ để đánh giá sơ bộ chất lượng biến quan sát và độ tin cậy thang đo thông qua chỉ số độ tin cậy tổng hợp (CR > 0.8) và hệ số tải ngoài (Outer Loading > 0.708).
  3. Nghiên cứu định lượng chính thức: Sử dụng phương pháp lấy mẫu phi xác suất (thuận tiện). Tác giả phát đi 300 phiếu khảo sát (kết hợp bảng hỏi trực tuyến Google Form và phiếu giấy tại các trường đại học, địa điểm công cộng ở Hà Nội), thu về 228 phiếu, sau khi làm sạch loại bỏ 28 phiếu không hợp lệ, dữ liệu chính thức còn lại $n = 200$ mẫu hợp lệ.
  4. Phương pháp xử lý dữ liệu:
    • Microsoft Excel: Làm sạch, lọc dữ liệu và mã hóa biến số.
    • SPSS 25.0: Thống kê mô tả đặc điểm nhân khẩu học của mẫu.
    • SmartPLS 3.0: Đánh giá mô hình đo lường (độ tin cậy nhất quán nội tại CR, giá trị hội tụ AVE, giá trị phân biệt theo Fornell-Larcker và HTMT); phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính PLS-SEM; kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến (VIF); kiểm định giả thuyết và các tác động trực tiếp/gián tiếp qua thuật toán Bootstrap không tham số (lặp lại 5.000 lần); phân tích hệ số xác định $R^2$, hệ số tác động $f^2$, phân tích bản đồ tầm quan trọng - hiệu suất (IPMA) và phân tích đa nhóm (PLS-MGA).

Nội dung chính theo từng chương

Mở đầu

Phần mở đầu trình bày tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh thể thao điện tử Việt Nam phát triển nhanh chóng nhưng thiếu các nghiên cứu định lượng về giá trị tài trợ và cảm xúc khán giả. Tác giả xác định rõ 3 mục tiêu cụ thể, đối tượng nghiên cứu, phạm vi không gian tại Hà Nội trong thời gian từ tháng 3/2023 đến tháng 5/2023, phương pháp nghiên cứu hỗn hợp và bố cục đề tài gồm 4 chương chính cùng phần mở đầu, phụ lục.

Chương 1: Tổng quan nghiên cứu và cơ sở lý luận

Chương 1 hệ thống hóa các khái niệm nền tảng: thể thao điện tử, tài trợ thương mại, tài trợ trong thể thao và tài trợ trong e-Sports. Tác giả phân tích sâu 4 công trình nghiên cứu tiêu biểu làm cơ sở lý luận:

  • Cuesta-Valiño và cộng sự (2022) về hình ảnh tài trợ tại Tây Ban Nha ($n = 445$).
  • Fernando và cộng sự (2022) về mô hình SOR trong hành vi khán giả e-Sports tại Indonesia ($n = 221$).
  • Jihye Kim và Minseong Kim (2020) về động lực khán giả, trải nghiệm dòng chảy và hạnh phúc chủ quan thông qua dịch vụ phát trực tiếp.
  • Speed và Thompson (2000) về các yếu tố quyết định phản ứng tài trợ thể thao tại Úc ($n = 735$). Chương này chỉ ra khoảng trống nghiên cứu tại thị trường Việt Nam và đề xuất khung mô hình gồm 8 biến nghiên cứu kế thừa từ các công trình trên.

Chương 2: Phương pháp nghiên cứu

Chương 2 trình bày chi tiết mô hình nghiên cứu đề xuất với 12 giả thuyết nghiên cứu ($H1a, H1b, H2a, H2b, H3a, H3b, H4a, H4b, H5, H6, H7a, H7b, H8$). Tác giả làm rõ quy trình nghiên cứu 8 bước:

  • Kết quả nghiên cứu định tính qua thảo luận nhóm xác nhận giữ nguyên 8 cấu trúc nhân tố và hiệu chỉnh câu chữ cho 28 biến quan sát.
  • Kết quả nghiên cứu định lượng sơ bộ với $n = 140$ mẫu xác nhận toàn bộ các biến quan sát đều có hệ số tải ngoài Outer Loading $> 0.708$, hệ số CR dao động từ 0.884 đến 0.938 (đều $> 0.8$), chỉ số AVE dao động từ 0.685 đến 0.821 (đều $> 0.5$).
  • Xác lập phương pháp khảo sát chính thức với cỡ mẫu dự kiến 300 phiếu để thu về 200 mẫu đạt chuẩn phân tích PLS-SEM.

Chương 3: Kết quả nghiên cứu

Chương 3 trình bày các kết quả phân tích định lượng trên 200 mẫu dữ liệu chính thức:

  • Đặc điểm mẫu nghiên cứu: Nữ giới chiếm 67.5% ($n = 135$), nam giới chiếm 32.5% ($n = 65$). Về độ tuổi: dưới 18 tuổi chiếm 43.5% ($n = 87$), 19–25 tuổi chiếm 11.0% ($n = 22$), 25–30 tuổi chiếm 29.0% ($n = 58$), trên 30 tuổi chiếm 16.5% ($n = 33$). Về nghề nghiệp: Học sinh, sinh viên chiếm 47.5% ($n = 95$), lao động tự do chiếm 12.0% ($n = 24$), làm thuê cho công ty chiếm 19.5% ($n = 39$), tự kinh doanh chiếm 21.0% ($n = 42$).
  • Đánh giá mô hình đo lường: Độ tin cậy tổng hợp CR của các thang đo đạt từ 0.895 đến 0.938; chỉ số AVE đạt từ 0.682 đến 0.822; hệ số tải ngoài của tất cả các biến quan sát đều $> 0.708$. Tiêu chuẩn Fornell-Larcker được thỏa mãn khi căn bậc hai AVE của từng cấu trúc (nhỏ nhất là 0.826) đều lớn hơn hệ số tương quan giữa các cặp biến (lớn nhất là 0.797).
  • Đánh giá mô hình cấu trúc: Chỉ số VIF cấu trúc đều nằm dưới ngưỡng 5 (cao nhất là 2.603), không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
  • Kiểm định Bootstrap: 7 giả thuyết trực tiếp được chấp nhận ($H2a, H3a, H4b, H5, H7a, H7b, H8$) và 5 giả thuyết bị bác bỏ ($H1a, H1b, H2b, H3b, H4a, H6$).
  • Hệ số xác định $R^2$: Mô hình giải thích được 67.4% biến thiên của Thái độ của người xem (AT) ($R^2 = 0.674$), 67.4% biến thiên của Hạnh phúc của người xem (SWB) ($R^2 = 0.674$), 63.4% biến thiên của Sự trung thành (LOY) ($R^2 = 0.634$) và 63.4% biến thiên của Ý định mua hàng (PI) ($R^2 = 0.634$).
  • Phân tích tác động gián tiếp và IPMA: Xác nhận sự tồn tại của các đường dẫn tác động gián tiếp có ý nghĩa thống kê ($p < 0.05$) từ $US \rightarrow AT \rightarrow SWB \rightarrow LOY \rightarrow PI$ và $SS \rightarrow SWB \rightarrow LOY \rightarrow PI$. Phân tích IPMA chỉ ra Sự phù hợp của nhà tài trợ (SS) và Thái độ của người xem (AT) là hai nhân tố có tầm quan trọng hàng đầu tác động đến hạnh phúc khán giả.

Chương 4: Đề xuất hàm ý quản trị

Dựa trên các mối quan hệ tác động có ý nghĩa thống kê đã được kiểm định, chương 4 đề xuất các nhóm giải pháp quản trị thực tiễn:

  • Khai thác mối liên kết giữa Hạnh phúc người xem (SWB) và Sự trung thành (LOY) để gia tăng gắn kết thương hiệu lâu dài.
  • Tận dụng Sự trung thành (LOY) để thúc đẩy Ý định mua hàng (PI) đối với các sản phẩm của nhà tài trợ.
  • Xây dựng Thái độ tích cực của người xem (AT) nhằm nâng cao Hạnh phúc (SWB) thông qua các chiến dịch tài trợ có chọn lọc.
  • Tối ưu hóa Sự phổ biến (US) và chú trọng Kỹ năng của người chơi (PS) nhằm nâng cao Thái độ tích cực của khán giả đối với nhà tài trợ.
  • Chú trọng Sự phù hợp của nhà tài trợ (SS) về mặt hình ảnh và giá trị với giải đấu e-Sports để tác động trực tiếp đến Hạnh phúc của người xem.
  • Tổng kết các hạn chế nghiên cứu về quy mô mẫu, cơ cấu nhân khẩu học và đề xuất hướng mở rộng cho các nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu

Kết quả phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính PLS-SEM thông qua thuật toán Bootstrap ($5.000$ mẫu lặp) được tổng hợp chi tiết trong bảng dưới đây:

Giả thuyết Mối quan hệ tác động Hệ số hồi quy chuẩn hóa ($\beta$) $p$-value Kết luận kiểm định
H1a Thông tin giải đấu (SE) $\rightarrow$ Thái độ người xem (AT) — 0.212 Bác bỏ ($p > 0.05$)
H1b Thông tin giải đấu (SE) $\rightarrow$ Hạnh phúc người xem (SWB) -0.790 0.790 Bác bỏ ($p > 0.05$)
H2a Kỹ năng người chơi (PS) $\rightarrow$ Thái độ người xem (AT) 0.272 0.007 Chấp nhận ($p < 0.01$)
H2b Kỹ năng người chơi (PS) $\rightarrow$ Hạnh phúc người xem (SWB) — 0.627 Bác bỏ ($p > 0.05$)
H3a Sự phổ biến nhà tài trợ (US) $\rightarrow$ Thái độ người xem (AT) 0.378 0.000 Chấp nhận ($p < 0.001$)
H3b Sự phổ biến nhà tài trợ (US) $\rightarrow$ Hạnh phúc người xem (SWB) — 0.507 Bác bỏ ($p > 0.05$)
H4a Sự phù hợp nhà tài trợ (SS) $\rightarrow$ Thái độ người xem (AT) — 0.085 Bác bỏ ($p > 0.05$)
H4b Sự phù hợp nhà tài trợ (SS) $\rightarrow$ Hạnh phúc người xem (SWB) 0.369 0.000 Chấp nhận ($p < 0.001$)
H5 Thái độ người xem (AT) $\rightarrow$ Hạnh phúc người xem (SWB) 0.441 0.000 Chấp nhận ($p < 0.001$)
H6 Thái độ người xem (AT) $\rightarrow$ Ý định mua hàng (PI) — 0.163 Bác bỏ ($p > 0.05$)
H7a Hạnh phúc người xem (SWB) $\rightarrow$ Ý định mua hàng (PI) Dương ($> 0$) 0.007 Chấp nhận ($p < 0.01$)
H7b Hạnh phúc người xem (SWB) $\rightarrow$ Sự trung thành (LOY) 0.797 0.000 Chấp nhận ($p < 0.001$)
H8 Sự trung thành (LOY) $\rightarrow$ Ý định mua hàng (PI) 0.498 0.000 Chấp nhận ($p < 0.001$)

Thứ tự mức độ tác động của các mối quan hệ được chấp nhận:

  1. Hạnh phúc của người xem (SWB) $\rightarrow$ Sự trung thành (LOY): $\beta = 0.797$ (tác động mạnh nhất).
  2. Sự trung thành (LOY) $\rightarrow$ Ý định mua hàng (PI): $\beta = 0.498$ (tác động mạnh thứ hai).
  3. Thái độ của người xem (AT) $\rightarrow$ Hạnh phúc của người xem (SWB): $\beta = 0.441$ (tác động mạnh thứ ba).
  4. Sự phổ biến của nhà tài trợ (US) $\rightarrow$ Thái độ của người xem (AT): $\beta = 0.378$ (tác động mạnh thứ tư).
  5. Sự phù hợp của nhà tài trợ (SS) $\rightarrow$ Hạnh phúc của người xem (SWB): $\beta = 0.369$ (tác động mạnh thứ năm).
  6. Kỹ năng của người chơi (PS) $\rightarrow$ Thái độ của người xem (AT): $\beta = 0.272$ (tác động mạnh thứ sáu).
  7. Hạnh phúc của người xem (SWB) $\rightarrow$ Ý định mua hàng (PI): Tác động thuận chiều có ý nghĩa thống kê ($p = 0.007$).

Đóng góp của khóa luận:

  • Về mặt học thuật: Khóa luận xây dựng và kiểm định thành công mô hình tích hợp giữa hình ảnh tài trợ, thái độ, hạnh phúc chủ quan và lòng trung thành của khán giả trong lĩnh vực thể thao điện tử tại Việt Nam. Nghiên cứu chỉ ra cơ chế tác động gián tiếp quan trọng: Kỹ năng người chơi (PS) và Sự phổ biến của nhà tài trợ (US) không tác động trực tiếp đến Hạnh phúc (SWB) mà phải thông qua biến trung gian Thái độ của người xem (AT); đồng thời Thái độ (AT) không tác động trực tiếp đến Ý định mua hàng (PI) mà phải thông qua trạng thái Hạnh phúc (SWB) và Sự trung thành (LOY).
  • Về mặt thực tiễn: Kết quả cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho các nhà quản trị thương hiệu và ban tổ chức giải đấu e-Sports tại Việt Nam: để nâng cao doanh số và ý định mua hàng của người xem, doanh nghiệp tài trợ cần tập trung vào việc tạo ra sự phù hợp về mặt hình ảnh giữa thương hiệu và giải đấu, đồng thời đồng hành cùng các giải đấu có trình độ chuyên môn cao của tuyển thủ nhằm nâng cao trải nghiệm hạnh phúc cho khán giả.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận được tác giả ghi nhận một số hạn chế cụ thể như sau:

  1. Quy mô và phạm vi mẫu nghiên cứu: Cỡ mẫu chính thức dừng lại ở 200 quan sát và phạm vi thu thập dữ liệu chỉ tập trung tại khu vực Hà Nội, do đó tính khái quát đại diện cho toàn bộ cộng đồng người xem thể thao điện tử tại các vùng miền khác ở Việt Nam chưa cao.
  2. Cơ cấu nhân khẩu học của mẫu: Tỷ lệ đáp viên tham gia khảo sát có sự chênh lệch lớn khi nữ giới chiếm đa số (67.5%), nhóm tuổi dưới 18 chiếm 43.5% và học sinh/sinh viên chiếm 47.5%, chưa phản ánh đầy đủ cơ cấu phân bổ đa dạng của các nhóm đối tượng người theo dõi thể thao điện tử có thu nhập độc lập.
  3. Tính tổng quát của bộ môn e-Sports: Nghiên cứu mới khảo sát thể thao điện tử nói chung mà chưa phân loại đánh giá theo từng tựa game cụ thể (MOBA, FPS, Battle Royale...) hoặc từng giải đấu riêng biệt, vốn có thể dẫn đến sự khác biệt về hành vi và cảm nhận tài trợ.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

  • Mở rộng phạm vi khảo sát ra các tỉnh, thành phố lớn khác (như TP. Hồ Chí Minh, Đà Nẵng) với quy mô mẫu lớn hơn nhằm nâng cao tính đại diện.
  • Nghiên cứu so sánh sự khác biệt về phản ứng tài trợ và mức độ hạnh phúc của người xem giữa các tựa game/thể loại thể thao điện tử cụ thể.

Giá trị tham khảo

Khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho các nhóm đối tượng học thuật và thực tiễn:

  • Sinh viên, học viên ngành Kinh tế, Quản trị Kinh doanh, Marketing và Quản trị Thể thao/Truyền thông: Đề tài cung cấp quy trình nghiên cứu chuẩn mực theo phương pháp tiếp cận định lượng ứng dụng PLS-SEM, từ bước thiết kế thang đo kế thừa quốc tế, quy trình thảo luận nhóm định tính, đến việc sử dụng phối hợp phần mềm SPSS 25.0 và SmartPLS 3.0.
  • Các nhà nghiên cứu về thể thao điện tử và tài trợ thương mại: Cung cấp hệ thống thang đo 28 biến quan sát chuẩn hóa đạt độ tin cậy và giá trị hội tụ cao, làm tiền đề mở rộng các mô hình nghiên cứu hành vi người tiêu dùng kỹ thuật số tại Việt Nam.
  • Doanh nghiệp, nhãn hàng tài trợ và các tổ chức vận hành giải đấu e-Sports: Cung cấp các số liệu thực nghiệm về mức độ tác động của sự phù hợp tài trợ, kỹ năng thi đấu và hạnh phúc của người xem, làm cơ sở khoa học để hoạch định chiến lược tài trợ, định vị thương hiệu và tối ưu hóa hiệu quả chuyển đổi thành ý định mua hàng.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng cỡ mẫu bao nhiêu và được thu thập theo phương thức nào?
Nghiên cứu sử dụng mẫu khảo sát định lượng chính thức gồm 200 mẫu hợp lệ (được chọn lọc và làm sạch từ 228 kết quả thu về trên tổng số 300 phiếu phát ra). Dữ liệu được thu thập tại khu vực Hà Nội thông qua phương pháp chọn mẫu phi xác suất (thuận tiện), kết hợp khảo sát trực tuyến qua Google Form và phát phiếu giấy trực tiếp tại các trường đại học và địa điểm công cộng từ tháng 3/2023 đến tháng 5/2023. Ngoài ra, tác giả đã thực hiện nghiên cứu định lượng sơ bộ trên 140 mẫu để kiểm định độ tin cậy thang đo trước khi khảo sát chính thức.

2. Những biến số nào tác động trực tiếp đến "Hạnh phúc của người xem (SWB)" trong mô hình nghiên cứu?
Theo kết quả kiểm định mô hình PLS-SEM tại Chương 3, có 2 biến số tác động trực tiếp, cùng chiều và có ý nghĩa thống kê đến Hạnh phúc của người xem (SWB):

  • Thái độ của người xem (AT): Hệ số hồi quy $\beta = 0.441$ ($p = 0.000$).
  • Sự phù hợp của nhà tài trợ (SS): Hệ số hồi quy $\beta = 0.369$ ($p = 0.000$).
    Các biến Thông tin giải đấu (SE), Kỹ năng người chơi (PS) và Sự phổ biến của nhà tài trợ (US) không có tác động trực tiếp đến SWB ($p > 0.05$), trong đó PS và US tác động gián tiếp đến SWB thông qua biến trung gian là Thái độ của người xem (AT).

3. Mối quan hệ nào có mức độ tác động mạnh nhất trong toàn bộ mô hình nghiên cứu?
Mối quan hệ tác động mạnh nhất trong mô hình là đường dẫn từ Hạnh phúc của người xem (SWB) đến Sự trung thành (LOY) với hệ số hồi quy chuẩn hóa $\beta = 0.797$ ($p = 0.000$). Tiếp theo là tác động từ Sự trung thành (LOY) đến Ý định mua hàng (PI) với $\beta = 0.498$ ($p = 0.000$).

4. Khóa luận sử dụng những phần mềm và kỹ thuật thống kê nào để xử lý dữ liệu?
Nghiên cứu sử dụng 3 công cụ chính:

  • Microsoft Excel: Dùng để nhập liệu, sàng lọc và làm sạch 200 mẫu khảo sát.
  • SPSS 25.0: Dùng để mã hóa dữ liệu và phân tích thống kê mô tả đặc điểm nhân khẩu học.
  • SmartPLS 3.0: Dùng để kiểm định mô hình đo lường (CR, AVE, Outer Loading, Fornell-Larcker, VIF), phân tích mô hình cấu trúc PLS-SEM, thực hiện kiểm định Bootstrap với 5.000 mẫu lặp, đánh giá hệ số xác định $R^2$, hệ số tác động $f^2$, phân tích hiệu suất - tầm quan trọng (IPMA) và phân tích đa nhóm (PLS-MGA).

5. Cơ cấu mẫu khảo sát của đề tài có đặc điểm nhân khẩu học như thế nào?
Trong tổng số 200 đáp viên hợp lệ:

  • Giới tính: Nữ chiếm 67.5% (135 người), Nam chiếm 32.5% (65 người).
  • Độ tuổi: Dưới 18 tuổi chiếm 43.5% (87 người), 19–25 tuổi chiếm 11.0% (22 người), 25–30 tuổi chiếm 29.0% (58 người), trên 30 tuổi chiếm 16.5% (33 người).
  • Nghề nghiệp: Học sinh, sinh viên chiếm tỷ lệ cao nhất với 47.5% (95 người), tiếp theo là tự kinh doanh chiếm 21.0% (42 người), làm thuê cho công ty chiếm 19.5% (39 người) và lao động tự do chiếm 12.0% (24 người).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Lê Hà Thu đã hệ thống hóa và kiểm định thành công mô hình cấu trúc tuyến tính PLS-SEM về các yếu tố ảnh hưởng đến hạnh phúc và ý định mua hàng của khán giả thể thao điện tử tại Hà Nội. Kết quả nghiên cứu khẳng định vai trò trung tâm của trạng thái hạnh phúc chủ quan (SWB) và lòng trung thành (LOY) trong việc kết nối thái độ đối với nhà tài trợ đến quyết định mua sản phẩm. Mặc dù còn hạn chế về quy mô mẫu tập trung ở nhóm trẻ tuổi tại một địa bàn, công trình đã đóng góp cả về mặt lý luận đo lường lẫn hàm ý thực tiễn giá trị cho các doanh nghiệp và nhà quản trị tiếp thị thể thao điện tử tại Việt Nam.