26 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Quy trình nghiên cứu Với mục đích nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyển trên các trang TMĐT của khách hàng tại TP.HCM, tác giả đã xác định được vấn đề nghiên cứu, đưa ra những câu hỏi cũng như mục tiêu nghiên cứu cụ thể, xác định đối tượng, phạm vi, thời gian nghiên cứu để giúp định hướng bài nghiên cứu tốt nhất. Tiếp theo, nghiên cứu các khái niệm, lý thuyết nền, tìm hiểu những mô hình nghiên cứu trước đó có liên quan đến đề tài. Từ đó lựa chọn các nhân tố phù hợp để xây dựng mô hình lý thuyết của nghiên cứu. Sau đó xây dựng cơ sở lí luận cho mô hình, xác định các biến quan sát, thực hiện nghiên cứu định lượng sơ bộ và hiệu chỉnh bảng câu hỏi cho nghiên cứu định lượng.
Sau khi có bảng câu hỏi và mô hình nghiên cứu, tác giả tiến hành khảo sát chính thức, thu thập thông tin. Kế tiếp tiến hành việc phân tích các dữ liệu thông qua công cụ SPSS để làm rõ các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyển trên các trang TMĐT của khách hàng tại TP. Cuối cùng thì đưa ra những nhận xét dựa trên kết quả từ việc phân tích các số liệu và đề xuất giải pháp phù hợp với kết quả và thực tiễn của doanh nghiệp. 27 Lựa chọn đề Xác định mục tiêu Cơ sở lý thuyết Mô hình tài nghiên cứu, đối thang đo và đề xuất tượng nghiên cứu phương pháp nghiên cứu Bảng câu hỏi Bảng câu Xây dựng Thống kê mô tả chính thức hỏi đề xuất thang đo Nghiên cứu định lượng sơ Đo lường độ tin cậy bộ (60 mẫu) Cronbach’s Alpha Nghiên cứu định lượng Đo lường độ tin cậy chính thức (300 mẫu) Cronbach’s Alpha Phân tích nhân tố khám phá Kết quả nghiên cứu EFA Phân tích hồi quy Hàm ý quản trị Kiểm định T-Test và ANOVA Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu Nguồn: Tác giả dựa vào nghiên cứu trước và đề xuất 28 3.2 Phương pháp nghiên cứu 3.1 Phương pháp nghiên cứu định tính Theo Denzin, Norman K.
& Lincoln, Yvonna S (2005), nghiên cứu định tính là một phương pháp điều tra được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau, không chỉ trong các ngành khoa học truyền thống mà còn trong nghiên cứu thị trường và các bối cảnh khác. Nghiên cứu định tính nhằm khám phá, điều chỉnh, bổ sung, các biến quan sát để đo lường các khái niệm trong mô hình. Kết quả nghiên cứu giúp tiến hành điều chỉnh lại mô hình, thang đo và những khám phá mới. Phương pháp nghiên cứu tài liệu: tìm kiếm, thu thập các thông tin và tài liệu có liên quan đến vấn đề được nghiên cứu thông qua các website, tạp chí khoa học, bài báo.
Tiếp theo là phương pháp phân tích và tổng hợp: tổng hợp các thông tin có liên quan đến đề tài nghiên cứu từ cơ sở lý thuyết đến các bài viết đã chọn lọc để làm nguồn dữ liệu thứ cấp quan trọng phục vụ cho quá trình nghiên cứu. Tiến hành phân tích các thông tin thông qua các nguồn đã thu thập như: các bài báo, tạp chí khoa học, giáo trình, bài luận văn,… Sau đó liên kết các thông tin đã thu thập được, sàng lọc và lựa chọn các tài liệu cần thiết để sử dụng, xem xét và bổ sung thêm tài liệu cho bài nghiên cứu.2 Phương pháp nghiên cứu định lượng Khảo sát online thông qua bảng câu hỏi, đối tượng khảo sát điền thông tin vào bảng câu hỏi khảo sát và đánh giá các câu hỏi thang đo về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến trên các trang TMĐT của khách hàng tại TP. Đối với việc chỉ thực hiện khảo sát online sẽ không tránh khỏi việc có nhiều thông tin bị sai lệch và không khách quan vậy nên tác giả sẽ gửi bảng khảo sát cho những đối tượng một cách có chọn lọc nhằm có thể thu thập được thông tin một cách khách quan nhất. Phương pháp xử lý dữ liệu: sử dụng phần mềm SPSS20 để phân tích dữ liệu, thống kê mô tả, kiểm tra độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá, phân tích mối tương quan, phân tích hồi quy tuyến tính, ANOVA nhằm đo lường mức độ tác động của từng nhân tố đến ý định mua sắm trực tuyến trên các trang TMĐT của khách hàng tại TP.1 Thống kê mô tả Thống kê mô tả là việc mô tả dữ liệu bằng các phép tính và các chỉ số thống kê thông thường như số trung bình, số trung vị, phương sai, độ lệch chuẩn,… Thực hiện thống kê mô tả nhằm mục đích thống kê được tần suất, phần trăm các thông tin cá nhân của khách hàng đánh giá để đánh giá được đặc điểm của người trả lời bảng câu hỏi khảo sát và kiểm định sự khác biệt trong mức độ đánh giá của các nhóm.
Trong nghiên cứu này, tác giả muốn thống kê mô tả về các yếu tố nhân khẩu học: độ tuổi, giới tính, nghề nghiệp, thu nhập cùng với câu hỏi cho thấy mức độ sử dụng của khách hàng đối với dịch vụ mua sắm trực tuyến.2 Kiểm đinh độ tin cậy của thang đo Phép kiểm định thống kê này xác định mức độ tin cậy của thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến, mức độ chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát trong thang đo. Phương pháp này cho phép loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu. Theo Nunnally & Berntein (1994), thang đo được đánh giá chấp nhận và tốt đòi hỏi đồng thời 2 điều kiện: − Hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể và các biến quan sát lớn hơn 0,6. − Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) của các biến quan sát lớn hơn 0,3.
Thỏa 2 điều kiện trên thì các biến phân tích được xem là chấp nhận và thích hợp đưa vào phân tích những bước tiếp theo.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) Phân tích nhân tố khám phá EFA là kỹ thuật được sử dụng để tóm tắt dữ liệu và rút gọn tập hợp các yếu tố quan sát thành những yếu tố chính (gọi là các nhân tố) dùng trong phân tích, kiểm định tiếp theo. Các nhân tố được rút gọn này sẽ có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến quan sát ban đầu. Phân tích nhân tố khám phá được dùng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo. Mỗi biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là hệ số tải nhân tố (Factor Loading), hệ số này cho biết mỗi biến đo lường sẽ thuộc về nhân tố nào.
Theo Hair và cộng sự, (1998): 30 − Factor Loading ≥ 0,3 với cỡ mẫu ít nhất là 350. − Factor Loading ≥ 0,5 với cỡ mẫu khoảng 100 đến 350. − Factor Loading ≥ 0,75 với cỡ mẫu khoảng 50 đến 100. Khi tiến hành phân tích nhân tố, có các tiêu chuẩn cần quan tâm là: − Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin): Là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của việc phân tích nhân tố.
Nếu KMO trong khoảng từ 0,5 đến 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). − Hệ số tải nhân tố (factor loading): Là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của phân tích EFA. Theo Hair & ctg (1998) thì factor > 0,3 thì xem đạt mức tối thiểu; factor > 0,4 được xem là quan trọng; factor > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. − Phương sai trích và Eigenvalue: Hair & ctg (1998) yêu cầu rằng phương sai trích phải > 50% và Eigenvalue > 1.
Phương sai trích cho biết các nhân tố được trích giải thích % sự biến thiên của các biến quan sát.4 Phân tích tương quan Pearson Phân tích tương quan Pearson được thực hiện giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập nhằm khẳng định có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Mục đích xem xét các biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc được xét riêng cho từng biến độc lập. Khi mức ý nghĩa Sig. của hệ số hồi quy nhỏ hơn 0,05 (Sig.
<0,05), có nghĩa độ tin cậy là 95%, được kết luận tương quan có ý nghĩa thống kê giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.Đây chính là cơ sở để nhận xét sự tương quan giữa các biến với nhau.5 Phân tích hồi quy tuyến tính ❖ Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa Y = B0 + B1X1 + B2X2 + B3X3 + BnXn B0 chính là Constant trong bảng hệ số hồi quy. Đối với phương trình dạng này, các hệ số hồi quy phản ánh sự thay đổi của biến phụ thuộc khi một biến độc lập thay đổi và các biến độc lập còn lại giữ nguyên. Trong 31 phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa thì các biến giữ nguyên đơn vị gốc của mình. Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa mang ý nghĩa toán học hơn là ý nghĩa kinh tế chủ phản ánh sự thay đổi của biến phụ thuộc khi từng biến độc lập thay đổi trong điều kiện các biến độc lập còn lại phải cố định.
❖ Phương trình hồi quy chuẩn hóa Y = B1X1 + B2X2 + B3X3 + BnXn Đối với phương trình dạng này, các hệ số hồi quy phản ánh mức độ, thứ tự ảnh hưởng của biến độc lập đến biến phụ thuộc. Từ quy trình hồi quy chuẩn hóa, chúng ta sẽ biết được biến X nào ảnh hưởng mạnh hay yếu đến biến Y căn cứ vào hệ số hồi quy chuẩn hóa, hệ số càng lớn thì tầm quan trọng của biến đổi với Y càng lớn. Trong phương trình hồi quy chuẩn hóa thì các biến đã được quy về cùng một đơn vị. Phương trình hồi quy chuẩn hóa mang ý nghĩa kinh tế nhiều hơn là toán học.
Các chỉ số cần sử dụng: − R2 là hệ số tương quan, thể hiện thực tế mô hình − R2 đã điều chỉnh được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến. Tiêu chuẩn chấp nhận sự phù hợp của mô hình tương quan hồi quy là: − Kiểm định F phải có giá trị sig < 0,05 − Tiêu chuẩn chấp nhận các biến có giá trị Tolerance > 0,0001. − Đại lượng chuẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến với hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) <10.