Trang 1 TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP HÀ NỘIKHOA QUẢN LÝ KINH DOANHBÁO CÁOTHỰC HÀNHHỌC PHẦN:NGHIÊN CỨUMARKETINGĐề tài:CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG TỚI Ý ĐỊNH SỬ DỤNG DỊCH VỤ GỌI XE ÔM CÔNG NGHỆ GRAB
KHÁI QUÁT CHUNG VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Giới thiệu
1.1 Lý do chọn đề tài
Trong bối cảnh xã hội phát triển như hiện nay, nhu cầu của con người ngày càng được nâng cao Sự bùng nổ của công nghệ thông tin và khoa học kĩ thuật tác động mạnh mẽ vào tất cả các lĩnh vực Điều này đòi hỏi các ngành phải liên tục cập nhật và cải tiến cho phù hợp với nhu cầu của thị trường Và một trong những lĩnh vực không thể không nhắc đến là lĩnh vực giao thông, xe ôm cũng không phải ngoại lệ Với sự tăng vọt của số lượng xe ôm trên khắp các thành phố, việc tìm kiếm một dịch vụ giao thông thuận tiện và an toàn đã trở thành một yêu cầu thiết yếu Đặc biệt, ở các thành phố lớn nhu cầu đi xe ôm rất cao vì tính tiện dụng của nó so với các phương tiện giao thông công cộng khác.
Theo số liệu thống kê, có tới 58 triệu người dùng mạng xã hội trên thiết bị di động tính đến đầu năm 2019, con số này tăng đến 8 triệu nguời dùng so với kỳ năm trước Điều này cho thấy phần đông người dân Việt Nam đã tiếp cận với điện thoại di động thông minh và cũng không ít người sử dụng 2-3 chiếc điện thoại cùng một lúc để phục vụ cho cuộc sống, cũng như công việc Thời gian sử dụng internet của người dùng Việt luôn gia tăng với tốc độ cao Đó là vì ngày càng có nhiều các ứng dụng web hữu ích nhận được sự tin tưởng lớn từ người dùng internet hiện nay.
Tại Hà Nội, một nơi phát triển về mọi mặt từ con người đến máy móc như vậy thì việc đặt xe qua các ứng dụng thông minh không thể nào không áp dụng Nổi tiếng là nơi quy tụ đông dân và số lượng sinh viên đông đảo bởi nơi đây số lượng trường Đại học, cao đẳng, trung cấp là nhiều vô số kể và đối với sinh viên hay mọi người dân nhu cầu đi lại để đáp ứng việc học tập, vui chơi, đi làm là nhu cầu vô cùng cần thiết Để đáp ứng nhu cầu này thì người dân có nhiều lựa chọn cho phương tiện đi lại của mình như xe bus, xe ôm, xe taxi Bên cạnh những loại phương tiện truyền thống như vậy thì người dân cũng tiếp cận nhanh với nền kinh tế phát triển hiện đại nên đã lựa chọn hình thức đặt xe qua thiết bị thông minh ứng dụng Grab.
Dịch vụ Grab thật sự đang phát triển rất vững mạnh và tạo nên bước tiến mới trong dịch vụ vân chuyển ở Việt Nam nói chung và ở Hà Nội nói riêng Nhưng với thị trường cạnh tranh gay gắt như hiện nay thì liệu rằng Grab có đứng vững được hay không và Grab phải làm gì để dịch vụ của mình luôn hoạt động hiệu quả, thu hút nhiều khách hàng? Hơn thế nữa, quyết định sử dụng hình thức đặt xe qua thiết bị thông minh với ứng dụng vẫn còn bị tác động bởi các yếu tố khác nhau Do vậy, để nâng cao nhân thức người tiêu dùng về việc đưa ra quyết định sử dụng dịch vụ của mình thì đâu mới là yếu tố Grab cần trú trọng Muốn vậy Grab trước tiên phải hiểu hết được yếu tố nào ảnh hưởng đến khách hàng để họ sử dụng dịch vụ này Vì thế đề tài “ Nghiên cứu các yếu tố tác động đến ý định sử dụng dịch vụ gọi xe công nghệ Grab của người dân trên địa bàn Hà Nội” sẽ giải quyết vấn đề này. Điểm thu hút chính của Grab là việc sử dụng công nghệ để tạo ra một hình thức giao thông linh hoạt và an toàn Hành khách có thể dễ dàng đặt xe qua ứng dụng di động, theo dõi quá trình di chuyển, thanh toán linh hoạt và nhận xét về chất lượng dịch vụ Điều này giúp tăng cường sự tiện lợi và tin tưởng của người dùng đối với Grab.
1.2 Tính cấp thiết của đề tài
Grab là một ứng dụng gọi xe công nghệ có mặt tại Việt Nam từ năm 2014 Grab đã góp phần thay đổi thói quen đi lại của người dân Việt Nam Ứng dụng này đã giúp người dùng di chuyển thuận tiện, nhanh chóng và tiết kiệm chi phí.Tính đến tháng 10 năm 2023,Grab là ứng dụng gọi xe phổ biến nhất tại Việt Nam, với hơn 10 triệu người dùng và hơn 1 triệu tài xế hoạt động trên khắp cả nước Ứng dụng này đã góp phần thay đổi đáng kể thói quen đi lại của người dân Việt Nam, đặc biệt là tại các thành phố lớn.
Theo một khảo sát của Kantar, Grab là ứng dụng gọi xe được sử dụng nhiều nhất tại Việt Nam, với tỷ lệ 57% Trong khi đó, GoViet (nay là Gojek) là ứng dụng được sử dụng nhiều thứ hai, với tỷ lệ 32%.
Theo một khảo sát của Grab, có đến 70% người dùng Việt Nam sử dụng Grab ít nhất một lần/tuần Các dịch vụ được sử dụng phổ biến nhất là Grabcar, Grabbike và Grabfood.
Tại các thành phố lớn như Hà Nội, TP Hồ Chí Minh, Grab đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của người dân Ứng dụng này được sử dụng phổ biến cho các nhu cầu đi lại hàng ngày, như đi làm, đi học, đi chơi, mua sắm,
Trong tương lai Grab tiếp tục phát triển mạnh mẽ tại Việt Nam và hướng tới mục tiêu trở thành một ứng dụng đa dịch vụ, cung cấp nhiều tiện ích hơn cho người dùng Trong thời gian tới, Grab dự kiến sẽ mở rộng thêm các dịch vụ mới, như GrabExpress (giao hàng), GrabPay (thanh toán), GrabGifts (tặng quà),
Vì vậy, nhận thấy sự cần thiết cũng như tính tiện lợi của việc sử dụng Grab đối với người tiêu dùng, nhóm đã tiến hành bài nghiên cứu này Các nghiên cứu này sẽ giúp cho người dân trên địa bàn hà nội nói riêng và người dân cả nước nói chung hiểu rõ được chất lượng, dịch vụ, thương hiệu, và các yếu tố khác tác động đến ý định sử dụng dịch vụ gọi xe công nghệ tại Việt Nam.
1.1 Cơ sở lý thuyết của nghiên cứu Để thực hiện mục tiêu nghiên cứu và làm rõ được các mối quan hệ trong nghiên cứu, chúng em đã sử dụng lý thuyết niềm tin và cam kết và lý thuyết thu thập dữ liệu và xử lý thông tin làm cơ sở lý thuyết cho nghiên cứu.
Mục tiêu và phương pháp nghiên cứu
Từ lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu này được xác định như sau:
- Xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến tới quyết định sử dụng đặt xe Grab của người dân tại Hà Nội và phát triển thang đo những yếu tố này.
- Xây dựng và kiểm định mô hình lý thuyết về mối quan hệ giữa các yếu tố tác động và quyết định sử dụng dịch vụ đặt xe Grab của người dân trên địa bàn Hà Nội (thời gian sử dụng, chi phí sử dụng, thói quen phản hồi đánh giá dịch vụ ) từ đó đo lường mức độ tác động và đo lường giá trị của thực trạng các yếu tố này.
- Đề xuất các hàm ý chính sách rút ra từ kết quả nghiên cứu nhằm giúp các doanh nghiệp hoạch định chiến lược để phát triển ứng dụng Grab về dịch vụ Grab và giải pháp thu hút người dân tại Hà Nội biết đến và sử dụng.
Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định đặt xe ôm công nghệ Grab của người dân trên địa bàn thành phố Hà Nội.
Về không gian: Nghiên cứu được tiến hành tại địa bàn thành phố Hà Nội.
Về thời gian: từ tuần 6 đến tuần 7 của môn học Nghiên cứu Marketing.
2.3 Phương pháp nghiên cứu Để làm rõ các mối quan hệ đã đề xuất, nhóm chúng em đã sử dụng phương pháp nghiên cứu hỗn hợp để thực hiện được các mục tiêu đề xuất cho bài nghiên cứu của mình.
Thu thập các thông tin thứ cấp từ nguồn bên ngoài Cụ thể, nhóm đã tổng quan các tài liệu về chủ đề này thông qua báo chí, mạng internet và trao đổi với nhóm giảng viên marketing Ngoài ra, nhóm có phỏng vấn chuyên sâu 10-20 người để đưa ra được một số biến độc lập phục vụ cho nghiên cứu của nhóm và có sự tham khảo các biến độc lập trên các trang Nghiên cứu sơ bộ sẽ thu thập các thông tin thứ cấp để có sự đánh giá tổng quan về các yếu tố ảnh hưởng tới ý định sử dụng dịch vụ của người dân
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu sơ cấp thông qua điều tra bằng bảng hỏi khảo sát nhằm đánh giá ảnh hưởng ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng thông qua các biến số trung gian Nghiên cứu tiến hành loại bỏ các biến rác bằng cách sử dụng phần mềm SPSS để kiểm tra độ tin cậy của thang đo và tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA Sau đó nghiên cứu thực hiện phân tích hồi quy nhằm đánh giá mức độ tác động của các yếu tố ảnh hưởng tới quyết định sử dụng dịch vụ Grab của người dân tại Hà Nội.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT MÔ HÌNH VÀ NGHIÊN CỨU
Lý thuyết ý định mua
Để làm rõ các yếu tố có ảnh hưởng như thế nào đến ý định mua sản phẩm của khách hàng nghiên cứu này sử dụng lý thuyết ý định mua Ý định mua hàng (purchase intent) là xác suất mà khách hàng sẽ mua một sản phẩm hoặc dịch vụ Để đánh giá ý định mua hàng hay sử dụng dịch vụ, các nhà tiếp thị sử dụng mô hình dự đoán để giúp xác định khả năng của kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Ý định mua có thể bị ảnh hưởng bởi kiến thức của người tiêu dùng, thái độ đối với các thương hiệu cụ thể được xem xét và có ý định mua trong tương lai về sản phẩm và hoặc thương hiệu đó (Howard & Sheth, 1969) Dodds và Monroe (1985) cho rằng ý định mua là xu hướng hành vi của một người tiêu dùng mua một sản phẩm Engel, Blackwell, và Miniard (1995) tiếp tục cho rằng ý định mua có thể được chia thành mua không có kế hoạch, có kế hoạch mua một phần và mua lên kế hoạch đầy đủ. Ý định mua hàng được chấp nhận rộng rãi vì nó có giá trị bề mặt (nghĩa là đo lường những gì nó dự định đo lường), nó đã được chứng minh là có thể dự đoán, nó là một biện pháp đơn giản và định hướng hành vi Một số công ty đã hình thành các tiêu chuẩn hành vi chỉ dựa trên ý định mua hàng hoặc dựa trên một tập hợp nhỏ các chỉ số đo lường bao gồm ý định mua hàng Do đó, lý thuyết này được sử dụng để trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu của chúng tôi liên quan đến những hành vi này.
Cơ sở lý thuyết của nghiên cứu
2.1 Lý thuyết hành vi có hoạch định
Lý thuyết về hành vi hoạch định hay hành vi có kế hoạch tiếngAnh là Theory of Planned Behavior (TPB) là một lý thuyết trong lĩnh vực tâm lý học và khoa học hành vi được phát triển bởi nhà tâm lý học xã hội người Scotland Icek Ajzen.
TPB mô tả cách mọi người hình thành ý định và thực hiện hành động bằng ba yếu tố chính: thái độ, chuẩn mực chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi Thái độ là quan điểm của một người về hành vi của họ, bao gồm các giá trị, niềm tin và cảm xúc Một quan điểm phổ biến là ảnh hưởng của xã hội, gia đình và bạn bè đối với hành vi của người biểu diễn được xác định bởi sự đồng thuận xã hội và áp lực của bạn bè Kiểm soát hành vi là khả năng và niềm tin để kiểm soát hành vi của một người trong các tình huống khác nhau.
TPB tin rằng ý định của người biểu diễn là yếu tố quan trọng nhất để dự đoán hành vi của họ Ý định nảy sinh từ sự tác động lẫn nhau của thái độ, ý kiến phổ biến và các yếu tố kiểm soát hành vi. Nếu người biểu diễn có ý định rõ ràng để thực hiện một hành động và có khả năng kiểm soát hành vi của mình, thì nhiều khả năng họ sẽ thực hiện hành động đó.
TPB được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như giáo dục, y tế, tài chính, môi trường và quản lý để hiểu và dự đoán hành vi của người thực hiện và thiết kế các chiến lược tác động phù hợp.
Lý thuyết hành vi có kế hoạch (TPB) đã được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như giáo dục, quản lý, tài chính, môi trường và kinh tế.
2.2 Lý thuyết hành động hợp lý
Thuyết hành động hợp lý (The Theory of Rational Action - TRA) là một lý thuyết trong lĩnh vực tâm lý xã hội, được đề xuất bởi Martin Fishbein và Icek Ajzen vào năm 1975 TRA nhằm mục đích giải thích mối quan hệ giữa thái độ và hành vi trong hành động của con người. Thuyết này được sử dụng để dự đoán cách mà các cá nhân sẽ hành xử dựa trên thái độ và ý định hành vi đã có từ trước của người đó.Các cá nhân sẽ hành động dựa vào những kết quả mà họ mong muốn khi thực hiện hành vi đó.
Lý thuyết hành động hợp lý là một mô hình được xây dựng để dự đoán ý định (Fishbein & Ajzen, 1975), trong mô hình này là sự kết hợp của hai yếu tố chính: thái độ hành vi và chuẩn mực chủ quan. Thái độ là quan điểm tích cực hoặc tiêu cực của một cá nhân về việc thực hiện một hành động cụ thể (Attitude to behavior) Nó có thể được đo lường bằng cách kết hợp niềm tin và đánh giá của cá nhân đó về hành vi đó Hành vi là những hành động có thể quan sát được của chủ thể, được xác định bởi ý định hành vi và chuẩn mực chủ quan Chuẩn mực chủ quan liên quan đến nhận thức của cá nhân và các tham chiếu quan trọng của họ về việc một hành vi cụ thể nên hoặc không nên thực hiện.
Mô hình nghiên cứu đề xuất
Nhóm đề xuất sử dụng mô hình nghiên cứu gồm 5 yếu tố ảnh hưởng: nhận thức sự hữu ích, nhận thức về tính dễ sử dụng, chuẩn chủ quan, thái độ, chất lượng dịch vụ Trong đó:
Nhận thức sự hữu ích: được định nghĩa là cấp độ mà một người tin rằng việc sử dụng một hệ thống đặc thù thì sẽ nâng cao kết quả thực hiện công việc của họ.
Nhận thức về tính dễ sử dụng: là cấp độ mà một người tin rằng sử dụng một hệ thống đặc thù sẽ không cần nỗ lực Vì vậy việc học và dễ sử dụng là yếu tố quan trọng đối với quyết định lựa chọn ứng dụng đặt xe bất kể người tiêu dùng có phải là người sử dụng thành thạo công nghệ hay không.
Chuẩn chủ quan: Là nhận thức của cá nhân về các áp lực của xã hội đến viễ thực hiện hay không thực hiện một hành vi, người tiêu dùng sẵn sàng nhận lời khuyên từ các nguồn tham khảo và có xu hướng tuân theo quyết định thực hiện hành vi đó.
Thái độ: được đo lường bằng cách yêu cầu người tham gia đánh giá mức độ tích cực hoặc tiêu cực của họ đối với hành vi đó.
Chất lượng dịch vụ: chất lượng dịch vụ là mức độ và hướng của sự khác biệt giữa nhận thức và mong đợi của người tiêu dùng, hoặc mức độ mà một dịch vụ đáp ứng hoặc vượt quá khách hàng kỳ vọng.
Hình 1:Mô hình nghiên cứu đề xuất
Giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết nghiên cứu là những kết luận có tính giả định về một hiện tượng Marketing nào đó, được các nhà quản trị hoặc nhà nghiên cứu đặt ra để xem xét và kiểm chứng chúng trong toàn bộ quá trình nghiên cứu.
Giả thuyết nghiên cứu được đề xuất là:
H1: Nhận thức về sự hữu ích có tác động tích cực đến ý định sử dụng Grab
Nhận thức về sự hữu ích của xe ôm công nghệ Grab là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ của Grab Theo một nghiên cứu của Kantar, 94% người dùng Grab ở Việt Nam đánh giá dịch vụ Grab hữu ích.
Có một số yếu tố góp phần vào nhận thức về sự hữu ích của xe ôm công nghệ Grab, bao gồm:
Sự thuận tiện: Xe ôm công nghệ Grab cung cấp cho người dùng một giải pháp giao thông thuận tiện, giúp tiết kiệm thời gian và công sức Người dùng có thể đặt xe dễ dàng chỉ với vài thao tác trên điện thoại, và xe sẽ đến đón ngay lập tức.
Chất lượng dịch vụ: Xe ôm công nghệ Grab cung cấp dịch vụ chất lượng cao, với đội ngũ tài xế được đào tạo bài bản và xe cộ được kiểm tra định kỳ Tài xế Grab thường nhiệt tình, thân thiện và sẵn sàng giúp đỡ khách hàng.
Giá cả hợp lý: Xe ôm công nghệ Grab cung cấp dịch vụ với giá cả hợp lý, phù hợp với nhu cầu của người dùng Giá cả của Grab thường thấp hơn so với taxi truyền thống, và người dùng có thể tham khảo giá cả trước khi đặt xe.
Các yếu tố này giúp xe ôm công nghệ Grab trở thành một giải pháp giao thông hiệu quả và tiết kiệm cho người dùng.
Dưới đây là một số ví dụ cụ thể về sự hữu ích của xe ôm công nghệ Grab:
Grab giúp người dùng tiết kiệm thời gian và công sức: Thay vì phải đi bộ hoặc chờ taxi, người dùng có thể đặt xe Grab ngay lập tức và xe sẽ đến đón ngay lập tức Điều này giúp người dùng tiết kiệm thời gian và công sức, đặc biệt là trong những giờ cao điểm.
Grab giúp người dùng an toàn hơn: Tài xế Grab được đào tạo bài bản và xe cộ được kiểm tra định kỳ, giúp đảm bảo an toàn cho khách hàng Ngoài ra, Grab cũng cung cấp các tính năng an toàn như tính năng chia sẻ lộ trình với người thân và tính năng báo cáo hành vi không phù hợp của tài xế.
Grab giúp người dùng tiết kiệm chi phí: Giá cả củaGrab thường thấp hơn so với taxi truyền thống, giúp người dùng tiết kiệm chi phí đi lại.
Nhìn chung, xe ôm công nghệ Grab là một giải pháp giao thông hữu ích và hiệu quả, đáp ứng nhu cầu của người dùng Việt Nam.
H2: Nhận thức về tính dễ sử dụng có tác động tích cực đến ý định sử dụng Grab
Nhận thức về tính dễ sử dụng của Grab là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ của Grab Theo một nghiên cứu của Kantar, 93% người dùng Grab ở Việt Nam đánh giá ứng dụng Grab dễ sử dụng.
Có một số yếu tố góp phần vào nhận thức về tính dễ sử dụng của Grab, bao gồm:
Thiết kế giao diện người dùng: Giao diện người dùng của Grab được thiết kế đơn giản và trực quan, dễ dàng sử dụng ngay cả với những người dùng chưa có kinh nghiệm.
Tính năng hướng dẫn: Grab cung cấp nhiều tính năng hướng dẫn giúp người dùng dễ dàng đặt xe, theo dõi lộ trình và thanh toán.
Hỗ trợ khách hàng: Grab cung cấp dịch vụ hỗ trợ khách hàng 24/7, giúp người dùng giải đáp thắc mắc và xử lý các vấn đề phát sinh.
Các yếu tố này giúp Grab tạo ra trải nghiệm người dùng tuyệt vời, góp phần nâng cao nhận thức về tính dễ sử dụng của ứng dụng.
Dưới đây là một số ví dụ cụ thể về tính dễ sử dụng của Grab:
Để đặt xe, người dùng chỉ cần nhập địa điểm đón và trả khách Ứng dụng sẽ hiển thị danh sách các tài xế gần nhất, cùng với thông tin về giá cả, thời gian đến và đánh giá của khách hàng.
Để theo dõi lộ trình, người dùng có thể xem trực tiếp trên bản đồ Ứng dụng cũng sẽ gửi thông báo cho người dùng khi tài xế đến gần điểm đón.
Để thanh toán, người dùng có thể sử dụng tiền mặt, thẻ tín dụng hoặc ví điện tử.
Nhìn chung, Grab đã làm rất tốt trong việc tạo ra một ứng dụng dễ sử dụng và thân thiện với người dùng Điều này góp phần thu hút và giữ chân khách hàng, đồng thời giúp Grab trở thành một trong những ứng dụng gọi xe phổ biến nhất tại Việt Nam.
H3: Tiêu chuẩn chủ quan có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng Grab
Tính chuẩn chủ quan khi sử dụng dịch vụ Grab là nhận thức của người dùng về việc liệu việc sử dụng dịch vụ này có phù hợp với giá trị và tiêu chuẩn của họ hay không Tính chuẩn chủ quan có thể được đo lường thông qua các yếu tố sau:
Nhận thức về giá trị của dịch vụ: Người dùng đánh giá mức độ giá trị của dịch vụ Grab so với các dịch vụ khác.
Nhận thức về tiêu chuẩn của dịch vụ: Người dùng đánh giá mức độ phù hợp của dịch vụ Grab với các tiêu chuẩn của họ về chất lượng, an toàn, tiện lợi,
Tính chuẩn chủ quan có thể ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ của Grab theo hai cách:
Tích cực: Nếu người dùng đánh giá dịch vụ Grab phù hợp với giá trị và tiêu chuẩn của họ, họ sẽ có xu hướng sử dụng dịch vụ nhiều hơn.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu được xây dựng dựa trên quy trình bao gồm 6 bước. Được xây dựng một cách logic theo trình tự khai phá đần đề tài từ những kiến thức mang tính lý thuyết đến những phân tích, tính toán cụ thể thông qua phần mềm SPSS Đồng thời quy trình cũng bám sát với đề tài nghiên cứu của nhóm với đặc điểm của môi trường nghiên cứu cũng như đặc thù của một bài nghiên cứu kinh tế - xã hội.
Bước 1: Xác định vấn đề nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu và mục tiêu nghiên cứu.
Bước 2: Tham khảo các tài liệu có liên quan đến đề tài nghiên cứu, sau đó đề xuất mô hình nghiên cứu và thiết lập các giả thuyết nghiên cứu.
Bước 3: Soạn thảo bảng câu hỏi và chỉnh sửa bảng câu hỏi Một bảng thảo câu hỏi với các thang đo lường dựa trên các nghiên cứu trước đó đã được thiết lập Sau đó, các bảng câu hỏi được chuyển giao cho một nhóm nhỏ từ 5 -
10 Cuối cùng, một cuộc điều tra chính được tiến hành với 200 mẫu khảo sát.
Bước 4: Tác giả tiến hành các cuộc khảo sát và thu thập dữ liệu và các bảng câu hỏi đã được gửi trực tiếp đến 200 người.
Bước 5: Chỉnh sửa, và điều chỉnh các dữ liệu, độ tin cậy của các phương pháp đo lường được phân tích bởi Cronbach’s Alpha và phải đạt yêu cầu hệ số trên 0,6.
Bước 6: Kiểm tra các giả thuyết nghiên cứu và xác định mối quan hệ của các nhân tố trong mô hình thông qua việc phân tích hồi quy đa biến.
Trên cơ sở tài liệu liệu và các mô hình lý thuyết, nhóm nghiên cứu tiến hành thảo luận trong nhóm và tham khảo giáo viên Từ việc kế thừa và mở rộng các mô hình lý thuyết, nhóm đã xây dựng hệ thống các biến bao gồm 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc được tổng hợp thành 24 biến quan sát.
Bảng 1:Thống kê các biến
STT Tên biến Số biến quan sát Loại biến
1 Nhận thức về sự hữu ích 4 Biến độc lập
2 Nhận thức về tính sử dụng của sản phẩm 6 Biến độc lập
3 Chuẩn chủ quan 3 Biến độc lập
4 Chất lượng dịch vụ 5 Biến độc lập
5 Thái độ của tài xế 3 Biến độc lập
6 Ý định sử dụng dịch vụ xe ôm công nghệ Grab 3 Biến phụ thuộc
Sau khi xây dựng được mô hình nghiên cứu và các biến quan sát Nghiên cứu định lượng được thực hiện Công việc đầu tiên là thiết kế bảng hỏi, khảo sát thử và điều chỉnh thang đo để xây dựng bảng khảo sát hoàn chỉnh; sau đó tiến hành khảo sát chính thức, thu thập dữ liệu và xử lý dữ liệu Phần mềm SPSS sẽ được dùng để phân tích và xử lý dữ liệu.
Nhóm sử dụng phương pháp chọn mẫu là phương pháp ngẫu nhiên, phi xác suất là phương pháp chọn mẫu mà các đơn vị trong tổng thể chung không có khả năng ngang nhau để được chọn vào mẫu nghiên cứu
Việc chọn mẫu phi ngẫu nhiên hoàn toàn phụ thuộc vào kinh nghiệm và sự hiểu biết về tổng thể của người nghiên cứu nên kết quả điều tra thường mang tính chủ quan của người nghiên cứu Mặt khác, ta không thể tính được sai số do chọn mẫu, do đó không thể áp dụng phương pháp ước lượng thống kê để suy rộng kết quả trên mẫu cho tổng thể chung Phương pháp này cũng được đánh giá là đem lại hiệu quả thống kê cao nhất trong các phương pháp chọn mẫu.
Thu thập xử lý dữ liệu:
Việc khảo sát được thực hiện bằng cách phát bảng câu hỏi thông qua mạng xã hội thông qua biểu mẫu của Google cho đối tượng khảo sát và yêu cầu hoàn thành ngay bảng câu hỏi.
Sau khi thu nhận được các bảng câu hỏi, nhóm nghiên cứu đã tiến hành thống kê để mô tả dữ liệu thu thập Sau đó tiến hành các bước sau để phân tích và xử lý dữ liệu thông qua phần mềm SPSS :
Bước 1: Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha.
Bước 2: Kiểm định giá trị của thang đo (phân tích nhân tố khám phá EFA)
Bước 3: Phân tích hồi quy đa biến để tìm ra tầm quan trọng của các yếu tố.
1.3 Quy trình thiết kế bảng hỏi
Bảng câu hỏi được thiết kế thông qua 8 bước:
- Bước 1: Xác định các dữ liệu cần cho việc tiến hành nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng tới ý định sử dụng dịch vụ Grab” thông qua nghiên cứu định tính Các thông tin cần tìm này được tác giả xác định bao gồm: Tài liệu khảo sát các yếu tố có ảnh hưởng tới ý định sử dụng dịch vụ Grab.
- Bước 2: Xác định phương pháp thu thập dữ liệu: Bảng câu hỏi thông qua google form sẽ được gửi đi thông qua internet đến đối tượng nghiên cứu
- Bước 3: Đánh giá nội dung bảng câu hỏi: Bước này được thực hiện thông qua việc tiến hành phỏng vấn sâu với giảng viên marketing, đối tượng trả lời khảo sát và nghiên cứu định lượng sơ bộ.
- Bước 4: Tác giả tiến hành chọn dạng câu hỏi thích hợp: Sau khi xác định được bộ câu hỏi thích hợp tác giả lựa chọn dạng câu hỏi đóng để thực hiện nghiên cứu này.
- Bước 5: Kiểm tra lại bảng câu hỏi: Sau khi xây dựng xong bảng câu hỏi, bạn cần kiểm tra lại một lần nữa để đảm bảo rằng bảng câu hỏi đáp ứng được các yêu cầu sau:
Câu hỏi rõ ràng, xúc tích và dễ hiểu.
Câu hỏi phù hợp với mục tiêu nghiên cứu.
Câu hỏi không thiên vị hoặc gây hiểu lầm.
- Bước 6: Xác định cấu trúc của bảng câu hỏi
- Bước 7: Nhóm tiến hành thiết kế bảng câu hỏi trên Google Form
-Bước 8: Nhóm tiến hành gửi bảng câu hỏi trong giai đoạn nghiên cứu định lượng sơ bộ sau đó tiến hành chỉnh sửa nếu cần thiết.
Nhóm đưa ra bảng hỏi khảo sát ý định sử dụng đối với dịch vụ gọi xe công nghệ Grab gồm 3 phần:
Bảng 2:Thống kê bảng hỏi
- Phần một là thông tin cơ bản về đối tượng được khảo sát, như: Độ tuổi, giới tính, nghề nghiệp, thu nhập
Phần Nội dung Số câu hỏi
3 Các yếu tố ảnh hưởng tới quyết định sử dụng Grab 24
Nghiên cứu định tính
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.
Trong bài nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng xe ôm công nghệ Grab, phân tích định tính là 1 phương pháp tiếp cận, nhằm tìm cách mô tả và phân tích các đặc điểm về nhu cầu con người và của nhóm người, từ kết quả bài nghiên cứu giúp cung cấp những thông tin toàn diện về đặc điểm của thị trường xe ôm công nghệ Các phương pháp định tính điều tra lý do tại sao và như thế nào trong việc ra quyết định, không chỉ trả lời các câu hỏi cái gì, ở đâu, khi nào?
Phân tích định tính dựa trên 1 chiến lược nghiên cứu khá linh hoạt & có tính biện chứng Phương pháp này cũng cho phép ta phát hiện ra những chủ đề quan trọng mà những nhà nghiên cứu cũng có thể chưa bao quát hết được trước đó.Nghiên cứu định tính thường phân loại dữ liệu vào mô hình như là cơ sở ban đầu cho việc tổ chức và báo cáo kết quả Các dữ liệu thu được sắp xếp hợp lý cho một chủ đề hoặc mô hình nhất định Điều này là tiếp tục làm việc giả thuyết nghiên cứu thay thế được tạo ra mà cuối cùng cung cấp cho các cơ sở của báo cáo nghiên cứu.
Phương pháp được sử dụng để phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định tính về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ xe ôm công nghệ Grab.
Phân tích nội dung: Nó được chấp nhận rộng rãi và là kỹ thuật được sử dụng thường xuyên nhất để phân tích dữ liệu trong phương pháp nghiên cứu sử dụng để phân tích thông tin tài liệu từ văn bản,hình ảnh.
Nghiên cứu định lượng
Trong khoa học xã hội, nghiên cứu định lượng được sử dụng rộng rãi trong tâm lý học, kinh tế học, xã hội học, tiếp thị, y tế và phát triển con người, giới tính và khoa học chính trị, và ít thường xuyên trong nhân chủng học và lịch sử.
Trong bài nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến đến ý định sử dụng dịch vụ xe ôm công nghệ Grab ,quá trình đo lường là trung tâm của nghiên cứu định lượng bởi vì nó cung cấp các kết nối cơ bản giữa quan sát thực nghiệm và biểu thức toán học của các mối quan hệ định lượng Số liệu định lượng là bất kỳ dữ liệu ở dạng số như số liệu thống kê, tỷ lệ phần trăm, v.v Trong marketing còn gọi nghiên cứu định lượng là phương pháp thu thập các thông tin và dữ liệu dưới dạng số học, số liệu có tính chất thống kê để có được những thông tin cơ bản, tổng quát về đối tượng nghiên cứu nhằm phục vụ mục đích thống kê, phân tích; hay nói cách khác là lượng hoá việc thu thập và phân tích dữ liệu.
Các thông tin, dữ liệu thường được thu thập thông qua khảo sát sử dụng bảng hỏi trên diện rộng và thường được áp dụng trong trường hợp mẫu nghiên cứu lớn.Nghiên cứu định lượng thường giúp trả lời cho câu hỏi: Bao nhiêu?
Nghiên cứu định lượng trong bài nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ xe ôm công nghệ Grab được thực hiện bằng cách sử dụng các phương pháp khoa học:
Thế hệ của các mô hình, lý thuyết và các giả thuyết
Sự phát triển của các công cụ và phương pháp đo lường
Kiểm nghiệm và thao tác của các biến
Thu thập số liệu thực nghiệm
Mô hình hóa và phân tích các dữ liệu
Kỹ thuật phân tích dữ liệu định lượng : Khảo sát sử dụng bảng hỏi về Grab.
Thu thập thông tin định lượng trên diện rộng, sử dụng bảng câu hỏi khảo sát, điều tra; trong đó, tổng hợp tất cả các câu hỏi đã soạn sẵn để thu thập thông tin từ đối tượng nghiên cứu.
Bảng câu hỏi được chuẩn bị sẵn và gửi đến cho đối tượng nghiên cứu tự trả lời thông qua các hình thức phổ biến như khảo sát trực tuyến.
Các câu hỏi thường ở dạng ‘đóng’ với phương án trả lời cho sẵn và/hoặc có thêm lựa chọn mở để người trả lời chia sẻ, giải thích thêm cho câu trả lời của mình.
3.1 Nghiên cứu định lượng sơ bộ
Nghiên cứu sơ bộ là một bước rất quan trọng trong quá trình thực hiện nghiên cứu Vai trò của nghiên cứu sơ bộ là hoàn thiện những vấn đề chưa rõ, nhận diện các rủi ro, giúp người nghiên cứu hoàn thiện mô hình nghiên cứu, bảng câu hỏi khảo sát trước khi đi vào nghiên cứu chính thức.
Chúng ta đều biết rằng khi thực hành nghiên cứu chính thức về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ xe ôm công nghệ Grab, số lượng phiếu khảo sát là rất lớn, sẽ mất rất nhiều thời gian, công sức, kinh phí để thực hiện thu thập số liệu Đầu tiên chúng ta cần nghiêm túc trong bước Nghiên cứu sơ bộ Một bảng câu hỏi không phải đều được trình bày giống nhau để áp dụng điều tra tất cả mọi đối tượng khảo sát Sau khi hình thành bảng câu hỏi từ việc tham khảo lý thuyết, các nghiên cứu trước, bảng câu hỏi cần được điều chỉnh, góp ý từ chuyên gia như giảng viên hay người hướng dẫn đề tài Chúng ta cần xem xét :
Các câu hỏi đã rõ ràng hay chưa?
Một bảng câu hỏi khảo sát thực sự tốt khi đáp viên hiểu chính xác vấn đề đề cập trong câu hỏi Việc hiểu sai sẽ dẫn đến nhiều vấn đề khi dữ liệu không đảm bảo các kiểm định, phân tích định lượng trên phần mềm về sau Đối với với bài nghiên cứu đặc biệt như nhóm thực hiện: về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ xe ôm công nghệ Grab cần phải rõ ràng rành mạch tránh những sai sót.
Thang đo sử dụng phù hợp hay chưa?
Nhóm sử dụng các thang đo khoảng cách để đo lường các câu hỏi với mức độ đồng ý từ 1-5 Thang 5 mức độ có 3 là giá trị trung lập, 2 nhánh còn: giá trị 1,2 là nhánh không đồng ý và giá trị 4,5 là nhánh đồng ý Nhưng vì đặc điểm ở môi trường khảo sát, đáp án có xu hướng thiên về 1 nhánh hoặc là chỉ toàn 1,2 hoặc là chỉ toàn 4,5. Điều này dẫn đến tình trạng đáp án của các câu hỏi đều hao hao nhau, không có sự khác biệt, gây ra các vấn đề về tính phân biệt khi đưa vào phân tích định lượng
Giải pháp cho bài nghiên cứu mà đặc tính câu trả lời quá thiên về một nhánh đáp án đó là sử dụng thêm thang đo định danh và thứ tự cho từng câu hỏi phù hợp khác nhau.
Thái độ hợp tác của đáp viên và đặc điểm đáp viên Hãy nhớ rằng, không phải ai cũng vui vẻ dành thời gian của họ để giúp bạn hoàn thành phiếu khảo sát Hơn nữa, đối với đề tài mang tính chất nhạy cảm như bài nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến hành đến ý định sử dụng dịch vụ xe ôm công nghệ Grab sẽ có những đáp viên trả lời qua loa, đánh đáp án bao lô, khoanh đại khái cho xong Với việc đánh giá sơ bộ về thái độ hợp tác của đáp viên, nhóm chúng tôi sẽ lên kế hoạch: nên khảo sát ở đâu, lúc nào, những ai để có thể thu về phiếu khảo sát có chất lượng Thêm vào đó là thiết lập câu hỏi gài và câu hỏi đáp án để có thể nhận diện được các phiếu khảo sát trả lời qua loa.
Những mục tiêu của nghiên cứu sơ bộ:
Mục tiêu của nghiên cứu sơ bộ là nhằm thu thập dữ liệu để làm rõ những vấn đề đã đưa ra gồm 2 nội dung cơ bản:
- Hiểu đúng vấn đề phát sinh
- Nghiên cứu môi trường xung quanh vấn đề và thu thập thông tin phản hồi để nhận diện chính xác tình huống có vấn đề.
Trong thực tế, việc nghiên cứu sơ bộ không thực hiện theo 1 tiêu chuẩn thống nhất Người nghiên cứu Marketing có thể sử dụng những khả năng thích hợp để làm rõ vấn đề phát sinh có liên quan đến hoạt động của công ty và phù hợp với loại sản phẩm cụ thể. Nghiên cứu sơ bộ dừng lại ở việc thu thập dữ liệu ban đầu, chỉ cần nhận dạng vấn đề tức chỉ đo lường “hiện tượng” phát sinh chưa đi sâu tìm hiểu nguồn gốc vấn đề.
Tóm lại, chúng ta cần đánh giá chính xác tầm quan trọng của nghiên cứu sơ bộ Làm thật tốt bước sơ bộ, dữ liệu thu thập ở bước chính thức sẽ mang lại kết quả tốt rất nhiều Việc bỏ qua hoặc làm sơ sài phần sơ bộ, tất cả các sai sót và rủi ro đều sẽ đổ dồn về kết quả chính thức Và nếu không may mắn, dữ liệu chính thức thu về quá tệ, chúng ta có thể sẽ phải hủy bỏ toàn bộ số liệu đó và phải điều chỉnh bảng câu hỏi, khảo sát lại từ đầu.
3.2 Nghiên cứu định lượng chính thức
Kết quả kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’Alpha
Thang đo là công cụ dùng để xác định và phân loại các biến thành các nhóm khác nhau Nó mô tả bản chất của các giá trị được gán cho các biến trong tập dữ liệu cũng như tạo ra một thang điểm để đánh giá đặc điểm của đối tượng nghiên cứu.
Có 4 loại thang đo cơ bản với đặc điểm và chức năng khác nhau: ã Thang đo định danh (Nominal scale) ã Thang đo thứ bậc (Ordinal scale) ã Thang đo khoảng (Interval scale) ã Thang đo tỷ lệ (Ratio scale)
Việc sử dụng linh hoạt và phù hợp các thang đo trong thống kê đo lường giúp người nghiên cứu định hướng phân tích dữ liệu thuận lợi và chính xác hơn Ở cuộc nghiên cứu này, nhóm sẽ sử dụng thang đo định danh để chạy dữ liệu:
Bảng 4:Bảng thang đo trước và sau mã hóa
Biến Thang đo Mã hóa
Sự hữu ích Giải quyết được vấn đề phương tiện đi lại H1
Cung cấp tính năng định vị giúp theo dõi lộ trình
Dễ dàng di chuyển đến các địa điểm H3
Giá cước tương đối rẻ, phù hợp với nhu cầu đi lại.
Tính dễ sử dụng Có thể cài đặt trên nhiều thiết bị di động TDSD1
Có giao diện thân thiện với người dùng TDSD2 có các tính năng hướng dẫn chi tiết ,giúp người dùng sử dụng dễ dàng, nhanh chóng
Có đội ngũ nhân viên hỗ trợ 24/7 , sẵn sàng giải đáp thắc mắc cho người dùng
Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ như tiếng Việt, tiếng Anh
Nhân viên tư vấn có thoải mái hài lòng TDSD6
Những người xung quanh thường xuyên sử dụng dịch vụ Grab
Các phương tiện truyền thông đưa tin tích cực CQ2 về Grab
Bạn thấy những người khác có trải nghiệm tích cực
Chất lượng dịch vụ Không phải đợi xe quá lâu CL1
Tài xế được đào tạo bài bản về kĩ năng lái xe và ứng xử với khách hàng
Chuyến đi luôn đảm bảo an toàn cho khách hàng
Hệ thống định vị quá trình di chuyển chính xác,khách hàng dễ dàng theo dõi chuyến đi
Grab tiếp nhận mọi ý kiến đánh giá của khách hàng về tài xế, dịch vụ
Thái độ Tài xế luôn chào hỏi và trò chuyện với khách hàng
Tài xế lái xe an toàn và tuân thủ luật giao thông TD2 Tài xế luôn đúng giờ , sạch sẽ và gọn gàng TD3
Quyết định sử dụng dịch vụ Grab
Tôi sẽ sử dụng Grab khi có nhu cầu đi lại QD1
Trong nhiều thương hiệu xe ôm công nghệ tôi luôn chọn Grab
Tôi sẽ giới thiệu Grab cho bạn bè người thân QD3
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha được sử dụng trước để loại bỏ các biến không phù hợp Theo quy ước thì một tập hợp các mục câu hỏi được đánh giá là tốt phải có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.8 đến gần 1, từ 0.7 đến gấn 0.8 là sử dụng được.
Tuy nhiên một số nhà nghiên cứu cho rằng hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 là dùng được trong khái niệm cần đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Grotewold, Drummond, Bowen, & Peterson, 1994; Nunnally, 1978; Slater, 1995).
Hệ số tương quan biến tổng là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của biến khác trong cùng một thang đo Do đó, hệ số này càng cao thì sự tương quan của các biến với các biến khác trong cùng nhóm càng cao.
Hệ số tương quan biến tổng sẽ được chọn khi lớn hơn 0.3 Và ngược lại, nếu hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 thì được xem là biến rác, sẽ bị loại bỏ khỏi thang đo (Nunnally, 1978).
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha được sử dụng trước để loại bỏ các biến không phù hợp Theo quy ước thì một tập hợp các mục câu hỏi được đánh giá là tốt phải có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.8 đến gần 1, từ 0.7 đến gấn 0.8 là sử dụng được.
Tuy nhiên một số nhà nghiên cứu cho rằng hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 là dùng được trong khái niệm cần đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Grotewold et al., 1994; Nunnally, 1978; Slater, 1995).
Hệ số tương quan biến tổng là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của biến khác trong cùng một thang đo Do đó, hệ số này càng cao thì sự tương quan của các biến với các biến khác trong cùng nhóm càng cao.
Hệ số tương quan biến tổng sẽ được chọn khi lớn hơn 0.3 Và ngược lại, nếu hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 thì được xem là biến rác, sẽ bị loại bỏ khỏi thang đo (Nunnally, 1978).
Trong nghiên cứu này hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 đồng thời các biến có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 sẽ được chọn Ngược lại, hệ số tin cậy Cornbach’s Alpha nhỏ hơn 0.6 và các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại bỏ.
Kết quả kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha được thực hiện đối với từng thành phần trong thang đo đạo đức tổng thể Việc thực hiện kiểm định độ tin cậy của thang đo thành phần được trình bày cụ thể như sau:
Thang đo H: Thang đo H được đo lường bởi 4 biến quan sát từ H1 đến H4 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha chung bằng 0,884>0,6 đồng thời hệ số Cronbach’s Alpha các loại biến đều bé hơn so với Cronbach’s Alpha chung và hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0,3 Do đó, thang đo H đáp ứng độ tin cậy.
Thang đo TDSD: Thang đo TDSD được đo lường bởi 6 biến quan sát từ TDSD1 đến TDSD6 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha chung bằng 0,747>0,6 đồng thời hệ số Cronbach’s Alpha các loại biến đều bé hơn so với Cronbach’s Alpha chung và hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0,3 Do đó, thang đo TDSD đáp ứng độ tin cậy.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) là phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng cần chứa đựng hầu hết thông tin của tập biến ban đầu.
Các thang đo thành phần của khái niệm đạo đức tổng thể đạt yêu cầu trong đánh giá độ tin cậy sẽ được tiến hành sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA Sau khi kiểm định các thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, trong 5 yếu tố với 21 biến quan sát, được đưa vào phân tích nhân tố.
Khi phân tích nhân tố khám phá EFA cần chú ý đến những điều sau:
- Thứ nhất là Hệ số KMO(Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố Trị số của KMO phải đạt giá trị 0.5 trở lên (0.5 ≤ KMO ≤ 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp Nếu trị số này nhỏ hơn 0.5, thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với tập dữ liệu nghiên cứu
- Thứ 2 là Kiểm định Bartlett(Bartlett’s test of sphericity) dùng để xem xét các biến quan sát trong nhân tố có tương quan với nhau hay không Chúng ta cần lưu ý, điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến quan sát phản ánh những khía cạnh khác nhau của cùng một nhân tố phải có mối tương quan với nhau Điểm này liên quan đến giá trị hội tụ trong phân tích EFA được nhắc ở trên Do đó, nếu kiểm định cho thấy không có ý nghĩa thống kê thì không nên áp dụng phân tích nhân tố cho các biến đang xem xét Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (sig
Bartlett’s Test < 0.05), chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố.
- Thứ 3 là Trị số Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA Với tiêu chí này, chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue ≥ 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.
- Thứ 4 là Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) ≥ 50% cho thấy mô hình EFA là phù hợp Coi biến thiên là 100% thì trị số này thể hiện các nhân tố được trích cô đọng được bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu % của các biến quan sát.
- Cuối cùng Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) hay còn gọi là trọng số nhân tố, giá trị này biểu thị mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố Hệ số tải nhân tố càng cao, nghĩa là tương quan giữa biến quan sát đó với nhân tố càng lớn và ngược lại. Thường lấy hệ số tải 0.5 làm mức tiêu chuẩn với cỡ mẫu từ 120 đến dưới 350; lấy tiêu chuẩn hệ số tải là 0.3 với cỡ mẫu từ 350 trở lên.
Kết thúc quá trình kiểm định, thu được hệ số KMO là 0,746 thỏa mãn điều kiện lớn hơn 0,5 đặt ra ở phần trên, thêm vào đó, mức ý nghĩa Sig của kiểm định này bằng 0,000 < 0,05 điều này thể hiện rằng bộ giữ liệu thu thập được là phù hợp và có ý nghĩa trong thống kê và hoàn toàn phù hợp với các tiêu chí đánh giá việc phân tích nhân tố khám phá Bảng phân tích KMO và kiểm định của Barlett được trình bày trong bảng bên dưới:
Bảng 6:Phân tích KMO và kiểm định Barlett
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of
Kết quả phân tích nhân tố với phương pháp rút trích nhân tố Principal Component, sử dụng phép quay Varimax, cho phép 6 nhân tố được rút trích từ 21 biến quan sát và tổng phương sai trích được là 74,935% với eigenvalue = 1.167 rút trích được 6 nhân tố , các nhân tố đều có hệ số tải nhân tố đều 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 7:Tổng phương sai trích
Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings
Các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5, và không có trường hợp biến nào cùng lúc tải lên cả hai nhân tố với hệ số tải gần nhau Nên các nhân tố đảm bảo được giá trị hội tụ và phân biệt khi phân tích EFA Ngoài ra không có sự xáo trộn các nhân tố, nghĩa là câu hỏi của nhân tố này không bị nằm lẫn lộn với câu hỏi của nhân tố kia Nên sau khi phân tích nhân tố thì các nhân tố độc lập này được giữ nguyên, không bị tăng thêm hoặc giảm đi nhân tố.
Bảng 8:Hệ số tải nhân tố
4.Phân tích hồi quy đa biến
4.1 Kiểm tra hệ số tương quan
Trước khi phân tích hồi quy các nhân tố mới hình thành trong bước phân tích nhân tố, phân tích hê ̣ số tương quan được tiến hành cho 6 biến đô ̣c lâ ̣p và biến phụ thuô ̣c với hê ̣ số tương quan Pearson và kiểm định 2 phía với mức ý nghĩa 0,05 Để kiểm tra sự tương quan giữa các biến trong mô hình, nếu giữa các biến có sự tương quan chặt thì phải lưu ý vấn đề đa cô ̣ng tuyến trong khi phân tích hồi quy.
Trước hết, nghiên cứu tiến hành kiểm định sự phù hợp của mô hình thông qua ma trâ ̣n tương quan giữa biến phụ thuô ̣c các biến đô ̣c lâ ̣p Căn cứ vào hê ̣ số tương quan ta có mô hình hồi quy phù hợp.
QD H TDSD TD CL CQ
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
* Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Từ bảng có thể thấy giá trị Sig của các nhân tố H,TDSD,TD,CL,CQ đều nhỏ hơn 0,05 điều này cho thấy các nhân tố này đều có mối quan hệ tương quan tuyến tính với biến QD.
4.2.Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính
Hồi quy đa biến là một phần mở rộng của hồi quy tuyến tính đơn giản Nó được sử dụng khi chúng ta muốn dự đoán giá trị của một biến dựa trên giá trị của hai hoặc nhiều biến khác Biến chúng ta muốn dự đoán được gọi là biến phụ thuộc (hoặc đôi khi, biến kết quả, mục tiêu hoặc biến tiêu chí) Các biến chúng ta đang sử dụng để dự đoán giá trị của biến phụ thuộc được gọi là biến độc lập Hồi quy đa biến cũng cho phép bạn xác định mức độ đóng góp nhiều, ít, không đóng góp của từng nhân tố vào sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Các chỉ số hiển thị khi kiểm định hồi quy đa biến có ý nghĩa như sau:
Giá trị Adjusted R Square (R bình phương hiệu chỉnh) và R2 (R Square) phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc Mức biến thiên của 2 giá trị này là từ 0 - 1 Nếu càng tiến về 1 thì mô hình càng có ý nghĩa Ngược lại, càng tiến về 0 tức là ý nghĩa mô hình càng yếu Cụ thể hơn, nếu nằm trong khoảng từ 0.5
- 1 thì là mô hình tốt, < 0.5 là mô hình chưa tốt.