Thông qua 639 mẫu quan sát thu được, kết quả nghiên cứu cho thấy rằng tất cả các biến theo thống kê đều có tác động tích cực lên ý định mua hàng của Thế hệ Z thông qua việc xem phát trực
Thuyết hành vi dự định (Theory of Planned Behavior — TPB)
Ajzen (1991) developed the Theory of Planned Behavior (TPB) by expanding on the Theory of Reasoned Action (TRA) through the addition of the variable "perceived behavioral control." This enhancement allows for a more comprehensive understanding of how individuals' intentions and behaviors are influenced by their perceptions of the ease or difficulty of performing a behavior.
Mô hình TRA (Thuyết Hành vi Lập kế hoạch) được hình thành từ hai yếu tố chính: niềm tin kiểm soát và sự dễ dàng cảm nhận Thuyết này đã được công nhận và áp dụng rộng rãi trong nhiều nghiên cứu nhằm dự đoán ý định sử dụng và hành vi cụ thể của cá nhân Các nghiên cứu thực nghiệm đã chứng minh tính hiệu quả của mô hình trong việc phân tích hành vi người tiêu dùng, đặc biệt trong bối cảnh mua sắm trực tuyến.
Ngọc Thắng, 2016; Shim và cộng sự, 2001)
Thái độ đối với hành vi
Nhận thức kiểm soát hành vi _ Ý định hành vi
Sơ đồ 2.2: Thuyết hành vi dự định (TPB)
Thuyết hành vi dự định, phát triển từ lý thuyết hành động hợp lý (TRA) của Ajzen và Fishbein (1975), cho rằng hành vi có thể được dự đoán từ các xu hướng hành vi nhằm thực hiện hành vi đó Các xu hướng hành vi bao gồm các nhân tố động cơ, được định nghĩa là mức độ nỗ lực mà cá nhân bỏ ra để thực hiện hành vi (Ajzen, 1991) Ba nhân tố ảnh hưởng đến xu hướng hành vi bao gồm: thái độ, được hiểu là đánh giá tích cực hoặc tiêu cực về hành vi; ảnh hưởng xã hội, đề cập đến sức ép xã hội cảm nhận về việc thực hiện hay không thực hiện hành vi; và yếu tố kiểm soát hành vi cảm nhận, phản ánh sự dễ dàng hoặc khó khăn trong việc thực hiện hành vi, phụ thuộc vào sự sẵn có của nguồn lực và cơ hội.
Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model — TAM)
Trong mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM), Davis đã thay thế hai biến "Thái độ" và "Chuẩn mực chủ quan" trong mô hình thuyết hành động hợp lý (TRA) bằng hai biến mới là "Nhận thức về tính hữu ích" (Perceived Usefulness) và "Nhận thức về tính dễ sử dụng" (Perceived Ease of Use).
Nhận thức dễ sử dụng (Perceived Ease of Use - PEU) được định nghĩa là mức độ mà người dùng tin rằng việc sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ không tốn nhiều công sức Cùng với đó, nhận thức tính hữu ích là mức độ mà mọi người tin rằng việc sử dụng hệ thống sẽ nâng cao hiệu suất công việc của họ (Davis, 1989) Hiện nay, mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) còn được áp dụng trong mua sắm trực tuyến, phản ánh những động lực nội tại và là một trong những lý do chính thúc đẩy khách hàng tham gia vào hoạt động mua sắm trực tuyến.
Nhiều nhà nghiên cứu đã áp dụng Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) để phân tích quyết định chấp nhận công nghệ, đặc biệt là công nghệ mới Nghiên cứu này bao gồm việc khám phá ý định sử dụng của khách hàng đối với điện thoại thông minh, truyền hình mới (Tefertiller, 2020), thương mại điện tử (Jahongir và Shin, 2014), mạng xã hội, mua sắm trực tuyến (Mandilas và cộng sự, 2013) và phát trực tiếp.
Nhận thức sự hữu ích that ts đối với Ý định Sử dụng hệ việc sử dụng hành vi thông thực tê
Sơ đồ 2.3: Thuyết hành vi dự định (TAM)
Thuyết sử dụng và thỏa mãn (UGT) là một lý thuyết tâm lý xã hội học giải thích lý do và cách thức mà cá nhân lựa chọn các phương tiện truyền thông để đáp ứng nhu cầu của họ Theo Cheung và cộng sự (2011), UGT phát triển theo hai hướng chính: đầu tiên, nó đa dạng hóa theo mục tiêu và vấn đề mà người sử dụng mong muốn thỏa mãn (Ruggiero, 2000); thứ hai, nó xác định quan điểm của người sử dụng đối với một loại phương tiện truyền thông cụ thể (Ledbetter, 2009).
Thuyết UGT, trước đây chỉ áp dụng trong các phương tiện truyền thông truyền thống như báo, truyền hình và đài phát thanh, đã nhanh chóng mở rộng ra lĩnh vực nghiên cứu dịch vụ thông tin trên internet Các nghiên cứu gần đây đã chứng minh sự ứng dụng của thuyết này trên các nền tảng như website, mạng xã hội, Instagram và trong học trực tuyến UGT đang trở thành một lý thuyết quan trọng trong việc hiểu biết về việc sử dụng truyền thông xã hội và các dịch vụ phát trực tiếp Qua việc tổng hợp tài liệu, thuyết UGT đã chứng minh tính hữu ích trong việc vận hành các thành phần lý thuyết liên quan đến internet và giao tiếp điện tử.
15 có nhiều nghiên cứu ứng dụng thuyết UGT đề tìm hiểu về sự thỏa mãn với các trải nghiệm truyn thông
2.3 Lược khảo các nghiên cứu liên quan đến đề tài
2.3.1 Các nghiên cứu liên quan đến đề tài tại Việt Nam
Ha Ngọc Thắng (2016) trong nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng Việt Nam” đã phân tích các yếu tố tác động đến hành vi mua sắm trực tuyến Nghiên cứu mở rộng thuyết “Hành vi có kế hoạch” bằng cách bổ sung biến niềm tin và cảm nhận rủi ro nhằm dự đoán ý định mua hàng trực tuyến Kết quả nghiên cứu được thu thập từ 423 khách hàng có kinh nghiệm sử dụng Internet.
Dữ liệu được phân tích qua các bước từ phân tích nhân tố đến kiểm định độ tin cậy và phân tích hồi quy Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng niềm tin, cảm nhận rủi ro, thái độ và nhận thức kiểm soát hành vi có ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến Đặc biệt, cảm nhận rủi ro được chứng minh là yếu tố làm giảm ý định mua hàng trực tuyến của khách hàng.
Một nghiên cứu khác tại Việt Nam của Tạ Minh Hoàng và cộng sự (2020) với dé tai
Nghiên cứu "Ảnh hưởng của phát sóng trực tiếp đến hành vi mua hàng: Nghiên cứu người tiêu dùng trẻ Việt Nam" chỉ ra rằng livestream đang trở thành một kênh mua sắm trực tuyến phổ biến tại Việt Nam, đặc biệt đối với người tiêu dùng trẻ Qua khảo sát 404 sinh viên đại học tại Hà Nội, nghiên cứu cho thấy sự phổ biến, độ tin cậy, sự thuận tiện của nền tảng livestream và uy tín của người bán có tác động đáng kể đến hành vi mua sắm Hơn nữa, tác động của livestream đến hành vi mua sắm có sự khác biệt tùy theo loại sản phẩm, với ảnh hưởng mạnh mẽ nhất đối với các mặt hàng điện tử, thời trang và mỹ phẩm.
Sự phát sóng trực tiếp có ảnh hưởng không lớn đến hành vi mua sắm của người tiêu dùng đối với các sản phẩm như điện thoại di động và đồ gia dụng Mặc dù hình thức này ngày càng phổ biến, nhưng tác động của nó vẫn chưa thể so sánh với các kênh marketing truyền thống khác.
2.3.2 Các nghiên cứu liên quan tại nước ngoài
Nghiên cứu của Jie Cai, Donghee Yvette Wohn, Ankit Mittal và Dhanush Sureshbabu (2018) chỉ ra rằng livestream đã trở thành một phần quan trọng trong trải nghiệm mua sắm trực tuyến ở Bắc Mỹ Các tác giả áp dụng khung lý thuyết về động cơ mua sắm ưu việt và khoái cảm, kết hợp với mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) để phân tích mối liên hệ giữa hai động cơ này và ý định mua sắm trực tuyến trong tương lai Họ nhận thấy rằng người tiêu dùng ưa thích xem livestream vì tính tiện lợi, tiết kiệm thời gian và nhiều chương trình khuyến mãi hấp dẫn Bên cạnh các lợi ích cụ thể, livestream còn mang lại cảm giác giải trí và vui vẻ cho người xem Nghiên cứu xác định tám lý do chính khiến người tiêu dùng ưa chuộng hình thức mua sắm này, bao gồm cách giới thiệu sản phẩm, thông tin chi tiết, sự mới mẻ, tính tương tác, tiện lợi, quảng cáo hấp dẫn, sự đa dạng lựa chọn và các chương trình khuyến mãi.
Nghiên cứu của Wongkitrungrueng và cộng sự (2018) chỉ ra mối liên hệ giữa giá trị cảm nhận của khách hàng về livestream, niềm tin và mức độ tương tác khi xem Tác giả cung cấp số liệu cho thấy sự bùng nổ của hình thức bán hàng qua livestream Livestream không chỉ trình bày cách sản phẩm được tạo ra mà còn thể hiện quan điểm về sản phẩm, đồng thời cho phép người bán tiết lộ khuôn mặt, tạo sự tương tác giữa người mua và người bán Điều này nâng cao trải nghiệm mua sắm, giảm sự không chắc chắn và tăng cường niềm tin của khách hàng Nghiên cứu đã thu thập dữ liệu từ 261 người tại Bangkok để thực hiện giao dịch, sử dụng mô hình phương trình cấu trúc bình phương nhỏ nhất.
Nghiên cứu 17 từng phần (PLS-SEM) cho thấy khả năng dự đoán của phát trực tiếp trong việc tạo ra giá trị mua sắm, từ đó nâng cao sự tin tưởng của khách hàng và thúc đẩy quyết định mua hàng Bài nghiên cứu cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tăng cường cảm nhận của người tiêu dùng thông qua các chi tiết phong phú và những lời giới thiệu sáng tạo, thú vị về sản phẩm hoặc quy trình sản xuất trong livestream.
Trong thị trường mua sắm trực tuyến đang phát triển mạnh mẽ như Trung Quốc, các nền tảng livestream như Taobao và JD đã thu hút sự chú ý Nghiên cứu của nhóm tác giả Yuan Suna, Xiang Shao, Xiaotong Lic, Yue Guod và Kun Nùie (2019) cho thấy livestream có ảnh hưởng tích cực đến ý định mua hàng của người tiêu dùng Hình thức mua sắm này, mặc dù còn mới, đã chứng minh được hiệu suất bán hàng cao Theo báo cáo phát triển sinh thái livestream của Taobao năm 2019, doanh thu từ mua sắm livestream trên Taobao.com đã vượt mốc 100 tỷ Nhân dân tệ.
Năm 2018, nhóm tác giả đã khảo sát 504 người tiêu dùng đã mua hàng qua livestream trên các nền tảng như Taobao, JD, Mogujie và Sina Microblog Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng chế độ hiển thị sản phẩm, thông tin sản phẩm, trải nghiệm mua sắm và thu nhập đều có ảnh hưởng trực tiếp đến ý định mua hàng của khách hàng Hơn nữa, tác giả nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đầu tư vào công nghệ thông tin để phát triển thị trường livestream.
Nghiên cứu của Qianyu Lin và Chompu Nuangjamnong trong bài viết “Role of Influencers and Customer Engagement on Purchase Intention in TikTok Live Streaming Shopping” (2022) đã sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính sau khi khảo sát 400 người sống tại Bangkok, Thái Lan, những người đã trải nghiệm mua sắm trực tuyến trên TikTok Live Nhóm tác giả tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến việc xem livestream trên TikTok và ý định mua hàng của người tiêu dùng Kết quả nghiên cứu cho thấy niềm tin của khách hàng, bao gồm niềm tin vào nền tảng thương hiệu và sản phẩm, có tác động đáng kể đến việc tham gia xem livestream Hơn nữa, yếu tố người ảnh hưởng cũng được nhấn mạnh là một yếu tố quan trọng trong quá trình này.
Lược khảo các nghiên cứu liên quan đến đề tài 5 s2 E1 xexrru 16 1 Các nghiên cứu liên quan đến đề tài tại Việt Nam s- 5s cccscrrerec: l6 2 Các nghiên cứu liên quan tại nước ng@ả1 - 2c 2c S22 tre 17
2.3.1 Các nghiên cứu liên quan đến đề tài tại Việt Nam
Ha Ngọc Thắng (2016) trong nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng Việt Nam” đã mở rộng thuyết “Hành vi có kế hoạch” để phân tích các yếu tố tác động đến ý định mua sắm trực tuyến Nghiên cứu bổ sung biến niềm tin và cảm nhận rủi ro nhằm dự đoán hành vi mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng Kết quả nghiên cứu dựa trên khảo sát 423 khách hàng có kinh nghiệm sử dụng Internet.
Quá trình phân tích dữ liệu bao gồm phân tích nhân tố, kiểm định độ tin cậy và phân tích hồi quy Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng niềm tin, cảm nhận rủi ro, thái độ và nhận thức kiểm soát hành vi đều ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến Đặc biệt, cảm nhận rủi ro được chứng minh là yếu tố làm giảm ý định mua hàng trực tuyến của khách hàng.
Một nghiên cứu khác tại Việt Nam của Tạ Minh Hoàng và cộng sự (2020) với dé tai
Nghiên cứu "Ảnh hưởng của phát sóng trực tiếp đến hành vi mua hàng: Nghiên cứu người tiêu dùng trẻ Việt Nam" chỉ ra rằng livestream đã trở thành một kênh mua sắm trực tuyến phổ biến tại Việt Nam, ảnh hưởng mạnh mẽ đến hành vi tiêu dùng của giới trẻ Qua khảo sát trực tuyến với 404 sinh viên đại học tại Hà Nội, kết quả cho thấy sự phổ biến, mức độ tin cậy, tính thuận tiện của nền tảng livestream và uy tín người bán đều có tác động đáng kể đến hành vi mua sắm Đặc biệt, livestream ảnh hưởng lớn đến quyết định mua sắm của người tiêu dùng đối với các sản phẩm điện tử, thời trang và mỹ phẩm, trong khi tác động này có thể khác nhau tùy theo loại sản phẩm và dịch vụ.
Sự phát sóng trực tiếp có tác động hạn chế đến hành vi mua sắm của người tiêu dùng đối với các sản phẩm như điện thoại di động và đồ gia dụng Mặc dù hình thức này đang ngày càng phổ biến, nhưng ảnh hưởng của nó đối với quyết định mua hàng trong các lĩnh vực này vẫn chưa rõ ràng và không mạnh mẽ.
2.3.2 Các nghiên cứu liên quan tại nước ngoài
Nghiên cứu của Jie Cai, Donghee Yvette Wohn, Ankit Mittal và Dhanush Sureshbabu (2018) chỉ ra rằng livestream đã trở thành một phần quan trọng trong trải nghiệm mua sắm trực tuyến tại Bắc Mỹ Họ sử dụng động cơ mua sắm utilitarian và hedonic kết hợp với mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) để khám phá mối liên hệ giữa hai động cơ này và ý định mua sắm trong tương lai Người tiêu dùng ưa chuộng livestream vì tính tiện lợi, tiết kiệm thời gian và nhiều chương trình khuyến mãi Bên cạnh đó, livestream còn mang lại cảm giác giải trí và vui vẻ cho người xem Nghiên cứu xác định tám lý do chính khiến người tiêu dùng thích mua sắm qua livestream hơn là mua sắm trực tuyến thông thường, bao gồm cách hiển thị sản phẩm, thông tin sản phẩm, sự mới lạ, tương tác, tiện lợi, quảng cáo cường điệu, lựa chọn khác và khuyến mãi.
Nghiên cứu của Wongkitrungrueng và cộng sự (2018) chỉ ra mối quan hệ giữa giá trị cảm nhận của khách hàng về livestream, niềm tin và mức độ tương tác khi xem Tác giả cung cấp dẫn chứng cho sự tăng trưởng mạnh mẽ của hình thức bán hàng qua livestream, nhấn mạnh rằng đây là cách trình bày sản phẩm hiệu quả Livestream cho phép người bán thể hiện khuôn mặt, tạo sự tương tác trực tiếp với người mua, từ đó nâng cao trải nghiệm mua sắm, giảm sự không chắc chắn và tăng mức độ tin tưởng của khách hàng Dữ liệu được thu thập từ 261 người tiêu dùng tại Bangkok, sử dụng mô hình phương trình cấu trúc bình phương nhỏ nhất để phân tích.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp PLS-SEM để đánh giá khả năng dự đoán, cho thấy rằng phát trực tiếp có thể tạo ra giá trị mua sắm và tăng cường sự tin tưởng của khách hàng Điều này dẫn đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng, đồng thời tạo sự gắn kết với người bán Bài nghiên cứu cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc nâng cao cảm nhận của người tiêu dùng thông qua các chi tiết phong phú và những lời giới thiệu sáng tạo, thú vị về sản phẩm hoặc quy trình sản xuất trong livestream.
Trong bối cảnh thị trường mua sắm trực tuyến phát triển mạnh mẽ tại Trung Quốc với các nền tảng livestream như Taobao và JD, nghiên cứu của nhóm tác giả Yuan Suna, Xiang Shao, Xiaotong Lic, Yue Guod và Kun Nùie (2019) đã chỉ ra rằng hình thức mua sắm qua livestream, dù còn mới mẻ, nhưng mang lại hiệu suất bán hàng rất cao Theo Báo cáo phát triển sinh thái phát trực tiếp của Taobao năm 2019, mua sắm livestream trên Taobao.com đã giúp các nhà cung cấp trực tuyến đạt doanh thu vượt quá 100 tỷ Nhân dân tệ trong năm.
Năm 2018, nhóm tác giả đã khảo sát 504 người tiêu dùng đã mua hàng qua livestream trên các nền tảng như Taobao, JD, Mogujie và Sina Microblog Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng chế độ hiển thị sản phẩm, thông tin sản phẩm, trải nghiệm mua sắm và thu nhập có ảnh hưởng trực tiếp đến ý định mua hàng của khách hàng Ngoài ra, tác giả nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đầu tư vào công nghệ thông tin để phát triển thị trường livestream.
Qianyu Lin và Chompu Nuangjamnong trong bài viết “Vai trò của Người ảnh hưởng và Sự tương tác của Khách hàng đối với Ý định Mua hàng trong Mua sắm Trực tuyến trên TikTok” (2022) đã sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính sau khi khảo sát 400 người sống tại Bangkok, Thái Lan, những người đã trải nghiệm mua sắm trực tuyến trên TikTok Live Nghiên cứu tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến việc xem livestream trên TikTok và ý định mua hàng của người tiêu dùng Kết quả cho thấy niềm tin của khách hàng vào nền tảng thương hiệu và sản phẩm có tác động tích cực đến việc tham gia xem livestream Đồng thời, nghiên cứu cũng nhấn mạnh vai trò quan trọng của người ảnh hưởng trong quá trình này.
Influencer có ảnh hưởng lớn đến quyết định mua hàng qua Tiktok Live, dẫn đến việc tăng số lượng người xem livestream và hình thành ý định mua sắm Các thương hiệu cần tăng cường tương tác với khách hàng trong quá trình phát sóng trực tiếp Giao tiếp hiệu quả trên các nền tảng thương mại điện tử là rất quan trọng, vì vậy việc gia tăng lượt tương tác trong livestream sẽ nâng cao tỉ lệ thành công trong việc mua hàng của người tiêu dùng.
2.4 Tom tat các nghiên cứu liên quan, rút ra mô hình nghiên cứu
Sau khi phân tích các nghiên cứu thực nghiệm liên quan, tác giả tóm tắt các nghiên cứu như trong bảng sau:
Nghiên cứu đã thu thập và phân tích dữ liệu từ 423 phiếu trả lời hợp lệ, thực hiện quy trình từ xác định nhân tố đến kiểm định độ tin cậy và phân tích hồi quy.
Nghiên cứu phát triển lý thuyết hành vi dự định (TPB) bằng cách bổ sung yếu tố rủi ro cảm nhận trong việc nghiên cứu ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng Mô hình này bao gồm bốn biến chính: thái độ, ý kiến của nhóm tham khảo, nhận thức kiểm soát hành vi và rủi ro cảm nhận.
Nghiên cứu cho thấy rằng ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng bị ảnh hưởng bởi thái độ đối với trang web, nhận thức về kiểm soát hành vi và cảm nhận rủi ro Để nâng cao tỷ lệ mua sắm, các doanh nghiệp cần tìm cách giảm thiểu những cảm nhận rủi ro này của người tiêu dùng.
Nghiên cứu thu thập dữ liệu từ
Nghiên cứu đã khảo sát 404 sinh viên đại học tại các trường lớn ở Hà Nội, cho thấy các yếu tố như sự phổ biến, mức độ tin cậy và tính thuận tiện đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá trải nghiệm của sinh viên.
Mô hình và giả thuyết nghiên cứu -.- 5c Ss St E2 211 11g12 rên 24 1 Mô hình nghiên cứu - S1 221122112 112 1257215112811 2 81118 t1 xe 24
Giả thuyết nghiên cứu .- sccs E 11211 1x H222 21g yên 25 i9) 0V.v09:/0/9))c hố
2.5.2.1 Nhận thức tính dễ sử dụng
Nhận thức tính dễ sử dụng (Perceived Ease of Use - PEU) đề cập đến mức độ mà người dùng tin rằng việc sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ không đòi hỏi nhiều nỗ lực Theo Davis (1989), điều này có nghĩa là người dùng đánh giá sự đơn giản trong việc áp dụng công nghệ, từ đó ảnh hưởng đến quyết định sử dụng của họ.
Nhận thức về tính dễ sử dụng ảnh hưởng lớn đến ý định và hành vi sử dụng thực tế của người tiêu dùng trong lĩnh vực công nghệ Điều này đặc biệt quan trọng trong thiết kế nội dung tương tác và giao diện ứng dụng trực tuyến, nơi mà sự dễ sử dụng của trang web hoặc sản phẩm công nghệ được đánh giá Khi người dùng tin tưởng vào khả năng thực hiện các tác vụ như mua sắm trên máy tính một cách dễ dàng, điều này phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm thiết kế giao diện, chương trình đào tạo sử dụng máy tính, ngôn ngữ hiển thị và phần mềm cài đặt.
Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng người dùng có xu hướng phản hồi tích cực hơn đối với quảng cáo trên mạng xã hội và tham gia mua sắm trực tuyến khi công nghệ mang lại cảm giác dễ sử dụng Cụ thể, các nghiên cứu của Venkatesh và Davis (2000) cùng với Teo và Noyes cho thấy rằng tính dễ sử dụng của công nghệ đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy hành vi mua sắm trực tuyến.
Nghiên cứu của Chong và cộng sự (2019) chỉ ra rằng Perceived Ease of Use (PEU) ảnh hưởng đáng kể đến sự chấp nhận và quyết định mua hàng của người tiêu dùng trong môi trường mua sắm trực tuyến Kết quả cho thấy rằng PEU không chỉ tác động đến việc sử dụng công nghệ mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến hành vi mua sắm của người dùng Dựa trên những phát hiện này, nghiên cứu đề xuất các giả thuyết nhằm khám phá sâu hơn mối liên hệ giữa PEU và quyết định mua sắm.
HI: Nhận thức tính dễ sử dụng có liên quan tích cực đến thái độ của Thể hệ Z dối với phát trực tiếp
2.5.2.2 Tính sử dụng thụ động
Tính sử dụng thụ động (Ritualize Use - RU) đề cập đến việc sử dụng công nghệ theo thói quen với mục đích giải trí và thư giãn Khi người dùng tương tác với công nghệ một cách thụ động, họ không cần tập trung nhiều nhưng vẫn cảm thấy hài lòng Đây là một hình thức sử dụng công nghệ phổ biến trong cuộc sống hàng ngày.
Sử dụng công nghệ theo cách thụ động (Passive Use) trái ngược với việc sử dụng có mục đích (Instrumental Use - IU), mà chủ yếu nhằm đáp ứng nhu cầu cụ thể và mang lại lợi ích trực tiếp cho người dùng Việc sử dụng thụ động thường không yêu cầu sự tập trung cao độ như sử dụng có mục đích, mà chủ yếu phục vụ cho các nhu cầu trừu tượng như giải trí, thư giãn và giảm căng thẳng.
Trong nghiên cứu "Communication and Human Behavior" của Rubin (1984), tác giả chỉ ra rằng tính sử dụng thụ động của công nghệ thường liên quan đến thói quen, giải trí và thư giãn của người dùng Nghiên cứu của Guo & Chan-Olmsted cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu rõ cách thức mà công nghệ ảnh hưởng đến hành vi con người.
Năm 2015, các tác giả cho rằng trên các nền tảng công nghệ số, nhiều hoạt động như phát sóng trực tiếp thường mang tính chất sử dụng thụ động để giải trí Họ cũng nhấn mạnh rằng khi một hành động được lặp lại nhiều lần, nó sẽ dần trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của người dùng Dựa trên các nghiên cứu trước đó, các tác giả đề xuất một giả thuyết mới.
H2: Tính sw dụng thụ động có liên quan tích cực đến thải độ của Thế hệ Z đổi với phát trực tiếp
2.5.2.3 Tính sử dụng có mục đích
Trong lĩnh vực mua sắm trực tuyến, tính sử dụng có mục đích (Instrumental Use —
IU (Intention to Use) được hiểu là việc sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ với mục đích cụ thể như giảm chi phí, tiết kiệm thời gian hoặc đáp ứng nhu cầu cấp thiết Trong quá trình mua sắm trên nền tảng Livestream, IU được áp dụng để đạt được những mục tiêu này Người tiêu dùng thường sử dụng Livestream để xem sản phẩm trực tiếp, trò chuyện với người bán và đặt câu hỏi trước khi quyết định mua hàng Nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng IU liên quan đến việc sử dụng công cụ nhằm thực hiện các nhu cầu thiết thực hoặc tìm kiếm thông tin cụ thể (Cooper và Tang, 2009) Joo và Sang (2013) cũng nhấn mạnh rằng việc sử dụng có mục tiêu giúp đáp ứng các nhu cầu liên quan đến thông tin.
Động lực sử dụng công nghệ được xác định bởi hai yếu tố chính: nhu cầu về nội dung thiết thực và giá trị thực tiễn Người dùng thường tìm kiếm thông tin có ích để phục vụ cho mục tiêu cá nhân, thay vì chỉ thỏa mãn nhu cầu tâm lý trừu tượng Nghiên cứu của Camilleri & Falzon (2020) nhấn mạnh rằng động lực này ảnh hưởng lớn đến quyết định của người dùng trong việc lựa chọn sử dụng các dịch vụ và công cụ công nghệ.
H3: Tính sử dụng có mục đích có liên quan tích cực đến thái độ của Thế hệ Z dối với phát trực tiếp
Chuẩn mực chủ quan, hay còn gọi là ảnh hưởng xã hội, là nhận thức của cá nhân hoặc nhóm về việc một hành vi cụ thể được tán thành hay bác bỏ Theo lý thuyết TRA (Fishbein & Ajzen, 1975), chuẩn mực chủ quan hình thành từ niềm tin chuẩn mực mà người tiêu dùng cảm nhận từ các yếu tố xã hội như gia đình, bạn bè, đồng nghiệp và phương tiện truyền thông Mức độ ảnh hưởng của những niềm tin này đến xu hướng mua sắm của người tiêu dùng phụ thuộc vào sự ủng hộ hoặc phản đối đối với hành vi mua và động cơ của người tiêu dùng trong việc làm theo mong muốn của những người có ảnh hưởng.
Trong một số nghiên cứu trước đây như Hansen, T., Jensen, J M., & Solgaard, H
Theo S (2004) và Bhattacherjee (2000), khi một cá nhân thấy ít nhất một người thân thực hiện một hành động, khả năng bị ảnh hưởng bởi hành vi đó sẽ cao Trong bối cảnh mua sắm trực tuyến, Lin (2007) chỉ ra rằng chuẩn mực chủ quan phản ánh nhận thức của người tiêu dùng về ảnh hưởng của nhóm tham khảo đối với khả năng mua sắm trực tuyến Nghiên cứu đã chứng minh rằng ý kiến của nhóm tham khảo có tác động tích cực đến ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng.
28 của người tiêu dùng Từ các nghiên cứu được phân tích ở trên cho thây, giữa chuân mực chủ quan và ý định có mỗi quan hệ thuận chiêu
Theo nghiên cứu của CB Insight vào năm 2020, 90% Gen Z tin tưởng vào những đề xuất mua sắm được xác thực bởi người thân Điều này cho thấy tầm quan trọng của sự tin cậy trong hành vi mua hàng của thế hệ này Từ những lý do trên, tác giả đưa ra các giả thuyết liên quan đến hành vi mua sắm của Gen Z.
HẠ: Chuẩn mực chủ quan có liên quan tích cực đến ý định mua hàng của Thể hệ Z trên Tiktok Livestream
2.5.2.5 Thái độ đối với livestream
Thái độ là trạng thái tinh thần của con người, bao gồm cảm xúc, ý kiến và giá trị, và có mối liên hệ chặt chẽ với ý định hành vi của họ Nghiên cứu của Florenthal (2019) cho thấy thái độ của khách hàng trẻ đối với nội dung thương hiệu ảnh hưởng trực tiếp đến ý định của họ trên mạng xã hội Các nghiên cứu của Hung và cộng sự (2016) cùng Huang và Shiau (2015) đã điều tra tác động của thái độ đến việc sử dụng các trang truyền thông xã hội khác nhau Bianchi và Andrews (2018) cũng khám phá mối quan hệ giữa thái độ tương tác với thương hiệu trên mạng xã hội và ý định mua hàng Đặc biệt, nghiên cứu của Chen và Lin (2018) chỉ ra rằng thái độ của khán giả đối với phát trực tiếp có ảnh hưởng tích cực đến ý định xem tiếp theo Nghiên cứu này tập trung vào thái độ của mọi người đối với việc phát trực tiếp mua sắm trên TikTok, từ đó đề xuất các giả thuyết liên quan.
Hãa: Thái độ của thể hệ Z đối với phát trực tiếp làm trung gian cho mỗi quan hệ giữa nhận thức dễ sử dụng và ý định mua hàng
H5b: Thái độ của thế hệ Z đối với phát trực tiếp làm trung gian cho mỗi quan hệ giữa tính sử dụng thụ động và ÿ định mua hàng
H5c: Thai dé cia thé hé Z doi với phát trực tiếp làm trung gian cho mỗi quan hệ giữa tính sử dụng có mục đích và ý định mua hàng
H5d: Thái độ của Thế hệ Z đối với phát trực tiếp có tác động tích cực đến ý định mua hang trén nén tang Tiktok Livestream
Chương này trình bày lý thuyết về ý định mua hàng trên nền tảng Tiktok Livestream và các mô hình ý định mua của khách hàng trên các nền tảng thương mại xã hội Ngoài ra, chương còn khảo sát các nghiên cứu liên quan tại Việt Nam và quốc tế nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT -::22522+cEEEEttrtEErrrtrrrrrirrrrirrree 32
Quy trình nghiên cửu - -.c 2: 2 121112112 111 111 1151112111811 18112 121g re 32
Nghiên cứu này bao gồm hai giai đoạn chính: nghiên cứu sơ bộ định tính và nghiên cứu chính thức định lượng, tập trung vào thế hệ Z đang sinh sống và làm việc tại Thành phố Hồ Chí Minh Đối tượng nghiên cứu là mối quan hệ giữa tính dễ sử dụng, tính sử dụng thụ động và có mục đích với thái độ đối với phát trực tiếp trên TikTok, cũng như các chuẩn mực xã hội liên quan.
TikTok với ý định mua hàng trên nền tảng Tiktok Livestream
Giai đoạn nghiên cứu sơ bộ áp dụng phương pháp định tính để xác định mô hình và giả thuyết dựa trên các lý thuyết đã được kiểm tra thực nghiệm trong và ngoài nước, sau đó điều chỉnh cho phù hợp Tiếp theo, giai đoạn nghiên cứu chính thức sử dụng phương pháp định lượng thông qua khảo sát bằng bảng hỏi với thang đo Likert 5 cấp độ: (1) Hoàn toàn không đồng ý, (2) Không đồng ý, (3) Trung lập, (4) Đồng ý, và (5) Hoàn toàn đồng ý Sau khi thu thập dữ liệu, tác giả tiến hành kiểm tra và loại bỏ các bảng câu hỏi không hợp lệ.
639 mẫu quan sát dé tiễn hành nghiên cứu Quy trình nghiên cứu sử dụng trong đề tài này được biểu diễn theo sơ đô 3.1 dưới đây:
Vân đê nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu Cơ sở lý thuyết Nghiên cứu định tính
Phỏng vấn sâu (n = Thang đo sơ bộ Mô hình đề xuất
Giả thiết nghiên cứu Điều chỉnh thang đo
Kiểm tra tương quan biến tổng
| Kiém tra trong so EFA, nhan tô và phương sai trích i
Kiểm tra độ thích hợp mô hình, trọng số
! CFA, độ tin cậy tổng hợp, giá trị hội tụ i
| Kiém tra d6 thich hợp mô hình wee pk
Sơ đồ 3.1: Quy tình thực hiện nghiên cứu
3.1.1 Nghiên cứu sơ bộ bằng phương pháp định tính
Trong giai đoạn nghiên cứu sơ bộ định tính, tác giả đã thực hiện phỏng vấn sâu với 5 bạn thuộc thế hệ Gen Z Mục đích của việc này là nhằm khám phá, điều chỉnh và bổ sung các biến quan sát để đo lường các yếu tố khảo sát.
Dựa trên lý thuyết và các nghiên cứu trước đây, tác giả đã phát triển mô hình dự đoán ý định mua sắm của thế hệ Z tại TP Hồ Chí Minh, tập trung vào nền tảng phát triển bền vững.
33 sóng trực tiếp của Tiktok Theo đó, các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng được xác định mỗi nhân tô bao gôm nhiêu biên quan sat
Dựa trên các khái niệm cần đo lường trong mô hình, tác giả đã tham khảo thang đo sơ bộ từ các tác giả nước ngoài để xây dựng thang đo cho các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng trên nền tảng Tiktok Livestream Quy trình thực hiện được tiến hành theo các bước cụ thể nhằm đảm bảo tính chính xác và hiệu quả trong việc đánh giá các yếu tố này.
Mục tiêu nghiên cứu là xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng của thế hệ Gen Z tại TP Hồ Chí Minh trong bối cảnh Tiktok Livestream Nghiên cứu sẽ phân tích các nhân tố chính như sự tương tác, độ tin cậy của người bán, và trải nghiệm người dùng để hiểu rõ hơn về hành vi tiêu dùng của Gen Z trên nền tảng này.
Dựa trên lý thuyết và khảo sát các nghiên cứu liên quan, tác giả đã phát triển các biến quan sát cho các yếu tố trong mô hình nghiên cứu, đồng thời xây dựng thang đo nháp cho các biến quan sát này.
Xây dựng bảng hỏi sơ bộ và điều chỉnh các biến quan sát là bước quan trọng để đo lường các nhân tố khảo sát Sau khi phỏng vấn sâu 5 người thuộc thế hệ Gen Z, hầu hết các ý kiến đều đồng tình về các biến quan sát liên quan đến ý định mua hàng trên nền tảng Tiktok Livestream tại TP Hồ Chí Minh.
3.1.2 Nghiên cứu chính thức bằng nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu định lượng được tiến hành sau nghiên cứu định tính, trong đó kết quả từ nghiên cứu định tính sẽ làm cơ sở để điều chỉnh các biến quan sát trong từng yếu tố.
Để nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng của người tiêu dùng trên nền tảng TikTok tại TP Hồ Chí Minh, chúng tôi đã xây dựng bảng câu hỏi khảo sát chính thức với kích thước mẫu dự kiến là 630 quan sát Dữ liệu sẽ được sàng lọc để chọn ra cơ sở dữ liệu phù hợp cho nghiên cứu Bảng khảo sát được thực hiện thông qua phương pháp khảo sát trực tiếp hoặc gián tiếp qua Google Form Số liệu khảo sát sẽ được phân tích bằng phần mềm SPSS 22.0 và AMOS 24 để đưa ra kết quả thống kê chính xác.
Đánh giá độ tin cậy của thang đo (Hệ số Cronbach’s Alpha): Sau khi thu thập dữ liệu từ khảo sát khách hàng, tác giả tiến hành nhập liệu và làm sạch dữ liệu để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả.
Từ đó phân tích độ tin cậy Cronbach's Alpha của thang đo để loại ra có quan sát không phủ hợp
Phân tích nhân tố khám phá EEA là phương pháp sử dụng để kiểm định nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập và biến phụ thuộc, nhằm đánh giá sự hội tụ của các quan sát Qua đó, tác giả lựa chọn nhân tố đại diện cho các nhóm biến quan sát, từ đó tiến hành các bước phân tích tiếp theo.
Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) là phương pháp quan trọng giúp kiểm định cấu trúc lý thuyết của các thang đo và mối quan hệ giữa các khái niệm nghiên cứu Phương pháp này đảm bảo độ chính xác, giảm thiểu sai số đo lường và cho phép kiểm tra giá trị hội tụ cũng như giá trị phân biệt của thang đo (Steenkamp và van TTijp).
Thang đo D6 bao gồm các hệ số tin cậy tổng hợp (CR), phương sai trích (AVE) và hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha Phương sai trích cho biết lượng biến thiên chung của các biến quan sát được giải thích bởi biến tiềm ẩn (Hair và cộng sự, 2010) Độ tin cậy tổng hợp đo lường độ tin cậy của tập hợp các biến quan sát liên quan đến một nhân tố, trong khi hệ số Cronbach's Alpha đánh giá tính nhất quán của tất cả các câu trả lời trong khảo sát Mô hình được coi là phù hợp khi độ tin cậy của thang đo đạt yêu cầu.
Xây dựng thang đo cho các nhân tổ trong mô hình . 2: se vzzzxee2 35
Bảng câu hỏi được chia thành ba phần: phần đầu tiên là câu hỏi gạn lọc, phần thứ hai phản ánh các biến với 30 câu hỏi, và phần ba cung cấp thông tin chung về người tham gia khảo sát Dựa trên lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm liên quan, 30 biến được thể hiện rõ ràng qua các câu hỏi trong bảng khảo sát.
- Nhân tố PEU gồm 5 biến quan sát được lấy ra từ nghiên cứu của Tefertiller năm 2020 và nghiên cứu của Raumar và cộng sự năm 2014
- Nhân tố RU gồm 5 biến quan sát được lấy ra từ nghiên cứu của Joo va Sang nam 2013 và nghiên cứu của Camilleri và Falzon năm 2020
- Nhân tố IU gồm 5 biến quan sát được lấy ra từ nghiên cứu của Joo va Sang nam 2013 và nghiên cứu của Camilleri và Falzon năm 2020
- Nhân tố SN gồm 5 biến quan sát được lấy ra từ nghiên cứu của Taylor và Told năm
1995 và nghiên cứu của AJzen vào nam 1991
- Nhân tô AT gồm 5 biến quan sát được lấy ra từ nghiên cứu của Al-Debei và cộng sự được công bồ vào 2015
- Nhân tố PI gồm 5 biến quan sát được lấy ra từ nghiên cứu của Kwahk và Kim năm
Nghiên cứu của Sun và các cộng sự vào năm 2019 đã sử dụng thang đo Likert 5 mức độ để đo lường các biến quan sát, với các lựa chọn từ 1 (Hoàn toàn không đồng ý) đến 5 (Hoàn toàn đồng ý) Thang đo này đã được hiệu chỉnh sau khi thực hiện thảo luận nhóm trong nghiên cứu sơ bộ, nhằm đảm bảo tính chính xác và phù hợp với ý kiến của đáp viên Cụ thể, các đáp viên đã thống nhất sử dụng thuật ngữ “Livestream” trong nghiên cứu.
Thay vì sử dụng các thuật ngữ như “phát trực tiếp” hay “livestream”, nên chọn cách diễn đạt dễ hiểu hơn để tránh nhầm lẫn Đề xuất điều chỉnh thang đo PEU2 từ “Cũng dễ dàng dễ sử dụng Tiktok Livestream làm thứ tôi muốn” thành “Tôi có thể sử dụng Tiktok Livestream để làm điều tôi muốn” Đối với thang đo PEUS5, cần thêm ví dụ về hoạt động tương tác như: like, share, comment để làm rõ ý Sau khi điều chỉnh, các thang đo sẽ được thể hiện một cách rõ ràng hơn.
Tính dễ sử dụng (PEU)
Tôi có thê dễ đàng học được cách sử dụng dịch
I PEUI vu Livestream trén TikTok
Tôi có thê đễ dàng sử dụng Tiktok Livestream
; SÀ CA SA PEU2 đê làm điêu tôi muôn Rauniar va cong
Tôi thây dễ dàng sử dụng thành thạo các tính sự ( )
, , PEU3 năng Livestream trên T1kTok
Tôi thầy tính năng Livestream trên TikTok dễ sử
Tôi thấy hoạt động tương tác (like, share, commeit, ) với các Livestream trên T1IkTok rõ | PEUS5 ràng và dễ hiểu inh sử dụng thụ động (RU)
Tôi xem Tiktok Livestream để quên đi những RUI mệt mỏi sau những giờ làm
Tôi xem Tiktok Livestream đề giết thời gian RU2 |loo vả Sang,
Tôi thường xem Tiktok LIvestrteam đê thư giãn RU3
Falzon, 2020 Tôi xem Tiktok Livestream đê giải trí RU4
Tôi xem Tiktok Livestream hằng ngày RUS ¡nh sử dụng có mục đích (EU)
Tôi có thể nhận được các thông tin về sản phâm TUI và dịch vụ thông qua Tiktok Livestream Joo và Sang,
Tiktok Livestream cung cấp cho tôi những tin 2013; Camilleri va tức hoặc xu hướng mới nhất về các thương hiệu, IU2 Falzon, 2020
Tiktok Livestream giúp tôi đưa ra quyết định
3 IU3 mua hàng nhanh hơn
Trên Tiktok Livestream, tôi luôn nhận được đề
4 Lg IU4 xuât cho những sản phâm tôt
5 Tiktok Livestream cung cap cho tôi các trải Us nghiém mua hang tét hon
Chuẩn mực chủ quan (SN)
1 | Hâu hệt những người quan trọng với tôi nghĩ SNỊ Taylor va Told rằng tôi nên mua hàng qua Tiktok Livestream (1995); Ajzen
2_ | Hâu hết những người quan trọng với tôi nghĩ ( ) rằng mua hàng Tiktok Livestream là một ý kiến |_ SN2 hay
3 | Hậu hết những người quan trọng với tôi muôn SN3 toi mua hang qua Tiktok Livestream
4 Bản thân tôi mong đợi việc mua hàng qua Tiktok SN4
5 | Tôi cảm thấy có các ý kiên chủ quan, các chuẩn mực của mọi người xung quanh tác động tới việc |_ SNŠ tôi sẽ mua hàng qua Tiktok Livestream
Thái độ đối với Livestream (AT)
1 Téinghi ding Tiktok Livestream la mot ý tưởng ATI hay Al-Debei va céng
5 thu vi, dé str dung Tôi nghĩ tính năng Livestream trén TikTok rat AT2 su (2015)
Livestream trong thời gian tới
Tôi nghĩ Tiktok Livestream rất đáng dé dùng AT3
Tôi nghĩ TIkTok Livestream mang lại giá trị cho AT4 bản thân tôi
Tôi hài lòng khi sử dụng tính năng Livestream trên TIkTok ATS Ý định mua hang trén Tiktok Livestream (PI)
Tôi sẽ cân nhắc việc mua hàng trên TikTok m
Livestream trong thời gian tới
Tôi có ý định sẽ mua hàng trên trang TikTok PD
LIvestream trong thời gian tới
Xác suat dé t61 mua hang qua tinh nang TikTok
Livestream rat cao cộng sự (2019)
Có khả năng cao là tôi sẽ sử dụng tính năng PIA
TikTok livestream dé mua sam
Tôi có kế hoạch mua hàng trên TIkTok PIs
3.3 Quy trinh phan tích dữ liệu
Thiết kế chọn mau: Mau được chọn theo phương pháp thuận tiện Kích thước mẫu việc, biết đến nền tảng Tiktok Livestream
Bảng 3.1 tóm tắt mô tả các yếu tố và câu hỏi trong bảng khảo sát nghiên cứu, dự kiến sẽ thu thập 630 quan sát Tác giả nhắm đến đối tượng khảo sát là những người thuộc thế hệ Z, hiện đang sinh sống và làm việc tại TP Hồ Chí Minh, không phân biệt giới tính hay trình độ công việc.
Quá trình thu thập dữ liệu khảo sát nhằm phân tích ý định mua hàng của thế hệ Z trên nền tảng TikTok Livestream diễn ra từ tháng 01/2023 đến tháng 02/2023.
Theo nguyên tắc kinh nghiệm, kích thước mẫu nghiên cứu cần ít nhất gấp 5 hoặc 6 lần số biến quan sát trong mô hình, với 30 biến quan sát, kích thước mẫu tối thiểu là 150 Nghiên cứu của Roger (2006) cho thấy cỡ mẫu tối thiểu trong nghiên cứu thực nghiệm là từ 150 đến 200 Tuy nhiên, Trần Thị Kim Dung và Nguyễn Thị Mai Trang (2005) chỉ ra rằng kích thước mẫu từ 300 đến 500 là phù hợp cho mô hình phân tích cấu trúc tuyến tính (SEM) Do đó, nghiên cứu này yêu cầu kích cỡ mẫu trên 500 Tác giả đã thu thập 639 mẫu quan sát, đáp ứng yêu cầu tối thiểu và đảm bảo tính đại diện cho tổng thể.
3.3.2 Phương pháp xử lý số liệu
3.3.2.1 Phương pháp đánh giá thang đo
Dựa trên dữ liệu thu được từ khảo sát, nhóm tác giả sẽ tiến hành gạn lọc và loại bỏ các bảng trả lời không đạt yêu cầu, tiếp theo là mã hóa và nhập dữ liệu vào phần mềm Cuối cùng, dữ liệu kết quả sẽ được xử lý theo quy trình đã định.
Để kiểm định sự tin cậy của các thang đo trong nghiên cứu, tác giả áp dụng hệ số Cronbach's Alpha nhằm đảm bảo tính chặt chẽ và thống nhất trong các câu trả lời Việc sử dụng Cronbach's Alpha giúp loại bỏ các biến rác trước khi tiến hành phân tích EFA, từ đó tránh tạo ra các nhân tố giả mạo trong quá trình phân tích Những biến không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại bỏ.
40 mô hình nghiên cứu và không xuất hiện khi phân tích khám phá nhân tổ (EFA) Các tiêu chuẩn trong kiểm định độ tin cay thang do Cronbach’s Alpha:
+ Theo Nunnally, J (1978), néu mét bién do lường có hệ số tương quan biến tông Corrected Item -Total Correlation > 0.3 thi bién do dat yéu cau
+ Theo Hoang Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), mức giá trị hệ số alpha:
Từ 0.8 đến gần bằng I: Thang đo lường rất tốt
Từ 0.7 đến gần bằng 0.8: Thang đo lường sử dụng tốt
Từ 0.6 trở lên: Thang đo lường đủ điều kiện
+ Theo Nunally và Burstein (1994) hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 được xem là biến rác và đương nhiên loại khỏi thang đo
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là bước tiếp theo sau khi các khái niệm được kiểm định bằng thang đo Cronbach's Alpha Phương pháp này giúp rút gọn một tập hợp k biến quan sát thành một tập F (F < k) các nhân tố có ý nghĩa hơn Việc rút gọn dựa trên mối quan hệ tuyến tính giữa các nhân tố và các biến quan sát Số lượng nhân tố cơ sở phụ thuộc vào mô hình nghiên cứu, trong đó các nhân tố được ràng buộc với nhau thông qua việc xoay các vector trực giao để tránh hiện tượng tương quan.
Phân tích nhân tố là một công cụ quan trọng giúp nhà nghiên cứu xác định các yếu tố tiềm ẩn từ một tập hợp các biến quan sát nhỏ hơn Để áp dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA), mô hình cần đáp ứng một số điều kiện nhất định Cụ thể, các biến phải có mối liên hệ chặt chẽ với nhau, điều này có thể được kiểm tra thông qua chỉ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) và kiểm định Bartlett.
Kiểm định Bartlett là một phương pháp thống kê quan trọng để xác định mối quan hệ giữa các biến Nếu giá trị Sig của kiểm định Bartlett nhỏ hơn 0,05 (Sig < 0,05), điều này cho thấy các biến quan sát có mối tương quan với nhau, cho phép áp dụng phân tích nhân tố Ngược lại, nếu giá trị Sig lớn hơn 0,05 (Sig > 0,05), các biến không có mối liên hệ thống kê đáng kể, và việc áp dụng phân tích nhân tố sẽ không phù hợp (Nguyễn Đình Thọ, 2009).
+ Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): Kiểm định sự thích hợp của phân tích
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số quan trọng để đánh giá sự phù hợp của dữ liệu trong phân tích nhân tố EFA Theo nghiên cứu của Harr và cộng sự (1998), giá trị KMO nằm trong khoảng từ 0,5 đến 1 cho thấy dữ liệu đủ điều kiện cho phân tích nhân tố KMO lớn cho thấy dữ liệu thích hợp cho việc phân tích, đồng thời EFA cũng giúp đánh giá tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của các thang đo.
Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) là chỉ số thể hiện tỷ lệ phần trăm biến thiên của các biến quan sát trong phân tích nhân tố Chỉ số này cho biết mức độ giải thích của các nhân tố đối với tổng biến thiên 100%, đồng thời cho thấy phần trăm thông tin bị mất đi Để mô hình phân tích nhân tố khám phá (EFA) được coi là phù hợp, trị số này cần đạt trên 50% (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Trị số Eigenvalue là tiêu chuẩn quan trọng trong phân tích EEA, giúp xác định số lượng nhân tố Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, và chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 (Eigenvalue > 1) mới được chấp nhận giữ lại trong mô hình, theo nghiên cứu của Kaiser (1960) và Anderson cùng Gerbing.
Theo Anderson và Gerbing (1988), thông tin không thể tóm tắt tốt hơn biến gốc khi hệ số Eigenvalue nhỏ hơn 1 Việc rút trích các nhân tố và phương sai trích phụ thuộc vào phương pháp trích và phép xoay nhân tố Sử dụng phương pháp Principal Axis Factoring với phép xoay Promax sẽ cho kết quả phương sai trích nhỏ hơn, nhưng cấu trúc dữ liệu sẽ được phản ánh chính xác hơn khi dùng phương pháp Principal Components với phép xoay Varimax Nguyễn Khanh Duy (2009) cho rằng, nếu phân tích EFA được theo sau bởi phân tích hồi quy, có thể áp dụng phương pháp Principal Components với phép xoay Varimax Ngược lại, nếu tiếp theo là phân tích nhân tố khẳng định CFA và mô hình cấu trúc tuyến tính SEM, nên sử dụng phương pháp Principal Axis Factoring với phép xoay Promax.