Ảnh hưởng của người có sức ảnh hưởng trên TikTok đến ý định mua hàng thời trang của sinh viên Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh

Nghiên cứu định tính

Nghiên cứu định tính: Phát triển thang đo cơ bản cho 5 biến độc lập từ việc tham khảo các nghiên cứu trước. Đồng thời, tiến hành khảo sát các câu trả lời qua một số người có chuyên môn trong lĩnh vực để mô hình hoàn chỉnh hơn và bắt đầu đi vào phân tích thang đo. Phương pháp nghiên cứu văn bản, tài liệu: Thông qua việc thu thập tài liệu, số liệu có liên quan đến ý định mua hàng thời trang của sinh viên Đại học Ngân hàng.

Phương pháp phân tích và tổng hợp lý thuyết: mục đích nhằm hệ thống lại các dữ liệu liên quan, tạo nên cơ sở lý luận, hình thành giả thuyết khoa học, xác lập các mục tiêu và kiểm chứng kết quả trong quá trình thực hiện đề tài.

Xây dựng thang đo

Thực hiện khảo sát: tác giả tiến hành khảo sát qua khảo sát trực tuyến ( gửi link Google Form qua mạng) để thu thập số liệu thích hợp. Quy mô nghiên cứu: theo Nguyễn Đình Thọ (2013), “Theo nguyên tắc số quan sát tối thiểu phải gấp 5 lần với biến quan sát trong mô hình nghiên cứu”. Thông tin mở đầu: Nội dung phần này bao gồm phần giới thiệu mục đích, ý nghĩa của nghiên cứu và thông tin có liên quan để giúp người trả lời có được định hình chung về nghiên cứu.

Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn hoặc bằng 0.3 và tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Alpha lớn hơn hoặc. Phân tích nhân tố khám phá (EFA – Exploratory Factor Analysis) được sử dụng để tóm tắt và rút gọn một tập dữ liệu nhiều biến quan sát có sự tương quan với nhau thành một tập hợp nhỏ các biến tổng hợp (còn gọi là các nhân tố) có ý nghĩa hơn nhưng vẫn đảm bảo giữ nội dung ban đầu của tập tin dữ liệu. + Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity), (sig Bartlett’s Test < 0.05), chứng tỏ các biến quan sát tương quan với nhau trong nhân tố.

Theo Field Andy (2009), Mặc dù có thể đánh giá mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến qua hệ số tương quan Pearson, nhưng ta cần thực hiện kiểm định giả thuyết hệ số tương quan này có ý nghĩa hay không. Sau khi nhận định hai biến có mối quan hệ tuyến tính với nhau thì có thể tiến hành mô hình hóa mối quan hệ nhân quả thông qua hồi quy tuyến tính. Nghiên cứu tiến hành hồi quy tuyến tính theo phương pháp Enter: tất cả các biến xếp vào một lần và đánh giá các kết quả thống kê liên quan.

Kiểm định giả thuyết về phân phối chuẩn dư: dựa theo biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa ; xem giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1. Thêm vào đó là xây dựng thang đo cho các giả thuyết nghiên cứu gồm có: chuyên môn, sự phù hợp, độ tin cậy, sự yêu thích, sự thu hút, rủi ro cảm nhận và ý định mua hàng đồng thời nghiên cứu sơ bộ bắt đầu thực hiện.

Đối với chuyên môn

Corected Item- Total Correclation: Hệ số Corected Item- Total Correclation > 0.3 phù hợp để giữ lại.

Phân tích nhân tố EFA

Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s với KMO = 0.814 nên phân tích nhân tố phù hợp. Kết quả phân tích nhân tố EFA các biến độc lập ma trận xoay Rotated Component Matrixa. Nguồn: Phân tích số liệu từ SPSS Kết quả từ phân tích cho thấy, 23 biến quan sát được đều có hệ số nhân tố Factor Loading > 0.5 nên không bị loại khỏi phân tích EFA.

Nguồn: Phân tích số liệu từ SPSS Kết quả đo lường 3 biến quan sát của biến phụ thuộc đều có chỉ số > 0.7. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA có thể được ứng dụng để tiếp tục phân tích hồi quy.

Phân tích tương quan

Nguồn: Phân tích số liệu từ SPSS Bảng 4.12 cho thấy mức độ tương quan giữa biến phụ thuộc (Ý định mua hàng) và 6 biến độc lập (Chuyên môn, Sự phù hợp, Độ tin cậy, Sự yêu thích, Sự thu hút, Rủi ro cảm nhận) đều có giá trị sig < 0.05 cho thấy mối quan hệ chặt chẽ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Ngoài ra các hệ số tương quan giữa biến độc lập đều < 0.05 ngoại trừ một vài biến, điều này cho thấy các biến độc lập có khả năng giải thích và mang lại ý nghĩa cho biến phụ thuộc.

Mô hình hồi quy

Nguồn: Phân tích số liệu từ SPSS Kết quả thông số từng biến trong mô hình hồi quy được tổng kết bảng trên cho thấy các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu được lựa chọn bao gồm: Chuyên môn (CM), Sự phù hợp (PH), Độ tin cậy (DTC), Sự yêu thích (YT) do các nhân tố trên có giá trị sig. Nguồn: Phân tích số liệu từ SPSS Giá trị R bình phương bằng 0.514 và R bình phương hiệu chỉnh bằng 0.500 cho thấy biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng 50% sự thay đổi của biến phụ thuộc. Điều này có ý nghĩa là các biến độc lập trong mô hình có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc, tức là sự kết hợp của các biến độc lập có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc.

Nguồn: Phân tích số liệu từ SPSS Nhận xét: Khi xem xét đồ thị Histogram, nếu giá trị trung bình (Mean) nhỏ hơn 0, độ lệch chuẩn (Std Dev) gần bằng 1 và đường cong phân phối có hình dạng giống một chuông, chúng ta có thể đi đến kết luận rằng phân phối dữ liệu xấp xỉ chuẩn. Nguồn: Phân tích số liệu từ SPSS Nhận xét: Trên biểu đồ Normal P-P Plot, nếu các điểm phân vị của phần dư sắp xếp xung quanh một đường chéo, thể hiện sự tương tự với một phân phối chuẩn, chúng ta có thể kết luận rằng phần dư thỏa mãn giả định về phân phối chuẩn và không có vi phạm. Khi xem xét biểu đồ phân tán, ta quan sát thấy rằng các phần dư chuẩn hóa phân bố ngẫu nhiên xung quanh đường thẳng đường tung độ 0, và hình dạng của biểu đồ tạo thành một đường thẳng.

Nguồn: Sinh viên tự tổng hợp Theo dữ liệu tổng hợp phân tích từ SPSS, nghiên cứu chỉ ra có những thuộc tính giống nhau và riêng biệt giữa đề tài nghiên cứu của tác giả và những bài nghiên cứu có liên quan. Trong đề tài nghiên cứu của (Masuda, Han and Lee, 2022), đưa ra ý kiến rằng ý định mua hàng tác động lớn hơn độ tin cậy hoặc trình độ chuyên môn được nhận biết từ người có sức ảnh hưởng. Về khả năng được yêu thích của người có sức ảnh hưởng cũng không ảnh ưởng đáng kể đến ý định mua hàng của người tiêu dùng trong đề tài nghiên cứu “ Ảnh hưởng của tiếp thị ảnh hưởng trên nền tảng mạng xã hội đến ý định mua hàng của người tiêu dùng và vai trò trung gian của độ tin cậy” của (Saima & M.

Bên cạnh đó, trong đề tài nghiên cứu của Nguyễn Mai Chi và cộng sự (2022) nhận định rằng nhân tố sự phù hợp của người ảnh hưởng với nhãn hiệu là nhân tố mấu chốt quyết định tạo nên sự thành công. Kết quả định lượng cho thấy CM5 không đạt độ tin cậy nên bị loại, tác giả chạy kiểm định lần 2 và tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA với các biến độc lập và biến phụ thuộc, kiểm tra độ tương quan Pearson, phân tích hồi quy.