3.3.1 Thực hiện nghiên cứu định tính
Thực hiện nghiên cứu định tính nhằm để khám phá, bổ sung và điều chỉnh các biến quan sát dùng cho việc đo lường các khái niệm trong mô hình.
Ở giai đoạn này, người nghiên cứu sẽ sử dụng kỹ thuật thảo luận tay đôi với các đối tượng được lựa chọn theo phương pháp thuận tiện nhưng vẫn phản ánh được đặc trưng của tập hợp mẫu quan sát.
Các đối tượng được chọn tham gia vào nghiên cứu định tính là các chuyên gia trong lãnh vực mua hàng trực tuyến độ tuổi 22-50, có kinh nghiệm sử dụng dịch vụ mua hàng với thành phần như sau:
- Mai Thị Ngọc Loan (người mua hàng trực tuyến)
- Cao Văn Lợi (người mua hàng trực tuyến)
- Nguyễn Thị Ánh Sương (nhân viên kinh doanh bán hàng trực tuyến)
- Phạm Dũng (Admin web bán hàng trực tuyến)
- Phạm Thi Bích Thuận (người mua hàng trực tuyến)
- Phạm Bá Tuân (người mua hàng trực tuyến)
- Nguyễn Thị Mỹ Hạnh (người mua hàng trực tuyến)
Phương pháp thu thập dữ liệu định tính: sử dụng bảng thảo luận tay đôi, theo một dàn bài được chuẩn bị trước.
- Nội dung thảo luận: Trao đổi về các yếu tố thành phần ảnh hưởng đến ý định
sử dụng dịch vụ mua sắm trực tuyến, các biến quan sát cho từng thang đo các thành phần trong mô hình. (Bảng câu hỏi phỏng vấn xem ở phụ lục I).
- Trình tự tiến hành:
Tiến hành thảo luận tay đôi giữa người nghiên cứu với từng đối tượng chọn
tham gia nghiên cứu định tính để thu nhận dữ liệu liên quan.
Sau khi đã phỏng vấn hết các đối tượng, dựa trên dữ liệu thu thập được, tiến
hành hiệu chỉnh bảng câu hỏi.
Dữ liệu sau khi hiệu chỉnh sẽ được trao đổi lại với các đối tượng tham gia
một lần nữa. Và quá trình nghiên cứu định tính được kết thúc khi các câu hỏi thảo luận đều cho các kết quả lặp lại với các kết quả trước đó mà không có thấy sự thay đổi.
Các ý kiến đều đồng tình về nội dung của các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ mua sắm trực tuyến. Có một số ý kiến cho rằng các phát biểu cần ngắn gọn, hạn chế việc làm nản quá trình trả lời câu hỏi của người được khảo sát. Đồng thời, các đối tượng tham gia khảo sát định tính cũng bổ sung một số phát biểu cần thiết để đo lường một số thành phần trong mô hình đề xuất.
a) Thang đo về nhu cầu cá nhân
Nhu cầu cá nhân trong sử dụng dịch vụ mua sắm trực tuyến đề cập đến sự đáp ứng nhu cầu người tiêu dung của dịch vụ bán hàng qua mạng. Thang đo sơ bộ gồm 6 biến quan sát, khi nghiên cứu định tính bỏ biến số (6) “Tôi mua hàng trực tuyến vì tôi không giỏi giao tiếp với người khác” và chỉnh sửa tránh dài dòng và dễ hiểu cho người khảo sát. Ta có bảng phát biểu thang đo nhu cầu cá nhân:
Bảng 3.1: Bảng phát biểu thang đo nhu cầu cá nhân
Mã biến Phát biểu
De_01 Dịch vụ bán hàng trực tuyến hoạt động 24h nên thuận tiện việc
mua hàng
De_02 Cửa hàng trực tuyến cung cấp nhiều sản phẩm hơn cửa hàng
thông thường
De_03 Sử dụng dịch vụ mua hàng trực tuyến có thể mua sắm các sản
phẩm ở bất cứ nơi nào
De_04 Tiết kiệm thời gian khi mua hàng trực tuyến
De_05 Có thể mua sắm trực tuyến các mặt hàng nhạy cảm
b) Thang đo về thái độ khách hàng
Thái độ của khách hàng về việc sử dụng dịch vụ mua sắm trực tuyến. Khách hàng cảm thấy thích thú, hài lòng, yên tâm khi sử dụng dịch vụ mua sắm trực tuyến. Thang đo sơ bộ gồm 5 biến quan sát, sau khi nghiên cứu định tính loại bỏ biến (5) “Khi tôi muốn thử cái gì mới tôi có xu hướng mua trực tuyến “ và chỉnh sửa theo bảng sau:
Bảng 3.2: Phát biểu thang đo thái độ khách hàng
Mã biến Phát biểu
Att_01 Tôi cảm thấy mua hàng trực tuyến thú vị
Att_02 Tôi cảm thấy yên tâm với việc mua hàng trực tuyến
Att_03 Tôi cảm thấy hài lòng với việc mua hàng trực tuyến
Att_04 Tôi cảm thấy mua hàng trực tuyến phù hợp với phong cách của
tôi
c) Thang đo về giá
Nhận thức về giá của sản phẩm khi mua sắm trực tuyến đề cập sự tin tưởng của người tiêu dùng vào những lợi ích về giá mà dịch vụ mua sắm trực tuyến mang lại. Thang đo sơ bộ gồm 7 biến quan sát, khi nghiên cứu định tính bỏ biến số (5) “Quà tặng khuyến mãi là lợi thế về giá khi tôi mua sắm trực tuyến” và (6) “Tôi sẽ không mua sản phẩm khi mà giá cả không chấp nhận được khi mua sắm trực tuyến” vì không đưa ra được đặc trưng của việc mua sắm trực tuyến. Đồng thời bổ sung vào biến quan sát “ Sử dụng dịch vụ mua sắm trực tuyến giúp giảm chi phí đi lại” và chỉnh sửa ý một số biến quan sát cho người được khảo sát dễ hiểu. Ta có bảng sau:
Bảng 3.3: Phát biểu thang đo về giá
Mã biến Phát biểu
Pr_01 Tôi thấy mức giá khi mua trực tuyến thấp hơn tại cửa hàng bình
thường
Pr_02 Giao hàng miễn phí là một lợi thế khi tôi mua hàng trực tuyến
Pr_03 Giảm giá nhiều khi mặt hàng đó được mua nhiều hơn (hoặc
nhiều người cùng mua…)
Pr_04 Tôi sẵn sàng trả giá cao hơn cho các sản phẩm không có ở cửa
hàng thông thường
Pr_05 Sử dụng dịch vụ mua hàng trực tuyến giúp giảm chi phí đi lại
Pr_06 Tôi dễ dàng so sánh giá khi mua hàng trực tuyến
Chất lượng sản phẩm khi mua sắm trực tuyến đề cập sự cảm nhận chất lượng của sản phẩm khi mua sắm dựa vào các yếu tố người bán hàng, sự đa dạng, giá cả, hình ảnh của sản phẩm, sự phản hồi tích cực của khách hàng. Thang đo sơ bộ gồm 7 biến quan sát, khi nghiên cứu định tính bỏ qua biến quan sát (6) “Giá cao hơn cho các sản phẩm tốt hơn khi mua sắm trực tuyến” và (7) “Nhìn chung, chất lượng sản phẩm được bán trực tuyến thấp hơn các sản phẩm bán ở cửa hàng thông thường” chưa chính xác so với thực tế. Ta có bảng sau:
Bảng 3.4 Phát biểu thang đo về chất lượng sản phẩm
Mã biến Phát biểu
Qu_01 Tôi sẽ xem xét tất cả các yếu tố để chọn sản phẩm tốt nhất khi
mua hàng trực tuyến
Qu_02 Sự tin cậy cao về người bán hàng trực tuyến cho chất lượng sản
phẩm tốt hơn
Qu_03 Khi mua hàng trực tuyến, thông tin phản hồi tích cực chỉ ra
chất lượng sản phẩm tốt hơn
Qu_04 Khi mua hàng trực tuyến, sự đa dạng sản phẩm chỉ ra chất
lượng sản phẩm tốt hơn
Qu_05 Tôi quan tâm tới sự khác biệt của hình ảnh trên web với sản
phẩm thực tế
e) Thang đo về niềm tin vào web
Niềm tin vào web phản ánh sự tin tưởng vào trang web mà mình sẽ mua sắm trực tuyến. Đề cập đến sự bố trí, hình ảnh sản phẩm, thương hiệu nổi tiếng, sự mô tả chi tiết sản phẩm, sự tồn tại lâu đời và ý kiến phản hồi tích cực làm tăng niềm tin vào web. Thang đo sơ bộ có 8 biến quan sát, khi nghiên cứu định tính bỏ qua biến quan sát (3) “Cửa hàng trực tuyến của thương hiệu nổi tiếng có uy tín cao hơn” và (6) “Sự giới thiệu trong trang web của người bán làm tăng lòng tin của tôi với cửa hàng trực tuyến đó” vì bị trùng ý với các biến khác và có chỉnh sửa về ngôn từ cho người được khảo sát dễ hiểu. Ta có bảng sau:
Bảng 3.5: Phát biểu thang đo niềm tin vào web
Mã biến Phát biểu
Cre_01 Cách bố trí thích hợp của trang web bán hàng trực tuyến cho
thấy sự uy tín hơn
Cre _02 Những hình ảnh gắn với sản phẩm trên web bán hàng trực
tuyến làm tăng thêm lòng tin tới cửa hàng
Cre _03 Sự mô tả chi tiết về sản phẩm trên web bán hàng trực tuyến làm
tăng sự uy tín của cửa hàng đối với tôi
Cre _04 Các cửa hàng trực tuyến lâu đời cho thấy sự uy tín cao
Cre_05 Phương pháp xác định tính thực tế của sản phẩm được bán trên
cửa hàng trực tuyến làm tăng lòng tin của tôi tới của hàng
Cre_06 Khi mua hàng trực tuyến, càng có nhiều ý kiến phản hồi tích
cực càng làm tăng sự uy tín của web
f) Thang đo về ý định mua sắm trực tuyến
Ý định sử dụng đề cập đến ý định của người dùng sẽ tiếp tục sử dụng hoặc sẽ sử dụng dịch vụ mua sắm trực tuyến, thang đo dự định sử dụng như sau:
Bảng 3.6: Bảng phát biểu thang đo ý định sử dụng
Mã biến Phát biểu
Int_01 Tôi dự định sẽ sử dụng (hoặc tiếp tục sử dụng) mua sắm trực
tuyến
Int _02 Tôi cho rằng mình sẽ sử dụng (hoặc tiếp tục sử dụng) mua sắm
trực tuyến
Int _03 Tôi có kế hoạch sử dụng dịch vụ mua hàng trực tuyến trong
thời gian tới
Int _04 Tôi sẽ giới thiệu cho nhiều người cùng sử dụng mua sắm trực
tuyến
Nghiên cứu định tính đã giúp hiệu chỉnh thang đo cho các thành phần trong mô hình nghiên cứu như sau:
- Hiệu chỉnh từ ngữ trong các thang đo để dễ hiểu hơn
- Thêm vào 1 biến quan sát và loại bỏ 8 biến quan sát, hiệu chỉnh từ ngữ cho 7
biến quan sát.
- Cuối cùng mô hình nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng
dịch vụ mua hàng trực tuyến của khách hàng tại TPHCM” sử dụng 5 khái niệm thành phần có tác động đến ý định sử dụng . Và có 30 biến quan sát trong mô hình này.
3.4 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG
Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua bảng câu hỏi khảo sát. Sau khi bảng câu hỏi được hiệu chỉnh ở bước nghiên cứu định tính trở thành bảng câu hỏi chính thức thì tiến hành thực hiện thu thập dữ liệu. Thông tin thu thập được dùng để đánh giá độ tin cậy và độ giá trị của thang đo, kiểm định thang đo, kiểm định sự phù hợp của mô hình.
3.4.1 Thiết kế mẫu
Mẫu sẽ được chọn theo phương pháp thuận tiện, một trong các hình thức chọn mẫu phi xác suất. Kích thước mẫu cần thiết phụ thuộc vào kỹ thuật phân tích dữ liệu được sử dụng, yếu tố tài chính và khả năng tiếp cận đối tượng thăm dò (Malhotra, 1999, dẫn theo Nguyễn Thanh Hùng, 2009). Dựa vào lý thuyết phân phối mẫu lớn, phương pháp phân tích cấu trúc tuyến tính đòi hỏi kích thước mẫu lớn để có được ước lượng tin cậy (Joreskog và Sorborn, 1996, dẫn theo Nguyễn Thanh Hùng, 2009). Nếu sử dụng phương pháp ước lượng Maximum Likelihood thì kích thước mẫu tối thiểu từ 100 đến 150, ngoài ra kích thước mẫu tới hạn phải là 200 (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007; Hair và cộng sự, 1998). Cũng có nghiên cứu cho rằng, số mẫu ít nhất phải gấp 5 lần số biến quan sát (Phạm Đức Kỳ, 2005). Còn theo Tabachnick& Fidell (1996) cho rằng kích thước được tính theo công thức
Nghiên cứu này dự kiến sẽ lấy mẫu với kích thước 300 mẫu cho 30 biến quan sát. Kích thước mẫu này sẽ là cơ sở để chuẩn bị số lượng bảng câu hỏi sẽ phát đi là 400.
3.4.2 Thu thập mẫu
Việc thu thập dữ liệu được thực hiện thông qua phỏng vấn bằng bảng câu hỏi. Với đối tượng nghiên cứu là tuổi từ 22 tuổi trở lên.
Việc khảo sát được tiến hành bằng việc phối hợp các phương pháp gồm: thiết kế bảng câu hỏi trực tuyến trên Internet và gửi địa chỉ để đối tượng khảo sát trả lời trực tuyến và thông tin được ghi vào cơ sở dữ liệu, phát bảng câu hỏi đã được in sẵn đến người được khảo sát và nhận lại kết quả sau khi hoàn tất.
Phạm vi nghiên cứu: TP Hồ Chí Minh. Thời gian: Từ 10/06/2014 ~ 15/10/2014.
3.4.3 Phân tích dữ liệu
Trình tự tiến hành phân tích dữ liệu được thực hiện như sau:
- Bước 1 – Chuẩn bị thông tin: thu nhận bảng khảo sát, tiến hành làm sạch thông tin, mã hóa các thông tin cần thiết trong bảng trả lời, nhập liệu và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20.0.
- Bước 2 – Thống kê: tiến hành thống kê mô tả dữ liệu thu thập được. - Bước 3 – Đánh giá độ tin cậy: tiến hành đánh giá thang đo bằng phân tích Cronbach’s Alpha.
- Bước 4 – Phân tích nhân tố khám phá: phân tích thang đo bằng phân tích nhân tố Khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis).
- Bước 5 – Phân tích hồi quy bội: thực hiện phân tích hồi quy bội và kiểm định các giả thuyết của mô hình với mức ý nghĩa là 5%.
3.4.3.1 Đánh giá độ tin cậy thang đo
Hệ số Cronbach’s Alpha dùng để kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ của
các mục hỏi của thang đo có tương quan với nhau không và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Công cụ Cronbach’s Alpha giúp người phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và đánh giá tính chất hội tụ, tính phân
biệt của các biến quan sát nhằm hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố khám phá EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007). Do đó, kết hợp sử dụng hệ số tương quan biến - tổng để loại ra những biến không đóng góp nhiều cho khái niệm cần đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Các tiêu chí sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo gồm:
- Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha: lớn hơn 0.8 là thang đo lường tốt; từ 0.7
đến 0.8 là sử dụng được; từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm
nghiên cứu là mới hoặc là mới trong hoàn cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Trong nghiên cứu này, tác giả chọn thang đo có độ tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.7.
- Hệ số tương quan biến - tổng: các biến quan sát có tương quan biến - tổng
nhỏ (nhỏ hơn 0.3) được xem là biến rác thì sẽ được loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu.
3.4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) là kỹ thuật sử dụng để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Phân tích nhân tố khám phá phát huy tính hữu ích trong việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu cũng như tìm ra các mối quan hệ giữa các biến với nhau. Phân tích nhân tố khám phá được dùng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo. Cách thực hiện và tiêu chí đánh giá trong phân tích nhân tố khám phá EFA:
a. Phương pháp: Đối với thang đo đa hướng, sử dụng phương pháp trích yếu tố là Principal Axis Factoring với phép quay Promax và điểm dừng khi trích các yếu tố EigenValue lớn hơn hoặc bằng 1. Phương pháp này được cho rằng sẽ phản ánh dữ liệu tốt hơn khi dùng Principal components với phép quay Varimax (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007). Đối với thang đơn hướng thì sử dụng phương pháp trích yếu tố Principal Components. Thang đo chấp nhận được khi tổng
phương sai trích được bằng hoặc lớn hơn 50% (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007).
b. Tiêu chuẩn: Hệ số tải nhân tố hải lớn hơn hoặc bằng 0.5 để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Các mức giá trị của hệ số tải nhân tố: lớn hơn 0.3 là mức tối thiểu chấp nhận được; lớn hơn 0.4 là quan trọng; lớn hơn 0.5 là có ý nghĩa thực tiễn. Tiêu chuẩn chọn mức giá trị hệ số tải nhân tố: cỡ mẫu ít nhất là 350 thì có thể chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.3; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0.75