Ng 2.8 Thang đo thá iđ đi vi chiêu th

Một phần của tài liệu MỘT SỐ NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN XU HƯỚNG LỰA CHỌN THƯƠNG HIỆU ĐIỆN THOẠI THÔNG MINH CỦA KHÁCH HÀNG TRÊN THỊ TRƯỜNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH.PDF (Trang 55)

Thành ph n Ký hi u Bi n quan sát Thái đ đ i v i qu ng cáo (AA) AA1 Các qu ng cáo c a th ng hi u X r t th ng xuyên AA2 Các qu ng cáo c a th ng hi u X r t h p d n

AA3 Tơi r t thích các qu ng cáo c a th ng hi u X

Thái đ đ i v i khuy n mãi (AP)

AP1 Các ch ng trình khuy n mãi c a th ng hi u X

r t th ng xuyên

AP2 Các ch ng trình khuy n mãi c a th ng hi u X

th ng h p d n

AP3 Tơi r t thích tham gia các ch ng trình khuy n

mãi c a th ng hi u X

2.4.8 Thang đo tính h ud ng c m nh n

Tham kh o thang đo tính h u d ng c m nh n trong các nghiên c u c a Venkatesh và Davis (2000); Vijayasarathy (2004); Wang, Lin và Luarn (2006); Park và Chen (2007); Cho (2011);... tác gi nh n th y, nh ng thang đo nƠy cĩ n i dung ch ng chéo nhau, ngh a lƠ khơng khác nhau lƠ m y. Do v y, trong

nghiên c u nƠy, thang đo tính h u d ng c m nh n đ c phát tri n d a vƠo thang đo c a Park và Chen (2007), vì các bi n quan sát trong thang đo nƠy phù h p v i s n ph m nghiên c u lƠ TTM (xem “Ph l c 03. Các thang đo”) v i ba bi n quan sát. Ba bi n nƠy đ c tác gi t m d ch vƠ đi u ch nh cho phù h p v i s n ph m nghiên c u lƠ TTM c a th ng hi u X, c th nh sau: (1) s d ng TTM c a th ng hi u X hƠng ngƠy giúp tơi hoƠn thƠnh các cơng vi c nhanh h n (Using a Smartphone in my day-to-day life would enable me to

accomplish tasks more quickly), (2) s d ng TTM c a th ng hi u X giúp

cu c s ng hƠng ngƠy c a tơi hi u qu h n (Using a Smartphone in my day-to-

day life would make me more efficient), (3) s d ng TTM c a th ng hi u X

giúp cu c s ng hƠng ngƠy c a tơi tho i mái h n (Using a Smartphone would make my day-to-day life easier). K t qu th o lu n nhĩm cho th y ng i tiêu dùng đ u hi u các cơu h i nƠy. ThƠnh ph n tính h u d ng c m nh n đ c ký hi u lƠ PU, đ c đo l ng b ng ba bi n quan sát, ký hi u t PU1 đ n PU3. T t

c các bi n quan sát nƠy đ c đo l ng b ng thang đo Likert, n m m c đ , t

hồn tồn ph n đ i”đ n hồn tồn đ ng ý”. C th nh sau: B ng 2.9. Thang đo tính h u d ng c m nh n Thành ph n Ký hi u Bi n quan sát Tính h u d ng c m nh n (PU)

PU1 S d ng TTM c a th ng hi u X hƠng ngƠy giúp tơi hoƠn thƠnh các cơng vi c nhanh h n PU2 S d ng TTM c a th ng hi u X giúp cu c

s ng hƠng ngƠy c a tơi hi u qu h n

PU3 S d ng TTM c a th ng hi u X giúp cu c s ng hƠng ngƠy c a tơi tho i mái h n

2.4.9 Thang đo tính d s d ng c m nh n

Tham kh o thang đo tính d s d ng c m nh n c a Teo et al. (1999), Venkatesh và Davis (2000), Park và Chen (2007) v i b n bi n quan sát, tác gi nh n th y, nh ng thang đo nƠy cĩ n i dung ch ng chéo nhau. Các bi n quan sát nƠy đo l ng kh n ng s d ng, th c hƠnh các thao tác c a ng i s d ng đ i v i các thi t b đi n t . Tác gi ch nthang đo c a Park và Chen (2007), vì các

bi n quan sát trong thang đo nƠy phù h p v i s n ph m nghiên c u lƠ TTM (xem “Ph l c 03. Các thang đo”). B nbi n nƠy đ c tác gi t m d ch vƠ đi u ch nh cho phù h p v i s n ph m nghiên c u lƠ TTM c a th ng hi u X, c th : (1) tơi d dàng h c cách s d ng TTM c a th ng hi u X (Learning to

operate the Smartphone would be easy for me), (2) t ng tác gi a tơi vƠ TTM

c a th ng hi u X là rõ ràng và d hi u (My interaction with the Smartphone would be clear and understandable), (3) TTM c a th ng hi u X thân thi n v i ng i s d ng (I would find the Smartphone to be user-friendly and flexible

to interact with), (4) h c cách s d ng TTM c a th ng hi u X khơng địi h i

nhi u n l c (Interacting with the Smartphone would not require a lot of mental effort). K t qu th o lu n nhĩm cho th y, đa s ng i tiêu dùng cho r ng bi n (2) nên đ c đi u ch nh l i lƠ tơi hi u rõ các tính n ng c a TTM c a th ng hi u X, vƠ bi n (4) nên đ c đi u ch nh l i lƠ tơi khơng c n nhi u th i gian nghiên c u đ cĩ th s d ng h t các tính n ng c a TTM c a th ng hi u X. ThƠnh ph n tính d s d ng c m nh n đ c ký hi u lƠ PE, đ c đo l ng b ng b n bi n quan sát, ký hi u t PE1 đ n PE4. T t c các bi n quan sát nƠy đ c đo l ng b ng thang đo Likert, n m m c đ , t “hồn tồn ph n đ i” đ n “hồn tồn đ ng ý”: B ng 2.10. Thang đo tính d s d ng c m nh n Thành ph n Ký hi u Bi n quan sát Tính d s d ng c m nh n (PE) PE1 Tơi d dàng h c cách s d ng TTM c a th ng hi u X PE2 Tơi hi u rõ các tính n ng c a TTM c a th ng hi u X

PE3 TTM c a th ng hi u X thân thi n v i ng i s d ng

PE4

Tơi khơng c n nhi u th i gian nghiên c u đ cĩ th s d ng h t các tính n ng c a TTM c a th ng hi u X

2.4.10Thang đo Xu h ng l a ch n

Thang đo xu h ng l a ch n đ c phát tri n d a vƠo thang đo xu h ng

tiêu dùng (Purchase intention) c a Sweeney và Soutar (2001) (Xem “Ph l c 03. Các thang đo”) v i b n bi n quan sát. B n bi n nƠy đ c tác gi t m d ch vƠ đi u ch nh cho phù h p v i s n ph m nghiên c u lƠ TTM c a th ng hi u X, c th nh sau: (1) TTM c a th ng hi u X lƠ cái mƠ tơi ch c ch n s mua (is one that I definitely will purchase), (2) TTM c a th ng hi u X là cái mà tơi s xem xét khi mua (is one that I would considfer buying), (3) kh n ng mua TTM c a th ng hi u X c a tơi r t cao (is one that there is a high probability

I would purchase), (4) TTM c a th ng hi u X lƠ cái mƠ tơi d đ nh mua (is

one that I intend to purchase). K t qu nghiên c u đ nh tính v i k thu t th o lu n nhĩm cho th y đa s ng i tiêu dùng cho r ng bi n (1) TTM c a th ng hi u X là cái mà tơi ch c ch n s mua là khơng rõ ràng. Do v y, bi n (1) b lo i. H n n a, bi n (4) TTM c a th ng hi u X là cái mà tơi d đ nh mua trùng v i ý c a bi n (2) TTM c a th ng hi u X là cái mà tơi s xem xét khi mua , do v y, bi n (4) nên đ c đi u ch nh l i là: tơi tin r ng, tơi mu n mua TTM c a th ng hi u X.

Nh v y, thang đo xu h ng l a ch n, ký hi u lƠ P I, đ c đo l ng b ng ba bi n quan sát, ký hi u t PI 1 đ n PI 3. T t c các bi n quan sát nƠy đ c đo l ng b ng thang đo Likert, n m m c đ , t “hồn tồn ph n đ i”đ n “hồn

tồn đ ngý”. C th nh sau: B ng 2.11. Thang đo xu h ng l a ch n Thành ph n Ký hi u Bi n quan sát Xu h ng l a ch n (PI)

PI1 TTM c a th ng hi u X là cái mà tơi s xem xét khi mua

PI 2 Kh n ng mua TTM c a th ng hi u X c a tơi

r t cao

PI 3 Tơi tin r ng, tơi mu n mua TTM c a th ng

2.5 Nghiên c u chính th c 2.5.1. Th ng hi u nghiên c u

Sau khi đ c đi u ch nh, b sung thơng qua nghiên c u đ nh tính v i k thu t th o lu n nhĩm t p trung, b ng cơu h i hoƠn chnh đ c s d ng cho nghiên c u chính th c. Các th ng hi u TTM đ c ch n đ nghiên c u là các th ng hi u mƠ ng i tiêu dùng l a ch n ho c cĩ ý đ nh mua s m. Sau đơy lƠ k t qu thu th p đ c t 256 ng i tiêu dùng trên th tr ng TPHCM v các th ng hi u TTM mƠ h l a ch n ho c cĩ ý đ nh mua s m, d n đ u lƠ Apple (iPhone) v i 35%, đ ng th hai lƠ Samsung 21%, Nokia đ ng th 3 v i 15%, ti p theo lƠ Sony 14%, HTC 7%, cịn l i 8% lƠ các th ng hi u khác.

Hình 2. 2. Bi uđ các th ng hi u đ c l a ch n 2.5.2. M u nghiên c u

Trong nghiên c u này, m u đ c ch n theo ph ng pháp thu n ti n. Bollen (1989) cho r ng, ph i cĩ ít nh t n m m u trên m t bi n quan sát thì m i cĩ th phân tích t t EFA, nh v y, v i 44 bi n quan sát trong nghiên c u này thì kích th c m u t i thi u ph i là n >= 220 (= 44 * 5) . Hair et al. (1998) cho r ng, kích th c m u t i thi u ph i t 100 đ n 150. C ng cĩ nhà nghiên

c u cho r ng kích th c m u t i thi u ph i t 150 đ n 300 (Hutcheson và

Sofroniou, 1999). Nh v y, cĩ th th y, kích th c m u bao nhiêu là phù h p

thì hi n nay v n ch a đ c xác đ nh rõ ràng. Nghiên c u này ch n kích th c

m u n = 250.

Khung ch n m u là nh ng ng i trong đ tu i t 18 tu i tr lên, đang

sinh s ng và làm vi c trên đ a bàn TPHCM, và cĩ nhu c u mua TTM.

Ph ng pháp thu th p d li u b ng 2 cách: (i) tr c ti p phát b ng câu h i cho ng i tiêu dùng, và (ii) g i b ng câu h i qua internet. Trong đĩ, b ng câu h i g i qua internet đ c thi t k d a trên ng d ng c a trang web Google Docs, v i đ ng link liên k t là:

https://docs.google.com/spreadsheet/gform?key=0Akx1JT7 -

nAJAdFJKbWJNVmZ1UWZ5UWFMdHQwS0M2elE&gridId=0#edit

Cách thu th p qua internet này r t thu n ti n vì t t c các câu h i b t bu c ph i đ c tr l i h t thì b ng tr l i m i đ c ch p nh n. So v i cách phát tr c ti p cho ng i tiêu dùng thì cách g i qua internet cĩ u đi m n i tr i h n, vì m i b ng câu h i đ c l u vƠo file đ u h p l , khơng b b sĩt câu tr l i nh khi đánh tr c ti p trên b ng câu h i in ra.

Sau khi k t thúc vi c thu th p thơng tin, t ng c ng cĩ 256 b ng câu h i hồn t t đ c s d ng. Trong 200 b ng đ c phát tr c ti p thì ch thu đ c 129 b ng, nh ng b ng cịn l i khơng s d ng đ c, các b ng b lo i đa ph n do ng i tiêu dùng tr l i r ng khơng cĩ nhu c u mua TTM - khơng thu c đ i t ng kh o sát c a đ tài. Trong 129 b ng thu đ c, lo i ti p 10 b ng do khơng đ t yêu c u, cịn l i 119 b ng. Nh v y, trong t ng s 256 b ng câu h i thu đ c thì cĩ 119 b ng thu đ c t cách phát tr c ti p và s cịn l i 137 b ng thu đ c qua internet. Vì v y, kích th c m u cu i cùng là n = 256. D li u đ c nh p và làm s ch thơng qua ph n m m SPSS 11.5 (xem “Ph l c 07. K t qu phân b m u theo các nhĩm”).

C u trúc các nhĩm đ c tĩm t t nh sau:

 V đ tu i: tác gi phân ra ba nhĩm tu i, trong đĩ, đ tu i chi m đa s là t 25 tu i đ n 35 tu i v i t l 64 %, ti p theo là nhĩm t 36 tu i tr lên

chi m 29%, và cu i cùng là nhĩm t 18 tu i đ n 25 tu i chi m 7%.

 V ngh nghi p: tác gi phân làm b n nhĩm ngh nghi p, trong đĩ chi m t l nhi u nh t lƠ nhơn viên v n phịng 56%, k đ n là cán b qu n lý/doanh nhân chi m t l 30%, Sinh viên và ngh nghi p khác cùng chi m 7%.

 V thu nh p: tác gi phân ra ba nhĩm thu nh p, trong đĩ, nhĩm thu nh p t 10 tri u tr lên chi m đa s v i t l 78%, nhĩm thu nh p t 5 tri u đ n d i 10 tri u chi m t l 16% và cu i cùng 6% là c a nhĩm thu nh p d i 5 tri u.

 V các m c giá c a TTM mƠ ng i tiêu dùng đang cĩ ý đ nh mua: tác

gi phân ra ba m c giá, trong đĩ, 49% ng i đ c h i d đ nh mua

m c giá t 5 tri u đ n d i 10 tri u, 40% d đ nh mua m c giá d i 5

tri u đ ng, và 11% d đ nh mua m c giá t 10 tri u tr lên.

2.6 Tĩm t t

Ch ng nƠy trình bƠy ph ng pháp nghiên c u đ c th c hi n đ đánh giá thang đo c a các khái ni m nghiên c u vƠ mơ hình lý thuy t v xu h ng l a ch n th ng hi u TTM. Ph ng pháp nghiên c u đ c th c hi n thơng qua hai b c: (1) nghiên c u s b đ nh tính vƠ (2) nghiên c u chính th c b ng ph ng pháp đ nh l ng. Trong đĩ, nghiên c u đ nh tính đ c th c hi n thơng qua hai k thu t: (i) ph ng v n tay đơi v i c m u n = 11 đ khám phá các nhơn t cĩ th tr c ti p nh h ng đ n xu h ng l a ch n th ng hi u TTM c a ng i tiêu dùng, và (ii) th o lu n nhĩm t p trung v i c m u n = 8 đ hi u ch nh, b sung các bi n quan sát c a các thang đo nghiên c u. Nghiên c u đ nh l ng chính th c s d ng k thu t phát b ng cơu h i tr c ti p cho ng i tiêu dùng vƠ g i qua Internet v i s h tr c a cơng c Google Docs v i c m u n = 256. Ch ng nƠy c ng mơ t v vi c ch n m u cho nghiên c u chính th c.

Ch ng ti p theo s trình bƠy ph ng pháp phơn tích d li u vƠ k t qu nghiên c u.

CH NG 3. K T QU NGHIểN C U 3.1. Gi i thi u

Ch ng 2 đƣ trình bƠy ph ng pháp th c hi n nghiên c u, k t qu đánh giá s b thang đo, vƠ cách th c l y m u kh o sát. Ti p theo, ch ng 3 nƠy s ti n hƠnh phơn tích k t qu đƣ đ c x lý trên ph n m m SPSS đ ki m đ nh các thang đo vƠ mơ hình nghiên c u c ng nh các gi thuy t đ a ra trong mơ hình.

3.2. Ki m đ nh thang đo

Nh đƣ trình bƠy ch ng 2, đ tƠi nƠy cĩ m i thang đo cho m i khái ni m nghiên c u. Các thang đo c a các khái ni m nƠy s đ c đánh giá thơng qua ph ng pháp h s tin c y Cronbach‟s Alpha vƠ phân tích EFA v i d li u thu th p t nghiên c u chính th c.

H s Cronbach‟s Alpha đ c s d ng tr c đ lo i các bi n rác. Theo đĩ,

các bi n quan sát cĩ h s t ng quan bi n-t ng (item-total correlation) nh h n 0,3 s b lo i và tiêu chu n ch n thang đo khi Cronbach‟s Alpha t 0,6 tr lên (Nunnally và Burnstein, 1994).

Sau khi đ t đ tin c y, các bi n quan sát s đ c s d ng trong phân tích

nhân t khám phá EFA v i các tiêu chu n nh sau:

 H s KMO (Kaiser – Meyer- Olkin) ph i cĩ giá tr trong kho ng 0,5 đ n 1 thì phân tích nhân t m i thích h p. M c ý ngh a c a ki m đ nh Barlett là Sig. ph i nh h n ho c b ng 0,05 (Hồng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2008);

 H s t i nhân t (Factor loading) ph i l n h n ho c b ng 0,5 (Hair et al., 1998);

 Thang đo đ c ch p nh n khi t ng ph ng sai trích l n h n ho c b ng 50%;

 Nghiên c u s d ng ph ng pháp trích nhơn t Principal components v i

phép quay Varimax, vƠ đi m d ng khi trích các nhân t cĩ Eigenvalue l n h n 1 (Gerbing vƠ Anderson, 1988).

3.2.1Ki m đ nh Cronbach’s Alpha đ i v i thang đo lỦ thuy t

K t qu ki m đ nh Cronbach‟s Alpha cho th y các thang đo: (1) giá c c m nh n, ký hi u PP; (2) giá tr xã h i c m nh n, ký hi u PS; (3) thích thú th ng hi u, ký hi u PB; (4) nhĩm tham kh o, ký hi u RG; (5) l i truy n mi ng, ký hi u WM; (6) hai thành ph n c a thái đ đ i v i chiêu th g m: (6a) thái đ đ i v i qu ng cáo, ký hi u AA, và (6b) thái đ đ i v i khuy n mãi, ký

hi u AP; (7) tính h u d ng c m nh n, ký hi u PU; và (8) xu h ng l a ch n, ký

Một phần của tài liệu MỘT SỐ NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN XU HƯỚNG LỰA CHỌN THƯƠNG HIỆU ĐIỆN THOẠI THÔNG MINH CỦA KHÁCH HÀNG TRÊN THỊ TRƯỜNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH.PDF (Trang 55)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(140 trang)