M CL C
3.1Quy trình nghiên cu
Nghiên c u đ c th c hi n bao g m hai b c chính, (1) nghiên c u s b , (2) nghiên c u chính th c. Nghiên c u s b s d ng ph ng pháp đnh tính và
đ nh l ng. Nghiên c u chính th c s d ng ph ng pháp đnh l ng. C th đ c
trình bƠy nh sau:
3.1.1 Nghiên c uăs ăb
Nghiên c u đnh tính nh m đi u ch nh cách s d ng thu t ng thang đo đ ng th i ghi nh n các ý ki n đóng góp đ m r ng thang đo, đi u ch nh cho phù h p v i v i hành vi tiêu dùng c a khách du l ch Vi t Nam, t đó xơy d ng và hoàn thi n b ng câu h i cho nghiên c u đ nh l ng. Nghiên c u đnh tính th c hi n thông qua k thu t th o lu n 2 nhóm, v i nhóm th o lu n 1 th o lu n v i 4 nhà qu n lý, đi u hành tour c a các công ty du l ch l hành: Vi t Sun Travel, Thu n Vi t Travel, Du l ch Unitour, Du l ch Cabaret và nhóm th o lu n 2 g m 8 khách du l ch c a công ty du l ch l hành Unitour, đ c ng th o lu n (Xem Ph l c 1).
B ng câu h i nghiên c u đ nh l ng s b đ c thi t k t k t qu c a nghiên c u đnh tính, b ng câu h i đ c g i đ n cho các khách du l ch c a công ty du l ch l hành Vi t Sun Travel, có s giúp đ c a h ng d n viên và t ng tác tr c ti p v i khách du l ch. Có 70 b ng câu h i đ c phát ra, nh n đ c v 52 và có 46 b ng h p l k t h p v i 102 s h i đáp thông qua kh o sát tr c tuy n b ng công c Google Docs. K t qu m u cho nghiên c u đ nh l ng s b g m 148. Nghiên c u
thang đo vƠ lo i b các bi n không đ t yêu c u. Thang đo đ c đánh giá s b
thông qua h s tin c y CronbachẲs Alpha và phân tích nhân t khám phá (EFA). K t qu c a nghiên c u đ nh l ng s b s xây d ng b ng câu h i cho nghiên c u
đ nh l ng chính th c.
3.1.2 Nghiên c u chính th c
Nghiên c u chính th c ki m đnh l i mô hình đo l ng c ng nh mô hình lý
thuy t và các gi thuy t trong mô hình nghiên c u. B ng câu h i cho nghiên cho c u đ nh l ng chính th c đ c đi u ch nh t k t qu c a nghiên c u đ nh l ng s
b (Xem Ph l c 2). Kích th c m u c a nghiên c u đ nh l ng chính th c là 446. Nghiên c u chính th c đ c th c hi n t 22/6/2014 đ n 15/8/2014. Cách th c thu th p d li u c a nghiên c u ch y u b ng ph ng pháp kh o sát tr c tuy n v i ch ý ch quan c a tác gi theo đ tƠi đánh giá ch t l ng website th hi n và phân lo i
đúng đ i t ng kh o sát nh m thu th p d li u chính xác đ k t qu nghiên c u có
ý ngh a. B ng câu h i tr c tuy n đ c thi t k b ng công c Google Docs thông qua các di n đƠn du lch, các group du l ch, m ng xã h i facebook g i đ n nh ng
ng i đư t ng truy c p b t k các website c a các hãng du l ch l hành trong vòng 12 tháng, trong b ng câu h i có ph n g n l c đ xác đ nh đúng đ i t ng kh o sát. Các nhân t hình thành nên khái ni m ch t l ng website bao g m: ch c n ng vƠ
h u d ng; s hài lòng c a khách hàng vƠ ý đ nh mua đ c đánh giá b ng thang đo
likert 5 m c đ . Thang đo đ c ki m đ nh b ng ph ng pháp phân tích nhân t kh ng đnh (CFA).
Mô hình c u trúc tuy n tính (SEM) thông qua ph n m m SPSS và AMOS
đ c th c hi n đ ki m tra m c đ phù h p c a mô hình và ki m tra m c đ tác
đ ng gi a các bi n ch t l ng website và s hài lòng c a khách hƠng lên ý đ nh mua.
Hình 3.1: Quy trình nghiên c u Thangăđoănhápă C ăs lý thuy t nh tính s b nh l ng s b
Ki m tra h s Cronbach alpha Ki m tra t ng quan bi n ậ t ng
Cronbach alpha
Ki m tra tr ng s EFA, tr ng s nhân t vƠ ph ng sai trích.
EFA
Thangăđoăchínhăth c nh l ng chính th c
Ki m tra đ thích h p mô hình, tr ng s CFA, giá tr h i t , giá tr phân bi t, tính đ n nguyên, đ tin c y t ng h p vƠ ph ng sai trích.
CFA
Ki m tra đ thích h p c a mô hình và các gi thuy t, m c đ tác
đ ng c a các bi n.
SEM
- K t lu n
3.2ăCácăph ngăphápăphơnătích
3.2.1 Phân tích h s CronbachẲsăAlpha
CronbachẲs Alpha lƠ phép ki m đnh th ng kê v m c đ ch t ch (kh n ng
gi i thích cho m t khái ni m nghiên c u) c a t p h p các bi n quan sát. CronbachẲs Alpha đ c s d ng đ lo i các bi n không phù h p. H s t ng quan c a m t bi n quan sát so v i bi n t ng nh h n 0,3 s b lo i và tiêu chu n ch n thang đo khi đ tin c y t 0,6 tr lên. M t thang đo có đ tin c y t t khi nó bi n thiên trong kho ng [0,70 - 0,80]. N u CronbachẲs Alpha ≥ 0,60 lƠ thang đo có th ch p nh n
đ c v m t tin c y (Nunnally và Bernstein, 1994).
3.2.2 Phân tích nhân t khám phá EFA
Ph ng pháp phơn tích nhơn t khám phá EFA giúp chúng ta đánh giá đ c giá tr h i t và giá tr phân bi t c a đo l ng. Ph ng pháp phơn tích EFA thu c
nhóm phơn tích đa bi n ph thu c l n nhau, ngh a lƠ không có bi n ph thu c và bi n đ c l p mà nó d a vào m i t ng quan gi a các bi n v i nhau. EFA dùng đ
rút g n m t t p k bi n quan sát thành m t t p F (F < k) các nhân t ý ngh a h n. C
s c a vi c rút g n ch n bi n đ i v i phân tích nhân t EFA g m:
- Ki m đ nh KMO là m t ch tiêu dùng đ xem xét s thích h p c a EFA,
0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phơn tích nhơn t là thích h p. Ki m đnh Bartlett xem xét gi thuy t v đ t ng quan gi a các bi n quan sát = 0 trong t ng th . N u (Sig ≤
0.05) thì ki m đ nh nƠy có ý ngh a th ng kê, các bi n quan sát có t ng quan v i nhau trong t ng th (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2005, 262).
- Tiêu chu n rút trích nhân t trong EFA g m các ch s Eigenvalue (đ i di n cho l ng bi n thiên đ c gi i thích b i các nhân t ) và ch s Cumulative (t ng ph ng sai trích) cho bi t phân tích nhân t gi i thích đ c bao nhiêu ph n
tr m vƠ bao nhiêu ph n tr m b th t thoát. Các nhân t có Eigenvalue < 1 s không có tác d ng tóm t t thông tin t t h n bi n bi n ti m n trong các thang đo tr c khi phân tích EFA (Gerbing và Anderson, 1998). Các ch s Eigenvalue và t ng
ph ng sai trích lƠ bao nhiêu còn ph thu c vƠo ph ng pháp trích vƠ phép xoay
nhân t .
- Tiêu chu n tr ng s nhân t (factor loading) d a vào m i quan h t ng
quan c a các nhân t v i các bi n quan sát. Factor loading là ch tiêu đ đ m b o m c ý ngh a thi t th c c a EFA. Factor loading > 0.3 đ c xem lƠ đ t m c t i thi u. Factor loading > 0.4 đ c xem là quan tr ng, Các bi n có tr ng s (factor
loading) ≥ 0.5 đ c xem lƠ có ý ngh a th c ti n (Hair et al., 1998). N u ch n tiêu chu n Factor loading > 0.3 thì c m u ít nh t ph i là 350. N u c m u là 100 thì nên ch n tiêu chu n Factor loading > 0.55, n u c m u kho ng 50 thì Factor loading > 0. 75 (Hair et al., 1998).
3.2.3 Phân tích nhân t kh ngăđ nh (CFA)
Phân tích nhân t kh ng đ nh (Confirmatory Factor Analysis) là m t trong các k thu t th ng kê c a mô hình c u trúc tuy n tính (SEM). CFA lƠ ph ng pháp
nh m xác đ nh s phù h p c a s li u nghiên c u v i mô hình lý thuy t. CFA là
b c ti p theo c a EFA vì v i CFA nhà nghiên c u ph i bi t tr c đư có bao nhiêu
y u t , có bao nhiêu bi n trong t ng y u t , CFA xem xét kh ng đ nh s phù h p c a mô hình lý thuy t có s n v i s li u nghiên c u.
Theo Nguy n ình Th và Nguy n Th Mai Trang (2010), ph ng pháp CFA
trong phân tích c u trúc tuy n tính SEM có nhi u u đi m h n so v i ph ng pháp
truy n th ng nh : ph ng pháp h s t ng quan, phơn tích nhơn t khám phá EFA,
ph ng pháp đa khái ni m đa ph ng pháp MTMM7…(Bagozzi vƠ Foxal, 1996) vì
CFA cho phép ki m đnh c u trúc lý thuy t c a các thang đo l ng nh m i quan h gi a m t khái ni m nghiên c u và các khái ni m khác mà không b ch ch do sai s đo l ng. H n n a có th ki m đnh giá tr h i t , giá tr phân bi t c a thang đo
mà không c n dùng nhi u nghiên c u nh trong ph ng pháp truy n th ng MTMM (Steenkamp Van Trijp, 1991).
7
Ph ng pháp MTMM (MultiTrait - MultiMethod), Campbell Fiske (1958) đ ngh và đ c s d ng ph bi n đ đánh giá giá tr các khái ni m nghiên c u, nh ng có nh c đi m là đòi h i ph i th c hi n đ ng th i nhi u nghiên c u và nhi u ph ng pháp.
Tiêu chu n đ th c hi n CFA bao g m các ch tiêu đánh giá m c đ phù h p chung và tiêu chu n đánh giá m c đ phù h p theo các khía c nh giá tr n i dung. Các ch s c b n đ đánh giá m c đ phù h p chung c a mô hình trong CFA bao g m: Chi-square (CMIN), Chi-square đi u ch nh theo b c t do ( 2/ df), GFI: Goodness-of-Fit Index; AGFI: Adjusted GFI; TLI: Tucker-Lewis Coefficient; Ch s thích h p so sánh (CFI - Comparative Fit Index). RMSEA: Root Mean Square Error of Approximation. Mô hình có các ch s 2/df dùng đ đo m c đ phù h p m t cách chi ti t h n c a c mô hình. M t s tác gi đ ngh 1 < 2/df < 3 (Hair et al., 1998); m t s khác đ ngh 2 cƠng nh cƠng t t (Segar và Grover, 1993) và
cho r ng 2/df < 3 (Chin và Todd, 1995). NgoƠi ra, trong m t s nghiên c u th c t ng i ta phơn bi t ra 2 tr ng h p : 2/df < 5 (v i m u N > 200); hay < 3 (khi c m u N < 200) thì mô hình đ c xem lƠ phù h p t t (Kettinger và Lee,1994). Các
ch s GFI, AGFI, TLI, CFI ≥ 0.9 thì mô hình phù h p v i d li u th tr ng
(Bentler và Bonett, 1980). N u các giá tr này b ng 1, đ c xem là mô hình là hoàn h o (Segar và Grover, 1993; Chin và Todd, 1995). RMSEA là m t ch tiêu quan tr ng, xác đ nh m c đ phù h p c a mô hình so v i t ng th . Trong t p chí nghiên c u IS, các tác gi cho r ng ch s RMSEA, yêu c u < 0.05 thì mô hình phù h p t t. Trong m t s tr ng h p ch s RMSEA < 0.08 mô hình đ c ch p nh n (Hu và Bentler, 1999). Các tiêu chu n đánh giá m c đ phù h p c a mô hình theo các khía c nh giá tr n i dung bao g m:
- tin c y c a thang đo8 đ c đánh giá thông qua h s tin c y t ng h p, h s
8
tin c y t ng h p (Joreskog, 1971) và ph ng sai trích (Fornell Larcker, 1981) đ c tính theo công th c trích d n t Nguy n ình Th và Nguy n Th Mai Trang (2010):
Trong đó i: Tr ng s chu n hóa c a bi n quan sát th i, (1-i2): Ph ng sai c a sai s đo l ng bi n quan sát th i và p là s bi n quan sát c a thang đo.
tin c y CronbachẲs Alpha vƠ ph ng sai trích. Trong đó ph ng sai trích ph n ánh l ng bi n thiên chung c a các bi n quan sát đ c gi i thích b i bi n ti m n (Hair, 1998). tin c y t ng h p đo l ng đ tin c y c a t p h p các bi n quan sát đo l ng m t khái ni m. Tiêu chu n đ đánh giá m c đ phù h p c a mô hình b i đ tin c y c a thang đo lƠ > 0.5, ph ng sai trích ≥ 0.5 vƠ CronbachẲs Alpha ≥ 0.60 là
thang đo có th ch p nh n đ c v m t tin c y (Nunnally và Bernstein, 1994). - Tính đ n h ng c a m t thang đo th hi n m i bi n quan sát ch đ c s d ng đ đo l ng duy nh t m t bi n ti m n. Mô hình phù h p v i d li u th tr ng là
đi u ki n c n vƠ đ đ cho t p bi n quan sát đ t đ c tính đ n h ng, tr tr ng h p các sai s c a bi n quan sát có t ng quan v i nhau trong t ng th (Steenkamp và Van Trijp, 1991).
- Giá tr h i t th hi n giá tr đo l ng m t khái ni m t ng quan ch t ch v i nhau sau nh ng đo l ng đ c l p l i. Thang đo đ t giá tr h i t khi các tr ng s chu n hóa c a các thang đo đ u cao (> 0.5) vƠ có ngh a th ng kê (p- value < 0.05) (Gerbring và Anderson, 1998).
- Giá tr phơn bi t th hi n s khác bi t gi a các khái ni m trong mô hình nghiên c u. Khi h s t ng quan gi a các khái ni m trên ph m vi t ng th đ u khác bi t so v i 1 vƠ có ý ngh a th ng kê (p-value < 0.05) kh ng đ nh các khái ni m đ t giá tr phơn bi t.
3.2.4 Phân tích mô hình c u trúc tuy n tính (SEM)
Ph ng pháp phơn tích mô hình c u trúc tuy n tính (Structural Equation Modeling ậ SEM) đ c s d ng đ ki m đnh mô hình nghiên c u. Mô hình c u trúc ch rõ m i quan h gi a các bi n ti m n v i nhau. Mô hình SEM đ c s d ng r t ph bi n trong các ngành khoa h c xã h i vì có l i th h n các ph ng
pháp truy n th ng nh : h i quy b i… vì SEM s xem xét đ ng th i các nh
h ng gi a các bi n đ c l p và bi n ph thu c. Mô hình c u trúc tuy n tính c ng
cho phép gi i quy t v n đ đa c ng tuy n, sai s đo l ng mƠ các ph ng pháp c l ng b ng phân tích h i quy không th c hi n đ c. V c b n CFA là m t
d ng c a SEM (Hair et al., 2006) do đó các ch s phù h p mô hình c a SEM
đ c xem nh trong ki m đnh CFA và tiêu chu n ki m đ nh đ c l a ch n m c ý ngh a (p-valuve) < 0.05.
3.3 C ăs thangăđo
Thang đo các khái ni m ch t l ng website bao g m ch c n ng c a website và h u d ng c a webite; s hài lòng c a khách hàng; ý đ nh mua trong
môi tr ng du l ch tr c tuy n d a theo Bai et al. (2008) đ c phát tri n th c nghi m t i th tr ng Trung Qu c c th nh Hình 3.2:
Hình 3.2: Các thang đo trong nghiên c u c a Bai et al. (2008)
3.3.1 Thangăđoăch tăl ng website
Thang đo ch t l ng website lƠ thang đo đa h ng bao g m hai y u t
chính đ đánh giá website là ch c n ng vƠ h u d ng. Thang đo ch t l ng website trong nghiên c u c a Bai et al. (2008) đư d a trên nh ng nghiên c u đ c ti n hành b i Au Yeung và Law (2004), Chung và Law (2003), Law và Hsu (2005).
Thành ph n ch c n ng đ c p đ n n i dung c a website. C th h n, ch c
n ng liên quan đ n m c đ phong phú c a thông tin trên website, đ c đo l ng b ng 5 bi n quan sát nh trên Hình 3.2.
ích c a webite và m c đ tho i mái khi ng i dùng truy c p. Thang đo h u d ng
c a website đ c đo l ng bao g m 5 bi n quan sát nh trên Hình 3.2.
C hai thành ph n ch c n ng vƠ h u d ng c a website đ u đ c đo l ng b ng thang đo Likert 5 m c đ v i m c 1 lƠ ắHoƠn toàn không quan tr ng” và