Các gi thuy t nghiên cu

Một phần của tài liệu CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG MUA LẺ TRỰC TUYẾN (B2C) TẠI HÀ NỘI (Trang 43)

M U :T NG QUAN TÀI NGHIÊN CU

6 Kt cu ca đ tài

2.3.2 Các gi thuy t nghiên cu

T các phân tích trên, S hài lòng c a khách hàng tr c tuy n nh h ng b i 6 bi n đ c l p. T đó tác gi đ a ra các gi thuy t sau: S thu n ti n Hàng hóa C u trúc web An toàn D ch v khách hàng S hài lòng c a khách hàng tr c tuy n Hình 2.5: Mô hình nghiên c u đ ngh Nh n th c giá tr

H1: Nh n th c c a khách hàng v s thu n ti n t ng ho c gi m thì s hài lòng c a khách hàng s t ng ho c gi m t ng ng. H2: Nh n th c c a khách hàng v hàng hóa t ng ho c gi m thì s hài lòng c a khách hàng s t ng ho c gi m t ng ng. H3: Nh n th c c a khách hàng v c u trúc web t ng ho c gi m thì s hài lòng c a khách hàng s t ng ho c gi m t ng ng. H4: Nh n th c c a khách hàng v an toàn nh t ng ho c gi m thì s hài lòng c a khách hàng s t ng ho c gi m t ng ng. H5: Nh n th c c a khách hàng v d ch v khách hàng nh t ng ho c gi m thì hài lòng c a khách hàng s t ng ho c gi m t ng ng. H6: Nh n th c c a khách hàng v giá tr t ng ho c gi m thì s hài lòng c a khách hàng s t ng ho c gi m t ng ng. 2.4 Tóm t t ch ng 2

Trong ch ng 2, tác gi d a vào các mô hình c a các tác gi n c ngoài đ

xây d ng và tìm ra mô hình phù h p v i các đ c đi m t i khu v c Hà N i. Mô hình nghiên c u đ xu t đ a ra bao g m 6 bi n đ c l p (S thu n ti n, Hàng hóa, C u trúc web, An toàn, D ch v khách hàng, Nh n th c giá tr) tác đ ng d ng t i s hài lòng c a khách hàng mua hàng l tr c tuy n. Chính vì v y ch ng ti p theo tác gi s trình bày ti p quy trình và các ph ng pháp nghiên c u th c hi n xây d ng thang

đo và trình bày ph ng pháp đánh giá các thang đo, ki m đ nh s phù h p c a mô

CH NG 3: PH NG PHÁP NGHIểN C U

3.1 Gi i thi u

Trên c s m c tiêu nghiên c u, đ i t ng và ph m vi nghiên c u đã đ c p

t i ph n t ng quan, c s lý thuy t t i ch ng 1 và mô hình nghiên c u đ ngh t i ch ng 2. Trong ch ng 3 tác gi s trình bày ph ng pháp nghiên c u đ xây

d ng các thang đo l ng nh m ki m đnh và b sung cho mô hình nghiên c u đã

đ c nêu trên.

3.2 Thi t k quy trình nghiên c u

D a vào ph ng pháp nghiên c u trình bày t i m c 4 ph n m đ u đ thi t

k quy trình nghiên c u.

Nghiên c u đ c ti n hành thông qua 2 giai đo n g m:

M c tiêu nghiên c u C s lý thuy t Mô hình nghiên c u Thang đo nháp Nghiên c u đnh tính (Th o lu n nhóm ậ h i ý ki n chuyên gia) i u chnh thang đo Thang đo chính th c Nghiên c u đ nh l ng Cronbach’s Alpha EFA H i quy T-Test Anova Kruskal - Wallis Trình bày k t qu Hình 3.1: Quy trình nghiên c u

Giai đo n 1: Nghiên c u đ nh tính nh m đi u ch nh và b sung các bi n quan sát đ th c hi n đo l ng các khái ni m nghiên c u và xây d ng b ng câu h i ph ng v n.

Giai đo n 2: Phân tích d li u kh o sát c ng nh c l ng và ki m đ nh mô

hình nghiên c u.

3.2.1 Nghiên c u đnh tính

Mô hình và thang đo đ c t ng h p t các mô hình c a n c ngoài v các

nhân t nh h ng đ n s hài lòng c a khách hàng mua s m tr c tuy n. xây d ng mô hình phù h p v i đ c thù c a th tr ng bán l tr c tuy n đ i v i ng i tiêu dùng thu c khu v c Hà N i thì c n s d ng ph ng pháp đ nh tính đ đi u ch nh mô hình nghiên c u và thang đo cho phù h p là h t s c c n thi t.

D a trên c s mô hình và thang đo đã đ c trình bày ch ng 1, tác gi

t o b ng câu h i th m dò ý ki n và ph ng v n tr c ti p 5 chuyên gia bán hàng l tr c tuy n và 10 khách hàng th ng xuyên mua hàng tr c tuy n.

thu th p d li u đ nh tính, dàn bài th o lu n nhóm đ c thay th cho b ng câu h i chi ti t. Dàn bài th o lu n g m 2 ph n chính, ph n th nh t gi i thi u m c

đích và tính ch t c a vi c nghiên c u đ các đ i t ng th o lu n hình dung rõ nét

h n v v n đ th o lu n. Ph n th 2 bao g m các câu h i g i ý cho vi c th o lu n

nh m thu th p thêm d li u. B ng câu h i th m dò ý ki n xem ph l c 1.

Qua nghiên c u đ nh tính k t qu thu đ c v các nhân t nh h ng đ n s hài lòng c a khách hàng mua hàng tr c tuy n g m 6 nhân t v i 24 bi n quan sát nh sau:

S thu n ti n

1- Ti t ki m th i gian mua s m

2- D dàng duy t web tìm ki m s n ph m 3- D dàng truy c p web và đ ng ký tài kho n 4- D dàng th c hi n vi c mua hàng

Hàng hóa

1- S l ng cung c p c a hàng hóa 2- a d ng v ch ng lo i hàng hóa

3- Ch t l ng thông tin rõ ràng chính xác 4- Cung c p đ y đ thông tin s n ph m

C u trúc web

1- C u trúc th m c và liên k t 2- Thi t k vào giao di n 3- Kh n ng hi n th 4- Tùy ch nh n i dung 5- Thông tin c p nh t An toàn 1- An toàn tài chính 2- B o m t thông tin khách hàng 3- Tính xác th c giao d ch D ch v khách hàng 1- B i th ng khi u n i 2- H tr khách hàng 3- óng gói 4- Giao hàng đúng th i gian 5- Kh n ng hoàn tr hàng Nh n th c giá tr

1- Thanh toán thu n ti n

2- u đãi và thu hút khách hàng

3- Giá và các chi phí cho vi c mua hàng th p

Thi t k b ng câu h i

Sau khi th o lu n nhóm và xác đ nh đ c các nhân t c ng nh các thang đo

- Ph n 1: g m nh ng câu h i sàng l c đ l a ch n nh ng khách hàng đã t ng mua hàng l tr c tuy n trong vòng 6 tháng g n đây đ có nh ng tr l i chính xác nh t cho b ng kh o sát.

- Ph n 2: G m nh ng câu h i v nh ng nhân t nh h ng đ n s hài lòng c a khách hàng khi mua hàng l tr c tuy n. Thành ph n là các bi n đ c s d ng

trong mô hình đ ngh và s d ng thang đo Likert 5 b c: 1 t ng ng v i m c đ

“Hoàn toàn không đ ng ý” đ n m c đ 5 t ng ng v i “Hoàn toànđ ng ý”.

- Ph n 3: G m nh ng câu h i nh m thu th p thông tin v khách hàng.

B c ti p theo tác gi ti n hành l y đóng góp c a 5 chuyên gia bán hàng tr c

tuy n và 10 khách hàng th ng xuyên mua hàng qua m ng đ ki m tra v hình th c

c ng nh n i dung b ng câu h i.

B ng câu h i đ c ch nh s a và trình bày nh t i ph l c s 2.

3.2.2 Nghiên c u đ nh l ng 3.2.2.1 M u nghiên c u 3.2.2.1 M u nghiên c u

có th phân tích nhân t khám phá (EFA) c n thu th p b d li u v i ít nh t 5 m u trên 1 bi n quan sát và kích c m u không nên ít h n 100, (Hair và ctg, 1998).

Bên c nh đó, đ ti n hành phân tích h i quy m t cách t t nh t, kích th c m u c n ph i đ m b o theo công th c (Tabachnick và Fidell, 1996):

n ≥ 8m + 50 Trong đó: n: c m u

m: s bi n đ c l p c a mô hình

đ t đ c kích th c m u t i thi u, nghiên c u này s d ng ph ng pháp

l y m u thu n ti n (phi xác su t). B ng câu h i đi n t đ c t i các thành viên c a các di n đàn mua s m tr c tuy n và g i tr c ti p ph ng v n ng i mua b ng b ng câu h i. T ng b n tr l i h p l đ c là 290, phù h p cho vi c phân tích.

3.2.2.2 X lý d li u

thu n ti n cho vi c x lý d li u, tác gi s d ng ph n m m SPSS 19.0. Vi c mã hóa d li u đ c trình bày theo ph l c s 3.

Phân tích h s Cronbach Alpha

Các thang đo đ c đánh giá b ng đ tin c y qua h s tin c y Cronbach Alpha. Qua đó các bi n quan sát có t ng quan bi n t ng (item-total correlation)

nh h n 0.3 s b lo i và thang đo đ c ch p nh n khi h s Cronbach Alpha t 0.6

tr lên (Nunnally & Burnstein, 1994).

Phân tích nhân t EFA

Phân tích nhân t EFA s đ c s d ng đ gom các bi n t k t qu phân tích Cronbach Alpha đ t o ra các bi n m i t các bi n đã cho phù h p v i m u xem xét.

Trong phân tích nhân t , đi u ki n c n áp d ng là các bi n ph i có t ng quan. S d ng ki m đ nh Barlett's test of sphericity đ ki m đnh gi thuy t Ho là các bi n không có t ng quan v i nhau trong t ng th . Nói cách khác, ma tr n

t ng quan t ng th là m t ma tr n đ ng nh t, m i bi n t ng quan hoàn toàn v i

chính nó (r = 1) nh ng không có t ng quan v i bi n khác (r = 0). Do đó n u ki m

đnh cho th y không có ý ngh a th ng kê thì không nên áp d ng phân tích nhân t cho các bi n đang xem xét.

Trong phân tích nhân t , ch s Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) dùng đ xem xét s thích h p c a phân tích nhân t . Tr s c a KMO l n (gi a 0,5 và 1) là đi u ki n đ đ phân tích nhân t là thích h p, còn nh h n 0,5 thì phân tích nhân t có kh

n ng là không thích h p v i d li u. (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c,

2008, trang 31, t p 2).

Trong phân tích nhân t ph ng pháp Principal components analysis đi cùng

phép xoay Varimax đ c s d ng ph bi n nh t. (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n

M ng Ng c, 2008, trang 40, t p 2).

K t qu phân tích ma tr n các nhân t s đ c phân tích thêm b ng cách xoay các nhân t . Sau khi xoay các nhân t , h s t i nhân t l n h n 0,5 đ c xem

là có ý ngh a th c ti n (Hair & ctg, 1998)[111]. Tiêu chu n khác bi t h s t i nhân t c a m t bi n quan sát gi a các nhân t l n h n hay b ng 0,3 đ đ m b o giá tr phân bi t gi a các nhân t (Jabnoun và Al Tamimi, 2003)[18]. Ph ng sai trích ph i đ t t 50% tr lên (Hair & ctg, 1998). Ngoài ra, tr s Eigenvalue ph i l n h n 1. Ch nh ng nhân t có Eigenvalue l n h n 1 m i đ c gi l i trong mô hình phân tích. Nh ng nhân t có Eigenvalue nh h n 1 s không có tác d ng tóm t t thông tin

h n m t bi n g c (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2008).

Sau khi phân tích nhân t s hi u ch nh mô hình lý thuy t theo k t qu phân tích và đi u ch nh l i các gi thuy t.

Phân tích h i quy tuy n tính b i

Phân tích h i quy tuy n b i đ c ti n hành theo các b c sau: (Hoàng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2008, t p 1).

Tr c khi ti n hành phân tích h i quy tuy n tính b i thì vi c xem xét m i

t ng quan tuy n tính gi a các bi n đ c l p v i bi n ph thu c và gi a các bi n đ c

l p v i nhau là công vi c ph i làm và h s t ng quan Pearson trong ma tr n h s

t ng quan là phù h p đ xem xét m i t ng quan này. Ma tr n h s t ng quan là

m t ma tr n vuông g m các h s t ng quan. T ng quan c a m t bi n nào đó v i chính nó s có h s t ng quan là 1 và chúng có th đ c th y trên đ ng chéo c a ma tr n. M i bi n s xu t hi n hai l n trong ma tr n v i h s t ng quan nh nhau,

đ i x ng nhau qua đ ng chéo c a ma tr n.

N u k t lu n đ c là các bi n đ c l p và bi n ph thu c có t ng quan tuy n tính v i nhau qua h s t ng quan Pearson, đ ng th i gi đnh r ng chúng ta đã cân nh c k b n ch t c a m i liên h ti m n gi a các bi n và xem nh đã xác đnh

đúng h ng c a m t m i quan h nhân qu gi a chúng, thì chúng ta có th mô hình

hóa m i quan h nhân qu c a chúng b ng mô hình h i quy tuy n tính b i, trong đó m t bi n đ c g i là bi n ph thu c và các bi n còn l i g i là các bi n đ c l p.

Ki m đ nh đ phù h p c a mô hình. Ki m đ nh F trong b ng phân tích

ph ng sai là m t phép ki m đ nh v đ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính

Ki m đ nh ý ngh a c a các h s h i quy. Ki m đnh t trong b ng các thông s th ng kê c a t ng bi n đ c l p dùng đ ki m đ nh ý ngh a c a các h s h i quy.

S d ng ph ng pháp Enter, SPSS x lý t t c các bi n đ a vào m t l n và

đ a ra các thông s th ng kê liên quan đ n các bi n.

Sau đó, dò tìm các vi ph m gi đ nh c n thi t trong h i quy tuy n tính b i.

 i v i gi đnh liên h tuy n tính và ph ng sai b ng nhau, s d ng đ th phân tán gi a các ph n d chu n hóa và giá tr d đoán chu n hóa. N u gi đnh liên h tuy n tính và ph ng sai b ng nhau đ c th a mãn, thì s không nh n th y có liên h gì gi a các giá tr ph n d chu n hóa và giá tr d đoán chu n hóa. Chúng s phân tán r t ng u nhiên trong m t vùng xung quanh

đ ng đi qua tung đ 0, không t o thành m t hình d ng nào.

 i v i gi đnh v phân ph i chu n c a ph n d , s d ng bi u đ t n s c a các ph n d . N u trung bình b ng 0 và đ l ch chu n x p x b ng 1 thì có th k t lu n r ng gi đnh phân ph i chu n không b vi ph m.

 i v i gi đnh v tính đ c l p c a sai s t c không có t ng quan gi a các

ph n d , đ i l ng th ng kê Durbin-Watson dùng đ ki m đ nh t ng quan

c a các sai s k nhau. i l ng d có giá tr bi n thiên trong kho ng [dU; 4- dU]. N u các ph n d không có t ng quan, giá tr d s g n b ng 2.

 i v i gi đ nh ph ng sai c a sai s không đ i, ki m tra ph ng sai c a sai s không thay đ i có b vi ph m hay không b ng ki m đ nh t ng quan h ng Spearman, v i gi thuy t Ho là h s t ng quan h ng c a t ng th b ng 0. N u k t qu ki m đ nh không bác b gi thuy t Ho thì k t lu n

ph ng sai c a sai s không thay đ i. Ph ng trình h i quy tuy n tính b i có

nhi u bi n gi i thích thì h s t ng quan h ng có th tính gi a tr tuy t đ i c a ph n d v i t ng bi n riêng.

 i v i gi đnh không có m i t ng quan gi a các bi n đ c l p (đo l ng hi n t ng đa c ng tuy n), s d ng h s phóng đ i ph ng sai (VIF -

Một phần của tài liệu CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG MUA LẺ TRỰC TUYẾN (B2C) TẠI HÀ NỘI (Trang 43)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(135 trang)