M U :T NG QUAN TÀI NGHIÊN CU
2.3.2Các gi thuy t nghiên cu
6 Kt cu ca đ tài
2.3.2Các 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 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
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 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
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. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
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 -