Nghiên cứu định lƣợng đƣợc thực hiện thông qua bảng câu hỏi khảo sát. Sau khi bảng câu hỏi đƣợc hiệu chỉnh ở bƣớc nghiên cứu định tính trở thành bảng câu hỏi chính thức thì tiến hành thực hiện thu thập dữ liệu. Thông tin thu thập đƣợc 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.
Mẫu sẽ đƣợc chọn theo phƣơng pháp thuận tiện, một trong các hình thức chọn mẫu phi xác suất. Điều này có nghĩa là nhà nghiên cứu có thể chọn các đối tƣợng
mà họ có thể tiếp cận. Ƣu điểm của phƣơng pháp này là dễ tiếp cận đối tƣợng nghiên cứu và thƣờng sử dụng khi bị giới hạn thời gian và chi phí. Tuy nhiên phƣơng pháp này có nhƣợc điểm là không xác định đƣợc sai số do lấy mẫu.
Kích cỡ mẫu nghiên cứu dựa theo công thức của Tabachnick N ≥ 50 + 8p, với p là số biến độc lập (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 499). Mô hình có 4 biến độc lập nên kích thƣớc mẫu tối thiểu là 82 mẫu. Tác giả muốn có số lƣợng mẫu nhiều hơn để kết quả xử lý có ý nghĩa hơn. Vì vậy, tác giả tiến hành gửi 300 bảng câu hỏi trực tiếp đến khách hàng. Với đối tƣợng nghiên cứu là những ngƣời đã đi làm việc tuổi từ 22 tuổi trở lên. Việc khảo sát đƣợc tiến hành bằng việc phối hợp các phƣơng pháp gồm: thiết kế bảng câu hỏi trực tuyến trên Internet thông qua ứng dụng google doc và gửi vào địa chỉ email để đối tƣợng khảo sát trả lời trực tuyến và thông tin đƣợc ghi vào cơ sở dữ liệu, phát bảng câu hỏi đã đƣợc in sẵn đến ngƣời đƣợc khảo sát và nhận lại kết quả sau khi hoàn tất. Kết quả, sau khi nhập số liệu và làm sạch số liệu tác giả thu thập đƣợc 205 mẫu hợp lệ. Nhƣ vậy, kích thƣớc mẫu cuối cùng dùng để xử lý là 205.
(Chi tiết đặc điểm mẫu xem tại chương 4)
Địa điểm nghiên cứu: TP Hồ Chí Minh. Thời gian: Từ 6/2013 ~ 10/2013.
Các mẫu trả lời đƣợc chọn sẽ nhập vào chƣơng trình SPSS 20.0 và phân tích dữ liệu.
Phƣơng pháp phân tích dữ liệu:
Nghiên cứu sử dụng nhiều công cụ phân tích dữ liệu: kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha và loại bỏ các biến có hệ số tƣơng quan giữa biến và tổng nhỏ. Sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA) loại bỏ các biến có thông số nhỏ bằng cách kiểm tra các hệ số tải nhân tố (factor loading) và các phƣơng sai trích đƣợc. Sau đó, sẽ kiểm tra độ thích hợp của mô hình bằng phân tích tƣơng quan hệ số Pearson và xây dựng mô hình hồi quy bội, kiểm định các giả thuyết.
Hệ số tin cậy Cronbach Alpha dùng để xác định độ tin cậy của thang đo. Thang đo có độ tin cậy đáng kể khi hệ số Cronbach Alpha lớn hơn 0.6. Hệ số tƣơng quan biến - tổng là hệ số tƣơng quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, do đó hệ số này càng cao thì sự tƣơng quan của một biến với các biến khác trong nhóm càng cao. Hệ số tƣơng quan biến tổng phải lớn hơn 0.3. Theo Nunally & Burnstein (1994) thì các biến có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 đƣợc xem là biến rác và đƣơng nhiên bị loại ra khỏi thang đo.
Độ giá trị hội tụ (convergent validity) và độ giá trị phân biệt (discriminant validity) của thang đo đƣợc đánh giá sơ bộ thông qua phân tích nhân tố EFA. Để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tƣơng quan đơn giữa các biến và các hệ số chuyển tải nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0.4 trong một nhân tố. Để đạt độ giá trị phân biệt thì khác biệt giữa các hệ số chuyển tải phải lớn hơn hoặc bằng 0.3.
Số lƣợng nhân tố: số lƣợng nhân tố đƣợc xác định dựa vào chỉ số eigenvalue đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser thì những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại ra khỏi mô hình nghiên cứu.
Tóm tắt chƣơng 3
Trong chương này đã trình bày phương pháp nghiên cứu thực hiện trong đề tài nhằm xây dựng và đánh giá các thang đo và mô hình lý thuyết. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện qua 02 giai đoạn chính: nghiên cứu sơ bộ (định tính) và nghiên cứu chính thức (định lượng). Nghiên cứu định tính sử dụng kĩ thuật thảo luận tay đôi để khám phá các yếu tố rủi ro tác động ý định MHĐTTT tại TP. HCM. Nghiên cứu chính thức (định lượng) được tiến hành bằng khảo sát trực tiếp với kích cỡ mẫu n = 205. Ý định MHĐTTT được đo lường thông qua 4 thành phần gồm 25 biến quan sát. Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được tiến hành mã hoá, nhập dữ liệu vào chương trình phân tích số liệu thống kê SPSS 20.0 để phân tích thông tin và kết quả nghiên cứu. Trong chương tiếp theo, tác giả sẽ trình bày kết quả phân tích dữ liệu bao gồm: kết quả đánh giá thang đo, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan hệ số Pearson, phân tích hồi qui và kiểm định giả thuyết.
CHƢƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Mô tả mẫu
4.1.1 Thông tin nhận biết việc sử dụng dịch vụ MHTT
a) Tỷ lệ nhận biết các trang bán hàng qua mạng phổ biến ở Việt Nam
Trong cuộc khảo sát, trang ebay.vn đƣợc nhiều ngƣời biết đến nhiều nhất với 88.22%, tiếp theo là các trang vatgia.com (68.09%), chodientu.vn (59.10%), 123 mua.com.vn (51.61%) và 5giay.vn (51.18%).
Bảng 4.1: Tỷ lệ nhận biết các trang web bán hàng trực tuyến phổ biến
Tên trang bán hàng trực tuyến Số lƣợng Tỷ lệ(%)
ebay.vn 181 88.3%
vatgia.com 140 68.3%
chodientu.vn 121 59.0%
123 mua.com.vn 106 51.7%
5giay.vn 105 51.2%
Với thƣơng hiệu nổi tiếng thế giới, cùng với sự thanh toán linh hoạt, hiện nay ebay.vn vẫn là trang web bán hàng qua mạng đƣợc nhiều ngƣời biết đến nhất. Các trang web bán hàng qua mạng khác nhƣ vatgia.com, 123mua.com.vn, chodientu.vn, 5giay.vn cũng đang dần đƣợc nhiều ngƣời tiêu dùng biết đến.
b) Thời gian truy cập vào MHTT
Trong số 205 đối tƣợng khảo sát, có 20 đối tƣợng (9.75%) chƣa từng sử dụng MHTT mặc dù họ biết về MHTT. Phần lớn đối tƣợng quan sát thƣờng truy cập vào các site MHTT trung bình từ 10-30 phút là gần 61% và trên 30 phút là 17.07%.
Bảng 4.2: Thời gian trung bình một lần truy cập MHTT
Thời gian truy cập Số lƣợng Tỷ lệ(%)
Chƣa sử dụng 20 9.8%
Dƣới 10 phút 25 12.2%
Từ 10-30 phút 125 61%
Trên 30 phút 35 17.1%
Tổng cộng 205 100%
c) Tần suất truy cập vào MHTT
Trong số 205 đối tƣợng quan sát, có 46 đối tƣợng (chiếm 9.85%) đối tƣợng chƣa sử dụng dịch vụ MHTT, 161 đối tƣợng (chiếm 34.48%) chỉ truy cập dƣới 2 lần trong một tháng, 117 đối tƣợng (chiếm 25.05%) truy cập từ 3-5 lần, 59 đối tƣợng (chiếm 12.63%) truy cập từ 6-10 lần và số còn lại (17.99%) truy cập trên 10 lần một tháng.
Bảng 4.3: Tần suất truy cập các trang web bán hàng điện tử trực tuyến
Số lần truy cập/tháng Số lƣợng Tỷ lệ(%) Chƣa sử dụng 20 9.8% Từ 1-2 lần 70 34.1% Từ 3-5 lần 51 24.9% Từ 6-10 lần 25 12.2% Trên 10 lần 39 19.0% Tổng cộng 205 100%
4.1.2 Thông tin thuộc tính đối tƣợng nghiên cứu
- Về giới tính: Kết quả cho thấy trong 205 ngƣời đƣợc khảo sát có 98 nam và 107nữ trả lời phỏng vấn, tỷ lệ khá đồng đều nhau về mặt giới tính (nam: 48%, nữ: 52%).
- Về độ tuổi: Đa phần đối tƣợng khảo sát có độ tuổi từ 22 đến 30 tuổi (chiếm 66%), từ 30 tuổi đến 40 tuổi chiếm 27%, và chiếm tỷ lệ ít nhất là những ngƣời trên 40 tuổi (khoảng 9%). Điều này có thể giải thích vì đối tƣợng nghiên cứu là những ngƣời có quan tâm đến mua hàng trực tuyến, mà những ngƣời từ 22 – 30 tuổi là những ngƣời trẻ nên họ có xu hƣớng thích quan tâm đến việc mua hàng qua mạng hơn những đối tƣợng khác.
- Về thu nhập: Phần lớn đối tƣợng khảo sát có thu nhập từ 7 – 12 triệu (chiếm 58%). Kế tiếp những ngƣời có thu nhập dƣới 7 triệu chiếm gần 26%. Số lƣợng ngƣời khảo sát có thu nhập hơn 12 triệu chiếm tỷ lệ thấp nhất, hơn 17%.
Bảng 4.4: Thống kê mẫu khảo sát
Tần số Tỷ lệ % % tích lũy Giới tính Nam 98 47.8 47.8 Nữ 107 52.2 100.0 Tổng cộng 205 100.0 Độ tuổi Từ 22 đến dƣới 30 tuổi 135 65.9 65.9 Từ 30 đến dƣới 40 tuổi 54 26.3 92.2 Trên 40 tuổi 16 7.8 100.0 Tổng cộng 205 100.0 Thu nhập Dƣới 7 triệu / tháng 52 25.4 25.4
Từ 7 triệu đến dƣới 12 triệu/ tháng
119 58.0 83,4
Trên 12 triệu/ tháng 34 16.6 100.0
Dữ liệu sau khi thu thập đƣợc tác giả thiết kế, mã hóa và nhập liệu qua công cụ SPSS 20.0, sau đó tiến hành làm sạch. Lý do: dữ liệu sau khi điều tra đƣợc tiến hành nhập thô vào máy, kết hợp với dữ liệu đƣợc thu thập trực tiếp qua internet bằng công cụ Google Documents, trong quá trình thực hiện thƣờng có những mẫu điều tra bị sai lệch, thiếu sót hoặc không nhất quán; do vậy cần tiến hành làm sạch số liệu để đảm bảo yêu cầu, số liệu đƣa vào phân tích phải đầy đủ, thống nhất. Theo đó, việc phân tích số liệu sẽ giúp tác giả đƣa ra những thông tin chính xác và có độ tin cậy cao.
4.2 Đánh giá thang đo
4.2.1 Phân tích độ tin cậy Cronbach Anpha
Các thang đo đƣợc kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach Alpha. Hệ số của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tƣơng quan với nhau, giúp loại đi những biến và thang đo không phù hợp. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lƣờng là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng đƣợc. Cũng có nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang đo lƣờng là mới hoặc mới đối với ngƣời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Từ đó, tác giả kiểm định độ tin cậy của thang đo dựa trên cơ sở các biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến - tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach Alpha từ 0,7 trở lên.
Kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo cho thấy tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy cho phép, do đó đều đƣợc sử dụng trong các bƣớc phân tích EFA và hồi quy tiếp theo (chi tiết xem tại phụ lục 3).
Bảng 4.5: Kiểm định các thang đo bằng Cronbach’s Alpha
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến - tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến
Rủi ro tài chính Cronbach Alpha = .796
TC1 13.90 11.775 .537 .770
TC2 13.58 11.343 .593 .753
TC3 13.77 11.268 .638 .740
TC4 13.43 10.344 .659 .730
TC5 13.71 11.912 .468 .792
Rủi ro sản phẩm Cronbach Alpha = .880
SP1 14.79 10.689 .753 .845
SP2 14.99 11.897 .675 .864
SP3 14.89 10.577 .746 .848
SP4 14.75 11.592 .692 .860
SP5 14.50 11.516 .709 .856
Rủi ro thông tin cá
nhân Cronbach Alpha = .896
CN1 16.11 23.355 .537 .905 CN2 16.48 19.722 .807 .864 CN3 16.60 20.212 .798 .865 CN4 16.37 21.842 .798 .867 CN5 16.44 21.787 .770 .871 CN6 16.31 22.971 .635 .890
Rủi ro thanh toán Cronbach Alpha = .861
TT1 6.81 4.420 .822 .722 TT2 6.93 4.735 .769 .775 TT3 6.60 5.446 .629 .900 Ý định hành vi Cronbach Alpha = .927 YDHV1 5.54 4.181 .789 .942 YDHV2 5.07 3.803 .894 .860 YDHV3 5.35 3.680 .874 .876
4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) là phƣơng pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát có mối tƣơng quan
với nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu.
Khi thang đo đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ đƣợc sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA với các yêu cầu sau:
• Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05
• Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0.5
• Thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích ≥ 50% và hệ số Eigenvalue >1
• Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải lớn hơn 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Khi phân tích EFA với thang đo các thành phần yếu tố rủi ro, tác giả sử dụng phƣơng pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng trích các yếu tố có eigenvalue >1.
Kết quả phân tích nhân tố cho thấy 19 biến quan sát của 4 thành phần rủi ro đƣợc nhóm thành 4 nhân tố. Hệ số KMO = 0.905 nên EFA phù hợp với dữ liệu. Thống kê Chi-square của kiểm định Bartlett’s đạt giá trị 2366.134 với mức ý nghĩa 0.000 do đó các biến quan sát có tƣơng quan với nhau.
Phƣơng sai trích đạt 68.55% thể hiện 4 nhân tố giải thích đƣợc gần 69% biến thiên của dữ liệu, do vậy các thang đo rút ra chấp nhận đƣợc. Điểm dừng trích các yếu tố tại nhân tố thứ 4 với Eigenvalue=1.012. Hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5.
Bảng 4.6: Kết quả phân tích EFA thang đo các thành phần rủi ro
STT Tên biến
Nhân tố Tên nhân tố
1 2 3 4 1 SP5 .791 Rủi ro sản phẩm 2 SP1 .791 3 SP3 .763 4 SP2 .741 5 SP4 .676 6 CN3 .842
Rủi ro thông tin cá nhân
7 CN2 .817
8 CN4 .723
9 CN5 .658 .516
10 CN1 .507
11 TC5
Rủi ro thanh toán
12 TT1 .795 13 TT2 .747 14 TT3 .684 15 CN6 .516 .609 16 TC2 .836 Rủi ro tài chính 17 TC3 .801 18 TC1 .684 19 TC4 .541 Eigenvalue 1.012 Phƣơng sai trích 68.55%
Nhân tố thứ nhất gồm 5 biến quan sát nhƣ lúc đầu, nhân tố này đƣợc đặt tên là Rủi ro sản phẩm, ký hiệu: RRSP
Nhân tố thứ hai gồm 4 biến quan sát, trong nhân tố này loại 2 biến CN5 “Thông tin mua hàng của tôi bị sai lệch” và biến CN6 “Thông tin yêu cầu mua
hàng của tôi bị thất lạc”. Nhân tố này đƣợc đặt tên là Rủi ro thông tin cá nhân, ký
hiệu: RRTTCN.
Nhân tố mới đƣợc tạo ra này đƣợc đánh giá lại độ tin cậy bằng hệ số cronbach anpha. Kết quả cho thấy, cronbach anpha của CN đạt 0.871, tƣơng quan biến tổng nhỏ nhất đạt 0.58 (biến CN1).
Bảng 4.7: Đánh giá lại độ tin cậy của nhân tố CN
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu loại biến Tƣơng quan biến - tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến Rủi ro thông tin cá nhân Cronbach Alpha = .871
CN1 9.54 10.319 .580 .889
CN2 9.91 8.006 .855 .779
CN3 10.02 8.671 .781 .812
CN4 9.80 10.164 .707 .845
Nhân tố thứ ba gồm 3 biến quan sát nhƣ lúc đầu, nhân tố này đƣợc đặt tên là Rủi ro thanh toán, ký hiệu: RRTT.
Nhân tố thứ tƣ gồm 4 biến quan sát, nhân tố này đƣợc đặt tên là Rủi ro tài chính, ký hiệu: RRTC. Trong nhân tố này đã loại biến TC5 “Tôi có thể phải trả chi
phí ẩn có phát sinh mà tôi không biết trước” so với 5 biến quan sát ban đầu.
Kiểm định lại độ tin cậy bằng hệ số cronbach anpha. Kết quả cho thấy, cronbach anpha của TC đạt 0.792, tƣơng quan biến tổng nhỏ nhất đạt 0.529 (biến TC1).
Bảng 4.8: Đánh giá lại độ tin cậy của nhân tố TC
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Tƣơng quan biến - tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến
Rủi ro tài chính Cronbach Alpha = .792
TC1 10.52 7.653 .529 .775
TC2 10.20 6.981 .657 .713
TC3 10.38 7.100 .666 .710
TC4 10.04 6.925 .566 .762
4.3 Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu
4.3.1 Phân tích tƣơng quan
Kiểm định hệ số tƣơng quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu các biến có tƣơng quan chặt chẽ thì