8. Phương pháp nghiên cứu
2.2.7. Thiết kế bảng hỏi
Tên bảng hỏi: “Khảo sát hành vi mua tour du lịch trực tuyến của nhân viên văn phòng tại Hà Nội”.
Bảng hỏi gồm tổng cộng 22 câu hỏi, chia làm 3 phần chính.
Phần 1: Thông tin tổng quát
Phần này bao gồm 3 câu hỏi nhằm mục đích xác định thói quen mua tour du lịch trực tuyến của nhân viên văn phòng tại Hà Nội. Câu hỏi thứ nhất là câu hỏi mang tính phân loại đối tượng đã từng và chưa từng mua tour du lịch trực tuyến, từ đó loại đi những bảng hỏi với câu trả lời chưa từng mua để mô hình có kết quả chính xác nhất. Các câu còn lại có nội dung hỏi về số lượng tour du lịch trực tuyến đã mua trong thời gian vừa qua, trong số đó có bao nhiêu tour được mua trực tuyến và phương tiện sử dụng để mua tour du lịch trực tuyến.
Phần 2: Đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi mua tour du lịch trực tuyến của nhân viên văn phòng tại Hà Nội
Phần này được thiết kế với mục đích xác định rõ mức độ ảnh hưởng thực sự của các yếu tố đối với hành vi mua tour du lịch trực tuyến của nhân viên văn phòng tại Hà Nội, gồm 15 câu hỏi tương ứng với 15 biến quan sát; biến phụ thuộc là hành vi mua tour du lịch trực tuyến của nhân viên văn phòng tại Hà Nội bao gồm 1 biến quan sát. Trong phần này, người trả lời đọc những câu khẳng định và đưa ra mức độ đồng ý của mình với nhận định đó qua 5 mức thang đo:
1 = Hoàn toàn không đồng ý 2 = Không đồng ý
3 = Bình thường 4 = Đồng ý
5 = Hoàn toàn đồng ý
Nội dung cụ thể của từng thang đo như sau:
Bảng 2.2. Bảng hỏi cho nhân tố Niềm tin vào chất lƣợng dịch vụ
Mã biến Nhận định
TC1 Tôi cho rằng các thông tin đăng tải trên website bán tour là đáng tin cậy.
TC2 Tôi chưa từng tham gia tour du lịch nào cho thấy chất lượng tour tệ hơn
so với quảng cáo.
Bảng 2.3. Bảng hỏi cho nhân tố Kinh nghiệm mua hàng
Mã biến Nhận định
KN1 100% tour du lịch mà tôi từng mua đều có chất lượng tốt.
KN2 Tôi có nhiều kinh nghiệm mua tour du lịch trực tuyến.
KN3 Tôi có thể đưa ra lời khuyên cho người thân, gia đình, bàn bè về các tour
du lịch trực tuyến.
Bảng 2.4. Bảng hỏi cho nhân tố Cảm nhận sự tiện lợi của website bán tour du lịch trực tuyến
Mã biến Nhận định
W1 Tôi thấy các website bán tour du lịch trực tuyến đều được thiết kế đẹp
mắt, thông tin đầy đủ, hình ảnh minh họa hấp dẫn, sinh động.
W2 Tôi có thể truy cập vào website một cách dễ dàng, nhanh chóng.
W3 Tôi có thể đọc được các đánh giá và phản hồi về chất lượng dịch vụ một
cách công khai từ những khách hàng đã từng mua tour tại website đó.
W4 Tôi nhận thấy các phương thức thanh toán trên website khá đơn giản,
linh hoạt.
Bảng 2.5. Bảng hỏi cho nhân tố Sự mong đợi về giá
Mã biến Nhận định
GC1 Tôi thấy các tour du lịch trực tuyến có mức giá ưu đãi hơn so với việc
mua tại đại lý du lịch truyền thống.
GC2 Tôi chưa bao giờ gặp khó khăn bởi giới hạn về tài chính khi mua tour du
lịch trực tuyến.
GC3 Mua các tour du lich trực tuyến giúp tôi dễ dàng lựa chọn và so sánh giá
cả vì tour có các mức giá khác nhau.
Bảng 2.6. Bảng hỏi cho nhân tố Ảnh hƣởng từ xã hội
Mã biến Nhận định
AH1 Tôi thường xuyên truy cập vào các website tham khảo thông tin trước
khi ra quyết định mua tour du lịch trực tuyến.
AH2 Tôi thường xuyên tham khảo ý kiến gia đình, người thân, bạn bè về các
tour du lịch trực tuyến.
Bảng 2.7. Bảng hỏi cho biến phụ thuộc Hành vi mua tour du lịch trực tuyến của nhân viên văn phòng tại Hà Nội
Mã biến Nhận định
HV Tôi chắc chắn sẽ tiếp tục mua tour du lịch trực tuyến trong tương lai.
Phần 3: Thông tin cá nhân
Phần này bao gồm thông tin về Độ tuổi, Giới tính và Thu nhập của người tiêu dùng, nhằm xác định sự khác biệt của các biến nhân khẩu học có dẫn đến sự thay đổi của hành vi hay không.
Mục Độ tuổi được chia ra làm các mốc: 20 – 24 tuổi; từ 25 – 29 tuổi; từ 30 –
34 tuổi và 35 – 39 tuổi. Do đối tượng của nghiên cứu là nhân viên văn phòng
nên độ tuổi này là hợp lý.
Mục Giới tính: nhằm xem xét hành vi mua mua tour của nhân viên nam khác
biệt như thế nào so với hành vi của nhân viên nữ.
Mục Tổng thu nhập hàng tháng: Đề tài chia tổng thu nhập của nhân viên văn
phòng ra 4 mức: 5.000.000 – 10.000.000 VND; 10.100.000 – 15.000.000 VND; 15.100.000 – 20.000.000 VND; > 20.000.000 VND
Mục Thu nhập bình quân đầu người hàng tháng của gia đình: Đề tài chia ra 4
mức: 6.000.000 – 8.000.000VND; 8.100.000 – 10.000.000 VND; 10.100.000 – 12.000.000 VND; > 12.000.000 VND
2.2.7.1. Phương pháp chọn mẫu
Đối tượng khảo sát là những nhân viên văn phòng đang sinh sống và làm việc tại các quận nội thành trên địa bàn thành phố Hà Nội và đã từng mua tour du lịch trực tuyến.
Mẫu được chọn theo phương pháp ngẫu nhiên. Theo Malhotra (1999), kích thước mẫu cần thiết phụ thuộc vào kĩ thuật phân tích dữ liệu được sử dụng, yếu tố tài chính và khả năng tiếp cận đối tượng thăm dò. Theo J.F Hair và cộng sự (1998), đối với phân tích nhân tố khám phá EFA thì cỡ mẫu phải tối thiểu gấp năm lần tổng số biến quan sát trong các thang đo. Bảng hỏi của nghiên cứu này bao gồm 15 biến quan sát dùng trong phân tích nhân tố. Do vậy, cỡ mẫu tối thiểu cần đạt là: 15*5 = 75 quan sát.
Đối với hồi quy bội thì theo Tabachnick và Fidell, cỡ mẫu tối thiểu được tính bằng công thức: 50 + 8m (m là số biến độc lập). Trong nghiên cứu này có 5 biến độc lập thì cỡ mẫu tối thiểu là 50 + 8.5 = 90 quan sát.
Trong nghiên cứu này, mẫu được dự kiến lấy với kích thước 300 cho 15 biến quan sát. Kích thước mẫu này sẽ là cơ sở để chuẩn bị số lượng bảng câu hỏi sẽ phát đi.
2.2.7.2. Phương pháp thu thập và phân tích số liệu
Phương pháp thu thập số liệu
Đề tài lựa chọn cách điều tra qua phát bảng hỏi giấy và bảng hỏi trực tuyến, thông tin được ghi vào cơ sở dữ liệu của Google Docs.
Quy trình phân tích số liệu
Trình tự tiến hành phân tích dữ liệu được thực hiện như sau:
(1) Chuẩn bị thông tin
Thu nhận bảng trả lời, tiến hành làm sạch dữ liệu, mã hóa các thông tin cần thiết trong bảng trả lời, nhập liệu và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22.0.
(2) Thống kê mô tả thông tin
Thống kê mô tả: thống kê các thông tin liên quan đến biến thuộc tính nhân khẩu học như số lượng người tham gia khảo sát, số lượng nam giới, nữ giới, độ tuổi phổ biến, mức thu nhập phổ biến nhất và các thông tin liên quan đến thói quen của người tiêu dùng khi mua tour du lịch trên mạng.
(3) Phân tích ANOVA
Phân tích ANOVA nhằm xem xét có hay không sự khác biệt giữa các nhóm của biến nhân khẩu học (Tuổi, Giới tính, Tổng thu nhập, Thu nhập bình quân) đến hành vi mua tour du lịch trực tuyến của nhân viên văn phòng tại Hà Nội.
(4) Đánh giá độ tin cậy: tiến hành đánh giá thang đo bằng phân tích Cronbach’s Alpha
Đánh giá giá Cronbach’s Alpha là xem xét thang đo có đo cùng một khái niệm hay không, nói cách khác, trong một thang đó có chỉ số Cronbach’s Alpha càng cao chứng tỏ người trả lời sẽ hiểu cùng một khái niệm và câu trả lời của họ là đồng nhất, tương đương nhau qua mỗi biến quan sát của thang đo. Theo Nguyễn Đình Thọ (2007), “Cronbach’s Alpha phải được thực hiện trước để loại các biến rác (garbage items) trước khi thực hiện phân tích EFA.
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các biến đo lường có liên kết với nhau hay không nhưng không cho biết biến nào cần bỏ đi và biến nào cần giữ lại. Do đó, kết hợp sử dụng hệ số tương quan biến – tổng để loại ra những biến không
đóng góp nhiều cho khái niệm cần đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Các tiêu chí sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo gồm:
+ Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach Alpha. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), các thang đo có hệ số Cronbach Alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được. Các thang đo có độ tin cậy từ 0,8 đến gần 1 là thang đo lường tốt. Tuy nhiên, theo J. F. Hair và cộng sự (1998) thì Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên là có thể chấp nhận được.
+ Hệ số Cronbach Alpha có giá trị biến thiên từ 0 đến 1. Về mặt lý thuyết, Cronbach Alpha càng lớn thì thang đo có độ tin cậy càng cao. Tuy nhiên khi hệ số Cronbach Alpha quá lớn (>0,9) có nghĩa là nhiều câu trong thang đo không có khác biệt gì nhau hay là chúng cùng đo lường một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu. Hiện tượng này được gọi là đa cộng tuyến (Theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007).
+ Hệ số tương quan biến – tổng: là hệ số tương 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 tương quan của các biến với các biến khác trong cùng một nhóm càng cao. Hệ số tương quan biến tổng < 0,3 thì biến được coi là biến rác và cần loại khỏi thang đo. (J. F. Hair và cộng sự, 1998).
+ Hệ số Cronbach’s Alpha nếu biến bị loại: Nếu giá trị hệ số này > giá trị Cronbach’s Alpha chung của tổng biến thì phải loại biến đó.
(5) Kiểm tra độ phù hợp của mô hình bằng kiểm định KMO
KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA. Nếu 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartlett
xem xét giả thuyết H0: Độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể.
Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
(6) Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn tập hợp nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair và các cộng sự, 1998).
Cách thực hiện và tiêu chí đánh giá trong phân tích nhân tố khám phá EFA: Phương pháp:
Đối với thang đo đa hướng, sử dụng phương pháp Principal axis factoring (Phương pháp trích nhân tố) với phép quay Promax và điểm dừng khi trích các yếu tố Eligenvalue >= 1. Phương pháp này được cho là sẽ phản ánh dữ liệu tốt hơn khi dùng Principal Components với phép quay Varimax (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007).
Đối với thang đo đơn hướng thì sử dụng phương pháp trích yếu tố Principal Components. Thang đo chấp nhận được khi tổng phương sai trích được bằng hoặc lớn hơn 50% (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007).
Sau khi thực hiện, bảng Ma trận nhân tố đã xoay sẽ xuất hiện. Các con số trong bảng này gọi là Factor loading, hay hệ số tải nhân tố. Trên mỗi dòng của bảng sẽ xuất hiện con số factor loading lớn nhất của biến quan sát nằm ở dòng đó. Biến quan sát vari có factor loading nằm tại cột nào thì biến quan sát vari thuộc về nhân tố đó. Bằng cách này, bảng Ma trận nhân tố đã xoay sẽ chỉ ra mỗi nhân tố có những biến quan sát nào, hay nói cách khác, sẽ chỉ ra biến quan sát bất kì nằm ở nhân tố thứ mấy.
Tiêu chuẩn quan trọng đối với Factor loading, theo Hair và các cộng sự (1998), Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực cho EFA (ensuring practical significance). Factor loading > 0,3 được xem là đạt được mức tối thiểu, > 0,4 được xem là quan trọng, > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair và các cộng sự (1998) cũng khuyên rằng nếu chọn tiêu chuẩn factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu nên đạt ít nhất là 350; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading > 0,5; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì factor loading phải > 0,75. Jabnoun & Al – Tamimi (2003) thì cho rằng tiêu chuẩn khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan
sát giữa các nhân tố lớn hơn hoặc bằng 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Ngoài ra, người ta còn xem xét đến tổng phương sai trích (% biến thiên được giải thích bởi các nhân tố). Đó là con số trong bảng Total Variance Explained, ở dòng thứ i của cột Cumulative, với i là số nhân tố còn lại sau khi chạy EFA. Giả sử con số này = 70.693, nghĩa là phương sai trích bằng 70.693%, các nhân tố rút ra giải thích được 70.693% biến thiên của các biến quan sát. Theo Gerbing & Anderson (1988), tiêu chuẩn đối với phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên.
(7) Phân tích tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau
Phân tích tương quan Pearson được thực hiện giữa biến phụ thuộc và biến độc lập nhằm khẳng định có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, khi đó việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Giá trị tuyệt đối của Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ. Đồng thời, cũng cần phân tích tương quan giữa các biến độc lập với nhau nhằm phát hiện những mối tương quan giữa chúng để tránh hiện tượng đa cộng tuyến gây ảnh hưởng lớn đến kết quả hồi quy. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Tiêu chuẩn để nhận biết nhân tố độc lập có tương quan với nhân tố phụ thuộc hay không bao gồm 2 chỉ số:
- Pearson Correlation (r)
+ r < 0,2: không có tương quan + r từ 0,2 đến 0,4: tương quan yếu
+ r từ 0,4 đến 0,6: tương quan trung bình + r từ 0,6 đến 0,8: tương quan mạnh + r từ 0,8 đến <1: tương quan rất mạnh
- Giá trị sig: nếu mức ý nghĩa là 1% thì giá trị sig phải < 0,01, tương tự, mức ý nghĩa là 5% thì sig < 0,05.
(9) Phân tích hồi quy đa biến
Thực hiện phân tích hồi quy đa biến và kiểm định các giả thuyết của mô hình với mức ý nghĩa 5%. Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan. Quá trình kiểm định giả thuyết được thực hiện theo các bước sau:
- Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy đa biến thông qua R2 và R2 hiệu chỉnh.
- Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình.
- Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy từng thành phần.
- Kiểm định giả định về hiện tượng đa cộng tuyến thông qua giá trị của dung sai (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Nếu VIF > 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005; dẫn theo Nguyễn Ngọc Đức, 2008).
Xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến hành vi mua hàng qua mạng xã hội: hệ số beta của yếu tố nào càng lớn thì có thể nhận xét yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng nhiều hơn các yếu tố khác trong mô hình nghiên cứu.
Dựa vào mô hình nghiên cứu đề xuất, phương trình hồi quy đa biến có dạng: HV = β0 + β1*FTC + β2*FKN + β3*FW + β4*FG +β5*FAH
Với: