Giả thuyết H1: Nhận thức sự hữu ích có tác động tích cực tới ý định mua sắm trực tuyến.
Giả thuyết H3: Sự ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực tới ý định mua sắm trực tuyến.
Giả thuyết H4: Các điều kiện thuận lợi có tác động tích cực tới ý định mua sắm trực tuyến.
Giả thuyết H5: Rủi ro liên quan đến sản phẩm có tác động tích cực đến ý định mua sắm trực tuyến.
Giả thuyết H6: Rủi ro liên quan đến giao dịch có tác động tích cực đến ý định mua sắm trực tuyến.
Phương pháp nghiên cứu định lượng 3.3.1Kế hoạch chọn mẫu
Mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện, chọn mẫu phi xác suất (chọn mẫu phi ngẫu nhiên).
3.3.2Phương pháp xác định kích thước mẫu
Cỡ mẫu được sử dụng trong nghiên cứu được dựa vào yêu cầu của phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) và hồi quy đa biến:
Phân tích nhân tố khám phá EFA: Dựa theo nghiên cứu của Hair, Anderson, Tatham và Black (1998) về kích thước mẫu dự kiến. Kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát.
Phân tích hồi quy đa biến: cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công thức là 50 + 8*m (m: số biến độc lập) (Tabachnick và Fidell, 1996).
Theo nghiên cứu về cỡ mẫu do Roger thực hiện (2006), cỡ mẫu tối thiểu có thể sử dụng được trong các nghiên cứu thực hành là từ 150-200.
3.3.3Phương pháp thu thập dữ liệu
Do có sự hạn chế về thời gian và chi phí nên dữ liệu chủ yếu được thu thập bằng cách gửi mẫu khảo sát trực tuyến bằng biểu mẫu của Google thông qua email, mạng xã hội, diễn đàn.
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdZ2FntJSEK-h7Grw9sbsXrD3b- gb09u_So7EWjR343hQ1rHQ/viewform
Hình thức khảo sát trực tuyến thông qua biểu mẫu của Google có ưu điểm có thể sàn lọc các đối tượng khảo sát với các ràng buộc dành cho các câu hỏi chọn lọc. Nhờ đó khảo sát đạt chất lượng cao.
3.3.4Phương pháp phân tích dữ liệu
Đề tài sử dụng phần mềm SPSS 22 cho quá trình phân tích định lượng Thống kê mô tả
Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha loại các biến rác có hệ số tương quan biến tổng nhỏ. Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không. Theo nhiều nhà nghiên cứu các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại vì đó là các biến rác. Hệ số tin cậy từ 0,8 trở lên là thang đo lường tốt. Tuy nhiên, Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc bổ sung rằng trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc là mới đối với người trả lời rong bối cảnh nghiên cứu thì có thể chấp nhận được Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên.
Phân tích nhân tố khám phá EFA sử dụng phép trích Principle Component, sử dụng phép xoay Varimax để phân nhóm các yếu tố. Sau đó tiến hành kiểm định
Kiểm định sự phù hợp của tập dữ liệu khảo sát qua thông số KMO thỏa điều kiện 0,5≤ KMO ≤ 1 để đảm bảo phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Kiểm tra hệ số tải nhân tố để loại bỏ các nhân tố không đạt yêu cầu. Hệ số tải nhân tố phải thỏa điều kiện lớn hơn 0.5 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết H0 là tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig<0,05) thì bác bỏ giả thuyết H0, tức là các biến quan sát có tương quan với nhau. Điều này chứng tỏ dữ liệu thích hợp để phân tích nhân tố. (Hoàng Trọng và Chu, Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Kiểm định yếu tố trích được qua thông số Eigenvalue có điểm dừng khi trích các nhân tố có hệ số phải lớn hơn 1 để chứng tỏ nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt (Gerbing và Anderson, 1998).
Kiểm định tổng phương sai trích được của các nhân tố. Thang đo được chấp nhận với tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Nunnally & Bernstein, 1994, trích từ Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2004).
Phân tích tương quan Pearson’s xác định các mối quan hệ có ý nghĩa thống kê giữa các biến hay đo mức độ kết hợp tuyến tính giữa các biến trước khi tiến hành phân tích hồi qui tiếp theo.
Các giả thuyết nghiên cứu Kiểm định và sự khác biệt của các yếu tố nhân khẩu học đến từng nhân tố thông qua phân tích ANOVA.
Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Khảo sát được tiến hành thông qua phỏng vấn trực tuyến bằng bảng câu hỏi trên Google Form. Mẫu khảo sát được tiến hành thu thập 400 mẫu để sau khi sàn lọc để loại bỏ các mẫu không hợp lệ để đảm bảo số lượng mẫu tối thiểu cần đạt được cho nghiên cứu. Kết quả mẫu khảo sát sau khi sàn lọc thì có 144 mẫu không hợp lệ (chiếm 36%). Tổng cộng thu được 256 mẫu hợp lệ (chiếm 64%) được sử dụng để làm dữ liệu phân tích.
4.1.1Tỷ lệ giới tính của mẫu nghiên cứu
Dựa vào kết quả thống kê, số lượng nam giới tham gia khảo sát có mua sắm trực tuyến nhiều hơn số nữ giới, cụ thể nam chiếm 53.9% và nữ chiếm 46.1%.
Bảng 4.1 Thống kê mẫu theo giới tính
Giới tính Tần số (Người) Tỷ lệ (%)
Nam 138 53.9
Nữ 118 46.1
(Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
4.1.2Độ tuổi của mẫu nghiên cứu
Các đối tượng có độ tuổi dưới 18 hoặc trên 55 được loại bỏ, nhóm tuổi được phân bố nhiều nhất từ 24-39 (chiếm 55.1%), độ tuổi từ 18 đến 39 chiếm 29.7% và thấp nhất là độ tuổi từ 39 đến 55 chiếm 15.2%.
Bảng 4.2 Thống kê mẫu theo nhóm tuổi
Nhóm tuổi Tần số (Người) Tỷ lệ (%)
Từ 18 đến 23 tuổi 76 29.7
Từ 24 đến 39 tuổi 141 55.1
Đa phần đối tượng khảo sát tập trung trong khoảng 24 đến 39 tuổi. Đây là thế hệ Millennial được sinh trưởng trong thời đại bùng nổ công nghệ thông tin cũng như internet. Chính vì vậy mà hầu hết các đối tượng được quan sát đều có kinh nghiệm sử dụng internet và đã từng mua hàng trực tuyến.
4.1.3Thu nhập của mẫu nghiên cứu
Trong 256 đối tượng quan sát, các đối tượng có thu nhập từ 10 đến 18 triệu chiếm tỷ trọng cao nhất với 61.7%, kế đến là thu nhập dưới 10 triệu chiếm 21.5% và thu nhập trên 18 triệu chiếm tỷ trọng thấp nhất với 16.8%
Bảng 4.3 Thống kê mẫu theo nhóm thu nhập
Nhóm thu nhập Tần số (Người) Tỷ lệ (%)
Dưới 10 triệu 55 21.5
Từ 10 đến 18 triệu 158 61.7
Trên 18 triệu 43 16.8
(Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
Dựa trên báo lương toàn năm 2017 theo thống kê về mức lương của các công việc được đăng tuyển trên VitenamWorks.com thì tại TP.HCM có mức lương tối thiểu trung bình là 456$ tương đương 10 triệu đồng và mức lương tối đa trung bình là 791$ tương đương 18 triệu. Điều này cho thấy kết quả khảo sát phản ánh được phần nào về thu nhập thực tế của đối tượng được khảo sát tại TP.HCM.
4.1.4Nghề nghiệp của mẫu nghiên cứu
Nghề nghiệp của mẫu nghiên cứu khá đa dạng, phân bố khá đồng đều. Cao nhất là nhân viên bán hàng chiếm 25.4%, kế đến là lao động tự do chiếm 21.5, nhân viên văn phòng và quản lý chia sẻ ở vị trí thứ 3 với tỷ lệ 21.1% và cuối cùng là kỹ sư chiếm tỷ lệ nhỏ nhất với 10.9%.
Bảng 4.4 Thống kê mẫu theo nghề nghiệp
Nhân viên bán hàng 65 25.4
Kỹ sư 28 10.9
Quản lý 54 21.1
Lao động tự do 55 21.5
(Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
4.1.5Số giờ sử dụng internet trung bình mỗi tuần của mẫu nghiên cứu
Theo kết quả thu thập được về số giờ sử dụng internet trung bình mỗi tuần của mẫu nghiên cứu, số giờ sử dụng internet trung bình mỗi tuần từ 20 đến 60 giờ chiếm tỷ trọng cao nhất với 59.4%, kế đến là dưới 20 giờ với tỷ lệ 23.4% và cuối cùng là trên 60 giờ với tỷ lệ 17.2%.
Bảng 4.5 Thống kê mẫu theo số giờ sử dụng internet trung bình mỗi tuần
Nhóm giờ Tần số (Người) Tỷ lệ (%)
Dưới 20 giờ 60 23.4
Từ 20 đến 60 giờ 152 59.4
Trên 60 giờ 44 17.2
(Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
Số giờ sử dụng internet trung bình mỗi tuần của mẫu nghiên cứu tập trung nhiều nhất từ 20 đến 60 giờ có thể giải thích bằng việc mức độ phổ biến và quan trọng của internet trong đời sống hằng ngày lẫn trong công việc.
4.1.6Thống kê mô tả các biến quan sát
Bảng 4.6 Thống kê mô tả các biến quan sát Cỡ mẫu Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn HI1 256 1 5 3.66 1.112 HI2 256 1 5 3.61 1.118 HI3 256 1 5 3.56 1.183
SD2 256 1 5 3.65 1.110 SD3 256 1 5 3.47 1.243 SD4 256 1 5 3.61 1.170 XH1 256 1 5 3.67 1.079 XH2 256 1 5 3.68 1.110 XH3 256 1 5 3.55 1.207 XH4 256 1 5 3.67 1.096 DK1 256 1 5 3.68 1.109 DK2 256 1 5 3.66 1.133 DK3 256 1 5 3.59 1.137 DK4 256 1 5 3.79 1.016 SP1 256 1 5 3.71 1.068 SP2 256 1 5 3.70 1.055 SP3 256 1 5 3.70 1.006 SP4 256 1 5 3.63 1.161 SP5 256 1 5 3.61 1.098 GD1 256 1 5 3.65 1.033 GD2 256 1 5 3.61 1.007 GD3 256 1 5 3.63 1.091 GD4 256 1 5 3.60 1.050 YD1 256 2 4 3.06 .577 YD2 256 2 4 3.09 .577 YD3 256 2 4 3.05 .478 (Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
Theo kết quả thống kê mô tả các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu (bảng 4.6) giá trị trung bình của các biến quan sát đều lớn hơn 3 thể hiện xu hướng đồng ý cao, giá trị trung bình cao nhất thuộc về biến quan sát DK4 “Tôi thấy website có các chương trình tri ân khách hàng thân thiết” và giá trị trung bình nhỏ nhất thuộc về biến YD3 “Tôi sẽ tìm hiểu và sử dụng nhiều hơn các trang bán hàng trực tuyến cũng như thông tin các sản phẩm được bán trực tuyến”.
Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha 4.2.1Nhận thức sự hữu ích
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của thang đo “Nhận thức sự hữu ích” Biến quan sát Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu loại
biến
Tương quan biến
tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
HI1 10.82 7.026 .576 .701 HI2 10.88 7.161 .542 .719 HI3 10.92 6.904 .539 .723 HI4 10.84 7.197 .601 .690 Hệ số Cronbach’s Alpha: 0.764 (Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố nhận thức sự hữu ích là 0,764 và lớn hơn 0,6. Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3. Do đó, chấp nhận 4 biến quan sát của thang đo yếu tố Nhận thức về sự hữu ích là HI1, HI2, HI3, HI4 và đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.2Nhận thức tính dễ sử dụng
Bảng 4.8 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của thang đo “Nhận thức tính dễ sử dụng”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu loại
biến
Tương quan biến
tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
SD1 10.73 7.663 .515 .689 SD2 10.73 7.290 .603 .640 SD3 10.91 7.246 .500 .700 SD4 10.77 7.480 .514 .690 Hệ số Cronbach’s Alpha: 0.739 (Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố nhận thức tính dễ sử dụng là 0,739 và lớn hơn 0,6. Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3. Do đó, chấp nhận 4 biến quan sát của thang đo yếu tố Nhận thức tính dễ sử dụng là SD1, SD2, SD3, SD4 và đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.3Ảnh hưởng của xã hội
Bảng 4.9 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của thang đo “Ảnh hưởng của xã hội”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu loại
biến
Tương quan biến
tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
XH1 10.90 7.096 .580 .678 XH2 10.89 7.157 .540 .699 XH3 11.02 6.713 .548 .696 XH4 10.89 7.279 .527 .706 Hệ số Cronbach’s Alpha: 0.752 (Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố ảnh hưởng của xã hội là 0,752 và lớn hơn 0,6. Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3. Do đó, chấp nhận 4 biến quan sát của thang đo yếu tố ảnh hưởng của xã hội là XH1, XH2, XH3, XH4 và đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.4Điều kiện thuận lợi
Bảng 4.10 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của thang đo “Điều kiện thuận lợi”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu loại
biến
Tương quan biến
tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
DK1 11.04 7.426 .631 .771 DK2 11.06 7.502 .593 .789 DK3 11.13 7.289 .633 .770 DK4 10.94 7.557 .694 .745 Hệ số Cronbach’s Alpha: 0.816 (Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố điều kiện thuận lợi là 0,816 và lớn hơn 0,6. Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3. Do đó, chấp nhận 4 biến quan sát của thang đo yếu tố điều kiện thuận lợi là DK1, DK2, DK3, DK4 và đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.5Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm, dịch vụ
Bảng 4.11 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của thang đo “Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm, dịch vụ” Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu loại
biến
Tương quan biến
tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
SP1 14.63 9.967 .520 .708 SP2 14.64 9.792 .562 .693 SP3 14.64 9.846 .595 .683 SP4 14.71 10.208 .413 .749 SP5 14.73 9.859 .516 .709 Hệ số Cronbach’s Alpha: 0.752 (Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm, dịch vụ là 0,752 và lớn hơn 0,6. Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3. Do đó, chấp nhận 5 biến quan sát của thang đo yếu tố điều kiện thuận lợi là SP1, SP2, SP3, SP4, SP5 và đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.2.6Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến
Bảng 4.12 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của thang đo “Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến” Biến
quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu loại
biến
Tương quan biến
tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
GD1 10.85 6.137 .570 .692 GD2 10.88 6.206 .579 .687 GD3 10.86 6.268 .488 .737 GD4 10.89 6.016 .583 .684 Hệ số Cronbach’s Alpha: 0.757 (Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến là 0,757 và lớn hơn 0,6. Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3. Do đó, chấp nhận 4 biến quan sát của thang đo yếu tố điều kiện thuận lợi
4.2.7Ý định mua sắm trực tuyến
Bảng 4.13 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của thang đo “Ý định mua sắm trực tuyến”
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu loại
biến
Tương quan biến
tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
YD1 6.14 .686 .711 .362
YD2 6.11 .807 .540 .606
YD3 6.15 1.102 .367 .791
Hệ số Cronbach’s Alpha: 0.710
(Nguồn: tổng hợp từ SPSS, 2019)
Hệ số Cronbach’s Alpha của yếu tố ý định mua sắm trực tuyến là 0,710 và lớn hơn 0,6. Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3. Do đó, chấp nhận 3 biến quan sát của thang đo yếu tố điều kiện thuận lợi là YD1, YD2, YD3, YD4 và đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
Theo kết quả phân tích Crobach’s Alpha cho 6 khái niệm thành phần là các biến độc lập và 1 khái niệm thành phần là biến phụ thuộc thì mô hình nghiên cứu có 25 biến quan sát, không có biến nào bị loại
Phân tích nhân tố khám phá EFA 4.3.1Tiêu chuẩn đánh giá
Các biến đạt yêu cầu sau khi thực hiện kiểm định thang đo bằng hệ số Crobach’s Alpha, được đưa vào thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA giúp đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Trong đó có 25 biến quan sát của 6 khái niệm thành phần là biến độc lập và 3 biến quan sát của 1 khái niệm thành phần là biến phụ thuộc. 25 biến quan sát của các biến độc lập được tiến hành phân tích EFA chung, 3 biến quan sát của biến phụ thuộc được tiến hành phân tích EFA riêng.