7. Tổng quan tài liệu
2.2.3. Nghiên cứu định lượng
a. Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu định lượng được thực hiện với cỡ mẫu lớn hơn nhằm thu thập thông tin của người tiêu dùng về vấn đề nghiên cứu. Đo lường đối tượng nghiên cứu
Làm rõ nội dung nghiên cứu bằng cách xác định được đặc điểm nào của quảng cáo qua mạng xã hội ảnh hưởng đến thái độ của người tiêu dùng trên địa bàn thành phố Đà Nẵng và mức độ tác động của từng đặc điểm trên.
b.Phương pháp nghiên cứu
Tác giả sử dụng hình thức chọn mẫu phi xác suất với phương pháp thuận tiện (convenience sampling). Với phương pháp này tác giả sẽ tiếp cận với người trả lời được dễ dàng, họ sẵn sàng trả lời bảng câu hỏi nghiên cứu. Đồng thời với phương pháp này tác giả sẽ ít tốn kém về thời gian và chi phí để thu thập thông tin cần nghiên cứu.
Dữ liệu được thu thập từ hai nguồn: Phỏng vấn trực tiếp trên giấy và phỏng vấn gián tiếp qua internet. Đối với hình thức phỏng vấn qua internet, tác giả gởi một đường dẫn kết nối đến bảng câu hỏi được thiết kế trên mạng cho người được khảo sát thông qua danh sách bạn bè, người thân, đồng thời nhân bản số lượng mẫu bằng cách chuyển tiếp, giới thiệu với hình thức tương tự từ những người đã trả lời phỏng vấn cho đến khi đạt được số lượng mẫu đảm bảo cho đề tài nghiên cứu.
Tổng thể khảo sát là những người có sử dụng mạng xã hội ở thành phố Đà Nẵng.
c. Thang đo
Với đề tài nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến thái độ của khách hàng đối với quảng cáo qua mạng xã hội, tác giả sẽ sử dụng thang đo Lirket để tiến hành nghiên cứu, tác giả sẽ đưa ra những lựa chọn trả lời với các tuyên bố về thái độ của người trả lời từ hoàn toàn đồng ý đến hoàn toàn không đồng ý.
Câu trả lời của người trả lời dưới dạng thang đo Likert, tác giả sẽ thấy được rõ thái độ của người trả lời ở từng nhân tố ở mức độ thích hay không thích và ở mức độ nhiều hay ít. Đồng thời, thang đo Likert là thang đo khoảng nên tác giả có thể sử dụng số liệu thu thập được để xử lý, phân tích định lượng để xác định mối quan hệ tương quan, quan hệ tuyến tính giữa các biến nói chung, cũng như giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Đối với nghiên cứu này tác giả sử dụng thang đo Lirket 5 mức độ từ hoàn toàn không đồng ý, không đồng ý, trung lập, đồng ý và hoàn toàn đồng ý. Với việc sử dụng thang Likert năm mức độ thì số điểm xác định thái độ như sau (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005):
Bảng 2.1. Bảng ý nghĩa thang đo Likert
Giá trị trung bình Ý nghĩa
1.00 – 1.80 : Rất không đồng ý/ Rất không quan trọng 1.81 – 2.60 : Không đồng ý/ Không quan trọng
2.61 – 3.40 : Không ý kiến/ Trung bình 3.41 – 4.20 : Đồng ý/ Quan trọng
Chi tiết thang đo được thể hiện ở bảng 2.2:
Bảng 2.2. Các thang đo được sử dụng trong bảng câu hỏi nghiên cứu
Nhân tố Biến Thang đo
Đặc điểm nhân khẩu học
Giới tính Định danh
Độ tuổi Tỉ lệ
Thu nhập Tỉ lệ
Trình độ học vấn Cấp bậc
Đánh giá chi tiết về thái độ đối với quảng cáo qua
mạng xã hội
Tính thông tin Tính giải trí Sự không phiền nhiễu
Sư tin cậy Tính tương tác
Likert 5 mức độ
Để xây dựng các biến quan sát đối với từng nhân tố tác giả đã tiến hành nghiên cứu định tính bằng phương pháp phỏng vấn sâu với bảng câu hỏi bán cấu trúc có số lượng dự kiến là 15 mẫu.
Số lượng bảng câu hỏi được phát ra là 15 bảng cho những người đã sử dụng mạng xã hội, thường xuyên tiếp xúc với quảng cáo qua mạng xã hội, tác giả thu về được 12 bảng trả lời hợp lệ, vì vậy số lượng mẫu hợp lệ để tác giả thực hiện thống kê là 12 mẫu. Dựa trên ý kiến số đông đồng thời tham khảo ý kiến chuyên gia, tác giả giữ lại các câu hỏi có tỷ lệ đồng ý cao >=50% và ngược lại sẽ loại bỏ đi những câu hỏi có tỷ lệ trả lời thấp. Việc đồng ý hay không đồng ý để lại các biến nhằm dựa lựa chọn câu trả lời xúc tích, thể hiện các mặt của nhân tố đó, cụ thể kết quả được trình bày theo từng nhân tố như sau:
Nhân tố tính thông tin
Thông tin quảng cáo được ký hiệu là INFO, sau khi nghiên cứu định tính biến “Quảng cáo trên mạng xã hội cung cấp thông tin hữu ích về các thương hiệu, sản phẩm/dịch vụ” có 8 ý kiến Không đồng ý chiếm tỉ lệ 66%, vì vậy
biến này bị loại bỏ. Ngoài ra biến “Quảng cáo trên mạng xã hội là kênh thông tin cập nhật kịp thời về chất lượng sản phẩm dịch vụ” chỉ có 5 ý kiến đồng ý tương ứng với 41%. Trong khi đó, có 7 người không đồng ý chiếm tỉ lệ là 58%, do đó biến này cũng bị loại khỏi nghiên cứu định lượng. Sau khi loại bỏ các biến có tỷ lệ trả lời thấp thì nhân tố tính thông tin của quảng cáo qua mạng xã hội gồm 5 biến quan sát:
Bảng 2.3. Biến quan sát về tính thông tin quảng cáo
Ký hiệu Các tiêu thức
INFO_1
Quảng cáo trên mạng xã hội làm tăng sự hiểu biết về sản phẩm dịch vụ
INFO_2
Quảng cáo trên mạng xã hội gợi ý cho biết các thương hiệu đang tìm kiếm
INFO_3
Quảng cáo qua mạng xã hội là 1 kênh thông tin thuận tiện để tìm hiểu về sản phẩm/dịch vụ
INFO_4
Thông tin về sản phẩm/dịch vụ được cập nhật liên tục thông qua quảng cáo trên mạng xã hội
INFO_5 Quảng cáo trên mạng xã hội cung cấp các thông tin tôi cần
Nhân tố tính giải trí
Tính giải trí của quảng cáo qua mạng xã hội được ký hiệu là ENTER, sau khi nghiên cứu định tính tác giả đã loại bỏ biến “Cảm thấy thoải mái khi nhận các mẫu quảng cáo qua mạng xã hội” vì tỷ lệ không đồng ý chiếm 66% và biến “Cảm thấy hài lòng khi xem quảng cáo qua mạng xã hội” với 9 người không đồng ý chiếm tỉ lệ 75%.
Bảng 2.4. Biến quan sát về giải trí của quảng cáo
Ký hiệu Các tiêu thức
ENTER_1 Tôi thấy quảng cáo qua mạng xã hội là rất thú vị
ENTER_2 Hình ảnh quảng cáo trên mạng xã hội bắt mặt có nhiều hiệu ứng sinh động
Nhân tố sự không phiền nhiễu
Sự không phiền nhiễu được ký hiệu là NIRR, tác giả đưa ra 6 biến quan sát đối với nhân tố này trong nghiên cứu định tính. Kết quả là chỉ có 4 biến trong 6 biến nhận được sự chấp thuận của các đối tượng được khảo sát. Hai biến quan sát là “Nội dung quảng cáo trên mạng xã hội không gây phiền phức” và “Cảm thấy không khó chịu khi xem quảng cáo trên mạng xã hội” bị loại ra khỏi nghiên cứu định lượng vì có tỷ lệ không đồng ý lần lược là 83% và 58%.
Bảng 2.5. Biến quan sát về sự không phiền nhiễu của quảng cáo
Ký hiệu Các tiêu thức
NIRR_1 Cảm thấy không bị làm phiền khi xem quảng cáo trên mạng xã hội
NIRR_2 Quảng cáo qua mạng xã hội là không lừa đảo
NIRR_3 Quảng cáo qua mạng xã hội không xúc phạm người xem
NIRR_4 Quảng cáo qua mạng xã hội X không gây mất tập trung vào những nội dung khác
Nhân tố sự tin cậy
Sự tin cậy đối với quảng cáo được ký hiệu là CRED, còn 4 trên 5 biến quan sát được giữ lại sau khi tiến hành nghiên cứu định tính. Biến quan sát “Quảng cáo trên mạng xã hội góp phần trong quyết định mua hàng của tôi” có tỷ lệ không đồng ý là 91%. Nhân tố sự tin cậy của quảng cáo qua mạng xã hội được trình bày lại như sau:
Bảng 2.6. Biến quan sát về sự tin cậy của quảng cáo
Ký hiệu Các tiêu thức
CRED_1 Thông tin sản phẩm trên quảng cáo qua mạng xã hội X là đúng sự thật
CRED_2 Quảng cáo trên mạng xã hội X như là một kênh tham khảo khi mua hàng
CRED_3 Quảng cáo trên mạng xã hội là trung thực, một phần xuất phát từ những người đã biết
Nhân tố tính tương tác
Tính tương tác được ký hiệu là INTE, có 2 trên 7 biến quan sát loại bỏ ra khỏi nghiên cứu định lượng gồm các biến: “Thông qua quảng cáo trên mạng xã hội có thể nhận được thông tin về sản phẩm/dịch vụ thường xuyên” có tỷ lệ không đồng ý là 58%, biến quan sát “Biết được mọi người đang thích mua và sử dụng sản phẩm nào” có tỷ lệ không đồng ý là 75%. Nhân tố tính tương tác gồm các biến số như sau:
Bảng 2.7. Biến quan sát về tính tương tác
Ký hiệu Các tiêu thức
INTE_1 Quảng cáo trên mạng xã hội giúp mua/tiếp cận sản phẩm/dịch vụ dễ dàng hơn
INTE_2 Có thể trao đổi thông tin thường xuyên với mọi người về sản phẩm/dịch vụ
INTE_3 Quảng cáo qua mạng xã hội giúp biết xu hướng sử dụng/phát triển từ nhiều lĩnh vực khác nhau
INTE_4 Quảng cáo trên mạng xã hội tạo cơ hội giao tiếp hai chiều INTE_5 Có thể nhấp vào các liên kết và nhận thông tin một cách nhanh
chóng
Nhân tố thái độ của người tiêu dùng
Nhân tố thái độ của người tiêu dùng đối với quảng cáo qua mạng xã hội được đặt ký hiệu là ATTI, các biến quan sát của nhân tố này đều được giữ lại để đưa vào nghiên cứu định lượng, gồm 3 biến quan sát sau:
Bảng 2.8. Biến quan sát thái độ đối với quảng cáo qua MXH
Ký hiệu Các tiêu thức
ATT1 Tôi thích quảng cáo qua mạng xã hội X
ATT2 Quảng cáo qua mạng xã hôi X làm tôi hài lòng ATT3 Tôi sẽ xem quảng cáo khi vào trang mạng xã hội X
Đặc điểm nhân khẩu học
Tác giả tiến hành nghiên cứu những người sử dụng mạng xã hội thuộc các yếu tố nhân khẩu học sau:
Giới tính Nam
Nữ
Độ tuổi
Dưới 18 tuổi
Từ 18 tuổi đến dưới 25 Từ 25 tuổi đến dưới 35 tuổi Từ 35 tuổi đến dưới 40 tuổi Trên 40 tuổi Trình độ học vấn Trung cấp – phổ thông Đại học – Cao đẳng Trên Đại học Mức thu nhập Dưới 5 triệu Từ 5 – dưới 10 triệu Từ 10 – dưới 20 triệu Trên 20 triệu
d. Phương pháp chọn mẫu và kế hoạch thu thập dữ liệu
Nguyên tắc mẫu càng lớn thì tính chính xác càng cao nhưng lại tốn chi phí và thời gian (Nguyễn Đình Thọ, 2012). Chính hạn chế đó nên kích cỡ mẫu được xác định ở mức tối thiểu nhưng vẫn đảm bảo đáp ứng nhu cầu của cuộc nghiên cứu.
Kích thước mẫu sẽ phụ thuộc vào nhiều yếu tố như phương pháp xử lý, độ tin cậy,…Trong nghiên cứu này có sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA) mà theo Gorsuch (1983) (trích dẫn bởi MacClall, 1999) cho rằng số lượng mẫu cần gấp 5 lần số biến quan sát trở lên. Những quy tắc kinh nghiệm
trong xác định cỡ mẫu cho phân tích nhân tố EFA là thông thường thì số quan sát (kích thước mẫu) ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến trong phân tích nhân tố (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Ngoài ra, theo Tabachnick & Fidell (1991) để phân tích hồi quy đạt kết quả tốt nhất, thì kích cỡ mẫu phải hài lòng công thức (dẫn theo Phạm Anh Tuấn, 2008) n ≥ 50 + 8p, trong đó n là kích cỡ mẫu, p là số biến độc lập của mô hình.
Trong nghiên cứu này, với 5 nhân tố độc lập và 21 biến quan sát, sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA với cỡ mẫu tối thiểu là 5*21= 105 mẫu và phân tích hồi quy đa biến cần số mẫu tối thiểu là 50+8*5=90 mẫu. Để đảm bảo số liệu đáng tin cậy cần cỡ mẫu ít nhất là lớn hơn 200 mẫu, ở đây tác giả phát ra 263 phiếu hỏi.
Công tác thu thập dữ liệu được tiến hành từ tháng 4 đến tháng 6 năm 2018 sau đó các bảng trả lời được sàn lọc, chọn ra những bảng trả lời đầy đủ, hợp lệ để đưa vào phân tích dữ liệu.
e. Phương pháp phân tích dữ liệu
Xử lý dữ liệu được thực hiện bằng phần mềm SPSS 23.0 cùng các bước phân tích dữ liệu như sau:
Kiểm định độ tin cậy của các thang đo
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp xác định hệ số Cronbach’s alpha. Hệ số này càng lớn thì độ tin cậy càng cao. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s alpha để loại bỏ các biến không phù hợp vì các biến có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Mai Trang, 2011). Độ tin cậy cho biết độ nhất quán của thang đo trong mỗi lần đo và hệ số tương quan biến tổng cho biết sự tương quan của một biến quan sát với các biến còn lại trong thang đo
Hệ số tin cậy Cronbach’s alpha từ 0.80 đến 0.95 là thang đo lường tốt, từ 0.70 đến 0.80 là sử dụng được, từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng cho trường hợp
nghiên cứu là mới hoặc mới trong hoàn cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Hệ số tương quan biến tổng: các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.30 được xem là biến rác nên sẽ được loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số Cronbach’s alpha đạt yêu cầu (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2011)
Trong nghiên cứu này thang đo được chấp nhận phải có:
• Hệ số tương quan tổng (Corected Item – total Correlation) ≥ 0.30 • Hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0.60
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA sẽ được thực hiện sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo được hoàn thành. Trong phân tích EFA, toàn bộ các biến quan sát đều được đưa vào để phân tích cùng một lượt để nhóm các biến quan sát lại thành những nhân tố cơ bản. Một số tiêu chuẩn mà các nhà nghiên cứu cần quan tâm trong phân tích nhân tố khám phá EFA là:
(1) Hệ số tải nhân tố (factor loading) là hệ số tương quan giữa các biến và nhân tố, hệ số này cho biết độ chặt chẽ trong mối quan hệ giữa biến và nhân tố, hệ số càng lớn mối quan hệ càng chặt chẽ. Các biến quan sát có hệ số tải nhân tố <0.5 sẽ bị loại bỏ.
(2)Mức ý nghĩa của kiểm định Barlett’s test of sphericity: để kiểm định giả thuyết H0 là các biến không có tự tương quan với nhau trong tổng thể, sig. ≤ 0.05 thì có ý nghĩa là bác bỏ giải thuyết H0 của nghiên cứu, hay sử dụng phân tích nhân tố là phù hợp. (Nguyễn Đình Thọ, 2012)
(3) Chỉ số Kaiser Meyer Olkin (KMO) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Chỉ số KMO phải > 0.50 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố mới thích hợp.
(4) Phương sai trích (percentage of variance) là phần trăm phương sai toàn bộ được giải thích bởi từng nhân tố. Điều đó có nghĩa là nếu coi biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố cô đọng được bao nhiêu phần trăm và thất thoát bao nhiêu phần trăm. Phương sai trích phải ≥ 50%.
Chỉ số Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue > 1 mới được giữ lại trong mô hình.
Phân tích hồi quy tuyến tính
Phân tích hồi quy tuyến tính để biết được cường độ tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Từ đó, kiểm tra được độ thích hợp của mô hình, xây dựng mô hình hồi quy bội, kiểm định các giả thuyết. Vấn đề chấp nhận và diễn giải các kết quả hồi quy được xem xét trong mối liên hệ với các giả thuyết nghiên cứu. Do đó mà trong phân tích hồi quy bội có kiểm định các giả thuyết của hàm hồi quy, nếu như các giả thuyết đó bị vi phạm thì các kết quả ước lượng các tham số trong hàm hồi quy không đạt được giá trị tin cậy. Tiêu chuẩn của đánh giá khi thực hiện phân tích hồi quy bội (Hoàng Trọng và