7. Tổng quan tài liệu
2.5. NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC
2.5.1. Thiết kế bảng câu hỏi
Dựa vào các thang đo trong mô hình đề xuất tiến hành xây dựng bảng câu hỏi ban đầu. Bảng câu hỏi sẽ đƣợc tiến hành nghiên cứu thử nghiệm với 5 hành khách nhằm điều chỉnh những điểm còn tối nghĩa. Thông qua đó, bảng câu hỏi cũng sẽ đƣợc gạn lọc và hiệu chỉnh cho phù hợp với việc nghiên cứu của đề tài.
Bảng câu hỏi chính thức sử dụng trong nghiên cứu gồm các phần: + Phần thu thập thông tin cá nhân (Độ tuổi, giới tính...)
+ Phần câu hỏi chính: ghi nhận mức độ đánh giá của đối tƣợng nghiên cứu về các biến quan sát. Loại thang đo đƣợc sử dụng cho các câu hỏi về những nhân tố của mô hình nghiên cứu là thang đo Likert 5 mức độ, bắt đầu từ (1) hoàn toàn không đồng ý đến (5) hoàn toàn đồng ý với các phát biểu
đƣợc nêu ra. Riêng các biến phân loại đặc trƣng nhân khẩu học đƣợc sử dụng là các thang đo định danh hoặc thứ bậc (Phụ lục).
2.5.2. Quy mô mẫu
Áp dụng công thức xác định kích cỡ mẫu theo tỉ lệ:
n = [ Z2 * p*(1-p)] / e2
Trong đó :
n : số lƣợng mẫu
Z : giá trị tƣơng ứng miền thống kê ( 1- 0.05)/ 2 tính từ trung tâm
của miền phân phối chuẩn (Độ tin cậy 95%)
p : tỷ lệ khách hàng điều tra có sử dụng vé máy bay trực tuyến
(1- p) : tỷ lệ khách hàng điều tra không sử dụng vé máy bay trực tuyến e : sai số mẫu cho phép
Với : Z = 1.96 (ứng với độ tin cậy là 95%) p = 0.5 => 1- p = 0.5 (nhằm tính mẫu tối đa) e = 0.05
Suy ra số lƣợng mẫu là : n = 384 (mẫu)
Tuy nhiên do những hạn chế nhất định về thời gian và kinh phí, nên số lƣợng mẫu điều tra chỉ là 175 phiếu. Việc điều tra sẽ tiến hành cho đến khi nào đủ 175 bảng hỏi đạt yêu cầu thì dừng lại.
2.5.3. Phƣơng pháp chọn mẫu
Thông thƣờng có hai phƣơng pháp chọn mẫu, đó là:
Chọn mẫu xác suất hay mẫu đại diện
Chọn mẫu phi xác suất hay mẫu phán đoán
Do giới hạn về thời gian nên nghiên cứu này không tiếp cận phƣơng pháp chọn mẫu xác suất. Ngoài ra, mục tiêu nghiên cứu khám phá là tạo nên sự thấu hiểu về vấn đề hơn là tập trung đƣa ra kết luận đại diện cho đám đông tổng thể,
do đó phƣơng pháp chọn mẫu phi xác suất mà cụ thể là phƣơng pháp chọn mẫu
thuận tiện đƣợc chấp nhận 8
giúp tiết kiệm thời gian và chi phí thực hiện.
2.5.4. Phƣơng pháp thu thập dữ liệu
Thu thập dữ liệu thứ cấp: Thu thập thông tin, dữ liệu về tình hình phát triển thƣơng mại điện tử tại thành phố Đà Nẵng, hoạt động mua bán vé máy bay trực tuyến của một số hãng hàng không và đại lý bán vé máy bay. Nguồn thu thập: Qua sách báo, ấn phẩm và tạp chí quảng cáo, website.
Thu thập dữ liệu sơ cấp: Bảng câu hỏi đƣợc gửi trực tiếp đến hành khách hoặc qua email, bảng câu hỏi sau khi đƣợc thu thập sẽ đƣợc chọn lọc và làm sạch nhằm loại bỏ những bảng câu hỏi trả lời thiếu thông tin không phù hợp cho việc phân tích. Sau đó bảng câu hỏi sẽ đƣợc mã hóa và nhập vào hệ thống máy tính và dữ liệu cuối cùng đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS 16.0 và sẵn sàng cho việc phân tích.
2.5.5. Phƣơng pháp xử lý và phân tích dữ liệu
a. Thống kê mô tả mẫu điều tra
Phƣơng pháp này đƣợc sử dụng nhằm mô tả cụ thể về hồ sơ đối tƣợng tham gia điều tra (độ tuổi, giới tính, thu nhập, trình độ học vấn...).
b. Đánh giá thang đo
Một thang đo đƣợc coi là có giá trị khi nó đo lƣờng đúng cái cần đo, có nghĩa là phƣơng pháp đo lƣờng đó không có sự sai lệch mang tính hệ thống và sai lệch ngẫu nhiên. Điều kiện đầu tiên cần phải có là thang đo áp dụng phải đạt độ tin cậy.
Độ tin cậy của thang đo đƣợc đánh giá thông qua hệ số Cronbach‟s Alpha và hệ số tƣơng quan biến tổng (Item-total correlation)
• Thang đo có độ tin cậy đáng kể khi hệ số Cronbach‟s Alpha lớn hơn 0,6
8Krueger, R.A. 1988, Focus Groups: A Practical Guide for Applied Research, Sage Publications, Newbury Park, USA.
• 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, sự tƣơng quan của biến với các biến khác trong nhóm càng cao, 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 là bị loại khỏi thang đo.
c. Độ giá trị
Độ giá trị hội tụ (convergent validity) và độ phân biệt (discriminant validity) của thang đo đƣợc đánh giá sơ bộ thông qua phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis). Các tham số thống kê trong phân tích nhân tố khám phá bao gồm:
- Kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tố với dữ liệu của mẫu thông qua giá trị thống kê Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). Theo đó, trị số của KMO lớn hơn 0,5 thì phân tích nhân tố là thích hợp (Garson, 2003) , ngƣợc lại nếu trị số KMO nhỏ hơn 0,5 thì áp dụng phƣơng pháp phân tích nhân tố không thích hợp với dữ liệu đang có.
- 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 khỏi mô hình nghiên cứu (Garson, 2003)
- Phƣơng sai trích (variance explained criteria): Tổng phƣơng sai trích phải lớn hơn 50%.
- Độ giá trị hội tụ: 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 (Garbing & Anderson, 1988)
- Độ giá trị phân biệt: Để đạt độ giá trị phân biệt thì khác biệt giữa các hệ
- Phƣơng pháp trích hệ số yếu tố Principal Axis Factoring: Nghiên cứu này sử dụng phƣơng pháp trích yếu tố Principal Axis Factoring với phép quay Promax vì nó phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phƣơng pháp Principal component với phép quay Varimax (Garbing & Anderson, 1988). Phƣơng pháp trích Principal Axis Factoring sẽ cho ta kết quả là số lƣợng nhân tố là ít nhất để giải thích phƣơng sai chung của tập hợp các biến quan sát trong sự tác động qua lại giữa chúng.
d. Hồi qui tuyến tính
Sau khi thang đo của các yếu tố khảo sát đã đƣợc kiểm định thì sẽ đƣợc xử lí chạy hồi quy tuyến tính với mô hình cơ bản ban đầu là:
Y = β0 + β1 X1 + β2 X2+ β3 X3+ β4 X4+ β5 X5+ β6 X6+ u
Trong đó:
Y: Hành vi mua vé máy bay trực tuyến
X1 – X6: Các yếu tố ảnh hƣởng đến hành vi mua vé máy bay trực tuyến
Β1 – β6: Hằng số - các hệ số hồi quy
u: Sai số
e. Kiểm định giả thuyết
Thông thƣờng chúng ta không thể biết trƣớc mô hình sau khi phân tích hồi quy có phù hợp hay không, mô hình chƣa thể kết luận đƣợc là tốt nếu chƣa kiểm định việc vi phạm các giả thuyết để ƣớc lƣợng các hệ số hồi quy là không thiên lệch, nhất quán và hiệu quả nhất.
• Hiện tƣợng đa cộng tuyến:
Đa cộng tuyến là một hiện tƣợng trong đó các biến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tƣợng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin giống nhau và rất khó tách ảnh hƣởng của từng biến một. Đối với hiện tƣợng đa cộng tuyến, độ sai lệch cho phép (tolerance) hoặc hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (variance inflation factor)
đƣợc sử dụng. Theo Hoàng Trọng & Mộng Ngọc (2005), khi VIF nhỏ hơn hoặc bằng 10 nghĩa là các biến độc lập không có tƣơng quan tuyến tính với nhau.
• Phƣơng sai của sai số thay đổi:
Phƣơng sai thay đổi là hiện tƣợng phƣơng sai của các số hạng này không giống nhau. Khi phƣơng sai của các sai số thay đổi thì các ƣớc lƣợng của các hệ số hồi quy không hiệu quả, các kiểm định t và F không còn đáng tin cậy. Nếu độ lớn của phần dƣ chuẩn hóa tăng hoặc giảm theo giá trị dự đoán thì có khả năng giả thuyết phƣơng sai không đổi bị vi phạm.
• Tƣơng quan chuỗi:
Đây là một dạng vi phạm các giả thuyết cơ bản số hạng nhiễu, hệ quả khi bỏ qua sự tự tƣơng quan là các dự báo và ƣớc lƣợng vẫn không thiên lệch và nhất quán nhƣng không hiệu quả. Trong trƣờng hợp đó, kiểm định Durbin- Watson là kiểm định phổ biến nhất cho tƣơng quan chuỗi bậc nhất.
Sau khi kiểm tra kết quả cho thấy các giả thuyết không bị vi phạm thì có thể kết luận ƣớc lƣợng các hệ số hồi quy là không thiên lệch, nhất quán và hiệu quả. Các kết luận rút ra từ phân tích hồi quy là đáng tin cậy.
Kết quả của mô hình hồi quy sẽ giúp xác định đƣợc mức độ ảnh hƣởng của các yếu tố đến hành vi mua vé máy bay điện tử thông qua hình thức giao dịch mạng Internet ở thị trƣờng Đà Nẵng. Yếu tố nào có hệ số β lớn thì mức độ ảnh hƣởng của yếu tố đó đối với hành vi mua càng lớn.
TÓM TẮT CHƢƠNG 2
Chƣơng 2 đã trình bày cụ thể về các nhân tố ảnh hƣởng đến hành vi mua vé máy bay trực tuyến tại Đà Nẵng thông qua kế thừa mô hình lý thuyết của các tác giả trƣớc ở chƣơng 1 cùng với kết quả nghiên cứu định tính. Các nhân tố ảnh hƣởng đến hành vi mua vé máy bay trực tuyến tại Đà Nẵng gồm có: Thái độ, tính tự lực, điều kiện tiện nghi, Chuẩn mực chủ quan, khả năng đổi mới chuyên sâu và rủi ro cảm nhận. Qua đó, các giả thuyết nghiên cứu đƣợc đặt ra nhằm phục vụ cho các mục tiêu.
Chƣơng này cũng trình bày về quy trình, cách thức xây dựng thang đo và thiết kế bảng câu hỏi, cách thức thu thập dữ liệu điều tra phỏng vấn và các phƣơng pháp phân tích sử dụng thông qua hai phần mềm SPSS 16 nhằm làm rõ các vấn đề và mục tiêu nghiên cứu.
CHƢƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. ĐẶC ĐIỂM CƠ CẤU MẪU ĐIỀU TRA
Phần này trình bày những đặc điểm của đối tƣợng nghiên cứu, làm cơ sở cho việc đánh giá sự phân biệt giữa các nhóm nhân khẩu học về các nhân tố ảnh hƣởng đến hành vi mua vé máy bay trực tuyến.
Bảng 3.1. Đặc điểm của mẫu khảo sát
Đặc điểm Tiêu thức Số lƣợng Tỷ lệ (%) Giới tính Nam 95 54.3 Nữ 80 45.7 Độ tuổi Dƣới 25 tuổi 28 16.0 Từ 25t-34t 90 51.4 Từ 35t -49t 51 29.1 Trên 50t 6 3.4 Thu nhập Dƣới 5 triệu 23 13.1 Từ 5-9,9 triệu 105 60.0 Từ 10 triệu-14,9 triệu 40 22.9 Trên 15 triệu 7 4.0 Trình độ học vấn Dƣới trung học 8 4.6 Trung học 15 8.6 Đại học 130 74.3 Sau đại học 22 12.6 Thời lƣợng sử dụng Internet / tuần Dƣới 5 giờ 6 3.4 Từ 5 – 10 giờ 8 4.6 Từ 10 – 20 giờ 94 53.7 Trên 20 giờ 67 38.3 Tổng 175 100
Về giới tính, tỷ lệ nam và nữ là không có sự chênh lệch đáng kể, trong đó nam chiếm 54.3% còn nữ chiếm 45.7%.Nhƣ vậy, hành khách mua vé máy bay điện tử qua mạng Internet giữa nam và nữ là ngang nhau và không có sự khác biệt quá lớn. Điều này cho thấy cả nam và nữ đều quan tâm và sử dụng vé máy bay điện tử.
Về độ tuổi, thống kê cho thấy mẫu chủ yếu tập trung ở lứa tuổi 25 đến 34 (chiếm 51,4%) và 35 đến 49 tuổi là 29,1%. Đây là điều hoàn toàn hợp lý vì các nhóm tuổi này nhạy cảm với môi trƣờng công nghệ thông tin, tìm kiếm và nghiên cứu sản phẩm trực tuyến. Những ngƣời có độ tuổi này thƣờng bận rộn do ràng buộc bởi công việc nên có xu hƣớng lựa chọn hình thức mua vé điện tử qua mạng Internet cao hơn các nhóm còn lại.
Về thu nhập, theo mẫu khảo sát đƣợc thì đối tƣợng chủ yếu tập trung ở những ngƣời có thu nhập bình quân từ 5-10 triệu đồng mỗi tháng (chiếm 60%) và thu nhập trung bình từ 10 – 15 triệu mỗi tháng chiếm 22,9%. Đây là những ngƣời có thu nhập trung bình khá trong điều kiện ở Đà Nẵng. Vì vậy, việc họ lựa chọn máy bay trong việc đi lại cũng nhƣ họ có khả năng sở hữu máy tính, phƣơng tiện thanh toán khi mua hàng trực tuyến qua mạng Internet, điện thoại,…là hợp lý.
Đối với yếu tố trình độ học vấn, chuyên môn, theo kết quả thống kê của mẫu, chủ yếu đối tƣợng mẫu tập trung ở mức đại học (chiếm 74,3%) và trên đại học (chiếm 12,6%). Điều đó cũng cho thấy trình độ chuyên môn càng cao thì họ có xu hƣớng mua hàng hóa dịch vụ trực tuyến, và khi họ có hiểu biết về kỹ năng về ứng dụng công nghệ thông tin, phản ứng nhanh với thông tin về thƣơng mại điện tử. Hiển nhiên trình độ học vấn chuyên môn sẽ có tác động đến hành vi mua vé may bay điện tử ở Việt Nam.
3.2. ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY THANG ĐO
Các thang đo đƣợc sử dụng trong nghiên cứu dựa vào các thang đo đã đƣợc sử dụng và điều chỉnh tại các thị trƣờng nƣớc ngoài. Vì vậy, chúng đƣợc sử dụng để tiếp tục nghiên cứu định lƣợng chính thức nhằm khẳng định các nhân tố có ảnh hƣởng đến hành vi mua vé máy bay trực tuyến tại Đà Nẵng.
Để đánh giá sơ bộ thang đo, kỹ thuật phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha đƣợc sử dụng để loại các biến không phù hợp trƣớc. Các biến có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy alpha từ 0.6 trở lên.
3.2.1. Thang đo các khái niệm thành phần
Kết quả kiểm tra độ tin cậy của thang đo đƣợc trình bày ở Bảng 3.2.
Bảng 3.2. Cronbach Alpha của thang đo các khái niệm thành phần
Biến quan sát TB thang đo nếu loại biến
P/sai thang đo nếu loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach Alpha nếu loại biến
Thái độ AT1 7.3657 1.268 .754 .770 AT2 7.3600 1.220 .641 .888 AT3 7.4000 1.264 .799 .732 Cronbach‟s Alpha = 0.854 Chuẩn mực chủ quan SN1 6.7657 1.330 .439 .664 SN2 6.5429 1.261 .577 .501 SN3 6.5886 1.140 .492 .605 Cronbach‟s Alpha = 0.684 Tính tự lực FA1 3.0286 .752 .644 - FA2 3.1029 .886 .644 - Cronbach‟s Alpha = 0,782
SE1 5.6743 2.359 .748 .795
SE2 5.8800 2.049 .764 .783
SE3 5.9543 2.481 .708 .832
Cronbach‟s Alpha = 0,861
Khả năng đổi mới chuyên sâu
DSI1 5.5143 2.619 .466 .474 DSI2 5.5200 2.630 .570 .362 DSI3 5.6971 2.431 .307 .747 Cronbach‟s Alpha = 0,621 Rủi ro cảm nhận PR1 14.0743 4.506 .632 .754 PR2 14.2000 4.586 .517 .785 PR3 14.1371 4.498 .601 .761 PR4 14.0686 3.547 .733 .713 PR5 14.4686 4.515 .480 .798 Cronbach‟s Alpha = 0,802
Kết quả trong 6 thang đo: Thái độ, Chuẩn mực chủ quan, Tính tự lực, Điều kiện tiện nghi, Khả năng đổi mới chuyên sâu và rủi ro cảm nhận thì thang đo “Điều kiện tiện nghi” có hệ số Cronbach Alpha cao nhất (0.861), các biến quan sát đo lƣờng thang đo đều đạt yêu cầu về hệ số tƣơng quan biến tổng. Hệ số tƣơng quan biến tổng thấp nhất là 0.708 cho thấy thang đo phù hợp để tiếp tục đo lƣờng trong các phân tích tiếp theo.
Thang đo “Thái độ” và “Rủi ro cảm nhận” đều có hệ số Cronbach Alpha cao (lớn hơn 0,8) cho thấy các thang đo đạt yêu cầu là thang đo tốt để đo lƣờng. Các biến trong thangđo ngày đều có hệ số tƣơng quan biến tổng cao hơn 0,3 đảm bảo yêu cầu và đƣợc sử dụng trong việc phân tích nhân tố EFA.
Thang đo “Tính tự lực” cũng có hệ số Cronbach Alpha khá cao (0,782) và các hệ số tƣơng quan biến tổng của hai biến quan sát là 0,644 nhƣ vậy hai
biến quan sát thuộc thành phần này đều đƣợc sử dụng trong phân tích nhân tố EFA.
Thang đo “Chuẩn mực chủ quan” có hệ số Cronbach Alpha là 0,684 (lớn
hơn 0,6), các biến trong thang đo có hệ số tƣơng quan biến tổng tuy hơn thấp nhƣng vẫn cao hơn 0,3 vì vậy các biến này đều đƣợc giữ lại cho phân tích nhân tố tiếp theo.
Riêng thang đo “Khả năng đổi mới chuyên sâu” có hệ số Cronbach Alpha thấp nhất (0,621), các biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng