Nghiên cứu áp dụng các phương pháp sau để thu thập dữ liệu và thông tin:
Phương pháp phân tích và tổng hợp thông tin thứ cấp
Đầu tiên, nhóm tác giả tiến hành tìm hiểu các thông tin có liên quan tới nhận thức rủi ro và nhận thức lợi, qua các báo cáo, luận án trong và ngoài nước để đặt nền tảng. Bên cạnh đó, nhóm tác giả nghiên cứu quá trình phát triển, sự thịnh hành cũng như cách thức vận hành ví điện tử. Sau khi nghiên cứu các thông tin thứ cấp, nhóm tác giả đưa ra cơ sở lý thuyết liên quan tới đề tài, xây dựng mô hình nghiên cứu của các giả thuyết và kiểm chứng.
Phương pháp nghiên cứu đznh lượng
Nhóm nghiên cứu thu thập số liệu bằng phương pháp nghiên cứu định lượng, rồi từ đó kiểm chứng tác động của nhận thức rủi ro tài chính, nhận thức rủi ro bảo mật, nhận thức rủi ro thfi gian, nhận thức lợi ích chức năng, nhận thức lợi ích kinh tế, nhận thức lợi ích thuận tiện đến ý định sử dụng ví điện tử Momo.
Phương pháp nghiên cứu định lượng yêu cầu phải thiết lập bảng khảo sát (bảng hỏi) dựa trên các thang đo cho từng nhân tố trong mô hình. Những dữ liệu thu được từ
bảng hỏi bước tiếp theo sẽ sử dụng các kỹ thuật và phần mềm chạy số phục vụ cho nghiên cứu khoa học. Nhóm nghiên cứu loại bỏ các biến có hệ số tương quan biến tkng (Item-total correlation) nhỏ hơn 0,5 bằng phần mềm SPSS 20. Sự phù hợp của thang đo được kiểm chứng từ kết quả của hệ số Cronbach alpha. Thang đo có hệ số Cronbach alpha từ 0,8 đến 1,0 được cho là thang đo tốt; từ 0,7 đến 0,8 là thang đo có thể hữu ích. Những thang đo có kết quả Cronbach alpha dưới 0,5 được cho là không thể sử dụng. Bên cạnh hệ số Cronbach alpha, phần mềm SPSS 20 còn được sử dụng cho việc phân tích nhân tố khám phá (EFA), KMO và kiểm định Bartlett cho phép nhóm nghiên cứu đánh giá độ phù hợp của nhân tố khám phá EFA. KMO cần phải lớn hơn 0.5 và kiểm định Bartlett cần đạt tiêu chuẩn Sig nhỏ hơn 0.05. Hơn nữa, tkng phương sai trích (hay tkng biến thiên được giải thích) cần phải lớn hơn 50%. Mức ý nghĩa của EFA được đánh giá bằng tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor loadings). Factor loading lớn hơn 0,5 được coi là đạt mức tối thiểu, với mức tối thiểu này, cỡ mẫu ít nhất phải đạt được lớn hơn 200 (trong nghiên cứu này N=221). Factor loading lớn hơn 0,5 được xem là mang ý nghĩa thực tiễn. Những biến có factor loading nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại bỏ.
Các biến được giữ lại sẽ được phân tích CFA (Confirmatory Factor Analysis) ở bước tiếp theo. CFA là công cụ kiểm định độ phù hợp của các dữ liệu đã thu thập với mô hình các thang đo. CFA sử dụng các chỉ số Chi-square, trong đó có P-value nhỏ hơn hoặc bằng 0,05; Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do CMIN/df nhỏ hơn 3; GFI (Goodness of Fit Index), TLI (Tucker và Lewis Index), CFI (Comparative Fit Index) lớn hơn hoặc bằng 0,9 (con số lớn hơn 0.8 vẫn được chấp nhận - theo nghiên cứu của Baumgartner & Homburg (1995); RMSEA nhỏ hơn 0,08 thì thang đo được coi là phù hợp.
Bước tiếp theo, nhóm tác giả kiểm tra mức đọ phù hợp của mô hình và các giả thuyết nghiên cứu được đưa ra trong chương 2 bằng phương pháp phân tích cấu trúc tuyến tính SEM.
Do sự tồn tại của các biến điều tiết trong mô hình nghiên cứu, nhóm tác giả tiếp tục sử dụng SPSS và AMOS để phân tích nhóm biến và đánh giá các ảnh hưởng điều tiết lên ý định sử dụng ví điện tử Momo.
Phương pháp nghiên cứu đznh tính
Phương pháp nghiên cứu định tính sẽ được nhóm tác giả kết hợp với bảng hỏi của phương pháp nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định tính ở nghiên cứu này nhằm tìm hiểu những trải nghiệm, nhận thức của giới trẻ trong quá trình sử dụng dịch vụ ví điện tử. Dựa vào tình hình thực tế về thị trưfng ví điện tử ở Việt Nam hiện nay, nhóm tác giả chọn loại ví điện tử được nhiều ngưfi tiêu dùng biết tới nhất, cùng với những nhân tố tồn tại ảnh hưởng khi sử dụng dịch vụ như: rủi ro về thfi gian, tài chính,.. và lợi ích thuận tiện, tài chính,..
Trong nghiên cứu này, phương pháp nghiên cứu định lượng được sử dụng làm phương pháp chính. Dưới đây là quy trình nghiên cứu của đề tài: