STT Mã hóa Nội dung Nguồn tham khảo HI Nhận thức sự hữu ích
1 HI1 MSTT trên Shopee giúp tôi tiết kiệm thờigian, công sức. Davis, 1989; Lin, 2007; N.L.P. Thanh, 2013;
H.N. Thắng, 2015.
HI4 và HI6: Thảo luận chuyên gia
2 HI2 MSTT trên Shopee giúp tôi tìm kiếm thông tin sản phẩm nhanh chóng, hiệu quả
3 HI3 MSTT trên Shopee giúp tôi mua sản phẩm ở bất cứ nơi nào và bất cứ lúc nào.
4 HI4 Các sản phẩm được cung cấp trên Shopeerất đa dạng, tiện ích.
5 HI5 MSTT trên Shopee giúp tôi mua sản phẩmmà nơi tôi sống không có bán.
6 HI6 Nhìn chung, tôi thấy MSTT trên Shopee mang lại nhiều sự hữu ích cho tôi.
DSD Nhận thức tính dễ sử dụng 7 DSD1 Tôi dễ dàng đăng ký và học cách sử dụng Davis, 1989; Venkatesh, 2003; Lin, 2007; N.L.P. Thanh, 2013; H.N. Thắng, 2015.
8 DSD2 Giao diện và các chức năng trên Shopee rõràng, dễ hiểu với tôi.
9 DSD3 Tôi dễ dàng tìm được thông tin và sản phẩm mình cần khi MSTT trên Shopee.
10 DSD4 Tôi dễ dàng so sánh đặc tính, thông số giữa các sản phẩm khi MSTT trên Shopee.
11 DSD5 Tôi thấy cách thức mua sắm và thanh toánkhi MSTT trên Shopee khá đơn giản với tôi.
MDVG Mong đợi về giá
12 MDVG1 Giá cả sản phẩm quan trọng với tôi khiMSTT trên Shopee.
Hasslinger, 2008; Eliasson, 2009; Man, 2012; N.L.P. Thanh, 2013; H.N. Thắng, 2015.
13 MDVG2 Tôi thấy mức giá của các sản phẩm khi muatrên Shopee thấp hơn giá ở cửa hàng.
14 MDVG3 Giao hàng miễn phí là một lợi thế khi tôi lựachọn MSTT trên Shopee.
15 MDVG4 Các chương trình khuyến mãi khi MSTTtrên Shopee rất thu hút tôi.
16 MDVG5 MSTT trên Shopee giúp tôi tiết kiệm đượcchi phí đi lại.
17 MDVG6 MSTT trên Shopee giúp tôi dễ dàng so sánhvề giá của các sản phẩm.
TC Sự tin cậy
18 TC1 Tôi thấy tin tưởng vào danh tiếng và uy tín
của trang TMĐT Shopee. Jarvenpaa, 2000;
Gefen, 2003; Lee và Turban, 2001; Man, 2012; N.L.P. Thanh, 2013; H.N. Thắng, 2015; P.N. Thái, 2015.
19 TC2 Tôi tin rằng Shopee sẽ thực hiện đúng những cam kết đã đưa ra và hỗ trợ tận tình.
20 TC3 Cách trình bày và nội dung của giao diệnShopee khiến tôi thấy tin tưởng.
21 TC4 Thông tin mô tả và hình ảnh minh họa của
sản phẩm làm tăng sự tin cậy của tôi.
22 TC5 Những nhận xét, đánh giá về các sản phẩm trên Shopee làm tăng sự tin cậy của tôi.
23 TC6 Nhìn chung, tôi thấy mua sắm trực tuyến trên Shopee là đáng tin cậy.
AHXH Ảnh hưởng xã hội
24 AHXH1 Gia đình và người thân có tác động đến ý
định MSTT trên Shopee của tôi. Bhattacherjee, 2000;
25 AHXH2 Bạn bè và đồng nghiệp khuyến khích tôi MSTT trên Shopee.
26 AHXH3 Tôi lựa chọn MSTT trên Shopee vì nhữngngười xung quanh tôi đã sử dụng Shopee. Venkatesh, 2003; H.N. Thắng, 2015; L.N. Lộc, 2016
AHXH7: Thảo luận chuyên gia
27 AHXH4 Những nhận xét, đánh giá trên mạng thúcđẩy ý định MSTT trên Shopee của tôi.
28 AHXH5 Nhiều thông tin trên mạng xã hội và báo chí cho rằng MSTT trên Shopee là lựa chọn tốt.
29 AHXH6
Những quảng cáo trên các phương tiện truyền thông đại chúng có tác động đến ý định MSTT trên Shopee của tôi.
30 AHXH7
Tôi lựa chọn MSTT trên Shopee vì có nhiều người nổi tiếng hoặc người có ảnh hưởng đến tôi đã sử dụng Shopee.
RR Nhận thức rủi ro
31 RR1 Tôi lo rằng thông tin cá nhân của tôi sẽ bịtiết lộ khi MSTT trên Shopee.
Ahn, 2001; Suresh và Shashikala, 2011; Forsythe, 2006; H.V. Tuấn, 2012; N.L.P. Thanh, 2013; H.N. Thắng, 2015. 32 RR2
Tôi e ngại về độ an toàn của việc thanh toán trực tuyến khi MSTT trên Shopee, nếu bị mất tài khoản sẽ dẫn đến mất tiền.
33 RR3 Tôi e ngại sẽ xảy ra tổn thất tài chính khi có sự cố trong giao dịch trên Shopee.
34 RR4 Tôi lo rằng sản phẩm nhận được không
như mong đợi về kiểu dáng, chất lượng.
35 RR5
Tôi lo rằng MSTT trên Shopee có nhiều rủi ro về sản phẩm vì khó kiểm tra thực tế, không thể tiếp xúc trực tiếp với sản phẩm.
36 RR6
Tôi e ngại nhà cung cấp không giao sản phẩm đúng hạn hoặc bị thất lạc trong quá trình vận chuyển khi MSTT trên Shopee.
37 RR7 Tôi lo rằng MSTT trên Shopee sẽ gặp khó khăn trong bảo hành hoặc đổi/trả sản phẩm.
38 RR8 Tôi lo rằng sẽ tổn thất thời gian và tiền bạc khi MSTT trên Shopee mà không hiệu quả.
TD Thái độ
39 TD1 Tôi cảm thấy MSTT trên Shopee rất thú vị.
Davis, 1989; Man, 2012; H.V. Tuấn, 2012; P.N. Thái, 2015.
40 TD2 Tôi cảm thấy yên tâm với việc MSTT trênShopee.
41 TD3 Tôi cảm thấy hài lòng với việc MSTT trên Shopee.
42 TD4 Khi tôi muốn tìm những sản phẩm mới, tôicó xu hướng MSTT trên Shopee
các lựa chọn khác. TD5: Thảo luận chuyên gia
44 TD6 Tôi thấy MSTT trên Shopee phù hợp phongcách sống, điều kiện và nhu cầu của tôi. YDMS Ý định mua sắm trực tuyến trên Shopee
45 YDMS1
Tôi cho rằng mình sẽ mua sắm (hoặc tiếp tục mua sắm) trên trang TMĐT Shopee
trong tương lai gần. Bagozzi, 1989;
Eliasson, 2009; N.L.P. Thanh, 2013;
P.N. Thái, 2015.
46 YDMS2 Tôi có ý định MSTT trên Shopee trong thờigian tới (trong 3 tháng tới).
47 YDMS3 Tôi có kế hoạch MSTT trên Shopee trongthời gian tới (trong 3 tháng tới).
48 YDMS4 Tôi sẽ tìm hiểu nhiều hơn về Shopee và sẽ giới thiệu cho nhiều người cùng sử dụng.
Nguồn: Tác giả tổng hợp sau khi nghiên cứu định tính, 2021
3.2.4.2. Thiết kế bảng câu hỏi chính thức
Dựa vào thang đo chính thức đã được xây dựng với tổng cộng 48 biến quan sát cho các khái niệm thành phần gồm 7 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc, tác giả sẽ thiết kế bảng câu hỏi chính thức để tiến hành nghiên cứu định lượng.
Công cụ đo: Thang đo dùng đo lường các biến quan sát là thang đo khoảng vì thang đo này đem lại sự chính xác cao và được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu phân tích thống kê. Vì vậy, tác giả sử dụng thang đo Likert 5 mức độ để đánh giá mức độ đồng ý về các biến quan sát và đo lường cho các khái niệm trong mô hình. Mức độ đo lường tương ứng như sau:1 = Rất không đồng ý; 2 = Không đồng ý; 3 = Bình thường; 4 = Đồng ý; 5 = Rất đồng ý
Thiết kế bảng câu hỏi: Nội dung bảng câu hỏi gồm 4 phần: - Phần 1: Phần giới thiệu
- Phần 2: Phần câu hỏi gạn lọc và câu hỏi thông tin về các biến định tính - Phần 3: Phần nội dung chính bao gồm những câu hỏi về các yếu tố phân tích - Phần 4: Lời cảm ơn
Bảng câu hỏi chi tiết sẽ được trình bày trong Phụ lục 5: Bảng câu hỏi khảo sát
3.3. Nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu định lượng là nghiên cứu chính thức của đề tài, được thực hiện thông qua việc thu thập dữ liệu từ bảng câu hỏi chính thức đã được hiệu chỉnh ở bước
nghiên cứu định tính. Thông tin thu thập được dùng để phân tích dữ liệu và kiểm định thang đo cũng như các giả thuyết của mô hình.
Thiết kế mẫu
3.3.1.1. Loại dữ liệu
Nghiên cứu sử dụng loại dữ liệu sơ cấp. Là dữ liệu được tác giả tự thu thập lần đầu tiên thông qua phương pháp thu thập dữ liệu được chọn.
3.3.1.2. Xác định cỡ mẫu
Theo Hair và các cộng sự (2006), số mẫu ít nhất phải gấp 5 lần số biến quan sát, n ≥ 5k, trong đó n là số mẫu cần khảo sát, k là số lượng biến quan sát. Vì vậy, số lượng mẫu tối thiểu cho nghiên cứu này là 240 mẫu cho 48 biến quan sát.
Trong phân tích hồi quy tuyến tính, Tabachnick và Fidell (1991) cho rằng cỡ mẫu được tính theo công thức n ≥ 8m + 50, trong đó: n là số mẫu cần khảo sát, m là số biến độc lập. Vì vậy số lượng mẫu tối thiểu với 7 biến độc lập là 106 mẫu.
Công thức tính cỡ mẫu Cochran (2007): áp dụng với kích thước của tổng thể rất lớn đến không xác định được, từ trên 10.000 người đến vô hạn.
�2.−.−.−.−.−.−.−.−.−.−.−.−.−. −.−(1 )
n =
�2
Trong đó: n: cỡ mẫu nghiên cứu; z: giá trị ngưỡng của phân phối chuẩn với độ tin cậy mà đề tài chọn; p: ước tính xác suất chọn của tổng thể; e: sai số cho phép (khoảng sai số cho phép <10%).
Áp dụng: Chọn độ tin cậy = 95%, ta có z = 1,96; e = +-5% p = 0,5: xác suất tối đa có thể xảy ra của tổng thể
1,962.0,5.0,5
n =
0,052 ≈ 384
Vậy, dựa trên những công thức tính cỡ mẫu nêu trên, nghiên cứu này sẽ lấy mẫu với kích thước 384 mẫu theo công thức Cochran (2007) cho 48 biến quan sát, thỏa điều kiện lớn hơn 240 mẫu của Hair (2006) và 106 mẫu Tabachnick & Fidell (1991). Kích thước này sẽ là cơ sở để chuẩn bị số lượng 500 bảng câu hỏi sẽ được phát đi.
Thu thập dữ liệu
3.3.2.1. Phương pháp lấy mẫu
Phương pháp lấy mẫu của nghiên cứu này là phương pháp lấy mẫu thuận tiện.
Là kỹ thuật chọn mẫu phi xác suất để thu thập dữ liệu từ các đối tượng mà tác giả có thể tiếp cận được. Ưu điểm của phương pháp này là dễ tiếp cận đối tượng khảo sát, mang đến sự thuận tiện vì nhanh, đơn giản, tiết kiệm được thời gian và chi phí. Tuy nhiên, nhược điểm của kỹ thuật này là không xác định được sai số khi lấy mẫu.
3.3.2.2. Phương pháp thu thập dữ liệu
Phương pháp thu thập dữ liệu của nghiên cứu này là thực hiện khảo sát với đối tượng phù hợp thông qua sử dụng bảng câu hỏi chính thức đã thiết kế.
Do đó, tác giả sẽ sử dụng bảng câu hỏi chính thức đã được hiệu chỉnh qua nghiên cứu định tính để phỏng vấn đối tượng khảo sát là người tiêu dùng có ý định mua sắm trực tuyến trên trang thương mại điện tử Shopee tại TP. Thủ Đức. Dữ liệu được thu thập thông qua 500 bảng khảo sát từ 01/05/2021 đến 01/06/2021 theo hai cách:
Phỏng vấn trực tiếp: Tiến hành phỏng vấn trực tiếp thông qua bảng câu hỏi giấy được in ra. Bảng câu hỏi được phát trực tiếp cho đối tượng khảo sát phù hợp là những người tiêu dùng tại TP. Thủ Đức để lấy ý kiến bằng cách điền vào bảng hỏi và thu lại. Có 100 bảng câu hỏi được phát đi và thu được 74 bảng khảo sát hợp lệ.
Khảo sát trực tuyến: Tiến hành khảo sát trực tuyến là phỏng vấn gián tiếp thông
qua Google Form. Bảng câu hỏi được tạo trên Google Form, sau đó gửi đến đối tượng khảo sát thông qua địa chỉ email và chia sẻ qua các trang mạng xã hội, diễn đàn. Đã có 400 bảng hỏi được trả lời và kết quả thu được 352 bảng khảo sát hợp lệ. Như vậy, sau khi thu thập dữ liệu đã thu được tổng cộng 426 mẫu hợp lệ với 74
lọc dữ liệu lần nữa để chọn ra 384 mẫu phù hợp nhất để phân tích dữ liệu. Trong đó, có 68 mẫu phỏng vấn trực tiếp (17.71%) và 316 mẫu khảo sát trực tuyến (82.29%).
Phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập thông tin và lọc đủ 384 bảng khảo sát hợp lệ, tác giả thực hiện xử lý thông tin qua việc làm sạch và mã hóa các dữ liệu, nhập liệu và tiến hành phân tích dữ liệu bằng phần mềm MS Excel 2013 và SPSS 20.0 dành cho hệ điều hành Windows. Quá trình phân tích dữ liệu được thực hiện với trình tự như sau:
- Bước 1: Thống kê mô tả: tiến hành thống kê mô tả dữ liệu thu thập được. - Bước 2: Kiểm định độ tin cậy: đánh giá thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha - Bước 3: Phân tích nhân tố khám phá: thực hiện bằng phép phân tích EFA.
- Bước 4: Phân tích tương quan: Kiểm định mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập qua phân tích tương quan Pearson.
- Bước 5: Phân tích hồi quy: thực hiện phân tích tương quan và phân tích hồi quy đa biến để kiểm định các giả thuyết của mô hình với mức ý nghĩa là 5%.
- Bước 6: Kiểm định giá trị T-Test và ANOVA: kiểm định giá trị trung bình để tìm ra sự khác biệt giữa các biến định tính với biến định lượng.
3.3.3.1. Thống kê mô tả
Thống kê mô tả được thức hiện với mục đích thống kê được tần suất, phần trăm các thông tin chung của đối tượng khảo sát để đánh giá đặc điểm của người tiêu dùng và kiểm định sự khác biệt trong mức độ đánh giá qua từng đặc điểm của các nhóm.
3.3.3.2. Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha
Kiểm định độ tin cậy của các thang đo (Cronbach's Alpha) nhằm đánh giá độ tin cậy của thang đo để loại các biến không phù hợp. Theo Hair và các cộng sự (2006) thì hệ số tương quan biến - tổng (item-correlation) dùng để kiểm tra mối tương quan chặt chẽ giữa các biến cùng đo lường một khái niệm phải lớn hơn 0.3. Nhiều nghiên cứu cho rằng Cronbach's Alpha từ 0.8 trở lên là thang đo tốt, từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được, nghiên cứu có bối cảnh mới có thể dùng từ 0.6 trở lên (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Trọng và Ngọc, 2008). Do đó, trong nghiên cứu này, tác giả sẽ giữ thang đo có Cronbach's Alpha từ 0.7 trở lên và tương quan biến – tổng lớn hơn 0.3.
3.3.3.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Phân tích nhân tố khám phá EFA dùng để rút gọn một tập hợp gồm nhiều biến quan sát thành một nhóm để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của biến ban đầu. Tác giả phân tích nhân tố EFA cho toàn bộ các biến quan sát với phép trích các nhân tố chính (Principal Component) và phép xoay nhân tố (Varimax) để phân nhóm các yếu tố. Sau đó, tác giả tiến hành xem xét: - Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) thỏa điều kiện 0.5 ≤ KMO ≤ 1 để đảm bảo phân
tích nhân tố là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu (Hair và các cộng sự, 2006).
- Kiểm định Bartlett (Bartlett's test) với sig < 0.05, (5% sai số, độ tin cậy 95%) thì các biến quan sát có tương quan với nhau và dữ liệu thích hợp để phân tích nhân tố. - Hệ số Eigenvalues thể hiện điểm dừng khi trích nhân tố phải lớn hơn 1 để chứng
tỏ nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt (Gerbing và Anderson, 1982). - Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) giải thích phần trăm sự biến thiên
của dữ liệu nghiên cứu phải ≥ 50% (Nunnally và Bernstein, 1994).
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) là chỉ số thể hiện mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố. Hệ số này phải thỏa điều kiện lớn hơn 0.5 (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Những biến quan sát có hệ số tải nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại khỏi mô hình. - Khi biến quan sát tải lên ở 2 nhân tố, thì chênh lệch hệ số giữa 2 nhóm phải ≥ 0.3 để
tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003).
3.3.3.4. Phân tích tương quan
Sau khi kiểm định độ tin cậy và phân tích nhân tố EFA, các thang đo đạt yêu cầu được tiến hành xác định giá trị trung bình và các biến kiểm soát được mã hóa để phân tích tương quan. Tác giả sử dụng hệ số tương quan Pearson để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Giá trị tuyệt đối của Pearson (r) cho biết mức độ chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính. Giá trị r càng gần đến 1 thì hai biến có mối tương quan càng chặt chẽ và ngược lại. Việc phân tích tương quan giữa các biến độc lập với nhau nhằm phát hiện những mối tương quan giữa các biến độc lập vì có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả của phân tích hồi quy như gây ra hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
3.3.3.5. Phân tích hồi quy
Sau khi kết luận các biến có mối quan hệ tuyến tính với nhau thì có thể mô hình hóa