Ket quả nghiên cứu định tính cho thấy các yếu tố tác động đến quyết định mua hàng trên sàn TMĐT Shopee của sinh viên chất lượng cao trường Đại học Ngân hàng TP.HCM bao gồm : rủi ro tài chính, rủi ro sản phẩm, giá cả, chính sách hồn trả, thái độ và dịch vụ.
Nghiên cứu gồm 5 thang đo với 26 biến được thể hiện thơng qua 26 câu hỏi được thể hiện thơng qua bảng mơ tả thang đo chính thức như sau:
Giá cả Giá cả là một trong những yếu tố quan trọng cĩ tác động đến quyết định mua hàng của tơi
GC1
Tơi sẽ ưu tiên mua hàng ở những shop cĩ giá rẻ nhất
GC2
Tơi sẽ ưu tiên những shop cĩ sản phẩm
chất lượng mà giá cao hơn GC3
Tơi cĩ thể so sánh giá một cách dễ dàng
khi mua sắm trực tuyến GC4
Chính sách hồn trả Tơi khơng mua hàng trực tuyến nếu
khơng cĩ dịch vụ trả hàng CSHT1
Tơi chỉ mua hàng trực tuyến khi tơi cĩ thể
trả lại sản phẩm mà khơng cĩ bất kỳ rườm
rà hay ràng buộc nào
CSHT2
Tơi khơng mua hàng trực tuyến nếu
khơng cĩ cam kết hồn lại tiền CSHT3 Tơi chỉ mua hàng trực tuyến khi được
kiểm tra sản phẩm và được đổi trả miễn phí nếu sản phẩm lỗi
CSHT 4
Thái độ và dịch vụ
Thái độ của người bán sẽ ảnh hướng tới quyết định mua hàng của tơi
TĐVDV1
Thái độ phục vụ của người bán sẽ ảnh hưởng tới quyết định cĩ quay lại shop đĩ mua lần 2 hay khơng
TĐVDV2
Tơi sẽ ưu tiên những shop cĩ dịch vụ bảo hành sau khi mua hàng
Tơi chỉ mua hàng ở shop cĩ dịch vụ khuyến mãi cho khách hàng mua nhiều
TTVDV4
Quyết định mua hàng Tơi mua sắm trực tuyến để tơi cĩ nhiều thời gian ra quyết định mua hàng.
QDMH1
Mua sắm trực tuyến làm cho việc chọn mua sản phẩm dễ dàng hơn.
QDMH2
Tơi kiểm sốt chi tiêu của mình tốt hơn khi mua sắm trực tuyến.
QDMH3
Tơi mua sắm trực tuyến vì tơi sẽ khơng
cảm thấy ngại khi khơng mua sản phẩm. QDMH4 Tơi sắm trực tuyến để cĩ thể mua sắm
riêng tư ở nhà.
QDMH5
Tơi mua sắm trực tuyến để cĩ thể mua sắm bất cứ khi nào tơi muốn
QDMH6
Tơi mua sắm trực tuyến để tơi cĩ thể bảo vệ mình khỏi tai nạn giao thơng và trộm cắp.
Bảng 3: Thanh đo chính thức 3.3. Phương pháp thu thập dữ liệu
3.3.1. Thiết kế mẫu nghiên cứu
Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA do vậy, mẫu tối thiểu tốt nhất là 50 và tốt hơn là 100 và tỉ lệ giữa quan sát với biến đo lường là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu là 5 quan sát, tốt nhất là 10:1 trở lên (Hair et al. 2006). Nghiên cứu trên bao gồm 26 biến quan sát chính vì thế kích thước mẫu tối thiểu là 26*5= 130 (26*10=260 là tốt nhất ). Ngồi
ra, để phân tích hồi quy tuyến tính, quy mơ mẫu phải thoả mãn n ≥ 50 + 8p (trong đĩ: n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết, p là biến độc lập trong mơ hình) (Nguyễn 2011). Mơ hình nghiên cứu trên gồm cĩ 5 biến độc lập suy ra mẫu tối
thiểu cần là 50+8*5=90. Từ hai điều kiện trên, quy mơ mẫu cần cho nghiên cứu này tối thiểu là 130 quan sát (260 là tốt nhất).
3.3.2. Đối tượng nghiên cứu
Đề tài nghiên cứu là các yếu tố tác động đến quyết định mua hàng trên sàn TMĐT
Shopee của sinh viên chất lượng cao trường Đại học Ngân hàng. Tp.HCM do vậy
đối tượng khảo sát của nghiên cứu chính là những sinh viên chương trình chất lượng cao đã và đang học tại trường Đại học Ngân hàng Tp.HCM
3.3.3. Phương pháp chọn mẫu
Tác giả thực hiện phương pháp chọn mẫu thuận tiện hay cịn gọi là phương pháp chọn mẫu phi xác suất trong đĩ tiếp cận với phần tử mẫu bằng phương pháp thuận
tiện nghĩa là chọn bất kì sinh viên nào mà tác giả cĩ thể tiếp cận khơng phân biệt giới tính, thu nhập,...
3.3.4. Cách thức thu thập dữ liệu
Thực hiện phỏng vấn để thu thập số liệu khảo sát phục vụ cho việc phân tích các yếu tố tác động đến quyết định mua hàng trên sàn TMĐT Shopee của sinh viên chất lượng cao trường Đại học Ngân hàng Tp.HCM được thu thập từ tháng 04/2021 đến tháng 05/2021. Bên cạnh khảo sát trực tiếp thơng qua bảng câu hỏi phát tại trường Đại học Ngân hàng Tp.HCM,... khảo sát gián tiếp thơng qua gửi bảng câu hỏi qua e-mail cũng được sử dụng. Tổng số bảng câu hỏi gửi đi dự kiến là 400 bảng câu hỏi. Sau đĩ sẽ tiến hành nhập số liệu và làm sạch số liệu để tiến hành phân tích.
3.4. Phương pháp phân tích dữ liệu
Với đề tài nghiên cứu này, tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20 để hỗ trợ phân tích
dữ liệu. Những dữ liệu thu được về từ khảo sát sẽ bắt đầu loại bỏ những phiếu khơng đạt yêu cầu, sau đĩ tác giả bắt đầu tiến hàng mã hố, làm sạch dữ liệu và sử dụng một số phương pháp phân tích
3.4.1. Phương pháp thống kê mơ tả
Phương pháp này là quá trình chuyển hố dữ liệu thơ thành những dạng thích hơn
cho việc hiểu và giải thích, được cụ thể như sau:
Với biến định tính nghiên cứu sử dụng cơng cụ tần suất (frequencies) và phần trăm (percent)
Với biến định lượng (continuous) sử dụng các cơng cụ như cơng cụ tính giá trị trung bình (mean), giá trị nhỏ nhất (minimum), giá trị lớn nhất (maximum).
3.4.2. Phương pháp kiểm định độ tin cậy - Cronbach’s Alpha
Phương pháp kiểm định độ tin cậy - Cronbach’s Alpha là kiểm định đánh giá độ tin cậy nội tại của thang đo. Mục đích của kiểm định này là tìm hiểu xem các biến
quan sát cĩ cùng đo lường một khái niệm cần đo hay khơng. Từ đĩ, cho phép loại
bỏ những biến khơng phù hợp trong mơ hình nghiên cứu. Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha:
Hệ số Cronbach’s Alpha cĩ giá trị biến thiên trong đoạn [0,1]. Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên được coi là thang đo đủ điều kiện, từ 0.7 đến 0.8 thang đo sử dụng tốt và từ 0.8 đến gần bằng 1 thang đo lường sử dụng rất tốt (Hồng and Chu 2008).
Hệ số tương quan biến tổng (Corrected - Total correlation): Hệ số tương quan biến tổng là hệ số cho biết mức độ “liên kết” giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến cịn lại. Nĩ cịn phản ánh mức độ đĩng gĩp vào giá trị khái niệm của nhân tố của một biến quan sát cụ thể. Các biến quan sát cĩ hệ số tương quan biến tổng ≥ 0.3 thì biến đĩ đạt yêu cầu (Nunnally 1978) ngược là thì sẽ coi là biến
rác loại ra khỏi thang đo.
3.4.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Là phương pháp phân tích thuộc nhĩm đa biến phụ thuộc lẫn nhau, cĩ nghĩa là khơng cĩ biến phụ thuộc và biến độc lập mà nĩ dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau. EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k)
các nhân tố cĩ ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến
tính của các nhân tố với các biến nguyên thuỷ (biến quan sát). Phân tích nhân tố EFA trong đề tài sử dụng phương pháp trích hệ số là Principal Component Analysis và phép quay Varimax để phân nhĩm các nhân tố bởi vì các biến quan sát đo lường 5 khái niệm thành. Các tiêu chí trong phân tích EFA:
Hệ số Kaiser - Meyer - Olkin (KMO) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố thoả mãn 0.5 ≤ KMO ≤ 1. Nếu trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố cĩ khả năng khơng thích hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Bartlett’s test of sphericity: Bartlett là đại lượng thống kê dùng để xem xét các giả
thuyết biến khơng cĩ tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định cĩ ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát cĩ mối tương quan với nhau trong tổng thể. Trị số Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng để xác định số lượng nhân tố trong phân
tích EFA. Những nhân tố nào cĩ Eigenvalue ≥ 1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích (Giá trị này khơng xem xét với đề tài chạy CFA, SEM).
- Total Variance Explained (Tổng phương sai trích) ≥ 50% cho thấy mơ hình là phù hợp. Coi biến thiên là 100% thì trị số này thể hiện các nhân tố được trích cơ đọng được bao nhiêu % và bị thất thốt bao nhiêu % của các biến quan sát. Hệ số tải nhân tố (Factorloading): Theo (Hair et al. 2006), hệ số tải nhân tố hay cịn gọi là trọng số nhân tố (Factor loading) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA là Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, nếu Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng hoặc Factor loading > 0.5 được xem
là cĩ ý nghĩa thực tiễn.
3.4.4. Phân tích hồi quy đa biến
3.4.4.1. Xây dựng phương pháp hồi quy
Sau khi đã kiểm định xong thang đo, thì dữ liệu sẽ được xử lý để chạy hồi quy tuyến tính được thực hiện bằng cách ước lượng tổng bình phương nhỏ nhất (OLS)
3.4.4.2 Phân tích tương quan hệ số Pearson
Hệ số tương quan Pearson hay cịn gọi là Pearson correlation coefficient được kí hiệu r. Dùng để đo lường để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu các biến độc lập với nhau cĩ tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy (giả thuyết H0: hệ số tương quan bằng 0). Hệ số tương quan Pearson (r) sẽ nhận giá trị từ -1 đến +1. Điều kiện
để tương quan cĩ ý nghĩa là giá trị sig. <0.05
r < 0 cho biết một sự tương quan nghịch giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến này tăng thì sẽ làm giảm giá trị của biến kia.
r = 0 cho thấy khơng cĩ sự tương quan
r > 0 cho biết một sự tương quan thuận giữa hai biến, nghĩa là nếu giá trị của biến
này tăng thì sẽ làm tăng giá trị của biến kia.
3.4.4.3. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Sau khi kết luận được các biến cĩ mối quan hệ tuyến tính thì cĩ thể mơ hình hố mối quan hệ nhân quả này bằng hồi quy tuyến tính (Hồng and Chu 2008). Nghiên
cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan. Đánh giá mức độ phù hợp
của mơ hình hồi quy đa biến thơng qua R2 và R2 hiệu chỉnh, kiểm định ANOVA. Hệ số R2 (R Square) và R2 hiệu chỉnh. Hai giá trị này dùng đo sự phù hợp của mơ
hình hồi quy, cịn gọi là hệ số xác định (coefficient of detemination) nghĩa là các biến (nhân tố) độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm (%) biến thiên của biến phụ thuộc. Giá trị R2 dao động từ 0 đến 1. R2 càng gần 1 thì mơ hình đã xây dựng càng phù hợp với bộ dữ liệu dùng chạy hồi quy. R2 càng gần 0 thì mơ hình đã xây dựng càng kém phù hợp với bộ dữ liệu dùng chạy hồi quy. Thơng thường, R2 > 50% mơ hình phù hợp.
Kiểm định ANOVA được sử dụng để kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình tương quan, tức là cĩ hay khơng cĩ mối quan hệ giữa các biến độc lập hay biến phụ thuộc. Thực chất của kiểm định ANOVA đĩ là kiểm định xem biến phụ thuộc
cĩ liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập hay khơng, và giả thuyết
H0 được đưa ra là Hệ số xác định R = 0. Giá trị Sig. nhỏ (thường < 5%) hơn mức ý nghĩa kiểm định sẽ giúp khẳng định sự phù hợp của mơ hình hồi quy (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2007).
3.4.4.4. Kiểm tra sự vi phạm các giả định của mơ hình
Mơ hình tuyến tính được thực hiện bằng phương pháp OLS với một số giả định và mơ hình chỉ thực sự cĩ ý nghĩa khi các giả định này được đảm bảo. Do vậy để đảm bảo độ tin cậy của mơ hình, cần dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết. Kiểm định hiện tượng liên hệ tuyến tính giữa các biến thơng qua biểu đồ phân tán
Scatterplot. Ta cần chú ý đến phần dư chuẩn hố (Regression Standardized Residual) và giá trị dự đốn chuẩn hố (Regression Standardized Predicted Value).
Kiểm định phân phối chuẩn phần dư thơng qua đồ thị Histogram về mặt lý thuyết phân phối chuẩn là phân phối cĩ trung bình bằng 0, phương sai bằng 1.
Kiểm định hiện tượng tự tương quan: đây là một dạng vi phạm các giả thuyết cơ bản số hạng nhiễu, thơng qua Durbin - Watson để kiểm tra tương quan chuỗi bậc nhất.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Đa cộng tuyến là một hiện tượng trong cĩ các biến độc lập cĩ tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng đa cộng
tuyến là chúng cung cấp cho mơ hình những thơng tin giống nhau và rất khĩ tách ảnh hưởng của từng biến một. Thơng qua hệ số phĩng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) để kiểm tra vấn đề trên. Nếu VIF lớn hơn hoặc bằng 10 thì cĩ hiện tượng đa cộng tuyến (Hồng và Chu 2008).
3.4.4.5. Kiểm định các giả thuyết hồi quy
Tiêu chuẩn kiểm định sử dụng thống kê t và giá trị Sig. Giá trị Sig. được so sánh trực tiếp với giá trị 0.05 để kết luận chấp thuận hay bác bỏ giả thuyết nghiên cứu. Từ đĩ đưa ra kết luận biến cĩ ý nghĩa thống kê hay khơng.
3.4.4.6 Kiểm định sự khác biệt trung bình
Ngồi ra, đề tài kiểm định sự khác biệt trung bình giữa các biến định tính và biến phụ thuộc điều này giúp xác định xem cĩ sự khác biệt trung bình biến định lượng đối với các giá trị khác nhau của một biến định tính hay khơng.
Kiểm định sự khác biệt giữa trung bình hai đám đơng t-test với trường hợp chọn 2 mẫu độc lập (gồm một biến định lượng và một biến định tính cĩ hai phân loại): trước tiên cần kiểm định phương sai của hai mẫu định tính bằng cách kiểm định Levene. Nếu sig trong kiểm định Leneve lớn hơn hoặc bằng 0.05 thì phương sai hai tổng thể bằng nhau vì vậy ta sẽ đọc kết quả kết quả ở dịng Eequal variances assumed. Nếu giả sử giả định phương sai đồng nhất khơng được chấp nhận (sig<0.05) chúng ta đọc kết quả so sánh hai trung bình ở dịng Equal variances not assumed. Giá trị sig T-test nhỏ hơn 0.05 chúng ta kết luận cĩ sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê hoặc ngược lại sig T-test lớn hơn hoặc bằng 0.05 khơng cĩ sự khác biệt cĩ ý nghĩa thống kê.
Đối với trường hợp so sánh trung bình từ ba đám đơng trở lên ta dùng phương pháp phân tích phương sai ANOVA (ANalysis Of VAriance). Nghiên cứu dùng phương pháp ANOVA 1 chiều (One-Way ANOVA). Trước tiên kiểm định Levene, sig. Leneve lớn hơn hoặc bằng 0.05 thì phương sai giữa các lựa chọn của
biến định tính khơng khác nhau, xem kết quả bảng ANOVA nếu sig. nhỏ hơn 0.05
thì cĩ sự khác biệt cĩ ý nghĩa thống kê cịn ngược lại sẽ khơng cĩ sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê. Nếu sig Leneve nhỏ hơn 0.05 thì phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính khơng bằng nhau ta cần kiểm định Krusskal-Wallis.
Tĩm tắt chương 3
Trong chương 3, tác giả đã nêu được các phương pháp sẽ sử dụng để thực hiện nghiên cứu mơ hình các yếu tố tác động đến quyết định mua hàng trên sàn TMĐT
Shopee của sinh viên chất lượng cao trường Đại học Ngân hàng TP.HCM. Dựa vào các yếu tố này, tác giả sẽ tiến hành nghiên cứu dựa vào 2 phương pháp chính là phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp nghiên cứu định lượng.
Các đặc điểm cá nhân Mẫu N=265
Tần số Tỷ lệ %
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Tổng quan về sàn TMĐT Shopee
Shopee được ra mắt lần đầu tiên vào năm 2015, đây là một nền tảng TMĐT được xây dựng nhằm cung cấp cho người dùng những trải nghiệm mua sắm trực tuyến.
Với định hướng là sàn TMĐT phát triển chủ yếu trên thiết bị di động và hoạt động
như một trang mạng xã hội nhằm phục vụ cho nhu cầu mua bán mọi lúc mọi nơi của người dùng. Cùng với đĩ là tích hợp hệ thống vận hành, giao nhận và hỗ trợ về khâu thanh tốn vì vậy vai trị của Shopee là một bên trung gian giúp cho việc