Sau buổi thảo luận chuyên gia tác giả đã điều chỉnh lại mô hình nghiên cứu đề xuất , xây
dựng các biến quan sát cho thang đo và tiến hành thảo luận nhóm đối với 5 khách hàng đã từng mua sắm mặt hàng thời trang trên kênh TikTok trong 6 tháng gần đây.
Mục đích của phỏng vấn nhóm là nhằm bàn bạc để loại bỏ các biến không rõ nghĩa, trùng lắp giữa các biến quan sát gây hiểu nhầm cho người được phỏng vấn, đồng thời hiệu chỉnh một số câu từ cho sáng nghĩa, dễ hiểu hơn và phản ánh chính xác bản chất vấn đề cần nghiên cứu. Kết quả sau khi tác giả tiến hành thảo luận nhóm: Chuyên gia 1 kiến nghị thay từ “gia đình” thành “người thân” cho rõ nghĩa và bao quát hơn.
Các thành viên tham gia thảo luận nhóm đồng ý gộp hai biến “Bạn bè của tôi nghĩ rằng tôi nên mua hàng thời trang trên TikTok” Và “Đồng nghiệp của tôi nghĩ rằng tôi nên mua hàng thời trang trên TikTok” thành một biến là “Bạn bè của tôi nghĩ rằng tôi nên mua hàng thời trang trên TikTok” để tránh tình trạng trùng lắp nội dung. Ngoài ra còn một số nội dung
3.2.3 Ket quả nghiên cứu và định tính và hiệu chỉnh mô hình
Sau khi thực hiện phỏng vấn chuyên gia và thảo luận nhóm, tác giả đã điều chỉnh lại mô hình nghiên cứu đề xuất, các biến quan sát cho thang đo và phát biểu lại các giả thuyết nghiên cứu.
Hình 3.2 Mô hình nghiên cứu chính thức
Nguồn: Tác giả
Thang đo và các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu chính thức sau khi nghiên cứu định tính: Có 25 biến quan sát thuộc 06 biến độc lập và 03 biến quan sát cho biến phụ thuộc.
TH3 Tôi hài lòng về dịch vụ chăm sóc khách hàng của các cửa hàng thời trang trên TikTok
Tôi hài lòng về dịch vụ chăm sóc khách hàng của các cửa hàng thời trang trên TikTok
TH4 Tôi ưng ý với những sản phẩm thời
trang được mua trên TikTok Tôi ưng ý với những sản phẩm thờitrang được mua trên TikTok
τXH Ảnh hưởng xã hội Ảnh hưởng xã hội
XH1 Người thân của tôi nghĩ rằng tôi nên
mua hàng thời trang trên TikTok
Người thân của tôi nghĩ rằng tôi nên
mua hàng thời trang trên TikTok XH2 Bạn bè của tôi nghĩ rằng tôi nên
mua hàng thời trang trên TikTok Bạn bè của tôi nghĩ rằng tôi nên mua hàng thời trang trên TikTok Đồng nghiệp của tôi nghĩ rằng tôi
nên mua hàng thời trang trên TikTok
XH3 Những đánh giá của cộng đồng mạng có ảnh hưởng đến việc mua hàng thời trang trên TikTok của tôi
Những đánh giá của cộng đồng mạng có ảnh hưởng đến việc mua hàng thời trang trên TikTok của tôi
XH4 Gia đình khuyên tôi nên mua hàng
thời trang trên TikTok
Gia đình khuyên tôi nên mua hàng thời trang trên TikTok
-HI Nhận thức sự hữu ích Nhận thức sự hữu ích
^HΠ Mua hàng thời trang trên TikTok giúp việc mua hàng của tôi nhanh chóng hơn.
Mua hàng thời trang trên TikTok giúp việc mua hàng của tôi nhanh chóng hơn.
^HI2 TikTok giúp tôi dễ dàng hơn trong việc mua hàng thời trang.
TikTok giúp tôi dễ dàng hơn trong việc mua hàng thời trang.
^HI3 Mua hàng thời trang trên TikTok sẽ mang lại nhiều lợi ích cho tôi.
Mua hàng thời trang trên TikTok sẽ mang lại nhiều lợi ích cho tôi. ^HI4
Mua hàng thời trang trên TikTok giúp tôi tiết kiệm được thời gian hơn
so với hình thức mua bán thông thường.
Mua hàng thời trang trên TikTok giúp tôi tiết kiệm được thời gian hơn so với hình thức mua bán thông
HI5
Mua hàng thời trang trên TikTok giúp tôi tiết kiệm chi phí hơn so với hình thức mua hàng thông thường
Mua hàng thời trang trên TikTok giúp tôi tiết kiệm chi phí hơn so với
hình thức mua hàng thông thường
^SD Nhận thức dễ sử dụng Nhận thức dễ sử dụng
^sD1 Thực hiện mua hàng thời trang trên
TikTok là dễ dàng đối với tôi. Thực hiện mua hàng thời trang trênTikTok là dễ dàng đối với tôi.
^SD2 Sử dụng TikTok để mua hàng thời
trang không đòi hỏi nhiều nỗ lực trí tuệ của tôi.
Sử dụng TikTok để mua hàng thời trang không đòi hỏi nhiều nỗ lực trí tuệ của tôi.
^SD3 Cách sử dụng TikTok để mua hàng
thời trang rất rõ ràng và dễ hiểu. Cách sử dụng TikTok để mua hàngthời trang rất rõ ràng và dễ hiểu. ^SD4 Tôi thấy việc tìm kiếm thông tin và
mua hàng thời trang trên TikTok khá
đơn giản.
Tôi thấy việc tìm kiếm thông tin và mua hàng thời trang trên TikTok khá đơn giản.
"NT Niềm tin cảm nhận Niềm tin cảm nhận
NT1 Những nhà bán hàng thời trang trên TikTok là đáng tin cậy.
Những nhà bán hàng thời trang trên
TikTok là đáng tin cậy. NT2 Những nhà bán hàng thời trang trên
TikTok luôn giữ đúng lời hứa và cam kết.
Những nhà bán hàng thời trang trên
TikTok luôn giữ đúng lời hứa và cam kết.
NT3
Những nhà bán hàng thời trang trên TikTok có vị trí tốt trong tâm trí tôi.
Những nhà bán hàng thời trang trên
TikTok có vị trí tốt trong tâm trí NT4 Những nhà bán hàng thời trang trên
TikTok cung cấp thông tin đáng tin cậy về sản phẩm của họ khi tôi muốn
mua.
Những nhà bán hàng thời trang trên
TikTok cung cấp thông tin đáng tin cậy về sản phẩm của họ khi tôi muốn mua.
RR2 Mua hàng thời trang trên Tiktok liên
quan đến rủi ro về sản phẩm (không giống hình, không đúng số đo...)
Mua hàng thời trang trên Tiktok liên quan đến rủi ro về sản phẩm (không giống hình, không đúng số đo...)
RR3 Mua hàng thời trang trên Tiktok khó
có thể nhận lại được tiền khi muốn đổi trả hàng.
Mua hàng thời trang trên Tiktok khó có thể nhận lại được tiền khi muốn đổi trả hàng.
RR4 So với mua hàng tuyền thống, mua
hàng thời trang trên TikTok nhiều rủi ro hơn.
So với mua hàng tuyền thống, mua hàng thời trang trên TikTok nhiều rủi ro hơn.
^QD Quyết định mua hàng Quyết định mua hàng
QD1 Quyết định mua hàng trên TikTok
của tôi là đúng đắn
Quyết định mua hàng trên TikTok của tôi là đúng đắn
QD2 Tôi sẽ tiếp tục mua hàng trên TikTok
Tôi sẽ tiếp tục mua hàng trên TikTok
QD3 Tôi sẽ giới thiệu với người thân, bạn
bè về việc mua hàng trên TikTok
Tôi sẽ giới thiệu với người thân, bạn
Các giả thuyết được phát biểu lại như sau:
Giả thuyết H1: Sự thụ hưởng có ảnh hưởng thuận chiều (+) tới quyết định mua các mặt hàng thời trang trên TikTok của sinh viên TP.HCM
Giả thuyết H2: Ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng thuận chiều (+) tới quyết định mua các mặt hàng thời trang trên TikTok của sinh viên TP.HCM
Giả thuyết H3: Nhận thức sự hữu ích có ảnh hưởng thuận chiều (+) tới quyết định mua các mặt hàng thời trang trên TikTok của sinh viên TP.HCM
Giả thuyết H4: Nhận thức dễ sử dụng có ảnh hưởng thuận chiều (+) tới quyết định mua các mặt hàng thời trang trên TikTok của sinh viên TP.HCM
3.3Thiết kế nghiên cứu định lượng
3.3.1 Nghiên cứu định lượng sơ bộ
Phương pháp: Sử dụng bảng câu hỏi, điều tra khảo sát. Trong đó, câu hỏi khảo sát gồm các thang đo sau:
- Thang đo danh nghĩa để phân loại lựa chọn của đối tượng được khảo sát và đánh giá mức độ quan tâm của đối tượng thông qua thang đo thứ bậc.
- Định lượng: đánh giá, đo lường, các nhân tố theo thang đo Likert 5 mức độ.
3.3.2 Phương pháp thu thập dữ liệu
3.3.2.1 Thiết kế mẫu nghiên cứu
Trong bài nghiên cứu tác giả sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA chính vì thế mẫu tối thiểu tốt nhất là 50 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 25 biến quan sát chính vì thế kích thước mẫu tối thiểu là 25*5=125 (25*10=250 là tốt nhất). Bên cạnh đó để phân tích hồi quy tuyến tính, quy mô mẫu phải thoả mãn n ≥ 50 + 8p (trong đó: n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết, p là biến độc lập trong mô hình) (Nguyễn, 2011). Mô hình nghiên cứu trên gồm có 6 biến độc lập suy ra mẫu tối
thiểu cần là 50+8*6=98. Từ hai điều kiện trên, quy mô mẫu cần cho nghiên cứu này tối thiểu là 125 quan sát (250 là tốt nhất)
3.3.2.2 Đối tượng nghiên cứu
Đề tài nghiên cứu quyết định mua các mặt hàng thời trang trên TikTok của sinh viên TP.HCM. Chính vì thế đối tượng khảo sát của nghiên cứu chính là các bạn sinh viên hiện sinh sống
và làm việc tại Thành phố Hồ Chí Minh đã từng mua mặt hàng thời trang trên TikTok.
3.3.2.3 Phương pháp chọn mẫu
Có nhiều phương pháp chọn mẫu được chia thành hai nhóm chính là phương pháp chọn mẫu theo xác suất và chọn mẫu không theo xác suất. Để thuận tiện cho quá trình nghiên cứu cũng như đảm bảo tiến độ thực hiện và ngân sách cho phép đề tài sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện - là phương pháp chọn mẫu phi xác suất trong đó tiếp cận với phần tử mẫu bằng
phương pháp thuận tiện nghĩa là chọn bất kì các bạn sinh viên nào mà tác giả có thể tiếp cận được không phân biệt giới tính, thu nhập, độ tuổi,...
3.3.2.4 Cách thức thu thập dữ liệu
Sau khi đã xác định kích thước mẫu và phương pháp chọn mẫu, tiến hành nghiên cứu thu
thập dữ liệu thông qua bảng câu hỏi khảo sát online gửi đến cho các cá nhân đã mua mặt hàng thời trang trên TikTok, đang là sinh viên tại các trường Đại học trong khu vực Thành phố Hồ Chí Minh qua mẫu Google Docs. Kết quả sau khi khảo sát, tác giả thu được 257 mẫu hợp lệ trong tổng số 271 mẫu (có 14 mẫu không hợp lệ). Kết quả là có tổng cộng 257 bảng khảo sát đạt yêu cầu để đưa vào phân tích các bước tiếp theo của nghiên cứu.
3.3.3 Phương pháp phân tích dữ liệu
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20 để hỗ trợ phân tích dữ liệu. Với những dữ liệu thu về từ khảo sát, sau khi loại bỏ những phiếu không đạt yêu cầu, tác giả tiến hành mã hoá, làm sạch dữ liệu và sử dụng một số phương pháp phân tích.
3.3.3.1 Phương pháp thống kê mô tả
Phân tích thống kê mô tả là quá trình chuyển dịch dữ liệu thô thành những dạng thích hợp hơn cho việc hiểu và giải thích. Cụ thể:
Với biến định tính (giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thời gian sử dụng TikTok, mức chi tiêu hàng tháng nghiên cứu dùng công cụ tần suất (frequencies) và phần trăm (percent).
Với các biến định lượng (continuous) sử dụng công cụ tính giá trị trung bình (mean), giá
trị nhỏ nhất (minimum), giá trị lớn nhất (maximum).
3.3.3.2 Phương pháp kiểm định độ tin cậy - Cronbach’s Alpha
Đây 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 có cùng đo lường một khái niệm cần đo hay không. Qua đó, cho phép loại bỏ những biến không phù hợp trong mô 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 có 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 (Hoàng 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 còn lại. Nó còn phản ánh mức độ đóng góp vào giá trị khái niệm của nhân tố của một biến quan sát cụ thể. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng ≥ 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu (Nunnally 1978) ngược là thì sẽ coi là biến rác loại ra khỏi thang đo.
3.3.3.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm đa biến phụ thuộc lẫn nhau, nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó 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 có 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 nhóm các nhân tố bởi vì các biến quan sát đo lường 7 khái niệm thành phần và khái niệm sự hài lòng đều là thang
đo đơn hướng. 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 có khả năng không 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 không có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có 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 có Eigenvalue ≥ 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích (Giá trị này không xem xét với đề tài chạy CFA, SEM). Total Variance Explained (Tổng phương sai trích) ≥ 50% cho thấy mô hình là phù hợp. Coi biến thiên là 100% thì trị số này thể hiện các nhân tố được trích cô đọng được bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu % của các biến quan sát.
Hệ số tải nhân tố (Factorloading): Theo (Hair et al. 2006), hệ số tải nhân tố hay còn 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 có ý nghĩa thực tiễn.
3.3.3.4 Phân tích hồi quy đa biến
Xây dựng phương pháp hồi quy
Sau khi kiểm định các thang đo, thì dữ liệu sẽ được xử lý để chạy hồi quy tuyến tính thực
hiện bằng cách ước lượng tổng bình phương nhỏ nhất (OLS) với phương pháp đồng thời (Enter).
Phân tích tương quan hệ số Pearson
Hệ số tương quan Pearson (Pearson correlation coefficient, kí hiệu r) đo lường mức độ tương quan tuyến tính giữa hai biến. Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối
liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu các biến độc lập với nhau có tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy (giả thuyết HO: 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 có 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 không có 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.
Kiểm tra sự phù hợp của mô hình
Sau khi kết luận được các biến có mối quan hệ tuyến tính thì có thể mô hình hoá mối quan hệ nhân quả này bằng hồi quy tuyến tính (Hoàng 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 mô hình hồi quy đa biến thông qua
R2 và R^hiệu chỉnh, kiểm định ANOVA.
Hệ số R2 (R Square) và R2 hiệu chỉnh. Hai giá trị này dùng đo sự phù hợp của mô hình hồi quy, còn gọi là hệ số xác định (coefficient of detemination) nghĩa là các biến (nhân tố)