1. Tính cấp thiết của đề tài
3.3.1. Phương pháp thu thập dữ liệu và cỡ mẫu
Việc thui thập dữ liiệu sơi cấp được thực hiiện thông quai phiếu kihảo sát trực tiuyến. Phiếu khảo sáti này được gởi choi mỗi đáp viiên quai các tiin nhắn trêni mạng xãi hội, hoặc thư điiện tử. Việc thu thập dữ liệu sẽ được tiến hành bằng phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Đối tượng là những khách hàng đã mua sắm trực tuyến, khảo sát tại Thành phố Hồ Chí Minh. Người tham gia khảo sát cần đảm bảo các tiêu chí:
- Có ít nhất một năm kinh nghiệm mua sắm trực tuyến trên website thương mại điện tử. Tiêu chí này nhằm đảm bảo đáp viên có đủ am hiểu và trải nghiệm mua sắm trực tuyến để tránh rủi ro họ trả lời cho có. Trong bảng khảo sát có thiết kế câu hỏi gạn lọc để đảm bảo chọn đúng đối tượng trả lời.
- Đang sinh sống tại Thành phố Hồ Chí Minh và có mua sắm trực tuyến. Tiêu chí này nhằm đảm bảo việc thu thập dữ liệu đúng như phạm vi và thiết kế mẫu nghiên cứu. Để chọn đúng đối tượng đáp viên này, câu hỏi gạn lọc được thiết kế ở phần đầu của bảng khảo sát.
Côngi thức “n = 50 + 8*m” thường được sửi dụng để tíinh cỡ mẫu tốii thiểu trong phân tiích nhân tối khám phái (EFA) (n là cỡi mẫu, m là sối lượng nhân tối độc lập). Cói sáu yếu tối độc lập trong môi hình nghiêni cứu này. Nếui áp dụngi công thức trêni thì cỡ mẫui tối thiiểu được xác địnhi là ni = 50 + 8*6 = 98.
Công thức của Hair và ctg (1998) được áp dụng rộng rãi trong phân tích hồi quy đa biến. Theoi côngi thức này, cỡ mẫui nhỏi nhất được tính theo itỉ lệ 5:1i, tức là cỡi mẫu phải tốii thiểu gấp nămi lần sối lượng biếni quan sát. Cói 24 biến quani sát trong nghiêni cứu này, nên cỡi mẫu nhỏi nhất cần đạt ni = 5*28 = 140.
Kết lại, cỡi mẫu 140 là tốii thiểu để nghiên cứui thỏa mãn haii công thức trêni.
3.3.2. Phương pháp phân tích dữ liệu
● Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để đánh giá độ tin cậy thang đo trong mô hình nghiên cứu. Kiểm định cho biết tất cả biến quan sát có đo lường cùng một khái niệm hay không. Hệ số tương quan biến-tổng (item-total correlation) và hệ số Cronbach's Alpha là hai chỉ số quan trọng để thang đo đạt điều kiện tin cậy.
Hệ sối Cronbach's Alphai phải từ 0,6 trởi lên: Đội tin cậy của thang đoi được chấp nhận khii giá trịi Cronbach's Alphai lớni hơn hoặc bằngi 0,6. Độ tin cậy được coi là rất tốt khi giái trị này đạt từi 0,8 trởi lên. Tuy nhi iiên, giá trị Croinbach’s Alphai lớni hơn 0,95 choi thấy cần loạii đii những biến cói thể bịi trùng lặp về ý nghĩai hoặc cói quan hệi tuyến tíinh mạnh vớii nhữngi biến khác trongi nhóm (Hair và ctg, 1998).
Mốii tương quani biếni-tổng có hệ sối lớn hơn 0,3: Hệ sối tương quani biến-itổng của mỗii biến càng lớni thìi mức đội tương quani của biến đói vớii những biến còn lạii trong nhómi càng lớn. Biến cói hệ số tương quan nhỏi hơn 0,3 thìi bịi loạii.
● Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phươngi pháp này được sửi dụng để cói thể tìm rai những nhân tối mới trong môi hình, hoặc có thể gom các biiến thành một nhómi nhân tối có ý nghĩa hơn mài vẫn giữ nguyên nội hàm của nihững yếu tối bani đầu. Ngoài ra, giái i trị hội tụi, giái trị phân biiệt của các biếni cũngi được xác điịnh bởi EFA. Yêu cầu để một biếni đảmi bảo tíinh hội tụi là hệ sối tương quani đơni giữa biến và nhân tối i phảii lớn hơni hoặc bằngi 0,5. Những biến có hệ số factor loading nhỏ hơn 0,5 cầni được loạii bỏi (Hair vài ctg, 1998).
● Phân tích tương quan Pearson
Phân tích tương quan Pearson đượci tiếni hành trướci khii phân tíich hồii quy, nhằm kiểm tra mức đội tương quani tuyến tíinh giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, phát hiện đa cộng tuyến (Trọngi và Ngọic, 2008). Khi hệ sối tươngi quan (r) có giái trị dao động trongi khoảng -1 đến +1 và Sigi. nhỏ hơn 0,05. iTương quan càng mạnh nếu r càng gầni ± 1. Khi r tiến về 1 là tương quani dươngi, ri tiến về -1 là tươngi quan âmi. Tương quan càng yếu nếu r càng gần 0. Khi ri bằngi 0 thì các biếni không cói tương quani với nhau.
● Phân tích hồi quy đa biến
Phương pháp Enter được sử dụng khi đưa biến vào mô hình. Phươngi pháp hồii quy được sửi dụng để phâin tích táci động của các biiến độc liập - chất lượng thông tin, chất lượng website, sự bảo mật, sự tin cậy, dịch vụ khách hàng, giá cả - đến biến phụ thuộc - sự hài lòng.
Các chỉ số quan trọng trong phân tích hồi quy (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008): “(1) R bình phương hiệu chỉnh được dùng để đánh giá tổng mức độ ảnh hưởng của biến độc lập đến biến phụ thuộc trong mô hình. (2) Kiểm định F ở bảng ANOVA: Kiểm định này giúp đánh giá mô hình hồi quy tuyến tính có thể suy rộng và áp dụng cho tổng thể không. Nếu giá trị Sig. < 0,05, thì mô hình phù hợp tổng thể. (3) Giá trị Sig (kiểm định t cho biến độc lập): Nếu giá trị Sig. ≤ 0,05, thì biến có ý nghĩa thống kê. Nếu Sig. > 0,05, thì biến không có ý nghĩa thống kê, và loại
khỏi mô hình. (4) Hệ số hồi quy chuẩn hóa càng lớn thể hiện rằng biến độc lập càng tác động nhiều đến sự thay đổi của biến phụ thuộc. Hệ số âm thì tác động nghịch, hệ số dương thì tác động thuận. (5) VIF là hệ số phóng đại phương sai, để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu VIF bé hơn 10 thì không có hiện tượng đa cộng tuyến, giữ biến lại trong mô hình. (6) Kiểm định Chi-bình phương để kiểm định giả thuyết, thể hiện qua p-value. Nếu p-value < 0,05 thì kiểm định có ý nghĩa với độ tin cậy 95%.”
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Nội dung chương này trình bày phương pháp và quy trình nghiên cứu. Nghiên cứu sơ bộ sử dụng phương pháp định tính. Thang đo và bảng câu hỏi sơ bộ được xây dựng từ kết quả lược khảo nghiên cứu. Phỏng vấn nhóm tập trung được tiến hành nhằm điều chỉnh thang đo ban đầu thành thang đo chính thức. Nghiên cứu chính thức sử dụng phương pháp định lượng. Đầu tiên, dữ liệu sơ cấp được thu thập và xử lý. Tiếp theo, thống kê mô tả mẫu và giá trị trung bình được thực hiện. Sau đó, các bước kiểm định Cronbach’s Alpha, phân tích EFA, phân tích Peason, phân tích hồi quy bội được thực hiện theo trình tự. Kết quả được thảo luận ở chương sau.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Mô tả mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu tiến hành khảo sát những khách hàng đã mua sắm trực tuyến trên các website thương mại điện tử như Shopee, Lazada, Tiki, Sendo; đang sống tại Thành phố Hồ Chí Minh và có thời gian mua sắm trực tuyến hơn một năm. Các tiêu chí này nhằm chọn được những đáp viên đã có kinh nghiệm mua sắm trực tuyến. Tổng cộng có 379 phiếu khảo sát được gửi đi. Trong đó, phiếu hợp lệ là 255 phiếu, thỏa đủ điều kiện mua sắm trên một năm và đang sống tại Thành phố Hồ Chí Minh.
Về tỉ lệ giới tính, tỉ lệ nữ cao hơn so với tỉ lệ nam trong. Tổng số 255 đáp viên, nữ chiếm 58%, còn nam chiếm 42%.
Về độ tuổi, nhóm có độ tuổi trên 30 chiếm tỉ lệ cao nhất với 42,7%; tiếp theo là nhóm từ 25 đến 30 tuổi (33,7%) và thấp nhất là nhóm dưới 25 tuổi (23,5%).
Về tần suất mua sắm trực tuyến, số lần mua phổ biến nhất là 1-2 lần mỗi tháng, với tỉ lệ 42,4%. Tiếp theo, nhóm trả lời mua 3-4 lần mỗi tháng và nhóm mua nhiều hơn 4 lần có tỉ lệ không chênh lệch nhiều, lần lượt là 24,7% và 23,5%. Nhóm người mua sắm ít hơn 1 lần mỗi tháng chiếm tỉ lệ rất thấp, chưa đến 10%.
Về mức thu nhập trung bình mỗi tháng, hai nhóm có thu nhập giao động từ 5 đến đưới 15 triệu chiếm đa số, với tổng tỉ lệ gần 60%. Còn lại là các nhóm có thu nhập dưới 5 triệu (19,6%); nhóm có thu nhập từ 15 đến dưới 20 triệu (6,3%); nhóm có thu nhập từ 20 triệu trở lên (14,9%).
Về website được lựa chọn để mua sắm nhiều nhất, xếp ở vị trí cao nhất là Shopee với 54,9%; tiếp theo là Lazada với 24,3%; kế tiếp là Tiki với 10%, cuối cùng là Sendo và các website khác với tổng tỉ lệ 2,8%. Kết quả khảo sát mẫu phù hợp với tình hình thị trường hiện tại. Theo báo cáo của iPrice Group, Shopee là website mua sắm trực tuyến phổ biến nhất. Theo dữ liệu thị trường, tính đến quý 1/2021, Shopee giữ vững vị trí số một, với 63,7 triệu lượt người dùng truy cập hàng tháng, vượt xa vị trí thứ hai của Tiki (19 triệu lượt) và vị trí thức ba của Lazada (18 triệu lượt).
Bảng 4.1: Thống kê đặc điểm khách hàng tham gia khảo sát Giới tính Tần số Tỉ lệ - Nam 107 42,0 - Nữ 148 58,0 Độ tuổi Tần số Tỉ lệ - Dưới 25 tuổi 60 23,5 - Từ 25 đến 30 tuổi 86 33,7 - Trên 30 tuổi 109 42,7
Tần suất mua sắm trực tuyến Tần số Tỉ lệ
- Hiếm khi 24 9,4
- 1-2 lần/ tháng 108 42,4
- 3-4 lần/ tháng 63 24,7
- Nhiều hơn 4 lần 60 23,5
Thu nhập trung bình mỗi tháng Tần số Tỉ lệ
- Dưới 5 triệu 50 19,6
- Từ 5 đến dưới 10 triệu 93 36,5
- Từ 10 triệu đến dưới 15 triệu 58 22,7
- Từ 15 triệu đến dưới 20 triệu 16 6,3
- Từ 20 triệu trở lên 38 14,9
Website được lựa chọn để mua sắm nhiều nhất Tần số Tỉ lệ
- Lazada 62 24,3
- Tiki 46 18,0
- Sendo 3 1,2
- Khác 4 1,6
4.2. Kiểm định độ tin cậy thang đo
Độ tin cậy của thang đo được kiểm định thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Các yếu tố gồm: chất lượng thông tin (CT), chất lượng website (CW), sự bảo mật (BM), sự tin cậy (TC), dịch vụ khách hàng (DK), giá cả (GC), sự hài lòng (HL); với tổng cộng là 28 biến.
Trong quá trình phân tích độ tin cậy thang đo, chỉ có duy nhất biến X9_BM1 (Hàng được giao không bị tháo dỡ trước) thuộc thang đo Sự tin cậy bị loại để cải thiện chỉ số Cronbach’s Alpha chung của thang đo (từ 0,887 lên thành 0,918). Kết của cụ thể như bảng bên dưới:
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
0,887 4 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted X9_BM1 11,23 5,169 0,569 0,918 X10_BM2 11,62 4,133 0,811 0,832 X11_BM3 11,48 4,471 0,805 0,837 X12_BM4 11,58 4,001 0,845 0,818
Như vậy, sau khi loại biến X9_BM1 thì tổng số biến còn lại là 27, đạt yêu cầu hệ số “Cronbach's Alpha if Item Deleted” của từng biến luôn thấp hơn Cronbach’s Alpha chung. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của tất cả các thang đo còn lại được thể hiện như sau:
Bảng 4.2: Kết quả tổng hợp kiểm định độ tin cậy thang đo
Thang đo Cronbach’s Alpha Hệ số tương quan biến tổng nhỏ nhất
Chất lượng thông tin 0,809 0,729
Chất lượng website 0,826 0,756 Sự bảo mật 0,918 0,840 Sự tin cậy 0,853 0,803 Dịch vụ khách hàng 0,910 0,874 Giá cả 0,858 0,808 Sự hài lòng 0,935 0,902
- Hệ số Croinbach’s Alphia: Độ tin cậy của các biếin quani sát lài rất tốt (đều từi 0,7 trởi lên). Mọi thang đoi đều thỏai mãn yêu cầu vì giá trịi Croniibach’s Alipha trongi khoảng từi 0,6 tớii 1. Thang đoi có hệ sối i Cronbachi’s Alphia nhỏi nhất là chất lượng thông tin (0,809); cao nhất là sự hài lòng (0,935). Ngoài ra, không tìim thấy hiiện tượng trùng lắp thang đoi hoặc có mối quan hệ tuyến tínhi mạnh vớii những biếni quan sát khác, vìi mọi thang đo có giá trị Cronbiach’s Ailpha bé hơn 0,95 (Hair vài ctg, 1998).
- Hệ số tương quan biến-tổng: Tất cả các biến đều thoả mãn điều kiện về hệ số tương quan biến tổng – lớn hơn 0,3. Biến có hệ số tương quan biến tổng thấp nhất là 0,729 thuộc về yếu tố chất lượng thông tin.
4.3. Phân tích nhân tố khám phá
4.3.1. Phân tích EFA các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng
Kết quả phân tích nhân tố về các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng mua sắm trực tuyến tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh được thực hiện với 23 biến thuộc các yếu tố độc lập (chất lượng thông tin, chất lượng website, sự bảo mật, sự tin cậy, dịch vụ khách hàng, giá cả).
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) áp dụng phương pháp Principali components, phép xoiay Varimax để loại ra những biếin không đạt điềiu kiện về hệ sối tải nhân tối (Factor loadingi) lớn hơn 0,5i cũng như giái trị hội tụ và giái i trị phâni biệt củai thang đoi.
Mô hình phân tích EFA sử dụng phương pháp trí hệ số yếu tố (Principal components), phép xoay Varimax để loại bỏ các biến không thỏa mãn điều kiện về hệ số tải nhân tố (Factor loading) lớn hơn 0,5 và giá trị hội tụ, giá trị phân biệt của thang đo.
Các biến đều đạt hệ số tải nhân tố trên mức 0,5 ở lần phân tích EFA đầu tiên. Trong đó, biến X1_CT1 có hệ số tải nhân tố thấp nhất (0,505). Ngoài ra, các biến trong cùng thang đo đều tải trên một nhân tố nên cùng đạt giá trị hội tụ và phân biệt.
Bảng 4.3: Ma trận xoay các nhân tố độc lập Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 6 X1_CT1 0,505 X2_CT2 0,682 X3_CT3 0,703 X4_CT4 0,755 X5_CW1 0,688 X6_CW2 0,687 X7_CW3 0,705 X8_CW4 0,641 X10_BM2 0,802 X11_BM3 0,779 X12_BM4 0,851 X13_TC1 0,693 X14_TC2 0,752 X15_TC3 0,719 X16_TC4 0,618 X17_DK1 0,708 X18_DK2 0,778 X19_DK3 0,813 X20_DK4 0,790 X21_GC1 0,731
X22_GC2 0,793
X23_GC3 0,701
X24_GC4 0,700
Mức đội phù hợp của môi hình nghiên cứu được kiiểm định vớii hệ số KMO. Kết quả KMO = 0,925 choi thấy môi hình của nghiêni cứu này phùi hợp vớii dữ liiệu, có ý nghiĩa thống kê (điềui kiện > 0,6).
Ngoài rai, các giả thuyết về sự tương quan giữa các biến được chứng minh thông quai kiểm định vớii hệ số Bartlett's Testi of Sphericity, có giá trị Sig. xấp xỉ bằng 0, đãi đáp ứng điều kiện bé hơn 0,05 (với mức ý nghĩa 5%). Doi đó, các biến trongi môi hình cói mức đội tương quan chặt chẽi.
Tổng phương saiii tríichi cói giá trị lài 73,427% (chii tiết ở phụi lục) đã đáp ứng điềui kiện lớni hơn mức 50%i. Do đói, môi hình sau khii phân tích EFAi được chấp nhận. Năm nhân tối giải thích được 73,427% biếni thiên dữi liệu củai 23 biến tham giai EFA.
Bảng 4.4: Kiểm định KMO và Barlett (nhân tố độc lập) KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. 0,925
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 3988,208
df 253
Sig. 0,000
Kết lại, 23 biến ban đầu được đưa vào EFA thì dều đạt yêu cầu nên không có biến nào bị loại bỏ. Các biến sau khi phân tích EFA hội tụ thành sáu nhóm như mô hình nghiên cứu đề nghị. Như vậy, mô hình có được sau khi phân tích EFA không cói sự thay đổii đáng kểi nào so với môi hình bain đầu. Nămi nhóm nhân tối được trích rai và đặt tên nhưi sau: