3 Chương : Phương pháp nghiên cứu
3.1.7 Khả năng hiển thị (VIS)
Bảng 7. Thang đo khả năng hiển thị. Kí hiệu
VIS1
VIS2
VIS3
VIS4
Chú thích: Riêng biến khả năng hiển thị (VIS) sau khi có dữ liệu cuối cùng, nhóm nghiên cứu chúng tôi sẽ mã hóa dữ liệu ngược lại kết quả mà người tham gia khảo sát đã lựa chọn. Sự đặc biệt này xuất hiện vì theo như đề tài mà chúng tôi nghiên cứu là “Hạn chế của ví điện tử” thì khi khả năng hiển thị của ví điện tử càng cao có nghĩa rằng chính chủ quan ví điện tử sẽ có ít rào cản (Talwar và cộng sự, 2020a, b; Kaur, Dhir, Bodhi, và cộng sự, 2020). Việc này hoàn toàn không ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu cũng như không hề gây khó khăn trong quá trình nghiên cứu của chúng tôi. 3.1.8 Biến điều tiết mối quan tâm về bảo mật (SEC)
Bảng 8. Thang đo mối quan tâm về bảo mật. Kí hiệu SEC1 Thang đo Tôi sợ rằng mình sẽ bị trộm tiền từ ví điện tử. 30
TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
SEC2 Ví điện tử có hệ thống bảo
mật giao dịch kém. Johnson và cộng sự 2018
3.1.9 Sự chấp nhận sử dụng ví điện tử (INP)
Bảng 9. Thang đo sự chấp nhận sử dụng ví điện tử. Kí hiệu
INP1
INP2
3.2 Phát triển khảo sát
Nhằm để khảo sát có tính minh bạch cũng như thực tế hơn, nhóm nghiên cứu chúng tôi đã thu thập các yếu tố thuộc nhân khẩu học nhằm xác định rằng liệu những người thuộc yếu tố khác nhau có tác động khác nhau lên trên các giả thuyết nghiên cứu và phương pháp đo lường hay không.
Bảng 10. Yếu tố nhân khẩu học. Yếu tố Giới tính Độ tuổi Trình độ học vấn Ví điện tử nào được sử dụng hay được thấy sử dụng nhiều nhất
3.3 Phát triển bảng hỏi
Chúng tôi đã thu thập được những dữ liệu chéo từ người dùng ví điện tử để kiểm tra mô hình nghiên cứu. Dữ liệu được thu thập bằng bảng hỏi được thiết kế để thành 29 câu hỏi được cho là mục đo lường sử dụng thang đo Likert 5 điểm. Bảng hỏi được soạn thảo với sự trợ giúp của các tài liệu về ví điện tử và dựa vào những nghiên cứu từ các góp ý về độ thông hiểu bởi khảo sát thử nghiệm. Dựa trên nghiên cứu “thuyết chống đổi mới” và đối tượng đã từng sử dụng ví điện tử hay thanh toán trực tuyến trong lĩnh vực nhà hàng khách sạn. Theo đề xuất, bảng hỏi đã được cập nhật để cải thiện trình tự, cơ cấu và đưa ra những từ ngữ và ý niệm sáng suốt hơn. Bảng câu hỏi gồm 4 câu về nhân khẩu học trước khi giới thiệu 29 câu hỏi đóng vai trò là mục đo lường liên quan đến các biến nghiên cứu tương ứng: mức độ sử dụng, giá trị, rủi ro, truyền thống và các rào cảng hình ảnh được đo lường bằng cách sử dụng 4, 3, 2, 5 và 4 câu hỏi (Laukkaneb, 2016). Những mối quan tâm về quyền riêng tư được đo lường bằng 3 câu hỏi ( Johnson và cộng sự, 2018), khả năng hiển thị với 4 câu (Talwar và cộng sự, 2020a,b; Kaur, Dhir, Bodhi, và cộng sự, 2020) và sự trì hoãn chấp nhận với 2 câu khác ( Kleijnen và cộng sự, 2009). Biến kiểm soát ( i,e., mối quan tâm bảo mật) được đánh giá bằng cách sử dụng hai câu hỏi được điều chỉnh từ Johson và cộng sự (2018). Các mục đo lường này bao gồm: (a) Tôi sợ rằng mình sẽ bị trộm tiền từ ví điện tử, và (b) Ví điện tử có hệ thống bảo mật giao dịch kém. Đề mục 3.1 trình bày các hạng mục đo lường, các biện pháp tương ứng hay còn gọi là bảng hỏi hoàn chỉnh. 3.4 Phương pháp thu thập dữ liệu
3.4.1 Khảo sát thử nghiệm
Nhằm để cho khảo sát chính đạt được hiệu quả tốt nhất, nhóm chúng tôi đầu tiên đã mời
20người làm thử khảo sát và góp ý hoàn thiện bảng hỏi. Thành phần tham gia khảo sát này gồm các sinh viên đang theo học tại các trường đại học trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.
Mỗi người sẽ tham gia khảo sát với một bài luận không giới hạn bao gồm 5 câu hỏi, chủ yếu tập trung vào các yếu tố khác nhau trong việc sử dụng ví điện tử của khách hàng trong lĩnh vực nhà hàng khách sạn. Các câu hỏi cụ thể là những mô hình và mục đích của việc sử dụng ví điện tử, những mối quan tâm cũng như là những thách thức trong việc sử dụng ví điện tử và đặc biệt là tại sao ví điện tử lại bị những chỉ trích và phê bình bởi một số người ở độ tuổi nhất định. Những người tham gia được khuyến khích tạo nên những câu trả lời dựa trên những kiến thức từ những ví dụ thực tiễn, từ bất cứ nơi nào đảm bảo tính bảo mật và không tiếc lộ những thông tin cá nhân. Trước khi bắt đầu trả lời, tất cả những người tham gia sẽ được cung cấp mục tiêu của bài nghiên cứu cũng như là muốn thông báo rằng sự tham gia của hon là hoàn toàn tự nguyện và không được
32 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
khuyến khích bởi bất kì các yếu tố nào tác động như phần thưởng tài chính hoặc những thứ liên quan khác. Và họ có thể rút lui khỏi cuộc khảo sát mà không có bất kì sự ảnh hưởng nào.
Chúng tôi đã sử dụng sơ đồ ái lực để loại bỏ tất cả những yếu tố chủ quan trong khi xác định các điểm tương đồng trong các câu trả lời (Beyer & Holtzblatt, 1998). Sau khi phân tích các dữ liệu định tính này, những điểm tương đồng này có liên quan đến các rào cản trong cấu trúc nghiên cứu của chúng tôi.
3.4.2 Thu thập dữ liệu
Sau khi thu thập tất cả thông tin từ các bảng hỏi đã được gửi qua các mạng xã hội để đánh giá từ tháng 4 năm 2021. Toàn bộ bảng hỏi đã được viết bằng Tiếng Việt để có thể dễ dàng tiếp cận và giúp người khảo sát có thể đánh giá một cách cụ thể và chi tiết nhất. Bài khảo sát tập chung chính vào các ứng dụng thanh toán nổi bật hiện tại như Momo, AirPay, ZaloPay và một số app khác vì đây là những ứng dụng đang được sử dụng rộng rãi ở thị trường Việt Nam. Qua đó, từ các bảng khảo sát chúng tôi xem xét hành vi của người tiêu dùng sử dụng cho ngành nhà hàng – khách sạn trong thời điểm dịch bệnh COVID-19 đang diễn ra. Trong xuyên suốt quá trình thực hiện bảng hỏi, chúng tôi đã cam kết và tuân thủ theo các quy trình bảo mật thông tin cho tất cả người tham gia, việc tham gia vào bài khảo sát nghiên cứu của chúng tôi đều tham gia một cách tự nguyện.
3.5 Kỹ thuật phân tích
Nhóm nghiên cứu chúng tôi đã sử dụng SPSS 23 đi kèm với Smart PLS để đo lường và phân tích các biến độc lập và phụ thuộc. Với các phần mềm này, chúng tôi sẽ hiểu rõ hơn về nghiên cứu của chúng tôi và từ đó làm cho nghiên cứu này trở nên hữu ích hơn trong thực tế.
3.6 Mô hình nghiên cứu được đề xuất
Chúng tôi phỏng theo mô hình nghiên cứu trước đó của S. Khanra, A. Dhir, P. Kaur, R.P. Joseph (2021) với bảy biến độc lập, 1 biến phụ thuộc, 1 biến kiểm soát và 3 biến nhân khẩu học. Mô hình được tạo dựng từ các giả thuyết cũng như là các thành phần mà nhóm chúng tôi sẽ đo lường trong quá trình thực hiện nghiên cứu khảo sát. Mô hình nghiên cứu này cũng được dựng nên từ phương pháp SEM (Structural Equation Modeling) để tiện cho việc áp dụng chính nó vào SMART PLS.
33 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
Hình 2. Mô hình nghiên cứu được xây dựng dựa trên gợi ý và sự tham khảo từ nghiên cứu của S. Khanra, A.Dhir, P. Kaur, R. P. Joseph (2021).
34
4 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Sau quá trình đánh giá kết thúc, chúng tôi thu được 290 bảng trả lời hoàn chỉnh, trong đó chúng tôi đã phải loại bỏ 5 người tham gia khảo sát do trong quá trình tham gia đã không tập trung dẫn đến bảng hỏi chỉ có đưa ra những đáp án giống nhau hoặc đánh khảo sát sai yêu cầu. Cuối cùng, chúng tôi đã tổng hợp lại còn 285 mẫu để dùng cho việc phân tích dữ liệu tiếp theo.
4.1 Thống kê mô tả
Bảng 11. Đặc điểm của các yếu tố nhân khẩu học với mẫu N=285. Các đặc điểm Giới Tính Độ tuổi Trình độ học vấn Loại ví sử dụng nhiều
Nguồn: Kết quả khảo sát
Kết quả nghiên cứu dữ liệu gồm 285 mẫu bao gồm những đối tượng đang hoặc đã từng sử dụng qua ví điện tử để thực hiện các giao dịch liên quan đến lĩnh vực nhà hàng khách sạn tại Việt Nam. May mắn thay việc thu thập mẫu khảo sát được hoàn thành trước khi dịch COVID-19 bùng trở lại và bởi lẽ đó 285 người tham gia khảo sát chắc chắn đã sử dụng qua dịch vụ do được dò hỏi trước khi thực hiện bảng hỏi. Trong đó có đến 187 người tham gia khảo sát là nữ chiếm 65.6% trong tổng khảo sát và 98 người khác làm khảo sát là nam với tỉ lệ 34.4%. Các đối tượng này đa số có độ tuổi từ 18 đến 25 với tỉ lệ mẫu là 98.2%, 2 đối tượng còn lại có thể tham khảo bảng trên (bảng 11) để rõ hơn. Về trình độ học vấn ta có thể thấy nổi bật nhất là nhóm “Cao đẳng – Đại học” do đa số các đối tượng của khảo sát là sinh viên với số mẫu là 208 chiếm 73%, bên cạnh đó ta cũng có nhóm “Trung học” có lượng mẫu là 62 đủ để đại diện cho nhóm trình độ này. Cuối cùng là kiểm tra xem loại ví điện tử nào đang được dùng hoặc thấy dùng nhiều nhất với “Momo” chiếm đa số là 197 mẫu kèm tỉ lệ 69.1%, chi tiết các loại ví khác tham khảo bảng 11.
4.2 Mô hình đo lường
4.2.1 Đánh giá độ tin cậy của mô hình 4.2.1.1 Đánh giá độ tin cậy tổng hợp
Để đánh giá mô hình nghiên cứu, mô hình đo lường được kiểm tra bằng cách kiểm tra độ tin cậy và tính hợp lệ của các thang đo được sử dụng để đại diện cho từng yếu tố. Do vậy, độ tin cậy được tính đồng nhất thông qua chỉ số Composite Reliability (CR). Từ đó, ta sẽ có được chỉ số loading, độ tin cậy tổng hợp và phương sai trung bình được trích xuất (AVE) cho mỗi yếu tố đã được kiểm tra để cho thấy tính đồng nhất nội bộ và giá trị phân biệt để thiết lập độ tin cậy của thang đo.
Dựa vào kết quả của bảng 12, chỉ số Composite Reliability của tất cả các biến quan sát đều cao hơn 0.8 (chấp nhận được trên cơ sở lý thuyết chung về đo lường độ tin cậy). Chẳng những vậy, bảng kết quả còn chỉ ra rằng biến VIS có chỉ số cao nhất là 0.921, ý nghĩa của con số này là tính nhất quán và mức tương thích của các phần tử trong biến VIS cao hơn so các biến còn lại.
Để mức độ phù hợp các yếu tố đạt chuẩn và được chấp nhận thì chỉ số loadings của từng yếu tố phải lớn hơn 0.7. Vì vậy, từ bảng 12 ta có thể rút ra nhận xét rằng gần như tất cả các biến tồn tại trong mô hình đo lường của nhóm nghiên cứu chúng tôi đều cao hơn chỉ số loadings tối thiểu. Điều này có nghĩa rằng tất cả các biến của chúng tôi đều được xem là hợp lệ ngoại trừ TB1 với chỉ số loadings chỉ đạt mức 0.445.
Bên cạnh các kiểm tra trên, ta còn xử lí thêm phương sai trung bình được trích xuất (AVE). Với tất cả các giá trị trả ra trong bảng 12 ta có thể kết luận rằng các yếu tố trong
36 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
mô hình đo lường đều lớn hơn yêu cầu tối thiểu là 0.5 và điều này chứng minh được trên 50% phương sai của các chỉ số được tính đáng tin cậy.
Bên cạnh đó để làm rõ thêm về độ tin cậy của các biến được dùng để nghiên cứu, chúng tôi còn đi phân tích thêm chỉ sổ cronbach alpha. Như kết quả mà bảng 12 đã tính toán, chúng tôi kết luận rằng cronbach alpha của tất cả các biến vượt ngoài mong đợi với chỉ số của tất cả biến đều trên 0.7 – tiêu chuẩn để đánh giá độ tin cậy.
Bảng 12. Chỉ số loadings, VIF, AVE, cronbach alpha và Composite Reliability.
Tên biến Thang đo
UB UB1 UB2 UB3 UB4 VB VB1 VB2 VB3 RB RB1 RB2 TB TB1 TB2 TB3 TB4 TB5 IB IB1 IB2 IB3 IB4 PRV PRV1 PRV2 37 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com
PRV3 VIS VIS1 VIS2 VIS3 VIS4 INP INP1 INP2 Ghi chú: Giá trị in đậm là giá trị không hợp lệ (không đạt yêu cầu tối thiểu).
Nguồn: Kết quả khảo sát 4.2.2 Đánh giá độ chuẩn xác của mô hình
Ởbước này chúng tôi tiến hành đánh giá giá trị hội tụ (Convergent validity) và phân biệt (Discriminant validity) là hai yếu tố xác định độ chuẩn xác của mô hình nghiên cứu. 4.2.2.1 Giá trị hội tụ (Convergent validity)
Mục đích của việc đánh giá và nhận xét giá trị hội tụ là để kiểm chứng mức độ mà một thang đo tương quan tích cực với biện pháp thay thế trong cùng một biến. Chỉ số AVE mà chúng tôi đã cung cấp ở bảng 12 sẽ phục vụ cho việc tính toán mức độ này. Để các biến được xem là hội tụ thì giá trị của chúng phải lớn hơn 0.5. Do vậy, các biến dưới mức tối thiểu sẽ bị loại bỏ khỏi mô hình nghiên cứu. Từ các kết quả được cung cấp, các biến đều có giá trị hội tụ được chấp thuận. Trong đó, biến INP đóng vai trò là biến phụ thuộc có giá trị hội tụ cao nhất với 0.836 chứng tỏ rằng các biến quan sát ở đây có giá trị hội tụ tốt hơn so với phần còn lại của mô hình. Biến độc lập TB tuy có giá trị thấp nhất là 0.596 nhưng vẫn nhỉnh hơn mức trung bình, vậy nên tất cả các biến có đủ điều kiện để tiếp tục phân tích ở các phần tiếp theo.
4.2.2.2 Giá trị phân biệt (Discriminant validity)
Để kiểm tra mức độ khác nhau của một biến so với các biến khác, xem xét mức độ tương quan giữa các biến và liệu mỗi chỉ số có đại diện cho đặc tính của một biến riêng biện hay không ta sẽ dùng phương pháp đánh giá giá trị phân biệt. Nghĩa là hệ số loadings ở các biến quan sát nên cao hơn so với hệ số loadings ở những biến còn lại cùng hàng với nó hay còn gọi đơn giản là hệ số loadings ở mỗi biến phải cao hơn cross-loading của chính nó.
Để đảm bảo hướng đi của mình là đúng đắn và độ chính xác cho giá trị phân biệt của từng biến cao, chúng tôi đã định hướng bản thân theo các tài liệu tham khảo rằng sẽ tiến hành phân tích giá trị phân biệt thông qua chỉ số AVE và chỉ số tương quan giữa các
biến ẩn (LVC-Latent Variable Correlations). Giá trị phân biệt của một nhân tố xác định được đánh giá bằng cách so sánh căn bậc hai của AVE và LVC, trong đó căn bậc hai của AVE một nhân tố cần phải lớn hơn hệ số tương quan của nhân tố đó với các nhân tố khác thì giá trị phân biệt mới được cho là phù hợp với mô hình nghiên cứu (Tiêu chí Fornall & Larcker). Từ đó, kiểm tra giá trị phân biệt thông qua hệ số cross-loadings và loadings, chúng tôi phân tích thêm thông qua chỉ số AVE và LVC ở bảng 13. Bảng 13 là tổng hợp kết quả của giá trị phân biệt của các nhân tố trong mô hình nghiên cứu theo tiêu chí Fornell và Larcker.
Bảng 13. Giá trị phân biệt của các nhân tố theo tiêu chí Fornell & Larcker. IB IB 0.842 INP 0.601 PRV 0.550 RB 0.659 TB 0.680 UB 0.708 VB 0.718 VIS -0.030
Ghi chú: Giá trị in đậm là giá trị hiệu lực biến thức, in thường là hệ số tương quan. Nguồn: Kết quả khảo sát Theo các kết quả được cung cấp ở bảng 13, ta có thể khẳng định rằng căn bậc hai AVE của từng nhân tố đều lớn hơn hệ số tương quan giữa các nhân tố với nhau. Bởi lẽ đó nên theo tiêu chí Fornell & Larcker thì giá trị phân biệt của mô hình được xác nhận, mô hình