13. Hành vi mua sắm trực tuyến của khách hàng (Online shopping behavior)
2.4.3. Phương pháp chọn mẫu
Mẫu điều tra được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Tác giả đã tiến hành nghiên cứu, khảo sát thông qua hình thức trực tuyến đối với người tiêu dùng tại một số hội nhóm, diễn đàn lớn của người tiêu dùng trực truyến trên nền tảng mạng xã hội. Kỹ thuật lấy mẫu thuận tiện có một yếu tố là linh hoạt trong việc lựa chọn người tham gia nghiên cứu sao cho những người tham gia có mặt tại thời điểm thu thập dữ liệu và sẵn sàng tham gia nghiên cứu (Patten & Newhart, 2017). Do đó,
những người mua sắm trực tuyến được lựa chọn dựa trên sự sẵn có và sự tham gia tự nguyện
của họ. Với việc lựa chọn hình thức trên, bài nghiên cứu sẽ không bị giới hạn về địa lý khi khảo sát, và loại trừ được những người chưa từng mua sắm trực tuyến. 2.5. Phương pháp thu thập dữ liệu
2.5.1. Phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp
Tác giả bài nghiên cứu đã tiến hành tham khảo các công trình nghiên cứu khác trên thế giới và tại Việt Nam mà có liên quan đến đề tài của bài nghiên cứu này. Tiến hành tổng hợp và xem xét các bài nghiên cứu trước đây đã đề cập, khai khác ở yếu tố nào, bối cảnh, cơ sở lý thuyết, kết quả nghiên cứu như thế nào, … Tài liệu nghiên cứu chủ yếu là các bài báo, tạp chí, bài nghiên cứu, luận án, nghiên cứu của các nhà nghiên cứu trước, có thể nhận thấy rằng các nguồn trên là đăng tin cậy. Phương tiện để thu thập các bài nghiên cứu trước là thông qua việc thu thập trên Internet. Cơ sở dữ liệu được thu hẹp thông qua tìm kiếm các cụm từ như "Cảm nhận rủi ro", "Hành vi mua sắm trực tuyến", "Ý định mua",... Trong mỗi nghiên cứu liên quan, nghiên cứu tìm hiểu cơ sở lý thuyết, nội dung liên quan từ đó thu được là lựa chọn được hướng nghiên cứu, làm rõ các khái niệm liên quan, xác định được mô hình nghiên cứu và các biến phù hợp.
2.5.2. Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp.
Các biện pháp thu thập dữ liệu là các phương pháp khác nhau như bảng câu hỏi khảo sát, quan sát và phỏng vấn được sử dụng để thu thập dữ liệu từ những người tham gia nghiên cứu. Công cụ thu thập dữ liệu là bảng câu hỏi được sử dụng để thu thập dữ liệu từ những người tham gia nghiên cứu. Theo Nardi (2018), bảng câu hỏi là công cụ nghiên cứu được sử dụng rộng rãi nhất vì nó mang tính thực tiễn cao. Có thể thu thập một lượng lớn thông tin từ cỡ mẫu lớn trong một khoảng thời gian ngắn và nó cũng tiết kiệm chi phí. Do đó, trong nghiên cứu, dữ liệu được thu thập bằng bảng câu hỏi đã được phát triển sẵn nhưng đã được điều chỉnh cho phù hợp với bối cảnh của bài nghiên cứu này.
Tác giả đã tiến hành đăng bảng câu hỏi lên các hội nhóm mua bán trực tuyến đã được đề cập ở các chương trước thông qua Google form,…
2.6. Quy trình phân tích dữ liệu
Để thực hiện khảo sát, bảng hỏi được xây dựng dưới dạng bảng hỏi điện tử Google form và gửi lên các diễn đàn, hội nhóm mua sắm trực tuyến trên mạng xã hội. Kết quả khảo sát sau khi được thu thập sẽ được kiểm tra và làm sạch để loại bỏ những bảng hỏi có lỗi trả lời như (1) bảng hỏi bị thiếu câu trả lời; (2) bảng hỏi có xu hướng trả lời cùng 1 hướng; (3) bảng hỏi có những phương án trả lời đối lập nhau trong cùng 1 thang đo.
Để thực hiện việc phân tích số liệu, nghiên cứu sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính hay còn gọi là SEM (Structural Equation Modeling), SEM là một kỹ thuật phân tích thống kê thế hệ thứ hai được phát triển để phân tích mối quan hệ đa chiều giữa nhiều biến trong một mô hình (Haenlein & Kaplan, 2004). Hiện nay các nhà nghiên cứu thường sử dụng hai phương pháp chủ yếu để phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM, đó là: CB-SEM (Hiệp phương sai) và PLS-SEM (hay còn được gọi là mô hình đường dẫn PLS). CB-SEM chủ yếu được sử dụng để xác nhận (hoặc từ chối) các lý thuyết (nghĩa là, một tập hợp các mối quan hệ giữa nhiều biến có thể được kiểm định bởi thực nghiệm). Nó thực hiện điều này bằng cách xác định một mô hình lý thuyết được đề xuất có thể ước tính ma trận hiệp phương sai cho một tập dữ liệu mẫu tốt đến mức nào. Ngược lại, PLS-SEM chủ yếu được sử dụng để phát triển các lý thuyết trong nghiên cứu khám phá. Nó thực hiện điều này bằng cách tập trung vào giải thích phương sai trong các biến phụ thuộc khi kiểm tra mô hình. Trong nghiên cứu này, phương pháp PLS-SEM là thích hợp với mục tiêu nghiên cứu, do đó đã sử dụng PLS-SEM để đánh giá mô hình đo lường và mô hình cấu trúc với phần mềm Smart PLS 3.3.3, và các thủ tục phân tích như sau:
Kiểm định mô hình đo lường
- Độ tin cậy (Reliability) của các biến quan sát phải có hệ số Outer Loading lớn hơn hoặc bằng 0,5 để đạt yêu cầu về độ tin cậy. Theo Hullland (1999) thì hệ số Composite Reliablity phải lớn hơn hoặc bằng 0,7 để đạt được độ tin cậy tổng hợp.
- Croncbach Alpha để xác định độ tin cậy nhất quán nội bộ (Hulland, 1999), giá trị được chấp nhận để chỉ ra đủ độ tin cậy của các hạng mục đo lường là 0,7 hoặc cao hơn (Litwin, 1995; Hair và cộng sự, 2014)
- Độ tin cậy tổng hợp (CR) cung cấp một thước đo phù hợp hơn về độ tin cậy nhất quán bên trong so với Cronbach Alpha (Hair và cộng sự, 2014), giá trị ngưỡng khuyến nghị cho hệ số tin cậy tổng hợp là 0,7 hoặc lớn hơn (Hulland, 1999)
- Gía trị hội tụ (Convergent validity) được sử dụng để đánh giá sự ổn định của thang đo. Henseler và cộng sự (2016) đề xuất rằng giá trị chấp nhận được cho hệ số AVE phải là 0,5 hoặc lớn hơn. Thang đo nào đạt giá trị này sẽ được khẳng định là có giá trị hội tụ. Hệ số tải của mỗi biến quan sát lên nhân tố phải lớn hơn 0,7 để đạt được mức ý nghĩa.
- Kiểm định độ phân biệt (Discriminant Validity) được dùng để đo lường giá trị phân biệt giúp đảm bảo sự khác biệt giữa các yếu tố sử dụng để đo lường các nhân tố. Theo Henseler và cộng sự (2016) Để tính toán và xem xét giá trị phân biệt, nghiên cứu xem xét giá trị căn bậc hai của AVE của mỗi nhân tố. Những nhân tố nào có căn bậc hai của AVE lớn hơn hệ số liên hệ giữa nhân tố đó với các nhân tố khác (Latent Variable corelations) thì đạt được độ phân biệt và tính tin cậy của các nhân tố.
Kiểm định mô hình cấu trúc.
- Kiểm định sự phù hợp của mô hình thông qua chỉ số SRMR, Giá trị SRMR là sự khác biệt giữa phần data thực tế và phần mô hình dự đoán. SRMR dao động từ 0 đến 1, càng nhỏ càng tốt, SRMR = 0 thì mô hình dự đoán hoàn toàn trùng khớp với dữ liệu, SRMR ≤ 5% được đánh giá là tốt.
- Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến VIF, theo Becker và cộng sự, (2015) Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra giữa các nhân tố dự đoán khi các giá trị VIF lớn hơn 5, nhưng nếu giá trị VIF rơi vào khoảng từ 3 đến 5 cũng không loại trừ tính đa cộng tuyến xuất hiện. Do đó lý tưởng nhất là các giá trị VIF không vượt quá 3.
- Kiểm định hệ số xác định R-Squared (coefficient of determination - R2), R2 luôn nằm trong khoảng từ 0 đến 1 hay 0% đến 100%. 0% có nghĩa là mô hình không giải thích được sự biến thiên nào của dữ liệu phản hồi xung quanh giá trị trung bình của nó. 100% chỉ ra rằng mô hình giải thích tất cả sự biến thiên của dữ liệu phản hồi xung quanh giá trị trung bình của nó. Nói chung, R2 càng cao, mô hình càng phù hợp với dữ liệu.
- Kiểm định mức độ ảnh hưởng của các giả thuyết (Effect size – f2), Theo Cohen (1988), các giá trị f2 cao hơn 0,02, 0,15 và 0,35 lần lượt thể hiện các tác động nhỏ, trung bình và lớn.
- Kiểm định độ ước lượng chính xác (Q2), Theo quy luật chung, các giá trị Q2 cao hơn 0,00 0,25 và 0,50 mô tả mức độ ước lượng nhỏ, trung bình và lớn của mô hình đường dẫn PLS.
- Kiểm định Boostrapping – Kiểm định độ tin cậy của mô hình SEM được thực hiện sau khi hoàn thành việc ước lượng mô hình nghiên cứu theo thủ tục phân tích PLS Algorithm. Trong các nghiên cứu việc thực hiện kiểm định Bootstrapping là rất cần thiết do mô hình nghiên cứu phải đạt được độ tin cậy thì mới có thể giúp ta dùng phép nội suy ra tổng thể nếu không thì việc ước lượng chỉ phù hợp với quy mô mẫu giới hạn trong đề tài. Để thực hiện kiểm định này, nghiên cứu tiến hành thủ tục phân tích PLS Boostrapping với quy mô mẫu được nâng lên 5000.
CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG VÀ ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA CẢM NHẬN RỦI RO ĐẾN HÀNH VI MUA SẮM TRỰC TUYẾN CÁC THIẾT BỊ ĐIỆN, ĐIỆN TỬ TẠI VIỆT NAM.
Sau 4 tuần khảo sát, thu thập các bản khảo sát nhận được từ người tiêu dùng đã từng mua sắm trực tuyến trên các hội, nhóm mua sắm trực tuyến trên mạng xã hội, tác giả đã thu thập được 389 bảng hỏi. Kế t quả của những bảng hỏi này được kiểm soát và làm sạch trước khi đưa vào phân tích. Những bảng hỏi có lỗi trả lời như lặp ý, thiếu câu trả lời, có xung đột ở những câu hỏi mang tính kiểm định, sẽ bị loại để đảm bảo kết qua nghiên cứu có độ chính xác cao nhất. Tổng kết có 357 bảng hỏi sạch đủ điều kiện để đưa vào phân tích.
3.1. Đặc điểm nhân khẩu học của mẫu
Cấu trúc của mẫu điều tra được chia và thống kê theo sáu tiêu chí: Giới tính, Tình trạng hôn nhân, Độ tuổi, Trình độ giáo dục, Nghề nghiệp, Thu nhập hàng tháng. 3.1.1. Giới tính
Trong 357 phiếu trả lời hoàn chỉnh, có 168 người trả lời là nam giới tương ứng với 47,1%, 189 người trả lời là nữ giới tương ứng với 52,9%
Bảng 3.1. Đặc điểm nhân khẩu học theo giới tính. Giới tính
Tần số Phần trăm Phần trăm hợp lệ Phần trăm tích lũy
Hợp lệ Nam 168 47.1 47.1 47.1
Nữ 189 52.9 52.9 100.0
Tổng 357 100.0 100.0
3.1.2. Độ tuổi.
Trong 357 phiếu trả lời hoàn chỉnh, có 107 người trả lời nằm trong độ tuổi 18- 23 tuổi tương ứng với 30%; 133 người trong độ tuổi 24-34 tuổi tương ứng với 37,3%, chiếm tỷ lệ lớn nhất; 69 người trong độ tuổi 35-45 tuổi tương ứng 19,3% và cuối cùng có 48 người trên 45 tuổi, chiếm 13,4%. Có thể thấy độ tuổi 24-34 sẽ có lợi thế về cả thu nhập lẫn cập nhật công nghệ, dẫn tới việc độ tuổi trên chiếm tỷ lệ lớn nhất trong số người được khảo sát.
Commented [DFDL7]: Đổi tên chương 3: Thực trạng và đánh giá tác động của cảm nhận rủi ro đến hành vi mua sắm trực tuyến các thiết bị điện, điện tử tại Việt Nam.
50
Bảng 3.2. Đặc điểm nhân khẩu học theo độ tuổi. Độ tuổi
Tần số Phần trăm Phần trăm hợp lệ Phần trăm tích lũy
Hợp lệ 18 – 23 tuổi 107 30.0 30.0 30.0 24 – 34 tuổi 133 37.3 37.3 67.2 35 – 45 tuổi 69 19.3 19.3 86.6 Trên 45 tuổi 48 13.4 13.4 100.0 Tổng 357 100.0 100.0 3.1.3. Hôn nhân
Trong 357 phiếu trả lời hoàn chỉnh thu thập được, có 149 người đã kết hôn, chiếm tỷ lệ 41,7%; 203 người độc thân tương ứng với 56,9% và 5 người có tình trạng hôn nhân khác chiếm 1,4%
Bảng 3.3. Đặc điểm nhân khẩu học theo tình trạng hôn nhân. Hôn nhân
Tần số Phần trăm Phần trăm hợp lệ Phần trăm tích lũy
Hợp lệ Đã kết hôn 149 41.7 41.7 41.7
Độc thân 203 56.9 56.9 98.6
Khác 5 1.4 1.4 100.0
Tổng 357 100.0 100.0
3.1.4. Nghề nghiệp
Trong 357 phiếu trả lời hoàn chỉnh thu thập được, có 70 người là học sinh, sinh viên, chiếm tỷ lệ 19,6%; 48 người làm việc tự do tương ứng với 13,4%; 29 người là công chức, viên chức làm việc trong bộ máy nhà nước tương ứng 8,1%; 203 người là nhân viên tư nhân chiếm tỷ lệ lớn nhất là 56,9% và cuối cùng có 7 người trả lời khác ứng với 2%.
51
Bảng 3.4. Đặc điểm nhân khẩu học về nghề nghiệp Nghề nghiệp
Tần số Phần trăm Phần trăm hợp lệ
Phần trăm tích lũy
Hợp lệ Học sinh, sinh viên 70 19.6 19.6 19.6
Làm việc tự do 48 13.4 13.4 33.1
Công chức viên chức 29 8.1 8.1 41.2
Nhân viên tư nhân 203 56.9 56.9 98.0
Khác 7 2.0 2.0 100.0
Tổng 357 100.0 100.0
3.1.5. Trình độ học vấn
Trong 357 phiếu trả lời, số người tốt nghiệp trung học là 218 người, tương ứng 61,1%; Trình độ đại học là 133 người chiếm 37,3% và Trên đại học là 06 người tương ứng với 1,6%. Bảng 3.5. Trình độ học vấn Học vấn Tần số Phần trăm Phần trăm hợp lệ Phần trăm tích lũy Hợp lệ Tốt nghiệp trung học 218 61.1 61.1 61.1 Đại học 133 37.3 37.3 98.4 Trên đại học 6 1.6 1.6 100.0 Tổng 357 100.0 100.0 3.1.6. Thu nhập
Trong 357 phiếu trả lời, 14 người có thu nhập dưới 5.000.000đ tương ứng với 3,6%; 115 người có thu nhập từ 5.000.000 đến 10.000.000đ tương ứng với 32,21%; 181 người có thu nhập từ 10.000.000đ đến 20.000.000đ và chiếm tỷ lệ lớn nhất, tương ứng với 50,7%; 47 người có thu nhập trên 20.000.000đ chiếm 13,2%.
Bảng 3.6. Thu nhập Thu nhập Tần số Phần trămPhần trăm hợp lệ Phần trăm tích lũy Hợp lệ Dưới 5.000.000đ 14 3.9 3.9 3.9 5.000.000đ – 10.000.000đ 115 32.2 32.2 36.1 10.000.000đ – 20.000.000đ 181 50.7 50.7 86.8 Trên 20.000.000đ 47 13.2 13.2 100.0 Total 357 100.0 100.0 3.2. Phân tích thực trạng và xu hướng
Trong bảng khảo sát, phần đầu gồm 10 câu hỏi trắc nghiệm nhiều phương án để tác giả có thể đánh giá được tổng thể Thực trạng và xu hướng của Hành vi mua sắm trực tuyến hiện nay tại Việt Nam. Kết quả khảo sát được thể hiện thông qua các biểu đồ dưới đây. Dưới 2 giờ Từ 2 - 4 giờ Trên 4 giờ 57% 41% 2%
Với câu hỏi đầu tiên “Tần suất sử dụng inter trong ngày cho mục đích cá nhân của bạn là bao nhiêu giờ”, có 2% tổng số người tham gia khảo sát trả lời tần suất sử dụng internet dưới 2 giờ, 41% số người có đáp án từ 2 đến 4 giờ và 57% số người sử dụng internet trên 4 giờ một ngày. Đây được coi là số liệu khá chính xác so với các nghiên cứu về internet tại Việt Nam hiện nay. Theo kết quả từ Báo cáo Kinh Tế Số Đông Nam Á (SEA) 2020 do Google, Temasek và Bain & Company công bố cuối năm 2020, người Việt Nam dành gần 4 giờ đồng hồ để truy cập internet với mục đích cá nhân.
Hình 3.2. Tỷ lệ sở hữu đường truyền internet tại nhà
Câu hỏi thứ hai của bảng khảo sát: “Bạn có đường truyền internet tại nhà không”, có tới 82% người tham gia khảo sát có câu trả lời là có. Do đối tượng khảo sát của bài nghiên cứu này là những người đã có kinh nghiệm mua sắm trực tuyến, nên tỷ lệ trên là phù hợp, 18% số người còn lại có thể sử dụng internet công cộng hoặc internet của các mạng viễn thông di động.
82%
Có Không
X
Hình 3.3. Địa điểm truy cập internet cho mục đích cá nhân
Câu hỏi thứ ba: “Bạn thường truy cập internet cho mục đích cá nhân ở đâu”, như đã khảo sát về nhân khẩu học ở trên, tỷ lệ người trong độ tuổi đi học hoặc lao động rất lớn, nên thời gian để có thể truy cập internet cho mục đích cá nhân của nhóm này phần lớn là tại nhà, tỷ lệ 71% trong bảng trên đã thể hiện cho quan điểm trên. 29% số người trả lời 2 đáp án còn lại có thể là những người đã qua tuổi lao động, hoặc làm các công việc tại nhà.
62%
Máy tính cá nhân
Điện thoại thông minh Máy tính bảng