CHƢƠNG 2 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.3. Thiết kế nghiên cứu
2.3.4. Thông tin về mẫu
Khảo sát đƣợc thực hiện với tổng số 300 mẫu khảo sát đƣợc gửi đi, trong đó 150 mẫu trực tiếp và 150 mẫu gửi qua email.
Trong quá trình khảo sát, có 4 ngƣời chƣa biết về Uber, có một số phiếu có câu trả lời giống nhau từ đầu đến cuối, hoặc bỏ trống nhiều câu hỏi. Tất cả các mẫu khảo sát không đạt yêu cầu trên đều đƣợc loại bỏ trƣớc khi đƣa vào SPSS.
Trong 300 mẫu đƣợc gửi đi, có 221 phiếu hợp lệ, chiếm 73,67%. Toàn bộ mẫu hợp lệ đƣợc xử lý bằng phần mềm SPSS 20 để tiến hành các phân tích tƣơng quan, độ tin cậy, phân tích nhân tố, phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết nghiên cứu.
2.3.5. Phƣơng h p phân tích dữ liệu
Dữ liệu thu đƣợc làm sạch và tiến hành phân tích với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS 20 bằng các thủ tục thống kê. Bao gồm:
2.3.5.1. Phân tích thống kê mô tả
Mẫu thu thập đƣợc s đƣợc tiến hành thống kê phân loại theo các biến phân loại theo các tiêu chí phân loại nhƣ: Giới tính, độ tuổi, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập.
2.3.5.2. Ph n tích t ơng quan
Nghiên cứu tiến hành phân tích hai mối quan hệ tƣơng quan là 1 tƣơng quan giữa các biến độc lập trong từng nhóm nhân tố với biến phụ thuộc và 2 tƣơng quan giữa các biến độc lập trong cùng nhóm nhân tố
Với mối quan hệ tƣơng quan thứ nhất, sử dụng kiểm định Pearson giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc để kiểm tra mối quan hệ với ý định sử dụng ở mức ý nghĩa 1% và 5%.
Với phân tích tƣơng quan giữa các biến độc lập trong cùng nhóm nhân tố, kiểm định sự liên hệ giữa các nhân tố trong cùng nhóm ở mức ý nghĩa thống kê 1% và 5%.
Tiêu chuẩn để đánh giá một biến có thực sự đóng góp giá trị vào nhân tố hay không là hệ số tƣơng quan biến tổng phải lớn hơn 0,3. Nếu biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 thì phải loại nó ra khỏi nhân tố đánh giá.
2.3.5.3. Ph n tích độ tin cậy
Nhằm phân tích độ tin cậy của thang đo, nghiên cứu sử dụng 2 công cụ là hệ số Cronbach’s Alpha và phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA).
Hệ số Alpha của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt ch mà các câu hỏi trong thang đo tƣơng quan với nhau (Hoàng Trọng & Mộng Ngọc, 2005, tr.251). Hệ số này đƣợc tính theo công thức α = N*ρ/[ 1+ρ* N-1)], trong đó ρ là hệ số tƣơng quan trung bình giữa các mục hỏi và N là số mục hỏi (số biến quan sát).
là mới hoặc đối với ngƣời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu” thì hệ số Alpha có giá trị từ 0,6 trở lên là đảm bảo cho phép đo về độ tin cậy và chấp nhận đƣợc (Nunnally, 1978; Peterson 1994; Slater, 1995, trích trong Hoàng Trọng & Mộng Ngọc, 2005, tr. 258).
2.3.5.4. Phân tích nhân tố
Phƣơng pháp phân tích nhân tố đƣợc sử dụng để tiến hành rút gọn các biến độc lập, bằng cách loại bớt các biến quan sát nhƣn không làm mất đi ý nghĩa giải thích và thông tin của nhóm nhân tố đó Hoàng Trọng & Mộng Ngọc, 2005, tr. 260).
- Kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tố với dữ liệu của mẫu thông qua giá trị thống kê Kaiser-Meyer-Olkin KMO . Theo đó, trị số của KMO lớn hơn 0,5 thìphân tích nhân tố là thích hợp (Hair & cộng sự, 2009 , ngƣợc lại nếu trị số KMO nhỏ hơn 0,5 thì áp dụng phƣơng pháp phân tích nhân tố không thích hợp với dữ liệu đang có.
- Số lƣợng nhân tố: Số lƣợng nhân tố đƣợc xác định dựa vào chỉ số Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser thì những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 s bị loại khỏi mô hình nghiên cứu(Hair & cộng sự, 2009).
- Phƣơng sai giải thích (Variance Explained Criteria): Tổng phƣơng sai giải thích phải lớnhơn 50%. (Hair và cộng sự, 2009).
- Độ giá trị hội tụ: Để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tƣơng quan đơn giữa các biến và các hệ số truyền tải nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0,5trong một nhân tố (Garbing & Anderson, 1988).
- Phƣơng pháp trích hệ số yếu tố Principal Components với phép xoay Varimax để đảm bảo số lƣợng nhân tố là bé nhất (Hoàng Trọng & Mộng Ngọc, 2008).
2.3.5.5. Phân tích hồi quy đa biến
Phƣơng pháp lựa chọn biến Enter đƣợc tiến hành. Hệ số xác định R2 điều chỉnh đƣợc d ng để xác định độ phù hợp của mô hình, kiểm định F d ng để khẳng định khả năng mở rộng mô hình này áp dụng cho tổng thể cũng nhƣ kiểm định t để
Cuối cùng, nhằm đảm bảo độ tin cậy của phƣơng trình hồi quy đƣợc xây dựng cuối cùng là phù hợp, một loạt các dò tìm sự vi phạm của giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính cũng đƣợc thực hiện. Các giả định đƣợc kiểm định trong phần này gồm tính độc lập của phần dƣ d ng đại lƣợng thống kê DurbinWatson), hiện tƣợng đa cộng tuyến tính độ chấp nhận Tolerance và hệ số phóng đại VIF).
2.3.5.6. Kiểm đ nh sự khác biệt c a các biến đ nh tính
Nói cách khác, đây là kiểm định sự khác nhau về trung bình của các tổng thể con: Có hay không sự khác nhau về sự khác nhau về ý định sử dụng dịch vụ chia theo giới tính, độ tuổi, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn, nghề nghiệp và thu nhập.
Để kiểm định sự khác nhau của ý định sử dụng của các tổng thể con chia theo đặc điểm nhất định các kiểm định Independent Samples T-Test và OneWay ANOVA đã đƣợc sử dụng.
Cụ thể để kiểm định sự khác nhau về ý định sử dụng giữa nam và nữ (tức gồm 2 tổng thể phƣơng pháp kiểm định là kiểm định Independent samples T-Test đã đƣợc sử dụng.
Tƣơng tự, để kiểm định sự khác nhau về ý định sử dụng dịch vụ chia theo độ tuổi, tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn, nghề nghiệp và thu nhập (tức nhiều hơn 2 tổng thể phƣơng pháp kiểm định One-Way ANOVA đƣợc sử dụng. Ngoài ra, LeveneTest cũng đƣợc thực hiện trƣớc đó nhằm kiểm định tính phân phối chuẩn của phƣơng sai của các tổng thể con trƣớc khi tiến hành kiểm định sự khác nhau của giá trị trung bình.
Tóm lại, nôi dung chƣơng 2 trình bày phƣơng pháp nghiên cứu của đề tài. Theo đó, bảng câu hỏi đƣợc xây dựng từ cơ sở lý thuyết và đƣợc điều chỉnh thông qua khảo sát sơ bộ và tham khảo ý kiến chuyên gia. Việc thực hiện khảo sát chính thức đƣợc thực hiện bằng hai phƣơng thức trực tiếp và gửi qua email. Dữ liệu thu thập đƣợc s đƣợc xử lý bởi phần mềm SPSS theo quy trình, bắt đầu bởi phân tích độ tin cậy và phân tích nhân tố để rút ra các nhân tố phù hợp cho các phân tích hồi
cứu của đề tài “Các yếu tố nào ảnh hƣởng đến ý định sử dụng dịch vụ Uber của ngƣời dân Hà Nội và mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố này nhƣ thế nào?”.
CHƢƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Từ thiết kế nghiên cứu ở chƣơng 2 và dữ liệu thu đƣợc qua quá trình khảo sát, chƣơng 3 s lần lƣợt thực hiện các phân tích, gồm có phân tích tƣơng quan, phân tích độ tin cậy, phân tích nhân tố, phân tích mô hình hồi quy đa biến, và cuối cùng là kiểm định các giả quyết của mô hình nghiên cứu (Hình 1.8 . Tuy nhiên, trƣớc khi thực hiện những phân tích chuyên sâu trên, đề tài trình bày nội dung về thống kê mô tả của nghiên cứu.
3.1. Phân tích thống kê mô tả
Thống kê mô tả và tần số về đặc ƣng của cá nhân tham gia khảo sát
- Thông tin về giới tính: khảo sát cho thấy có 113 ngƣời tham gia là nam chiếm 51,1%, 108 ngƣời tham gia là nữ chiếm 48,9%.
- Thông tin về độ tuổi: có 40 ngƣời tham gia ở độ tuổi 18 – 23 chiếm 18,1%, 119 ngƣời ở độ tuổi 23 – 30 chiếm 53,8%, 58 ngƣời ở độ tuổi 30 – 40 chiếm 26,2%, 4 ngƣời thuộc độ tuổi 40 – 50 chiếm 1,8%.
- Thông tin về tình trạng hôn nhân: có 125 ngƣời tham gia chƣa kết hôn chiếm 56,6%, có 22 ngƣời đã kết hôn và chƣa có con chiếm 10%, có 74 ngƣời đã kết hôn và có con chiếm 33,5%.
- Thông tin về trình độ học vấn: có 5 ngƣời có học vấn ở mức bằng hoặc dƣới phổ thông chiếm 2,3%, 167 ngƣời có trình độ đại học/cao đẳng chiếm 75,6%, và 49 ngƣời ở trình độ sau đại học chiếm 22.2%.
- Thông tin về nghề nghiệp: có 30 ngƣời đƣợc hỏi là học sinh – sinh viên chiếm 13,6%, có 158 ngƣời là nhân viên văn ph ng chiếm 71,5%, có 4 ngƣời là công nhân chiếm 1,8%, có 13 ngƣời là doanh nhân/lãnh đạo/nhà quản lý chiếm 5,9%, có 16 ngƣời (chiếm 7,2%) thuộc nhóm nghề nghiệp khác nhƣ bác sỹ, nội trợ, chuyên gia...
nhập 15 – 30 triệu đồng/tháng chiếm 15,8% và 9 ngƣời với thu nhập trên 30 triệu đồng/tháng chiếm 4,1%.
Thống kê mô tả và tần số về đặc ƣng iên uan đến hƣơng iện giao thông
- Kết quả khảo sát về mức độ hiểu biết về Uber: kết quả khảo sát cho thấy có 74 ngƣời chỉ biết Uber qua ngƣời thân bạn bè chiếm 33,48%, số còn lại 147 ngƣời đã từng sử dụng dịch vụ này chiếm 66,52%.
- Kết quả khảo sát về phƣơng tiện di chuyển: kết quả khảo sát phƣơng tiện di chuyển thƣờng xuyên của ngƣời dân trong 6 tháng gần đây cho thấy
39 ngƣời thƣờng xuyên đi bộ, chiếm 17,65%. 207 ngƣời thƣờng xuyên đi xe máy, chiếm 93,67%. 14 ngƣời thƣờng xuyên đi xe đạp, chiếm 6,33%. 44 ngƣời thƣờng xuyên đi xe hơi, chiếm 19,90%. 29 ngƣời thƣờng xuyên đi xe buýt, chiếm 13,12%.
59 ngƣời thƣờng xuyên sử dụng dịch vụ Uber, chiếm 26,70%. 90 ngƣời thƣờng xuyên sử dụng dịch vụ Grab, chiếm 40,72%.
36 ngƣời thƣờng xuyên sử dụng dịch vụ taxi truyền thống, chiếm 16,29%. 12 ngƣời thƣờng xuyên sử dụng dịch vụ xe ôm truyền thống, chiếm 5,43%.
3.2. Ph n ch ƣơng uan
3.2.1. Tƣơng uan giữa các biến độc lập trong từng nhóm yếu tố với biến phụ thuộc
Kiểm định Pearson giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc ở Phụ lục 2 Cho thấy các biến quan sát đều có quan hệ chặt ch với ý định sử dụng với mức ý nghĩa 1% và 5%. Đây là cơ sở để tiến hành các bƣớc phân tích tiếp theo.
3.2.2. Tƣơng uan giữa các biến độc lập trong cùng nhóm yếu tố
Phân tích tƣơng quan giữa các biến độc lập trong cùng nhóm nhân tố đƣợc trình bày ở Phụ lục 2. Kiểm định cho thấy tất cả các yếu tố trong cùng nhóm nhân tố có tƣơng quan chặt ch với nhau ở mức ý nghĩa thống kê 1% và 5%; các hệ số tƣơng quan đều lớn hơn 0,3.
3.3. Ph n ch độ tin cậy
Nhằm phân tích độ tin cậy của thang đo, nghiên cứu sử dụng 2 công cụ là hệ số Cronbach’s Alpha và phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA).
Chi tiết kết quả phân tích độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach’s Alpha đƣợc trình bày ở Phụ lục 3. Bảng 3.1. cho biết hệ số Cronbach’s Alpha của từng nhóm nhân tố
Bảng 3.1. Ph n ch độ tin cậy C nbach’ A ha Nhóm yếu tố C nbach’ A ha Nhận thức sự hữu ích 0,842 Chuẩn mực chủ quan 0,787 Rào cản kỹ thuật 0,921 Sự hấp dẫn của PTCN 0,876 Giá trị Giá cả 0,818 Ý định sử dụng Uber 0,875
Nguồn: Kết quả phân tích c a tác giả
Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha cho thấy chỉ có nhóm yếu tố “Chuẩn mực chủ quan” có hệ số α nhỏ hơn 0,8 nhƣng vẫn lớn hơn 0,6; ngoài ra, 5 nhóm yếu tố còn lại đều đáp ứng yêu cầu hệ số Alpha lớn hơn 0,8.
3.4. Phân tích nhân tố
Kết quả phân tích nhân tố với 5 biến độc lập trong phép quay Varimax đƣợc trình bày nhƣ sau:
Lần 1, có 22 biến quan sát đƣợc đƣa vào phân tích với tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1 thì có 5 nhân tố đƣợc rút ra. Hệ số KMO = 0,878 > 0,5 đƣợc trình bày ở Phụ lục 4.1. Trong đó, có 2 biến quan sát có hệ số truyền tải thấp (nhỏ hơn 0,5) là PU1 và PU2 không xuất hiện trong ma trận xoay nhân tố.
Lần 2, biến PU2 đƣợc loại bỏ do có Cronbach’s Alpha và hệ số tƣơng quan thấp hơn so với PU1. Kết quả rút ra có 5 nhân tố với KMO = 0,872. Biến PU1 và PU3 không xuất hiện trong ma trận xoay nhân tố. Cần đƣợc xem xét loại bỏ lần
Lần 3, loại bỏ biến PU1 do có hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tƣơng quan thấp hơn so với PU3, có 5 nhân tố đƣợc rút ra với KMO= 0,861. Biến PU3 không xuất hiện trong ma trận do có hệ số truyền tải thấp hơn 0,5.
Lần 4, loại bỏ biến PU3, kết quả rút ra 5 nhân tố với KMO = 0,852. Tất cả các biến quan sát có hệ số truyền tải lớn hơn 0,5.
Nghiên cứu đề xuất kết quả phân tích nhân tố lần thứ 4 cho phân tích hồi quy. Kết quả kiểm định KMO và kết quả phân tích nhân tố đƣợc trình bày lần lƣợt ở Bảng 3.2 và 3.3.
Bảng 3.2. Kết quả kiể định KMO và Bartlett’
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,852 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2.233,652
df 171
Sig. 0,000
Nguồn: Kết quả phân tích c a tác giả
Bảng 3.2 cho thấy kết quả KMO = 0,852 (có trị số thuộc đoạn từ 0,5 đến 1) và giải thuyết H0 bị loại bỏ với mức ý nghĩa thống kê 0% (Sig. = 0,000, thực ra là một số rất nhỏ . Nhƣ vậy, các điều kiện đáp ứng đƣợc yêu cầu để tiến hành phân tích nhân tố.
Bảng 3.3. Kết quả phân tích nhân tố
Yếu tố Biến quan sát Hệ số
Nhận thức sự hữu ích
Tôi nghĩ sử dụng Uber giúp tôi tự chủ về thời gian 0,796 Tôi nghĩ sử dụng Uber giúp tôi tiết kiệm thời gian 0,803
Chuẩn mực chủ quan
Gia đình khuyên tôi sử dụng Uber và nó có ảnh hƣởng đến lựa chọn của tôi
0,842
Bạn bè, đồng nghiệp khuyên tôi sử dụng Uber và nó có ảnh hƣởng đến lựa chọn của tôi
0,836
Báo chí, truyền thông xã hội có các bài quảng cáo, tuyên truyền và nó có ảnh hƣởng đến lựa chọn của tôi
Yếu tố Biến quan sát Hệ số
Rào cản kỹ thuật
Tôi không có đủ hiểu biết về công nghệ cần thiết cho việc sử dụng Uber
0,841
Điện thoại di động của tôi không đáp ứng yêu cầu sử dụng Uber
0,808
Mạng di động của tôi không đáp ứng yêu cầu sử dụng Uber
0,868
Sự hấp dẫn của PTCN
Tôi nghĩ PTCN thuận tiện hơn Uber 0,813 PTCN giúp tôi đi đến bất cứ nơi nào tại Hà Nội 0,740 Tôi nghĩ di chuyển bằng PTCN nhanh hơn 0,729
Tôi nghĩ di chuyển bằng PTCN giúp tôi chủ động về thời gian hơn
0,855
Tôi nghĩ chi phí sử dụng PTCN thấp hơn 0,634 Tôi đã quen với việc sử dụng PTCN hàng ngày 0,795
Giá trị Giá cả
Giá cƣớc Uber là hợp lý 0,808
Uber mang lại nhiều giá trị hơn so với chi phí bỏ ra 0,748 Giá cƣớc Uber thấp hơn các dịch vụ taxi tuyền thống 0,768 Giá cƣớc Uber thấp hơn các dịch vụ Grab c ng loại 0,635 Giá cƣớc Uber thấp hơn các dịch vụ xe ôm truyền thống 0,607 Phƣơng pháp rút trích nhân tố: Principal Components
Phƣơng pháp xoay nhân tố: Varimax with Kaiser Normalization Hệ số truyền tải nhỏ hơn 0,5 bị loại
Nguồn: Kết quả phân tích c a tác giả
3.5. M h nh điều chỉnh
Sau khi phân tích nhân tố, các biến quan sát PU1, PU2, PU3 bị loại khỏi mô hình nghiên cứu. Tuy nhiên, các biến độc lập đƣợc giữ nguyên nhƣ mô hình dự kiến.
Hình 3.1. Mô hình nghiên cứu điều chỉnh
Nguồn: Đề xuất c a tác giả
Các giả thuyết của mô hình nghiên cứu: