Nhân tố Kí hiệu Nội dung Nguồn
Vị trí
VT1
Tôi ưu tiên chọn quán cà phê có thể nhìn
được cảnh đẹp để học tập. Nhóm nghiên cứu
VT2
Tôi ưu tiên học tại những quán cà phê thuận tiện di chuyển.
Jaravara & Chitando (2013)
VT3 Tôi ưu tiên chọn quán cà phê ở những vị trí có an ninh tốt để học tập.
Jaravara & Chitando (2013)
VT4 Tôi ưu tiên học tại những quán cà phê gần nhà hoặc gần trường.
Jaravara & Chitando (2013)
Sản phẩm
SP1
Tôi chọn tới để học bài ở những quán cà phê có hương vị nước uống ngon, đặc biệt theo công thức riêng.
Liem, Aydin and Zandstra’s
(2012)
SP2
Tôi chọn học ở những quán cà phê có đa dạng thức uống và đồ ăn đi kèm để lựa chọn.
Nhóm nghiên cứu
SP3
Tôi chọn học bài ở những quán cà phê mà nước uống và đồ ăn có độ ngon phù hợp với giá cả.
Kotler (1999)
SP4
Tôi chọn học bài ở những quán cà phê có chất lượng nước uống và đồ ăn đảm bảo an toàn vệ sinh thực phẩm.
Nhóm nghiên cứu
Không gian KG1
Tôi chọn những quán cà phê có không gian thông thoáng, sạch sẽ
Smith & Burns, (1996)
KG2
Tôi chọn những quán cà phê có âm thanh
dễ chịu. Song Pil Lee &
KG3
Tôi chọn những quán cà phê có ánh sáng đầy đủ, trang trí đẹp.
Fisher’s (1994)
KG4
Tôi chọn những quán có bàn ghế phù hợp giúp tôi ngồi đúng tư thế, rộng rãi, mát mẻ để học tập.
Pugazhenthi (2010).
KG5
Tôi chọn những quán cà phê có wifi
mạnh. Nhóm nghiên cứu
Xã hội
XH1
Những quán cà phê tôi chọn tới để học bài là nhờ sự giới thiệu của bạn bè, người thân.
Kotler&Amstrong
XH2
Tôi thường tới những quán cà phê có nhiều review tốt trên mạng xã hội để học bài
Nhóm nghiên cứu
XH3
Tôi muốn thử đến những quán cà phê được xuất hiện nhiều trên quảng cáo, phim ảnh để học bài.
Nhóm nghiên cứu
XH4
Khi đi học bài, tôi thích đến những quán cà phê lớn, có thương hiệu,...hơn là những quán nhỏ.
Perreau (2014)
Dịch vụ
DV1 Tôi chọn quán cà phê phục vụ nhanh chóng và chính xác.
Pugazhenthi (2010)
DV2
Tôi chọn quán cà phê mà tôi có voucher hoặc thường xuyên giảm giá làm địa điểm học tập.
DV3 Tôi chọn quán cà phê có nhân viên sạch sẽ, gọn gàng, ưa nhìn.
Dalle (2015).
DV4
Tôi chọn quán cà phê có nhân viên thân thiện, nhiệt tình, lắng nghe góp ý từ khách hàng. The Cook (2002) Quyết định lựa chọn của khách hàng QD1
Tôi không đặt yêu cầu quá cao trong việc
lựa chọn quán cà phê để học tập. Wright (2006)
QD2
Tôi ra quyết định dễ dàng khi muốn chọn
quán cà phê để học tập. Nhóm nghiên cứu
QD3
Tôi sẽ tiếp tục hoặc bắt đầu chọn quán cà phê để học tập trong tương lai.
Salomon (2004) trang 305
(Nguồn: Nhóm nghiên cứu tổng hợp)
4.3. Nghiên cứu chính thức
4.3.1. Phương pháp chọn mẫu
Theo PGS Nguyễn Đình Thọ, kích thước mẫu tối thiểu cho phân tích nhân tố khám phá là 50, tốt hơn là 100. Theo PGS Nguyễn Đình Thọ, kích thước mẫu đối với phân tích hồi quy đa biến phụ thuộc vào nhiều yếu tố. Một công thức kinh nghiệm dùng để tính kích thước mẫu là: n ≥ 50+8p (n: kích thước mẫu; p: số biến độc lập)
Nghiên cứu này có 5 biến độc lập. Theo công thức trên, kích thước mẫu hợp lý cần lớn hơn 90 (=50+8x5).
Nhóm nghiên cứu chọn kích thước mẫu 200 cho đề tài nghiên cứu để đảm bảo tính đại diện cho mẫu trong quá trình nghiên cứu.
4.3.2. Phương pháp thu thập dữ liệu
Để thu thập dữ liệu với kích cỡ mẫu là 200, nhóm nghiên cứu lựa chọn phương pháp chọn phi xác suất với hình thức chọn mẫu thuận tiện là khảo sát trực tuyến. Theo đó, bảng hỏi trực tuyến sẽ được gửi cho bạn bè, người quen là sinh viên học tập tại địa bàn TP.HCM.
Cuộc khảo sát được thực hiện trong 42 tiếng ngày từ lúc 20h ngày 9/10/2021 đến 15h ngày 11/10/2021. Sau đó, nhóm đã chọn ra các mẫu trả lời hữu ích nhất để nhập vào chương trình SPSS 28.0 và phân tích dữ liệu.
4.3.3. Phương pháp phân tích dữ liệu
4.3.3.1. Thống kê mẫu nghiên cứu
Sau khi có được dữ liệu thu thập từ khảo sát qua bảng hỏi, nhóm đã tổng hợp, tóm tắt, phân tích theo từng nhóm đặc trưng bao gồm giới tính, năm đại học. Đồng thời, tiến hành loại bỏ bảng trả lời thiếu logic có thể phát hiện bằng mắt thường. Các bảng trả lời phù hợp sẽ được tiếp tục được mã hóa và phân tích bằng phần mềm SPSS 28.0.
4.3.3.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Nhóm nghiên cứu đo lường độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha giúp loại bỏ các biến quan sát, những thang đo không có giá trị nghiên cứu sâu. Cụ thể, hệ số này kiểm định thống định thống kê về mức độ chặt chẽ các biến quan sát trong thang đo tương quan với nhau dựa trên sự tính toán phương sai của từng biến quan sát và tính tương quan điểm của từng biến quan sát với điểm của tổng các biến quan sát còn lại của phép đo (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Biến quan sát đạt yêu cầu về độ tin cậy bảo đảm khi có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) lớn hơn hoặc bằng 0.3. Điều này đồng nghĩa, các biến có hệ số tương quan nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại ra khỏi thang đo.
Về mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha, nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng thang đo lường rất tốt từ 0.8 trở lên đến gần 1, từ 0.7 đến gần 0.8 là thang đo sử dụng tốt. Trong đó, hệ số Alpha từ 0.6 trở lên là chứng tỏ thang đo lường đủ điều kiện có thể sử dụng (Peterson, 1994 và Slater, 1995). Chính vì vậy, hệ số Alpha từ 0.6 trở lên là chấp nhận sử dụng được trong bài nghiên cứu này.
4.3.3.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) là phương pháp được sử dụng để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu thành một tập nhỏ hơn các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cụ thể, dưới đây là các tiêu chí trong phân tích nhân tố khám phá EFA:
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy): Đây là chỉ số dùng
lên (0.5 ≤ KMO ≤ 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp. Phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với tập dữ liệu đang nghiên cứu nếu chỉ số KMO nhỏ hơn 0.5.
Kiểm định Bartlett (Barlett’s test of sphericity): Dùng để xem xét các biến quan sát trong
nhân tố có tương quan với nhau hay không. Nếu Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (sig Bartlett’s Test < 0.05), thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Trị số Eigenvalue: Hệ số Eigenvalue là tiêu chí được sử dụng để xác định số lượng nhân
tố trong phân tích EFA. Cụ thể, những nhân tố nào có Eigenvalue ≥ 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.
Tổng phương sai trích (Total Variance Explained): Thang đo được chấp nhận khi tổng
phương sai trích lớn hơn 50%. Thỏa điều kiện này, chúng ta kết luận mô hình EFA 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 (Factor loading): Giá trị này biểu thị mối quan hệ tương quan giữa biến
quan sát với nhân tố. Hệ số tải nhân tố càng cao thì tương quan giữa biến quan sát đó với nhân tố càng lớn và ngược lại. Thực tế áp dụng, hệ số tải 0.45 hoặc 0.5 được sử dụng làm mức tiêu chuẩn với cỡ mẫu trong khoảng (120;350) . Nhóm khảo sát có 200 mẫu nên chọn hệ số tải bằng 0.5.
4.3.3.4. Phân tích tương quan Pearson
Hệ số tương quan Pearson được sử dụng để lượng hoá mức độ chặt của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng vì điều kiện để phân tích hồi quy thì biến độc lập và biến phụ thuộc phải tương quan với nhau. Tuy nhiên, tương quan Pearson chỉ xét mối liên hệ tuyến tính, không đánh giá các mối liên hệ phi tuyến. Đồng thời, không có sự phân biệt vai trò giữa hai biến, tương quan giữa biến độc lập với biến phụ thuộc cũng như tương quan giữa hai biến độc lập với nhau.
Trước khi xem xét tới giá trị tương quan Pearson, cần đánh giá sig có đạt yêu cầu nhỏ hơn 0.05 trước để xác định mối tương quan giữa hai biến là có ý nghĩa. Sau đó mới đánh giá tương quan Pearson, cụ thể, tương quan Pearson dao động trong khoảng (-1;1), trong đó tiến về 1 và -1 thì tương quan tuyến tính càng mạnh, càng chặt chẽ. Tương quan Pearson bằng 1 sẽ có tương quan tuyến tính tuyệt đối. Trong khi đó tương quan tuyến tính càng yếu nếu pearson càng tiến về 0 và cuối cùng pearson bằng 0 thể hiện không có mối quan hệ tuyến tính.
4.3.3.5. Phân tích hồi quy đa biến
Phân tích tương quan Pearson được thực hiện giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập nhằm khẳng định có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, nhóm nghiên cứu tiến hành mô hình hoá mối quan hệ này bằng phương pháp phân tích hồi quy đa biến. Cụ thể, xem xét các biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc được xét riêng cho từng biến độc lập. Khi mức ý nghĩa của hệ số hồi quy nhỏ hơn 0,05 (Sig.<0,05), có nghĩa độ tin cậy là 95%, được kết luận tương quan có ý nghĩa thống kê giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
Phân tích hồi quy đa biến để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình, phương pháp được sử dụng là phương pháp đưa vào lần lượt “Enter” để đánh giá các tiêu chí trong phân tích hồi quy đa biến như sau:
Các nhà nghiên cứu thường sử dụng hệ số R2 (R Square) để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu.
Kiểm định F trong bảng phân tích phương sai sẽ cho biết biến phụ thuộc có mối liên hệ với toàn bộ biến độc lập hay không (nếu Sig. < 0.05, mô hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu và có thể sử dụng được).
Phân tích, ANOVA nhằm đánh giá sự khác biệt giữa các nhân tố, phân tích ANOVA cho thấy trị số F có mức ý nghĩa Sig. Nếu Sig. <0.05 thì mô hình hồi quy phù hợp với dữ liệu thu thập được và các biến đưa vào đều có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95%.
Trị số Durbin-Watson dùng để kiểm tra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất với biến thiên nằm trong khoảng (0;4). Trong đó, nếu giá trị càng nhỏ, cần về 0 thì sai số có tương quan thuận, và ngược lại càng gần về 4 thì phần sai số có tương quan nghịch. Giá trị sig của kiểm định t để kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy. Trong đó, sig kiểm định t của hệ số hồi quy của biến độc lập có giá trị nhỏ hơn 0.05, ta xác định được biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc.
Hệ số phóng đại phương sai VIF giúp kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, cụ thể nếu VIF của một biến độc lập lớp hơn 10 tức có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra. Tuy nhiên trong thực tế, nếu VIF lớn hơn 2 thì rất có khả năng có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Trong trường hợp này cần tìm cách khắc phục để mô hình có ý nghĩa.
Sơ kết Chương 4
Từ mô hình đề xuất trong chương 2, nhóm tiến hành thiết kế nghiên cứu lần lượt từ xây dựng thang đo sơ bộ, thiết kế bảng hỏi, tiến hành nghiên cứu. Trong đó, nhóm nghiên cứu thiết lập được
thang đo chính thức gồm 5 nhân tố độc lập là Vị trí, sản phẩm, Không gian, Xã hội, Dịch vụ và 1 nhân tố quyết định được dùng làm biến phụ thuộc (quyết định chọn quán cà phê để học bài của khách hàng). Chính thức thu thập dữ liệu với với 200 mẫu khảo sát có ý nghĩa thống kê tạo cơ sở cho phương pháp nghiên cứu định lượng, được tiến hành và phân tích ở chương 4.
Chương 5. Kết quả nghiên cứu
5.1. Thống kê mô tả
Mẫu thu thập theo phương pháp chọn phi xác suất với hình thức chọn với mẫu thuận tiện. Kích cỡ mẫu đã được phân tích định lượng trên phần mềm SPSS 28.0 là 200 mẫu.