(Nguồn: Nhóm nghiên cứu tổng hợp)
3.4 Nghiên cứu chính thức
Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định lượng này được thực hiện thông qua phương pháp khảo sát trực tuyến khách du lịch tại Thành phố Hồ Chí Minh. Kết quả của nghiên cứu chính thức dùng để kiểm định lại mô hình lý thuyết.
3.4.1 Các bước thực hiện
− Thiết kế bảng câu hỏi, khảo sát thử và tiến hành hiệu chỉnh sao cho bảng câu hỏi rõ ràng nhằm kết quả thu thập được đạt được mục tiêu nghiên cứu.
− Khảo sát chính thức.
24
Sử dụng công cụ Google Form tạo bảng câu hỏi chính thức (đã được hiệu chỉnh qua lần khảo sát thử) khảo sát thông qua Facebook, Email, Zalo. Bảng câu hỏi có giải thích về nội dung để đáp viên có thể hiểu và trả lời chính xác theo những đánh giá của họ.
3.5 Phương pháp chọn mẫu và bảng câu hỏi 3.5.1 Phương pháp chọn mẫu 3.5.1 Phương pháp chọn mẫu
Mẫu nghiên cứu chính thức được chọn theo phương pháp thuận tiện. Đối tượng khảo sát là người dân đang sống tại Thành phố Hồ Chí Minh, tiến hành khảo sát bằng bảng câu hỏi. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), cỡ mẫu tối thiểu là n > 50 + 8*p với p là số biến độc lập. Vậy cỡ mẫu tối thiểu là n > 50 + 8*6 (6 biến độc lập) <=> n > 98. Trong nghiên cứu này, cỡ mẫu nghiên cứu là 314 người.
3.5.2 Mô tả bảng câu hỏi
Bảng câu hỏi trong đề tài có 3 phần: − Phần A gồm các câu hỏi sàng lọc
− Phần B bao gồm một số câu hỏi liên quan đến thông tin cá nhân của người được khảo sát.
− Phần C gồm các câu hỏi nghiên cứu về các yếu tố tác động đến ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến như tính hữu dụng, tính dễ sử dụng, niềm tin, hệ thống thanh toán, truyền miệng điện tử và giá cả.
3.6 Phương pháp phân tích dữ liệu
Sau khi tiến hành khảo sát, dữ liệu sẽ được phân tích bằng phần mềm SPSS phiên bản 20.0. Nghiên cứu sử dụng các phương pháp phổ biến trong kỹ thuật xử lý và phân tích dữ liệu như:
3.6.1 Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Sử dụng Cronbach’s Alpha để kiểm tra độ tin cậy các tham số ước lượng trong tập dữ liệu theo từng nhóm yếu tố trong mô hình. Những biến không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi tập dữ liệu. Hệ số Cronbach’s Alpha cho biết mức độ tương quan giữa các biến trong bảng câu hỏi và được dùng để tính sự thay đổi của từng biến và mối tương quan giữa những biến.
Tiêu chuẩn đánh giá:
25
− Các biến có Cronbach’s Alpha nếu loại biến lớn hơn Cronbach’s Alpha sẽ bị loại. − Thang đo sẽ được chọn khi hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6.
Tiến hành loại từng biến, rồi chạy lại kiểm định thang đo, xác định lại hệ số Cronbach’s Alpha để quyết định là biến tiếp theo có bị loại hay không.
3.6.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Các biến sau khi được kiểm định thang đo và loại bỏ các biến không đảm bảo độ tin cậy, sẽ được đưa vào phân tích nhân tố để xác định lại thang đo, điều này sẽ giúp đánh giá chính xác hơn các thang đo, loại bỏ bớt các biến đo lường không đạt yêu cầu và làm cho thang đo đảm bảo tính đồng nhất.
Phân tích nhân tố được hiểu là nhằm nhóm các biến ít tương quan với nhau thành các nhân tố mà các biến trong đó có sự tương quan với nhau hơn, từ đó hình thành các nhân tố đại diện nhưng vẫn mang đầy đủ thông tin so với số lượng biến ban đầu. Phân tích nhân tố bao gồm các bước:
Bước 1: Kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tố đối với các dữ liệu ban đầu bằng chỉ số KMO (Kaiser– Meyer– Olkin) và giá trị thống kê Barlett.
Tiêu chuẩn đánh giá: − Chỉ số KMO > 0,5
− Mức ý nghĩa quan sát nhỏ (sig < 0,05)
➢ Các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau và phân tích nhân tố (EFA) là thích hợp.
Bước 2: Tiếp theo, phương pháp trích nhân tố và phương pháp xoay nhân tố sẽ được tiến hành để xác định số lượng các nhân tố được trích ra và xác định các biến thuộc từng nhân tố. Tiêu chuẩn đánh giá:
− Chỉ những nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 sẽ được giữ lại trong mô hình phân tích, vì những nhân tố này có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn so với những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1.
− Tổng phương sai trích lớn hơn 50% để chứng tỏ mô hình trên phù hợp với dữ liệu phân tích.
26
− Hệ số Factor loading: là hệ số tương quan đơn giữa biến và nhân tố. Điều kiện: hệ số factor loading > 0,5. Biến sẽ thuộc nhân tố nào mà tại đó biến có hệ số factor loading lớn nhất. Những biến nào không thoả các tiêu chuẩn trên sẽ bị loại.
Bước 3: Kiểm định lại độ tin cậy của thang đo các nhân tố này bằng hệ số Cronbach’s Alpha.
3.6.3 Phân tích tương quan - hồi quy
Phân tích tương quan
Các thang đo được đánh giá đạt yêu cầu được đưa vào phân tích tương quan Pearson và phân tích hồi quy để kiểm định các giả thuyết. Phân tích tương quan Pearson được thực hiện giữa biến phụ thuộc và biến độc lập nhằm khẳng định có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, khi đó việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Giá trị tuyệt đối của Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ. Đồng thời cũng cần phân tích tương quan giữa các biến độc lập với nhau nhằm phát hiện những mối tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập. Vì những tương quan như vậy có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả phân tích hồi quy như gây ra hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Phân tích hồi quy bội
Sau khi kết luận các biến độc lập và biến phụ thuộc có mối quan hệ tuyến tính với nhau có thể mô hình hóa quan hệ nhân quả này bằng hồi quy tuyến tính (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
− Kiểm định sự phù hợp của mô hình thông qua kiểm định F và hệ số R2 hiệu chỉnh. − Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình.
− Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy từng thành phần. Kiểm định giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư: dựa theo biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa; xem giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1.
− Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến thông qua giá trị của dung sai (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Nếu VIF > 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
27
Sử dụng kiểm định T- test và ANOVA một chiều để kiểm định có hay không sự khác nhau trong đánh giá về ý định khởi nghiệp sinh viên các nhóm thống kê bao gồm: giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập.
Tuy nhiên, trước khi thực hiện kiểm định One Way ANOVA cần phải kiểm định Levene's Test sự bằng nhau của các phương sai tổng thể để xem xét mức độ đồng đều của dữ liệu quan sát.
Nếu Sig. < 0,05: Phương sai giữa các nhóm đối tượng khác nhau là khác nhau hay không có phân phối chuẩn thì kiểm định Kruskal Wallis được sử dụng để kết luận cho trường hợp này.
Nếu Sig. ≥ 0,05: Phương sai không khác nhau hay có phân phối chuẩn. Ta sẽ sử dụng kiểm định One Way ANOVA để kết luận.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu nhằm cụ thể hóa cách thực hiện đề tài nghiên cứu để đạt được mục tiêu đề ra. Quy trình này bao gồm hai bước: (1) Nghiên cứu định tính bằng phương pháp chuyên gia nhằm thiết lập bảng câu hỏi để bổ sung, khám phá và hiệu chỉnh một cách đầy đủ và có ý nghĩa các thuộc tính của các yếu tố cần đo và (2) Nghiên cứu định lượng với bảng câu hỏi soạn sẵn, thực hiện bằng việc thu thập thông tin thông qua phương pháp điều tra phỏng vấn người dùng. Phương pháp nghiên cứu định lượng được tiến hành khảo sát 314 người dân tại Thành phố Hồ Chí Minh, sau đó phân tích và xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS.
28
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 sẽ trình bày kết quả nghiên cứu dựa trên dữ liệu thu thập qua khảo sát chính thức. Các phân tích trong chương này gồm có: (1) thống kê mô tả dữ liệu, (2) Đánh giá và kiểm định thang đo thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, (3) Phân tích nhân tố khám phá EFA, (4) Phân tích tương quan Pearson, (5) Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu bằng phương pháp phân tích hồi quy đa biến, (6) Kiểm định sự khác biệt của các biến định tính đến Ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch.
4.1 Thống kê mô tả dữ liệu
Nghiên cứu được tiến hành khảo sát 314 người dân tại địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh.
4.1.1 Kết quả thống kê mô tả về giới tính
Hình 4. 1 Mô tả mẫu theo giới tính
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu điều tra của nhóm nghiên cứu)
Theo kết quả thống kê, nữ giới chiếm 52,2% (164 người) và nam giới chiếm 47,8% (150 người). Qua đó, ta thấy không có sự chênh lệch đáng kể về giới tính trong việc sử dụng dịch vụ đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch.
29
Hình 4. 2 Mô tả mẫu theo độ tuổi
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu điều tra của nhóm nghiên cứu)
Theo kết quả thống kê, đa số người tham gia khảo sát đều nằm trong độ tuổi “Từ 18 đến 35 tuổi” (272 người, chiếm 86,6%). Đây là kết quả hoàn toàn phù hợp vì ở độ tuổi này là những người trẻ tuổi, năng động, am hiểu công nghệ và thích thú với những hoạt động du lịch trải nghiệm. Theo sau đó là nhóm tuổi “Từ 36 đến 55 tuổi” (36 người, chiếm 11,5%). Cuối cùng, nhóm tuổi xuất hiện trong bảng thống kê là nhóm “Trên 55 tuổi” (6 người, chiếm 1,9%).
4.1.3 Kết quả thống kê mô tả về trình độ học vấn
Hình 4. 3 Mô tả mẫu theo trình độ học vấn
30
Theo kết quả thống kê, đa số người tham gia khảo sát có trình độ học vấn “Đại học” (162 người, chiếm 51,6%), tiếp đến là “Sau đại học” (100 người, chiếm 31,8%), “Cao đẳng” (40 người, chiếm 12,7%) và cuối cùng là “THPT & Trung cấp nghề” (12 người, chiếm 3,8%).
4.1.4 Kết quả thống kê mô tả về tình trạng hôn nhân
Hình 4. 4 Mô tả mẫu theo tình trạng hôn nhân
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu điều tra của nhóm nghiên cứu)
Theo kết quả thống kê, đa số người tham gia khảo sát còn “Độc thân” (238 người, chiếm 75,8%) và “Đã kết hôn” (76 người, chiếm 24,2%).
4.1.5 Kết quả thống kê mô tả về nghề nghiệp
Hình 4. 5 Mô tả mẫu theo nghề nghiệp
31
Theo kết quả thống kê, phần lớn người tham gia khảo sát hiện là “Học sinh – Sinh viên” (147 người, chiếm 46,8%), tiếp đến là nhóm đối tượng “Nhân viên văn phòng” (67 người, chiếm 21,3%). Đây là hai nhóm đối tượng chiếm tỉ lệ ưu thế hơn so với các nhóm còn lại như “Nội trợ” (10 người, chiếm 3,2%), “Công nhân” (22 người, chiếm 7%), “Kinh doanh tự do” (45 người, chiếm 14,3%) và nhóm “Công chức, viên chức” (23 người, chiếm 7,3%). Đây là kết quả hoàn toàn hợp lý vì hai nhóm đối tượng “Sinh viên” và “Nhân viên văn phòng” chính là phân khúc khách hàng mục tiêu của các dịch vụ du lịch trực tuyến.
4.1.6 Kết quả thống kê mô tả về thu nhập
Hình 4. 6 Mô tả mẫu theo thu nhập
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu điều tra của nhóm nghiên cứu)
Theo kết quả thống kê, các mức thu nhập được khảo sát chiếm tỉ lệ cao nhất là từ “Dưới 5 triệu/tháng” (102 người, chiếm 32,5%) và “Từ 5 đến 10 triệu/tháng” (123 người, chiếm 39,2%). Kết quả trên hoàn toàn phù hợp với khách hàng mục tiêu của dịch vụ đặt phòng trực tuyến là những người có thu nhập ở mức trung bình khá. Với mức thu nhập này họ có thể vừa thỏa mãn nhu cầu du lịch của mình nhưng vẫn đáp ứng được tiêu chí tiết kiệm chi phí. Theo sau là mức thu nhập “Từ 10 đến 20 triệu/tháng” (62 người, chiếm 19,7%) và chiếm tỉ trọng nhỏ nhất trong các nhóm thu nhập thuộc về mức “Trên 20 triệu/tháng” (27 người, chiếm 8,6%).
4.2 Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Thang đo trước hết sẽ được phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, các biến có hệ số tương quan tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và thang đo được chấp nhận
32
để phân tích trong các bước tiếp theo khi có độ tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên (Nunnally và Burnstein, 1994).
4.2.1 Kiểm định độ tin cậy đối với thang đo Nhận thức tính hữu dụng