CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.5. Nghiên cứu định lượng
Sử dụng nghiên cứu theo phương pháp định lượng để khảo sát trực tiếp người tiêu dùng nhằm thu thập dữ liệu thông qua bảng câu hỏi khảo sát. Cùng với các thơng tin tìm kiếm và tổng hợp được để đánh giá độ giá trị thang đo, độ tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích hồi quy tuyến tính, phân tích nhân tố EFA, phân tích tương quan Pearson, kiểm định thang đo và kiểm định sự phù hợp của mơ hình.
Với nghiên cứu định lượng sơ bộ, tác giả thực hiện cuộc phỏng vấn tay đơi với nhóm khách hàng gồm 30 người tiêu dùng đã và đang hoặc sắp có ý định mua sản phẩm hữu cơ qua mạng. Các dữ liệu thu thập được sử dụng để kiểm định độ tin cậy của thang đo trước khi thực thực hiện nghiên cứu chính thức ở phạm vi rộng hơn. Ở nghiên cứu định lượng chính thức, với mong muốn rằng có thể kiểm định lại các lý thuyết trong mơ hình nghiên cứu, cũng như đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến ý định mua sản phẩm hữu cơ qua mạng. Vì thế, tác giả tiến hành bằng cách gửi các bảng câu hỏi cho nhóm đối tượng khảo sát mà tác giả chú ý đến để phân tích và thu thập dữ liệu.
3.5.1. Phương pháp chọn mẫu
Trong phân tích nhân tố khám phá (EFA), Hair & cộng sự (1998) cho rằng kích thước mẫu tối thiểu được xác định dựa vào 2 yếu tố là: mức tối thiểu và số lượng biến đưa vào phân tích của mơ hình. Vì thế, cỡ mẫu tối thiểu mà nhóm tác giả đưa ra là N ≥ 5*x (trong đó x: tổng số biến quan sát). Ứng dụng vào mơ hình mà tác giả đang nghiên cứu gồm 25 biến quan sát. Như vậy, cỡ mẫu dự kiến mẫu tối thiểu là 25*5=125.
Bên cạnh đó, để phân tích hồi quy đối với hồi quy bội đạt được kết quả tốt nhất, cặp đôi tác giả Tabachnick & Fidell (1991) lại nhận định rằng kích cỡ mẫu phải thỏa mãn cơng thức N ≥ 8m+50 (với N là kích cỡ mẫu và m là biến độc lập của mơ hình). Ở bài nghiên cứu này, tác giả chọn kích thước mẫu đủ lớn để thỏa mãn cả hai điều kiện của phương pháp hồi quy bội và phương pháp nghiên cứu nhân tố EFA. Qua đó, tác giả sẽ tiến hành gửi 250 bảng câu hỏi khảo sát bằng biểu mẫu đến nhóm khách hàng trẻ tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh.
3.5.2. Thu thập dữ liệu
Tác giả thực hiện việc thu thập dữ liệu với kích cỡ mẫu là 250 đối tượng. Do đặc điểm của đối tượng nghiên cứu và để thực hiện mục tiêu nghiên cứu của đề tài, trong năng lực có hạn của bản thân tác giả nên đã lựa chọn phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Vì để đảm bảo tính đại diện của các mẫu nghiên cứu, tác giả đã cố gắng chọn lựa các mẫu cư trú trên từng địa bàn khác nhau tại Thành phố Hồ Chí Minh. Cơng cụ chính để thu thập dữ liệu là bảng câu hỏi thu thập từ nhóm đối tượng mà tác giả đã chú ý đến. Mỗi câu hỏi được đo lường dựa trên thang đo Likert 5 thang điểm. Sau 2 tháng tiến hành thực hiện thu thập dữ liệu, sẽ phân tích dữ liệu để lựa chọn ra các mẫu trả lời hữu ích nhất để ứng dụng các số liệu vào chương trình SPSS 20.0 .
3.5.3. Phương pháp phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu là phần quan trọng nhất trong bất kỳ nghiên cứu nào. Để phân tích các dữ liệu đã thu thập được nghiên cứu đã kiểm định thang đo sơ bộ bằng phân
tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích hồi quy đa biến, phân tích phương sai ANOVA và sử dụng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha. Bên cạnh đó, tác giả đã phân tích dữ liệu dựa trên các biến nhân khẩu để phân tích sự khác biệt giữa các nhóm sau: Nam và Nữ, độ tuổi, trình độ học vấn và chun mơn cơng việc, thu nhập cao và thu nhập thấp.
3.5.3.1. Đánh giá hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang (2009), cho rằng sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố khám phá EFA để có thể loại các biến khơng phù hợp, vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả. Ngoài ra, tác giả Nunnally, J. (1978) nhận định rằng nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng Corrected Item - Total Correlation ≥ 0.3 thì biến đó đạt u cầu.
Bên cạnh đó, nhóm tác giả Hồng Trọng & Chu Mộng Ngọc (2008) chia sẻ rằng, nhiều nhà nghiên cứu đồng ý với quan điểm mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha: • Từ 0.8 đến gần bằng 1: thang đo lường rất tốt.
• Từ 0.7 đến gần bằng 0.8: thang đo lường sử dụng tốt. • Từ 0.6 trở lên: thang đo lường đủ điều kiện.
3.5.3.2. Phân tích nhân tố khám phá
Theo DeCoste (1998) nhận định rằng, EFA được sử dụng khi một nhà nghiên cứu muốn khám phá số lượng mà các yếu tố ảnh hưởng đến các biến và để phân tích biến nào dường như ‘đi đôi’ với nhau. Để thực hiện một phân tích nhân tố, phải có đơn biến và tính chuẩn mực đa biến trong dữ liệu đã thu thập (Child, 2006). Ngồi ra, theo nhóm nghiên cứu của Hair & cộng sự (2009) đã chia sẻ các tiêu chí mà các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến như sau:
Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser - Meyer - Olkin) là một chỉ số được sử dụng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Để phân tích nhân tố là phù hợp thì điều kiện đủ của chỉ số KMO phải nằm trong khoảng 0.5 ≤ X ≤ 1. Nếu chỉ số này nhỏ hơn 0.5 (KMO<0.5) thì phân tích hồn tồn khơng thích hợp với các dữ liệu nghiên cứu.
Thứ hai, ở kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) dùng để xem xét các biến quan sát trong nhân tố có tương quan với nhau hay khơng. Điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là kiểm định mối tương quan của các biến với nhau. Vì thế, nếu kiểm định cho thấy khơng ý nghĩa thì khơng nên áp dụng phân tích nhân tố cho các biến đang xem xét. Nếu kiểm định này có ý nghĩa Sig. < 0.05 thì chứng tỏ các biến quan sát có sự tương quan trong tổng thể.
Thứ ba, để xác định số lượng yếu tố trong phân tích EFA, thường nhắc đến trị số Eigenvalue. Với những yếu tố nào có Eigenvalue ≥ 1 mới có thể giữ lại trong mơ hình đang phân tích.
Thứ 4, nếu tổng phương sai trích (Total Variance Explained) ≥ 0.5 thì mơ hình EFA là phù hợp.
Cuối cùng, trọng số nhân tố hay hệ số tải nhân tố (Factor Loading) là những hệ số tương qua giữa các nhân tố với biến quan sát. Hơn thế nữa, nhóm nghiên cứu cho rằng:
• Factor Loading ở mức ± 0.3: Điều kiện tối thiểu để biến quan sát được giữ lại. • Factor Loading ở mức ±0.5: Biến quan sát có ý nghĩa thống kê tốt.
• Factor Loading ở mức ±0.7: Biến quan sát có ý nghĩa thống kê rất tốt.
3.5.4. Phân tích tương quan, hồi quy và phương sai
Phân tích tương quan Pearson thường sẽ được thực hiện trước khi phân tích hồi quy với mục đích nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Bên cạnh đó, hệ số tương quan Pearson có ký hiệu là r và có giá trị dao động từ -1 ≤ r ≤ 1, chỉ khi mức ý nghĩa Sig. < 0.05, điều đó nghĩa là có sự tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
Để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình, tác giả thực hiện bằng phân tích hồi quy đa biến. Ngồi ra, tác giả Nguyễn Đình Thọ (2013) chia sẻ rằng, phương pháp được sử dụng để nghiên cứu thực hiện hồi quy bội là phương pháp Enter hay còn gọi là phương pháp đồng thời - phương pháp khẳng định tất cả các biến được đưa vào lần lượt trong các nghiên cứu khoa học và đồng thời xem xét các kết quả thống kê liên quan.
Y = β0 + βιCLW + β2AHXH + β3SHI + β4DSD + β5NTRR+e
Trong đó:
• Y - YDM: ý định mua sản phẩm hữu cơ trực tuyến
• CLW - Chất lượng trang Web
• AHXH - Ảnh hưởng xã hội
• SHI - Nhận thức sự hữu ích • DSD- Nhận thức tính dễ sử dụng • NTRR - Nhận thức rủi ro • β0: hằng số • e : sai số/ phần dư • βι, β2, β3, β4, β5: là hệ số hồi quy, hệ số càng lớn thì mức độ tác động càng lớn.
Phân tích phương sai hay cịn được gọi là phân tích ANOVA là một phương pháp thử nghiệm quan trọng và hữu ích. Các nhà phân tích thường sử dụng thử nghiệm ANOVA để xác định ảnh hưởng các biến độc lập đối với biến phụ thuộc trong các nghiên cứu hồi quy. Hơn thế nữa, phân tích ANOVA cho thấy trị số F có mức ý nghĩa Sig. Mơ hình hồi quy sẽ phù hợp với dữ liệu thu thập được nếu Sig. < 0.05.
Trong q trình nghiên cứu, khi có sự khác biệt giữa các nhóm biến định tính và định lượng thì quan sát nhóm nào có giá trị Mean cao hơn thì kết luận nhóm đó tác động đến biến định lượng nhiều hơn.
3.6. Ket luận chương 3
Ở chương 3, tác giả đã mô tả các phương pháp nghiên cứu trong quá trình thực hiện đề tài. Trong bài nghiên cứu này, thang đo sử dụng dựa vào các thang đo đã có ở trong nước và trên thế giới. Song, chúng được điều chỉnh cho phù hợp với người tiêu dùng Việt Nam nói chung và người tiêu dùng ở Thành phố Hồ Chí Minh nói riêng. Dựa vào kết quả nghiên cứu định tính với phương pháp thảo luận nhóm từ 5- 11 người và thơng qua nghiên cứu định tính tác giả đã hoàn thiện bảng câu hỏi để làm cơng cụ cho nghiên cứu định lượng. Qua đó, nghiên cứu này gồm 6 khái niệm được hình thành: (1) Chất lượng trang Web (CLW), (2) Ảnh hưởng xã hội (AHXH), (3) Nhận thức sự hữu ích (SHI), (4) Nhận thức tính dễ sử dụng (DSD), (5) Nhận thức rủi ro (NTRR), (6) Ý định mua sản phẩm hữu cơ trực tuyến (YDM). Nghiên
Số lượng Tỷ lệ (%) Shopee.vn 218 97.6% Lazada.vn 189 84.7% SpeedL(Lotte) 138 61.9% Go!(BigC) 152 68.1% Tiki 121 54.2% Kingfood 90 40.3%
cứu định lượng được thực hiện trên quy mô là 250 mẫu và dữ liệu được xử lý thông qua phần mềm SPSS 20. Ket quả phân tích các thơng tin đã thu thập sẽ được trình bày trong chương tiếp theo.
CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Ở chương này, tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu bằng phương pháp thống kê mô tả đối tượng khảo sát, kiểm định mối liên hệ và mức độ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc.
4.1. Ket quả nghiên cứu
4.1.1. Thơng tin mẫu nghiên cứu
Dưới hình thức gửi bảng câu hỏi khảo sát cho nhóm đối tượng mà tác giả chú ý và các mẫu được thu thập theo phương pháp thuận tiện. Thông qua việc tổng hợp và sàng lọc với 250 mẫu khảo sát, có 223 mẫu hợp lệ. Vì thế, tác giả đã tiến hành nhập vào phần mềm Excel và tiếp tục phân tích định lượng trên SPSS 20.0.
4.1.2. Thông tin nhận biết việc quyết định mua sản phẩm hữu cơ trực tuyến4.1.2.1. Tỉ lệ nhận biết các trang Web/ app thương mại điện tử bán sản phẩm 4.1.2.1. Tỉ lệ nhận biết các trang Web/ app thương mại điện tử bán sản phẩm hữu cơ trực tuyến phổ biến tại Việt Nam
Trong bài khảo sát, ở mục này, với 223 mẫu có sự lựa chọn nhiều hơn 1, trang Web bán sản phẩm hữu cơ trực tuyến được nhiều người biết đến nhất là Shopee.vn với 97.6%, tiếp đến là Lazada.vn với 84.7%, SpeedL(Lotte) với 61.9%, Go!(BigC) với 68.1%, Tiki.vn với 54.2% và cuối cùng là trang Web của chuỗi siêu thị thực phẩm sạch Kingfood với 40.3%.
Chỉ tiêu Số lượng Tỷ trọng (%) Giới tính Nam TT 32. 7 "NỮ 15 0 67. 3 Tổng 22 3 100. 0 Độ tuổi Từ 18-22 12 5. 4 Từ 23-25 66 29. 6 Từ 26-28 10 0 44. 8 Từ 29-35 45 20. 2 Tổng 22 3 100.0 Nghề nghiệp
Nhân viên văn phòng 85 38.
1 Kinh doanh 70 31. 4 Lao động phổ thông 18 8. 1 Sinh viên 12 5. 4 Nội trợ 38 17. 0 Tổng 22 3 100.0 Trình độ Trung học phổ thơng (Cấp3) 11 4. 9 Trung cấp 74 33. 2 Cao đẳng/Đại học 11 9 53.4 Sau đại học 19 8. 5 Tổng 22 3 100.0 Thu nhập Dưới 3 triệu 12 5. 4 Từ 3 triệu đến 5 triệu 18 8. 1 Từ 5 triệu đến 10 triệu 84 37. 7 Trên 10 triệu 10 9 48.9 Tổng 22 3 100.0 38 Nguồn: Khảo sát (2021)
Các thống kê biến tổng
Nguồn: Tổng hợp kết quả khảo sát trên phân mềm SPSS 20.0
về giới tính: Trong 223 đáp viên tham gia khảo sát, chiếm tỷ trọng lớn nhất là các đáp viên Nữ với 150 người, chiếm tỷ trọng 67.3% và đáp viên Nam chiếm số lượng là 73 người, chiếm tỷ trọng 32.7%. Có thể thấy số lượng đáp viên theo giới tính có mức chênh lệch lớn theo hướng đáp viên Nữ nhiều hon đáp viên Nam.
Độ tuổi: tham gia khảo sát có nhiều nhóm thuộc các nhóm tuổi khác nhau nhưng chiếm tỷ trọng lớn nhất là nhóm đáp viên từ 26 đến 28 tuổi với 100 người, chiếm tỷ trọng 44.8%. Kế đến là nhóm từ 23 đến 25 tuổi với 66 người, chiếm tỷ trọng 29.6%; Nhóm đáp viên từ 29-35 tuổi là 45 người, chiếm tỷ trọng 20.2% và cuối cùng là nhóm tuổi từ 18-22 với 12 người, chiếm tỷ trọng 5.4%.
về nghề nghiệp: nhóm nghề nghiệp Nhân viên văn phòng chiếm số lượng lớn nhất với 85 người, chiếm tỷ trọng 38.1%. Kế đến là Kinh doanh với 70 người, chiếm tỷ trọng 31.4%; Nội trợ có 38 người, chiếm tỷ trọng 17%; Lao động phổ thơng có 18 người, chiếm tỷ trọng 8.1% và cuối cùng là nhóm Sinh viên có 12 người, tưong đưong tỷ trọng 5.4%.
về trình độ: nhóm trình độ Cao đẳng/ Đại học chiếm tỷ trọng lớn nhất với 119 người, chiếm tỷ trọng 53.4%. Kế đến là nhóm trình độ Trung cấp với 74 người, chiếm tỷ trọng là 33.2%; Sau đại học có 19 người, chiếm tỷ trọng 8.5% và cuối cùng là nhóm Trung học phổ thông (Cấp 3) với 11 người, tưong đưong tỷ trọng 4.9%.
về thu nhập: nhóm thu nhập trên 10 triệu chiếm số lượng lớn nhất với 109 người, chiếm tỷ trọng 48.9%. Kế đến là nhóm thu nhập từ 5 triệu đến 10 triệu có 84 người, chiếm tỷ trọng 37.7%. Nhóm thu nhập từ 3 triệu đến 5 triệu có 18 người, chiếm tỷ trọng 8.1% và cuối cùng là nhóm dưới 3 triệu có 12 người, chiếm tỷ trọng 5.4%.
4.2. Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha kiểm định độ tin cậy của thang đo, cho phép ta loại bỏ những biến không phù hợp trong mơ hình nghiên cứu. Thứ tự loại biến sẽ được trình bày cụ thể tại Phụ lục 04. Bảng tổng hợp kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha được trình bày như sau:
40
Biến
Trung bình
nếu loại biến Phương sainếu loại biến
Hệ số tương quan biến
tổng
Hệ số cronbach’s alpha khi loại biến Thang đo chất lượng trang Web: Cronbach’s Alpha của nhân tố là 0.614
CLWl ll.5 7 3.l57 .5l .450 CLW2 ll.4 9 3.675 .4ll .534 CLW3 ll.5 2 3.l78 .54 .427 CLW4 ll.9 0 4.0l2 .164 .7l9
Thang đo chất lượng trang Web sau khi loại biến: Cronbach’s Alpha của nhân tố là 0.719 CLWl 7. 97 l.859 .57 .58l CLW2 7. 90 2.29l .46 .7l2 CLW3 7. 93 l.950 .57 .582
Thang đo ảnh hưởng xã hội: Cronbach’s Alpha của nhân tố là 0.680
AHX Hl l0.73 3.630 .47 .607 AHX H2 l0.6 8 3.l7 3 . 72 .433 AHX H3 l0.7 4 4.5 97 .197 .772 AHX H4 l0.62 3.686 .5l .58l
Thang đo ảnh hưởng xã hội sau khi loại biến: Cronbach’s Alpha của nhân tố là 0.772 AHX Hl 7. 22 2.2 06 . 59 .7l0 AHX H2 7.l7 2.337 .59 .700 AHX H4 7.ll 2.286 .62 .668
Thang đo nhận thức sự hữu ích: Cronbach’s Alpha của nhân tố là 0.704