Stt Mã hóa Biến quan sát Nguồn
Nhận thức hữu ích
01 NTHI1 Mua mỹ phẩm làm đẹp trên ứng dụng Shopee giúp việc mua hàng của tôi thuận tiện hơn
Hasslinger và các cộng sự (2007)
Burke (1997)
Carson et al. (1996) 02 NTHI2 Mua mỹ phẩm làm đẹp shopee giúp tôi dễ
03 NTHI3 Mua mỹ phẩm làm đẹp trên ứng dụng Shopee giúp tôi tiết kiệm thời gian
Darian (1987)
04 NTHI4 Tôi có thể mua mỹ phẩm trên Shopee bất kỳ lúc nào
05 NTHI5 Mua mỹ phẩm làm đẹp trên ứng dụng Shopee giúp tôi tiết kiệm chi phí đi lại
Giá cả
01 GC1 Giá các sản phẩm làm đẹp trên Shopee rất hợp lý
Hasslinger và các cộng sự 2007
Jiang và Rosenbloom 2005
02 GC2 Giá sản phẩm trên trang TMĐT Shopee rẻ hơn giá sản phẩm trên trang TMĐT khác 03 GC3 Tôi tin rằng mua mỹ phẩm làm đẹp trên ứng
dụng Shopee thì rẻ hơn mua tại cửa hàng 04 GC4 Mua các sản phẩm làm đẹp khi có Flash Sale
tại Shopee có những ưu đãi tốt về giá 05 GC5 Mua các sản phẩm làm đẹp tại Shopee
tôi được hưởng ưu đãi miễn phí vận chuyển
Ảnh hưởng xã hội
01 AHXH1 Đánh giá của khách hàng mua trước ảnh hưởng đến ý định mua sản phẩm làm đẹp trên Shopee
Setiadi và Kolip 2013
02 AHXH2 Quảng cáo trên các phương tiện truyền thông ảnh hưởng đến ý định mua sản phẩm làm đẹp trên Shopee của tôi
Bhattacherjee 2000 Hsu và Chiu 2004 Lin 2007
03 AHXH3 Người nổi tiếng sử dụng sản phẩm làm đẹp trên Shopee ảnh hưởng đến ý định của tôi 04 AHXH4 Bạn bè có ảnh hưởng đến tôi khi mua các
sản phẩm làm đẹp trên Shopee
05 AHXH5 Đồng nghiệp khuyến khích tôi mua sản phẩm làm đẹp trên Shopee
Động lực hưởng thụ
01 ĐLHT1 Tôi cảm thấy thoải mái khi mua sản phẩm làm đẹp trên ứng dụng Shopee
Nguyễn Thị Hồng Hạnh và cộng sự, 2019
Analysys 2018 Hsu, Lin 2016 02 ĐLHT2 Khi mua sản phẩm làm đẹp trên ứng dụng
Shopee thể hiện bản thân được cập nhật xu thế hiện đại
03 ĐLHT3 Tôi cảm thấy vui khi mua sản phẩm làm đẹp trên ứng dụng Shopee
04 ĐLHT4 Mua sản phẩm làm đẹp trên Shopee có tính giải trí cao
Nhận thức rủi ro
01 NTRR1 Chất lượng của sản phẩm làm đẹp khi mua qua trang thương mại Shopee không đạt yêu cầu như mong đợi
Park, J, Ahn, J. & Lee, D 2001
02 NTRR2 Tôi có khả năng mua phải mua hàng giả khi mua sản phẩm làm đẹp trên Shopee
Jarvenpaa và cộng sự, 2000
Mayer và cộng sự, 1995
03 NTRR3 Tôi có khả năng mua phải hàng cận hạn sử dụng khi mua sản phẩm làm đẹp trên Shopee
04 NTRR4 Thông tin cá nhân của tôi bị tiết lộ khi mua sản phẩm làm đẹp trên Shopee
05 NTRR5 Tôi lo ngại về độ an toàn của hệ thống thanh toán trực tuyến của các trang web
Ý định mua mỹ phẩm
01 YDMMP1 Tôi chủ động tìm hiểu thông tin về sản phẩm làm đẹp trên Shopee Simamora 2013 Ferdinand 2006 Pavlou, 2003 Percy và Rossiter 1997;
02 YDMMP2 Khi chọn mua sản phẩm làm đẹp thì Shopee là trang TMĐT mà tôi nghĩ tới
03 YDMMP3 Tôi có dự định mua các sản phẩm làm đẹp trên trang TMĐT Shopee trong thời gian tới 04 YDMMP4 Tôi đã lên kế hoạch mua sản phẩm làm đẹp trên Shopee để trải nghiệm trang TMĐT tuyệt vời trong tương lai gần
3.4.2. Thiết kế bảng câu hỏi
Thang đo trong nghiên cứu được kế thừa từ các thang đo đã có trong các nghiên cứu trước, được điều chỉnh và bổ sung cho phù hợp với đề tài nghiên cứu. Nội dung bảng câu hỏi xoay quanh về vấn đề liên quan đến ý định mua mỹ phảm trên ứng dụng Shopee. (Chi tiết bảng câu hỏi tham khảo phụ lục 1).
Về nội dung, bảng câu hỏi được thiết kế gồm 3 phần: Phần 1: Thông tin sơ khảo nhằm sàn lọc đối tượng khảo sát.
Phần 2: Nội dung chính. Nội dung các câu hỏi này giúp đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua mỹ phẩm trên ứng dụng Shopee của sinh viên Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh.
Phần 3: Thông tin cá nhân
Những thông tin này nhằm cung cấp các đặc điểm nhân khẩu học của đối tượng khảo sát phục vụ cho quá trình nghiên cứu như: giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp... Từ đó rút ra được nhận xét và bổ sung các đề nghị cho đề tài nghiên cứu.
3.5. Phương pháp thu thập dữ liệu
3.5.1 Thông tin thứ cấp
Thông tin thứ cấp được thu thập từ các nguồn tài liệu có sẵn được đăng trên giáo trình, báo, internet và các bài nghiên cứu có liên quan trước đây. Ngoài ra, tác giả còn tham khảo các số liệu từ Cục Thống kê và lý thuyết từ môn học trước như Nghiên cứu trong kinh doanh, hành vi khách hàng để làm cơ sở cho việc định hướng và xây dựng bài nghiên cứu này.
3.5.2 Thông tin sơ cấp
Nguồn thông tin sơ cấp thu thập được thông quan hai giai đoạn: xây dựng thang đo và tiến hành khảo sát bằng bảng câu hỏi. Kế thừa và hiệu chỉnh các thang đo đã được xây dựng từ các mô hình nghiên cứu trước đó để xây dựng thang đo cho mô hình nghiên cứu. Sau đó tiến hành thu thập thông tin sơ cấp bằng cách tổng hợp dữ liệu thông qua bảng câu hỏi khảo sát được thiết kế sẵn.
3.6. Phương pháp phân tích dữ liệu
Thống kê mô tả là phương pháp được dùng để tổng hợp các phương pháp đo lường, mô tả trình bày số liệu được ứng dụng vào lĩnh vực kinh tế. Trong đề tài nghiên cứu này phương pháp thống kê mô tả được dùng để mô tả nhận định các biến nhân khẩu học như: giới tính, trình độ học vấn, thu nhập và các nguồn thông tin khác của khách hàng (sinh viên) mua mỹ phẩm trên ứng dụng Shopee.
3.6.2 Phương pháp kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha nhầm mục đích để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009). Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng >= 0,3 sẽ đạt yêu cầu và tiêu chuẩn chọn thang đo khi hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên.Trong đó các mức giá trị của Alpha: lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được (Nunally & Burnstein
1994). Tuy nhiên trong trường hợp khái niệm đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời
trong bối cảnh đang nghiên cứu thì hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên được chấp nhận. Trong nghiên cứu này, thỏa hai điều kiện trên thì các biến quan sát có thể được xem là chấp nhận và thích hợp để đưa vào phân tích tiếp theo.
3.6.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một phương pháp phân tích định lượng dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến đo lường phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn (gọi là các nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair et al, 2009).
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn. Mộng Ngọc (2008), kiểm định Bartlett (Bartlett’test) xem xét giả thiết Ho có độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0 trong tổng thể. Nếu như kiểm định này có ý nghĩa thống kê, tức là Sig <0,05 thì các quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
Như vậy trong nghiên cứu này phân tích nhân tố phải đảm bảo đủ các điều kiện: Factor Loading > 0,5
0,5 < KMO < 1.
Kiểm định Bartlett có Sig < 0,05..
Phương sai trích > 50%, các nhân tố trích ra giải thích được bấy nhiêu phần trăm cho sự biến thiên của dữ liệu nghiên cứu (Anderson & Gerbing, 1988).
Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) > 1 thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất.
3.6.4 Phương pháp phân tích tương quan Pearson
Mục đích kiểm tra tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập, vì điều kiện hồi quy là trước nhất phải tương quan. Giá trị tuyệt đối của Pearson càng gần đến 1 thì càng tương quan mạnh, hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ. Bên cạnh đó, cần nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau, dấu hiệu đa cộng tuyến sẽ được xem xét khi phân tích hồi quy. Yếu tố cần quan tâm đầu tiên là giá trị sig. Giá trị sig nhỏ hơn 0.05 thì hệ số tương quan r mới có ý nghĩa thống kê, giá trị sig lớn hơn 0.05 nghĩa là không có tương quan giữa 2 biến này, khi đó r dù âm/dương, cao/thấp cũng không mang ý nghĩa gì cả. Hệ số tương quan Pearson (r) có giá trị giao động trong khoảng liên tục từ -1 đến +1, cụ thể:
Tiến về +1 là tương quan dương, tiến về -1 là tương quan âm. Nếu giá trị r tiến gần về 0: tương quan tuyến tính càng yếu. Nếu r =1: tương quan tuyến tính tuyệt đối.
Nếu r=0: cho thấy không có mối tương quan tuyến tính.
3.6.5 Phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính
Các thang đo được đánh giá đạt yêu cầu được đưa vào phân tích hồi quy để kiểm định các giả thuyết. Mô hình hồi quy tuyến tính dùng để nhận diện các yếu tố của người ảnh hưởng tác
động đến ý định mua hàng của khách hàng thế hệ Z, để đưa ra kết luận những yếu tố chính có tác động trực tiếp đến khách hàng và mức độ tác động của từng yếu tố.
Mô hình có dạng như sau:
Yi = β0 +β1X1i + β2X2i + … + βpXpi +ei
Phương pháp phân tích hồi quy cho phép rút ra phương trình hồi quy cuối cùng bao gồm các nhân tố tác động trực tiếp lên ý định mua hàng. Trong nghiên cứu này, khi phân tích hồi quy cần đảm bảo một số nguyên tắc sau:
Bảng Model Summary: Adjusted R Square hay còn gọi là R bình phương hiệu chỉnh, nó phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc, Kiểm tra hệ số tương quan R2 để xét mức độ phù hợp của mô hình; Durbin-Watson (DW) dùng để kiểm định tự tương quan của các sai số kề nhau (hay còn gọi là tương quan chuỗi bậc nhất) có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4.
Bảng ANOVA: Kiểm tra các giá trị Sig. < 0.05 và hệ số F trong bảng ANOVA để kiểm chứng mức độ phù hợp của mô hình hồi quy với tổng thể mẫu.
Bảng Coefficients: Đầu tiên là giá trị Sig kiểm định t từng biến độc lập, sig < 0.05 có nghĩa là biến đó có ý nghĩa trong mô hình; Tiếp theo là hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, trong tất cả các hệ số hồi quy, biến độc lập nào có Beta lớn nhất thì biến đó ảnh hưởng nhiều nhất đến sự thay đổi của biến phụ thuộc; cuối cùng là kiểm tra hệ số phóng đại phương sai VIF có nằm trong đoạn (1;10) để xem xét hiện tượng đa cộng tuyến.
3.6.6 Kiểm định Independent Samples T-Test
Independent Samples T-Test: là một thử nghiệm thống kê kiểm định xem có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các phương tiện trong hai nhóm thống kê không liên quan hay không.
Nếu sig Levene's Test nhỏ hơn 0.05 thì phương sai giữa 2 giới tính là khác nhau, chúng ta sẽ sử dụng giá trị sig T-Test ở hàng Equal variances not assumed:
- Giá trị sig T-Test >= 0.05 thì kết luận: Không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê.
Nếu sig Levene's Test lớn hơn hoặc bằng 0.05 thì phương sai giữa 2 giới tính là không khác nhau, chúng ta sẽ sử dụng giá trị sig T-Test ở hàng Equal variances assumed. - Giá trị sig T-Test < 0.05 thì kết luận: Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê.
- Giá trị sig T-Test >= 0.05 thì kết luận: Không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê.
3.6.7 Kiểm định ANOVA
Phân tích phương sai một yếu tố (Oneway Anova) dùng để kiểm định giả thuyết trung bình bằng nhau của các nhóm mẫu với khả năng phạm sai lầm chỉ là 5%. Đầu tiên, chúng ta xem xét Sig của Levene Statistic ở bảng Test of Homogeneity of Variances, nếu Sig. > 0.05 thì phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính là đồng nhất. Xem bảng ANOVA, nếu Sig. < 0.05 thì có thể kết luận rằng có sự khác biệt trung bình giữa các nhóm biến định tính và ngược lại.
Còn nếu xét Sig của Levene Statistic ở bảng Test of Homogeneity of Variances, nếu Sig. < 0.05 thì phương sai giữa các lựa chọn của biến định tính là không đồng nhất. Thì ta xem bảng Robust Test , nếu sig kiểm định Welch < 0.05 thì có thể kết luận rằng có sự khác biệt trung bình giữa các nhóm biến định tính và ngược lại.
3.7 Tóm tắt chương 3
Chương 3 tác giả trình bày quy trình nghiên cứu, các phương pháp chọn mẫu nghiên cứu để đánh giá mô hình nghiên cứu và thang đo cho bài nghiên cứu. Đồng thời trình bày các phần phương pháp phân tích dữ liệu như: phương pháp thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy, phân tích tương quan, hồi quy tuyến tính, anova...
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Quy trình nghiên cứu
Hình 3.1: Sơ đồ tiến trình nghiên cứu
Nguồn: tác giả đề xuất
Xác định đề tài nghiên cứu
Nghiên cứu sơ bộ
Nghiên cứu chính thức Mô hình đề xuất và giả thuyết Bảng câu hỏi chính thức Thang đo nháp Cơ sở lý thuyết Xác định mục tiêu nghiên cứu Báo cáo Thống kê mô tả Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha Phân tích nhân tố khám phá
Phân tích hồi quy đa biến
3.2 Phương pháp nghiên cứu
3.2.1 Phương pháp nghiên cứu định tính
Phương pháp nghiên cứu định tính sử dụng để tham khảo các bài nghiên cứu trước đây, bài báo, tạp chí khoa học trong nước và nước ngoài liên quan đến đề tài, tham khảo giáo trình Xử lý dữ liệu nghiên cứu SPSS for Windows do Nguyễn Minh Tuấn, Hà Trọng Quang và Nguyễn Vũ Vân Anh (2015) biên soạn. Cùng với đó, tác giả kế thừa cơ sở lý luận, mô hình nghiên cứu và thang đo của các nhà nghiên cứu trước để làm căn cứ đưa ra cơ sở lý luận, xây dựng và hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu, thang đo cho phù hợp với ý định mua mỹ phẩm trên ứng dụng Shopee của sinh viên. Với việc sử dụng phương pháp định tính đã giúp cho đề tài nghiên cứu có những lập luận chặt chẽ, rõ ràng và minh bạch hơn. Kết quả nghiên cứu tác giả đã xây dựng thành công mô hình nghiên cứu đề xuất gồm 5 nhân tố độc lập (Nhận thức hữu ích, Giá cả, Ảnh hưởng xã hội, Động lực hưởng thụ, Nhận thức rủi ro), 1 biến phụ thuộc (Ý định mua mỹ phẩm trên ứng dụng shopee) và thiết kế thang đo, bảng câu hỏi sơ bộ để thực hiện khảo sát phục vụ nghiên cứu định lượng.
3.2.2 Phương pháp nghiên cứu định lượng
Phương pháp nghiên cứu định lượng được thực hiện bằng cách khảo sát trực tuyến 240 người sinh viên Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh, do tác giả khảo sát có câu hỏi gạn lọc đã thu về 210 mẫu khảo sát hợp lệ.
Dữ liệu thu thập được tác giả mã hóa và tiến hành xử lý số liệu bằng phần mềm SPSS 20. Tác giả tiến hành đánh độ tin cậy của thang đo bằng các phương pháp thống kê mô tả, kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan Pearson và phân tích hồi quy tuyến tính. Trong đó, kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA được thực hiện để loại biến không đạt yêu cầu, đánh gia độ tin cậy và giá trị các thang đo trong mô hình nghiên cứu. Sau đó điều chỉnh thang đo phù hợp, tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính để đo lường mức độ tác động của các nhân tố, kiểm định các giả