Yếu tố Đo lường
Giới tính Nam Nữ Độ tuổi 18-25 26-33 34-41 42-50 Trên 50 tuổi Trình độ học vấn Phổ thơng - Trung cấp Đại học- Cao đẳng Sau Đại học Nơi ở hiện tại Căn hộ chung cư Nhà riêng Nhà thuê/ Trọ Khác Thu nhập
(VND) Dưới 5 triệu Từ 5-10 triệu
Từ 10-20 triệu
Trên 20 triệu
Nghề nghiệp Sinh viên Lao động phổ thông Nhân viên văn phòng Cán bộ - viên chức Nội trợ Khác Tần suất mua hàng Hầu như không bao giờ Vài lần trong năm Vài lần một tháng Vài lần một tuần Hàng ngày 3.3 Thu thập dữ liệu
Phương pháp chọn mẫu: bài báo cáo sử dụng kỹ thuật chọn mẫu ngẫu nhiên thuận lợi để thu thập dữ liệu định tính. Đối tượng khảo sát là cư dân sinh sống và làm việc tại thành phố Hồ Chí Minh hoặc đã từng sinh sống và làm việc tại đây trong thời điểm đại dịch Covid - 19. Nhóm nghiên cứu tiến hành thu thập dữ liệu bằng hai cách. Thứ nhất sử dụng biểu mẫu trực tuyến để khảo sát tại các hội nhóm mua sắm, diễn đàn, các kênh thơng tin phổ biến như: Facebook, Instagram, Zalo. Cách thứ hai nhóm
nghiên cứu chọn khảo sát trực tiếp với biểu mẫu giấy để dễ lấy được thơng tin từ những nhóm đối tượng ít sử dụng mạng xã hội hoặc khó có thể tiếp cận bởi biểu mẫu trực tuyến như: người ở nhóm tuổi 42-50 và trên 50 tuổi, các đối tượng khơng có liên hệ đến nhóm nghiên cứu.
Để tạo động lực cho các đối tượng tham gia khảo sát trực tuyến chúng tơi chọn cách đính kèm phần thưởng tương ứng với từng độ tuổi: File PDF ôn tập cho đối tượng sinh viên, phiếu giảm giá của những trang thương mại điện tử,... Đối với hiện tượng những form khảo sát được hoàn thành với thái độ bàng quan, cho qua từ các đối tượng nghiên cứu chúng tơi thêm vào khảo sát những câu hỏi mang tính kiểm tra độ tập trung ( ví dụ như hãy chọn số 4 cho câu hỏi này) nhằm lọc đi những form khảo sát thiếu tính chân thực, làm ảnh hưởng đến tính chính xác của kết quả chung.
3.4 Kĩ thuật phân tích
Các thơng số cần chú ý khi phân tích bằng Smart-PLS (Nguồn: Được dịch từ PLS-SEM: Indeed a Silver Bullet, Joe F. Hair, Christian M. Ringle, and Marko Sarstedt).
Mơ hình đo phản xạ:
Độ tin cậy đồng nhất nội bộ: Độ tin cậy tổng hợp phải cao hơn 0,70(trong nghiên cứu thăm dò, 0,60 đến 0,70 được coi là có thể chấp nhận được).
Độ tin cậy của chỉ số: Chỉ số tải phải cao hơn 0,70.
Hiệu lực hội tụ: Phương sai trung bình được trích xuất (AVE) phải cao hơn 0,5. Giá trị biệt thức: AVE của mỗi cấu trúc tiềm ẩn phải cao hơn tương quan bình phương cao nhất của cấu trúc với bất kỳ cấu trúc tiềm ẩn nào khác (Tiêu chí của FornellTHER Larcker).
Một chỉ số tải phải cao hơn tất cả các chỉ số tải chéo của nó.
Mơ hình đo lường hình thành: Kiểm tra từng trọng số của chỉ số (tầm quan trọng tương đối) và tải (tầm quan trọng tuyệt đối) và sử dụng bootstrapping để đánh giá ý
phải bằng số lượng quan sát trong mẫu ban đầu. Giá trị t quan trọng cho thử nghiệm hai đuôi là 1,65 (mức ý nghĩa = 10 phần trăm), 1,96 (mức ý nghĩa = 5 phần trăm), và 2,58 (mức ý nghĩa = 1 phần trăm). Khi tất cả các trọng số chỉ số đều có ý nghĩa, có hỗ trợ theo kinh nghiệm để giữ tất cả các chỉ số. Nếu cả trọng lượng và tải trọng đều khơng đáng kể, khơng có hỗ trợ theo kinh nghiệm để giữ lại chỉ số và mức độ phù hợp về mặt lý thuyết của nó nên được đặt câu hỏi.
Đa giá trị: Mỗi chỉ số giá trị hệ số lạm phát phương sai (VIF) chỉ số nhỏ hơn 5.22
Trọng lượng chỉ số cần được kiểm tra để xác định xem chúng có bị ảnh hưởng bởi sự khơng đồng nhất (quan sát hoặc không quan sát) hay không, dẫn đến hệ số cụ thể nhóm khác nhau đáng kể. Nếu lý thuyết hỗ trợ sự tồn tại của các nhóm dữ liệu thay thế, hãy tiến hành phân tích đa nhóm hoặc người điều hành PLS-SEM. Nếu khơng có lý thuyết hoặc thơng tin nào về các nhóm dữ liệu cơ bản, việc đánh giá sự tồn tại không đồng nhất không quan sát được phải được thực hiện bằng phương pháp PLS (FIMIX- PLS) hữu hạn. Khi nhiều chỉ số được sử dụng để đo lường một cấu trúc hình thành, với một số khơng đặc hiệu, thiết lập hai hoặc nhiều cấu trúc riêng biệt, miễn là có hỗ trợ về mặt lý thuyết cho bước này. Giá trị R2 0,75, 0,50 hoặc 0,25 cho các biến tiềm ẩn nội sinh trong mơ hình cấu trúc có thể được mơ tả là đáng kể, vừa phải hoặc yếu, tương ứng. Sử dụng bootstrapping để đánh giá tầm quan trọng của hệ số đường dẫn. Số lượng mẫu bootstrap tối thiểu là 5.000 và số lượng các trường hợp phải bằng số lượng quan sát trong mẫu ban đầu. Giá trị t quan trọng cho thử nghiệm hai đuôi là 1,65 (mức ý nghĩa mức = 10 phần trăm), 1,96 (mức ý nghĩa = 5 phần trăm) và 2,58 (mức ý nghĩa = 1 phần trăm).
Mức độ phù hợp có thể dự đốn: Sử dụng chế độ bịt mắt để có được các biện pháp dự phịng được xác thực chéo cho mỗi cơng trình. Đảm bảo số lượng quan sát hợp lệ không phải là số nguyên của khoảng cách bỏ sót d. Chọn các giá trị của d trong
khoảng từ 5 đến 10, Kết quả giá trị Q2 lớn hơn 0 chỉ ra rằng các cấu trúc ngoại sinh có liên quan dự đốn cho cấu trúc nội sinh được xem xét.
Tính khơng đồng nhất: Nếu lý thuyết hỗ trợ sự tồn tại của các nhóm dữ liệu thay thế, hãy thực hiện các phân tích đa nhóm hoặc người điều hành PLS-SEM. Nếu khơng có lý thuyết hoặc thơng tin về các nhóm dữ liệu cơ bản có sẵn, việc đánh giá sự tồn tại khơng đồng nhất không quan sát được phải được thực hiện bằng phương pháp FIMIX- PLS, có sẵn trong gói phần mềm SmartPLS.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
Sau khi phân tích phương pháp nghiên cứu ở chương 4, nhóm nghiên cứu tiến hành trình bày kết quả phân tích dữ liệu bao gồm thống kê mơ tả dữ liệu, các số liệu của mơ hình đo lường và mơ hình cấu trúc, kiểm định giả thuyết nghiên cứu và cuối cùng là điều chỉnh mơ hình phù hợp.
4.1 Thống kê mơ tả:
Nhóm đã tiến hành khảo sát bằng hình thức google form với đối tượng là những người dân sống tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh. Số lượng bảng khảo sát thu về là 306.