Mã
biến Thông tin
Căn cứ vào thang đo IF1 Quảng cáo trên điện thoại thông minh cung cấp thông tin
sản phẩm hoặc dịch vụ đúng khi tơi đang có nhu cầu.
Y. J. Kim & Han (2014), Wang &
Sun (2010) IF2 Quảng cáo trên điện thoại thông minh cung cấp thông tin
liên quan đến sản phẩm hoặc dịch vụ bạn cần.
IF3 Quảng cáo trên điện thoại thông minh là một nguồn thông tin tốt.
IF4 Quảng cáo trên điện thoại thông minh là một nguồn tốt để cập nhật những sản phẩm hay dịch vụ.
3.2.2. Thang đo độ tin cậy
Có 4/4 người đồng ý khơng cần điều chỉnh các phát biểu của thang đo độ tin cậy. Thang đo độ tin cậy có 4 biến quan sát như sau:
Bảng 3.2. Thang đo độ tin cậy
Mã
biến Độ tin cậy
Căn cứ vào thang đo
CRED1 Tôi cảm thấy quảng cáo trên điện thoại thông minh mang tính thuyết phục.
Martins et al (2019), Y. J. Kim & Han (2014) CRED2 Tôi cảm thấy quảng cáo trên điện thoại thơng minh là có thể tin
được.
CRED3 Tơi cảm thấy quảng cáo trên điện thoại thông minh là đáng tin cậy.
CRED4 Tôi cảm thấy quảng cáo trên điện thoại thông minh là nguồn tham khảo tốt để mua sắm.
(Nguồn: Nội dung thảo luận nhóm)
3.2.3. Thang đo giải trí
Có 4/4 người đồng ý khơng cần điều chỉnh các phát biểu của thang đo giải trí. Thang đo giải trí bao gồm 4 biến quan sát như sau:
Bảng 3.3. Thang đo giải trí
Mã
biến Giải trí
Căn cứ vào thang đo
ENT1 Tôi cảm thấy quảng cáo trên điện thoại thông minh là hấp dẫn. Martins et al (2019), Wang & Sun (2010), Y. J. Kim &
Han (2014) ENT2 Tơi cảm thấy thích thú với quảng cáo trên điện thoại thơng minh
ENT3 Tôi cảm thấy quảng cáo trên điện thoại thơng minh có tính giải trí ENT4 Tơi cảm thấy hài lịng với quảng cáo trên điện thoại thơng minh
3.2.4. Thang đo tính phiền nhiễu
Phát biểu của các biến quan sát IRR1, IRR2, IRR3: Có 4/4 người đồng ý khơng cần điều chỉnh. Thang đo tính phiền nhiễu bao gồm 3 biến quan sát như sau:
Bảng 3.4. Thang đo tính phiền nhiễu
Mã biến
Tính phiền nhiễu Căn cứ
vào thang đo
IRR1 Tôi cảm thấy bị làm phiền với quảng cáo trên điện thoại thông minh
Martins et al (2019); Ducofee
(1996) IRR2 Tơi cảm thấy khó chịu với quảng cáo trên điện thoại thơng minh.
IRR3 Tơi có cảm giác chịu đựng khi xem quảng cáo trên điện thoại thơng minh.
(Nguồn: Nội dung thảo luận nhóm)
3.2.5. Thang đo tính lợi ích
Phát biểu của các biến quan sát INC1, INC2, INC3: Có 4/4 người đồng ý cần điều chỉnh các phát biểu bằng cách bổ sung thêm cụm từ vào các phát biểu cho rõ nghĩa và dễ hiểu hơn: “ coupon giảm giá, khuyến mãi…”. Thang đo tính lợi ích bao gồm 3 biến quan sát như sau:
Bảng 3.5. Thang đo tính lợi ích
Mã biến Tính lợi ích Căn cứ vào thang đo INC1
Tơi cảm thấy hài lịng khi nhận được những quảng cáo trên điện thoại thơng minh có nội dung cung cấp những lợi ích ưu đãi (cou- pon giảm giá, khuyến mãi…).
Martins et al (2019) INC2
Tôi tiến hành các bước để nhận được những quảng cáo trên điện thoại thơng minh có nội dung cung cấp những lợi ích ưu đãi (cou- pon giảm giá, khuyến mãi…).
INC3 Tôi phản hồi theo như quảng cáo trên điện thoại thơng minh để nhận được những lợi ích ưu đãi (coupon giảm giá, khuyến mãi…).
3.2.6. Thang đo giá trị quảng cáo
Phát biểu của các biến quan sát AV1, AV2, AV3: Có 4/4 người đồng ý không cần điều chỉnh các phát biểu. Thang đo tính lợi ích bao gồm 3 biến quan sát như sau:
Bảng 3.6. Thang đo giá trị quảng cáo
Mã
biến Giá trị quảng cáo
Căn cứ vào Thang đo
AV1 Tôi cảm thấy quảng cáo trên điện thoại thơng minh là
hữu ích. Martins et al (2019),
Y. J. Kim & Han (2014)
AV2 Tôi cảm thấy quảng cáo trên điện thoại thơng minh có giá trị.
AV3 Tôi cảm thấy quảng cáo trên điện thoại thông minh là quan trọng
( Nguồn: Nội dung thảo luận nhóm)
3.2.7. Thang đo dịng chảy trải nghiệm
Phát biểu của các biến quan sát FE1, FE2, FE3, FE4: Có 4/4 người đồng ý khơng cần điều chỉnh các phát biểu. Thang đo dòng chảy trải nghiệm sẽ bao gồm 4 biến quan sát như sau:
Bảng 3.7. Thang đo dòng chảy trải nghiệm
Mã
biến Dòng chảy trải nghiệm
Căn cứ vào thang đo
FE1 Quảng cáo trên điện thoại thông minh cho phép tơi kiểm sốt ý định mua hàng của mình.
Martins et al (2019) FE2 Tôi không bị xao nhãng bởi các hoạt động online khác, và
tập trung vào quảng cáo trên điện thoại thông minh.
FE3
Tơi thấy mình háo hức khi nhấn vào nội dung quảng cáo hoặc nhấn vào các hoạt động được hiển thị trên quảng cáo trên điện thoại thông minh.
FE4 Tơi thích chú ý đến quảng cáo trên điện thoại thông minh
3.2.8. Thang đo ý định mua hàng
Phát biểu của các biến quan sát PI1, PI2, PI3: Có 4/4 người đồng ý khơng cần điều chỉnh các phát biểu. Thang đo ý định mua hàng bao gồm 3 biến quan sát như sau:
Bảng 3.8. Thang đo ý định mua hàng
Mã biến
Ý định mua hàng Căn cứ
vào thang đo
PI1 Tôi cân nhắc việc mua sản phẩm hoặc dịch vụ quảng cáo trên điện thoại thông minh
Y. J. Kim & Han (2014) PI2 Tôi dự định mua sản phẩm hoặc dịch vụ quảng cáo trên điện
thoại thông minh
PI3 Tôi chắc hẳn mua sản phẩm hoặc dịch vụ được quảng cáo trên điện thoại thông minh
(Nguồn: Nội dung thảo luận nhóm)
Khảo sát thử: Sau khi đã có kết quả từ nghiên cứu định tính, bảng câu hỏi
khảo sát được thực hiện trên cơ sở thang đo để thực hiện việc nghiên cứu định lượng. Thang đo chính thức dùng hình thức đo lường 5 bậc Linkert. Trong đó, bậc 1 là hồn tồn khơng đồng ý đến bậc 5 là hoàn toàn đồng ý.
Trước khi thực hiện nghiên cứu định lượng chính thức, Bảng câu hỏi khảo sát được dùng để khảo sát thử nhằm đảm bảo đối tượng khảo sát hiểu đầy đủ nội dung trong bảng câu hỏi khảo sát.
Bảng câu hỏi khảo sát này được tiến hành khảo sát thử 20 người là những người thân và đồng nghiệp của tác giả. Kết quả là 20/20 người đều hiểu rõ các câu hỏi để trả lời và khơng cần giải thích gì thêm. Bảng khảo sát này cũng được chuyên gia là Người hướng dẫn khoa học của tác giả đánh giá là đạt yêu cầu để thực hiện khảo sát.
3.3. Cách thức chọn mẫu và thu thập dữ liệu 3.3.1. Mẫu nghiên cứu 3.3.1. Mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu chính thức được tiến hành bằng nghiên cứu định lượng. Đối tượng khảo sát là những người sử dụng điện thoại thông minh tại thành phố Hồ Chí Minh. Mẫu nghiên cứu được chọn theo phương pháp thuận tiện phi xác suất.
Theo Hair et al (2014), để phân tích nhân tố khám phá EFA, số mẫu ít nhất phải có là gấp 5 lần số biến quan sát. Thang đo nghiên cứu chính thức bao gồm 28 biến quan sát nên số mẫu phải có ít nhất là 140. Tuy nhiên để đảm bảo việc phân tích, có 300 phiếu khảo sát đã được phát đi và số phiếu nhận lại là 260 phiếu. Tác giả cũng nhận được khảo sát được thực hiện qua Google Form là 66. Tổng cộng của kết quả là 326 phiếu khảo sát nhận được, trong đó chỉ có 270 phiếu khảo sát là hợp lệ ( tỷ lệ hợp lệ để thực hiện nghiên cứu là 82,82%).
3.3.2. Thu thập dữ liệu
Dữ liệu được thu thập qua Bảng câu hỏi khảo sát trực tiếp và Bảng câu hỏi khảo sát của Google Form qua mạng xã hội Zalo, Facebook. Bảng câu hỏi khảo sát được phát và phản hồi một cách trực tiếp và trực tuyến từ các đối tượng là sinh viên và học viên cao học tại Trường Đại Học Kinh Tế thành phố Hồ Chí Minh, các nhân viên, cộng tác viên và người thân của Công ty Cổ phần Hàng không Vietjet, Công ty Cổ phần Gamuda Land. Thời gian thực hiện từ 15/07/2019 đến 15/10/2019.
3.4. Phương pháp xử lý dữ liệu
Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được tiến hành các bước sau đây:
(1): Dữ liệu được kiểm tra tính hợp lệ và nhập liệu vào phần mềm SPSS, mã hóa dữ liệu và làm sạch dữ liệu.
(2): Tiến hành thống kê mô tả mẫu thu thập được.
(3): Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha đánh giá các thành phần thang đo của nghiên cứu.
(4): Phân tích nhân tố khám phá EFA (5): Phân tích nhân tố khẳng định CFA
(7): Kiểm định Bootstrap
3.4.1. Độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá qua Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến –tổng (item-total correlation). Độ tin cậy của thang đo có thể được chấp nhận nếu Cronbach’s Alpha lớn hơn hoặc bằng 0.6 và hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn hoặc bằng 0.3 (Nunanlly and Burnstein, 1994). Độ tin cậy được đánh giá cho từng thành phần của thang đo.
3.4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng phương pháp Principle Component Analysis với phép xoay Varimax. Các tiêu chí để phân tích EFA như sau:
- Kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố EFA, 0,5 ≤ hệ số KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố thích hợp (Jr Hair et al., 2014). Hệ số KMO trong khoảng từ 0 đến 1, với KMO = 0 có nghĩa là dữ liệu của các biến quan sát của nhân tố khơng có tương quan lẫn nhau , với KMO = 1 có nghĩa là các biến quan sát đạt lý tưởng khơng có sai số giữa các biến. KMO < 0,5 là giá trị không chấp nhận được (Jr Hair et al., 2014), phân tích nhân tố có thể khơng thích hợp dữ liệu.
- Kiểm định Barlett: nếu p ≤ 0.05 thì có ý nghĩa thống kê, các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong nhân tố (Jr Hair et al., 2014).
- Trị số Eigenvalue: là tiêu chí sử dụng để xác định nhân tố trong EFA, những nhân tố nào có trị số Eigenvalue >1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích (Jr Hair et al., 2014).
- Hệ số nhân tố tải Factor loading: là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA, hệ số này lớn hơn 0.3 để đảm bảo ý nghĩa mức tối thiểu (Jr Hair et al., 2014).
- Tổng phương sai trích (Total variance Explained): hệ số này lớn hơn 50% để thể hiện mơ hình EFA là phù hợp (Gerbing and Anderson,1988).
3.4.2. Phân tích nhân tố khẳng định CFA
Dùng để xem xét các khái niệm được sử dụng trong mơ hình nghiên cứu và sự phù hợp của mơ hình với thơng tin thị trường thu thập được.
Sự phù hợp của mơ hình với dữ liệu thị trường thể hiện qua các thông số Chi-square (CMIN), Chi-square điều chỉnh bậc tự do (CMIN/df), CFI (Comparative Fit Index), GFI (Goodness of Fit Index), TLI (Tucker and Lewis Index), RMSEA (Root Mean Square Error Approximation). Mơ hình nghiên cứu nếu có giá trị của Chi-square với p value < 0.05 thì mơ hình phù hợp, tuy nhiên có nhược điểm là số mẫu càng lớn thì Chi-square càng lớn. Do đó, người ta thường xét đến giá trị của GFI, TLI, CFI ≥ 0.9 (Bentler and Bonett, 1980), CMIN/df ≤ 3 là tốt, đôi khi cũng chấp nhận CMIN/df ≤ 5, RMSEA < 0,05 là tốt, PCLOSE > 0.05 là tốt (Hair et al., 2014). Các chỉ số này nếu đạt thì thể hiện mơ hình phù hợp tốt với dữ liệu thị trường.
Các khái niệm trong mơ hình nghiên cứu được đánh giá qua các chỉ số: độ tin cậy của thang đo: bao gồm Cronbach’s Alpha, độ tin cậy tổng hợp CR (Joreskog, 1971) và trung bình của phương sai trích AVE (Fornell and Larcker, 1981); tính đơn hướng; giá trị hội tụ; giá trị phân biệt.
Cronbach’s Alpha đạt được nếu lớn hơn hoặc bằng 0.6 và hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn hoặc bằng 0.3 (Nunanlly and Burnstein, 1994).
Bên cạnh đó, cách tính độ tin cậy tổng hợp (ρc) (JoresKog, 1971) và trung bình của phương sai trích (ρvc ) (Fornell and Larcker, 1981) có cơng thức là: ρc= (∑𝒑𝒊=𝟏𝝀𝒊)𝟐 (∑𝒑 𝝀𝒊)𝟐 𝒊=𝟏 +∑𝒑 (𝟏−𝝀𝒊)𝟐 𝒊=𝟏 ;ρvc = ∑𝒑𝒊=𝟏𝝀𝒊𝟐 ∑𝒑 𝝀𝒊𝟐 𝒊=𝟏 +∑𝒑 (𝟏−𝝀𝒊)𝟐 𝒊=𝟏 Trong đó:
λi : là trọng số chuẩn hóa của biến thứ i
1-λi : là phương sai của sai số đo lường biến quan sát thứ i
Theo Hair et al (2014), trung bình phương sai trích AVE ≥ 0,5 và độ tin cậy tổng hợp CR ≥ 0,7 để đạt được độ tin cậy.
Theo Steenkamp and Van Trijp (1991) cho rằng, các sai số của các biến quan sát không tương quan nhau thì mơ hình phù hợp với dữ liệu thị trường, tập biến quan sát đạt được tính đơn hướng.
Theo Hair et al (2014), chỉ số loading là chỉ số rất quan trọng, chỉ số loading cao tập trung về một nhân tố biểu thị sự hội tụ về một điểm chung. Chỉ số loading nên đạt từ 0,5 hoặc cao hơn, 0,7 là lý tưởng. Khi đó thì thang đo có giá trị hội tụ. Gerbring và Anderson (1988) cho rằng thang đo đạt giá trị hội tụ khi các hệ số chuẩn hóa cao hơn 0,5 và có ý nghĩa thống kê khi độ tin cậy 95% (p ≤ 0,05).
Cách đánh giá giá trị phân biệt theo Hair et al (2014) là so sánh trung bình của phương sai trích AVE với hệ số bình phương của tương quan giữa hai khái niệm bất kỳ trong mơ hình (AVE > MSV). MSV (Maximum Shared Varicance) phương sai chia sẻ lớn nhất được tính bằng cách chọn tương quan lớn nhất giữa hai khái niệm bất kỳ trong mơ hình rồi bình phương nó lên. Khi AVE > MSV cũngcó nghĩa là AVE lớn hơn bình phương của tương quan giữa hai khái niệm bất kỳ trong mơ hình. Đây là một phép thử mang tính nghiêm ngặt nhằm thể hiện bằng chứng giá trị phân biệt được đảm bảo.
Theo Fornell and Larcker (1981), Căn bậc hai của trung bình của phương sai trích AVE phải lớn hơn các tương quan giữa các khái niệm (inter-construct correlations) thì đảm bảo được giá trị phân biệt
3.4.3. Kiểm định mơ hình lý thuyết SEM
Những mối tương quan trong các giả thuyết của mơ hình đều sẽ được chứng minh bằng kiểm định SEM. Mơ hình nghiên cứu đề xuất ban đầu sẽ được hiệu chỉnh để có mơ hình phù hợp hơn với dữ liệu thị trường bằng phần mềm AMOS.
3.4.4. Kiểm định mơ hình lý thuyết bằng Bootstrap
Kiểm định Bootstrap là phương pháp kiểm định giúp đánh giá độ tin cậy của các ước lượng trong mơ hình lý thuyết, dùng phương pháp lặp lại có thay thế, trong đó mẫu ban đầu đóng vai trị là đám đơng (số mẫu lặp lại được sử dụng là N=500).
Tóm tắt chương 3:
Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu bao gồm quy trình nghiên cứu, nghiên cứu định tính để hình thành nên thang đo, và sau đó là các bước nghiên cứu định lượng.
Quy trình nghiên cứu bao gồm các bước là xác định mục tiêu nghiên cứu, cơ sở lý thuyết liên quan đến đề tài nghiên cứu, đề xuất mơ hình nghiên cứu, xây dựng thang đo, nghiên cứu định lượng, kết luận và hàm ý quản trị.
Nghiên cứu định tính được thực hiện thơng qua thảo luận nhóm để hình thành nên thang đo bao gồm 28 biến quan sát, sau đó khảo sát thử và dùng làm thang đo chính thức trong nghiên cứu định lượng.
Nghiên cứu định lượng bao gồm việc xác định cỡ mẫu và các bước thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu (đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích CFA, kiểm định SEM và Bootstrap).
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 tập trung vào trình bày kết quả xử lý từ dữ liệu thu thập được của phần mềm SPSS 20. Thông qua kết quả này, các giả thuyết và mơ hình nghiên cứu đề xuất sẽ được tiến hành phân tích. Chương này có nội dung bao gồm thống kê mơ tả mẫu, kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích nhân tố khẳng định CFA, kiểm định mơ hình SEM và Bootstrap.
4.1. Mô tả mẫu nghiên cứu
Sau khi sàng lọc và loại bỏ các phiếu khảo sát không hợp lệ, data thu thập được số mẫu là 270 từ 326 bảng câu hỏi khảo sát nhận được.
Về giới tính thì nữ giới chiếm tỷ lệ 50,4% cao hơn nam giới với tỷ lệ là 49,6%. Điều này thể hiện tỷ lệ nữ giới và nam giới sử dụng điện thoại thơng minh gần tương đương nhau.
Về độ tuổi thì độ tuổi từ 20-29 chiếm cao nhất là 55,6%, tiếp theo là từ 30-39