Biến Nguồn Biến quan sát
Ý định mua hàng (PI)
Lin, Wu và Chen (2013)
Sau khi đọc bài nhận xét/đánh giá trên mạng, nó làm tơi mong muốn mua sản phẩm/dịch vụ.
Tôi sẽ cân nhắc mua sản phẩm/dịch vụ sau khi đọc nhận xét/đánh giá trên mạng.
Tơi có ý định sử dụng thử sản phẩm/dịch vụ được thảo luận trong các bài nhận xét/đánh giá trên mạng.
Trong tương lai, tơi có ý định tìm kiếm sản phẩm/dịch vụ được thảo luận trong các bài nhận xét/đánh giá trên mạng.
Trong tương lai, tơi có ý định mua sản phẩm/dịch vụ được thảo luận trong các bài nhận xét/đánh giá trên mạng. Quyết định mua hàng. (PD) Lương Duy Binh, Võ Thị Hương Giang và
Lê Khoa Huân, 2017
Tôi thường mua các sản phẩm/dịch vụ có đánh giá/nhận xét qua mạng tích cực. Tơi khơng thường mua các sản phẩm/dịch vụ có đánh giá/nhận xét qua mạng tiêu cực. Tôi thường mua các sản phẩm/dịch vụ có thương hiệu được đánh giá/nhận xét qua mạng tích cực.
Tất cả được đo lường theo thang đo Likert xếp từ 1 đến 5 với các mức ý nghĩa: số 1 là “Hồn tồn khơng đồng ý” về phát biểu cho đến lựa chọn số 5 nghĩa là “Hoàn toàn đồng ý” với phát biểu trong bảng câu hỏi.
3.2.2 Kết quả nghiên cứu định tính
Sau khi khảo sát thử với 10 thành viên nhóm - những người từng sử dụng dịch vụ ăn uống qua phương thức eWOM tại TP. Hồ Chí Minh để kiểm tra cách trình bày, ngơn ngữ diễn đạt thì bảng câu hỏi chính thức được sử dụng cho nghiên cứu chính thức.
Bảng 3.3: Thang đo chất lƣợng eWOM sau khi điều chỉnh.
Nguyên gốc Điều chỉnh
Nhận xét/đánh giá trên mạng rõ ràng. Những thông tin được nhận xét/đánh giá trên mạng về dịch vụ ăn uống rõ ràng.
Nhận xét/đánh giá trên mạng dễ hiểu Những thông tin được nhận xét/đánh giá trên mạng về dịch vụ ăn uống dễ hiểu Nhận xét/đánh giá trên mạng hữu ích. Những thông tin được nhận xét/đánh giá trên mạng về dịch vụ ăn uống hữu ích.
Nhận xét/đánh giá trên mạng đáng tin
cậy. Những thông tin được nhận xét/đánh giá trên mạng về dịch vụ ăn uống đáng tin cậy.
Nhận xét/đánh giá trên mạng có đầy đủ các lý do hỗ trợ ý kiến khác
Những thông tin được nhận xét/đánh giá trên mạng về dịch vụ ăn uống có đầy đủ nội dung (hình ảnh, video…) để làm rõ các
ý kiến khác.
Nhìn chung chất lượng các nhận xét/đánh giá trên mạng là cao.
Chất lượng thông tin của các nhận xét/đánh giá trên mạng về dịch vụ ăn uống được đánh giá cao.
(Nguồn: Nội dung thảo luận nhóm – phụ lục 2)
Bảng 3.4: Thang đo số lƣợng eWOM sau khi điều chỉnh.
Nguyên gốc Điều chỉnh
Số lượng nhận xét/đánh giá trên mạng lớn, suy ra rằng sản phẩm/dịch vụ phổ biến.
Số lượng thông tin được nhận xét/đánh giá trên mạng về dịch vụ ăn uống lớn, tơi cho rằng dịch vụ đó phổ biến.
Số lượng thông tin nhận xét/đánh giá trên mạng rất lớn, suy ra các sản phẩm/dịch vụ có doanh số bán tốt.
Số lượng thơng tin được nhận xét/đánh giá trên mạng về dịch vụ ăn uống rất lớn, tôi cho rằng dịch vụ đó có doanh số bán tốt. Được xếp hạng và giới thiệu ở mức cao,
suy ra rằng các sản phẩm/dịch vụ có danh tiếng tốt.
Những dịch vụ ăn uống được xếp hạng và chia sẻ thông tin ở mức cao, tôi cho rằng dịch vụ đó có danh tiếng tốt.
Bảng 3.5: Thang đo chuyên môn của ngƣời cung cấp thông tin sau khi điều chỉnh.
Nguyên gốc Điều chỉnh
Những người cung cấp nhận xét/đánh giá trên mạng, tơi nghĩ rằng họ có kinh nghiệm.
Tơi nghĩ rằng, những người cung cấp nhận xét/đánh giá trên mạng, họ có kinh nghiệm về dịch vụ ăn uống.
Những người cung cấp nhận xét/đánh giá trên mạng, tôi nghĩ rằng họ có nhiều sự hiểu biết về sản phẩm/dịch vụ.
Tôi nghĩ rằng, những người cung cấp nhận xét/đánh giá trên mạng, họ có nhiều sự hiểu biết về dịch vụ ăn uống.
Những người cung cấp nhận xét/đánh giá trên mạng, tôi nghĩ rằng họ có khả năng đánh giá.
Tôi nghĩ rằng, những người cung cấp nhận xét/đánh giá trên mạng, họ có khả năng đánh giá về dịch vụ ăn uống.
Người có chun mơn đưa ra ý kiến khác hơn so với các nguồn thông tin khác.
Người có chun mơn đưa ra ý kiến khác hơn so với nhiều nguồn thông tin khác
(quảng cáo, tiếp thị, tư vấn của nhân viên bán hàng…)
Người có chuyên môn đề cập tới một số vấn đề mà tôi không chú ý đến.
Người có chun mơn đề cập tới một số vấn đề khi nhận xét/đánh giá trên mạng mà tôi không chú ý đến.
(Nguồn: Nội dung thảo luận nhóm – phụ lục 2)
Bảng 3.6: Thang đo ý định mua hàng sau khi điều chỉnh.
Nguyên gốc Điều chỉnh
Tôi sẽ cân nhắc mua sản phẩm sau khi đọc nhận xét/đánh giá trên mạng.
Tôi sẽ cân nhắc lựa chọn dịch vụ ăn uống sau khi đọc nhận xét/đánh giá trên mạng. Tơi có ý định sử dụng thử sản phẩm/dịch
vụ được thảo luận trong các bài nhận xét/đánh giá trên mạng.
Tơi có ý định sử dụng thử dịch vụ ăn uống được thảo luận trong các bài nhận xét/đánh giá trên mạng.
Trong tương lai, tơi có ý định tìm kiếm sản phẩm/dịch vụ được thảo luận trong các bài nhận xét/đánh giá trên mạng.
Trong tương lai, tơi có ý định tìm kiếm dịch vụ ăn uống được thảo luận trong các bài nhận xét/đánh giá trên mạng.
Trong tương lai, tơi có ý định mua sản phẩm/dịch vụ được thảo luận trong các bài nhận xét/đánh giá trên mạng.
Trong tương lai, tơi có ý định sử dụng dịch vụ ăn uống được thảo luận trong các bài nhận xét/đánh giá trên mạng.
(Nguồn: Nội dung thảo luận nhóm – phụ lục 2)
Bảng 3.7: Thang đo quyết định mua hàng sau khi điều chỉnh.
Nguyên gốc Điều chỉnh
Tôi thường mua các sản phẩm/dịch vụ có nhận xét/ đánh giá qua mạng tích cực.
Tơi thường lựa chọn dịch vụ ăn uống có thơng tin nhận xét/đánh giá qua mạng tích cực.
Tôi không thường mua các sản phẩm/dịch vụ có đánh giá/nhận xét qua mạng tiêu cực.
Tôi không thường lựa chọn dịch vụ ăn uống có thơng tin nhận xét/đánh giá qua mạng tiêu cực.
Tôi thường mua các sản phẩm/dịch vụ có thương hiệu được đánh giá/nhận xét qua mạng tích cực.
Tôi thường lựa chọn dịch vụ ăn uống có thương hiệu được nhận xét/đánh giá qua mạng tích cực.
(Nguồn: Nội dung thảo luận nhóm – phụ lục 2)
3.3 Nghiên cứu định lƣợng 3.3.1 Chọn mẫu nghiên cứu 3.3.1 Chọn mẫu nghiên cứu
Trong nghiên cứu khoa học, chọn mẫu là một trong những giai đoạn quyết định chất lượng của kết quả nghiên cứu. Q trình chọn mẫu đáp ứng các tiêu chí: kích cỡ mẫu phù hợp với phương pháp nghiên cứu và phải tiết kiệm chi phí, thời gian nghiên cứu nhưng vẫn cho kết quả tốt nhất. Kích cỡ mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích – trong bài nghiên cứu này tác giả sử dụng phương pháp EFA kết hợp với phân tích hồi quy trong SPSS nên cần kích thước mẫu lớn. Theo Tabachnick và Fidell (1996) mẫu dùng cho phân tích hồi quy có kết quả tốt có thể đạt cỡ mẫu theo cơng thức n ≥ 8m + 50, với n là cỡ mẫu, m là số lượng biến quan sát trong mơ hình. Tác giả sử dụng 21 biến quan sát trong bài nghiên cứu, ứng dụng theo phương pháp lấy mẫu của Tabachnick và Fidell, kích thước mẫu của bài nghiên cứu này là 21*8 + 50 = 218, u cầu cần phải có kích mẫu tối thiểu là 218. Trong bảng khảo sát, tác giả có bổ sung thêm phần câu hỏi gạn lọc nhằm chọn ra đúng đối tượng nghiên cứu, do đó, để có được kích thước mẫu tối thiểu như đề xuất trên tác giả dự kiến kích cỡ mẫu cho nghiên cứu này là
Mẫu được lấy theo phương pháp phi xác suất với việc chọn mẫu theo phương pháp thuận tiện. Phương pháp này giúp tác giả thuận tiện trong việc chọn mẫu bằng cách có thể chọn những đối tượng khảo sát có khả năng dễ tiếp cận.
3.3.2 Thu thập số liệu
Đối tượng khảo sát là những khách hàng đã sử dụng dịch vụ ăn uống thông qua việc tìm hiểu thơng tin truyền miệng điện tử tại TP.HCM có độ tuổi từ 18 trở lên. Phương pháp thu thập dữ liệu bằng bảng câu hỏi, tác giả sử dụng hai cách thu thập dữ liệu: hình thức phát phiếu khảo sát cho đối tượng trực tiếp, sau đó thu lại ngay sau khi trả lời xong và hình thức khảo sát trực tuyến gửi thư điện tử để người khảo sát tự trả lời thông qua bảng khảo sát được thiết kế sẵn.
3.4 Phƣơng pháp xử lý số liệu 3.4.1 Tóm tắt các bƣớc xử lý số liệu 3.4.1 Tóm tắt các bƣớc xử lý số liệu
Tác giả sử dụng phần mềm SPSS 16.0 để tiến hành xử lý số liệu và các bước được thực hiện theo trình tự sau:
Bước 1: Kiểm định sơ bộ độ tin cậy của các thang đo. Các thang đo cụ thể trong bài nghiên cứu: thang đo truyền miệng điện tử (chất lượng eWOM, số lượng eWOM, chuyên môn người cung cấp thông tin), thang đo ý định mua hàng và thang đo quyết định mua hàng. Các thang đo này được đưa vào kiểm định độ tin cậy bằng công cụ Cronbach’s Alpha. Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha được thực hiện để loại các biến rác. Các biến có hệ số tương quan biến - tổng hiệu chỉnh (corrected item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 và thang đo có Cronbach’s Alpha nhỏ hơn 0.6 cần được xem xét loại bỏ (Nguyễn Đình Thọ, 2014). Theo Nunnally & Bernstein (1994) cho rằng nếu Cronbach’s Alpha ≥ 0.6 thì về mặt độ tin cậy thang đo có thể chấp nhận được.
Bước 2: Phân tích nhân tố khám phá EFA: Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo thì các thang đo phải được đánh giá giá trị của nó, EFA giúp xác định lại các nhóm biến trong mơ hình và loại những biến khơng đạt yêu cầu. Theo Nguyễn Đình Thọ, để sử dụng EFA thì hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) phải > 0.5, các biến quan
sát có hệ số tải nhân tố (factor loading) < 0.5 sẽ bị loại. Mơ hình EFA phù hợp khi tổng phương sai trích (variance extracted) đạt từ 50% trở lên.
Bước 3: Sau khi sử dụng EFA để lại bỏ một số biến quan sát không phù hợp ra khỏi mơ hình. Tác giả sử dụng phân tích hồi quy để xác định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến với nhau, từ đó sẽ kiểm tra mức độ thích hợp của mơ hình, xây dựng mơ hình hồi quy bội và kiểm định các giả thuyết. Đầu tiên, kiểm tra sự tương quan giữa các biến với nhau để dự đốn có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy hay khơng, tiếp theo thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính bội với hệ số tin cậy 95%.
Bước 4: Kiểm định giả thuyết: Dựa vào kết quả ở bước 3, cụ thể là giá trị Sig và dấu hệ số hồi quy của từng biến để kiểm định các giả thuyết. Khi Sig. < 0.05 (hay Sig. < 0.1) và dấu hệ số hồi quy cùng chiều với dấu trong mơ hình nghiên cứu thì chấp nhận giả thuyết.
3.4.2 Kiểm định sơ bộ độ tin cậy của thang đo
Tất cả thang đo của biến truyền miệng điện tử, ý định mua hàng và quyết định mua hàng được đề cập trong mơ hình nghiên cứu được thể hiện ở nhiều khía cạnh khác nhau. Do đó chúng cần phải được kiểm định chặt chẽ để loại bớt đi những biến quan sát, những thành phần không đạt yêu cầu, khơng liên quan đến mơ hình nghiên cứu.
Trong nhiều nghiên cứu khoa học trước đây, các nhà nghiên cứu đều cho rằng hệ số Cronbach’s Alpha là hệ số sử dụng phổ biến để đánh giá độ tin cậy thang đo. Tuy nhiên hệ số Cronbach’s Alpha chỉ đo lường độ tin cậy của thang đo (bao gồm từ 3 biến quan sát trở lên) chứ khơng tính được độ tin cậy cho từng biến quan sát (Nguyễn Đình Thọ, 2011, trang 355).
Do đó, để tính Cronbach’s Alpha thì thang đo đó phải có tối thiểu ba biến đo lường và hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1]. Về mặt lý thuyết, Cronbach Alpha có giá trị cao thì thang đo có độ tin cậy cao nhưng thực tế cho
thấy khi hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (> 0.95) thì sẽ xảy ra hiện tượng trùng lắp thang đo tức là khơng có sự khác biệt giữa các biến.
Các biến có hệ số tương quan biến - tổng hiệu chỉnh (corrected item - total correlation) nhỏ hơn 0.3 và thang đo có Cronbach’s Alpha nhỏ hơn 0.6 cần được xem xét loại bỏ. Theo Nunnally & Bernstein 1994 cho rằng nếu Cronbach’s Alpha ≥ 0.6 thì về mặt độ tin cậy thang đo có thể chấp nhận được. Ứng dụng trong bài nghiên cứu, đối với kiểm định Cronbach’s Alpha, tác giả đề nghị điều kiện để chấp nhận biến quan sát như sau:
Giá trị Conbach’s Alpha phải lớn hơn hoặc bằng 0.6.
Hệ số tương quan biến – tổng (corrected item – total correlation) thấp nhất trong thành phần phải lớn hơn 0.3.
3.4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Kiểm định các thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha sẽ giúp chúng ta loại bỏ một số biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng thấp. Tuy nhiên bộ thang đo truyền miệng điện tử, ý định mua hàng và quyết định mua hàng trong mơ hình nghiên cứu được kế thừa từ những nghiên cứu giả thuyết trước và ứng dụng nghiên cứu trong ngành dịch vụ du lịch. Khi đưa mơ hình nghiên cứu trong lĩnh vực dịch vụ ăn uống tại thị trường TP. Hồ Chí Minh chắc chắn ít nhiều vẫn có thể tồn tại những điểm khác biệt. Vì thế để tránh trường hợp sai sót trong nghiên cứu tác giả sẽ thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA để nhận diện lại các yếu tố thành phần trên cùng với các biến quan sát liên quan.
Trong phân tích EFA có các tiêu chuẩn kiểm tra độ phù hợp mơ hình như sau: Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphenricity) dùng để xem xét các biến quan sát trong nhân tố có tương quan với nhau hay khơng, ma trận tương quan có phải là ma trận đơn vị I (indentity matrix) - là ma trận có các thành phần hệ số tương quan giữa các biến bằng không và đường chéo (hệ số tương quan với chính nó) bằng 1. Vì vậy
yêu cầu nếu phép kiểm định Barltett có ý nghĩa thống kê (sig Bartlett’s Test < 0.05), chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố.
Hệ số KMO: Kiểm định KMO là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan từng thành phần giữa các biến quan sát với nhau. Yêu cầu đối với hệ số KMO càng lớn càng tốt vì như thế sẽ cho thấy phần chung của các biến càng lớn. Trong phân tích EFA thì KMO ≥ 0.5 vì theo Kaiser (1974) đề nghị giá trị KMO như sau: KMO ≥ 0.90: rất tốt; ≥ 0.80: tốt; ≥ 0.70: đạt yêu cầu; ≥ 0.60: tạm chấp nhận; ≥ 0.50: xấu và < 0.5: không được chấp nhận. Ứng dụng trong bài, tác giả lựa chọn điều kiện để hệ số KMO chấp nhận là nằm trong khoảng [0.5;1].
Hệ số tải nhân tố (factor loading), nghiên cứu của Hair và cộng sự (1998, 111), hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa EFA. Hệ số tải nhân tố >0.3 đạt mức tối thiểu, > 0.4 là quan trọng, ≥ 0.5 có ý nghĩa thực tiễn. Trong bài nghiên cứu, tác giả lựa chọn sử dụng hệ số tải nhân tố phải > 0.5, những biến quan sát có hệ số ≤ 0.5 sẽ bị loại. Tổng phương sai trích (TVE - Total Variance Explained) được dùng để đánh giá thang đo trong EFA. Hệ số này thể hiện các nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường, yêu cầu đối với tổng phương sai trích của các nhân tố phải đạt từ 50% trở lên, điều đó có ý nghĩa là phần chung phải lớn hơn phần riêng và sai số. Nếu mơ hình nghiên cứu thỏa điều kiện này, chúng ta kết luận là mơ hình EFA phù hợp (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Các nhân tố trích sử dụng tiêu chí Eigenvalue đánh giá, số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố có eigenvalue tổi thiếu bằng 1.