CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Nghiên cứu định lượng chính thức
3.3.2. Mẫu nghiên cứu và phương pháp thu thập dữ liệu chính thức
Mẫu của nghiên cứu chính thức cũng được thực hiện theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Phương pháp thu thập dữ liệu là phỏng vấn bằng bảng câu hỏi khảo sát để nhận được ý kiến khách quan từ người khảo sát. Bảng câu hỏi khảo sát sẽ được đăng trên các trang hội nhóm của Facebook. Danh sách các trang hội nhóm được nêu ở phụ lục 5 đính kèm.
Đối tượng được chọn ở giai đoạn này giống với nghiên cứu sơ bộ, tức là những người xem video phát trực tiếp trên trang mạng Facebook để mua hàng hoặc có ý định mua hàng.
Kích thước mẫu được xác định dựa vào phương pháp phân tích dữ liệu. Kế thừa nghiên cứu của (Wongkitrungrueng, 2018), phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng là mơ hình cân bằng cấu trúc (Structural equation modeling – SEM) bằng phần mềm SmartPLS với kích thước mẫu trung bình là 246 mẫu (Rachna Shah, 2006). Trước khi phân tích SEM, (Wongkitrungrueng, 2018) đã xác định độ tin cậy Cronbach’s alpha và giá trị phương sai trung bình được trích xuất (average variance extracted – AVE) theo phương pháp phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory factor analysis – CFA). Do đó, kích thước mẫu được chọn trong nghiên cứu này là 246 mẫu và các bước thực hiện tương tự:
- Kiểm tra sự phù hợp của dãy số liệu bằng phân tích thống kê mơ tả trên phần mềm SPSS 25.0;
- Kiểm tra độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s alpha bằng phần mềm SPSS 25.0;
- Kiểm định thang đo thông qua giá trị hội tụ, giá trị phân biệt của từng biến quan sát và các chỉ số kiểm định mơ hình theo phương pháp CFA bằng phần mềm AMOS 22.0;
- Kiểm định giá trị liên hệ lý thuyết theo phương pháp SEM bằng phần mềm AMOS 22.0.
Danh sách các hội nhóm được gửi bảng câu hỏi khảo sát được nêu ở phụ lục 5 đính kèm.
Vì lượng mẫu khá nhỏ, cần thực hiện kiểm định bootstrap nhằm mục đính kiểm tra mơ hình. Bootstrap là phương pháp lấy mẫu lại có thay thế trong đó mẫu ban đầu đóng vai trị đám đơng. Phương pháp Bootstrap thực hiện với số mẫu lặp lại N lần. Kết quả ước lượng từ N mẫu được tính trung bình và giá trị này có xu hướng gần đến ước lượng của tổng thể. Khoảng chênh lệch giữa giá trị trung bình ước lượng bằng phương pháp Bootstrap và ước lượng mơ hình với mẫu ban đầu càng nhỏ cho phép kết luận các ước lượng mơ hình có thể tin cậy được. Kết quả bootstrap là cơ sở cuối cùng để đánh giá về sự phù hợp của mơ hình cũng như chấp nhận hoặc bác bỏ giả thuyết.