Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng, thông qua dữ liệu được thu thập bằng bảng câu hỏi khảo sát với thang đo Likert 5 mức độ. Mẫu nghiên cứu định lượng được chọn theo phương lấy mẫu thuận tiện. Tác giả khảo sát bằng hình thức gửi trực tiếp phiếu khảo sát và gửi qua Internet bằng Google Docs.
Dữ liệu thu thập sẽ được phân tích bằng phần mềm SPSS 20.0 để làm sạch, kiểm tra bằng phương pháp phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, sau đó chứng minh mơ hình nghiên cứu thơng qua phương pháp phân tích hồi quy bội MLR (Multiple Linear Regression) và hồi quy đơn SLR (Simple Linear Regression). Sau khi phân tích dữ liệu, đưa ra kết luận về kết quả nghiên cứu và các hàm ý quản trị.
3.3.1. Kích thước mẫu
Đối tượng nghiên cứu là các khách hàng đã từng đặt phòng khách sạn trực tuyến qua OTA trong vòng 12 tháng trở lại đây, thực hiện khảo sát tại TP.HCM.
Phương pháp chọn mẫu là phương pháp chọn mẫu phi xác suất, trong đó sẽ tiếp cận với phần tử mẫu bằng phương pháp thuận tiện. Nghĩa là nhà nghiên cứu có thể chọn
những phần tử nào mà có thể tiếp cận được. Ưu điểm của phương pháp này là tiếp cận được đối tượng theo cách thuận tiện nhất, tiết kiệm được thời gian và chi phí.
Theo Tabachnick và Fidell (1996), để phân tích hồi quy bội (MLR) đạt kết quả tốt nhất, kích cỡ mẫu phải đạt tối thiểu N ≥ 50+8*n (trong đó n là số biến độc lập của mơ hình)
Theo Hair và cộng sự (1998), để phân tích nhân tố khám phá (EFA), kích cỡ mẫu phải đạt tối thiểu theo công thức N ≥ 5*x (x là tổng số biến quan sát) và cỡ mẫu khơng ít hơn 100.
Số lượng biến quan sát là 26 sau khi nghiên cứu định tính. Như vậy mẫu nghiên cứu tối thiểu để phân tích nhân tố và phân tích hồi quy bội là 5*26 = 130 biến. Tuy nhiên, để tăng độ tin cậy của dữ liệu và loại bỏ những bảng câu hỏi không hợp lệ, tác giả quyết định chọn kích thước mẫu gấp đơi, sử dụng 260 bảng câu hỏi.
3.3.2. Thu thập dữ liệu
Bảng câu hỏi được thiết kế gồm 3 phần:
Phần 1 Tổng quan: mục đích giới thiệu ngắn gọn khái niệm đại lý du lịch trực
tuyến (OTA) cho người được khảo sát để hiểu nội dung câu hỏi ở phần 2 và gạn lọc các khách hàng đã từng đặt phòng khách sạn qua OTA trong vòng 12 tháng trở lại.
Phần 2 Bảng câu hỏi khảo sát: Phần nội dung chính của bảng câu hỏi. Thang đo
sử dụng là thang đo Likert 5 mức độ từ “Rất không đồng ý” đến “Rất đồng ý”
1 2 3 4 5
Rất không đồng ý Khơng đồng ý Bình thường Đồng ý Rất đồng ý
Phần 3 Thông tin cá nhân: mục đích mơ tả mẫu khảo sát về giới tính, độ tuổi, tình
trạng hơn nhân, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập hàng tháng.
Tác giả thu thập dữ liệu qua việc phát trực tiếp bảng câu hỏi kết hợp với gửi qua Internet cho đối tượng khảo sát. Kết quả là có 260 bảng câu hỏi được phát đi (bao gồm 70 bảng câu hỏi giấy và 157 bảng câu hỏi thu thập qua Google Docs). Sau khi sàng lọc các kết quả trả lời không hợp lệ, thu được 227 phiếu trả lời hợp lệ.
3.3.3. Xử lý và phân tích dữ liệu (1) Kiểm tra và chỉnh lý dữ liệu (1) Kiểm tra và chỉnh lý dữ liệu
Các bảng khảo sát sau khi thu thập về được kiểm tra lại tính hợp lệ và tiến hành nhập dữ liệu vào phần mềm SPSS.
(2) Mã hóa dữ liệu
Mã hóa lại các khái niệm, các biến quan sát để thuận tiện phân tích dữ liệu.
(3) Làm sạch dữ liệu
Dữ liệu sau khi thu thập được kiểm tra tính hợp lệ, sai sót ơ trống và sai sót trả lời khơng hợp lý. Với sai sót ơ trống, loại bỏ bảng khảo sát đó. Với sai sót trả lời khơng hợp lý do lỗi đánh chữ, đè phím khi nhập dữ liệu, có thể nhập lại với một chữ số.
(4) Đánh giá độ tin cậy của thang đo Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Phương pháp Cronbach’s Alpha dùng để loại các biến không phù hợp, hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha. Nếu Cronbach α ≥ 0.6 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy (Nunnally và Bernstein, 1994, trích từ Nguyễn Đình Thọ, 2012). Bên cạnh đó, các biến đo lường cùng một khái niệm nghiên cứu nên chúng phải tương quan chặt chẽ với nhau. Vì vậy, nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến – tổng (item – total correlation) ≥ 0.3 thì biến đó đạt u cầu (Nunnally và Bernstein, 1994, trích từ Nguyễn Đình Thọ, 2012). Khi thang đo có biến quan sát bị loại thì hệ số tin cậy sẽ được tính lại.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng (item – total correlation) để loại bỏ các biến rác, tiếp tục phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) để đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo đồng thời rút gọn một tập nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu
(Hair và cộng sự, 1998, trích từ Nguyễn Đình Thọ, 2012). Khi thang đo đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố EFA với các yêu cầu sau:
Theo Hair và cộng sự (1998), hệ số tải nhân tố (Factor Loading) là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor Loading > 0.3 được xem là đạt được mức tối thiểu, > 0.4 được xem là quan trọng, ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Số lượng nhân tố được xác định theo chỉ số Eigenvalue. Theo tiêu chuẩn Kaiser, những nhân tố có chỉ số Eigenvalue < 1 sẽ bị loại khỏi mơ hình.
Chênh lệch hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải > 0.5 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Hệ số KMO (Kaiser-Mey-Olkin) là một chỉ tiêu để xem xét sự thích hợp của EFA, 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp.
Tổng phương sai trích TVE (Total Variance Extraction) cho biết các nhân tố
trích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường. Tổng phương sai trích ≥ 50%.
Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết về mức độ tương quan giữa các biến quan
sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig < 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
(5) Phân tích dữ liệu Phân tích hồi quy
Phương pháp hồi quy tuyến tính phân tích mối quan hệ giữa một hay nhiều biến độc lập với một biến phụ thuộc định lượng và là phương pháp được sử dụng phổ biến để kiểm định giả thuyết khoa học. Nghiên cứu này sử dụng hai mơ hình hồi quy: hồi quy bội (Multiple Linear Regression – MLR) sử dụng cho mối quan hệ giữa nhiều biến độc lập tác động vào một biến phụ thuộc sự hài lịng, mơ hình hồi quy đơn (Simple Linear Regression – SLR) sử dụng cho một biến độc lập sự hài lòng tác động vào một biến phụ thuộc ý định mua lại.
Khi phân tích hồi quy bội MLR, có 2 vấn đề cần lưu ý. Một là, mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc với biến độc lập là quan hệ tương quan. Thứ hai, các tham số thống kê cần được quan tâm bao gồm:
Hệ số R2 điều chỉnh: hệ số thể hiện mức độ giải thích dữ liệu của mơ hình hồi
quy nên giá trị càng lớn càng tốt.
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình với tập dữ liệu: sử dụng trị kiểm định F để kiểm định mức ý nghĩa thống kê của mơ hình. Giả thuyết Ho là các hệ số Beta trong mơ hình đều bằng 0. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định nhỏ hơn 0.05, ta có thể an tồn bác bỏ giả thuyết Ho hay nói cách khác mơ hình phù hợp với tập dữ liệu quan sát.
Hệ số Beta: hệ số hồi quy chuẩn hóa cho phép so sánh một cách trực tiếp về mức
độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Nếu mức ý nghĩa Sig. của kiểm định nhỏ hơn 0.05, ta có thể kết luận hệ số Beta có ý nghĩa về mặt thống kê đến biến phụ thuộc.
Tóm tắt chương 3
Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu được thực hiện để đánh giá thang đo các khái niệm nghiên cứu và kiểm định các giả thuyết trong mơ hình đề xuất. Phương pháp nghiên cứu được thực hiện theo 2 bước:
Bước 1: Nghiên cứu định tính nhằm xây dựng, hiệu chỉnh các biến đo lường trong thang đo cho bảng câu hỏi chính thức.
Bước 2: Nghiên cứu định lượng được thực hiện qua khảo sát bằng bảng câu hỏi chính thức, nhắm đến đối tượng là người đã từng đặt khách sạn trực tuyến qua OTA trong vịng 12 tháng, với cỡ mẫu 227 người. Sau đó, dữ liệu thu thập được mã hóa, làm sạch và phân tích bằng SPSS 20.0.
CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 sẽ trình bày kết quả nghiên cứu dựa trên dữ liệu thu thập qua khảo sát chính thức. Các phân tích trong chương này gồm có: (1) thống kê nhân khẩu học, (2) đánh giá và kiểm định thang đo thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, (3) kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu bằng phương pháp phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính, (4) kiểm định sự khác biệt của các biến định tính đến sự hài lịng và ý định mua lại của khách hàng.