3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4. Nghiên cứu định lượng
3.4.1. Thiết kế lấy Mẫu và thu thập Mẫu.
Tổng thể của nghiên cứu là những người mua sắm trực tuyến trên thiết bị di động tại Việt Nam, và nghiên cứu tập trung vào người mua hàng đang sinh sống và làm việc tại TP.HCM. Kích thước mẫu được chọn dựa trên tổng hợp ý kiến của các nhà nghiên cứu: Hair và cộng sự (2006), Nguyễn Đình Thọ (2013) và theo cơ sở kỹ thuật xử lý dữ liệu định lượng EFA và hồi quy đa biến.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích nhân tố EFA. Theo Nguyễn Đình Thọ (2013), “để sử dụng EFA chúng ta cần cỡ mẫu lớn. Trong EFA, kích thước mẫu xác định dựa vào hai yếu tố (1) kích thước tối thiểu và (2) số lượng biến đo lường đưa vào phân tích”. Về kích thước mẫu tối thiểu, để sử dụng EFA kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 (Hair và cộng sự, 2006). Về số lượng biến đo lường đưa vào phân tích, Hair và cộng sự (2006) đã cho rằng “kích thước mẫu cần thiết cho nghiên cứu EFA tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát”. Trong nghiên cứu hiện tại, tổng
số biến quan sát là 26, nghĩa là kích thước mẫu tối thiểu cần cho nghiên cứu là 130 quan sát theo công thức n=5*m, với m là tổng số biến quan sát. Tóm lại, nghiên cứu chính thức hiện tại sử dụng kỹ thuật phân tích nhân tố EFA, vì vậy kích thước mẫu tối thiểu phải là 130 quan sát theo đề xuất của Hair và cộng sự (2006).
Mặt khác, nghiên cứu còn sử dụng kỹ thuật phân tích hồi quy đa biến. Theo Tabachnick và Fidell (1996) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2013), đối với phân tích hồi quy đa biến, cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo cơng thức là: n ≥ 50 + 8*p, với n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết và p là số lượng biến độc lập trong mơ hình. Trong nghiên cứu hiện tại, mơ hình nghiên cứu có tổng cộng 7 biến độc lập, vì vậy theo cơng thức của Tabachnick và Fidell (1996), kích thước mẫu tối thiểu cần đạt được là 50 + 8*7 = 156.
Tổng hợp cả hai ý kiến của Hair và cộng sự (2006) và Tabachnick và Fidell (1996), khi lựa chọn số lượng mẫu phải thỏa mãn cả hai công thức trên là 156 biến quan sát. Tuy nhiên, số lượng mẫu càng lớn càng tốt cho nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Vì vậy, nghiên cứu chọn số lượng mẫu là 250 quan sát.
Về phương pháp chọn mẫu, nghiên cứu chọn mẫu theo phương pháp thuận tiện. Theo Nguyễn Đình Thọ (2013), “phương pháp chọn mẫu thuận tiện là phương pháp chọn mẫu phi xác suất trong đó nhà nghiên cứu tiếp cận với phần tử mẫu bằng phương pháp thuận tiện. Nghĩa là nhà nghiên cứu có thể chọn những phần tử nào mà họ có thể tiếp cận được”. Với tổng số lượng Mẫu là 250 người, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu sơ cấp thông qua điều tra bảng câu hỏi bằng hai hình thức: bảng khảo sát giấy và bảng khảo sát trực tuyến, thông qua ứng dụng Google Biểu mẫu.
3.4.2. Xử lý số liệu
Nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để thực hiện thống kê và phân tích số liệu. Sau khi thu thập kết quả từ khảo sát, tác giả sẽ tiến hành gạn lọc, loại bỏ bảng trả lời khơng đạt u cầu, sau đó mã hóa và nhập dữ liệu vào phần mềm, và tiến hành các phương pháp thống kê phân tích bao gồm: Thống kê mơ tả, Đánh giá độ tin cậy và giá
trị của thang đo, Phân tích nhân tố khám phá EFA, Phân tích hồi quy tuyến tính và Kiểm định sự khác biệt của hành vi MHNH với các đặc điểm cá nhân.
3.4.2.1. Thống kê mơ tả
Phân tích thống kê mô tả các thuộc tính của Mẫu như: độ tuổi, giới tính, học vấn, nghề nghiệp, thu nhập, trang web/ứng dụng mua hàng thường truy cập.
3.4.2.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo.
Độ tin cậy của một thang đo nói lên tính nhất qn của đo lường sau nhiều lần lặp lại (Carmines và Zeller, 1979 trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2013). Cronbach’s alpha là hệ số được ứng dụng thông thường nhất khi đánh giá độ tin cậy của những thang đo đa biến, với số biến quan sát từ 3 trở lên. Hệ số Cronbach’s Alpha có thể đo lường tính nhất quán của các biến quan sát trong một thang đo để đo lường cùng một khái niệm. Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.75-0.95]. Nếu Cronbach’s α ≥ 0.60 là thang đo có thể chấp nhận được về độ tin cậy (Nunnally và Bernstein, 1994 trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2013).
3.4.2.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Nghiên cứu tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA (phép quay Varimax) để đánh giá sơ bộ các khái niệm và loại bỏ các mục hỏi không đạt yêu cầu. EFA dùng để rút gọn một tập biến quan sát thành một nhóm các nhân tố có ý nghĩa.
3.4.2.4. Phân tích hồi quy đa biến.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp kiểm định chính là mơ hình hồi qui đa biến, nhằm mục đích xác định mối tương quan tuyến tính trong mơ hình và kiểm định giả thuyết nghiên cứu. Cụ thể trong trường hợp này, nghiên cứu xem xét tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi MHNH trong thương mại di động.
3.4.2.5. Kiểm định sự khác biệt của hành vi mua hàng ngẫu hứng với các đặc điểm cá nhân người mua hàng.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp kiểm định Independent Sample T-test và ANOVA để kiểm định sự khác biệt của hành vi MHNH với các đặc điểm của người
mua hàng như giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập. Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95%.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Chương ba đã trình bày về quy trình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu định tính, thang đo gốc các khái niệm nghiên cứu, kết quả nghiên cứu định tính điều chỉnh thang đo, và phương pháp nghiên cứu định lượng. Sau bước nghiên cứu định tính, các thang đo đã được điều chỉnh sẽ được sử dụng để hoàn chỉnh bảng câu hỏi cho bước nghiên cứu chính thức. Tổng cộng có 26 biến quan sát dùng cho việc đo lường 7 nhân tố có tác động đến hành vi mua hàng ngẫu hứng bao gồm (1) Tính bốc đồng, (2) Ảnh hưởng giữa các cá nhân, (3) Tính di động, (4) Sự hấp dẫn trực quan, (5) Tính dễ sử dụng, (6) Sản phẩm sẵn có và (7) Thuộc tính giá. Trong phần tiếp theo, tác giả sẽ trình bày kết quả từ phương pháp nghiên cứu định lượng nhằm kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu.