STT Biến quan sát Mã hóa
Tính hữu hình
1 Cảm thấy hệ thống cung cấp dịch vụ nội dung số hiện đại THH1
Độ tin cậy
4 Cảm thấy dễ dàng sử dụng dịch vụ nội dung số DTC1
5 Cảm thấy chất lượng nội dung số như tiêu chuẩn công bố DTC2
6 Cảm thấy tin tưởng vào hiệu quả nội dung số DTC3
Sự đáp ứng
7 Cảm thấy truy cập khai thác dịch vụ nội dung số đáp ứng nhanh chóng SDU1 8 Cảm thấy dịch vụ nội dung số cung cấp liên tục SDU2 9 Cảm thấy các hướng dẫn khai thác nội dung số được đáp ứng rõ ràng SDU3
10 Cảm thấy dễ dàng tìm kiếm nội dung số SDU4
Sự đảm bảo
11 Cảm thấy an tâm lựa chọn dịch vụ nội dung số SDB1
12 Cảm thấy hệ thống duy trì một ổn định SDB2
13 Cảm thấy thời gian truyền tải nội dung chính xác SDB3
Sự cảm thơng
14 Cảm thấy được tiếp nhận yêu cầu hỗ trợ kỹ thuật nhanh chóng SCT1 15
Cảm thấy phản hồi thông báo trực tuyến ngay yêu cầu thông tin khắc
phục sự cố SCT2
16
Cảm thấy được nhân viên phục vụ xử lý khắc phục sự cố khai thác
nội dung số mọi lúc mọi nơi theo yêu cầu SCT3
Năng lực cung cấp
17 Cảm thấy nhà cung cấp dịch vụ nội dung số có khả năng NLCC1 18 Cảm thấy nhà cung cấp dịch vụ nội dung số rất danh tiếng NLCC2
Giá trị thông tin
19
Cảm thấy sử dụng dịch vụ nội dung số giúp nhận được thông tin khai
thác luôn mới GTTT1
20
Cảm thấy nội dung thông tin số giúp giải quyết được nhu cầu sử
dụng thông tin ra quyết định GTTT2
Hài lòng khách hàng
21 Hài lòng với chất lượng dịch vụ nội dung số HLKH1
22
Tiếp tục sử dụng dịch vụ nội dung số và giới thiệu thêm khách hàng
Sau khi hoàn tất việc hiệu chỉnh và xây dựng các thang đo phù hợp với việc khảo sát các yếu tố chất lượng dịch vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng sử dụng DVNDS, tác giả tiến hành 22 thiết kế bảng câu hỏi nhằm phục vụ cho việc thu thập dữ liệu. Bảng câu hỏi chính thức được sử dụng trong nghiên cứu định lượng gồm 3 phần:
Thông tin tổng qt: ghi nhận các thơng tin mục đích khách hàng sử dụng
DVNDS, khách hàng có thiết bị truy cập khai thác dịch vụ nội dung số hay không. Đây là phần thông tin phục vụ cho phân tích mơ tả, và cũng là các thông tin nhằm giúp tác giả đánh được kênh thơng tin nào có hiệu quả nhất đối với khách hàng.
Thông tin các phát biểu về dịch vụ nội dung số: ghi nhận mức độ đồng ý
về các biến quan sát và biến nội sinh đo lường cho các khái niệm trong mơ hình. Đây cũng là thành phần chính của bảng câu hỏi giúp khảo sát mức độ cảm nhận của khách hàng đối với các yếu tố như: Tính hữu hình, Độ tin cậy, Sự đáp ứng, Sự đảm bảo, Cảm thơng, Năng lực, Giá trị thơng tin, Hài lịng khách hàng. Sau khi tiến hành nghiên cứu định tính, 22 biến liên quan được đưa vào khảo sát. Để đo lường các biến này, tác giả đã sử dụng thang đo Likert 5 mức độ từ “1 –Hoàn tồn khơng đồng ý” đến “5 –Hồn toàn đồng ý”.
Thông tin nhân khẩu học: ghi nhận các thông tin liên quan đến đối tượng
nghiên cứu, bao gồm: độ tuổi, giới tính của người được phỏng vấn, nghề nghiệp hiện nay, thu nhập,… Đây là phần câu hỏi phục vụ cho việc mơ tả nhóm khách hàng. Các thơng tin này nhằm ghi nhận thơng tin về các nhóm khách hàng có sự hài lịng về chất lượng DVNDS nên các câu hỏi được đưa và dưới dạng câu hỏi đóng để tăng khả năng hồi đáp của người trả lời. Bảng câu hỏi được thiết kế để dùng cho việc phỏng vấn trực tiếp trả lời trên giấy hoặc có thể trả lời qua email bằng cách click vào các ô trả lời đã được thiết kế sẵn, giúp việc trả lời của khách hàng được nhanh chóng và thuận tiện hơn.
3.2.4.1 Phương thức lấy mẫu
Trong nghiên cứu này, phương pháp lấy mẫu được chọn là lấy mẫu thuận tiện, dữ liệu được thu thập thông qua các hình thức phỏng vấn trực tiếp và trả lời qua email.
3.2.4.2 Cỡ mẫu
Đối với phân tích nhân tố (EFA), cỡ mẫu tối thiểu là N ≥ 5*x (x: tổng số biến quan sát) (Hair & đtg, 1998). Trong nghiên cứu này, tổng số biến quan sát là 22, như vậy số mẫu tối thiểu cần đạt được là 110. Tác giả đã gửi đi 260 bảng câu hỏi và nhận được 231 hồi đáp, trong đó có 220 bảng thỏa mãn yêu cầu và được sử dụng để phân tích. Tỷ lệ hồi đáp chủ yếu là từ các bảng phỏng vấn trực tiếp, tỷ lệ hồi đáp qua email tương đối thấp chỉ với 22 bảng câu hỏi.
3.2.4.3 Xử lý và phân tích dữ liệu
Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được mã hóa và thực hiện q trình phân tích như sau:
3.2.4.4 Phân tích mơ tả
Trong bước đầu tiên, tác giả sử dụng phân tích mơ tả để phân tích các thuộc tính của mẫu nghiên cứu: đã biết hay chưa biết về dịch vụ nội dung số, qua kênh thông tin nào, các thông tin cá nhân của người trả lời như độ tuổi, giới tính, thu nhập, nghề nghiệp …
3.2.4.5 Kiểm định và đánh giá thang đo
Để đánh giá thang đo các khái niệm trong nghiên cứu cần kiểm tra độ tin cậy, độ giá trị của thang đo. Dựa trên các hệ số độ tin cậy Cronbach’s Alpha, hệ số tương quan biến -tổng (Item-to-total correlation) giúp loại ra những biến quan sát khơng đóng góp vào việc mơ tả khái niệm cần đo, hệ số Cronbach’s alpha if Item Deleted để giúp đánh giá loại bỏ bớt biến quan sát nhằm nâng cao hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha cho khái niệm cần đo và phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhằm kiểm tra độ giá trị của thang đo các khái niệm nghiên cứu.
Phân tích Cronbach’s Alpha:
Trong nghiên cứu này, Cronbach alpha phải được thực hiện trước để loại bỏ các biến rác (garbage items) trước khi thực hiện phân tích EFA, q trình này giúp chúng ta tránh được các biến rác vì các biến rác này tạo nên các nhân tố giả (artifical factors) khi phân tích EFA (Churchill, 1979). Kỹ thuật Cronbach alpha phát hiện loại bỏ một số biến đo lường với tương quan biến tổng (Item-total correlation) thấp (< 0,3), lựa chọn hệ số Cronbach alpha trong khoảng [0,8 và 1) là thang đo tốt, Cronbach alpha trong khoảng [0,7 và 0,8] sử dụng được và Cronbach alpha từ 0,6 trở lên sử dụng được cho khái niệm trong bối cảnh nghiên cứu mới (Peterson, 1994).
Phân tích nhân tố khám phá (EFA):
Bước tiếp theo sau khi Phân tích Cronbach’s Alpha, phương pháp phân tích nhân tố EFA được sử dụng để xác định: (1) độ giá trị hội tụ (convergent validity), (2) giá trị phân biệt (discriminant validity), (3) đồng thời gom các tham số ước lượng theo từng nhóm biến (các câu hỏi được sắp xếp phù hợp theo nhóm nhân tố). Một số tiêu chuẩn đo lường như sau: để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố (factor loading) phải đảm bảo lớn hơn hoặc bằng 0,4; để đạt độ giá trị phân biệt, khác biệt giữa các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0,3; số lượng nhân tố được xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue - đại điện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố - theo tiêu chuẩn Kaiser thì những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại ra khỏi mơ hình; tiêu chuẩn phương sai trích (Variance explained criteria): Tổng phương sai trích phải lớn hơn 50%. Xem xét giá trị KMO: 0,5 < KMO < 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu; ngược lại KMO < 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu (Gerbing & Anderson, 1988). Sử dụng phương pháp trích yếu tố Pricipal axis factoring với phép xoay Promax (kappa = 4) và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigen values lớn hơn 1 đối với các biến quan sát đo lường 7 khái niệm thành phần tác động lên sự hài lòng của khách hàng sử dụng DVNDS. Theo phương pháp này phát hiện ra các thứ nguyên (thành
phản ảnh chính xác cấu trúc dữ liệu tiềm ẩn hơn. Sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal components với phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigen values lớn hơn 1 với các biến quan sát đo lường khái niệm sự hài lòng khách hàng.
3.2.4.6 Phân tích hồi quy đa biến
Sau khi hồn tất việc phân tích đánh giá độ tin cậy thang đo (sử dụng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha) và kiểm định giá trị khái niệm của thang đo (phân tích nhân tố khám phá EFA), các biến khơng đảm bảo độ giá trị hội tụ tiếp tục bị loại khỏi mơ hình cho đến khi các tham số được nhóm theo các nhóm biến. Việc xác định mối quan hệ giữa các nhóm biến này cũng như xác định mối quan hệ giữa các nhóm biến độc lập (yếu tố thành phần) và nhóm biến phụ thuộc (sự hài lịng của khách hàng) trong mơ hình nghiên cứu được thực hiện bằng phương pháp phân tích hồi quy bội.
Giá trị của biến mới trong mơ hình nghiên cứu là giá trị trung bình của các biến quan sát thành phần của biến đó, giá trị của các thành phần được phần mềm SPSS tính một cách tự động từ giá trị trung bình có trọng số của các biến quan sát đã được chuẩn hóa. Tuy nhiên, trước khi tiến hành phân tích hồi quy, một phân tích quan trọng cần được thực hiện đầu tiên là phân tích tương quan nhằm kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mơ hình.
Phân tích tƣơng quan
Kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mơ hình: giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập và giữa các biến độc lập với nhau. Sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ (Gerbing & Anderson, 1988). Trong mơ hình nghiên cứu này, để đạt được mục tiêu nghiên cứu thì kỳ vọng có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan đến các biến được đưa vào trong mơ hình.
Chương 3 trình bày phương pháp thực hiện nghiên cứu nhằm đạt được các mục tiêu đề ra. Quá trình này gồm hai bước: Bước 1, nghiên cứu định tính với kỹ thuật phỏng vấn sâu nhằm bổ sung và hiệu chỉnh các thang đo các biến trong mơ hình. Bước 2, nghiên cứu định lượng thực hiện bằng cách phỏng vấn bằng bảng câu hỏi qua email và trực tiếp. Sau đó dữ liệu sẽ được xử lý và phân tích bằng phần mềm SPSS 20.0 để kiểm định các thang đo và sự phù hợp của mơ hình lý thuyết. Trong chương tiếp theo, tác giả sẽ trình bày kết quả phân tích dữ liệu, kết quả nghiên cứu bao gồm kết quả đánh giá thang đo, phân tích nhân tố khám phá, hồi quy đa biến và kiểm định giả thuyết.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Trong chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu gồm thiết kế nghiên cứu, hiệu chỉnh thang đo và các bước phân tích. Trong chương 4 này sẽ trình bày các kết quả phân tích gồm: (1) mơ tả mẫu, (2) kiểm định độ tin cậy của thang đo, (3) phân tích nhân tố, (4) kiểm định độ giá trị của thang đo, (5) phân tích hồi quy đa biến và (6) kiểm định giả thuyết nghiên cứu và đưa ra một số đề xuất.
4.1 MÔ TẢ MẪU
4.1.1 Phƣơng pháp thu thập dữ liệu và tỷ lệ hồi đáp
Như đã trình bày trong chương 3, mẫu được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện với kích thước là 220 mẫu. Dữ liệu được thu thập trong 3 tuần (từ ngày 23/6/2016 đến 14/7/2016), bằng cách gửi bảng câu hỏi trực tiếp và gửi qua email đối với người được phỏng vấn. Tổng số bảng câu hỏi được gửi đi là 260 câu hỏi và nhận được kết quả thu hồi được 231 bảng, trong đó có 220 bảng hợp lệ và được sử dụng để đưa vào phân tích và tỷ lệ hồi đáp là 88.9 %.
4.1.2 Mô tả thông tin mẫu
4.1.2.1 Thông tin về nhà cung cấp dịch vụ:
Trong 220 người được phỏng vấn, có 180 người sử dụng dịch vụ nội dung số hàng ngày chiếm tỷ lệ là 81,8%, còn lại 40 người còn lại sử dụng vài lần trong tuần chiếm tỷ lệ 19,2%. Trong đó, số người sử dụng dịch vụ nội dung số phục vụ cho giải trí là 101 người, chiếm tỷ lệ 45,9%; cho nghiên cứu là 20 người, chiếm tỷ lệ 9,09%; học tập 86 người, chiếm tỷ lệ 39,09%; truy cập internet khai thác nội dung số cho mục đích khác chiếm tỷ lệ 15,01%. Qua số liệu cho thấy việc khai thác nội dung thơng tin số phục vụ cho giải trí chiếm tỷ lệ nhiều nhất trong các mục đích khai thác nội dung số còn lại.
Tác giả sử dụng phần mềm SPSS để thống kê mô tả cấu trúc mẫu sau khi thu thập từ các cá nhân đang sinh sống và làm việc trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh theo số lượng mẫu nghiên cứu, thông tin cụ thể như sau (xem bảng 4.1):Về giới tính:
Nam chiếm tỷ lệ 46,8% là 103 ngƣời, nữ chiếm tỷ lệ 53,2% là 117 ngƣời.
Về nghề nghiệp: Học sinh, sinh viên chiếm tỷ lệ 32,1%, cán bộ quản lý chiếm tỷ lệ 17,6%, doanh nhân chiếm tỷ lệ 10,9%, nghề tự do chiếm tỷ lệ 9,3%, nhân viên kỹ thuật/văn phòng chiếm tỷ lệ 24,4%, Khác chiếm tỷ lệ 15,7%
Về độ tuổi: Tác giả chia các đối tượng được khảo sát ra làm 3 nhóm. Nhóm
1 bao gồm những người dưới 23 tuổi, đây là nhóm tuổi của học sinh, sinh viên, những người chưa có thu nhập hoặc thu nhập thấp, chủ yếu từ gia đình, Tuy nhiên, đây là nhóm thích khám phá, khai thác tìm hiểu những thơng tin kiến thức, thông tin về tri thức, công nghệ mới phục vụ cho học tập, giải trí. Nhóm 2 là những người từ 23 đến 40 tuổi, những người mới ra truờng và đi làm việc, có thu nhập và cịn có nhu cầu khai thác khám phá, tìm hiểu những kiến thức mới, công nghệ mới, nội dung thông tin mới phục vụ cho hoạt động ra quyết định trong cơng việc. Nhóm 3 bao gồm những người lớn hơn 40 tuổi, những người đã có việc làm ổn định, có vị trí chắc chắn trong cơng việc của họ, thường tìm hiểu thơng tin mới khi thấy thật sự cần thiết cho công việc và cuộc sống của họ. Trong số 220 người được khảo sát, đối tượng phỏng vấn dưới 23 tuổi chiếm tỷ lệ 38,2% là 84 người , từ 23-40 tuổi chiếm tỷ lệ 37,3% là 82 người, trên 40 tuổi chiếm tỷ lệ 24,5% là 54 người.
Về thu nhập: Đối với yếu tố thu nhập, tác giả chia thành 3 nhóm: nhóm
dưới 5 triệu đồng/tháng đối với những người có thu nhập thấp, nhóm từ 5 đến 15 triệu đồng/tháng cho những người có thu nhập trung bình và nhóm trên 15 triệu đồng/tháng là những người có thu nhập cao. Đối với 220 người được phỏng vấn, đối tượng có thu nhập dưới 5 triệu chiếm nhiều nhất với tỷ lệ 54,1% là 119 người, từ 5-15 triệu chiếm tỷ lệ 35,2% là 77 người, trên 15 triệu chiếm tỷ lệ 10,7% là 24 người.
Phân bố mẫu Tần suất Tỷ lệ
Số người sử dụng dịch vụ nội dung số hàng ngày 180 81,8%
Số người sử dụng vài lần trong tuần 40 19,2%
Tuổi Dưới 23 84 38,2% Từ 23 - 40 82 37,3% Trên 40 54 24,5% Giới tính Nam 103 46,8% Nữ 117 53,2% Nghề nghiệp
Học sinh, sinh viên 71 32,1%
Cán bộ quản lý 39 lệ 17,6%
Doanh nhân 24 10,9%
Nghề tự do 21 9,3%
Nhân viên kỹ thuật, văn phòng 54 24,4%
Khác 35 15,7%
Thu nhập
Dưới 5 triệu 119 54,1%
Từ 5 –15 triệu 77 35,2%
Trên 15 triệu 24 10,7%
4.2 KIỂM ĐỊNH VÀ ĐÁNH GIÁ THANG ĐO 4.2.1 Phân tích Cronbach’s Alpha 4.2.1 Phân tích Cronbach’s Alpha
Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha xác định độ tin cậy của các biến độc lập và