STT Câu hỏi ban đầu Câu hỏi sau khi điều chỉnh
1
Tôi cảm thấy rằng việc nhận các mẫu quảng cáo qua tin nhắn văn bản SMS trên điện thoại di động là thú vị và mang tính giải trí.
Tơi cảm thấy thích thú khi nhận các mẫu quảng cáo qua tin nhắn văn bản SMS trên điện thoại di động.
2
Tôi cảm thấy rằng việc nhận các mẫu quảng cáo qua tin nhắn văn bản SMS trên điện thoại di động là thoải mái.
Tôi cảm thấy thoải mái khi nhận các mẫu quảng cáo qua tin nhắn văn bản SMS trên điện thoại di động.
3
Tôi cảm thấy các mẫu quảng cáo qua tin nhắn văn bản SMS trên điện thoại di động gần như xuất hiện ở bất kỳ đâu.
Tôi cảm thấy các mẫu quảng cáo qua tin nhắn văn bản SMS gửi đến điện thoại di động của tôi quá thường xuyên.
4
Tôi tin những mẫu quảng cáo qua tin nhắn văn bản SMS trên điện thoại di động.
Nội dung của những mẫu quảng cáo qua tin nhắn văn bản SMS trên điện thoại di động thì đáng tin cậy.
3.1.1.2. Nghiên cứu chính thức bằng phương pháp định lượng
Nghiên cứu chính thức được thực hiện tại TP. HCM vào tháng 10/2013 bằng phương pháp định lượng. Bảng câu hỏi khảo sát (Phụ lục 2) là công cụ sử dụng để thu thập dữ liệu nghiên cứu định lượng.
Đối tượng khảo sát là những người đang sử dụng điện thoại di động. Nghiên cứu sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện (phi xác suất).
Kích thước mẫu:
Theo Tabachnick & Fidell (2007) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2011),
độc lập. Mơ hình nghiên cứu này gồm 4 biến độc lập nên kích thước mẫu tối thiểu để có thể sử dụng Hồi quy bội là 82 mẫu.
Theo Hair và cộng sự (2006) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2011), để sử
dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát/biến đo lường là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát, tốt nhất là 10:1 trở lên. Nghiên cứu này gồm 15 biến đo lường, do đó kích thước mẫu tối thiểu để có thể sử dụng EFA là 75 mẫu, tốt nhất là 150 mẫu trở lên.
Nghiên cứu này vừa sử dụng phân tích EFA vừa sử dụng phân tích hồi quy bội nên kích thước mẫu phải thỏa cả hai điều kiện đề cập ở trên, tức là kích thước mẫu tốt nhất từ 150 mẫu trở lên. Để kết quả nghiên cứu có ý nghĩa hơn, tác giả đề ra chỉ tiêu kích thước mẫu N=200.
Phương pháp phân tích dữ liệu bao gồm:
Kiểm định Độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha
Các thang đo sẽ được kiểm định Độ tin cậy bằng công cụ Cronbach Alpha. Cronbach Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo (biến quan sát) tương quan với nhau, từ đó giúp loại đi những biến quan sát hoặc thang đo không đạt yêu cầu. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Tuy nhiên, hệ số Cronbach Alpha chỉ cho biết sự tương quan giữa các biến quan sát mà không cho biết biến quan sát nào cần được loại bỏ và biến quan sát nào cần được giữ lại. Hệ số tương quan biến – tổng sẽ cho biết điều này, cụ thể là hệ số tương quan biến – tổng của biến quan sát nào ≥ 0,3 thì biến đó đạt yêu cầu, ngược lại biến đó sẽ bị loại.
Do đó, trong nghiên cứu này, tác giả kiểm định Độ tin cậy của thang đo dựa trên các tiêu chí sau:
Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng (item-total correlation)
< 0,3.
0,7 ≤ Hệ số Cronbach Alpha < 0,95.
Phân tích nhân tố EFA
Phân tích nhân tố EFA (Exploratory Factor Analysis) là phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát có mối tương quan với nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết Giá trị thông tin của tập biến ban đầu. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Điều kiện để sử dụng EFA và các biến quan sát đạt yêu cầu để được sử dụng trong phân tích nhân tố EFA:
Hệ số KMO ≥ 0,5 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0,05.
Hệ số tải nhân tố (factor loading): ≥ 0,5.
Tổng phương sai trích ≥ 50% và hệ số eigenvalue >1.
Sự khác biệt về hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố khác
nhau phải > 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố. Ghi chú:
Kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): Theo Norusis (1994) trích trong
Nguyễn Đình Thọ (2011), KMO là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa hai biến quan sát với độ lớn của hệ số tương quan riêng phần của chúng.
Kiểm định Bartlett: giả thuyết Ho là “Ma trận đơn vị có hệ số tương quan giữa
các biến bằng 0”. Nếu sig < mức ý nghĩa thì bác bỏ giả thuyết Ho, tức là các biến có mối quan hệ với nhau.
Tác giả sử dụng phương pháp Principal Component với phép quay Varimax khi Phân tích nhân tố EFA cho thang đo của các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Phân tích hồi quy bội để kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu
Để kiểm định mơ hình, giả thuyết nghiên cứu và xác định mức độ tác động của các nhân tố đến thái độ của khách hàng đối với quảng cáo qua tin nhắn văn bản SMS trên điện thoại di động, kỹ thuật phân tích hồi quy bội đã được sử dụng. Đồng thời, phân tích tương quan Pearson sẽ được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các biến vào mơ hình hồi quy.
Mơ hình hồi quy gồm:
Biến độc lập: là các nhân tố được rút trích sau khi Phân tích nhân tố EFA.
Biến phụ thuộc: Thái độ của khách hàng đối với quảng cáo qua tin nhắn văn
bản SMS trên điện thoại di động.
Giá trị của một biến (biến độc lập hoặc biến phụ thuộc) là giá trị trung bình
của các biến quan sát trong thang đo của biến đó.
3.1.2. Quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu này được thực hiện theo quy trình sau:
Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu Cơ sở lý thuyết Cơ sở lý thuyết
Nghiên cứu sơ bộ định tính (thảo luận nhóm, n=8) Thang đo nháp Thang đo chính thức Nghiên cứu chính thức định lượng (bảng câu hỏi khảo
sát, n=200)
Độ tin cậy và EFA
Kiểm tra hệ số cronbach alpha
Kiểm tra yếu tố và phương sai trích được
Hồi quy tuyến tính
Kiểm tra sự tương quan Phân tích hồi quy
Kiểm định sự khác biệt về thái độ của các nhóm khách hàng khác nhau về: giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn và thu nhập (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
3.2. Thang đo
Các thang đo sử dụng trong nghiên cứu này dựa trên thang đo của Tsang và cộng sự (2004). Sau đó, dựa trên kết quả nghiên cứu định tính (Phụ lục 1), các thang đo này sẽ được điều chỉnh, bổ sung để phù hợp với đối tượng khảo sát và thị trường tại Việt Nam. Có 5 khái niệm nghiên cứu được sử dụng trong nghiên cứu này, bao gồm: (1) Tính giải trí, (2) Giá trị thơng tin, (3) Sự phiền nhiễu, (4) Độ tin cậy, (5) Thái độ của khách hàng.
3.2.1. Thang đo Tính giải trí
Tính giải trí thể hiện ở sự thích thú của khách hàng đối với tin nhắn quảng cáo. Trong nghiên cứu này, thang đo Tính giải trí được đo lường theo thang đo của Tsang và cộng sự (2004) với 2 biến quan sát, ký hiệu là TGT_1 và TGT_2. Cụ thể trình bày ở Bảng 3.3: