Stt Nhân tố Mã hóa
1 Sự Thuận Tiện STHT
2 Thoải Mái Khi Mua Sắm TMMS
3 Mong Đợi Về Giá MDVG
4 Chất Lượng Sản Phẩm CLSP
5 Niềm Tin Vào Web NTVW
6 Rủi Ro Liên Quan Đến Sản Phẩm/Dịch Vụ RRLQ
7 Hành Vi Mua Quần Áo Trực Tuyến HVMS
Nguồn: Đề xuất của tác giả
3.3. Phương pháp nghiên cứu 3.3.1. Thiết kế bảng câu hỏi 3.3.1. Thiết kế bảng câu hỏi
Bảng khảo sát được thiết kế thành 3 phần:
Phần 1, phần thông tin lựa chọn để chọn đối tượng khảo sát là người có đi mua quần áo trực tuyến trong vịng 3 tháng qua, đang sinh sống tại TP HCM.
Phần 2, nội dung chính xoay quanh các nhân tố và biến quan sát trong mơ hình để đo lường 1 biến phụ thuộc và 6 biến độc lập, 38 biến quan sát đã đề cập vào bảng câu hỏi nhằm thu thập dữ liệu. Tác giả sử dụng thang đo Likert 5 điểm để thu thập ý kiến của khách hàng. Trong đó:
- 1: Hồn tồn khơng đồng ý - 2: Không đồng ý
- 3: Phân vân - 4: Đồng ý
Phần 3: Thông tin chung
Thơng tin chung nhằm mục đích phân loại đối tượng khảo sát để phù hợp với mục tiêu của đề tài. Phần này ghi nhận các thông tin về đối tượng nghiên cứu bao gồm: giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thu nhập, tình trạng hơn nhân và nghề nghiệp.
Sau khi xây dựng xong bảng câu hỏi, tác giả sẽ tiến hành phỏng vấn thử với 10 người. Mục đích của cuộc phỏng vấn thử này không phải để thu thập dữ liệu mà để đánh giá bảng câu hỏi xem đối tượng khảo sát có hiểu đúng câu hỏi khơng? Đối tượng khảo sát có đồng ý cung cấp thơng tin khơng? … Kết quả của bước này là bảng câu hỏi chính thức để đi khảo sát với số lượng lớn.
3.3.2. Kích thước mẫu
Về kích thước mẫu, Hair và cộng sự, 1998 cho rằng cỡ mẫu để phân tích yếu tố khám phá EFA phải tối thiểu gấp gấp 5 lần số biến quan sát trong thang đo, bảng hỏi này có 32 biến nên cần cỡ mẫu ít nhất là 32 x 5= 160 mẫu.
Ngoài ra, để tiến hành phân tích hồi quy theo Tabachnick và Fidell (2007) trích từ Nguyễn Đình Thọ (2012), kích thước mẫu cần thiết được tính như sau: 50 + 8*n, (n: biến độc lập), đề tài này có 6 biến độc lập. Như vậy theo tiêu chí này thì kích thước mẫu tối thiểu là: 50 + 8*6 = 98 mẫu.
Tổng hợp hai điều kiện trên để tiến hành phân tích EFA thì kích thước mẫu phải là N >= Max (160, 98) = 160.
Nhưng thực tế để đáp ứng được yêu cầu về tính đại diện cho khách hàng nam và nữ tại TP.HCM, các chỉ tiêu về thống kê cần đảm bảo quy mô tổng thể và độ tin cậy 95% và số mẫu tốt nhất nên gấp 10 lần số biến quan sát. Thang đo có 32 biến quan sát tốt nhất nên chọn cỡ mẫu là 350, tiến hành khảo sát 350 mẫu nghiên cứu
3.3.3. Phương pháp chọn mẫu
3.3.4. Phương pháp thu thập thông tin
Thông tin được thu thập bằng phương pháp điều tra, phỏng vấn trực tiếp bằng bảng câu hỏi với 350 người.
Đối tượng khảo sát: những người có mua quần áo trực tuyến trong vòng 3 tháng qua, đang sinh sống tại TP. HCM.
Thời gian khảo sát: tháng 05 năm 2018.
Địa điểm khảo sát: các khu dân cư, văn phòng tại khu vực quận 10, 1, 3, Gị Vấp, Tân Bình, Hóc Mơn, Khu vực KCN Tân Bình.
Với đề tài này phương pháp phỏng vấn trực tiếp là phù hợp, đem lại kết quả trung thực, dữ liệu thu thập sau khi tiến hành phân tích chúng ta sẽ có được những thơng tin chính xác cần thiết cho mục tiêu nghiên cứu của đề tài. Lựa chọn thời điểm khảo sát thường là giờ nghỉ trưa hoặc giờ tan tầm buổi chiều tối hoặc vào thời gian rãnh của đối tượng được khảo sát.
3.4. Phương pháp phân tích dữ liệu 3.4.1. Thống kê mô tả dữ liệu
Nghiên cứu này đánh giá các số liệu thống kê về tác động và mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm quần áo trực tuyến.
3.4.2. Hệ số độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) bằng phần mềm SPSS phiên bản 23.0, để sàng lọc loại bỏ các biến quan sát khơng đáp ứng tiêu chuẩn. Trong đó:
Cronbach’s alpha được dùng để kiểm định độ tin cậy của thang đo, theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc hệ số Cronbach’s alpha có giá trị 0,8 đến gần 1,0 là thang đo tốt; từ 0,7 đến 0,8 thì sử dụng được. Một số nhà nghiên cứu cho rằng Cronbach’s alpha từ 0,6 trở lên thì sử dụng được với trường hợp thang đo lường là mới hoặc mới với người trả lời trong điều kiện nghiên cứu (Nunnally, 1978; Slater, 1995). Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên từ [0,1]. Về lý thuyết thống kê thì hệ số này càng cao càng tốt, tức là thang đo có độ tin cậy càng cao. Tuy nhiên thực tế thì khơng phải như vậy, khi hệ số này lớn hơn 0,95 thì các biến quan sát hầu
như khơng có sự khác biệt vì vậy kết quả khảo sát nhận được hầu như là giống nhau. Trong nghiên cứu vấn đề này được xem là trùng lắp trong đo lường Nguyễn Đình Thọ (2012).
Hệ số Cronbach’s alpha được tính như sau:
Trong đó:
ρ: đọc là pro, là hệ số tương quan trung bình giữa tất cả các cặp mục hỏi được kiểm tra.
Cronbach’s alpha không cho biết cần loại bỏ và giữ lại biến nào nên ngoài hệ số Cronbach’s alpha, người ta còn quan tâm đến hệ số tương quan biến tổng (iterm – total correlation), những biến có tương quan biến tổng < 0,3 sẽ bị loại bỏ. Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang cho rằng việc quyết định loại bỏ hay giữ một biến quan sát không đơn thuần dựa trên con số thống kê mà còn phải xem xét giá trị nội dung của khái niệm. Nếu thang đo đáp ứng Cronbach’s alpha mà việc loại bỏ biến có tương quan biến tổng < 0,3 gây ra vi phạm giá trị nội dung (các biến cịn lại khơng bao phủ đầy đủ nội hàm của khái niệm) thì khơng nên loại biến đó.
Thang đo có độ tin cậy tốt khi hệ số này nằm trong vùng [0,7 – 0,8]. Nếu hệ số này > 0,6 thì thang đo này có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy.
Trong nghiên cứu này, thang đo chấp nhận được khi hệ số Cronbach’s Alpha > 0,6, loại biến khi tương quan biến tổng < 0,3 và khơng có đóng góp về mặt nội dung.
3.4.3. Phân tích yếu tố khám phá EFA
Phương pháp phân tích EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc nhau, nghĩa là khơng có biến phụ phuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mới tương quan các biến với nhau. EFA dùng để rút gọn một tập hợp biến F thành tập hợp biến K < F, các yếu tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính
Theo Nguyễn Đình Thọ (2012), “Để sử dụng được EFA thì hệ số KMO phải lớn hơn 0,5”.
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity): Hệ số dùng để kiểm định giả thiết rằng các biến có tương quan với nhau trong tổng thể thay không. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê khi Sig < 5%, nghĩa là các biến quan sát có sự tương quan với nhau trong tổng thể Nguyễn Hoàng trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, (2005).
Hệ số tải yếu tố (Factor loading): hệ số này chỉ ra mối quan hệ tương quan đơn giữa các biến và yếu tố. Hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa cần thiết của EFA. Hệ số tải nhân tố >= 0,5 thì có ý nghĩa.
Phương sai trích (Variance Explained): tổng phương sai trích phải >= 0,5. Chỉ số Eigenvalue: đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi yếu tố. Chỉ những yếu tố có Eigenvalue >1 mới được giữ lại trong mơ hình phân tích, Hair và cộng sự, (2006).
Nguyễn Khánh Duy (2009) cho rằng nếu sau khi phân tích EFA có phân tích hồi quy thì có thể sử dụng phép xoay Varimax và phương pháp trích Principal components. Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng phương pháp phân tích yếu tố Principal Component Analysis và phép quay Virimax để tìm ra các yếu tố đại diện cho các biến.
3.4.4 Phân tích tương quan và hồi quy:
Sau khi đánh giá giá trị của thang đo bằng EFA, tác giả tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính nhằm kiểm định mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mơ hình nghiên cứu. Hồi quy đa biến: Là Phương pháp phân tích mối liên hệ hay phụ thuộc của 1 biến Y (gọi là biến phụ thuộc) vào một hay nhiều biến khác X (gọi là các biến độc lập), với ý tưởng ước lượng và dự đốn giá trị trung bình tổng thể của các biến phụ thuộc trên cơ sở các giá trị biết trước (trong mẫu) của các biến độc lập.
Mơ hình hồi quy k biến:
Trong đó:
Yi: là giá trị ước lượng cho giá trị của biến Y ở quan sát thứ i. Xi: là giá trị của biến X ở quan sát thứ i.
b1: Hệ số tung độ gốc hay hệ số chặn. b2: Hệ số dốc hay hệ sơ góc.
Để kiểm định ý nghĩa thống kê giả thiết: H0: b2 = b3 =... = bk = 0
(Nghĩa là: tất cả các hệ số độ dốc đồng thời bằng 0) đối lại H1: tất cả các hệ số độ dốc không đồng thời bằng 0.
Nếu F > Fa (k-1, n-k), bác bỏ H0; ngược lại ta khơng thể bác bỏ H0, trong đó Fa (k-1, n-k) là giá trị tới hạn của F tại mức ý nghĩa a và (k-1) của bậc tự do tử số và (n-k) bậc tự do mẫu số.
Một cách khác, nếu giá trị p thu được từ cách tính F trên là đủ nhỏ, người ta có thể bác bỏ H0. Có nghĩa là giá trị p < 0,05 với mức ý nghĩa thống kê 95% thì có thể bác bỏ giả thuyết H0 khẳng định mơ hình hồi quy có ý nghĩa thống kê.
Trong trường hợp 3 biến (Y và X2, X3), k là 3, trong trường hợp 4 biến, k là 4, ...
Phân tích tương quan: Trước khi thực hiện phân tích hồi quy nên xem xét
mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến. Nếu thang đo đạt yêu cầu sẽ được sử dụng trong phân tích tương quan Pearson. Phân tích tương quan Pearson – kiểm định 2 chiều được thực hiện giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập nhằm khẳng định mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Từ đó có thể phát hiện những mối tương quan chặt chẽ giữa chúng hay giữa các biến độc lập với nhau mà mối tương quan chặt chẽ này có thể gây ra hiện tượng đa cộng biến. Giá trị tuyệt đối của Pearson càng gần 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
phân tích hồi quy tuyến tính, để kết quả quan sát được trong mẫu được suy rộng cho tổng thể có ý nghĩa thì cần phải xem xét một số tiêu chuẩn cần thiết bao gồm:
- Kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy bằng hệ số xác định điều chỉnh (R2 điều chỉnh). Đây là hệ số đo lường tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập có tính đến cỡ mẫu và số biến độc lập trong mơ hình hồi quy bội. R2 càng gần 1 thì mơ hình xây dựng càng phù hợp, R2 càng gần 0 mơ hình càng kém phù hợp với tập dữ liệu mẫu.
- Độ lớn của phần dư (sai số) cần được chuẩn hóa, các phần dư chuẩn hóa có trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1.
- Tính độc lập của phần dư (khơng có tương quan giữa các phần dư): đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) được dùng để kiểm định tương quan của các phần dư kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất). Đại lượng d gần bằng 2 thì các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau.
- Hiện tượng đa cộng biến: để xem xét các biến độc lập có tương quan hoàn toàn với nhau khơng thơng qua hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Thơng thường, nếu VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy bội (Hair & ctg, 2006, dẫn theo Nguyễn Đình Thọ, 2012).
Tóm tắt chương 3
Chương này đã trình bày cách thiết kế một nghiên cứu qua hai giai đoạn, bao gồm: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện thông qua kỹ thuật thảo luận nhóm và phỏng vấn sâu để điều chỉnh, bổ sung biến quan sát cho các thang đo. Kết quả ở giai đoạn nghiên cứu sơ bộ là cơ sở để thực hiện nghiên cứu chính thức trong việc thiết kế bảng câu hỏi. Phương pháp chọn mẫu sẽ xác định cỡ mẫu tối thiểu để thỏa mãn điều kiện của các phương pháp phân tích. Sau cùng là phương pháp phân tích dữ liệu bao gồm đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo thông qua hệ số Cronbach alpha và phân tích nhân tố EFA, và phân tích tương quan, phân tích hồi quy để kiểm định mơ hình và các giả thiết nghiên cứu.
CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Sau khi có được thang đo bảng hỏi chính thức cho mơ hình nghiên cứu của luận văn, tiến hành thu thập dữ liệu với dữ liệu khảo sát khoản 350 mẫu nghiên cứu, và thu về là 334 bảng hỏi, trong đó số bảng hỏi khơng đạt yêu cầu là 12 và kết quả còn lại là 322 mẫu nghiên cứu chính thức được đưa vào để phân tích định lượng
4.1. Mơ tả mẫu nghiên cứu
Thơng tin mẫu nghiên cứu được trình bày trong bảng 4.1. Trong đó:
Trong 322 người được phỏng vấn có 189 người là Nữ chiếm 58,7% mẫu nghiên cứu, và 133 người là Nam chiếm 41,3 % mẫu nghiên cứu.
Trong 322 người được phỏng vấn phần lớn thuộc nhóm dưới 24 tuổi với tổng số 142 người chiếm 44,1 %, tiếp theo là từ 24 đến 34 tuổi với 111 người chiếm 34,5 %, trên 34 tuổi có 69 người tham gia khảo sát chiếm tỷ lệ 21,4 %.
Trong tổng số 322 đáp viên tham gia khảo sát có 96 người chiếm tỷ lệ 29,8 % khách hàng đã có gia đình và có con, 88 người cịn độc thân chiếm tỷ lệ 27,3%, 71 người đã có gia đình nhưng chưa có con chiếm tỷ lệ 22 % và số khác là 67 người chiếm 20,8%.
Kết quả khảo sát có 128 người trong tổng số 322 người tham gia khảo sát có trình độ học vấn đại học chiếm tỷ lệ 39,8 %, 93 người có trình độ cao đẳng hoặc trung cấp chiếm tỷ lệ 28,9 %, 52 người có trình độ sau đại học chiếm tỷ lệ 16,1 %.
số đáp viên tham gia khảo sát có thu nhập từ 5 đến 10 triệu đồng chiếm 15,2 % với 49 người trong tổng số 322 mẫu, 17,1 % có thu nhập từ 3 đến 5 triệu đồng với 53 người, 80 người có thu nhập trên 15 triệu đồng chiếm tỷ lệ 24,8 %, 85 người có thu nhập từ 10 đến 15 triệu đồng chiếm tỷ lệ 26,4 % và có 55 người
quản lý chiếm tỷ lệ 17,4 %, 43 người là công nhân chiếm tỷ lệ 13,4 % và 59 người có nghề nghiệp khác chiểm tỷ lệ 18,3%.