Yếu tố quan sát Mã hóa
Sự thích thú trong mua sắm
1. Tơi cảm thấy thích thú khi đi mua sắm ADV1
Bảng 3.15 (tiếp theo)
3. Khi đi mua sắm, tơi có cảm giác tơi sống trong thế giới của riêng mình ADV3 4. Tơi có cảm giác thèm muốn mua nhiều thứ trong khi đi mua sắm ADV4
Sự thư giãn trong mua sắm
1. Khi tâm trạng buồn chán, việc đi mua sắm làm tôi cảm thấy dễ chịu hơn GRA1 2. Với tôi, đi mua sắm là một cách để giảm bớt căng thẳng trong cuộc sống GRA2 3. Tôi đi mua sắm khi muốn dành cho bản thân một điều đặc biệt GRA3
4. Tôi đi mua sắm để tăng cường hoạt động thể chất GRA4
5. Tơi cảm thấy hài lịng khi đi mua sắm GRA5
Tìm kiếm giá trị trong mua sắm
1. Tơi thường đi mua sắm khi có chương trình bàn hàng khuyến mãi VAL1 2. Tơi thích tìm kiếm những mặt hàng giảm giá khi đi mua sắm VAL2 3. Tơi thích săn tìm những món có lợi /mức giá tốt khi đi mua sắm VAL3
4. Tơi đi mua sắm vì muốn tích lũy điểm thưởng VAL4
Thực hiện vai trị trong mua sắm
1. Tơi thích mua sắm cho người khác vì khi họ vui tơi cũng cảm thấy vui ROL1 2. Tơi thích đi mua sắm cho bạn bè và gia đình của tơi ROL2 3. Tơi thích dạo quanh các cửa hàng để tìm một món q đặc biệt cho một
ai đó
ROL3
4. Tơi đi mua sắm cùng với gia đình hoặc bạn bè để làm họ vui ROL4
5. Tơi thích thể hiện vai trị của tơi với người thân ROL5
Giao tiếp trong mua sắm
1. Tôi đi mua sắm cùng với gia đình và bạn bè để có cơ hội gần gũi với họ SOC1 2. Tơi thích giao tiếp với người khác khi đi mua sắm SOC2 3. Đi mua sắm với người khác là một cách tạo sự gắn kết với họ SOC3 4. Tôi đi mua sắm để gặp gỡ mọi người và trao đổi kinh nghiệm SOC4
Ý tưởng trong mua sắm
Bảng 3.15 (tiếp theo)
2. Tôi đi mua sắm để tìm hiểu các sản phẩm mới IDE2
3. Tôi đi mua sắm để bắt kịp các xu hướng thời trang mới IDE3
4. Tôi đi mua sắm để trải nghiệm những điều mới mẻ IDE4
Sức mua của người tiêu dùng
1. Tơi cảm thấy mình khơng đủ khả năng mua sắm ngồi kế hoạch POW1 2. Ngân sách của tôi hiện rất eo hẹp trong chuyến mua sắm này POW2 3. Tơi cảm thấy mình có khả năng mua thêm một vài món ngồi kế hoạch POW3 4. Tôi cảm thấy dư tiền để mua bất cứ món hàng nào tơi thích POW4
Hành vi mua hàng ngẫu hứng
1. Nếu tơi thấy món gì mà tơi thích thì tơi sẽ mua nó IMP1
2. Tơi thường mua hàng mà không cần suy nghĩ nhiều IMP2
3. Tơi khơng thể kìm chế bản thân trong việc mua hàng khi có một sự đề nghị hấp dẫn
IMP3
4. Khi đi mua sắm, tôi thường mua những thứ mà tôi không dự định mua IMP4 5. Thỉnh thoảng, tơi có một chút liều lĩnh khi mua một món hàng nào đó IMP5 6. Tơi cảm thấy rất thích thú khi mua hàng ngẫu hứng IMP6
Nguồn: Tác giả tổng hợp
3.2.3. Nghiên cứu định lượng chính thức 3.2.3.1. Mẫu khảo sát chính thức 3.2.3.1. Mẫu khảo sát chính thức
a. Kích thước mẫu:
Theo kinh nghiệm chọn mẫu của Bollen (1989), tỉ lệ nên là 5:1 cho việc lựa chọn cỡ mẫu so với số lượng biến trong phân tích đa biến. Nghiên cứu “Ảnh hưởng của các động cơ tiêu khiển trong mua sắm đến hành vi mua hàng ngẫu hứng. Trường họp khách hàng TP HCM” có 36 biến quan sát nên cỡ mẫu tối thiểu là 36*5=180. Trong EFA, kích thước mẫu thường được xác định dựa vào (1) kích thước tối thiểu và (2) số lượng biến đo lường đưa vào phân tích. Theo Hair & ctg (2006) trích trong Nguyễn Đình Thọ (2011), để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu là 50, tốt hơn là 100 và
Hơn nữa, theo Tabachnick & Fidell (1996), để tiến hành phân tích hồi quy tốt nhất, kích thước mẫu nghiên cứu phải đảm bảo cơng thức: n>=8*m+50. Trong đó, n là cỡ mẫu; m là số biến độc lập của mơ hình.
Trên cơ sở những lập luận trên, để đảm bảo thuận lợi và gia tăng độ tin cậy của nghiên cứu, tác giả quyết định thu thập 320 mẫu khảo sát để sau khi gạn lọc và làm sạch dữ liệu có thể thu được cỡ mẫu mong muốn.
b. Chọn mẫu và thu thập dữ liệu
Trong nghiên cứu này, mẫu được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Đây là phương pháp chọn mẫu phi xác suất trong đó nhà nghiên cứu tiếp cận với các đối tượng khảo sát theo phương pháp thuận tiện. Nghĩa là nhà nghiên cứu có thể chọn những đối tượng khảo sát nào mà họ có thể tiếp cận được (Nguyễn Đình Thọ, 2011)
Đối tượng khảo sát trong nghiên cứu này là các khách hàng đã và đang mua sắm tại các trung tâm thương mại và siêu thị tại thành phố Hồ Chí Minh. Bảng câu hỏi sẽ được phát trực tiếp đến các khách hàng để thu thập thơng tin. Ngồi ra, bảng câu hỏi chính thức cũng được thiết kế trên ứng dụng Drive của Google để khảo sát một số khách hàng mà tác giả không thể tiếp cận trưc tiếp.
3.2.3.2. Kiểm định thang đo a. Phân tích hệ số Cronbach Alpha:
Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha nhằm mục đích kiểm định độ tin cậy của thang đo . Hệ số Cronbach’s Alpha cho biết tương quan giữa các biến trong thang đo. Cronbach’s Alpha được sử dụng để loại các biến khơng phù hợp. Biến quan sát có hệ số biến-tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có độ tin cậy từ 0,6 trở lên. Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0,7- 0,8]. Nếu Cronbach’s Alpha ≥0.60 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy (Nunnally & Burnstein, 1994).
b. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm đánh giá giá trị của thang đo, bao gồm giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Phương pháp phân tích EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau. Nghĩa là khơng có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó
dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau. EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào các kiểm định sau đây:
-Kiểm định KMO để xem xét sự thích hợp của EFA. 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp.
-Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát = 0 và hệ số tương quan với chính nó =1. Nếu phép kiểm định Bartlett có Sig ≤ 0.05 thì kiểm định này có ý nghĩa thống kê, các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
-Tiêu chuẩn rút trích nhân tố trong EFA gồm các chỉ số Eigenvalue (đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố) và chỉ số Cumulative (tổng phương sai trích) cho biết phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố.
- Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (factor loading) dựa vào mối quan hệ tương quan của các nhân tố với các biến quan sát. Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu. Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng. Các biến có Factor loading ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn (Hair & cộng sự, 1998).
3.2.3.3. Kiểm định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết a. Phân tích tương quan
Việc thống kê hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Trong phân tích tương quan Pearson, khơng có sự phân biệt giữa biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều được xem xét như nhau. Giá trị của biến độc lập và biến phụ thuộc được tính trung bình dựa trên các biến quan sát thuộc biến độc lập và biến phụ thuộc đó. Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến . Nếu các biến độc lập có tương quan chặt thì phải lưu ý đến vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
b. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy nhằm mục đích kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa biến độc lập và biến phụ thuộc nhằm xác định được mức độ của biến phụ thuộc (với độ
chính xác trong một phạm vi giới hạn) khi biết trước giá trị của biến độc lập. Các nhân
tố được trích ra trong phân tích nhân tố được sử dụng cho phân tích hồi quy đa biến để kiểm định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết kèm theo. Các kiểm định giả thuyết thống kê đều áp dụng mức ý nghĩa là 5%. Sau khi kết luận là hai biến có mối liên hệ tuyến tính thì có thể mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả của hai biến này bằng hồi quy tuyến tính (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
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.
3.2.3.4. Kiểm định trung bình a. Phân tích T-Test:
Là thực hiện so sánh trung bình của các nhóm nghiên cứu nhằm kiểm định các giả thuyết liên quan đến sự khác biệt trung bình của các nhóm khách hàng theo các biến định tính như biến nhân khẩu học, thu nhập.
b. Phân tích Anova:
Là phương pháp phân tích phương sai (Analysis Of VAriance) được sử dụng để so sánh trung bình từ ba nhóm khách hàng trở lên dựa trên các biến định tính (Nguyễn Đình Thọ, 2011)
Tóm tắc chương 3
Chương 3 trình bày chi tiết quy trình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu. Quy trình nghiên cứu được thực hiện qua hai bước: (1) nghiên cứu sơ bộ sử dụng phương pháp định tính và định lượng sơ bộ; (2) nghiên cứu chính thức sử dụng phương pháp định lượng. Kết quả nghiên cứu định tính đã bổ sung thêm một số biến quan sát và hiệu chỉnh các thuật ngữ của thang đo. Kết quả định lượng sơ bộ đã loại hai biến quan sát và kết quả thang đo chính thức gồm 36 biến quan sát. Chương này cũng trình bày kỹ thuật và yêu cầu cho việc phân tích dữ liệu.
Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Phân tích mẫu
4.1.1. Thống kê mẫu
Tác giả thực hiện khảo sát các khách hàng đã từng mua sắm tại các siêu thị hoặc trung tâm thương mại tại thành phố Hồ Chí Minh. Tổng số bảng câu hỏi được phát ra là 320 bảng. Tổng số bảng thu về là 310 bảng. Trong đó có 30 bảng khơng đạt u cầu. Như vậy có 280 bảng trả lời hồn chỉnh được đưa vào phân tích.
4.1.2. Đặc điểm mẫu
Những thơng tin về mẫu nghiên cứu được trình bày cụ thể trong bảng sau: