CHƯƠNG 3 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.7. Nghiên cứu định lượng chính thức
3.7.1. Mục tiêu
Nghiên cứu định lượng chính thức được dùng để đánh giá độ tin cậy, giá trị của thang đo, và kiểm định sự phù hợp của thang đo và mơ hình.
3.7.2. Mẫu và cơng cụ thu thập dữ liệu
Đối tượng thu thập dữ liệu của nghiên cứu tương tự như ở giai đoạn định lượng sơ bộ. Giai đoạn này lấy mẫu bằng hai cách: (1) gửi bản câu hỏi (có chèn video clip
quảng cáo) trên mạng internet và (2) chiếu clip và phát trực tiếp bản khảo sát giấy tại các giảng đường sau đại học và văn bằng 2 tại trường Đại học Kinh Tế TP.HCM.
Với việc sử dụng CFA và SEM trong nghiên cứu, cùng số biến quan sát là 27 ở mơ hình (1) cho cả nam và nữ và 30 biến quan sát cho mơ hình (2) do có thêm 3 phát biểu của khái niệm ý định mua, nên số lượng mẫu tối thiểu cần thiết trong nghiên cứu này sẽ là 30*10 =300 mẫu. Như vậy, trong gian đoạn này, mẫu sẽ tiếp tục được thu thập đến khi đủ dữ liệu để tiến hành phân tích SEM (dự kiến ≥ 300 mẫu), nhằm kiểm định mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu.
3.7.3. Phân tích độ tin cậy và nhân tố khám phá EFA cho thang đo
Tương tự như ở nghiên cứu định lượng sơ bộ, các phương pháp đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo chính thức sẽ lần lượt được tiến hành. Đầu tiên là kiểm tra hệ số Cronbach’s alpha về độ tin cậy của thang đo. Sau đó, phân tích nhân tố khám phá EFA để đánh giá tính đơn hướng, giá trị đơn hướng và giá trị hội tụ của thang đo chính thức.
3.7.4. Phân tích nhân tố khẳng định CFA
Hair và cộng sự (2010) nhận định "CFA được dùng để xem xét biến đo lường đại diện tốt như thế nào cho khái niệm”. Đồng thời kiểm tra mức độ phù hợp của mơ hình lý thuyết với dữ liệu thực tế. Như vậy, phương pháp phân tích nhân tố khẳng định CFA sẽ được sử dụng bổ sung thêm, để đo lường giá trị và sự phù hợp của mơ hình.
Để kiểm tra sự phù hợp với mơ hình, các chỉ số được sử dụng là chi bình phương (chi –square), df (bậc tự do), với mức ý nghĩa thống kê của chi - square là p <0,05 chỉ ra hai ma trận hiệp phương sai khác nhau về mặt thống kê, do đó mơ hình nghiên cứu được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường khi kiểm định Chi – Square có p value > 0,05 (Hair và cộng sự, 2010). Tuy nhiên Chi – square có nhược điểm là phụ thuộc vào kích thước mẫu (chi – square tăng khi kích thước mẫu tăng). Vì vậy một số chỉ tiêu tương thích khác cần được sử dụng bổ sung như chỉ số Chi-square/df (Cmin/df), chỉ số so sánh sự phù hợp CFI, chỉ số Tucker và Lewis TLI và chỉ số
RMSEA. Nếu một mơ hình nhận được các giá trị CFI, TLI ≥ 0,9 (Bentler và Bonett, 1980), CMIN/df ≤ 2, một số trường hợp khác CMIN/df ≤ 3 (Carmines và McIver, 1981) và RMSEA ≤ 0,08 (Steiger, 1990) thì mơ hình được xem là phù hợp tốt với dữ liệu thị trường hay tương thích với dữ liệu thị trường (dẫn từ Nguyễn Khánh Duy, 2009).
Để kiểm tra giá trị của các khái niệm, các nhà nghiên cứu thường sử dụng một số đánh giá như: (1a) Độ tin cậy tổng hợp, (1b) Phương sai trích; (1c) Hệ số Cronbach’s Alpha; (2) tính đơn hướng; (3) Giá trị hội tụ; (4) Giá trị phân biệt và (5) Giá trị liên hệ theo lý thuyết. Trong đó chỉ số từ 1 đến 4 đươc đánh giá trong mơ hình thang đo, cịn giá trị liên hệ theo lý thuyết được đánh giá trong mơ hình lý thuyết (Anderson và Grebing, 1988 dẫn từ Nguyễn Đình Thọ và Nnguyễn Thị Mai Trang, 2008).
1) Trong đó, độ tin cậy tổng hợp (ρc) và phương sai trích (ρvc) được tính theo cơng thức của Joreskog 1971 và Fornell 1981. Phương sai trích là một chỉ tiêu đo lường độ tin cậy. Nó phản ánh lượng biến thiên chung của các biến quan sát được tính tốn bởi biến tiềm ẩn. Theo Hair và cộng sự (2010), ρc và ρvc nên vượt quá 0,5.
2) Để đánh giá tính đơn hướng của thang đo, Steenkamp và Van Trijp (1991) khun rằng mơ hình sẽ phù hợp với dữ liệu thị trường khi khơng có tương quan giữa các sai số đo lường (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2008).
3) Ngoài ra, khi tất cả các hệ số đã chuẩn hóa lớn hơn 0,5 và các hệ số (chưa chuẩn hố) đều có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% (p <5%) thì thang đo đạt được giá trị hội tụ (Gerbing và Anderson, 1988 trích dẫn từ Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2008)
4) Theo Hair và cộng sự (2010), giá trị phân biệt là mức độ mà một khái niệm thực sự khác biệt với các khái niệm khác. Có hai cấp độ kiểm định giá trị phân biệt:
(1) kiểm định giá trị phân biệt giữa các thành phần trong một khái niệm thuộc mơ hình, (2) kiểm định giá trị phân biệt xuyên suốt, tức là kiểm định mơ hình đo lường tới hạn (saturated model), là mơ hình mà các khái niệm nghiên cứu được tự do quan hệ với nhau. Giá trị phân biệt đạt được khi: Tương quan giữa hai thành phần của khái niệm hoặc hai khái niệm thực sự khác biệt so với 1. Khi đó, mơ hình đạt được độ phù hợp với dữ liệu thị trường (trích dẫn từ Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2008). Với đề tài này, các khái niệm đều là đơn hướng, nên nếu hệ số tương quan của từng cặp khái niệm khác biệt so với 1 ở độ tin cậy 95% thì các khái niệm đạt được giá trị phân biệt.
3.7.5. Kiểm định mơ hình lý thuyết
Để kiểm định hai mơ hình lý thuyết cùng với những giả thuyết, phương pháp phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM trên phần mềm AMOS sẽ được sử dụng. SEM cho phép các nhà nghiên cứu khám phá những sai số đo lường và hợp nhất những khái niệm trừu tượng và khó phân biệt. Nó khơng chỉ liên kết lý thuyết với dữ liệu, mà còn đối chiếu lý thuyết với dữ liệu. Tất cả những mối tương quan được giả thuyết trong mơ hình nghiên cứu đều được chứng minh bằng kiểm định mơ hình SEM. Đồng thời, khi các hệ số ước lượng (chuẩn hố) <1 và đều có ý nghĩa thống kê (giá trị p < 0,05) thì có thể kết luận các thang đo lường của các khái niệm trong mơ hình đạt giá trị liên hệ lý thuyết.
3.7.6. Kiểm định bootstrap
Bootstrap là phương pháp lấy mẫu hồn lại có thay thế, trong đó mẫu ban đầu đóng vai trị là đám đơng. Kiểm định này giúp đánh giá độ tin cậy của các ước lượng trong mơ hình đánh giá. Bằng cách kiểm định xem các hệ số hồi quy trong mơ hình SEM có được ước lượng tốt khơng với số mẫu lặp lại là N = 1000. Kết quả ước lượng từ 1000 mẫu sẽ được tính trung bình kèm theo độ chệch. Với trị tuyệt đối CR nhỏ so với 2 thì có thể nói là độ chệch là rất nhỏ; đồng thời khơng có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95%, có nghĩa là các ước lượng trong mơ hình có thể tin cậy được.
3.7.7. Kiểm định sự khác biệt trong thái độ đối với quảng cáo hấp dẫn giới tính và đối với thương hiệu của hai nhóm đáp viên nam và nữ tính và đối với thương hiệu của hai nhóm đáp viên nam và nữ
Kiểm định T-test được sử dụng để so sánh xem: thái độ trung bình giữa 2 nhóm đáp viên nam và nữ đối với quảng cáo sử dụng yếu tố hấp dẫn giới tính cũng như đối với thương hiệu có khác biệt nhau hay khơng. Kết quả kiểm định cho thấy có sự khác biệt trong thái độ đối với quảng cáo và thái độ đối với thương hiệu khi mức chênh lệch giữa hai giá trị trung bình của hai nhóm đáp viên nam và nữ có ý nghĩa thống kê, tức sig ≤ 0,05.