Nguồn: Kết quả xử lý sơ bộ
Hai biến EU2 và SE2 không tuân theo thứ tự ban đầu dự kiến. Như vậy có 2 trường hợp xảy ra:
Trường hợp 1: Do việc nhóm các yếu tố ngay từ ban đầu đã làm sai. Trường hợp 2: Do số lượng mẫu khơng đủ để chạy mơ hình.
Do kết quả EFA cho thấy 7 yếu tố được trích tại eigenvalue là 1.025 và phương sai trích được là 63.710%. Như vậy phương sai trích đạt yêu cầu.
Kết quả nghiên cứu định lượng sơ bộ khơng làm thay đổi mơ hình nghiên cứu và thang đo so với kết quả nghiên cứu sau bước định tính.
3.4. Thiết kế nghiên cứu định lượng chính thức
Sau khi tiến hành phân tích kết quả trong nghiên cứu sơ bộ, bảng câu hỏi được điều chỉnh và hoàn thiện để sử dụng trong nghiên cứu chính thức. Mẫu nghiên cứu chính thức và phương pháp thu thập thơng tin và đối tượng điều tra chính thức như sau.
3.4.1. Mẫu nghiên cứu
Kích thước của mẫu áp dụng trong nghiên cứu được dựa theo yêu cầu của phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) và hồi quy đa biến:
- Đối với phân tích nhân tố khám phá EFA: Dựa theo nghiên cứu của (Hair, Anderson, Tatham and Black, 1998) cho tham khảo về kích thước mẫu dự kiến. Theo đó kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát. Theo phương thức này, luận văn cần có kích thước mẫu là 120.
- Đối với phân tích hồi quy đa biến: cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo cơng thức là 50 + 8*m (m: số biến độc lập) (Tabachnick and Fidell, 2007). Theo phương pháp này, kích thước mẫu cần thiết là 98.
- Nghiên cứu về cỡ mẫu do Roger thực hiện (2006) cho thấy cỡ mẫu tối thiểu áp dụng được trong các nghiên cứu thực hành là từ 150-200.
Phương pháp chọn mẫu định ngạch được áp dụng trong bài luận văn này. Tác giả tiến hành phân tổ tổng thể theo theo hai khu vực là Hà Nội và Hồ Chí Minh.
Cụ thể: chọn 300 người (150 nam và 150 nữ) tại Hồ Chí Minh và 200 người (100 nam và 100 nữ) tại Hà Nội.
Sau đó, phương pháp chọn mẫu thuận tiện được sử dụng để chọn các đơn vị trong từng tổ. Tác giả lựa chọn những đối tượng có tiêu chí phù hợp thơng qua cơ sở dữ liệu về khách hàng tiêu dùng online và gửi email khảo sát trực tiếp tới các đối tượng này.
3.4.2. Phương pháp phân tích dữ liệu
Dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS. Sau khi được mã hóa và làm sạch, số liệu sẽ qua các phân tích sau: thống kê mơ tả, đánh giá độ tin cậy của các thang đo, phân tích nhân tố khám phá và phân tích hồi quy.
Cụ thể gồm: kiểm định thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha, loại bỏ các biến có hệ số tương quan giữa biến và tổng nhỏ.
Sử dụng công cụ phân tích nhân tố khám phá (EFA) trên SPSS 22 và loại bỏ các biến có thơng số nhỏ bằng cách kiểm tra các hệ số tải nhân tố và các phương sai trích. Đánh giá sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu qua hệ số KMO. Sau cùng sẽ kiểm tra độ thích hợp của mơ hình bằng chỉ tiêu R2 điều chỉnh, xây dựng mơ hình hồi quy và đi kiểm định các giả thuyết đã đặt ra.
Tóm tắt chương 3
Trong chương này tác giả trình bày về quy trình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu định tính, xây dựng thang đo và phương pháp nghiên cứu định lượng.
Giai đoạn nghiên cứu sơ bộ được thực hiện qua hai bước: nghiên cứu định tính bằng cách phỏng vấn trực tiếp dạng câu hỏi mở với chuyên gia để khám phá các nhân tố, sau đó đánh giá về các nhân tố và thang đo tác giả đưa ra nhằm điều chỉnh và hoàn thiện thang đo của mơ hình nghiên cứu. Nghiên cứu sơ bộ sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng nhằm đánh giá độ tin cậy của thang đo, và kết quả phân tích sơ bộ thang đo được trình bày.
Chương 4. PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu áp dụng trong quát trình nghiên cứu của luận văn. Chương 4 sẽ trình bày về kết quả thực hiện nghiên cứu gồm: mô tả dữ liệu thu thập được, tiến hành đánh giá và kiểm định thang đo, kiểm định sự phù hợp của mơ hình nghiên cứu, kiểm định các giả thuyết của mơ hình nghiên cứu.
4.1. Mơ tả mẫu nghiên cứu 4.1.1. Thống kê mô tả 4.1.1. Thống kê mô tả
Mẫu thu thập theo phương pháp chọn mẫu định ngạch dưới hình thức bảng câu hỏi khảo sát. Kết quả thu được 422 bảng câu hỏi hợp lệ để đưa vào phân tích định lượng.
Kết quả thống kê mô tả cho thấy các đối tượng tham gia khảo sát có sự đánh giá tích cực đối với các quan sát trong mơ hình.
Trong đó, nhóm đối tượng này có niềm tin cao đối với giao dịch mua hàng qua mạng, thể hiện giá trị trung bình TR1, TR2, TR3 lần lượt là 5.4, 5.325 và 5.547. Ngoải ra, hai quan sát nhận được sự đồng thuận thấp nhất là quan sát SQ3 (Người dùng có thể dễ dàng yêu cầu trang web cung cấp bổ sung thông tin về sản phẩm) và SO3 (Bạn bè / gia đình tơi cho rằng website này cung cấp thông tin đáng tin cậy, và tôi cũng nghĩ như vậy)
Độ lệch chuẩn thấp chỉ ra rằng dữ liệu có xu hướng phân bổ gần với giá trị trung bình, ứng với giá trị kì vọng. Ngược lại, độ lệch chuẩn cao cho thấy các giá trị bị phân tán ở nhiều khoảng giá trị (Bland & Altman, 1996).
Kết quả cho thấy, kết quả phản hồi có mức độ phân tán rộng và sự đa dạng trong các câu trả lời từ phía người được khảo sát.