CHƢƠNG 4 : PHÂN TÍCH KẾT QUẢNGHIÊN CỨU
4.3. Đánh giá thang đo bằng phân tích yếu tố khám phá (EFA)
Sau khi phân tích Cronbach’s Alpha, bảy thang đo được đánh giá tiếp theo bằng phương pháp phân tích EFA. Kết quả EFA của các thang đo qua các lần phân tích như sau:
Lần 1: các biến quan sát NT4, TD4, KC1 và NT2 có trọng số bé hơn 0,5 đều bị loại,
riêng trọng số biến quan sát NT1 có giá trị là 0,634 thỏa điều kiện lớn hơn 0,5 nhưng xuất hiện một mình ở nhân tố thứ 6, do đó cũng bị loại.
Lần 2: sau khi chạy EFA lần 2, kết quả cịn 5 nhân tố trích với hai sự thay đổi lớn đó là
(1) thang đo che khuất nội dung và cách thức kết thúc quảng cáo gộp vào nhân tố
trích thứ 4, đổi tên thành đặc điểmhiển thị. (2) thang đo né tránh quảng cáo gồm ba biến quan sát còn lại (NT1, NT2,NT4) hồn tồn bị loại khỏi mơ hình. Kết quả chi tiết sau khi chạy EFA lần 2 như sau:
+) Hệ số KMO = 0,848 thỏa điều kiện 0, 5≤ KMO≤ 1, đảm bảo phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu.
+) Kiểm định này có ý nghĩa thống kê khi sig. = 0,000 < 0,05 nên bác bỏ giả thuyết H0, tức là các biến quan sát có tương quan với nhau, chứng tỏ dữ liệu thích hợp để phân tích nhân tố.
+) Kết quả EFA của các thang đo được trình bày trong bảng 4.2 cho thấy có năm yếu tố được trích tại Eigenvalue là 1,172 > 1 chứng tỏ nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thơng tin tốt và tổng phương sai trích được là 62% > 50% nên thang đo được chấp nhận. +) Các trọng số của các thang đo đều đạt yêu cầu (>0,5) nên các biến có liên hệ chặt chẽ với nhau. Trọng số nhỏ nhất là của biến CK2 (xuất hiện và lặp lại nhiều lần trong một thời gian ngắn) = 0,599 (xem bảng 4.3).
Như vậy từ bảy thang đo với 24 biến quan sát sau khi phân tích Cronbach’s Alpha được đưa vào phân tích EFA, kết quả cuối cùng cịn lại 5 thang đo với 19 biến quan sát (xem bảng 4.3). Nhân tố trích thứ 4 gộp hai thang đo “che khuất nội dung” và “cách thức đóng tắt quảng cáo” được đổi thành tên “đặc điểmhiển thị” với bốn biến quan sát là che khuất đáng kể nội dung cần xem (CK1) ; xuất hiện và lặp lại nhiều lần trong thời
Bảng 4.3. Kết quả EFA
Xâm phạm
Khó
chịu Thái độ Hiển thị
Cuốn hút XP4 0.854 XP5 0.783 XP6 0.758 XP7 0.674 XP3 0.622 KC4 0.948 KC3 0.843 KC2 0.831 KC5 0.662 TD2 0.923 TD3 0.789 TD1 0.721 CK1 0.787 DT2 0.722 DT1 0.648 CK2 0.599 CH1 0.933 CH2 0.775 CH3 0.666 Eigenvalue 6.317 2.577 2.021 1.491 1.172 Phương sai trích 31.341 43.06 51.83 57.29 61.966 Cronbach's Alpha 0.86 0.902 0.864 0.799 0.834 Biến quan sát Thang đo 0.779
gian ngắn (CK2); khơng có nút đóng (x) để người xem chủ động đóng tắt quảng cáo (DT1); xuất hiện và kết thúc khi người xem chuyển trang (DT2).
Thang đo “né tránh quảng cáo” bị loại bỏ hồn tồn khỏi mơ hình nghiên cứu (xem
hình 4.4). Chạy lại kiểm định Cronbach’s Alpha năm thang đo và cho thấy kết quả đều đạt độ tin cậy (xem bảng 4.3).
Tiếp theo dữ liệu được đưa vào phân tích yếu tố khẳng định CFA với mơ hình điều chỉnh ở hình 4.4. Giả thuyết H12 thêm vào với phát biểu như sau: Đặc điểm hiển thịcủa mẫu quảng cáo trực tuyến càng che khuất nội dung và càng mất kiểm sốt thì cảm nhận bị làm phiền càng cao.
Hình 4.4. Mơ hình điều chỉnh sau phân tích EFA 4.4. Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khẳng định (CFA) 4.4. Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khẳng định (CFA)
Thang đo được kiểm định lại độ tin cậy trước khi phân tích CFA, kết quả cho thấy các thang đo hiệu chỉnh đều đảm bảo độ tin cậy, thêm vào đó yếu tố “đặc điểm hiển thị” gồm 4 biến quan sát đảm bảo độ tin cậy cao hơn (alpha = 0,779) so với khi hai thang đo đứng độc lập như mơ hình ban đầu (xem phụ lục 10).
Đặc điểm hiển thị Cảm nhậnbị làm phiền Sự khó chịu +(H12) +(H4) +(H6) -(H3)
Sự cuốn hút đối với quảng cáo
Thái độ đối với trang
Kết quả phân tích CFA (hình 4.5) cho thấy mơ hình tới hạn có 142 bậc tự do với giá trị Chi – bình phương là 184,29; giá trị p = 0,01. Mơ hình này có p < 5% tuy nhiên các chỉ tiêu khác cho thấy mơ hình này phù hợp với dữ liệu của thị trường (χ2 / df = 1,298; CFI = 0,972; TLI = 0,966). Các thành phần đạt được tính đơn hƣớng, khơng có mối tương quan giữa các sai số của các biến quan sát.
Hệ số tương quan giữa các khái niệm với sai lệch chuẩn kèm theo cho chúng ta thấy hệ số này bé hơn 1 (có ý nghĩa thống kê). Kết quả này cho thấy các khái niệm nghiên cứu trong mơ hình đều đạt được giá trịphân biệt (xem bảng 4.4).
Bảng 4.4. Kết quả kiểm định giá trị phân biệt giữa các thành phần trong mơ hình
Mối quan hệ r S.E. C.R. P
XP <--> KC 0.29 0.074 3.906 *** XP <--> TD 0.152 0.065 2.352 0.019 XP <--> HT 0.283 0.068 4.132 *** XP <--> CH 0.229 0.077 2.994 0.003 KC <--> TD 0.433 0.077 5.607 *** KC <--> HT 0.363 0.074 4.922 *** KC <--> CH 0.232 0.078 2.955 0.003 TD <--> HT 0.266 0.064 4.133 *** TD <--> CH 0.077 0.07 1.107 0.268 HT <--> CH 0.146 0.068 2.149 0.032
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ SPSS 18.0
Các trọng số chuẩn hóa (i) đều lớn hơn 0,5(xem phụ lục 11.2)và đạt mức ý nghĩa thống kê (các giá trị p đều bé hơn 5%) (xemphụ lục 11.1 và 11.2), cho nên chúng ta có thể kết luận là các biến quan sát dùng để đo lường các khái niệm nghiên cứu đều đạt
4.5. Kiểm định mơ hình nghiên cứu
4.5.1. Kiểm định mơ hình lý thuyết chính thức
Hình 4.6. Mơ hình lý thuyết chính thức
Kết quả ước lượng của mơ hình lý thuyết chính thức được trình bày ở hình 4.6 với năm khái niệm nghiên cứu trong mơ hình (1) đặc điểm hiển thị (HT), (2) sự cuốn hút đối với quảng cáo (CH), (3) cảm nhận xân phạm (XP), (4) sự khó chịu đối với quảng cáo trực tuyến (KC), (5) thái độ đối với trang web (TD) trong đó có hai khái niệm độc lập là HT và CH và ba khái niệm phụ thuộc là XP, KC và TD.
Kết quả phân tích cấu trúc tuyến tính mơ hình lý thuyết cho thấy có 147 bậc tự do với giá trị thống kê Chi – bình phương là 258,162 (p = 0,000). Khi điều chỉnh với bậc tự do CMIN/df = 1,756 thỏa điều kiện bé hơn 3 với quy mô mẫu < 200, điều này cho thấy mơ hình thích hợp với dữ liệu thị trường (Kettinger & Lee, 1995). Hơn nữa các chỉ tiêu đánh giá mức phù hợp khác đều đạt yêu cầu (TLI = 0,913; CFI = 0,925) đều lớn hơn 0,9. Đặc điểm hiển thị Cảm nhận bị làm phiền Sự khó chịu +(H12) +(H4) +(H6) -(H3)
Sự cuốn hút đối với quảng cáo
Thái độ đối với trang
Hình 4.7. Kết quả SEM mơ hình lý thuyết (chuẩn hóa)
RMSEA= 0,069 (nhỏ hơn 0,08) nên mơ hình được chấp nhận. Như vậy chúng ta có thể kết luận là mơ hình này thích hợp với dữ liệu thu thập từ thị trường.
Kết quả ước lượng (chuẩn hóa) của các tham số chính được trình bày ở bảng 4.5 cho thấy các mối quan hệ này đều có ý nghĩa thống kê (p<5%).Thêm vào đó các thang đo lường của các khái niệm trong mơ hình đều đạt giá trị liên hệ lý thuyết vì “mỗi một đo
lường có mối liên hệ với các đo lường khác như đã kỳ vọng về mặt lý thuyết”
Bảng 4.5. Kết quả kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa các khái niệm trong mơ hình lý thuyết (chƣa chuẩn hóa)
Mối quan hệ Ước lượng ML S.E. C.R. P XP <--- HT 0.515 0.113 4.559 *** XP <--- CH 0.189 0.078 2.426 0.015 KC <--- XP 0.468 0.095 4.936 *** TD <--- XP 0.27 0.089 3.03 0.002
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ Amos 20
4.5.2. Kiểm định mơ hình cạnh tranh
Chỉ số điều chỉnh (MI) từ kết quả SEM của mơ hình lý thuyết có giá trị là 36,911 cho mối tương quan giữa e21 và e22 (xem bảng 4.6). Do đó tác giả đề nghị mối quan hệ giữa yếu tố cảm nhận khó chịu (KC) và thái độ đối với trang web (TD), tác động cùng chiều (xem hình 4.8).
Giả thuyết H7: Có mối quan hệ giữa sự khó chịu đối với quảng cáo và thái độ tiêu cực đối với trang web, quan hệ cùng chiều.
Bảng 4.6. Kết quả chỉ số điều chỉnh từ phân tích SEM của mơ hình lý thuyết
Mối quan hệ M.I. Par Change
e21 <--> e22 36.911 0.358
e5 <--> e15 20.726 0.332
Kết quả phân tích cấu trúc tuyến tính của mơ hình cạnh tranh được trình bày ở hình 4.8 cho thấy mơ hình này có 146 bậc tự do với giá trị thống kê Chi – bình phương là 215,754 (p=0,000). Nhưng các chỉ tiêu khác cho thấy mơ hình cạnh tranh này cũng thích hợp với dữ liệu thị trường (CMIN/df =1,478 <3 với quy mô mẫu N<200; TLI = 0,945; CFI =0,953 và RMSEA = 0,055).
Hình 4.8. Mơ hình cạnh tranh
So với mơ hình nghiên cứu thì hai mơ hình này có sự khác biệt nhiều. Nếu so sánh giá trị Chi – bình phương thì sự khác biệt của hai mơ hình là 42,408 với 1 bậc tự do.
∆ χ 2 = 42,408> 3.84 khi giảm một bậc từ do từ 147 thành 146, như vậy mối quan hệ đề nghị trong mơ hình cạnh tranh làm tăng độ phù hợp/ tương thích của mơ hình với dữ liệu thị trường (Hair, Anderson, Tatham, & William, 1998). Như vậy, sự khác biệt này có ý nghĩa thống kê.
Giả thuyết xây dựng trong mơ hình cạnh tranh (có một mối quan hệ cùng chiều giữa sự khó chịu và thái độ đối với trang web) có ý nghĩa thống kê (r= 0,54; se = 0,083; p <5%). Do vậy chúng ta chấp nhận giả thuyết này.
Đặc điểm hiển thị Cảm nhận bị làm phiền Sự khó chịu +(H12) +(H4) +(H6) -(H3)
Sự cuốn hút đối với quảng cáo
Thái độ đối với trang
web +(H7)
Bảng 4.7. Kết quả kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa các khái niệm trong mơ hình cạnh tranh (chuẩn hóa)
Mối quan hệ Ƣớc lƣợng ML S.E. C.R. P XP <--- HT 0.504 0.114 4.434 *** XP <--- CH 0.19 0.079 2.41 0.016 KC <--- XP 0.439 0.093 4.712 *** TD <--- XP -0.001 0.083 -0.009 0.993 TD <--- KC 0.541 0.083 6.499 ***
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ Amos 20
4.5.3. Kiểm định ƣớc lƣợng mơ hình cạnh tranh bằng Bootstrap
Trong phương pháp nghiên cứu định lượng bằng phương pháp lấy mẫu, thông thường chúng ta phải chia mẫu thành 02 mẫu con. Mẫu con thứ nhất dùng để ước lượng các tham số mơ hình và mẫu con thứ hai dùng để đánh giá lại. Cách khác là lặp lại nghiên cứu bằng một mẫu khác.Hai cách trên đây thường khơng thực tế vì phương pháp phân tích mơ hình cấu trúc thường địi hỏi mẫu lớn nên việc làm này tốn kém nhiều thời gian, chi phí (Anderson & Gerbing, 1988). Trong những trường hợp như vậy thì Bootstrap là phương pháp phù hợp để thay thế (Schumacker & Lomax, 1996). Bootstrap là phương pháp lấy mẫu lại có thay thế trong đó mẫu ban đầu đóng vai trị đám đông.
Bảng 4.8. Kết quả ƣớc lƣợng bằng Bootstrap với N = 1000
Mối quan hệ
Ƣớc lƣợng ML Ƣớc lƣợng Bootstrap
ML S.E. SE SE-SE Mean Bias SE-
Bias CR XP-HT 0.504 0.114 0.129 0.003 0.509 0.005 0.004 1.25 XP-CH 0.19 0.079 0.095 0.002 0.191 0.001 0.003 0.3333 KC-XP 0.439 0.093 0.121 0.003 0.439 -0.001 0.004 -0.25 TD-XP -0.001 0.083 0.112 0.002 -0.012 -0.011 0.004 -2.75 TD-KC 0.541 0.083 0.104 0.002 0.545 0.004 0.003 1.3333
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu từ Amos 20
Bảng 4.8 thể hiện kết quả ước lượng bằng Bootstrap với N = 1000 trong đó Mean là hệ số hồi quy của ước lượng Bootstrap, cột Bias là chênh lệch giữa cột hệ số hồi quy Mean và giá trị hệ số hồi quy Estimate khi chạy khơng có Bootstrap. Cột SE-Bias là sai số chuẩn (Standard errors) của cột độ lệch (Bias), giá trị tới hạn C.R (Critical Ratios)
được tính bằng cách lấy giá trị độ lệch (Bias) chia cho sai số chuẩn của độ lệch (Se_Bias).
Giả thuyết H0: Bias = 0 ; Ha: Bias ≠ 0.
Các giá trị CR tính được đều bé hớn 1,96 suy ra p-value >5% nên bác bỏ Ha và chấp nhận H0 tức độ lệch khác 0 khơng có ý nghĩa thống kê ở mức tin cậy 95%, do đó kết luận được các ước lượng trong mơ hình cạnh tranh có thể tin cậy được.
4.5.4. Kiểm định giả thuyết
Như đã thảo luận ở chương 2 và điều chỉnh khi kiểm định thang đo, có năm giả thuyết (ký hiệu H12, H3, H4, H6 và H7) cần kiểm định.
Giả thuyết H12 phát biểu là nếu những quảng cáo trực tuyến khi hiển thị gây cản trở càng nhiều đến nội dung của trang web và người dùng càng mất kiểm sốt với quảng cáo thì sẽ tạo cảm nhận bị làm phiền nhiều hơn các quảng cáo hiển thị ít gây cản trở và dễ dàng kiểm soát.
Kết quả ước lượng cho thấy mối quan hệ giữa hiển thị (HT) và cảm nhận bị làm phiền là 0,504 với sai lệch chuẩn se = 0,114, ước lượng này có mức ý nghĩa thống kê p<5% (xem bảng 4.7). Như vậy giả thuyết này được chấp nhận.Điều này cho thấy mức độ
hiển thị gây cản trở của quảng cáo trực tuyến càng cao thì cảm nhận bị làm phiền của người tiêu dùng càng tăng.Mối quan hệ này được xem là tương đối cao so với các mối quan hệ khác trong mơ hình.Điều này có nghĩa là cảm nhận bị làm phiền của người tiêu dùngđối với quảng cáo trực tuyến bị tác động rất lớn từ độ phủ hiển thị của mẫu quảng cáo đối với nội dung cần xem trên trang web và khả năng kiểm sốt nó. Kết quả khơng có gì khác biệt so với các nghiên cứu đã có với mức độ giải thích hầu như là tương đương, việc che khuất hay ảnh hưởng nội dung người dùng internet đang xem gây tác động khá mạnh đến cảm nhận bị làm phiền hình thành trong họ. Tương tự như kết quả
cho thấy những quảng cáo trực tuyến xuất hiện với kích thước càng lớn thì cảm nhận bị làm phiền càng cao (Ying, Korneliussen, & Gronhaug, 2009)
Giả thuyết H3 phát biểu làsự cuốn hút đối với quảng cáo càng cao thì cảm nhận bị
làm phiền càng giảm.Kết quả ước lượng cho thấy mối quan hệ giữa sự cuốn hút (CH)
và cảm nhận bị làm phiền (XP) là 0,19 với sai lệch chuẩn se=0,079 và có mức ý nghĩa thống kê p=0,016<5% (xem bảng 4.7), nên giả thuyết H3 không được chấp nhận.
Theo kết quả cho thấy mối quan hệ giữa sự cuốn hút đối với quảng cáo và cảm nhận bị làm phiền trái với kỳ vọng ban đầu, đó là quan hệ cùng chiều và mức độ giải thích khơng cao. Điều đó cho thấy theo sự đánh giá của người tiêu dùng tại thành phố Hồ Chí Minh thì sự cuốn hút đối với quảng cáo trực tuyến vẫn không làm giảm cảm nhận bị bị làm phiền của người tiêu dùng, trái lại sự cuốn hút quá mức còn làm cảm nhận bị làm phiền này tăng lên, tuy nhiên mức độ không đáng kể. Như vậy quảng cáo càng sống động thu hút, càng có liên quan đến nhu cầu người tiêu dùng đang tìm kiếm thì sự tâp trung của họ vào quảng cáo càng cao, do đó nó có xu hướng làm chệch đi mục đích chính mà khách hàng đang nhắm tới hay phân tán sự chú ý của họ đối với công việc, cảm nhận bị làm phiền vì thế cũng tăng lên.
Giả thuyết H4 được phát biểu là có mối quan hệ trực tiếp cùng chiều giữa cảm nhận
bị làm phiền và sự khó chịu.Kết quả ước lượng cho thấy mối quan hệ giữa cảm nhận bị
làm phiền (XP) và sự khó chịu (KC) là 0,439 với sai lệch chuẩn se = 0,093 và có mức ý nghĩa thống kê <5% (xem bảng 4.7). Do đó, giả thuyết H4 được chấp nhận.Tương tự như mối quan hệ của giả thuyết H12, cảm nhận bị làm phiền tác động trực tiếp cùng chiều đến sự khó chịu khá mạnh. Như vậy sự khó chịu sẽ tăng khi người tiêu dùng cảm thấy bị bị làm phiền bởi hình thức quảng cáo trực tuyến mà họ tiếp xúc. Kết quả này cho thấy sự tương đồng với các nghiên cứu trước: hệ số tương quan giữa hai mối quan hệ này đạt 0,687 giữa cảm nhận bị làm phiền và sự khó chịu trong quảng cáo trực tuyến nói chung (McCoy S. , Everard, Polak, & Galletta, 2008); hệ số tương quan lớn
hơn 0,7 đối với cả hình thức quảng cáo truyền hình và quảng cáo báo in truyền thống