Gián đoạn nội dung
Cảm nhận bị làm phiền Sự khó chịu Sự né tránh +(H1) + (H2) +(H4) +(H6) -(H3) Cách thức kết thúc quảng cáo
Sự cuốn hút đối với quảng cáo
Thái độ đối với trang
web
2.3.2. Biến quan sát của từng thang đo trong mơ hình nghiên cứu
Bảng 2.1. Bảng tóm tắt biến quan sát các yếu tố trong mơ hình
STT Nghiên cứu trƣớc Tác giả Tên biến quan sát
1 Che khuất nội dung
“Nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng và hệ quả của nhận bị làm phiền trong quảng cáo trực tuyến” (McCoy S. , Everard, Polak, & Galletta, 2008) 1.1.
Quảng cáo trực tuyến xuất hiện và che khuất đáng kể nội dung cần xem trên trang web
“Tác động của tính giá trị, cách lồng ghép và phương thức thực hiện quảng cáo đối với cảm nhận bị làm phiền của quảng cáo trực tuyến” (Ying, Korneliussen, & Gronhaug, 2009) 1.2.
Quảng cáo thường xuất hiện và lặp lại nhiều lần trong một thời gian ngắn
1.3.
Quảng cáo xuất hiện thường có kích thước lớn tương đối so với màn hình hiển thị. 2 Cách thức kết thúc quảng cáo “Nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng và hệ quả của nhận bị làm phiền trong quảng cáo trực
(McCoy S. , Everard, Polak, & Galletta, 2008) 2.1. Khơng có nút đóng (x) để người xem chủ động tắt quảng cáo
2.2. Quảng cáo xuất hiện và kết thúc khi người xem
tuyến” chuyển trang
2.3. Quảng cáo xuất hiện và tự kết thúc sau 6 giây
3 Sự cuốn hút đối với quảng cáo
“Bản tóm tắt sự cuốn hút cá nhân: Loại trừ, hiệu chỉnh và ứng dụng trong quảng cáo” (Zaichkowsky, 1994) 3.1. Quan trọng (important) 3.2. Liên quan (relevant)
3.3. Có ý nghĩa lớn đối với tơi (means a lot to me)
3.4. Giá trị (valuable) 3.5. Cần thiết (needed) 3.6. Thú vị (interesting) 3.7. Lôi cuốn (appealing) 3.8. Hấp dẫn (fascinating) 3.9. Kích thích (exciting) 3.10. Thu hút tâm trí (involving) 4 Cảm nhận bị làm phiền “Đo lường cảm nhận bị làm phiền đối với quảng cáo: Phát triển và đánh giá thang đo”
(Li, Edwards, & Lee, 2002)
4.1. Mất tập trung (distracting) 4.2. Nhiễu loạn (disturbing) 4.3. Ép buộc (forced)
4.4. Phiền phức (interfering) 4.5. Bị làm phiền (intrusive)
4.6. Xâm chiếm (invasive) 4.7. Khó chịu (obtrusive)
5 Sự khó chịu
“Quảng cáo ép buộc và thuyết tâm lý phản kháng: Các yếu tố ảnh hưởng và hệ quả của cảm nhận bị làm phiền đối với quảng cáo Pop-up”
(Edwards, Li, & Lee, 2002)
5.1. Phát cáu (irritating) 5.2. Giả tạo (phony)
5.3. Lố bịch, vô lý (ridiculous) 5.4. Ngớ ngẩn (stupid) 5.5. Tồi tệ (terrible) 6 Sự né tránh quảng cáo “Đo lường cảm nhận bị làm phiền đối với quảng cáo: Phát triển và đánh giá thang đo”
(Li, Edwards, & Lee, 2002)
Sự né tránh trong tiềm thức (cognitive avoidance):
6.1. Hầu như khơng xem gì 6.2. Xem ít hơn một nữa 6.3. Xem hơn một nữa 6.4. Xem toàn bộ
Sự né tránh hành vi (behavioral avoidance):
6.5. Đóng quảng cáo trước khi kết thúc
6.6.
Kéo quảng cáo ra đằng sau nội dung trước khi kết thúc
6.7. Kéo quảng cáo ra chỗ khác nhưng không tắt
6.8. Không chạm/ quan tâm đến quảng cáo
7 Thái độ đối với trang web
“Nghiên cứu thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng và hệ quả của nhận bị làm phiền trong quảng cáo trực tuyến”
(McCoy S. , Everard, Polak, & Galletta, 2008)
7.1. Tồi tệ/ tuyệt vời 7.2. Thất vọng/ thỏa mãn 7.3. Trì trệ/ kích thích 7.4. Khó/ dễ 7.5. Thiết kế không hợp lý/ hợp lý 7.6. Cứng nhắc/ linh động
2.4. Các giả thuyết nghiên cứu
H1: Nếu những quảng cáo trực tuyến xuất hiện càng làm che khuất nội dung và càng chiếm diện tích hiển thị của nội dung trang web thì sẽ tạo cảm nhận bị làm phiền nhiều hơn các quảng cáo khác, quan hệ cùng chiều.
H2: Nếu quảng cáo trực tuyến xuất hiện và càng khó khăn để kết thúc nó thì càng tạo cảm nhận bị làm phiền hơn quảng cáo dễ dàng kiểm soát, quan hệ cùng chiều.
H3: Sự cuốn hút với quảng cáo càng cao thì cảm nhận bị làm phiền càng giảm, quan hệ ngược chiều.
H4: Có mối quan hệ trực tiếp giữa cảm nhận bị làm phiền và sự khó chịu, quan hệ cùng chiều
H5: Có mối quan hệ trực tiếp giữa cảm nhận bị làm phiền và né tránh quảng cáo, quan hệ cùng chiều.
CHƢƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU 3.1. Qui trình nghiên cứu 3.1. Qui trình nghiên cứu
Phân tích nhân tố khám phá EFA Nghiên cứu định tính 2
(Thảo luận nhóm N= 10)
Thang đo chính thức
Nghiên cứu định lượng
(Mẫu N= 160)
Phân tích mẫu (thống kê mô tả)
Kiểm tra độ tin cậy của thang đo (hệ số Cronbach’s Alpha)
Mơ hình nghiên
cứu chính thức Phân tích nhân tố khẳng định CFA
Thảo luận kết quả
Đề xuất ứng dụng kết quả nghiên cứu SEM
Cơ sở lý thuyết Bảng phỏng vấn
định tính sơ bộ
Nghiên cứu định tính 1
(Phỏng vấn chuyên gia N= 5)
Mơ hình nghiên cứu và thang đo nháp
Nghiên cứu được thực hiện thông qua việc kết hợp giữa hai phương pháp: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng
3.2. Nghiên cứu định tính
3.2.1. Thiết kế bước nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính nhằm mục đích điều chỉnh, bổ sung và phát hiện các biến trong mơ hình nghiên cứu, từ đó xây dựng bảng câu hỏi nháp. Kết quả có được từ bước nghiên cứu định tính này sẽ được sử dụng cho nghiên cứu định lượng ở giai đoạn tiếp theo. Nghiên cứu định tính được sử dụng trong nghiên cứu này là phỏng vấn chuyên gia và thảo luận nhóm. Tiến hành bằng 5 bài phỏng vấn các chuyên gia làm việc trong lĩnh vực tiếp thị, quảng cáo, có am hiểu về quảng cáo trực tuyến và hành vi khách hàng nhằm mục đích tìm hiểu các hình thức quảng cáo trực tuyến đang phổ biến tại Việt Nam hiện nay đồng thời xem xét các đặc điểm nổi bậc, đáng chú ý của loại hình quảng cáo này và khám phá những phản ứng của khách hàng khi tiếp xúc với quảng cáo trực tuyến.
Phỏng vấn chuyên gia nhằm khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến cảm nhận bị làm phiền của người tiêu dùng khi tiếp xúc quảng cáo trực tuyến và một số hệ quả phát sinh từ cảm nhận bị làm phiền này, trên cở sở đó điều chỉnh mơ hình và giả thuyết cho phù hợp nhằm phát triển biến quan sát cho các thang đo.
Sau khi xây dựng các yếu tố trong mơ hình nghiên cứu, tác giả tiến hành thảo luận nhóm (10 người) nhằm khám phá, điều chỉnh các biến quan sát phù hợp và mang ý nghĩa thực tiễn hơn cho các thang đo.
3.2.2. Kết quả nghiên cứu định tính Phỏng vấn chuyên gia Phỏng vấn chuyên gia
Theo kết quả phỏng vấn chuyên gia (xem phụ lục 3) đã khẳng định các nhân tố có ảnh hưởng đến cảm nhận bị làm phiền là những yếu tố thể hiện các khía cạnh nổi bậc đặc trưng của các hình thức quảng cáo trực tuyến nói chung và mang tính quyết định đến mức độ của cảm nhận bị làm phiềntừ người tiêu dùng khi tiếp xúc quảng cáo trực tuyến (xem danh sách chuyên gia tại phụ lục 2).
Đối với yếu tố “sự cuốn hút đối với quảng cáo”, có 4/5 chuyên gia đồng ý rằng đặc tính này có ảnh hưởng đến cảm nhận bị làm phiền hình thành trong cách nhìn nhận của người tiêu dùng đối với quảng cáo. Với lý do cho rằng nếu khách hàng tương tác nhiều hơn và có hứng thú hơn với mẩu quảng cáo trực tuyến thì có khả năng làm dịu nhẹ cảm nhận bị làm phiền hình thành trong họ về quảng cáo trực tuyến.
Thảo luận nhóm
Đãloại bỏ các biến khơng rõ nghĩa, trùng lắp giữa các biến quan sát gây hiểu nhầm cho người được phỏng vấn, đồng thời hiệu chỉnh được một số câu từ cho sáng nghĩa, dễ hiểu hơn và phản ánh chính xác bản chất vấn đề cần nghiên cứu (xem nội dung thảo luận tại phụ lục 5).
Bảng 3.1. Bảng tóm tắt danh sách các biến quan sát sau thảo luận nhóm
STT Biến điều chỉnh Ký
hiệu
1. Che khuất nội dung
1.1. Quảng cáo trực tuyến xuất hiện và che khuất đáng
1.2. Quảng cáo thường xuất hiện và lặp lại nhiều lần
trong một thời gian ngắn CK2
1.3. Quảng cáo xuất hiện thường có kích thước lớn
tương đối so với màn hình hiển thị. CK3
2. Cách thức kết thúc quảng cáo
2.1. Khơng có nút đóng (x) để người xem chủ động tắt
quảng cáo DT1
2.2. Quảng cáo xuất hiện và kết thúc khi người xem
chuyển trang DT2
2.3. Quảng cáo xuất hiện và tự kết thúc sau ít nhất 6
giây DT3
3. Sự cuốn hút đối với quảng cáo
3.1. Có liên quan đến nhu cầu tơi đang tìm kiếm CH1
3.2. Sống động và lôi cuốn CH2
3.3. Rất cần thiết vì cung cấp thơng tin hữu ích CH3
4. Cảm nhận bị làm phiền
4.1. Phiền phức (interfering) XP1
4.2. Xâm chiếm (invasive) XP2
4.3. Ép buộc (forced) XP3
4.4. Nhiễu loạn (disturbing) XP4
4.5. Bị làm phiền (intrusive) XP5
4.6. Mất tập trung (distracting) XP6
4.7. Khó chịu (obtrusive) XP7
5. Sự khó chịu
5.1. Tồi tệ (terrible) KC1
5.3. Lố bịch, vô lý ((ridiculous) KC3
5.4. Ngớ ngẩn (stupid) KC4
5.5. Phát cáu (irritating KC5
6. Sự né tránh quảng cáo
6.1. Hầu như khơng xem gì NT1
6.2. Đóng quảng cáo trước khi kết thúc NT2
6.3. Kéo nó sang một bên và khơng để ý đến nó NT3
6.4. Sử dụng phần mềm chặn quảng cáo NT4
7. Thái độ đối với trang web
7.1. Tồi tệ TD1
7.2. Thất vọng TD2
7.3. Chán ngắt TD3
7.4. Khó khăn để tiếp tục xem TD4
3.3. Thiết kế bƣớc nghiên cứu định lƣợng
Nghiên cứu chính thức được thực hiện qua các giai đoạn: thiết kế mẫu nghiên cứu; thu thập thông tin qua bảng câu hỏi được phát đến đối tượng khảo sát bằng cả hai hình thức: trả lời trực tiếp trên giấy và qua google docs; phân tích dữ liệu bằng phần mềm xử lý SPSS 18.0 và Amos 20 thông qua các bước kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích nhân tố khẳng định CFA và kiểm định mơ hình nghiên cứu.
3.3.1. Thiết kế mẫu
Phương pháp phân tích dữ liệu được sử dụng cho nghiên cứu này là phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM).Các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực này đều đồng ý là phương pháp này địi hỏi phải có kích thước mẫu lớn vì nó dựa vào lý thuyết phân phối mẫu
lớn(Raykov & Widaman, 1995). Tuy nhiên, kích thước mẫu bao nhiêu được gọi là lớn thì hiện nay chưa được xác định rõ ràng. Hơn nữa kích thước mẫu cịn tùy thuộc vào phương pháp ước lượng sử dụng (ví dụ, ML, GLS hay ADF).
Trong phân tích nhân tố khám phá EFA, kích thước mẫu thường được xác định dựa vào hai yếu tố là (1) kích thước tối thiểu và (2) số lượng biến đo lường đưa vào phân tích. Hair và cộng sự (2006) cho rằng để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, và tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát (observations)/ biến đo lường (items) là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tổi thiểu là 5 quan sát (đề tài với 29 biến đo lường như vậy để tiến hành EFA, cỡ mẫu ít nhất của đề tài là 29x5 = 145).
Nếu sử dụng phương pháp ước lượng ML (Maximum Likelihood) thì kích thước mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150(Hair, Anderson, Tatham, & William, 1998). Để đạt được 145 mẫu đề ra, 160 bảng câu hỏi được phỏng vấn.
3.3.2. Phƣơng pháp điều tra chọn mẫu
Nghiên cứu chính thức được thực hiện thơng qua hai hình thức: (1) phát bảng câu hỏi trực tiếp đến các đối tượng tham gia khảo sát theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện, với số lượng phát đi là 80 bảng; (2) 80 bảng còn lại được thực hiện trênGoogle Docs và gửiđường dẫn đến từng người thơng qua email.
3.3.3. Phƣơng pháp phân tích định lƣợng và kiểm định kết quả nghiên cứu
Dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS 18.0 và Amos 20; 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 (Cronbach’s Alpha), phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM).
Phân tích độ tin cậy (Cronbach’s Alpha): nhằm kiểm định độ tin cậy của thang đo để
loại các biến không phù hợp. Các biến có hệ số tương quan biến tổng (Item – correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Theo nhiều nhà nghiên cứu, Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên là thang đo lường tốt. Tuy nhiên, Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) bổ sung rằng trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc là mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu thì có thể chấp nhận được Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA): là một phương pháp phân tích thống kê dùng để
rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát (k biến) thành một nhóm (K biến, K<k) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của biến ban đầu.Tác giả sử dụng phép trích hệ số Principle Axis Factoring với phép xoay khơng vng góc Promax. Sau đó, tiến hành xem xét các chỉ số sau:
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) là chỉ số thể hiện sự tương quan giữa các biến và nhân tố, hệ số này cho biết sự liên hệ chặt chẽ giữa các biến với nhau. Hệ số này phải thỏa điều kiện lớn hơn 0.5 với số mẫu 150 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Hệ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) thỏa điều kiện 0, 5≤ KMO ≤ 1 để đảm bảo phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết H0 là “tương quan giữa các biến quan sát
bằng không trong tổng thể”. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig<0, 05)
thì bác bỏ giả thuyết H0, tức là các biến quan sát có tương quan với nhau. Điều này chứng tỏ dữ liệu thích hợp để phân tích nhân tố(Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Điểm dừng khi trích các nhân tố có hệ số Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) phải lớn hơn 1 để chứng tỏ nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thơng tin tốt (Gerbing & Anderson, 1988).
Thang đo được chấp nhận với tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Nunnally & Berstein, 1994).
Ngoài ra khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố lớn hơn hoặc bằng 0,3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun & Al‐Tamimi, 2003).
Phân tích nhân tố khẳng định (CFA): là một trong các kỹ thuật thống kê của mơ
hình cấu trúc tuyến tính (SEM), CFA cho chúng ta kiểm định các biến quan sát (measured variables) đại diện cho các nhân tố (constructs) tốt đến mức nào. CFA là bước tiếp theo của EFA vì CFA chỉ sử dụng thích hợp khi nhà nghiên cứu có sẵn một số kiến thức về cấu trúc tiềm ẩn cơ sở, trong đó mối quan hệ hay giả thuyết (có được từ lý thuyết hay thực nghiệm) giữa biến quan sát và nhân tố cơ sở thì được nhà nghiên cứu mặc nhiên thừa nhận trước khi tiến hành kiểm định thống kê. Phương pháp CFA được sử dụng để khẳng định lại tính đơn biến, đa biến, giá trị hội tụ và phân biệt của bộ thang đo trong đề tài nghiên cứu về yếu tố ảnh hưởng và hệ quả của cảm nhận bị làm phiền đối với quảng cáo trực tuyến của người tiêu dùng tại thành phố Hồ Chí Minh. Để đo lường mức độ phù hợp của mơ hình với thơng tin thị trường, nghiên cứu này sử dụng chỉ tiêu Chi – bình phương . Một mơ hình phù hợp với dữ liệu thị trường khi phép kiểm định Chi – bình phương có giá trị p >5%. Tuy nhiên vì Chi – bình phương có nhược điểm là nó phụ thuộc vào kích thước mẫu vì vậy một số chỉ tiêu tương thích khác sẽ được sử dụng để so sánh.
+) Tỷ số Chi-Square/bậc tự do: χ2 / df:Được dùng để đo mức độ phù hợp một cách chi
tiết hơn của cả mơ hình. Một số tác giả đề nghị 1 <χ2/df < 3 (Hair, Anderson, Tatham, & William, 1998); một số khác đề nghị χ2 càng nhỏ càng tốt (Segar & Grover, 1993). Ngoài ra, trong một số nghiên cứu thực tế người ta phân biệt ra 2 trường hợp: χ2/df < 5
(với mẫu N > 200) hay < 3 (khi cỡ mẫu N < 200) thì mơ hình được xem là phù hợp tốt (Kettinger & Lee, 1995).
+) Các chỉ số liên quan khác
GFI, AGFI, CFI, NFI, … có giá trị > 0,9 được xem là mơ hình phù hợp tốt. Nếu các
giá trị này bằng 1, ta nói mơ hình là hồn hảo (Segar & Grover, 1993). Trong đó GFI: