1.9 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
1.9.1 Phương pháp thu thập dữ liệu
Số liệu của đề tài được thu thập từ hai nguồn chính là số liệu thứ cấp và số liệu sơ cấp.
Thu thập số liệu thứ cấp: thu thập các thông tin về tốc độ tăng trưởng của thương mại điện tử, tốc độ gia tăng của nhu cầu mua hàng qua mạng, tổng doanh thu từ mua hàng trực tuyến, số lượng khách hàng mua hàng trực tuyến, các loại hàng hóa được tiêu dùng chủ yếu và các thơng tin có liên quan đến mục tiêu thông qua sách, báo, internet và các tài liệu có liên quan.
Thu thập dữ liệu sơ cấp:
o Đối tượng: là sinh viên đang học tại Trường Đại học Cần Thơ
o Kích thước mẫu: Dựa theo nghiên cứu của Hair, Anderson, Tatham và 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. Đây là cỡ mẫu phù hợp cho nghiên cứu có sử dụng phân tích nhân tố (Comrey, 1973; Roger, 2006).
xxviii H11 (+) H10 (+) H9 (+) H8 (+) H7 (+) H6 (+) H5 (+) H4 (+) H3 (+) H1 (+) Nhận thức dễ sử dụng Nhận thức hữu ích
o Phương pháp chọn mẫu: Bài nghiên cứu này sử dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên có chủ đích. Số liệu được thu thập trực tiếp tại Trường Đại học Cần Thơ.
1.9.2 PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Mục tiêu 1: Sử dụng phương pháp phân tích thống kê mơ tả, tần số để phân tích hiện trạng mua hàng trực tuyến trong sinh viên nói chung và trong sinh viên Đại học Cần Thơ nói riêng.
Mục tiêu 2: Sử dụng kết hợp các phương pháp đánh giá độ tin cậy thang đo, phân tích các nhân tố khám phá (EFA), kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và kiểm định mơ hình bằng SEM trong AMOS để tim ra sự ảnh hưởng của Truyền miệng trực tuyến đến hành vi mua sắm trực tuyến của sinh viên trường Đại học Cần Thơ.
Mục tiêu 3: Dựa vào kết quả của mục tiêu 1 và mục tiêu 2 để đưa ra các kiến nghị giúp tối ưu hóa lợi thế của Truyền miệng trực tuyến trong kinh doanh.
Phương pháp thống kê mô tả
Đây là phương pháp được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau như:
Biểu diễn dữ liệu bằng đồ họa trong các đồ thị giúp phân tích, mơ tả hay so sánh dữ liệu.
Biểu diễn dưới dạng các bảng tóm tắt Thống kê tóm tắt
Nó được định nghĩa như việc tổng hợp các lý thuyết và ứng dụng vào lĩnh vực kinh tế bằng cách đưa ra các kết luận dựa trên các số liệu và thơng tin thu thập được.
Phương pháp phân tích tần số
Đây là một trong những công cụ thống kê mô tả dụng sử dụng để mơ tả và tìm hiểu về đặc tính phân phối của của một mẫu số liệu thơ nào đó. Phương pháp này được dùng để đo lường số lần xuất hiện, mơ tả một số biến có liên quan đến nhân khẩu học của đối tượng phỏng vấn như giới tính, độ tuổi,…
Đánh giá độ tin cậy thang đo
Đánh giá sơ bộ thang đo cũng như độ tin cậy của các biến đo lường thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha. Mục đích là đánh giá mức độ phù hợp của thang đo trong các mơ hình nghiên cứu . Sau khi có kết quả đánh giá độ tin cậy của của eWOM đến người tiêu dùng
Nếu hệ số tương quan biến tổng trong bảng có kết quả < 0,3 thi biến đó khơng phù hợp với mơ hình, ta loại bỏ biến ra khỏi mơ hình .
Nếu Cronbach's Alpha tổng của mơ hình > 0,8 thì dữ liệu thu thập là dữ liệu tốt, nếu Cronbach Alpha tổng của mơ hình ( 0,3-0,8 ) thi bộ biến khá tốt ( Nunnally và Burnstein, 1994), cịn nếu 0,6 < Cronbach Alpha tổng của mơ hình < 0,7 thì bộ biến được chấp nhận (với điều kiện nghiên cứu này là nghiên cứu mới).
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA)
Sau khi kiểm tra hệ số Cronbach Alpha, các quan sát có ý nghĩa và đạt được độ tin cậy nhất định sẽ tiếp tục đưa vào phân tích EFA để đánh giá sơ bộ tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo. Trong nghiên cứu này, phân tích EFA sử dụng để đánh giá sơ bộ thang đo cho từng khái niệm bằng phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax (phương pháp trích này phản ảnh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phương pháp trích Principal Components với phép xoay Varimax).
Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khẳng định CFA
Mục đích để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình với dữ liệu nghiên cứu. 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 (eWOM, hành vi mua hàng, mua sắm trực tuyến) 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 đánh giá sự ảnh hưởng của truyền miệng trực tuyến đến hành vi mua hàng của sinh viên trường Đại học Cần Thơ.
Kiểm định mơ hình bằng SEM trong AMOS
SEM là một dạng mơ hình thống kê nhằm giải thích mối quan hệ giữa nhiều biến (eWOM ảnh hưởng đến hành vi mua hàng, độ tim cậy của thông tin truyền miệng trực tiếp, ưu thế của eWOM trong kinh doanh). Để làm điều đó, nó khảo sát cấu trúc của mối tương tác giữa một loạt các phương trình, tương tự như các phương trình hồi quy bội . Các phương trình này mơ tả các mối quan hệ giữa các nhân tố , các biến phụ thuộc và độc lập liên quan đến việc nghiên cứu. Nhân tố là nhân tố không quan sát được (unobservable) hay tiềm ẩn (latent ) được đại diện bằng những biến quan sát.
Một mơ hình SEM bình thường gồm hai mơ hình , mơ hình đo lường (chỉ các biến cùng nhau đại diện cho nhân tố như thế nào) và mơ hình cấu trúc ( chỉ mối quan hệ giữa các nhân tố).
Nghiên cứu này sử dụng mơ hình cấu trúc tuyến tính bởi vì :
Ước lượng của nhiều mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau (quyết định mua hàng phụ thuộc vào độ tin cậy của eWOM, tác động của eWOM đối với doanh số bán hàng của doanh nghiệp, nhận thức sự hữu ích; nhận thức dễ sử dụng; ảnh hưởng của thái độ có tác động tích cực đến việc mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng)
Khả năng phát hiện của các biến tiềm ẩn trong các mối quan giải thích lỗi đo lường trong tiến trình ước lượng .
Mặc khác , nhiều mơ hình hồi quy tách biệt nhau được ước lượng đồng thời bởi mơ hình SEM . Vì vậy, những ảnh hưởng trực tiếp hoặc gián tiếp sẽ được nhận ra (Tate, 1998). Tuy nhiên , nhược điểm là những mơ hình hồi quy tách biệt phải được thiết lập dựa trên lý thuyết, kinh nghiệm trước đó, và mục tiêu nghiên cứu để phân biệt sự ảnh hưởng của các biến độc lập dự bảo đển biến phụ thuộc. Ngồi ra, bởi vì SEM xem xét lỗi đo lường vì vậy mức độ tin cậy của các biến dự báo được cải tiến.
Kết quả phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM nhằm kiểm định giả thuyết đặt ra ban đầu ch thấy tác động trực tiếp của eWOM đến sự tin tưởng là cao nhất, thứ 2 là eWOM tác động trực tiếp đến ý định mua hàng.
Khung tiến trình phân tích
Quy trình phân tích số liệu của đề tài được thực hiện 6 bước: mẫu sẽ được chọn theo phương pháp thuận tiện, một trong các hình thức chọn mẫu phi xác xuất. Theo Hair et (2006), số mẫu ít nhất phải gấp 5 lần số biến quan sát, n=5k trong đó n là số mẫu cần quan sát. Vì vậy, số lượng mẫu này trong nghiên cứu là 170 mẫu cho 34 quan sát. Từ dữ liệu thu thập được tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA và từ các nhân tố thu được tiến hành phân tích nhân tố khẳng định CFA và cuối cùng là kiểm định mơ hình SEM trong AMOS
xxxi
Đềề xuấất gi i phápả Vấấn đềề nghiền c u ứ
Nghiền c u nh hứ ả ng c a truyềền mi ng tr c tuyềấn đềấn hành vi mua hàng tr c ưở ủ ệ ự ự tuyềấn c a sinh vền trủ ường đ i h c Cấền Thạ ọ ơ
Phương pháp lu n ậ Lý thuyềất truyềền mi ng tr c tuyềấnệ ự Lý thuyềất mua sắấm tr c tuyềấnự
Môấi quan h gi a eWOM và mua sắấm tr c ệ ữ ự tuyềấn
Lý thuyềấn hành vi tều dùng
Nh ng yềấu tôấ quyềất đ nh mua hành c a ngữ ị ủ ừời tều dùng B ng cấu h i s bả ỏ ư ộ Mấẫu quan sát B ng cấu h i nghiền c u chính th cả ỏ ứ ứ Nghiền c u chính th cứ ứ Mã hóa d li uữ ệ
Đánh giá thang đo
Phấn tích nhấn tơấ khám phá EFA Phấn tích nhấn tơấ kh ng đ nh CFA ẳ ị Ki m đ nh mơ hình SEM trong AMOSể ị