3.3 Nghiên cứu định lượng
3.3.3.1 Thống kê mô tả
Tác giả tiến hành lập bảng thống kê mô tả nhằm mô tả sơ bộ những đặc điểm cơ bản dữ liệu thu thập được: giới tính, đợ tuổi, trình đợ học vấn. Thực hiện cho tất cả các biến quan sát, tính được tần suất (bao nhiêu người) cũng như tỷ lệ phần trăm của từng nhóm biến nhằm nắm được tình hình cụ thể và đưa ra nhận xét.
3.3.3.2 Kiểm định độ tin cậy của thang đo Cronbach’s Alpha
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phuơng pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha. Đây là bước quan trọng và cần thiết trước khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA, qua đó giúp loại bỏ các biến khơng phù hợp (biến rác) vì những biến này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
Để đánh giá hệ số tin cậy cho mợt thang đo thì thang đo đó phải có ít nhất là 3 biến quan sát. Hệ số α có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 1. Hair và công sự (2010) đưa ra quy tắc đánh giá hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha như sau:
- 0.6 ≤ α < 0.7: thang đo nhân tố được chấp nhận với các nghiên cứu mới - 0.7 ≤ α < 0.8: thang đo nhân tố chấp nhận được
- 0.8 ≤ α < 0.9: thang đo nhân tố rất tốt
- α ≥ 0.95: thang đo chấp nhận được nhưng không tốt
Về lý thuyết, Cronbach’s Alpha càng tiến gần đến 1 càng tốt, thang đo đảm bảo độ tin cậy. Tuy nhiên, nếu như hệ số này quá lớn (> 0.95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo khơng có khác biệt gì nhau, nghĩa là chúng cùng đo lường mợt nợi dung nào đó của khái niệm nghiên cứu. Kiểm định đợ tin cậy Cronbach’s Alpha của biến quan sát dùng để đo lường độ tin cậy của các biến quan sát, những biến không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi thang đo và khơng được đưa vào để phân tích nhân tố khám phá EFA.
Theo Nunnally (1978), Peterson (1994), thang đo đảm bảo độ tin cậy và chấp nhận được khi thõa mãn 2 điều kiện:
(1) Hệ số α phải > 0,6;
(2) Chỉ số tương quan qua biến tổng > 0,3.
Thỏa cả 2 điều kiện trên, thang đo được đánh giá là tốt, chấp nhận và tiếp tục đi vào những phân tích EFA sau đó. Các thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha < 0,6 và có chỉ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại.
3.3.3.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Theo Hair và cợng sự (1998) đó là phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biết quan sát thành mợt nhóm để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết các nội dung thơng tin của biến ban đầu.
Phương pháp phân tích yếu tố khám phá (EFA) tḥc nhóm phân tích đa biến phụ tḥc lẫn nhau, nghĩa là khơng có biến đợc lập và biến phụ tḥc mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau. Phân tích EFA dùng để rút gọn mợt tập n biến
quan sát thành mợt tập (m<n) các yếu tố có ý nghĩa hơn. Việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các yếu tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát). Khi kiểm định Cronbach’s Alpha, nghiên cứu đang đánh giá mối quan hệ giữa các biến quan sát trong cùng mợt nhóm, cùng mợt yếu tố và không xem xét mối quan hệ giữa tất cả các biến quan sát của nhóm khác. Cịn phân tích EFA, nghiên cứu sẽ xem xét mối quan hệ giữa các biến ở tất cả các nhóm nhằm phát hiện ra những biến quan sát tải lên nhiều yếu tố hoặc các biến quan sát bị phân sai yếu tố từ ban đầu. Điều kiện để phân tích yếu tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu:
Thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): là một chỉ số dùng để xem xét sự thích
hợp của phân tích nhân tố, KMO phải đạt giá trị 0.5 ≤ KMO ≤ 1 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp.
Thứ hai, kiểm định Bartlett: là một công cụ thống kê dùng để xem xét giả thuyết các
biến khơng có tương quan trong tổng thể. Công cụ này xem xét các biến quan sát trong nhân tổ có tương quan với nhau hay khơng. Trong trường hợp kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Thứ ba, trị số Eigenvalue là tiêu chí sử dụng để xác định số lượng yếu tố trong phân
tích nhân tố khám phá EFA. trị số Eigenvalue cho biết, những yếu tố nào có Eigenvalue ≥ 1 mới phù hợp và được giữ lại trong mơ hình phân tích.
Thứ tư, là tổng phương sai trích (Total Variance Explained) > 50% cho thấy mơ hình
phân tích nhân tố khám phá EFA là phù hợp.
Thứ năm, hệ số tải nhân tố (Factor loading) là giá trị biểu thị mối quan hệ tương quan
giữa biến quan sát với đó yếu tố đó trong mơ hình. Hệ số tải nhân tố càng cao nghĩa thì tương quan giữa biến quan sát đó với yếu tố càng lớn và ngược lại. Ngồi ra, hệ số tải nhân cịn là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của phân tích nhân tố EFA, hệ số Factor loading ≥ 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
3.3.3.4 Kiểm định sự phù hợp của mơ hình (tương quan, hồi quy)
Để kiểm định sự phù hợp của mơ hình, trước hết tác giả sẽ tiến hành phân tích hệ số tương quan Pearson’s, dùng để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc và phát hiện ra hiện tượng đa cộng tuyến sớm.
Giá trị của r giao đợng từ -1 đến 1 và chỉ có ý nghĩa khi Sig. < 0.05. Theo Hair et al. (2010):
| r | > 0.8: Tương quan tuyến tính rất mạnh. | r | = 0.6 – 0,8: Tương quan tuyến tính mạnh. | r | = 0.4 – 0.6: Có tương quan tuyến tính. | r | = 0.2 – 0.4: Tương quan tuyến tính yếu.
| r | < 0.2: Tương quan tuyến tính rất yếu hoặc khơng có
Tiếp đó, tác giả tiến hành thực hiện phân tích hồi quy bợi bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất. Hệ số R2 hiệu chỉnh được dùng để xác định mơ hình có phù hợp hay khơng.
Kiểm định F được tác giả thực hiện để khẳng định khả năng mở rợng mơ hình áp dụng cho tổng thể cũng như kiểm định t nhằm bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0.
Để khẳng định phương trình hồi quy được xây dựng cuối cùng là phù hợp, việc tìm sự vi phạm của giả định là rất cần thiết trong phân tích hồi quy tuyến tính, bao gồm các giả định: phân phối chuẩn của phần dư, tính đợc lập của phần dư (sử dụng thống kê Durbin-Watson), hiện tượng đa cợng tuyến (tính đợ chấp nhận Tolerance và hệ số phóng đại VIF).
Việc phân tích quy hồi nhằm kiểm định các giả thuyết cho mơ hình nghiên cứu để ước lượng phương trình phù hợp nhất với các tập hợp kết quả quan sát của biến phụ
tḥc và biến đợc lập. Từ phương trình ước lượng này ta có thể dự báo về biến phụ tḥc dựa vào giá trị cho trước của biến độc lập.
Mơ hình hồi quy bợi có dạng như sau:
𝑌𝑖 = 𝛽0+ 𝛽1𝑋1+ 𝛽2𝑋2+ ⋯ + 𝛽𝑛𝑋𝑛 + 𝑒𝑖
Trong đó: 𝑌𝑖: biến phụ thuộc
𝛽𝑖𝑋𝑖: biểu hiện giá trị của biến độc lập thứ i
𝛽𝑖: hệ số hồi quy riêng phần
𝑒𝑖: một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai không đổi 𝜎2
3.3.3.5 Kiểm định T-Test, Kiểm định ANOVA
Phân tích phương sai là phân tích tổng quy mơ biến thiên của biến số phụ thuộc thành nhiều phần và mỗi phần được quy cho sự biến thiên của mợt biến giải thích cá biệt hay mợt nhóm các biến giải thích. Phân tích phương sai (ANOVA) là phương pháp kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau của nhiều số trung bình dựa trên đại lượng thống kê F, thường được dùng khi nghiên cứu ảnh hưởng của biến định tính lên biến kết quả định lượng.
Các phương pháp kiểm định T-Test, kiểm định phương sai một yếu tố (Oneway ANOVA) sẽ được tác giả sử dụng cho đề tài này để phân tích, đánh giá các yếu tố như sinh viên, giới tính, học lực, quê quán và thu nhập, đồng thời so sánh sự khác biệt về đánh giá của các nhóm đối tượng với các yếu tố ảnh hưởng đến ảnh hưởng đến QĐMHTT của người dân tại quận Phú Nhuận.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Trong chương này, tác giả tập trung giới thiệu quy trình nghiên cứu và phương pháp thực hiện các bước nghiên cứu; các thành phần và biến quan sát được sử dụng nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến QĐMHTT của người dân tại quận Phú Nhuận.
CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Tổng quan về mua sắm trực tuyến ở Thành phố Hồ Chí Minh trong những năm vừa qua năm vừa qua
4.1.1 Thị trường bán lẻ trực tuyến tại Việt Nam
Theo Báo cáo trên Thương mại điện tử Việt Nam 2020, mức đợ trung bình của tăng trưởng thương mại điện tử giai đoạn 2016 – 2019 dạt khoảng 30%. Quy mơ thương mại điện tử bán lẻ hàng hố và dịch vụ tiêu dùng tăng từ 4 tỷ USD năm 2015 lên khoảng 11,5 tỷ USD năm 2019. Dự đốn tốc đợ tăng trưởng của năm 2020 sẽ tiếp tục duy trì ở mức trên 30% và đạt quy mô 15 tỷ USD.
Liên quan tới lĩnh vực bán lẻ hàng hoá trực tuyến, khảo sát của VECOM sản lượng bưu gửi qua dịch vụ chuyển phát năm 2020 tăng 47%. Những doanh nghiệp chuyển phát hàng đầu có mức tăng trưởng bưu gửi từ 30% tới 60%. Tuy nhiên, tốc độ tăng trưởng doanh thu từ dịch vụ chuyển phát thấp hơn so với tốc độ tăng sản lượng. Năm 2020 dịch vụ tiếp thị số tăng trưởng chững lại một chút nhưng vẫn ở mức cao. Doanh số của lĩnh vực này năm 2010 khoảng 26 triệu USD, năm 2015 tăng lên khoảng 329 triệu USD. Theo Báo cáo Xu hướng Tiếp thị số Việt Nam 2021, doanh số tiếp thị số năm 2019 là 716 triệu USD và dù gặp đại dịch Covid-19 nhưng con số này năm 2020 vẫn đạt 820 triệu USD và dự đoán năm 2021 sẽ tiến gần tới con số 1 tỷ USD.
4.1.2 Tổng quan về mua sắm trực tuyến tại Thành Phố Hồ Chí Minh
Báo cáo chỉ số thương mại điện tử Việt Nam năm 2021, Thành phố Hồ Chí Minh tiếp tục dẫn đầu xếp hạng Chỉ số Thương mại điện tử. Theo kết quả khảo sát tình hình tham gia thương mại điện tử năm 2020 của Sở Công Thương TP. HCM, tỷ lệ các doanh nghiệp có website cho phép giao dịch TMĐT chiếm 33,1% (giảm 2,3% so với năm 2018); các website TMĐT đạt cấp độ 4 (cấp độ giao dịch trực tuyến) chiếm 2,4% (tăng 0,4% so với năm 2018)… Đặc biệt, hoạt đợng TMĐT có sử dụng mạng xã hợi để mua sắm chiếm tới 61,4% (giảm 2,4% so với năm 2018). Tổng giá trị hàng hóa các hợ gia đình mua hàng trực tuyến là 13,4 triệu đồng/hợ, trong đó, chỉ riêng việc
mua sắm qua mạng xã hội đã tiêu tốn khoảng 6,5 triệu đồng (khoảng 49%) của mỗi hợ gia đình trong năm 2020.
4.2 Kết quả thống kê mô tả
Nghiên cứu đã phát ra 400 phiếu khảo sát để khảo sát đối tượng là khách hàng mua HTD trực tuyến sinh sống tại quận Phú Nhuận Phú Nhuận, Tp. HCM. Kết quả thu về được 325 phiếu, trong đó có 281 phiếu hợp lệ 70,25%. Các phiếu bị lỗi chủ yếu trả lời không đầy đủ, trả lời cùng một mức độ đồng ý giống nhau…
4.2.1 Phân loại theo giới tính
Trong 281 phiếu của khách hàng trong việc QĐMHTT tại Tp HCM, có 126 người tham gia trả lời là nam (chiếm 44,8 %) và có 155 người tham gia trả lời là nữ (chiếm 55,2%). Điều này cho thấy có sự chênh lệch giữa giới tính của các đối tượng tham gia khảo sát. Tuy nhiên sự chênh lệc này cũng không đáng kể.
Bảng 4.1 Thống kê giới tính trong mẫu nghiên cứu
Giới tính Số lượng (người) Tỷ trọng (%)
Nam 126 44,8
Nữ 155 55,2
Tổng cộng 281 100
Nguồn: Tính tốn từ số liệu khảo sát
4.2.2 Phân loại theo tuổi
Trong 281 phiếu của khách hàng trong việc QĐMHTT tại Tp. HCM, có 128 phiếu tham gia trả lời người trong đợ tuổi từ dưới 30 tuổi, chiếm tỷ trọng 45,6%; có 128 phiếu tham gia trả lời từ 30 đến dưới 45 tuổi, chiếm tỷ trọng 45,6% , có 25 phiếu tham gia trả lời từ trên 45 tuổi, chiếm 8,9%.
Bảng 4.2 Thống kê độ tuổi nghiên cứu
Độ tuổi Số lượng (người) Tỷ trọng (%)
Từ 18 đến dưới 30 tuổi 128 45,6
Từ 30 đến dưới 45 tuổi 128 45,6
Trên 45 tuổi 25 8,9
Tổng cộng 281 100
Nguồn: Tính tốn từ số liệu khảo sát
4.2.3 Phân loại theo trình độ học vấn
Trong 281 phiếu của khách hàng trong việc QĐMHTT tại Tp HCM, có 84 người tham gia trả lời có trình đợ học vấn là trung cấp, chiếm tỷ trọng 29,9 %; có 84 người tham gia trả lời có trình đợ cao đẳng, chiếm tỷ trọng 29,9%; có 68 người tham gia trả lời có trình đợ đại học, chiếm tỷ trọng 24,2%; còn lại là sau đại học có 45 người, chiếm tỷ trọng 16%.
Bảng 4.3 Thống kê trình đợ học vấn trong mẫu nghiên cứu
Độ tuổi Số lượng (người) Tỷ trọng (%)
Trung cấp 84 29,9
Cao đẳng 84 29,9
Đại học 68 24,2
Sau Đại học 45 16,0
Tổng cộng 281 100
Nguồn: Tính tốn từ số liệu khảo sát
4.3 Kiểm định độ tin cậy và độ phù hợp của thang đo
4.3.1 Kiểm định đột tin cậy với hệ số Cronbach’s alpha
Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha được thực hiện thông qua hai công cụ là: hệ số Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố. Hệ số Cronbach’s alpha kiểm định trước, nhằm loại các biến không phù hợp.
Theo Hồng Trọng và Chung Nguyễn Mợng Ngọc (2008), hệ số Cronbach’s alpha từ 0,7 đến gần 0,9 thì thang đo lường là đạt yêu cầu và có thể sử dụng được. Đối với luận văn này, nhằm đảm bảo độ tin cậy của thang đo, nghiên cứu sẽ giữ những thang đo có giá trị Cronbach’s alpha ≥ 0,7 và được xem là thang đo đảm bảo đợ tin cậy.
4.3.2 Phân tích độ tin cậy
4.3.2.1 Thang đo bảo mật thông tin
Thang đo bảo mật thơng tin (BMTT1- BMTT3) có hệ số Cronbach’s alpha bằng 0,845 ≥ 0,7 nên đang đo này được chấp nhận. Tất cả các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 (thấp nhất bằng 0,670), nên tất cả các biến đều đảm bảo độ tin cậy và đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo (xem bảng 4.4, chi tiết xem phụ lục 3)
Bảng 4.4 Kết quả Cronbach’s alpha thang đo “Bảo mật thông tin - BMTT” Hệ số Cronbach’s alpha = 0.845 Biến quan sát Thang đo trung bình nếu loại bỏ biến Phương sai Thang đo nếu loại bỏ biến Hệ số tương quan biến tổng Hệ số Alpha nếu loại bỏ biến BMTT1 5.83 4.371 0.746 0.752 BMTT2 5.35 4.957 0.670 0.824 BMTT3 6.02 5.460 0.737 0.772
Nguồn: Từ kết quả xử lý trên SPSS 20 4.3.2.2 Thang đo dễ sử dụng
Thang đo dễ sử dụng (DSD1- DSD5) có hệ số Cronbach’s alpha bằng 0,904 ≥ 0,7 nên đang đo này được chấp nhận. Tất cả các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 (thấp nhất bằng 0,644), nên tất cả các biến đều đảm bảo độ tin cậy và đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo (xem bảng 4.5, chi tiết xem phụ lục 3)
Bảng 4.5 Kết quả Cronbach’s alpha thang đo “Dễ sử dụng - DSD” Hệ số Cronbach’s alpha = 0,904 Biến quan sát Thang đo trung bình nếu loại bỏ biến Phương sai Thang đo nếu loại bỏ biến Hệ số tương quan biến tổng Hệ số Alpha nếu loại bỏ biến DSD1 15.51 7.529 0.827 0.869 DSD2 15.52 7.700 0.844 0.867 DSD3 15.50 8.315 0.644 0.906 DSD4 15.73 7.405 0.690 0.902 DSD5 15.53 7.336 0.825 0.868
Nguồn: Từ kết quả xử lý trên SPSS 20 4.3.2.3 Thang đo chất lượng dịch vụ
Thang đo chất lượng dịch vụ (CLDV1- CLDV6) có hệ số Cronbach’s alpha bằng 0,830 ≥ 0,7 nên đang đo này được chấp nhận. Tất cả các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3 (thấp nhất bằng 0,490), nên tất cả các biến đều đảm bảo đợ tin cậy và đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA tiếp theo xem bảng 4.6, chi tiết xem phụ