ương 1 : TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
3.3. Nghiên cứu định lượng
3.3.1. Thiết kế mẫu và thu thập dữ liệu
Khung chọn mẫu của đề tài là: những khách hàng khách hàng đã sử dụng website sách nói. Như đã nêu trong phần phạm vi nghiên cứu thì luận văn này chỉ tập trung nghiên cứu những khách hàng trên địa bàn TP. HCM vì đây là nơi tập trung dân cư lớn với mật độ dày, thành phần dân cư đa dạng nên mức độ đại diện cho tổng thể lớn đồng thời dễ dàng, thuận tiện cho việc tiếp cận.
“Khơng có điều gì đảm bảo rằng phương pháp chọn mẫu xác suất là có kết quả chính xác hơn phương pháp chọn mẫu phi xác suất. Những gì người đi trước cho chúng ta biết là khi chọn mẫu theo xác suất thì độ sai số của mẫu đo lường được còn phi xác suất thì khơng” (Kinnear và Taylor, p.207). Do vậy đề tài này sẽ chọn mẫu
theo phương pháp phi xác suất, thuận tiện.
Theo Hair và cộng sự (1992) số mẫu quan sát trong phân tích nhân tố phải lớn hơn 100 và có tỷ lệ so với biến ít nhất là 5/1, tốt nhất trong khoảng tỷ lệ 5/1 - 10/1.
Do đó đối với đề tài này, việc xác định cỡ mẫu của nghiên cứu định lượng được thực hiện theo con số kinh nghiệm = (số biến cần đo) x 10 (ước lượng có 21 biến ~ 210 mẫu khảo sát).
Việc thu thập dữ liệu thông qua phỏng vấn bằng bảng câu hỏi. Đối tượng khảo sát sẽ là: những người từ 18 tuổi trở lên và đã sử dụng website sách nói.
Bảng câu hỏi sẽ được tác giả gởi đi với hình thức: phát bảng câu hỏi đã được in sẵn trực tiếp đến người được khảo sát và nhận lại kết quả sau khi hoàn tất.
Phạm vi khảo sát: trong địa bàn TP. HCM. Thời gian: từ 01/07/2015 – 31/08/2015.
Q trình thực hiện nghiên cứu đã có khoảng 210 bảng câu hỏi khảo sát được tác giả phát ra. Sau cuộc khảo sát tác giả thu được 210 bảng trả lời hợp lệ từ các đáp viên. Kết quả thu thập dữ liệu khảo sát định lượng được tóm tắt như sau:
Bảng 3.1. Tỷ lệ hồi đáp
Hình thức thu thập dữ liệu Số lượng phát hành Tỷ lệ hồi đáp Số lượng hợp lệ
In và phát bảng câu hỏi trực tiếp. 210 100% 210
3.3.2. Phân tích dữ liệu
(Nguồn: Tác giả, 2015)
Sau khi được thu thập, các bảng trả lời được kiểm tra và loại đi những bảng khơng đạt u cầu. Sau đó chúng được mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu bằng SPSS for Windown 16. Với phần mềm SPSS, thực hiện phân tích dữ liệu thơng qua các cơng cụ như thống kê mô tả, bảng tần số, kiểm định độ tin cậy của các thang đo, phân tích khám phá, hồi quy, kiểm định T-test và phân tích sâu ANOVA.
Kiểm định độ tin cậy của các thang đo:
Đối với thang đo trực tiếp, để đo lường độ tin cậy thì chỉ số độ thống nhất nội tại thường được sử dụng chính là hệ số Cronbach Alpha (nhằm xem xét liệu các câu hỏi trong thang đo có cùng cấu trúc hay khơng). Hệ số Cronbach’s Alpha càng lớn thì độ nhất quán nội tại càng cao. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố khám phá EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007).
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các biến đo lường có liên kết với nhau hay khơng nhưng không cho biết các biến nào cần phải loại bỏ và biến nào cần được giữ lại. Do đó, kết hợp sử dụng hệ số tương quan biến – tổng để loại ra những biến khơng đóng góp nhiều cho khái niệm cần đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Các tiêu chí sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo gồm:
− Hệ số tin cậy Cronbach Alpha: lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt; từ 0,7 đến 0,8
là sử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong hoàn cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1998; Peterson, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Trong nghiên cứu này, tác giả chọn thang đo có độ tin cậy là từ 0.6 trở lên.
− Hệ số tương quan biến – tổng: các biến quan sát có tương quan biến – tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3) được xem là biến rác thì sẽ được loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu.
Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Phân tích nhân tố được dùng để tóm tắt dữ liệu và rút gọn tập hợp các yếu tố quan sát thành những yếu tố chính (gọi là các nhân tố) dùng trong phân tích, kiểm định tiếp theo. Các nhân tố được rút gọn này sẽ có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến quan sát ban đầu. Phân tích nhân tố khám phá được dùng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo.
Cách thực hiện và tiêu chí đánh giá trong phân tích nhân tố khám phá EFA:
− Phương pháp: đối với thang đo đa hướng, sử dụng phương pháp trích yếu tố là
Principal Axis Factoring với phép quay Promax và điểm dừng khi trích các yếu tố EigenValues lớn hơn hoặc bằng 1. Phương pháp này được cho rằng sẽ phản ánh dữ liệu tốt hơn khi dùng Principal Components với phép quay Varimax (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007). Đối với thang đơn hướng thì sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Components. Thang đo chấp nhận được khi tổng phương sai trích được bằng hoặc lớn hơn 50% (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007).
− Tiêu chuẩn: Hệ số tải nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 để đảm bảo mức ý
nghĩa thiết thực của EFA. Các mức giá trị của hệ số tải nhân tố: lớn hơn 0,3 là mức tối thiểu chấp nhận được; lớn hơn 0,4 là quan trọng; lớn hơn 0,5 là có ý nghĩa thực tiễn. tiêu chuẩn chọn mức giá trị hệ số tải nhân tố: cỡ mẫu ít nhất là 350 thì có thể chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.3; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0,75.
Từ cơ sở lý thuyết trên, mơ hình “Các yếu tố tác động đến ý định sử dụng
website sách nói” sử dụng 21 biến quan sát cho phân tích nhân tố EFA và việc thực
− Đối với các biến quan sát đo lường 5 khái niệm thành phần và khái niệm ý định sử dụng website sách nói đều là các thang đo đơn hướng nên sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal Components với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có EigenValues lớn hơn 1.
− Sau đó tiến hành thực hiện kiểm định các yêu cầu liên quan gồm:
+ Kiểm định Barlett: các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng
thể.
+ Xem xét trị số KMO: nếu KMO trong khoảng từ 0,5 – 1 thì phân tích nhân
tố là thích hợp với các dữ liệu (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
+ Để phân tích EFA có giá trị thực tiễn, tiến hành loại các biến quan sát có
hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5.
+ Xem lại thông số EigenValues (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) có giá trị lớn hơn 1.
+ Xem xét tổng phương sai trích (yêu cầu lớn hơn hoặc bằng 50%): cho biết
các nhân tố được trích giải thích % sự biến thiên của các biến quan sát.
Phân tích hồi quy đa biến
− Phân tích hồi quy đa biến:
Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan.
Kiểm định giả thuyết:
Quá trình kiểm định giả thuyết được thực hiện theo các bước sau:
+ Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy đa biến thơng qua R2 và R2 hiệu
chỉnh.
+ Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình.
+ Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy từng thành phần.
+ Kiểm định giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư: dựa theo biểu đồ
tần số của phần dư chuẩn hóa; xem giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1.
+ Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến thông qua giá trị của dung sai (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Nếu VIF > 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)..
+ Xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến ý định sử dụng
website sách nói: hệ số beta của yếu tố nào càng lớn thì có thể nhận xét yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng cao hơn các yếu tố khác trong mơ hình nghiên cứu.
+ Cuối cùng, kiểm định T - test và phân tích sâu ANOVA dùng để kiểm định sự khác biệt giữa các thành phần theo yếu tố nhân khẩu học: nhóm giới tính, độ tuổi, thu nhập về ý định sử dụng website sách nói.
Tóm tắt chương 3
Chương 3 trình bày chi tiết phần thiết kế nghiên cứu, phương pháp thực hiện nghiên cứu. Quá trình nghiên cứu được thực hiện qua hai giai đoạn là nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ sử dụng phương pháp định tính thơng qua kỹ thuật thảo luận nhóm giữa người nghiên cứu và đối tượng tham gia nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu định tính giúp chỉnh sửa mơ hình cịn lại 21 biến quan sát đo lường cho 6 khái niệm trong mơ hình. Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp định lượng thông qua phỏng vấn với bảng câu hỏi. Chương 3 cũng trình bày các phần liên quan đến quá trình nghiên cứu như: thông tin cần thu thập, xây dựng thang đo, thiết kế mẫu, giới thiệu kỹ thuật và yêu cầu cho việc phân tích dữ liệu. Kết quả khảo sát định lượng thu thập được 210 phản hồi hợp lệ từ các đáp viên trong tổng thể 210 bảng câu hỏi gởi đi, đạt tỷ lệ hồi đáp 100%.
Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Thống kê mô tả mẫu
Mẫu được thu thập theo phương pháp thuận tiện dưới hình thức bảng câu hỏi khảo sát. Sau khi loại bỏ những bảng trả lời không hợp lệ (do thiếu các thơng tin quan trọng hoặc có độ tuổi khơng phù hợp với điều kiện khảo sát), cịn lại 210 bảng hợp lệ được tổng hợp và đưa vào phân tích định lượng. Những thơng tin này được tóm tắt trong bảng sau:
Bảng 4.1. Thông tin mẫu
Nhân tố Đặc điểm Tỷ lệ% Tần số Giới tính Nam 57,1 120 Nữ 42,9 90 Tổng 100% 210 Dưới 30 tuổi Từ 30 – 40 tuổi 23,3 23,8 49 50 Tuổi Từ 40 - 50 tuổi 20,5 43 Trên 50 tuổi 32,4 68 Tổng 100% 210 < 5 triệu Từ 5 – 10 triệu 25,2 34,8 53 73 Thu nhập Trên 10 – 15 triệu 21,4 45 Trên 15 triệu 18,6 39 Tổng 100% 210
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 2015)
Trong 210 đối tượng khảo sát thì:
− Theo giới tính thì mẫu tương đối đều khơng có sự chênh lệch q lớn giữa nam
và nữ, trong đó nữ chiếm 42,9% cịn nam 57,1%.
− Theo độ tuổi thì nhóm có độ tuổi Dưới 30 tuổi chiếm 23,3%, kế đến là nhóm
tuổi Từ 30 – 40 tuổi chiếm 23,8%, nhóm Từ 40 - 50 tuổi chiếm 20,5%, cuối
− Theo thu nhập thì nhóm < 5 triệu chiếm 25,2% mẫu khảo sát; nhóm Từ 5 – 10 triệu chiếm 34,8%; nhóm Trên 10 – 15 triệu chiếm 21,4%, nhóm Trên 15 triệu chiếm 18,6%.
Như vậy, mẫu khảo sát có tính đại diện cho đám đơng tương đối cao (mẫu tổng thể mẫu từng nhóm theo đặc điểm cá nhân đều đủ lớn để phân tích thống kê vì đều lớn hơn 30).
4.2. Kiểm định độ tin cậy thang đo
Độ tin cậy thang đo sẽ được kiểm định với các tiêu chuẩn sau:
− Hệ số tin cậy Cronbach Alpha: lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt; từ 0,7 đến 0,8
là sử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong hoàn cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1998; Peterson, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Trong nghiên cứu này, tác giả chọn thang đo có độ tin cậy là từ
0.6 trở lên.
− Hệ số tương quan biến – tổng: các biến quan sát có tương quan biến – tổng nhỏ
(nhỏ hơn 0,3) được xem là biến rác thì sẽ được loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu.
Bảng 4.2. Bảng kết quả phân tích Cronbach’s Alpha
Nhân tố Biến quan sát Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Tương quan biến tổng Cronbach Alpha nếu biến bị loại Mong đợi về giá MĐVG1 3,05 0,967 0,621 0,764 MĐVG2 2,89 0,931 0,636 0,746 MĐVG3 2,88 0,888 0,697 0,685
Hệ số Cronbach Alpha của nhân tố: 0,804
Sư hữu dụng SHD1 2,90 1,106 0,736 0,794 SHD2 3,00 1,157 0,660 0,815 SHD3 2,83 1,165 0,688 0,807 SHD4 2,89 0,984 0,622 0,825 SHD5 3,00 1,072 0,577 0,836
Hệ số Cronbach Alpha của nhân tố: 0,847
Sư tin cậy
STC1 3,04 1,013 0,556 0,614
STC2 3,03 1,182 0,500 0,691
STC3 2,95 1,015 0,573 0,593
Hệ số Cronbach Alpha của nhân tố: 0,719
Ảnh hưởng xã hội AHXH1 2,88 0,975 0,566 0,686 AHXH2 2,80 0,899 0,519 0,712 AHXH3 2,84 1,021 0,539 0,701 AHXH4 3,14 1,042 0,575 0,681
Hệ số Cronbach Alpha của nhân tố: 0,753
Cảm nhận sư thích thú CNSTT1 2,74 1,175 0,683 0,798 CNSTT2 2,69 1,092 0,666 0,813 CNSTT3 2,72 1,157 0,765 0,715
Hệ số Cronbach Alpha của nhân tố: 0,840
Ý định sư dụng website sách nói YĐSD1 2,99 1,087 0,579 0,720 YĐSD2 2,98 1,227 0,548 0,764 YĐSD3 3,05 1,090 0,700 0,588
Hệ số Cronbach Alpha của nhân tố: 0,771
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả, 2015)
Kết quả cho thấy Các nhân tố đều có ý nghĩa thống kê vì hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6. Trong đó:
− Mong đợi về giá có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,804 và hệ số tương quan biến
tổng ở mức cho phép 0,621 – 0,697 cho thấy các biến thành phần có mối quan hệ rất chặt chẽ.
− Sư hữu dụng với Cronbach’s Alpha 0,847 và hệ số tương quan biến tổng từ 0,577 – 0,736 nên các biến sẽ được giữ lại.
− Sư tin cậy có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,719 với các hệ số tương quan tổng
0,500 – 0,573.
− Ảnh hưởng xã hội với hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị 0,753 và hệ số tương
quan tổng 0,519 – 0,575.
− Cảm nhận sư thích thú cũng có hệ số Cronbach’s Alpha khá cao 0,840, các biến quan sát thành phần cũng có hệ số tương quan tổng khá tốt 0,666 – 0,765.
− Ý định sư dụng website sách nói với hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị 0,771
và hệ số tương quan tổng 0,548 – 0,700.
Như vậy, sau khi đánh giá độ tin cậy thang đo thì mơ hình gồm 6 nhân tố là:
mong đợi về giá, sự hữu dụng, sự tin cậy, ảnh hưởng xã hội, cảm nhận sự thích thú, ý định sử dụng website sách nói. Các nhân tố này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
4.3. Kiểm định thang đo thơng qua phân tích nhân tố khám phá EFA
Một số tiêu chuẩn mà các nhà nghiên cứu cần quan tâm khi tiến hành phân tích nhân tố:
− Kiểm định giả thuyết các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể
dựa vào hệ số KMO (Kaiser- Meyer- Olkin) và kiểm định Barlett. Phân tích nhân tố là thích hợp khi hệ số KMO ≥ 0,5 và mức ý nghĩa Barlett ≤ 0,05 (Hair và cộng sự, 2006).
− Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0,5 , tiến hành loại các biến quan sát có hệ
số tải nhân tố ≤ 0,5 (Hair và cộng sự, 2006).
− Chọn các nhân tố có giá trị EigenValue ≥ 1 và phương sai trích được ≥ 50% (Anderson và Gerbing, 1988).
− Khác biệt về hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để
đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho 5 biến độc lập:
Mơ hình sau khi đánh giá độ tin cậy gồm 5 biến độc lập là mong đợi về giá, sự