CHƢƠNG 2 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.5. Phƣơng pháp xử lý số liệu
2.5.3. Phân tích nhân tố khám phá: phân tích thang đo bằng phân tích
khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis).
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 dùng trong các phân tích, kiểm định tiếp theo
(gọi là các nhân tố). Các nhân tố được rút gọn này sẽ có ỷ 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 components với phép quay Vimax và điểm dừng khi trích các yếu tố Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1 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 (Hair, 1998; dẫn theo Lê Ngọc Đức, 2008).
Từ cơ sở lý thuyết trên, “Mơ hình chấp nhận Thương mại điện tử - Nghiên cứu trường hợp tại trường Đại học Công nghiệp Hà Nội” sử dụng 16 biến quan sát, sử dụng phân tích nhân tố EFA theo các bước sau:
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, có hệ số ý nghĩa Sig. <0.005
Xem xét trị số KMO: nếu KMO trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu; ngược lại, KMO nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Xem lại thông so Eigenvalues (đại diện cho phân biến thiên được giải tích 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.
2.5.4. Phân tích tƣơng quan
Các thang đo được đánh giá đạt yêu cầu được đưa vào phân tích tương quan Pearson (vì các biến được đo bằng thang đo khoảng). Mục đích chạy tương quan Pearson:
- Kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập nhằm khẳng định có mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, khi đó việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp.
- Ngoài ra cần nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau. Vì những tương quan như vậy có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả của phân tích hồi quy như gây ra hiện tượng đa cộng tuyến. Dấu hiệu đa cộng tuyến sẽ được xem xét khi phân tích hồi quy (kiểm tra hệ số VIF)
Hệ số tương quan r
- R < 0.2: Không tương quan
- R từ 0.2 đến 0.4: Tương quan yếu
- R từ 0.4 đến 0.6: Tương quan trung bình
- R từ 0.6 đến 0.8: Tương quan mạnh
- R từ 0.8 đến <1: Tương quan rất mạnh
Giá trị sig: nếu chọn mức ý nghĩa 1% thì giá trị sig phải <0.01, cịn nếu mức
ý nghĩa là 5% thì sig <0.05 tương ứng với các dấu (*) được đánh dấu trên hệ số tương quan r.
2.5.5. Phân tích hồi quy đa biến
Sau khi kết luận hai biến có mối quan hệ tuyến tính với nhau thì có thể mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả này bằng hồi quy tuyến tính (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Phân tích hồi quy đa biến: thực hiện phân tích hồi quy đa biến và kiểm định các giả thuyết của mơ hình với mức ý nghĩa là 5%.
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 thông qua R2 và R2 hiệu
chỉnh (với 0 < R2 ≤ 1 được gọi là phù hợp vì nó phản ánh biến đưa vào có tương
quan tuyến tính)
Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình thơng qua giá trị kiểm
định ANOVA. Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp biến độc lập (Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy từng thành phần. Hệ số
Beta càng cao càng thể hiện tính quan trọng của thành phần liên quan đến quyết định mua hàng càng cao, hay nói cách khác là hệ so Beta thế hiện mức đô tác động của từng thành phần liên quan đến chấp nhận sử dụng Thương mại điện tử.
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, 2005; dẫn theo Nguyễn Ngọc Đức, 2008).
2.5.6. Xây dựng thang đo
- Thang đo Linkert 5 bậc như sau:
Bảng 2.1: Thang đo Linkert 5 bậc
Thang đo mức độ đồng ý Hồn tồn khơng đồng ý Khơng đồng ý Bình thường Đồng ý Hoàn toàn đồng ý
- Các thơng tin cá nhân như giới tính, tuổi tác, trình độ học vấn, cơng việc chuyên môn, thu nhập cũng được thiết kế bảng câu hỏi theo thang đo danh xưng để đo lường sự khác biệt khi đánh giá tầm quan trọng của các yếu tố: nhận thức rủi ro liên quan giao dịch trực tuyến, nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm, và hành vi sử dụng Thương mại điện tử của cán bộ giáo viên trong trường.
TÓM TẮT CHƢƠNG 2
Chương 2, tác giả đã khái quát chi tiết phương pháp thực hiện nghiên cứu. Quá trình nghiên cứu được thực hiện qua hai bước chính là nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức.
√ Trình bày về phương pháp nghiên cứu sơ bộ sử dụng phân tích định tính thơng qua kỹ thuật thảo luận trực tiếp giữa người nghiên cứu và đối tượng tham gia nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu định tính giúp chỉnh sửa mơ hình trở thành có 16 biến quan sát đo lường các khái niệm trong mơ hình.
√ Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp phân tích định
lượng thông qua phỏng vấn bằng bảng câu hỏi. Khái quát các phần liên quan đến quá trình nghiên cứu định lượng như: Xây dựng bảng câu hỏi phỏng vấn, thiết kế mẫu, thu thập dữ liệu, giới thiệu kỹ thuật và yêu cầu cho việc phân tích dữ liệu.
Trong chương tiếp theo sẽ trình bày kết quả nghiên cứu của đề tài.
CHƢƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. Tình hình mua hàng thơng qua hình thức sử dụng Thƣơng mại điện tử củacán bộ giáo viên trƣờng Đại học Công nghiệp Hà Nội cán bộ giáo viên trƣờng Đại học Công nghiệp Hà Nội
3.1.1. Tình hình sử dụng Thƣơng mại điện tử theo độ tuổi
Bảng 3.1: Phân bổ mẫu theo tình hình sử dụng và độ tuổi
Tiêu chí
Đã sử dụng TMDT Chưa sử dụng TMDT
Tổng
Hình 3.1: Phân bổ mẫu theo tình hình sử dụng và độ tuổi
- Dựa theo kết quả phân tích, ta thấy trong nhóm đã sử dụng TMĐT thì độ tuổi từ 28-35 có tỷ lệ sử dụng cao nhất (52,9%), bởi vì thường những người trong
vậy đây cũng là một cách thức tiêu dung sản phẩm dịch vụ rất thuận tiện cho họ. Nhóm chưa sử dụng TMĐT thì độ tuổi dưới 28 tuổi chiếm tỷ lệ cao nhất (53,1%) do phần lớn họ là những người chưa lập gia đình, có thể có nhiều thời gian và thói quen phần lớn tất cả chúng ta vẫn thích tham gia vào thị trường truyền thống nếu như có thời gian rãnh rỗi hơn.
3.1.2. Tình hình sử dụng Thƣơng mại điện tử theo vị trí cơng tác
Bảng 3.2: Phân bổ mẫu theo nhóm đã sử dụng TMĐT với vị trí cơng tác
Tiêu chí Đã sử dụng TMĐT Chưa sử dụng TMĐT Tổng
- Dựa theo kết quả xuất ra, ta thấy trong nhóm đã sử dụng và chưa sử dụng thì những người có vị trí cơng tác là giáo viên chiếm tỷ lệ cao nhất.
3.1.3 Tình hình sử dụng Thƣơng mại điện tử theo thu nhập bình quân 1 tháng
Bảng 3.3: Phân bổ mẫu theo nhóm đã sử dụng TMĐT với thu nhập bình qn 1 tháng
Nhỏ hơn 5 triệu Tiêu chí Số lượng Đã sử 11 dụng TMDT Chưa sử 13 dụng TMDT Tổng 24
- Nhìn vào bảng dữ liệu và biểu đồ ta thấy, trong nhóm người đã sử dụng
TMĐT thì số người có thu nhập trung bình mỗi tháng từ 7 đến 10 triệu đạt tỷ lệ cao nhất (42,6%) bởi vì thực tế đây là những người thuộc tầng lớp có thu nhập khá và đương nhiên thời gian lao động của họ khá bận với cơng việc vì thế họ sẵn sàng sử dụng TMĐT để mua hàng hóa, dịch vụ nếu như họ cảm thấy hữu ích. Nhóm người chưa sử dụng TMĐT thì số người có thu nhập trung bình mỗi tháng từ 5 đến 7 triệu đạt tỷ lệ cao nhất (46,9%). Điều này có thể lý giải bởi vì những người có thu nhập từ 5 đến 7 triệu là những người có thu nhập trung bình và thấp, họ ln chi tiêu tiết kiệm và cần phải đắn đo cân nhắc thật kỹ trong việc chi trả rất nhiều khoản chi tiêu hàng ngày, do vậy họ thường tham gia thị trường truyền thống là chủ yếu vì khi đó họ có nhiều sự lựa chọn cho hàng hóa, dịch vụ thiết yếu của họ.
3.2. Xử lý thang đo chính chính thức3.2.1. Điều tra thử với số mẫu là 30 3.2.1. Điều tra thử với số mẫu là 30
Chỉ số KMO đo lường lấy mẫu đầy đủ (Kaiser- Meyer-Olkin measure of sampling adequacy) là 1 chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của các phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn (giữa 0.5 và 1) có ý nghĩa là phân tích nhân tố thích hợp, cịn nếu KMO nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu.
Bảng 3.4 : Kết quả phân tích KMO
KMO và kiểm định Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin đo lường lấy mẫu đầu đủ Kiểm định Bartlett Chi-bình phương xấp xỉ cầu thể
- Với kết quả số mẫu là 30 thì kết xuất được hệ số KMO là 0,650 (lớn hơn 0,5 và nhỏ hơn 1). Như vậy các thang đo phù hợp và có độ tin cậy cao. Ta tiếp tục bước vào giai đoạn nghiên cứu chính thức với số mẫu là 120.
Phương pháp phân tích hệ số tin cậy cronbach alpha sẽ loại bỏ các biến quan sát có hệ số tương biến và tổng (Item-total correlation) dưới 0,5. Tiếp theo các biến có trọng số (factor loading) nhỏ hơn 0,5 trong phân tích trọng số (EFA) sẽ tiếp tục bị loại bỏ và kiểm tra tổng phương sai trích được (total variance extracted) phải lớn hơn hoặc bằng 50%.
3.2.2.Điều tra chính thức và kiểm định thang đo thông qua hệ số tin cậy Cronbach Alpha
(1). Thang đo về mức độ rủi ro liên quan đến giao dịch khi đƣợc thực hiện mua bán trên mạng.
Bảng 3.5 : Biến quan sát đo lường mức độ rủi ro liên quan đến giao dịch khi mua bán hàng trên mạng.
C1.1 Thông tin cá nhân của người mua hàng không được bảo mật C1.2 Thông tin cá nhân người bán không rõ ràng
C1.3 Thông tin yêu cầu của khác hàng bị sai lệch C1.4 Thông tin về yêu cầu của khác hàng bị thất lạc
C1.5 Thanh tốn điện tử có thể gặp trục trặc nên khơng hồn tất giao dịch C1.6 Sản phẩm, dịch vụ giá trị thấp bị khước từ giao dịch
C1.7 Tổn thất tài chính do gặp sự cố thanh tốn
C1.8 Phát sinh các khoản phí khơng cần thiết trong q trình giao dịch C1.9 Rủi ro do khoảng cách địa lý
C1.10 Tính khơng rõ ràng do khơng có giấy tờ giao dịch làm cho khách hàng lo ngại
C1.11 Website có thể bị tin tặc tấn cơng C1.12 Khách hàng không được mặc cả giá
C1.13 Khách hàng mất thời gian tạo lập tài khoản
C1.14 Khách hàng không thể lấy lại tiền khi đã chuyển tiền vào các tài khoản mua bán trực tuyến
Bảng 3.6 :Hệ số tin cậy các thành phần nhận thức rủi ro trong giao dịch Item-Total Statistics Biến quan sát c1.1 c1.2 c1.3 c1.4 c1.5 c1.6 c1.7 c1.8 c1.9 c1.10 c1.11 c1.12 c1.13 c1.14
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha
Dựa trên mục tiêu chuẩn hóa
Cronbach Alpha N of Items
.859 .861 13
Hệ số cronbach’s alpha = 0,859 cho thấy thang đo này tốt, có độ tin cậy cao. Tuy nhiên, thành phần c1.1, c1.5, c1.6,c1.10,c1.13 có tương quan tổng biến thấp nên khơng có ý nghĩa trong bài nghiên cứu, ta loại đi 5 thành phần biến này.
(2). thang đo rủi ro về sản phẩm dịch vụ
Các yếu tố rủi ro về sản phẩm dịch vụ
C1.15 Sản phẩm dịch vụ được giao không đúng chủng loại dc yêu cầu C1.16 Sản phẩm dịch vụ không như mong muốn của khách hàng C1.17 Sản phẩm được giao không đúng thời gian yêu cầu
C1.18 Khách hàng phải chịu chi phí khi đổi trả sản phẩm
C1.19 Có quá nhiều sản phẩm, dịch vụ cùng tính năng nhưng khác chủng loại tạo tâm lý phân vân cho khách hàng
C1.20 Các kênh quảng cáo được cài thêm khiến cho khách hàng khó chịu C1.21 Khơng được tư vấn trực tiếp từ người bán về sản phẩm, dịch vụ C1.22 Các cam kết sau bán hàng : bảo trì, bảo dưỡng khơng tốt
C1.23 Chất lượng các sản phẩm khuyến mại đi cùng không đúng quảng cáo C1.24 Không được dùng thử sản phẩm, dịch vụ trước khi quyết định mua
Bảng 3.7: Hệ số tin cậy của các yếu tố rủi ro về sản phẩm dịch vụ Item-Total Statistics Biến quan sát c1.15 c1.16 c1.17 c1.18 c1.19 c1.20 c1.21 c1.22 c1.23 c1.24 Reliability Statistics Cronbach's Alpha .914
Theo kết quả xuất ra, ta thấy hệ số cronbach’s alpha = 0,914, chứng tỏ thang đo này có độ tin cậy rất cao, các biến quan sát phù hợp với mơ hình nghiên cứu.
(3)Thái độ mua hàng
Nhóm các yếu tố về thái độ mua hàng của người tiêu dùng trên mạng Internet bao gồm các yếu tố thể hiện tình cảm, sự gắn bó đối với hoạt động giao dịch này. Nhóm yếu tố này được đo lường bởi 2 nhân tố:
Biến quan sát đo lường thái độ mua hàng của người tiêu dùng
c2.2 Trong thời gian tới thầy/cơ có tiếp tục sử dụng thương mại điện tử để mua sắm online nữa khơng?
c2.3 Thầy/cơ có giới thiệu cho những người khác cùng sử dụng thương mại điện tử hay không?
Sau khi hiệu chỉnh ta tìm được hệ số cronbach’s alpha như sau:
Bảng 3.8: Hệ số tin cậy của biến quan sát đo lường thái độ mua hàng của người tiêu dùng
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha
.935
Thang đo này có 2 thành phần nghiên cứu nên ta chỉ xét tới Cronbach’s alpha = 0.935, thang đo này có độ tin cậy cao, phù hợp với mơ hình nghiên cứu
3.3. Kiểm định theo phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA
a. Kiểm định thang đo bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA
- Mục đích của kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá là nhằm xác định các