CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2. Xây dựng thang đo
Bảng 3.1: Tổng hợp thang đo sơ bộ
Khái niệm nghiên
cứu Thang đo sơ bộ Nguồn tham khảo
Sự thuận tiện
Tiết kiệm thời gian mua sách
Schaupp và Bélanger, 2005; Szymanski và Hise, 2000 Dễ dàng tìm kiếm tựa sách mong muốn
Dễ dàng truy cập web và đăng ký tài khoản Dễ dàng thực hiện việc mua sách
Dễ dàng so sánh giá cả và thơng tin Đặc điểm hàng hóa
Số lượng hàng hóa Schaupp và Bélanger, 2005; Szymanski và Hise, 2000 Đa dạng về chủng loại hàng hóa
Chất lượng và thơng tin rõ ràng chính xác
Cấu trúc web
Thiết kế giao diện Schaupp và Bélanger, 2005; Szymanski và Hise, 2000; Lee, 2005
Thông tin cập nhật Khả năng hiển thị
Mức độ an tồn
An tồn tài chính Schaupp và Bélanger, 2005; Szymanski và Hise, 2000; Lee, 2005
Bảo mật thơng tin khách hàng Tính xác thực
Dịch vụ khách hàng
Bồi thường khiếu nại
Schaupp và Bélanger, 2005; Lee, 2005
Hỗ trợ khách hàng Đóng gói
Giao hàng đúng thời gian Khả năng hoàn trả hàng Nhận thức giá trị
Thanh toán thuận tiện Schaupp và Bélanger, 2005; Lee, 2005
Giá và các chi phí cho việc mua hàng thấp Ưu đãi và thu hút khách hàng
Việc xây dựng thang đo sơ bộ cho các biến trong mơ hình luận văn dựa vào cơ sở lý thuyết, các thang đo đã có sẵn của các nghiên cứu trên thế giới. Thang đo sơ bộ này được dùng để làm cơ sở cho việc nghiên cứu định tính nhằm xây dựng bảng câu hỏi cho nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định tính được thực hiện theo phương pháp thảo luận tay đôi.
Các biến quan sát sử dụng cho các khái niệm nghiên cứu được đo bằng thang đo Likert 5 điểm: Hồn tồn khơng đồng ý Khơng đồng ý Bình thường Đồng ý Hoàn toàn đồng ý 3.3. Nghiên cứu định tính
Thang đo sơ bộ sẽ được dùng làm cơ sở tham khảo cho việc thực hiện nghiên cứu định tính nhằm xây dựng bảng câu hỏi cho các biến quan sát dùng để đo lường các khái niệm trong mơ hình dựa trên. Trong giai đoạn này, luận văn sẽ sử dụng kỹ thuật thảo luận tay đôi với các đối tượng được lựa chọn theo phương pháp thuận tiện nhưng vẫn phản ánh được đặc trưng của tập hợp mẫu quan sát. Luận văn đưa ra bảng câu hỏi thăm dò ý kiến (phụ lục 1) và phỏng vấn trực tiếp 10 khách hàng đã từng mua sách trực tuyến trong khoảng thời gian từ tháng 08/2013 đến 02/2014.
Nội dung thảo luận: dựa trên các khái niệm cần đo lường trong mơ hình, tham khảo thang đo của các tác giả nước ngồi, tác giả trao đổi từng nhóm nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng mua sách trực tuyến, các biến quan sát cho từng thang đo các thành phần trong mơ hình.
Trình tự tiến hành:
Dựa trên yêu cầu về chọn đối tượng để tham gia nghiên cứu định tính, tiến hành lựa chọn đối tượng phù hợp.
Tiến hành thảo luân tay đôi giữa người nghiên cứu với từng đối tượng được chọn tham gia nghiên cứu định tính để thu nhận dữ liệu liên quan.
Sau khi phỏng vấn hết các đối tượng, dựa trên dữ liệu thu thập được và bảng thang đo sơ bộ tiến hành hiệu chỉnh bảng câu hỏi.
Dữ liệu hiệu chỉnh sẽ được trao đổi lại với các đối tượng tham gia một lần nữa. Quá trình nghiên cứu định tính được kết thúc khi các câu hỏi thảo luận đều cho các kết quả lặp lại với các kết quả trước đó mà khơng tìm thấy sự thay đổi nào mới.
Qua nghiên cứu định tính, nhìn chung, các ý kiến đều đồng tình về nội dung biến quan sát đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng mua sách trực tuyến. Sau khi nghiên cứu định tính, kết quả cho ra bảng câu hỏi khảo sát định lượng (phụ lục 02) có tổng cộng gồm 7 khái niệm với 26 biến quan sát như sau:
Sự thuận tiện (ký hiệu TT, gồm 5 biến quan sát TT1 đến TT5)
- TT1: Tiết kiệm thời gian mua sách
- TT2: Dễ dàng tìm kiếm tựa sách mong muốn - TT3: Dễ dàng truy cập web và đăng ký tài khoản - TT4: Dễ dàng thực hiện việc mua sách
- TT5: Dễ dàng so sánh giá cả và thông tin
Đặc điểm hàng hóa (ký hiệu HH, gồm 5 biến quan sát HH1 đến HH3)
- HH1: Số lượng các đầu sách - HH2: Đa dạng về thể loại sách
Cấu trúc trang web (ký hiệu W, gồm 3 biến quan sát W1 đến W3)
- W1: Thiết kế giao diện - W2: Thông tin cập nhật - W3: Khả năng hiển thị
Mức độ an toàn (ký hiệu AT, gồm 3 biến quan sát AT1 đến AT3)
- AT1: An tồn tài chính
- AT2: Bảo mật thơng tin khách hàng - AT3: Tính xác thực
Dịch vụ khách hàng (ký hiệu DV, gồm 5 biến quan sát DV1 đến DV5)
- DV1: Bồi thường khiếu nại - DV2: Hỗ trợ khách hàng - DV3: Đóng gói
- DV4: Giao hàng đúng thời gian - DV5: Khả năng hoàn trả hàng
Nhận thức giá trị (ký hiệu GT, gồm 3 biến quan sát GT1 đến GT3)
- GT1: Thanh toán thuận tiện
- GT2: Giá và các chi phí cho việc mua hàng thấp - GT3: Ưu đãi và thu hút khách hàng
Sự hài lòng của khách hàng (ký hiệu H, gồm 4 biến quan sát H1 đến H4)
- H1: Mức độ hài lòng khi mua sách trực tuyến - H2: Mức độ thích thú khi mua sách trực tuyến - H3: Mức độ tin tưởng khi mua sách trực tuyến - H4: Sẽ lặp lại việc mua sách trực tuyến
3.4. Nghiên cứu định lƣợng
Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua bảng câu hỏi khảo sát. Thông tin thu thập được dùng để đánh giá độ tin cậy và độ giá trị của thang đo, kiểm định thang đo, kiểm định sự phù hợp của mơ hình.
3.4.1. Thiết kế mẫu
Để có thể phân tích nhân tố khám phá (EFA) cần thu thập bộ dữ liệu với ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát và kích cỡ mẫu khơng nên ít hơn 100 (Hair và các cộng sự, 1998).
Bên cạnh đó, để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất, kích thước mẫu cần phải đảm bảo theo cơng thức (Tabachnick và Fidell, 1996):
n ≥ 8m + 50 Trong đó: n: cỡ mẫu
m: số biến độc lập của mơ hình
Để đạt được kích thước mẫu tối thiểu, luận văn sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện phi xác suất. Kích thước mẫu dự kiến là 250 mẫu cho 26 biến quan sát, đây sẽ là cơ sở để chuẩn bị số lượng 300 bảng câu hỏi sẽ được gửi đi.
3.4.2. Thu thập dữ liệu
Việc thu thập dữ liệu được thực hiện thông qua phỏng vấn bằng bảng câu hỏi với đối tượng nghiên cứu là những khách hàng đã từng mua sách trực tuyến trong khoảng thời gian từ tháng 08/2013 đến 02/2014.
Việc khảo sát được tiến hành bằng việc phối hợp các phương pháp gồm: thiết kế bảng câu hỏi trực tuyến trên google docs và gửi địa chỉ để đối tượng khảo sát trả lời trực tuyến và thông tin được ghi vào cơ sở dữ liệu, phát bảng câu hỏi đã được in sẵn đến người được khảo sát và nhận lại kết quả sau khi hồn tất.
3.4.3. Phân tích dữ liệu
Trình tự tiến hành phân tích dữ liệu được thực hiện như sau:
Bước 1: chuẩn bị thông tin: thu nhận bảng trả lời, tiến hành làm sạch thông tin, mã hóa các thơng tin cần thiết trong bảng trả lời, nhập liệu và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS.
Bước 2: thống kê: tiến hành thống kê mô tả dữ liệu thu thập được.
Bước 3: đánh giá độ tin cậy thang đo: tiến hành đánh giá bằng phân tích Cronbach Alpha
Bước 4: phân tích nhân tố khám phá: phân tích thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis).
Bước 5: 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%.
3.4.3.1. Đánh giá độ tin cậy thang đo
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá qua hệ số Cronbach Alpha. Hệ số Cronbach Alpha càng lớn thì độ tin cậy càng cao. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach Alpha trước khi phân tích nhân tố khám phá EFA để loại các biến khơng 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 Alpha chỉ cho biết các biến đo lường có liên kết với nhau hay không nhưng không cho biết biến nào cần loại bỏ đi và biến nào cần 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 (Hồng 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, 1978;
Peterson, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Trong nghiên cứu này, luận văn chọn thang đo có độ tin cậy Cronbach Alpha 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 Alpha đạt yêu cầu.
3.4.3.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố EFA sẽ được sử dụng để gom các biến từ kết quả phân tích Cronbach Alpha để tạo ra các biến mới từ các biến đã cho phù hợp với mẫu xem xét. 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 đơn hướng, sử dụng Principal components analysis đi cùng phép xoay Varimax. 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, luận văn sử dụng phân tích nhân tố EFA theo các bước sau: đối với các biến quan sát đo lường các khái niệm 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 > 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 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).
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.
Trị số Eigenvalue phải lớn hơn 1.
Tổng phương sai trích phải lớn hơn hoặc bằng 50%.
3.4.4. Phân tích hồi quy
3.4.4.1. Phân tích tƣơng quan
Các thang đo được đánh giá đạt yêu cầu được đưa vào phân tích tương quan Pearson và phân tích hồi quy để kiểm định các giả thuyết. Phân tích tương quan Pearson được thực hiện giữa biến phụ thuộc và 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. Giá trị tuyệt đối của Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ. Đồng thời cũng cần phân tích tương quan giữa các biến độc lập với nhau nhằm phát hiện những mối tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập. 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 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
3.4.4.2. Phân tích hồi quy tuyến tính
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, 2008).
Nghiên cứu thực hiện hồi quy tuyến tính bội bằng phương pháp Enter, xử lý tất cả các biến đưa vào một lần và đưa ra các thông số thống kê liên quan đến các biến. Sau đó, kiểm định các giả thuyết theo các bước sau:
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội bằng hệ số R2 và hệ số R2 điều chỉnh. Hệ số R2 đã được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mơ hình, càng đưa thêm nhiều biến độc lập vào mơ hình thì R2 càng tăng. Tuy nhiên, điều này cũng được chứng minh rằng không phải phương trình càng có nhiều biến sẽ càng phù hợp hơn với tập dữ liệu. Để giải quyết tình huống này, hệ số R2 điều chỉnh được sử dụng để phản ánh tốt hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội. Hệ số R2 điều chỉnh không nhất thiết phải tăng lên khi nhiều biến độc lập được đưa thêm vào mơ hình. Hệ số R2 điều chỉnh là thước đo sự phù hợp được sử dụng cho tình huống hồi quy tuyến tính bội vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của hệ số R2.
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 sử dụng biểu đồ tần số của các phần dư. Nếu trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 thì có thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến thơng qua 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 thái độ và ý định: 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.
Tóm tắt chƣơng 3
Chương 3 trình bày 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 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.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 sẽ trình bày kết quả nghiên cứu định lượng, hồn chỉnh các thang đo và kết quả kiểm định mơ hình lý thuyết cũng như các giả thuyết nghiên cứu đã đề ra.
4.1. Thông tin mẫu
Mẫu được thu thập theo phương pháp thuận tiện dưới hình thức bảng câu hỏi khảo sát. Tổng cộng có 300 bảng câu hỏi, trong đó có 120 bảng câu hỏi bằng giấy và 180 bảng thu được từ trả lời trực tiếp trên google docs. Sau khi loại bỏ những bảng trả lời không hợp lệ do người trả lời không đáp ứng được các yêu cầu hoặc thiếu các thông tin