CHƯƠNG 1 : GIỚI THIỆU
3.2 Thực trạng thanh toán qua máy POS tại khu vực Tp.HCM
4.1.2 Nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu định lượng là phương pháp nghiên cứu chính thức được thực hiện ngay khi bảng câu hỏi được chỉnh sửa từ kết quả nghiên cứu sơ bộ. Các thông tin được thu thập từ một số lượng người được phỏng vấn. Đối tượng khảo sát là các khách hàng trên địa bàn Tp.HCM đã và đang sử dụng dịch vụ thanh toán qua máy POS. Trong nghiên cứu này, nghiên cứu định lượng là một cuộc khảo sát trực tiếp khách hàng nhằm thu thập số liệu, mục tiêu nhằm đo lường mức độ tác động của
một nhóm nhân tố được cho là có tác động đến lựa chọn thanh toán qua máy POS của khách hàng, kiểm định lại các thang đo trong mơ hình nghiên cứu, xác định tính tương quan của các nhân tố và từ đó đưa ra kết quả cụ thể cho mục tiêu nghiên cứu. Dựa trên cơ sở 3 nhóm đặc điểm nhân tố cơ bản ảnh hưởng đến lực chọn thanh tốn qua máy POS, mơ hình nghiên cứu đề xuất với 8 giả thuyết là các biến độc lập định lượng tác động trực tiếp đến biến phụ thuộc là quyết định chọn thanh toán qua máy POS của người mua hàng.
Ngoài ra xem xét đến các đặc điểm nhân khẩu học: giới tính,tuổi, tình trạng hơn nhân, trình độ học vấn, nghề nghiệp, mức thu nhập là các biến định tính kỳ vọng tác động gián tiếp lên mối quan hệ giữa các biến độc lập nêu trên và biến phụ thuộc trong mơ hình.
4.1.2.1 Xác định kích thước mẫu
Phương pháp chọn mẫu thuận tiện được sử dụng để chọn mẫu cho nghiên cứu. Để ước lượng kích thước mẫu dùng cho phân tích nhân tố khám phá, thì theo nhà nghiên cứu Hair và cộng sự (2006) nhấn mạnh rằng tối thiểu là 5 mẫu được sử dụng để đo lường 1 biến. Trong mơ hình nghiên cứu này có 19 biến quan sát, nên mẫu cho phân tích nhân tố khám phá là 19*5= 95.
Bên cạnh đó, theo Hồng Trọng (2005) khi phân tích hồi quy thì kích thước mẫu được xác định bằng cơng thức:
n>= 8m+50
Trong đó: n là cỡ mẫu; m là số biến độc lập của mơ hình.
Nên cỡ mẫu cho mơ hình nghiên cứu hồi quy là 8*8+50 = 114. Như vậy để phù hợp với các tiêu chuẩn về kích thước mẫu trên, nghiên cứu này kì vọng mẫu khảo sát sẽ từ 114 trở lên.
4.1.2.2 Phương pháp phân tích số liệu
Phương pháp thống kê mô tả: được sử dụng để phân tích và đánh
giá các yếu tố thuộc về đặc điểm nhân khẩu học của khách hàng thu thập từ cuộc khảo sát.
Phương pháp kiểm định Cronbach’s Alpha: cho phép đánh giá
mức độ tin cậy của việc thiết lập một biến tổng hợp trên cơ sở nhiều biến đơn. Công thức của hệ số Cronbach’s alpha là:
α = Np / [1+p(N-1)]
Trong đó p là hệ số tương quan trung bình giữa các mục hỏi.
Cronbach’s Alpha giúp người phân tích loại bỏ các biến khơng thích hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu. Theo quy ước, một tập hợp các mục hỏi dùng để đo lường được đánh giá là tốt phải có hệ số α lớn hơn hoặc bằng 0,8. Tuy nhiên, nhiều nhà nghiên cứu cho rằng Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời. Chi tiết hướng dẫn quy luật giá trị Alpha được thể hiện ở bảng dưới đây:
Quy tắc kích thước hệ số Cronbach’s Alpha
Phạm vi hệ số Alpha Đánh giá < 0,3 Loại < 0,6 Yếu 0,6 đến < 0,7 Chấp nhận được 0,7 đến < 0,8 Tốt 0,8 đến <0,9 Rất tốt >= 0,9 Hoàn hảo
Bảng 3.1: Quy tắc kích thước hệ số Cronbach’s Alpha
Nguồn: Hair và cộng sự (2007), p. 244
Đối với nghiên cứu này, Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là chấp nhận được.
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA): được sử dụng để
kiểm định sự hội tụ của các biến thành phần về khái niệm. Các biến có hệ số tương quan giữa biến và các nhân tố nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại.
Mức độ thích hợp của tương quan nội tại giữa các biến quan sát trong các khái niệm nghiên cứu được thể hiện bằng hệ số Kaiser-Myer-Olkin (KMO) đo lường sự thích hợp của mẫu và mức ý nghĩa đáng kể của kiểm định Barlett. KMO
có giá trị thích hợp trong khoảng [0,5;1]. Để phân tích nhân tố có ý nghĩa, tất cả các hệ số tải nhân tố phải lớn hơn hệ số quy ước 0,5 để các khái niệm nghiên cứu đạt giá trị hội tụ . Bên cạnh đó, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0,3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun & Al-Tamimi, 2003).
Phương pháp hồi quy
Mục đích của việc thiết lập phương trình hồi quy là tìm ra các nhân tố ảnh hưởng đến một chỉ tiêu nào đó, xác định các nhân tố ảnh hưởng tốt để phát huy và nhân tố ảnh hưởng xấu để khắc phục. Mơ hình hồi quy đa biến mở rộng mơ hình hồi quy hai biến bằng cách thêm vào một số biến độc lập để giải thích tốt hơn cho biến phụ thuộc.
Phương trình hồi quy tổng thể có dạng:
β0 +β1X1i + β2X2i + β3X3i+...+βnXni +ei Trong đó:
Y: là biến phụ thuộc trong mơ hình để đo lường lựa chọn hình thức thanh tốn của khách hàng, được đo lường bằng 2 giá trị ( 1 là thanh toán bằng qua máy POS, 0 là thanh toán bằng tiền mặt)
Xpi: giá trị của biến độc lập thứ p tạo quan sát thứ i β3: hệ số hồi quy riêng phần
ei: là một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai khơng đổi ơ2