Mã hoá thang đo

3.2 Tiến trình nghiên cứu

3.3.2 Mã hoá thang đo

Sau khi xây dựng thang đo chính thức, tác giả tiếp tục thực hiện phỏng v n chuyên sâu nhóm khách hàng ngẫu nhiên để đảm bảo những ngƣời phỏng v n hiểu rõ nội

39

dung các khái niệm và ý nghĩa của từ ngữ trong thang đo. Thang đo Likert 5 mức độ (Likert, 1932) đƣợc sử dụng trong nghiên cứu. Việc sử dụng thang đo Likert 5 mức độ phổ biến trong các nghiên cứu kinh tế xã hội. Nhằm thuận tiện cho việc phân tích số liệu, các iến quan sát trong thang đo của bảng khảo sát đƣợc mã hoá nhƣ sau:

Bảng 3.2 Biến quan sát cịn lại và mã hóa

Mã biến NỘI DUNG

Thông tin quảng cáo

TTQC1 Quảng cáo trực tuyến cung c p thông tin tốt về sản phẩm/dịch vụ TTQC2 Quảng cáo trực tuyến có cung c p các thơng tin hữu ích về sản

phẩm/dịch vụ

TTQC3 Quảng cáo trực tuyến cung c p thông tin về các tính năng nổi ật của sản phẩm/dịch vụ

TTQC4 Quảng cáo trực tuyến cung c p thông tin đầy đủ về sản phẩm/dịch vụ TTQC5 Quảng cáo trực tuyến là nguồn thông tin luôn cập nhật sản phẩm/dịch

vụ

TTQC6 Quảng cáo trực tuyến là nguồn thông tin thuận tiện tạo cho ngƣời mua

TTQC7 Quảng cáo trực tuyến là kênh giúp tìm kiếm thơng tin về sản phẩm/dịch vụ nhanh chóng

TTQC8 Quảng cáo trực tuyến là nguồn truy tìm thơng tin sản phẩm/dịch vụ dễ dàng

Tính giải trí

TGT1 Quảng cáo trực tuyến có nhiều hiệu ứng sinh động nhằm gây thu hút Tôi

TGT2 Quảng cáo trực tuyến có những hình ảnh đẹp và ắt mắt để gây thu hút Tôi

TGT3 Thƣờng vào quảng cáo trực tuyến để xem cho iết và để giải trí (vì có những đoạn clip giải trí kèm chung với quảng cáo)

TGT4 Quảng cáo trực tuyến có những nội dung thú vị hơn nội dung của các phƣơng tiện truyền thông khác

TGT5 Thƣờng vào các trang we quảng cáo trực tuyến để đọc những lời ình luận chia sẻ về tính năng sản phẩm/dịch vụ của ngƣời tiêu dùng TGT6 Nội dung của quảng cáo qua trang we quảng cáo trực tuyến r t vui

Ƣu đãi/phần thƣởng

UD1 Khi Tơi chọn mua sản phẩm/gói dịch vụ trên trang we quảng cáo trực tuyến, nhà quản trị sẵn sàng tặng phiếu giảm giá hay phần thƣởng cho lần mua sau.

UD2 Tơi hài lịng khi nhận đƣợc các phần thƣởng từ nhà quản trị cuả quảng cáo trực tuyến

UD3 Khi Tơi click chọn một sản phẩm/gói dịch vụ trên trang we quảng cáo trực tuyến, nhân viên tổng đài tự động gọi lại cho Tôi để tham v n thêm về sản phẩm/gói dịch vụ mà Tơi đã chọn

40

UD4 Khi Tơi muốn tìm hiểu kỹ càng về sản phẩm/gói dịch vụ trên trang we quảng cáo trực tuyến, Tôi đƣợc nhà quản trị của trang we quảng cáo sẵn sàng mời đến tận Cơng ty để tìm hiểu rõ về sản phẩm hoặc gói dịch vụ đó

UD5 Tôi thƣờng trả lời các câu hỏi khảo sát từ quảng cáo trực tuyến để đƣợc cung c p các ƣu đãi

Cá nhân hố

TCNH1 Tơi cảm th y quảng cáo trực tuyến hồn tồn thích hợp với tơi. TCNH2 Tôi cảm th y nội dung trong quảng cáo trực tuyến đƣợc cá nhân hóa

theo từng c p độ (giới tính, độ tuổi, sở thích…)

TCNH3 Tơi cảm th y quảng cáo trực tuyến đƣợc cá nhân hóa cho việc sử dụng của tôi.

TCNH4 Tôi cảm th y rằng quảng cáo trực tuyến đƣợc gửi đến cho tôi những cập nhật sản phẩm/dịch vụ một cách kịp thời.

Sự tín nhiệm

STN1 Quảng cáo trực tuyến thuyết phục đƣợc Tơi tìm mua sản phẩm/dịch vụ

STN2 Tơi thƣờng sử dụng quảng cáo trực tuyến cho việc tham khảo để tìm mua sản phẩm/dịch vụ

STN3 Tơi nhận th y nội dung trong quảng cáo trực tuyến thì đáng tin. STN4 Tôi nhận th y quảng cáo trực tuyến là có thể tin tƣởng đƣợc. STN5 Tơi nhận th y quảng cáo trực tuyến là trung thực.

Sự phiền nhiễu

SPN1 Quảng cáo trực tuyến làm gián đoạn không mong muốn khi Tôi đang xem những nội dung khác.

SPN2 Quảng cáo trực tuyến gây phiền nhiễu khi tự động xu t hiện lúc Tôi đang lƣớt we

SPN3 Quảng cáo trực tuyến gây phản cảm với Tôi SPN4 Quảng cáo trực tuyến có vẻ gian dối

SPN5 Quảng cáo trực tuyến là xúc phạm trí tuệ ngƣời dùng SPN6 Quảng cáo trực tuyến là lừa đảo

Sai lệch về giá trị

SLVGT1 Quảng cáo trực tuyến có những thơng tin sai lệch về các sản phẩm/dịch vụ cùng loại

SLVGT2 Quảng cáo trực tuyến đƣa ra các thông tin giá trị sản phẩm/dịch vụ vƣợt quá với giá với giá trị thực tế

SLVGT3 Quảng cáo trực tuyến khiến ngƣời tiêu dùng mua hàng t hợp lý SLVGT4 Quảng cáo trực tuyến có lợi thế quá mức đối với trẻ em

SLVGT5 Quảng cáo trực tuyến đôi khi khiến cho mọi ngƣời sống trong thế giới tƣởng tƣợng

SLVGT6 Ngày nay có quá nhiều v n đề về giới tính trên quảng cáo trực tuyến

Thái độ đối với quảng cáo trực tuyến

TDQQTT1 Nhìn chung Tơi nhận th y quảng cáo trực tuyến là điều tốt TDQCTT2 Tơi thích xem quảng cáo trực tuyến khi Tơi sử dụng internet TDQCTT3 Quảng cáo trực tuyến làm Tơi hài lịng

TDQCTT4 Tôi sẽ xem quảng cáo trực tuyến khi Tôi sử dụng internet TSQCTT5 Tôi quan tâm đến quảng cáo trực tuyến

41

3.3.3 Nghiên cứu định lượng

Có 2 ƣớc nghiên cứu định lƣợng sơ ộ và nghiên cứu định lƣợng chính thức.

3.3.3.1 Nghiên cứu định lượng sơ bộ

Dữ liệu dùng trong nghiên cứu này đƣợc điều tra ngẫu nhiên thuận tiện từ 50 khách hàng, đƣợc kiểm định Cron ach‟s Alpha và phân tích EFA nhằm mục đích đánh giá sơ ộ thang đo và iến quan sát. Ngoài ra, việc thực hiện ƣớc nghiên cứu này còn là cơ sở để điều chỉnh từ ngữ, nội dung của bảng hỏi qua việc không hiểu hoặc hiểu không đồng nh t của nguời đƣợc điều tra.

Kết quả của ƣớc nghiên cứu này cho th y t t cả các thang đo, iến quan sát đƣợc giữ nguyên. Các câu hỏi trong bảng khảo sát đƣợc khách hàng hiểu giống nhau, khơng cần phải điều chỉnh. Vì vậy, buớc nghiên cứu định lƣợng chính thức đƣợc thực hiện.

3.3.3.2 Nghiên cứu định lượng chính thức

Đƣợc thực hiện bằng phần mềm SPSS 20.0 trên dữ liệu điều tra từ 300 ngƣời dùng internet tại TP. HCM nhằm xác định chính xác yếu tố nào thực sự có ảnh hƣởng đến thái độ của ngƣời dùng internet đối với QCTT và mức độ ảnh hƣởng của chúng. Từ đó, các hàm ý quản trị nhằm định hƣớng đến các doanh nghiệp đƣợc đề nghị. Kết quả của ƣớc này đƣợc thể hiện trong chƣơng 4 – Kết quả nghiên cứu.

3.3.4 Chọn mẫu nghiên cứu

Trong những năm gần đây, với tốc độ phát triển nhanh chóng của cơng nghệ, ngồi các loại hình quảng cáo truyền thơng nhƣ áo chí, đài phát thanh, tivi, các pano quảng cáo ở những nơi cơng cộng, mơ hình loại hình QCTT cũng phát triển nhanh chóng, đặc biệt là các cơng ty hay các nhà quản trị định hƣớng mục tiêu đến các khu đơ thị có lƣợng dân cƣ tập trung lớn. Do khả năng vƣợt trội về công nghệ thông tin đã khiến QCTT trở thành kênh quảng cáo duy nh t cho phép các doanh nghiệp, công ty hay nhà quản trị trang QCTT tƣơng tác với khách hàng 24/24 giờ. Giúp họ đƣa các sản phẩm/dịch vụ của mình đến gần hơn với ngƣời tiêu dùng, góp phần

42

thúc đẩy hiệu quả kinh doanh cũng nhƣ uy tín thƣơng hiệu. Tuy nhiên, khơng phải các dòng sản phẩm/dịch vụ đƣợc đăng trên QCTT đến tay ngƣời tiêu dùng đều thành công. Điều này phụ thuộc vào r t nhiều yếu tố, nhƣng cốt lõi là chi phí mà các doanh nghiệp đầu tƣ cho QCTT tƣơng đối lớn. Ngoài ra sự cạnh tranh trên thị trƣờng QCTT, họ chƣa có chiến lƣợc quảng cáo đúng đắn và hiệu quả. Hoặc vì nhiều lý do chủ quan lẫn khách quan khác mà các doanh nghiệp ch p nhận từ bỏ. Chính vì lý đó, để tránh những rủi ro có nguy cơ th t bại trong loại hình QCTT, cần nghiên cứu kỹ thông qua khảo sát ngƣời tiêu dùng để nắm bắt xu hƣớng thị trƣờng online nhằm định hình và đánh giá phân tích cụ thể. Mục tiêu là quảng cáo kinh doanh các dòng sản phẩm/dịch vụ trên mạng nên đối tƣợng l y mẫu nghiên cứu tập trung vào những khách hàng là ngƣời thƣờng sử dụng internet nhiều nh t trong vòng 12 tháng trở lại đây trên địa àn TP.HCM. Nhƣ đã nêu trên, đối tƣợng nghiên cứu là những ngƣời tiêu dùng thƣờng hay sử dụng internet trên địa àn TP.HCM. Mẫu sẽ đƣợc lựa chọn theo phƣơng pháp thuận tiện, một trong các hình thức chọn mẫu phi xác su t và khảo sát đƣợc thực hiện qua 2 phƣơng thức: 50% khảo sát thông qua gửi email và 50% khảo sát trực tiếp ngƣời dùng internet. Kích thƣớc mẫu cần thiết phụ thuộc vào kỹ thuật phân tích dữ liệu đƣợc sử dụng, yếu tố tài chính và khả năng tiếp cận đối tƣợng thăm dò (Malhotra, 1999).

3.3.5 Phương pháp xác định kích thước mẫu

Đối với khía cạnh chọn số mẫu, hiện nay có một số cơng thức tính mẫu điều tra, tuy nhiên tùy từng nghiên cứu mà có những phƣơng pháp chọn mẫu phù hợp. Theo Hair et al. (1998) nhận định để có thể phân tích nhân tố khám phá cần thu thập dữ liệu với kích thƣớc mẫu là ít nh t 5 mẫu trên 1 iến quan sát. Tuy nhiên kích cỡ mẫu phụ thuộc vào phƣơng pháp phân tích, nghiên cứu này có sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA. Để xác định cỡ mẫu cho phân tích nhân tố EFA thơng thƣờng thì số quan sát (kích thƣớc mẫu) ít nh t phải bằng 4 hay 5 lần số biến trong phân tích nhân tố. Dựa vào các cơ sở ở trên, với bảng khảo sát sử dụng trong nghiên cứu này gồm 40 biến quan sát. Nếu theo tiêu chuẩn năm mẫu cho một biến quan sát thì kích thước mẫu cần thiết là n = 5 x 40 = 200. Như vậy, số kích thƣớc mẫu ít nh t là 200,

43

tuy nhiên số mẫu càng nhiều thì sai số thống kê càng giảm, ngồi ra trong nghiên cứu cũng muốn đề phịng loại trừ số lượng phiếu khơng hợp lệ nên quyết định chọn kích thƣớc mẫu là 300.

3.3.6 Công cụ nghiên cứu

Phần mềm SPSS 20.0 đƣợc dùng để phân tích dữ liệu trong nghiên cứu này sau khi hoàn t t việc kiểm tra và làm sạch dữ liệu. Dữ liệu đƣợc phân tích dựa trên các công cụ kỹ thuật thống kê trong nghiên cứu này có thể liệt kê nhƣ sau:

- Phân tích thống kê:

Mục đích của việc phân tích thống kê về thái độ của ngƣời dùng internet là để lƣợng hoá thái độ của ngƣời dùng internet đối với các yếu tố tác động đến thái độ. Từ tập dữ liệu thu đƣợc sau khi đã hiệu chỉnh và mã hoá sẽ tiến hành mơ tả các thuộc tính của nhóm mẫu khảo sát. Kết quả xử lý dữ liệu đƣợc thể hiện bởi các thông số đặc trƣng của thống kê mô tả nhƣ tần số hay số lần xu t hiện của các giá trị lựa chọn trong mỗi thang đo (Frequency) và tính giá trị trung ình là ằng tổng t t cả các giá trị biến quan sát chia cho số quan sát.

- Kiểm định độ tin cậy Cron ach‟s Alpha của các nhóm yếu tố:

Phƣơng pháp này cho phép ngƣời phân tích loại bỏ các iến khơng phù hợp và hạn chế các iến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số thông qua hệ số Cron ach‟s Alpha. Những biến có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cron ach‟s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Thơng thƣờng, thang đo có Cron ach‟s Alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng đƣợc. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lƣờng tốt.

- Phân tích nhân tố khám phá EFA:

Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo ằng hệ số Cron ach‟s Alpha và loại đi các iến không đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật đƣợc sử

44

dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phƣơng pháp này r t có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho v n đề nghiên cứu và đƣợc sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các iến với nhau.

Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, cịn nếu nhƣ trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu. Ngồi ra, phân tích nhân tố cịn dựa vào Eigenvalue để xác định số lƣợng nhân tố. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 thì mới đƣợc giữ lại trong mơ hình. Đại lƣợng Eigenvalue đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích ởi nhân tố. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc.

Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (Component matrix) hay ma trận nhân tố khi các nhân tố đƣợc xoay (Rotated component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các iến chuẩn hóa bằng các nhân tố. Những hệ số tải nhân tố (Factor loading) biểu diễn tƣơng quan giữa các iến và các nhân tố. Hệ số này cho iết nhân tố và iến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố principal components nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0.5 thì mới đạt yêu cầu.

- Phân tích hồi quy bội kiểm định mơ hình lý thuyết:

Sau khi rút trích đƣợc các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, dị tìm các vi phạm giả định cần thiết trong mơ hình hồi quy tuyến tính ội nhƣ kiểm tra phần dƣ chuẩn hóa, kiểm tra hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor – VIF). Nếu các giả định không ị vi phạm, mơ hình hồi quy tuyến tính ội đƣợc xây dựng. Và hệ số R2 đã đƣợc điều chỉnh (Adjusted R square) cho biết mơ hình hồi quy đƣợc xây dựng phù hợp đến mức nào.

45

Kiểm định tính phù hợp của mơ hình: Trong nghiên cứu, kiểm định Anova đƣợc sử dụng để kiểm tra tính phù hợp của mơ hình với tập dữ liệu gốc. Nếu mức ý nghĩa của kiểm định nhỏ hơn 0.05 thì ta có thể kết luận mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu.

Đo lƣờng đa cộng tuyến: Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các iến độc lập có tƣơng quan chặt chẽ với nhau và nó cung c p cho mơ hình những thơng tin r t giống nhau và khó tách ảnh hƣởng của từng biến một. Đa cộng tuyến khiến cho việc diễn dịch kết quả có thể sai lầm vì nó làm đổi d u kỳ vọng của các hệ số đi theo các biến độc lập, vì vậy chúng ta phải kiểm tra độ tƣơng quan giữa các iến này để đảm bảo không xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến.

Sự đa cộng tuyến cao có thể làm cho kết quả khơng chính xác, do đó cần thiết phải có điều kiện về đa cộng tuyến. Theo Hair et al. (2006), để kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến chúng ta sử dụng hệ số VIF (hệ số phóng đại phƣơng sai). Nếu VIF lớn hơn 10 thì hiện tƣợng đa cộng tuyến nghiêm trọng đang tồn tại. Theo kinh nghiệm, hệ số VIF nên nhỏ hơn 5 là tốt nh t để hạn chế về sự đa cộng tuyến, tuy nhiên nếu nhỏ hơn 10 thì vẫn có thể ch p nhận với ảnh hƣởng r t nhỏ (theo John and Benet- Martinez, 2000 – dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

- Kiểm định T-test và phân tích Anova (analysis of variance):

Kiểm định này nhằm tìm ra sự khác iệt có ý nghĩa thống kê của một vài nhóm cụ thể đối với thái độ của ngƣời dùng internet đối với QCTT nhƣ giới tính, độ tuổi,