- Tổng thể nghiên cứu: Nghiên cứu chỉ thực hiện ở thành phố Hồ Chí Minh. Vì vậy tổng thể nghiên cứu là những người hiện đang sinh sống và làm việc tại Tp.HCM, thường xuyên đi máy bay (ít nhất là 1 lần trong 6 tháng trở lại, tính tới lúc lấy mẫu) và chưa từng mua vé máy bay qua mạng.
- Khung chọn mẫu: là một bộ phận của tổng thểđược chọn ra để nghiên cứu. Đề
tài này tiến hành thu thập dữ liệu trên tổng thể nghiên cứu nên khung chọn mẫu sẽ là những đối tượng thuộc Tổng thể nghiên cứu và có khả năng tiếp cận được bằng 1 trong 2 cách: liên hệ trực tiếp hoặc qua email.
- Phương pháp thu thập dữ liệu: do nghiên cứu bị giới hạn về thời gian và chi phí nên mẫu được thu thập theo phương pháp thuận tiện, theo hai cách sau :
9 Gửi phiếu khảo sát online (dựa trên ứng dụng của Google) qua email,
9 Phát phiếu khảo sát trực tiếp tại sân bay Tân Sơn Nhất.
- Cỡ mẫu: được lấy dựa trên cơ sở số lượng biến quan sát của các nhân tố cần ước lượng. Theo Bollen (1989) (được trích bởi Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007) thì kích thước mẫu tối thiểu là 5 mẫu cho 1 ước lượng (tỷ lệ 5:1). Ngoài ra, cỡ mẫu có thể xác định theo công thức sau (Lê Nguyễn Hậu, 2008):
2 e ) S * Z ( n= Trong đó : + S: Độ lệch chuẩn của mẫu + e: sai số cho phép
Trang 35
Đểđơn giản thì cách chọn mẫu theo Bollen đã được lựa chọn. Mô hình nghiên cứu có 26 biến quan sát, do vậy kích thước mẫu tổi thiểu là 26 x 5 = 130.
Tóm tắt
Chương này trình bày quy trình nghiên cứu, thang đo các yếu tố trong mô hình nghiên cứu, phương pháp kiểm định thang đo và phương pháp phân tích dữ liệu thu thập được từ mẫu.
Chương tiếp theo sẽ trình bày các thông tin về mẫu, kết quả kiểm định thang đo và các kết quả hồi qui của mô hình nghiên cứu.
Trang 36
CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Chương này sẽ trình bày các kết quả phân tích bao gồm mô tả mẫu thu được, đánh giá
độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá và hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu, phân tích hồi qui đa biến, ANOVA và kiểm định các giả thuyết của mô hình nghiên cứu. 4.1. MẪU Tổng số mẫu phát đi là 550 mẫu: - 150 mẫu giấy, - 400 mẫu gửi qua Email Tổng số mẫu nhận được là 352 mẫu: - 96 mẫu giấy, - 256 mẫu qua Email.
Tổng số mẫu sử dụng để phân tích là 221 mẫu (sau khi loại bỏ những đối tượng không phù hợp, những mẫu trả lời không đầy đủ,...):
- 67 mẫu giấy, chiếm 30% tổng số lượng mẫu dùng phân tích,
- 154 mẫu qua Email, chiếm 70% tổng số lượng mẫu dùng để phân tích.
4.2. THỐNG KÊ MÔ TẢ VÀ PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN 4.2.1. Thống kê mô tả 4.2.1. Thống kê mô tả
Phần này chỉ trình bày phần thống kê mô tả của các biến thuộc tính. Còn phần thống kê mô tả các biến định lượng được trình bày cùng với phân tích tương quan ở Bảng 4.2. Các biến thuộc tính trong nghiên cứu gồm có Giới tính, Tuổi, Trình độ học vấn và Nghề nghiệp, và được phân nhóm như bên dưới. Cơ sở cho việc phân chia các nhóm thuộc các thành phần này sẽđược trình bày ở mục 4.9 – Phân tích ANOVA.
Trang 37
- Biến thuộc tính Giới tính trong nghiên cứu gồm có Nam và Nữ.
- Biến thuộc tính Tuổi trong nghiên cứu gồm có các đối tượng có độ tuổi nằm trong các khoảng là Dưới 23, Từ 23 – 29 và Từ 30 trở lên.
- Biến thuộc tính Trình độ học vấn gồm có Phổ thông trung học hoặc thấp hơn, Sinh viên, Tốt nghiệp đại học, Sau đại học
- Biến thuộc tính Nghề nghiệp trong nghiên cứu gồm có Chưa đi làm, Nhân viên văn phòng, Quản lý (Trưởng phòng, Giám đốc, Quản lý dự án,...) và Khác (Kinh doanh tự do, Giáo viên,...).
Kết quả thống kê mô tả theo một số biến thuộc tính đã đề cập ở trên của đối tượng
được phỏng vấn được trình bày trong Bảng 4.1.
Bảng 4.1: Thống kê mô tả theo một số biến thuộc tính của đối tượng được phỏng vấn
Giới tính Tần suất Phần trăm (%) Nam 118 53.4 Nữ 103 46.6 Tổng số 221 100.0 Tuổi Tần suất Phần trăm (%) Dưới 23 10 4.5 Từ 23 - 29 159 71.9 Từ 30 trở lên 52 23.5 Tổng số 221 100.0 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trang 38 Trình độ học vấn Tần suất Phần trăm (%) PTTH hoặc thấp hơn 19 9.9 Sinh viên 21 11.0 Đại học 106 55.5 Sau đại học 45 23.6 Tổng số 191 100.0 Nghề nghiệp Tần suất Phần trăm (%) Chưa đi làm 13 5.9
Nhân viên văn phòng 28 12.7
Quản lý (TP, GĐ, QLDA,…) 124 56.1
Khác (Kinh doanh tự do, Giáo
viên,…) 56 25.3
Total 221 100.0
4.2.2. Phân tích tương quan
Kết quả phân tích tương quan giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc được trình bày trong Bảng 4.2.
Kết quả từ Bảng 4.2 cho thấy phần lớn các biến độc lập đều có tương quan với các biến phụ thuộc với mức ý nghĩa chấp nhận được (< 5%, kiểm định hai phía). Chỉ có biến PR01 có tương quan không mạnh với biến BI01, BI02 và BI03. Điều này có thể ảnh hưởng đến kết quả phân tích hồi qui ở bước tiếp theo.
Bảng 4.2: Trị trung bình, độ lệch chuẩn và hệ số tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc
Hệ số tương quan Ký hiệu
biến Trbình ị trung Độchu lệẩch n BI01 BI02 BI03
PE01 4.20 .949 .338** .418** .339**
PE02 3.64 .999 .278** .389** .265**
Trang 39 PE04 4.16 .850 .309** .377** .261** PEJ01 3.69 1.079 .394** .496** .354** PEJ02 3.62 .982 .421** .447** .387** PEJ03 3.81 .978 .351** .418** .327** EE01 3.50 .928 .348** .403** .363** EE02 3.63 .964 .395** .424** .413** EE03 3.62 .892 .426** .496** .449** EE04 4.04 .891 .311** .318** .247** FC01 4.25 .939 .398** .442** .392** FC02 4.15 .860 .422** .448** .412** FC03 3.82 1.043 .358** .420** .346** FC04 3.35 1.084 .148* .330** .195** FC05 3.63 .919 .249** .374** .263** SI01 3.45 .843 .211** .270** .261** SI02 3.28 .828 .254** .253** .293** SI03 3.55 .856 .169* .200** .184** PR01 2.32 1.099 -.107 -.124 -.056 PR02 2.68 .933 -.178** -.290** -.242** PR03 2.40 1.000 -.275** -.365** -.274** PR04 2.68 .900 -.292** -.320** -.279** BI01 3.62 .927 1.000 .636** .779** BI02 3.75 .900 .636** 1.000 .656** BI03 3.44 .921 .779** .656** 1.000
** - Tương quan có ý nghĩa ở mức 1% (kiểm định hai phía)
* - Tương quan có ý nghĩa ở mức 5% (kiểm định một phía)
4.3. ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY CỦA THANG ĐO
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá qua hệ số Cronbach’s Alpha, qua đó các biến không phù hợp sẽ bị loại nếu hệ số tương quan biến – tổng nhỏ hơn 0.3 và thang đo sẽ được chấp nhận khi hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 (Nunnally và Burnstein, 1994) (được trích bởi Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007).
Kết quả kiểm định thang đo các yếu tố độc lập và phụ thuộc trước được trình bày ở
Trang 40
Bảng 4.3: Hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo
Biến quan sát Tương quan biến –
tổng Cronbach’s Alpha nếu lọai bỏ biến Thang đo Tính hiệu quả. Cronbach’s Alpha = .838
PE01 .666 .797
PE02 .655 .801
PE03 .730 .768
PE04 .629 .812
Thang đo Sự thích thú. Cronbach’s Alpha = .827
PEJ01 .656 .788 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
PEJ02 .733 .711
PEJ03 .663 .781
Thang đo Nhận thức nỗ lực. Cronbach’s Alpha = .853
EE01 .705 .808
EE02 .746 .791
EE03 .743 .791
EE04 .585 .856
Thang đo Điều kiện dễ dàng. Cronbach’s Alpha = .807
FC01 .661 .748
FC02 .691 .740
FC03 .593 .770
FC04 .423 .822
FC05 .612 .764
Thang đo Ảnh hưởng xã hội. Cronbach’s Alpha = .787
SI01 .765 .549
SI02 .692 .636
SI03 .448 .882
Thang đo Nhận thức rủi ro. Cronbach’s Alpha =.755
PR01 .408 .775
PR02 .514 .718
PR03 .619 .660
PR04 .684 .624
Thang đo Dựđịnh mua vé. Cronbach’s Alpha =.870
BI01 .783 .787
BI02 .685 .876
BI03 .797 .773
Trang 41
4.4. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ 4.4.1. Phân tích nhân tố khám phá 4.4.1. Phân tích nhân tố khám phá
Phân tích nhân tố chỉđược xem là thích hợp khi hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) có giá trị từ 0.5 trở lên, kiểm định Barlett’s Test được dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc), các biến có hệ số truyền tải nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại. Phương pháp trích “Principal Component Analysis” được sử dụng kèm với phép quay “Varimax”, chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
4.4.1.1. Biến độc lập (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kết quả phân tích nhân tố của 23 biến quan sát thuộc thành phần độc lập được trình bày ở Bảng 4.4.
Bảng 4.4: Kết quả phân tích nhân tố các biến quan sát của các thành phần độc lập
Rotated Component Matrixa
Component
1 2 3 4 5 6 Hệ thống đặt vé qua mạng giúp tôi tiết kiệm thời gian mua vé PE01 .751
Hệ thống đặt vé qua mạng giúp tôi mua được vé dễ dàng PE02 .707 Hệ thống đặt vé qua mạng giúp tôi nâng cao hiệu quả việc
mua vé PE03 .753
Tôi nghĩ rằng hệ thống đặt vé qua mạng rất hữu ích cho việc
mua vé PE04 .768
Tôi thích mua vé qua mạng hơn là mua ở các đại lý hoặc các
điểm bán vé PEJ01 .786
Nhìn chung việc mua vé qua mạng rất thích thú PEJ02 .846 Sử dụng hệ thống đặt vé qua mạng rất tiện lợi PEJ03 .813 Những thao tác khi giao tiếp với hệ thống đặt vé qua mạng thì
Trang 42
Tôi dễ dàng trở nên thành thạo trong việc sử dụng hệ thống
đặt vé qua mạng. EE02 .803
Tôi cho rằng hệ thống đặt vé qua mạng thì dễ sử dụng. EE03 .701 Việc học cách sử dụng hệ thống đặt vé qua mạng thì dễ dàng
với tôi. EE04 .655
Việc có sẵn máy tính & có kết nối internet sẽ giúp tôi dễ dàng
thực hiện việc mua vé qua mạng. FC01 .619 Việc có sẵn (1) thẻ tín dụng (VISA, Master, JCB hoặc
American Express), hoặc (2) thẻ nội địa Việt Nam (thẻ ATM Connect24 họăc SG24 của Vietcombank) có đăng ký chức năng thanh tóan trực tuyến (Internet banking và SMS banking) sẽ giúp tôi dễ dàng thực hiện việc mua vé qua mạng. FC02 .691 Tôi có những kiến thức cần thiết để sử dụng hệ thống đặt vé qua mạng. FC03 .639 Tôi cho rằng luôn có sẵn những người trợ giúp trực tuyến
(help desk) khi khách hàng gặp khó khăn trong quá trình giao tiếp với hệ thống máy tính. FC04 .678 Những chỉ dẫn về việc sử dụng hệ thống đặt vé qua mạng thì luôn sẵn có. FC05 .706
Bạn bè tôi khuyên tôi nên mua vé qua mạng. SI01 .844 Gia đình tôi khuyên tôi nên mua vé qua mạng. SI02 .799 Nhìn chung, các hãng hàng không luôn cải tiến và nâng cấp
hệ thống đặt vé qua mạng.
SI03
.558 Tôi nghĩ rằng, tôi sẽ không thể hòan thành tất cả các bước để
mua vé qua mạng.
PR01
.653 Hệ thống Internet không an tòan để thực hiện mua vé qua
mạng. PR02 .714
Với hệ thống đặt vé qua mạng, các thông tin về chuyến bay (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
sẽ không đầy đủ. PR03 .750
Việc tìm kiếm thông tin chuyến bay và mua vé qua mạng có
nhiều rủi ro. PR04 .803
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 23 iterations.
Trang 43
Kết quả Bảng 4.5 cho thấy chỉ số KMO là 0.865 > 0.5, thỏa mãn yêu cầu và kiểm định Bartlett’s Test có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) nên các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể, vì vậy phân tích nhân tố trong trường hợp này là phù hợp.. Bảng 4.5: Kết quả KMO và kiểm định Bartlett’s Test của các biến độc lập
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .865 Approx. Chi-Square 2445.087 df 253.000 Bartlett's Test of Sphericity Sig. .000 4.4.1.2. Biến phụ thuộc
Kết quả phân tích nhân tố các biến quan sát thuộc thành phần phụ thuộc được trình bày
ở Bảng 4.6.
Bảng 4.6: Kết quả phân tích nhân tố các biến quan sát của thành phần phụ thuộc
Component Matrixa Component 1 BI01 .907 BI02 .851 BI03 .915
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. 1 components extracted.
Kết quả Bảng 4.7 cho thấy chỉ số KMO là 0.718 > 0.5, thỏa mãn yêu cầu và kiểm định Bartlett’s Test có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) nên các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể, vì vậy phân tích nhân tố trong trường hợp này là phù hợp.
Trang 44
Bảng 4.7: Kết quả KMO và kiểm định Bartlett’s Test của biến phụ thuộc
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .718 Approx. Chi-Square 342.338 df 3.000 Bartlett's Test of Sphericity Sig. .000 4.4.2. Đặt tên và giải thích nhân tố
Việc giải thích các nhân tốđược thực hiện trên cơ sở nhận ra các biến quan sát có hệ số
truyền tải lớn ≥ 0.5 nằm trên cùng một nhân tố. Như vậy nhân tố này có thể giải thích bằng các biến có hệ số lớn nằm trong nó.
Kết quả phân tích nhân tố các yếu tốđộc lập ở Bảng 4.6 cho thấy có 6 nhân tố bao gồm 21 biến quan sát, ta tiến hành đặt tên và giải thích các nhân tố:
- Nhân tố 1 bao gồm tòan bộ 4 biến quan sát nằm trong thang đo Tính hiệu quả
nên được giữ nguyên tên.
- Nhân tố 2 bao gồm tòan bộ 4 biến quan sát nằm trong thang đo Nhận thức nỗ
lực nên được giữ nguyên tên.
- Nhân tố 3 bao gồm tòan bộ 5 biến quan sát nằm trong thang đo Điều kiện dễ
dàng nên được giữ nguyên tên. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Nhân tố 4 bao gồm tòan bộ 4 biến quan sát của thang đo Nhận thức rủi ro nên
được giữ nguyên tên.
- Nhân tố 5 bao gồm tòan bộ 3 biến quan sát của thang đo Sự thích thú nên cũng
được giữ nguyên tên.
- Nhân tố 6 bao gồm 3 biến quan sát của thang đo Ảnh hưởng xã hội nên cũng
Trang 45
Kết quả phân tích nhân tố của yếu tố phụ thuộc ở Bảng 4.8 cho thấy chỉ có một nhân tố
duy nhất được tạo ra đại diện cho các biến quan sát thuộc thang đo Dự định mua vé, nên cũng được giữ nguyên.
4.4.3. Diễn giải kết quả
Kết quả phân tích nhân tốđã đưa ra mô hình về dự định mua vé máy bay qua mạng là tổ hợp 6 yếu tố độc lập bao gồm Nhận thức nỗ lực, Tính hiệu quả, Sự thích thú, Nhận thức rủi ro, Điều kiện dễ dàng, và Ảnh hưởng xã hội và 1 yếu tố phụ thuộc là “Dựđịnh mua vé.
Kết quả phân tích nhân tố các yếu tốđộc lập bao gồm các thành phần sau: - Thành phần Tính hiệu quả bao gồm 4 biến PE01, PE02, PE03 và PE04. - Thành phần Nhận thức nỗ lực bao gồm 4 biến EE01, EE02, EE03, và EE04. - Thành phần Điều kiện dễ dàng bao gồm 5 biến FC01, FC02, FC03, FC04 và
FC05.
- Thành phần Nhận thức rủi ro bao gồm 4 biến PR01, PR02, PR03, PR04 và PR05.
- Thành phần Sự thích thú bao gồm 3 biến PEJ01, PEJ02 và PEJ03. - Thành phần Ảnh hưởng xã hội bao gồm 3 biến SI01, SI02 và SI03.
Kết quả phân tích nhân tố của nhóm biến phụ thuộc chỉ có 1 thành phần duy nhất gọi là thành phần Dựđịnh mua vé bao gồm 3 biến BI01, BI02 và BI03.
4.5. MÔ HÌNH HIỆU CHỈNH
Mô hình hiệu chỉnh sau khi phân tích EFA vẫn bao gồm 1 biến phụ thuộc là Dựđịnh mua vé và 6 biến độc lập là Tính hiệu quả, Nhận thức nỗ lực, Ảnh hưởng xã hội, Điều kiện dễ dàng, Sự thích thú và Nhận thức rủi ro, nhưđã đề xuất ban đầu. Mô hình hiệu chỉnh được trình bày lại ở Hình 4.1.
Trang 46
Hình 4.1: Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh
4.6. CÁC GIẢ THUYẾT CHO MÔ HÌNH HIỆU CHỈNH
Các giả thuyết cho mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh được xây dựng dựa trên chiều