STT Phương pháp
thu thập Thời gian Địa điểm
Số lượng người trả lời 1 Phỏng vấn gián tiếp 9/2020 Đà Nẵng và vùng lân cận 175 Tp. Hồ Chí Minh và vùng lân cận 175 2 Phỏng vấn
trực tiếp 10/2020 Hà Nội và vùng lân cận 200
Nguồn: Tác giả
3.4.3. Phương pháp phân tích dữ liệu
3.4.3.1 Phân tích dữ liệu thứ cấp
Phương pháp đánh giá hệ thống
Đánh giá hệ thống được định nghĩa là q trình đánh giá, xác định và giải thích các nghiên cứu hiện có liên quan mục tiêu/câu hỏi nghiên cứu, chủ đề quan tâm, và
khu vực nghiên cứu (Kitchenham và Charters, 2007). Nghiên cứu này thực hiện theo hướng dẫn của Kitchenham và Charters (2007) để đánh giá các tài liệu thứ cấp, bao gồm các hoạt động cụ thể như: (1) Xác định các mục tiêu/câu hỏi nghiên cứu; (2) Xây dựng đề cương nghiên cứu; (3) Xác định các tiêu chí lựa chọn, loại trừ; (4) Mơ tả q trình tìm kiếm; (5) Quá trình lựa chọn nghiên cứu; (6) Đánh giá chất lượng của dữ liệu; và (7) Sử dụng dữ liệu (trích xuất và tổng hợp dữ liệu).
Trong đó, bước 1, 2 đã được trình bày bên trên. Trong bước 3 tác giả xác định tiêu chí lựa chọn những tài liệu được sử dụng trong nghiên cứu bao cần đạt được các tiêu chí sau:
1. Những cơng trình có liên quan giải quyết các mục tiêu nghiên cứu. 2. Các cơng trình đăng trên các tạp chí của nhà xuất bản có uy tín. 3. Loại trừ các cơng trình viết bằng ngôn ngữ không phải là tiếng Anh. 4. Loại trừ các cơng trình khóa luận cấp đại học.
5. Loại trừ các nghiên cứu trùng lặp Bước 4: Mơ tả q trình tìm kiếm
Do đề tài còn mới ở Việt Nam nên tác giả chủ yếu tìm kiếm bằng các từ khóa tiếng Anh liên quan đến vấn đề nghiên cứu trên trang google scholar. Một số tài liệu khơng có sẵn từ google scholar sẽ được tác giả tìm kiếm trong các thư viện trực tuyến sau:
https://sci-hub.tw/, https://www.elsevier.com/catalog?producttype=journals, https://www.emeraldgrouppublishing.com/products/journals/index.htm, https://www.proquest.com/, https://lic.neu.edu.vn:2054/insight/
http://sdh.neu.edu.vn/thu-vien/luan-an-tien-si.html. Bước 5: Quá trình lựa chọn nghiên cứu
Các nghiên cứu được lựa chọn theo thứ tự ưu tiên về loại tài liệu, nguồn tài liệu, số lượng trích dẫn.
Cụ thể về loại tài liệu tác giả ưu tiên sử dụng theo thứ tự sau: Bài báo, luận án tiến sĩ, giáo trình, sách, luận văn cao học. Theo nguồn tài liệu tác giả ưu tiên các nhà xuất bản uy tín trước sau đó đến thư viện các trường đại học, các tổ chức thống kê của nhà nước, các công ty nghiên cứu thị trường có uy tín (như we are social, vnreseach…) các bài báo trực tuyến của các trang mạng có uy tín trong và ngồi nước. Theo số lượng trích dẫn, những cơng trình có số lượng trích dẫn nhiều hơn sẽ được sử dụng trước.
Bước 6: Đánh giá chất lượng của tài liệu
Chất lượng của tài liệu được tác giả đánh giá theo chủ quan bao gồm các tiêu chí: Tính mới, tính khoa học, tính chặt chẽ, tính chính xác dựa trên vấn đề nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, mơ hình và kết quả nghiên cứu.
Bước 7: Sử dụng tài liệu
Các tài liệu phù hợp sẽ được sử dụng dưới dạng tổng hợp hoặc dạng trích dẫn trong luận án. Đối với thơng tin tập hợp dưới dạng tổng hợp sẽ được nhập vào bảng excel gồm có các mục: Tên tài liệu, tiêu đề; danh sách tác giả; năm xuất bản; nguồn xuất bản; các lý thuyết áp dụng, hương pháp nghiên cứu; và bối cảnh nghiên cứu nơi nghiên cứu đã được thực hiện. Đối với tài liệu được trích dẫn, tác giả dùng phần mềm endnote có cài định dạng của ĐH Kinh tế Quốc dân để tài liệu được trích dẫn đúng theo quy định.
3.4.3.2 Phương pháp phân tích dữ liệu sơ cấp
Sau khi thu thập và làm sạch các bảng hỏi được tác giả tiến hành mã hóa và nhập số liệu, sau đó số liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS (phiên bản 20). Số liệu của luận án được phân tích thơng qua các bước sau: Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu, kiểm định độ tin cậy thang đo, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích nhân tố khẳng định (CFA), phân tích mơ hình tuyến tính SEM và phân tích phương sai (ANOVA) để tìm sự khác biệt trong hành vi mua ngẫu hứng giữa các nhóm nhân khẩu học bao gồm độ tuổi, giới tính, trình độ học vấn, thu nhập, khu vực sinh sống.
Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Phần này sẽ mô tả mẫu nghiên cứu từ số liệu thực tế thu thập được để đảm bảo dữ liệu thu thập được gần với kế hoạch đặt ra đối với mẫu nghiên cứu. Trong đó các thơng tin về nhân khẩu học của người trả lời như độ tuổi, giới tính, trình độ học vấn, thu nhập, khu vực sinh sống. Mẫu nghiên cứu sẽ được đánh giá thông qua tần suất và tỷ lệ các câu trả lời của người được hỏi.
Đánh giá sơ bộ thang đo
Với nghiên cứu sơ bộ, quá trình đánh giá sơ bộ thang đo được thực hiện qua 2 bước: Bước 1: Đánh giá độ tin cậy của thang đo thơng qua phân tích hệ số Cronbach’s
Alpha và hệ số tương quan với biến tổng. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), tiêu chuẩn lựa chọn là hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên có thể sử dụng trong bối cảnh nghiên cứu mới, hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,8 đến 1 thì thang đo tốt, từ 0,7 đến 0,8 có thể sử dụng được. Thang đo có thể sử dụng được phải có hệ số tương quan với biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) từ 0,3 trở lên (Hair và cộng sự, 2010).
Bước 2: Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA)
Theo Hair và cộng sự (2010), phân tích nhân tố là phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp biến quan sát thành một nhóm để chúng có ý nghĩa hơn
nhưng vẫn chứa đựng hầu hết các nội dung thông tin của biến ban đầu. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Varimax cho phép xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố. Do đó, tác giả tiến hành phân tích EFA cho các biến quan sát với phép quay góc Varimax, eigenvalue > 1.0 để tìm ra các nhân tố đại diện cho các biến. Theo Hair và cộng sự (2010), các tiêu chuẩn khi phân tích EFA như sau:
- Chỉ số KMO có giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1 thì phù hợp để phân tích nhân tố khám phá.
- Những biến quan sát có hệ số tải nhân tố (Factor loading) lớn hơn 0,3 thì giữ lại, loại bỏ những biến quan sát có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,3.
- Phương sai trích Total Varicance Explained > 50% - Eigenvalue > 1
Đánh giá chính thức thang đo
Q trình đánh giá chính thức thang đo được thực hiện bằng phương pháp phân tích nhân tố khẳng định (CFA), được thực hiện với kích thước mẫu trong nghiên cứu định lượng chính thức n=500 quan sát.
Phân tích nhân tố khẳng định là phương pháp phân tích sử dụng thơng tin từ nghiên cứu trước và các lý thuyết nền tảng để xây dựng thang đo. Mục đích của phân tích nhân tố khẳng định là để đánh giá mơ hình và thang đo có thích hợp để kiểm định mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM bao gồm các vấn đề: (1) Đánh giá tính phù hợp của dữ liệu nghiên cứu với dữ liệu thực tế, (2) Xem xét giá trị hội tụ của các nhân tố, (3) Đánh giá giá trị phân biệt của các nhân tố.
Thứ nhất, để kiểm định tính phù hợp của dữ liệu nghiên cứu với dữ liệu thực tế cần các nhân tố tiềm ẩn sẽ được đánh giá lần lượt với nhau. Các tiêu chuẩn cần đạt được bao gồm:
- Hệ số Chi-square/df (CMIN) < 3 (Chin và Todd, 1995) - Các hệ số: CFI, TLI, GFI > 0,85 (Bollen, 1989)
- Hệ số RMSEA < 0,08 (Steiger, 1990)
- Cần đạt được 3-4 tiêu chí cho một thang đo (Hair và cộng sự, 2010)
Thứ hai, để xem xét giá trị hội tụ của các nhân tố thì hệ số tải của các biến quan sát cần lớn hơn 0,5 (Hair và cộng sự, 2010). Hệ số tin cậy tổng hợp cần lớn hơn 0,7 cho thấy các khái niệm đạt mức độ tin cậy cần thiết (Hair và cộng sự, 2010).
Thứ ba, theo Fornell và Larcker (1981) để xem xét giá trị phân biệt của thang
ẩn. Trong đó, căn bậc 2 của AVE của một nhân tố cần lớn hơn hệ số tương quan lớn nhất của nhân tố đó với nhân tố khác.
Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Tác giả sử dụng mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu được đặt ra trong luận án này. Phân tích nhân tố khẳng định là một dạng của phân tích mơ hình cấu trúc, do đó, tiêu chuẩn đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu với dữ liệu thực tế được xem xét giống như các tiêu chuẩn trong đánh giá chính thức thang đo. Cụ thể, khi kiểm định các giả thuyết trong mơ hình nghiên cứu, khái niệm nào khơng có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95% (tức P-value >0,05) sẽ loại ra khỏi mơ hình nghiên cứu.
Đánh giá độ vững của mơ hình
Do tính chất của nghiên cứu chọn mẫu, các kết quả trên mẫu được sử dụng để suy ra kết quả trên tổng thể. Tuy nhiên, các ước lượng trên mẫu có thể thay đổi đối với các mẫu khác nhau. Do đó, kỹ thuật Bootstrap được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của các mẫu. Độ chệch của ước lượng Bootstrap càng nhỏ càng thể hiện tính tin cậy của ước lượng trên mẫu. Nghiên cứu sử dụng cỡ mẫu có hồn lại là 1000 để đánh giá độ vững của mơ hình ước lượng được. Giá trị tới hạn về độ chệch ước lượng khơng q 2, mơ hình được xem là vững và đáng tin cậy.
Phân tích phương sai (ANOVA)
Phương pháp phân tích phương sai là phương pháp phân tích sự ảnh hưởng của một hay nhiều yếu tố nguyên nhân đến một yếu tố kết quả. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích ANOVA 1 yếu tố (ANOVA one way). Theo đó, phương pháp này được dùng để kiểm định ảnh hưởng của từng biến nhân khẩu học (giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập, khu vực sinh sống, thời gian sử dụng Facebook) đến hành vi mua ngẫu hứng. Nếu có sự khác biệt giữa các nhóm này, thì kết luận độ tuổi, giới tính và khu vực sinh sống có ảnh hưởng đến hành vi mua ngẫu hứng. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), các điều kiện khi phân tích ANOVA như sau:
- Kiểm định Levene: Ho: “Phương sai bằng nhau”, nếu Sig < 0,05 thì phương sai giữa các nhóm là khác nhau nên khơng sử dụng được kết quả phân tích ANOVA, khi đó phải sử dụng kiểm định Tamhane’s T2 để xác định. Nếu Sig ≥ 0,05 thì phương sai giữa các nhóm khác nhau là như nhau nên có thể sử dụng kết quả phân tích ANOVA.
- Kiểm định ANOVA: Nếu Sig > 0.05 thì chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm. Nếu Sig ≤ 0.05 đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm.
TĨM TẮT CHƯƠNG 3
Trong chương này tác giả trình bày thiết kế nghiên cứu cho luận án. Theo đó, các bước trong quy trình nghiên cứu lần lượt được trình bày.
Theo quy trình nghiên cứu, tác giả trình bày q trình nghiên cứu định tính với 2 cuộc thảo luận nhóm với các chuyên gia và người tiêu dùng. Các bước trong quy trình xây dựng bảng câu hỏi và thang đo cũng được tác giả trình bày trong chương này.
Mẫu nghiên cứu được tác giả trình bày theo quy trình lấy mẫu của Nguyễn Viết Lâm (2008) bao gồm 5 bước: (1) Xác định tổng thể mục tiêu, (2) Lựa chọn khung lấy mẫu, (3) Lựa chọn phương pháp lập mẫu, (4) Xác định kích thước mẫu, (5) Xác định thành viên của mẫu. Trong đó kích thước mẫu cần thiết đưa vào nghiên cứu được xác định theo công thức của Bollen (1989) là 470 quan sát.
Phần cuối cùng của chương tác giả đưa ra các phương pháp sử dụng để phân tích số liệu định lượng bao gồm: Kiểm định độ tin cậy của thang đo, Phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích nhân tố khẳng định (CFA), phân tích cấu trúc tuyến tính SEM và kiểm định Bootstrap, phân tích ANOVA
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1 Kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Quá trình thu thập dữ liệu sơ cấp được 550 bảng câu hỏi bằng phương pháp phỏng vấn cá nhân trực tiếp và qua mạng xã hội Facebook. Các bảng câu hỏi thiếu thông tin hoặc các bảng câu hỏi người trả lời chọn một phương án sẽ bị loại bỏ. Cuối cùng, tổng số 515 bảng hỏi được sử dụng đưa vào phân tích dữ liệu.