CHƯƠNG III. PH ƯƠ NG PHÁP NGHIÊN C ỨU
3.1. Quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện trong thời gian từ tháng 10 n m 2023 n tháng 01 ă đế năm 2024. Quy trình nghiên c u th c hi n qua hai giai oứ ự ệ đ ạn:
Nghiên c u sứ ơ bộ: Phương pháp nghiên cứu định tính nhằm đánh giá, hiệu chỉnh thang o và xây d ng b ng câu h i phù h p đ ự ả ỏ ợ với bối cảnh c a nghiên c u ph c ủ ứ ụ vụ cho giai o n nghiên c u đ ạ ứ định lượng tiếp theo. Nghiên c u này th c hiứ ự ện b ng cách ằ thảo lu n nhóm tr c tiậ ự ếp dưới sự chủ trì c a tác giủ ả nghiên cứu. Nội dung thảo lu n ậ nhóm nh m hi u ch nh các phát biằ ệ ỉ ểu, kiể địm nh m c phù h p, dứ độ ợ ễ hiểu c a các ủ thuật ngữ sử dụng trong thang đo để đưa vào b ng khả ảo sát.
Nghiên c u chính th c: Ph ng pháp nghiên cứ ứ ươ ứu nh lđị ượng nhằm thu thập số liệu và phân tích, ánh giá tin c y, giá tr cđ độ ậ ị ủa thang đo, ki m ể định mô hình nghiên cứu, gi thả uy t nghiên c u. Dế ứ ữ liệu cho nghiên c u nh l ng ứ đị ượ được th c hiự ện thông qua ph ng pháp ch n m u thuươ ọ ẫ ận tiện phi xác suất, kỹ thuật lấy m u b ng cách s ẫ ằ ử dụng Google forms gđể ửi bảng câu h i kh o sát trên các nỏ ả ền tảng trực tuy n. Nghiên ế cứu định lượng chính thức th c hiự ện qua các bước đánh giá mô hình đo lường và phân tích nhân tố khám phá (EFA).
3.1.1. Hiệu ch nh thang o. ỉ đ
Bàng 3.1. Hi u ch nh thang o. ệ ỉ đ
Mã hóa Thang đo gốc Thang đo hiệu chỉnh Nguồn
Nội dung quảng cáo (NDQ C)
NDQC 1
The page was imitates
other objects in some way. Nội dung trang b t chước các ắ thương hi u khác theo m t cách ệ ộ nào đó
(Porcar, 2011;
Septianto và c ng ộ sự, 2021;
Sung &
Woodside , 2021) NDQC
2 The page was indicates
other objects in some way. Nội dung trang này được chỉ ra thương hiệu khác theo m t cách ộ nào đó
NDQC 3
The page was resembles other objects in some way.
Nội dung trang này gi ng v i ố ớ các đối tượng khác theo m t ộ cách nào đó
NDQC 4
The page was visually other objects in some way.
Nội dung trang này v mề ặt trực quan là các th ng hi u khácươ ệ
Tạo thuận
TTL XH1
The reviews in the post was very informative
Các ánh giá trong bài vi t rđ ế ất
nhiều thông tin (Uziel,
2007;
Barkley
lợi cho xã hôi (TTL XH)
TTL XH2
The numbers likes in the post was very informative
Số lượt thích trong bài vi t rế ất nhiều thông tin
& Lepp, 2020;
Hillman và c ng ộ sự, 2021) TTL
XH3
The numbers sharing in the post was very informative
Số lượng chia s trong bài viẻ ết rất nhi u thông tinề
Nhận biết th nươ g hi u ệ (NBT H)
NBT H1
I can recall the brand Tôi có th nhể ớ lại thương hiệu (Uziel, 2007;
Barkley
& Lepp, 2020;
Hillman và c ng ộ sự, 2021) NBT
H2
I can recognition the brand Tôi có thể nhận ra thương hiệu
NBT H3
I like the brand Tôi thích thương hiệu
Diễn dịch (DD)
DD1 I will pay attention to the post
Tôi sẽ chú ý đến bài vi t ế (Phua và cộng s , ự 2017;
Pantea, 2019;
Dabbous
&
Barakat, 2020) DD2 I think the post can affect
my mood
Tôi nghĩ bài đăng có thể ảnh hưởng đến tâm trạng c a tôiủ
DD3 I know the content of social network advertising
Tôi biết nội dung qu ng cáo trên ả mạng xã h i ộ
DD4 I know inherent meaning of social network advertising
Tôi biết ý nghĩa cố ữu củ h a quảng cáo trên m ng xã hạ ội
Mục đích (MD)
MD1 I will share the post in my social network
Tôi sẽ chia s bài vi t trên mạng ẻ ế xã hội của tôi (Porcar,
2011;
Mingers
&
Willcocks , 2014;
Wiese và MD2 I like the product in the
post
Tôi thích sản phẩm trong bài viết
MD3 I will to buy the product Tôi s mua s n phẽ ả ẩm cộng s , ự 2020)
3.1.2. Các bước nghiên c ứu cụ thể đượ c trình bày nh hình sau: ư
Hình 3.1. Quy trình nghiên cứu.
3.2. Nghiên cứu nh tính. đị
Theo mô hình xuđề ấ ạt t i chương 2, chúng ta tiến hành đo lường các khái niệm nghiên c u. Theo Lord Kelvin, “bứ ất kỳ cái gì chúng ta c p n, n u chúng ta ch a đề ậ đế ế ư thể bi u di n ể ễ nó b ng các con sằ ố, kiến th c c a chúng ta vứ ủ ề nó rất hạn ch và khi m ế ế khuyết”. Do đó, đo lường óng vai trò then ch t trong nghiên c u khoa h c th c đ ố ứ ọ ự nghiệm, đo lường giúp liên kết lý thuy t và dế ữ liệu (Nguy n ình Th , 2013). Trong ễ Đ ọ nghiên c u hành vi chúngứ ta có hai cách có thang để đo thứ nhất là sử dụng các thang đo
có s n cách này ẵ - đượ ử ục s d ng i v i nh ng khái ni m ã có và th hai là xây d ng đố ớ ữ ệ đ ứ ự thang đo mới khi chúng ta xây dựng một khái niệm mới (Nguyễn Đình Thọ, 2018.) Trong nghiên cứu này, các khái niệm được đo lường thông qua vi c áp d ng các thang ệ ụ đo k th a t các nghiên c u tr c ây. Tuy nhiên do khác bi t v nhóm ngành, th i ế ừ ừ ứ ướ đ ệ ề ờ gian, bối cảnh c a nghiên c u nên tác giủ ứ ả điều ch nh ngôn ng cho phù h p vỉ ữ ợ ới điều kiện ngành d ch thu t ị ậ Việt Nam. T t ấ c các khái ni m o l ng b i thang o Likert 5 ả ệ đ ườ ở đ đ ểi m, trong ó 1 là hoàn toàn không ng và 5 là hoàn toàn ng . đ đồ ý đồ ý
Đầu tiên, mộ ật t p biến quan được tác giả kế ừ th a thang o cho khái ni m nghiên cđ ệ ứu này t các nghiên cừ ứu trướ đ được ã c xuất bản, thông qua tài liệu v các công trình ề nghiên c u liên quan tr c ây n các khái ni m trong nghiên c u này, tác gi hình ứ ướ đ đế ệ ứ ả thành thang o nháp sđ ơ bộ. Tiếp theo, nghiên cứu nh tính đị được thực hiện để hiệu chỉnh thang o nh m phác th o thang o chính th c ph c v cho nđ ằ ả đ ứ ụ ụ ghiên c u nh ứ đị lượng.
3.3. Thực hiện nghiên c u nh tính. ứ đị
Trong nghiên c u này, ph ng pháp thu th p dứ ươ ậ ữ liệu b ng k thuằ ỹ ật thảo lu n ậ nhóm trực tiếp thông qua dàn bài th o lu n (phả ậ ụ lục 1) nh m thu th p ằ ậ ý ế đ ki n ánh giá, nhận xét, đóng góp c a nh ng áp viên thủ ữ đ am gia. Nh ng áp viên trong cu c th o lu n ữ đ ộ ả ậ này áp ng tiêu chí là theo dõi trang truy n thông c a các ng d ng xem phim giđ ứ ề ủ ứ ụ ải trí trong vòng 3 tháng tính tới thời điểm thảo luận nhóm - danh sách thông tin áp viên đ tham gia th o luả ận nhóm được trình bày trong (phụ lục 2). Nội dung c a cu c th o ủ ộ ả luận nhóm c thụ ể bao gồm những công vi c: Tác giệ ả gi i thiớ ệu sơ b v tài nghiên ộ ề đề cứu và m c tiêu c a bu i th o lu n nhóm, sau ó, dụ ủ ổ ả ậ đ ưới s hự ướng d n c a tác gi ẫ ủ ả nghiên c u, các áp viên tham gia th o lu n nhóm cùngứ đ ả ậ thực hiện các công việc:
(1) Xem xét, đánh giá s phù h p c a thang đự ợ ủ o sau khi được chuy n ng so v i ể ữ ớ thang o gđ ốc;
(2) Đánh giá, điều ch nh thang o chính xác, rõ nghỉ để đ ĩa, dễ hiểu cho người đọc và người tham gia ph ng v n và phù h p vỏ ấ ợ ới bối cảnh nghiên cứu;
(3) Th o lu n th ng nhả ậ ố ất ý kiến điều ch nh xây d ng thang o chính thỉ để ự đ ức.
Phầ ớn l n các ý ki n óng góp cế đ ủa đáp viên tham gia nhằ điềm u ch nh t ngỉ ừ ữ sau khi đã Vi t hóa nh m phù h p v i b i c nh nghiên c u trong ngành dịch thu t t i Vi t ệ ằ ợ ớ ố ả ứ ậ ạ ệ Nam để khách hàng có thể hiể đầ đủ và trả lờu y i chính xác n i dung c a câu h i kh o ộ ủ ỏ ả sát. Sau ó k t qu buđ ế ả ổi thảo lu n nhóm ậ được ghi chép lại bằng s ghi chép và ổ được tác gi tả ổng hợp l i, k t qu cạ ế ả ủa các thang đo đượ đ ềc i u chỉnh và trình bày thang đo chính th c cho nứ ghiên c u này.ứ
3.4. Kết quả nghiên c u nh tính. ứ đị
Kết qu th o luả ả ận nhóm đã điều chỉnh các thang đo o đ đường khái ni m nghiên ệ cứu b ng cách thay i cách di n t, thay th các t ng khó hi u ho c gây nh m l n ằ đổ ễ đạ ế ừ ữ ể ặ ầ ẫ và hình thành b ng câu h i hoàn ch nh cho nghiênả ỏ ỉ c u nh l ng (ph l c 3). K t qu ứ đị ượ ụ ụ ế ả cụ th các thang o sau khi ể đ điều ch nh nh sau:ỉ ư
Bảng 3.2. Thang o hi u ch nh sau kh o sát. đ ệ ỉ ả
Mã hóa Thang đo hiệu chỉnh Nguồn
Nội dung qu nả g cáo (ND QC)
NDQC1 Trang này đã b t chắ ước các đối tượng
(đối th ) khác theo mủ ột cách nào ó đ Porcar, 2011
NDQC2 Trang này được ch ra các ỉ đối tượng khác theo một cách nào ó đ
NDQC3 Trang này gi ng vố ới các đối tượng khác theo một cách nào ó đ
NDQC4 Trang này v mề ặt trực quan là các đối tượng khác
Tạo thuận lợi cho xã hôi (TTL XH)
TTLXH1 Các ánh giá trong bài vi t r t nhiđ ế ấ ều
thông tin Uziel, 2007; Hillman
và c ng s , 2021ộ ự
TTLXH2 Số lượt thích trong bài vi t r t nhiế ấ ều thông tin
TTLXH3 Số lượng chia s trong bài vi t r t nhiẻ ế ấ ều thông tin
Nhận biết thươ ng hiệu (NB TH)
NBTH1 Tôi có thể nhớ ạ l i thương hiệu Uziel, 2007; Hillman và c ng s , 2021ộ ự
NBTH2 Tôi có thể nhận ra thương hiệu
NBTH3 Tôi thích thương hiệu
Diễn dịch (DD)
DD1 Tôi sẽ chú ý đến bài vi t ế Phua và cộng s , 2017 ự
DD2 Tôi nghĩ bài đăng có thể ảnh h ng ưở đến tâm trạng của tôi
DD3 Tôi biết nội dung quảng cáo trên mạng xã hội
DD4 Tôi biết ý nghĩa cố ữu củ h a qu ng cáo ả trên mạng xã h i ộ
Mục đích (MĐ)
MĐ1 Tôi sẽ chia s bài vi t trên mẻ ế ạng xã h i ộ
của tôi Porcar, 2011
MĐ2 Tôi thích sản phẩm trong bài viết
MĐ3 Tôi s mua s n phẽ ả ẩm
3.5. Nghiên c u nh l ứ đị ượ ng.
3.5.1. Mục ích c đ ủa nghiên cứu nh l đị ượng.
Nghiên cứu nh lđị ượng được thực hi n b ng k thu t khảệ ằ ỹ ậ o sát nh ng khách ữ hàng ã s d ng và đ ử ụ theo dõi hoạt động truyền thông ti p th xã h i c a công ty d ch ế ị ộ ủ ị thuật YLC thông qua b ng câu hả ỏi. Các thông tin trong bảng câu h i chính là các ỏ thang đo được hình thành d a trên quá trình nghiên cự ứu nh tính. Và thđị ực hiện tiếp phương pháp nghiên c u ứ định l ng ượ để đánh giá và ki m ể định gi thuy t nghiên c u, ả ế ứ cũng nh tư hang o. Tác gi ch n đ ả ọ đối tượng kh o sát trong ả đề tài này gồm cả nam và nữ tại, ã s dđ ử ụng dịch v c a công ty, a dụ ủ đ ạng độ ổ tu i và thu nh p. ậ
3.5.2. Quy trình nghiên c u và phân tích d ứ ữ liệu g m các b ồ ướ c sau đây.
(1) Xác định mục tiêu nghiên cứu.
(2) i u chĐ ề ỉnh mô hình nghiên c u dứ ựa trên kh o sát phả ỏng vấn và t ó l p ừ đ ậ bảng câu h i nghiên cỏ ứu.
(3) G i bử ảng khảo sát tr c tuy n cho các áp viên.ự ế đ
(4) Thu th p áp án t các áp viên sau ó ch nh s a trên ậ đ ừ đ đ ỉ ử excel a vào công c đư ụ SPSS và Smart PLS để phân tích.
(5) Đánh giá mô hình đo lường.
(6) ánh giá mô hình c u trúc.Đ ấ
3.5.3. Ph ươ ng pháp phân tích m u nghiên c ẫ ứu.
Hair và c ng s (1998) cho r ng n u sộ ự ằ ế ử dụng phân tích nhân tố khám EFA thì công th c tính m u là N 5*X + 5 (trong ó X là t ng s bi n quan sát). Trong ứ ẫ ≥ đ ổ ố ế
“nghiên c u các y u t nh h ng n quy t nh l a ch n s n ph m n i th t c a ứ ế ố ả ưở đế ế đị ự ọ ả ẩ ộ ấ ủ người dân tại TP.HCM” c a tác giủ ả, số biến quan sát là 17 bi n, nh v y kích th c ế ư ậ ướ mẫu b ng 5 * 17 + 5 = 90 m u. ằ ẫ
3.5.4. Công c nghiên c ụ ứu.
Smart PLS là một phần mềm dùng để ố th ng kê và phân tích d liữ ệu máy tính mạnh m và ph bi n. Nó ẽ ổ ế đượ ửc s trong các lĩnh v c nh y tế, nghiên cự ư ứu khoa học và giáo d c. Nó hụ ỗ trợ các phân tích tiên ti n nh regression, chiế ư -square và nhi u h n ề ơ nữa.
3.5.5. Đánh giá mô hình đo lường.
3.5.5.1. Đánh giá độtin cậy thang đo
Ở bước này chỉ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để đ ánh giá độ tin cậy bên trong dựa vào s t t ng quan gi a các bi n quan sát. Cronbach’s Alpha giự ự ươ ữ ế ả định t t c các ấ ả biến quan sát đều có độ tin c y nh nhau (cùng h s t i ngoài). ậ ư ệ ố ả Độ tin c y c a thang ậ ủ đo đượ đc ánh giá b ng ph ng pháp nh t quán n i t i qua h s Cronbach’s Alpha. Hệ số ằ ươ ấ ộ ạ ệ ố này được tính theo công thức:
Trong ó: đ 𝑆2là phương sai của biến quan sát i của một khái niệm nghiên cứu được đo lường với số lượng M biến quan sát (𝑖 = 1, … , 𝑀), và 𝑆2là phương sai tổng các các biến quan sát M c a khái ni m ủ ệ được đo lường.
Tuy nhiên, có m t vài h n ch khi s d ng h s tin c y Cronbach’s Alpha nh ộ ạ ế ử ụ ệ ố ậ ư không cho bi t bi n nào c n lo i i và biế ế ầ ạ đ ến nào c n d l i và có khuynh h ng ầ ữ ạ ướ đánh giá không úng nh t quán nđ độ ấ ội tại. Vì th , H s tin c y t ng h p CR sế ệ ố ậ ổ ợ ẽ được k t h p ế ợ để đánh giá tin c y. H s này độ ậ ệ ố được tính theo công th c: ứ
Trong đó: li: h s tệ ố ải ngoài chu n hóa cẩ ủa biến quan sát i c a m t khái ni m nghiên ủ ộ ệ cứu c th ; ụ ể ei: sai số đ ườo l ng của biến quan sát i; và var(ei): phương sai c a sai s đủ ố o lường, được tính: var (ei) = 1 – l2i
Hệ số Cronbach’s Alpha dao động t 0.7 n 0.8 là s dừ đế ử ụng được, t 0.8 ừ đến gần 1 là thang đo tốt. (Hoàng Trọng, 2005)
Hệ s tin c y tố ậ ổng hợp (CR) được ch p nh n trong khoấ ậ ảng t 0.6 n 0.7, t t nh t ừ đế ố ấ từ 0.7 n 0.9.đế
3.5.5.2. Giá trị thang đo
Ở bước này s xem xét hai giá trẽ ị như sau:
Thứ nhất là giá tr h i t , là vi c m t o lị ộ ụ ệ ộ đ ường có t ng quan thu n vươ ậ ới các o đ lường khác trong cùng một khái ni m o l ng (J. F. Hair và c.s., 2017). Bao g m ệ đ ườ ồ đánh giá h sệ ố tải ngoài (Cross loading) và ph ng sai trươ ích trung bình (AVE).
Hệ s tố ải ngoài (Cross loading) >=0.7 t ng ươ đương với bi n ế được gi lữ ại, từ 0.4 đến 0.7 s c n ph i cân nh c. ẽ ầ ả ắ
Phương sai trích trung bình (AVE) >= 0.5 tương đương với biến được giữ lại.
Thứ hai là giá trị phân biệt, là vi c xem xét mệ ột khái ni m có th c s khác v i so ệ ự ự ớ với các khái ni m nghiên c u khác b i nh ng tiêu chu n th c nghi m(J. F. Hair và c.s., ệ ứ ở ữ ẩ ự ệ 2017). M c dù ng ng xác nh c a HTMT v n ang t n t i trong s tranh lu n. ặ ưỡ đị ủ ẫ đ ồ ạ ự ậ Ở nghiên c u này, tác gi s áp d ng ứ ả ẽ ụ điều ki n HTMT < 0.85, là ng ng xác nh ệ ưỡ đị được sử d ng nhi u nghiên c u trụ ở ề ứ ước.
3.5.6. Đánh giá mô hình cấu trúc
Kiểm nh v n đị ấ đề đa cộng tuy n: ế Đánh giá tính c ng tuy n n u VIF >= 5 thì nguy ộ ế ế cơ cao ang có hi n t ng c ng tuy n trong mô hình. ng ng 3 đ ệ ượ ộ ế Ở ưỡ ≤ VIF < 5 thì mô hình có kh n ng x y ra hi n t ng c ng tuy n. Còn n u VIF < 3 thì hi n t ng c ng tuy n ả ă ả ệ ượ ộ ế ế ệ ượ ộ ế không phải là một vấ đề. n
Mối quan hệ trong mô hình c u trúc: ấ Ở bước này ph c v cho quá trình k t luận ụ ụ ế các gi thuy t nghiên c u ả ế ứ đượ đềc xu t trong mô hình ban u có nghấ đầ ý ĩa hay không.
Có hai v n chính c n quan tâm gấ đề ầ ồm:
Thứ nhất, kiểm nh gi thuy t th ng kê ngh a c a m i quan h tác ng thông qua đị ả ế ố ý ĩ ủ ố ệ độ phương pháp bootstraping lên 5000 m u. Sau ó, ánh giá b ng giá tr t value > 1.96 ẫ đ đ ằ ị – được xác định thì có m c nghĩa th ng kê m c 5% ho c p value <0.05 thì tác ứ ý ố ở ứ ặ - động có ngh a th ng kê.ý ĩ ố
Thứ hai, đánh giá m c và chi u c a quan h tác ng thông qua k t qu phân tích ứ độ ề ủ ệ độ ế ả bootstrapping. Nh ng quan h có ngh a th ng kê s có p value < 0.05. Thêm vào ó, ữ ệ ý ĩ ố ẽ đ dựa vào h s tác ng chu n hóa c a dệ ố độ ẩ ủ ữ liệu g c (Original sample) ố để đánh giá h s ệ ố tác động các m i quan hố ệ trong mô hình là dương hay âm.
Kiểm nh h sđị ệ ố xác định R2: H sệ ố này diễn tả cho m c gi i thích cứ độ ả ủa các biến độ ậc l p lên m t bi n ph thu c trong mô hình, nó giao ng tộ ế ụ ộ độ ừ vùng t 0 đến 1, càng ừ
gần 1 thì m c gi i thích cho bi n ph thu c càng cao và ng c l i. Rứ độ ả ế ụ ộ ượ ạ 2 = 0.75; 0.5;
0.25 có thể mô tả như là mạnh, trung bình và yếu.
Kiểm nh h sđị ệ ố tác động f 2: H sệ ố này xem xét s đự óng góp của biến ngoại sinh tới giá tr Rị 2 c a bi n tiủ ế ềm ẩn n i sinh. ộ f2 = 0.02; 0.15; 0.35 lần l t có thượ ể mô tả nh là ư tác động nh , trung bình hoỏ ặc lớn của biến ngoại sinh lên biến nội sinh.
Kiểm nh sđị ự liên quan của dự báo Q2:
Thứ nhất, ch sỉ ố Q2 được xem xét là chỉ s ánh giá ch t lươố đ ấ ng t ng th c a mô hình ổ ể ủ thành ph n (Tenenhaus và c.s., 2005). ầ Để có được hệ số này, nghiên c u sứ ẽ sử dụng phân tích Blindfolding c a Smart PLS. Sau ủ đó, đánh giá d a trên các m c nh sauự ứ độ ư
0 < Q2 < 0.25: mức độ chính xác dự báo thấp 0.25 Q≤ 2 ≤ 0.5: mứ độc chính xác d báo trung bìnhự Q2 > 0.5: mức độ chính xác dự báo cao
TÓM T T CH Ắ ƯƠ NG III
Trong ch ng 3, tác gi ã trình bày v quy trình nghiên c u c a tài. Trên c sươ ả đ ề ứ ủ đề ơ ở đó, ti p t c hoàn thi n các b c nghiên c u định tính và định lượế ụ ệ ướ ứ ng. Nghiên c u định ứ tính tiến hành ph ng vấn 4 đáp viên, d a trên k t qu nghiên c u nh tính và tham v n ỏ ự ế ả ứ đị ấ từ chuyên gia xây d ng và phát triểự n thang o. đ
Bên c nh ó, ch ng này c ng trình bày ph ng pháp ch n m u, thi t k b ng câu ạ đ ươ ũ ươ ọ ẫ ế ế ả hỏi, phương pháp thu thập dữ liệu và tiến hành phân tích dữ liệu nghiên cứu định lượng s dử ụng phần m m Smart PLS. ề Ở ch ng sau sươ ẽ trình bày k t quế ả nghiên c u. ứ