PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

1. Phương pháp và quy trình nghiên cứu 1.1. Phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu

Nhóm nghiên cứu áp dụng các phương pháp sau để thu thập dữ liệu và thông tin:

Phương pháp phân tích và tổng hợp thông tin thứ cấp

Bước đầu nhóm tác giả tiến hành tìm hiểu thông tin liên quan tới bài nghiên cứu qua các báo cáo, đề tài, bài báo có liên quan về truyền miệng truyền thống và eWOM:

những nhân tố và các học thuyết đã được đưa ra và chứng minh trước đó có tác động tới YĐMH của NTD nói chung cùng lúc tác động tới YĐMH của NTD trực tuyến nói riêng.

Cùng với đó, đề tài cũng tìm hiểu hành vi MSTT của NTD trong giai đoạn dịch bệnh Covid – 19 xảy ra để có những khám phá cho câu hỏi nghiên cứu. Trên cơ sở đó, nhóm tác giả lựa chọn cơ sở lý thuyết cho đề tài và xây dựng mô hình; các giả thuyết nghiên cứu để kiểm chứng.

Phương pháp nghiên cứu định lượng

Đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng để thu thập số liệu. Sau khi loại bỏ các phiếu không đạt yêu cầu, nhóm nghiên cứu tiến hành kiểm định tác động của sự tin cậy và chất lượng của eWOM tới sự chấp nhận eWOM; kiểm định tác động của sự chấp nhận eWOM tới các yếu tố: “thái độ”, “chuẩn chủ quan” và ““nhận thức kiểm soát hành vi””. Tiếp theo là kiểm chứng ảnh hưởng của các biến này tới biến phụ thuộc là YĐMH của NTD trên các nền tảng TMTT. Cuối cùng, đề tài kiểm tra tác động điều tiết của biến Covid – 19 đến mối quan hệ giữa eWOM với ý định MSTT của NTD.

- Thứ nhất, đề tài sử dụng phần mềm SPSS 26 để loại những biến không thỏa mã (có hệ số tương quan biến tổng (Item-total correlation) nhỏ hơn 0,3) và chọn ra những biến có thang đo phù hợp (những thang đo có hệ số Cronbach alpha từ 0,6 trở lên). Đề tài cũng sửa dụng phần mềm SPSS 26 để phân tích nhân tố khám phá (EFA), KMO và kiểm định Bartlett cho toàn bộ các thang đo (KMO phải lớn hơn 0.5 và hệ số Sig trong kiểm định Bartlett nhỏ hơn 0.05; tổng phương sai trích phải lớn hơn 50%; Mức ý nghĩa

của EFA cần có hệ số tải nhân tố (Factor loadings) ít nhất phải lớn hơn 0,3). Để đạt tiêu chuẩn kiểm định, cỡ mẫu phải từ 350 trở lên (đề tài có mẫu N=553).

- Thứ hai, sau khi đã lựa chọn các biến phù hợp, nhóm tác giả sẽ đưa vào phân tích CFA (Confirmatory Factor Analysis) để kiểm định độ phù hợp của mô hình các thang đo với bộ dữ liệu đã thu thập được. Phân tích CFA sử dụng các chỉ số Chi-square, P-value, GFI (Goodness of Fit Index), TLI (Tucker và Lewis Index), CFI (Comparative Fit Index), RMSEA để xem xét mức độ phù hợp của của các thang đo trong mô hình.

Các điều kiện lần lượt là: P-value nhỏ hơn hoặc bằng 0,05; Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do CMIN/df nhỏ hơn 3; GFI, CFI lớn hơn hoặc bằng 0,9 (con số lớn hơn 0.8 vẫn được chấp nhận - theo nghiên cứu của Baumgartner & Homburg (1995) [19]); RMSEA nhỏ hơn 0,08.

Thứ ba, trong quy trình xử lý dữ liệu của nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích cấu trúc tuyến tính SEM để kiểm tra mức độ phù hợp của mô hình và các giả thuyết nghiên cứu.

Thứ tư, để kiểm định tác động của biến điều tiết lên mối quan hệ giữa các biến đề tài sử dụng SPSS nhằm đánh giá các ảnh hưởng điều tiết lên YĐMH của NTD trên các nền tảng TMTT.

Phương pháp nghiên cứu định tính

Phương pháp này được kết hợp với bảng hỏi của phương pháp nghiên cứu định lượng. Đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính để tìm hiểu quá trình trải nghiệm MSTT của NTD trên các nền tảng TMTT. Với ba chủ đề chính đó là: nền tảng TMTT người trả lời khảo sát sử dụng, những thông tin về sản phẩm quan tâm, và một số sản phẩm thường xuyên mua sắm trên các trang thương mại.

Dựa vào tình hình thực tế về TMTT ở Việt Nam hiện nay, nhóm tác giả chọn ra những trang TMTT được nhiều NTD biết tới cùng với những yếu tố tồn tại khi mua hàng trực tuyến như: voucher giảm giá, miễn phí vận chuyển, người bán hàng được xác minh, nhận xét về sản phẩm của những khách hàng trong quá khứ.

Sau khi xác định phương pháp nghiên cứu, nhóm nghiên cứu đã xây dựng quy trình nghiên cứu cho đề tài như sau:

1.2. Quy trình thực hiện nghiên cứu

Hình 2. 1: Sơ đồ Quy trình nghiên cứu

Bước một: Nhóm tác giả xây dựng khung lý thuyết cho đề tài (dựa trên quá trình tổng quan các công trình nghiên cứu trước).

Bước hai: Nhóm nghiên cứu xây dựng thang đo nháp 1 (trên cơ sở tham khảo những thang đo các yếu tố đã có trước đây).

Bước ba: Sử dụng bảng hỏi (ở bước ba) để khảo sát thử bằng cách phỏng vấn 15 NTD để kiểm tra độ dễ hiểu và có nghĩa của các thang đo. Nhóm tác giả tiếp tục sử dụng phương pháp chuyên gia bằng cách thảo luận nhóm và tham khảo ý kiến của giáo viên hướng dẫn về bảng hỏi để chỉnh sửa hoặc loại các thang đo không phù hợp. Sau đó, nhóm đã xây dựng được hệ thống thang đo chính thức và đưa vào khảo sát chính thức.

Nhóm nghiên cứu tiến hành khảo sát với số phiếu phát ra là 638 phiếu. Sau khi lược bỏ những phiếu trả lời không hợp lệ, đề tài thu được 553 phiếu (N=553) hợp lệ để

đưa vào nghiên cứu định lượng. Đối tượng là nhóm NTD có khả năng và nhu cầu mua sắm trên các nền tảng TMTT tại 3 miền Bắc, Trung, Nam ở Việt Nam. Nhóm tác giả tiến hành mã hóa, nhập dữ liệu vưới 553 mẫu thu được trên phần mềm SPSS.

Bước năm, đề tài thực hiện nghiên cứu định lượng trên phần mềm SPSS để phân tích hệ số Alpha và hệ số tương quan nhằm loại các biến không thỏa mãn.

Bước sáu, Phân tích EFA để loại những biến không đạt yêu cầu.

Bước bảy, Dùng AMOS phân tích CFA để kiểm định sự phù hợp của các thang đo trong mô hình nhằm khẳng định những thang đo tốt (tiếp tục loại những thang đo không phù hợp). Tiếp theo qua SEM để kiểm định sự phù hợp của mô hình.

Bước tám, với phần mềm SPSS, nhóm tác giả phân tích hồi quy để đánh giá các ảnh hưởng của các biến điều tiết (Covid – 19) lên mối quan hệ giữa biến điều tiết lên biến phụ thuộc (sự chấp nhận eWOM tác động đến YĐMH).

2.3. Kế hoạch nghiên cứu

Từ quy trình nghiên cứu đã được trình bày, nhóm tác giả đưa ra kế hoạch nghiên cứu trong bảng dưới đây: