CHƯƠNG I: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng các ứng dụng nghe nhạc trực tuyến có trả phí của người tiêu dùng tại Thành phố Hồ Chí Minh được thực hiện thông qua phương pháp nghiên cứu định lượng. Sau khi tác giả nghiên cứu đã xem xét lý thuyết của các nghiên cứu trước đó để tóm tắt các yếu tố cần thiết cho bài báo cáo nghiên cứu. Trong bước nghiên cứu định lượng, tác giả nghiên cứu đã tiến hành phỏng vấn sâu với một số đối tượng thuộc các độ tuổi khác nhau để khám phá thêm tính mới cho đề tài. Sau đó, tác giả tiến hành một cuộc khảo sát và nghiên cứu định
3.3.1. Thiết kế nghiên cứu định lượng
Nhằm phục vụ cho nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng nghe nhạc trực tuyến có trả phí của người dùng tại Thành phố Hồ Chí Minh.
Dân số nghiên cứu là một tác giả người trong độ tuổi dưới 18 tuổi, từ 18 đến 30 tuổi, 31 đến 45 tuổi và 45 tuổi trở lên, hiện đang sinh sống, học tập và làm việc tại Thành phố Hồ Chí Minh.
Bài nghiên cứu này, các tác giả quyết định lựa chọn mẫu bằng phương pháp phi xác suất - phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Phương pháp này cho phép các tác giả nghiên cứu lấy mẫu nhanh chóng từ những người tham gia khảo sát mà không cần phải chi tiêu nhiều thời gian và tiền bạc vào việc tìm kiếm và lựa chọn mẫu, điều này rất tiện lợi và dễ triển khai. Phương pháp này cũng là phương pháp lấy mẫu phổ biến trong các nghiên cứu trước đó.
Câu hỏi được tạo trên nền tảng Google Form và sau đó được khảo sát trực tuyến trên Facebook tại các diễn đàn, hội tác giả. Về số lượng mẫu tối thiểu, theo Hair và cộng sự (2014) số lượng mẫu tối thiểu để xử lý PLS lựa chọn số lớn hơn trong hai cách:
1. Mười lần số lượng thang đo nhiều nhất trong các thang đo cấu thành (formative indicators) trong mô hình hoặc
2. Mười lần số lớn nhất của số lượng đường dẫn bên trong (inner model paths) hướng vào số lượng khái niệm trong mô hình nghiên cứu.
Tính theo số lượng thang đo: Với mỗi khái niệm, nếu có ba thang đo, tác giả cần ít nhất 10 lần số lượng thang đo, là 10 x 6 = 60 mẫu.
Tính theo số lượng đường dẫn bên trong: Với mô hình nghiên cứu gồm 6 khái niệm với 19 biến quan sát, số lượng đường dẫn bên trong sẽ phụ thuộc vào cách mà các khái niệm tương tác với nhau. Tuy nhiên, giả sử rằng có khoảng 10 đường dẫn bên trong cho mỗi khái niệm, tổng số lượng đường dẫn bên trong sẽ là khoảng 10 x 6 = 60. Vì vậy, tác giả cần thu thập ít nhất 60 - 120 mẫu theo phương pháp này.
Theo Hoelter (1983) số lượng mẫu tối thiểu cho phân tích mô hình SEM là 200, vì vậy nhằm đảm bảo độ tin cậy cao hơn, tác giả dự kiến thu thập một số lượng mẫu lớn hơn, có thể là ít nhất 200 mẫu, đối với số lượng ít hơn 10% so với dự định tác giả tin tưởng để sử dụng SmartPLS làm công cụ phân tích.
Mẫu sẽ được lựa chọn ngẫu nhiên, phi xác suất và được sàng lọc qua các câu hỏi sàng lọc. Tiêu chí cơ bản để một kết quả khảo sát được lựa chọn vào mẫu là Bạn có sử dụng dịch vụ nghe nhạc có trả phí hay không?. Bảng câu hỏi được thiết kế với thang đo Likert 5 điểm cho các biến quan sát, 1 = Hoàn toàn không đồng ý, 2 = Không đồng ý, 3 = Bình thường, 4 = Đồng ý và 5 = Hoàn toàn đồng ý.
Tác giả nghiên cứu kiểm tra dữ liệu bằng cách sử dụng bảng câu hỏi là một phương pháp thu thập thông tin định lượng trên diện rộng và sử dụng bảng câu hỏi đó để khảo sát; trong đó, tất cả các câu hỏi được biên soạn để thu thập thông tin từ các người tham gia khảo sát. Các câu hỏi thường được ở dạng ‘đóng’ với tùy chọn cho trước hoặc có thêm tùy chọn ‘mở’ để người tham gia khảo sát có thể giải thích thêm về câu trả lời của họ.
Mục đích của nghiên cứu định lượng là đưa ra kết luận về nghiên cứu thị trường thông qua việc sử dụng các phương pháp thống kê để xử lý số liệu và dữ liệu.
Nội dung của phân tích định lượng là thu thập dữ liệu từ thị trường, xử lý các dữ liệu này thông qua các phương pháp thống kê thông thường, mô phỏng hoặc chạy phần mềm xử lý dữ liệu. Đưa ra kết luận chính xác, đáng tin cậy và hợp lý về các mối quan hệ giữa các biến trong nghiên cứu thị trường.
Tác giả sử dụng công cụ SmartPLS 4 để phân tích dữ liệu sau khảo sát. Nghiên cứu định lượng được thực qua hai giai đoạn được đề xuất bởi Sarstedt và cộng sự (2017):
Giai đoạn 1: Kiểm định thang đo và đánh giá các giá trị khác
1. Kiểm định độ tin cậy của thang đo qua hệ số Cronbach’s alpha. Theo Hair
3. Để đảm bảo tính hợp lệ của mẫu thu thập, ta cần đánh giá giá trị phân biệt và giá trị hội tụ của các biến trong thang đo. Sự hội tụ của thang đo được đánh giá thông qua hai chỉ số: hệ số tải nhân tố bên ngoài (Outer loading) và chỉ số AVE (giá trị phương sai). Cần đảm bảo rằng chỉ số AVE lớn hơn 0.5 (Hair, 2014) và hệ số tải nhõn tố bờn ngoài lớn hơn 0.7 (Gửtz & cộng sự, 2010). Nếu giá trị căn bậc hai của AVE lớn hơn các giá trị tương quan trong cùng thang đo, thì ta có thể kết luận rằng thang đo đó đạt được mức độ phân biệt đủ. Để kiểm định giá trị đa cộng tuyến giữa các biến quan sát, theo Hair (2011), giá trị VIF an toàn là nhỏ hơn 5.
Giai đoạn 2: Kiểm định mô hình cấu trúc, kiểm định các giả thuyết nghiên cứu thông qua mô hình SEM.
4. Xem xét hệ số đường dẫn của các khái niệm. Giá trị hệ số đường dẫn nằm trong khoảng từ -1 đến +1, giá trị càng gần +1 thì mối quan hệ tích cực càng mạnh và ngược lại nếu giá trị gần -1 (Sarstedt, 2017).
5. Đánh giá mức độ ý nghĩa của các hệ số đường dẫn, tác giả sử dụng bootstrapping với cỡ mẫu là 256 và xem xét giá trị p value 5%.
6. Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình thông qua R2, được giải thích trong mỗi cấu trúc nội sinh; do đó nó là thước đo sức mạnh giải thích của mô hình (Shmueli & Koppius, 2011). Thông thường, giá trị R2 xếp hạng mạnh, trung bình và yếu với các giá trị 0.75, 0.50 và 0.25 (Hair et al., 2011).
Tóm tắt chương 3: Sau khi xem lại lý thuyết của các nghiên cứu trước để tóm tắt các yếu tố cần thiết cho bài nghiên cứu, từ đó đề xuất thang đo, thiết kế phương pháp nghiên cứu cho đề tài. Ở bước nghiên cứu định lượng, tác giả đã tiến hành phỏng vấn sâu một số đối tượng ở nhiều độ tuổi khác nhau để phát hiện thêm tính mới cho đề tài. Sau đó tiến hành khảo sát trực tuyến thông qua nền tảng Google Form, và phân tích dữ liệu mà tác giả thu thập được khảo sát bằng phần mềm phân tích dữ liệu SmartPLS - Mô hình SEM.