M c tiêu c a nghiên c u là xác đ nh các y u t nh h ng đ n xu h ng mua vé máy bay đi n t c a hành khách Vi t Nam. Mơ hình nghiên c u đ c xây d ng d a vào c s lý thuy t và ti p c n các nghiên c u tr c
đây c ng nh ph ng v n tr c ti p hành khách, t đĩ các gi thuy t đ c đ a ra cho mơ hình nghiên c u.
Nghiên c u đnh l ng đ c th c hi n nh m m c đích gi i thích v n
thu th p đ c và đ a ra k t lu n d a trên vi c phân tích s li u c a m u th ng kê hành khách s d ng máy bay.
1) Chi n l c nghiên c u
B i vì m c đích c a nghiên c u nh m đ n là đi u tra thu th p câu tr l i c a m t s l ng l n hành khách s d ng máy bay nh ng ch a mua vé máy bay đi n t và trình bày các y u t nh h ng đ n xu h ng mua b ng h th ng vé đi n t . Vì v y, kh o sát m u là chi n l c nghiên c u c a đ tài. Kh o sát m u là chi n l c nghiên c u phù h p b i vì m c đích là tr l i cho các câu h i “ai, đâu, bao nhiêu, cái gì” và nĩ c ng phù h p v i b n ch t, đ c
đi m c a ph ng pháp nghiên c u đnh l ng mà nghiên c u đang h ng đ n.
2) Ph m vi và c m u
Trong b i c nh mà tình hình các giao d ch vé đi n t Vi t Nam cịn r t s khai và m i trong gian đo n tri n khai h th ng, s l ng hành khách s d ng đã s d ng h th ng mua vé đi n t cịn r t h n ch (ch y u là hành khách đã s d ng h th ng vé đi n t các hãng hàng khơng giá r đang ho t
đ ng Vi t Nam). Do đĩ, đ i t ng m u đang đ c nh m đ n là nh ng hành khách cĩ s d ng máy bay nh ng cĩ th đã t ng và ch a t ng s d ng h th ng vé đi n t .
i v i khái ni m v xu h ng mua (xu h ng hành vi) thì đ i t ng nghiên c u là nh ng ng i cĩ th ch a cĩ kinh nghi m s d ng h th ng mua vé đi n t và đi u đĩ khơng làm cho k t qu nghiên c u b l ch h ng. Trong m t nghiên c u đánh giá v vai trị c a kinh nghi m cĩ tr c trong vi c đánh giá s d ng h th ng cơng ngh thơng tin, Taylor và Todd (1995) đã ki m
đnh kh n ng d báo c a mơ hình TAM d a trên d li u thu th p t hai nhĩm ng i phân bi t: Cĩ kinh nghi m và khơng cĩ kinh nghi m s d ng; r i so sánh các k t qu đánh giá vai trị c a kinh nghi m. Taylor và Todd đã khuy n khích các nhà nghiên c u là:
1. Nên ki m đnh các mơ hình nh mơ hình TAM v kh n ng d báo hành vi
2. Ki m đ nh các y u t quy t đnh vi c s d ng cơng ngh thơng tin đ i v i ng i s d ng cĩ kinh nghi m hay khơng cĩ kinh nghi m là nh nhau56. Ngồi ra trong m t nghiên c u n m 2005 c a Yu và các đ ng s , h đã ti n hành m t nghiên c u đ th m tra mơ hình TAM trong mua s m qua truy n hình (t-commerce). H đã chia nhĩm khách hàng thành hai m u là ng i cĩ kinh nghi m và ch a cĩ kinh nghi m mua s m qua truy n hình và so sánh k t qu thì khơng cĩ s khác bi t đáng k v xu h ng hành vi mua s m.
Qua ph n lý lu n trên thì m u l a ch n đ i di n cho t ng th đ c xác đnh bao g m thành ph n, ph m vi và th i gian nh sau:
- Thành ph n: Nh ng ng i cĩ và ch a cĩ kinh nghi m s d ng h th ng mua vé máy bay đi n t .
- Ph m vi: Khách hàng s d ng d ch v v n chuy n hàng khơng (máy bay) Vi t Nam.
- Th i gian kh o sát: 01 Nov 2006 to 31 Jan 2007.
3) Thi t k b ng câu h i và thang đo
Trong nghiên c u này, thang đo kho ng cách là thang đo đ c s d ng b i vì thang đo này cho đ chính xác cao và đ c s d ng r ng r i trong phân tích th ng kê.
Thang đo Likert 5 đi m t m c đ “hồn tồn khơng đ ng ý” đ n “hồn tồn đ ng ý” đ c s d ng trong b ng câu h i. Thang đo 5 đi m là thang đo ph bi n nh t đ đo l ng thái đ , hành vi và cĩ đ tin c y t ng
đ ng thang đo 7 hay 9 đi m57. Tĩm l i, thang đo Liker 5 đi m đ c s d ng b i vì đây là thang đo đ c s d ng ph bi n và phù h p v i đ c tr ng c a v n đ nghiên c u.
56
Taylor S., and Todd P.A., (1995), Understanding information technology usage: A test of competing models, information systems research, vol 6, issue 2, p. 144-176.
57
B ng câu h i là m t ph ng pháp thu th p d li u hi u qu khi nhà nghiên c u bi t chính xác đi u c n h i và cách đo l ng các bi n nh m đ t
đ c k t qu phù h p và s chính xác58.
B ng câu h i s đ c ti n hành nghiên c u th nghi m v i 10 hành khách ch a cĩ kinh nghi m trong vi c mua vé đi n t nh m đi u ch nh nh ng
đi m cịn t i ngh a. Thơng qua đĩ, b ng câu h i c ng s đ c g n l c và hi u ch nh cho phù h p v i vi c nghiên c u c a đ tài. (Xem ph l c B).
4) Ph ng pháp ch n m u và thi t k m u
Do gi i h n v th i gian nên nghiên c u này khơng ti p c n ph ng pháp ch n m u xác su t. Ngồi ra, m c tiêu nghiên c u này ch y u là ki m (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
đnh các thang đo và t o nên s th u hi u v v n đ nghiên c u nên ph ng pháp ch n m u phi xác su t mà c th là ph ng pháp ch n m u thu n ti n cĩ th đ c ch p nh n59 giúp ti t ki m th i gian và chi phí th c hi n.
Qui trình ch n m u bao g m vi c xác đ nh đám đơng, ph ng pháp l y m u, c m u và ch n m u60.
Cĩ nhi u quan đi m khác nhau v kích th c m u, ch ng h n Hair (1998) cho r ng kích th c m u t i thi u là 100-150, cịn Tabachnick B.G & Fidell L.S. (2001) thì l i đ a ra cơng th c tính m u la N>50 + 8m (m là s bi n đ c l p). Mơ hình nghiên c u ch n kích th c m u ban đ u là 450.
58Sekaran, U. (2000), Research Methods for Business: A Skill-Building Approach, 3nd edition, Wiley, New York, USA
59
Krueger, R.A. (1988), Focus Groups: A Practical Guide for Applied Research, Sage Publications, Newbury Park, USA.
60
5) Thu th p d li u
B ng câu h i đ c g i tr c ti p đ n hành khách ho c qua email, b ng câu h i sau khi đ c thu th p s đ c ch n l c và làm s ch nh m lo i b nh ng b ng câu h i tr l i thi u thơng tin khơng phù h p cho vi c phân tích. Sau đĩ b ng câu h i s đ c mã hĩa và nh p vào h th ng máy tính và d li u cu i cùng đ c x lý b ng ph n m m SPSS 13.0 và s n sàng cho vi c phân tích.
3.4 Ph ng pháp phân tích d li u
V n đ nghiên c u đã đ c xác đnh rõ là “Các y u t nh h ng đ n xu h ng mua vé máy bay đi n t Vi t Nam”. Mơ hình đ c ki m đnh bao g m 7 bi n đ c l p và 7 gi thuy t, do đĩ nĩ địi h i ph i s d ng ph ng pháp phân tích h i qui đa bi n61. S d ng ph ng pháp phân tích nhân t (phân tích nhân t khám phá EFA) b ng ph n m m SPSS 13.0 đ phân tích d li u nh m t ng h p thơng tin t nhi u bi n c a mơ hình thành s l ng nh h n các nhân t 62.
3.4.1. ánh giá thang đo
M t thang đo đ c coi là cĩ giá tr khi nĩ đo l ng đúng cái c n đo, cĩ ngh a là ph ng pháp đo l ng đĩ khơng cĩ s sai l ch mang tính h th ng và sai l ch ng u nhiên. i u ki n đ u tiên c n ph i cĩ là thang đo áp d ng ph i
đ t đ tin c y.
tin c y c a thang đo đ c đánh giá thơng qua h s Cronbach’s Alpha và h s t ng quan bi n t ng (Item-total correlation)63
• Thang đo cĩ đ tin c y đáng k khi h s Cronbach’s Alpha l n h n 0,6
• H s t ng quan bi n t ng là h s t ng quan c a m t bi n v i đi m trung bình c a các bi n khác trong cùng m t thang đo, do đĩ h s này
61
Hair, J. F, Bush, R.P. & Ortinau, D.J. (2000), Marketing Research: A Practical Approach for the New Millennium, McGraw-Hill, USA.
62Tài li n đã trích d n, xem 71.
63 Long (2006, 46) trích từ Nunnallý & Burnstein (1994) Pschy chometric Theory, 3rd edition, NewYork, McGraw Hill
càng cao, s t ng quan c a bi n v i các bi n khác trong nhĩm càng cao, theo Nunally & Burnstein (1994) thì các bi n cĩ h s t ng quan bi n t ng nh h n 0,3 đ c xem là bi n rác và đ ng nhiên là b lo i kh i thang
đo64.
3.4.2. giá tr
giá tr h i t (convergent validity) và đ phân bi t (discriminant validity) c a thang đo đ c đánh giá s b thơng qua ph ng pháp phân tích nhân t khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis). Các tham s th ng kê trong phân tích nhân t khám phá bao g m:
- Ki m đnh s thích h p c a phân tích nhân t v i d li u c a m u thơng qua giá tr th ng kê Kaiser-Meyer-Olkin (KMO). Theo đĩ, tr s c a KMO l n h n 0,5 thì phân tích nhân t là thích h p (Garson, 2003)65, ng c l i n u tr s KMO nh h n 0,5 thì áp d ng ph ng pháp phân tích nhân t khơng thích h p v i d li u đang cĩ.
- S l ng nhân t : S l ng nhân t đ c xác đnh d a vào ch s eigenvalue đ i di n cho ph n bi n thiên đ c gi i thích b i m i nhân t . Theo tiêu chu n Kaiser thì nh ng nhân t cĩ eigenvalue nh h n 1 s b lo i kh i mơ hình nghiên c u (Garson, 2003)
- Ph ng sai trích (variance explained criteria): T ng ph ng sai trích ph i l n h n 50%.
- giá tr h i t : thang đo đ t giá tr h i t thì h s t ng quan đ n gi a các bi n và các h s chuy n t i nhân t (factor loading) ph i l n h n ho c b ng 0,4 trong m t nhân t (Garbing & Anderson, 1988)66 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- giá tr phân bi t: đ t đ giá tr phân bi t thì khác bi t gi a các h s chuy n t i factor loading ph i l n h n ho c b ng 0,3 (Jabnoun, 2003)
64 Long (2006, 46) trích từ Nunnallý & Burnstein (1994) Pschy chometric Theory, 3rd edition, NewYork, McGraw Hill.
6566Hu nh T. Kim Quyên, (2006), “Các y u t nh h ng đ n xu h ng tiêu dùng b t dinh d ng tr em, tr.43
- Ph ng pháp trích h s y u t Principal Axis Factoring: Nghiên c u này s d ng ph ng pháp trích y u t Principal Axis Factoring v i phép quay Promax vì nĩ ph n ánh c u trúc d li u chính xác h n ph ng pháp Principal component v i phép quay Varimax (Garbing & Anderson, 1988). Ph ng pháp trích Principal Axis Factoring s cho ta k t qu là s l ng nhân t là ít nh t đ gi i thích ph ng sai chung c a t p h p các bi n quan sát trong s tác đ ng qua l i gi a chúng.
3.4.3 H i qui tuy n tính
Sau khi thang đo c a các y u t kh o sát đã đ c ki m đ nh thì s đ c x lí ch y h i quy tuy n tính v i mơ hình c b n ban đ u là:
Y = 0 + 1 X1 + 2 X2+ 3 X3+ 4 X4+ 5 X5+ 6 X6+ 7 X7+ u Trong đĩ:
Y: Xu h ng mua vé máy bay tr c tuy n
X1 – X7: Các y u t nh h ng đ n xu h ng mua vé máy bay tr c tuy n 1 – 7: H ng s - các h s h i quy
u: Sai s
3.4.4. Ki m đnh gi thuy t
Thơng th ng chúng ta khơng th bi t tr c mơ hình sau khi phân tích h i quy cĩ phù h p hay khơng, mơ hình ch a th k t lu n đ c là t t n u ch a ki m đnh vi c vi ph m các gi thuy t đ c l ng các h s h i quy là khơng thiên l ch, nh t quán và hi u qu nh t.
• Hi n t ng đa c ng tuy n:
a c ng tuy n là m t hi n t ng trong đĩ các bi n đ c l p cĩ t ng quan ch t ch v i nhau. V n đ c a hi n t ng đa c ng tuy n là chúng cung c p cho mơ hình nh ng thơng tin gi ng nhau và r t khĩ tách nh h ng c a t ng bi n m t. i v i hi n t ng đa c ng tuy n, đ sai l ch cho phép (tolerance) ho c h s phĩng đ i ph ng sai VIF (variance inflation factor) đ c s d ng. Theo Hồng Tr ng & M ng Ng c (2005), khi VIF nh h n ho c b ng 10 ngh a là các bi n đ c l p khơng cĩ t ng quan tuy n tính v i nhau.
• Ph ng sai c a sai s thay đ i:
Ph ng sai thay đ i là hi n t ng ph ng sai c a các s h ng này khơng gi ng nhau. Khi ph ng sai c a các sai s thay đ i thì các c l ng c a các h s h i quy khơng hi u qu , các ki m đnh t và F khơng cịn đáng tin c y. N u đ l n c a ph n d chu n hĩa t ng ho c gi m theo giá tr d đốn thì cĩ kh n ng gi thuy t ph ng sai khơng đ i b vi ph m.
• T ng quan chu i:
ây là m t d ng vi ph m các gi thuy t c b n s h ng nhi u, h qu khi b qua s t t ng quan là các d báo và c l ng v n khơng thiên l ch và nh t quán nh ng khơng hi u qu . Trong tr ng h p đĩ, ki m đnh Durbin-Watson là ki m đnh ph bi n nh t cho t ng quan chu i b c nh t.
Sau khi ki m tra k t qu cho th y các gi thuy t khơng b vi ph m thì cĩ th k t lu n c l ng các h s h i quy là khơng thiên l ch, nh t quán và hi u qu . Các k t lu n rút ra t phân tích h i quy là đáng tin c y.
K t qu c a mơ hình h i quy s giúp xác đnh đ c m c đ nh h ng c a các y u t đ n xu h ng mua vé máy bay đi n t thơng qua hình th c giao d ch m ng Internet th tr ng Vi t Nam. Y u t nào cĩ h s l n thì m c
Ch ng IV
K T QU NGHIÊN C U
M c đích c a ph n IV này là trình bày k t qu phân tích d li u thu đ c t các b ng câu h i b ng ph n m m SPSS 13.0 bao g m th ng kê mơ t k t qu d li u, k t qu phân tích, ki m đnh thang đo, k t qu phân tích s tác đ ng c a các bi n đ c l p đ n bi n ph thu c. K t qu nghiên c u đ c trình bày g m các ph n chính là: (1) Th ng kê mơ t ; (2) ánh giá thang đo các khái ni m; (3) i u ch nh mơ hình nghiên c u; (4) Ki m đnh s phù h p c a mơ hình b ng phân tích t ng quan, h i qui đa bi n và phân tích ANOVA; (5) Ki m đ nh gi thuy t và s phù h p c a mơ hình.
4.1 Th ng kê mơ t d li u
4.1.1 M u d li u nghiên c u
S l ng b ng câu h i ban đ u đ c phát đi đ thu th p là 450 b ng. Tuy nhiên s l ng b ng câu h i thu v là 388. Nh v y t l h i đáp là 86%.