Ngoài các yếu tố trên, yếu tố nhân khẩu học cũng được cho là có ảnh hưởng đến các biến phụ thuộc giá trị quảng cáo và thái độ đối với quảng cáo qua mạng. Vì thế nghiên cứu thực hiện với người dùng mạng xã hội thuộc các yếu tố nhân khẩu học như sau:
Bảng 3.8 Mẫu khảo sát
Giới tính Nam
Nữ
Độ tuổi 18- 29
30- 40
Giáo dục Dưới đại học
Từ đại học trờ lên
Thu nhập Từ 7 triệu trở xuống
Trên 7 triệu
Bên cạnh đó 2 biến: mạng xã hội thường dùng và thời gian xem quảng cáo cũng được đưa vào trong bảng câu hỏi với mục đích mô tả mẫu.
Các biến này được đưa vào phần mềm thống kê bằng cách mã hóa, cụ thểnhư sau:
Giới tính: nam (1), nữ (2). Tuổi: 18- 29(1), 30- 40 (2).
Giáo dục: dưới đại học (1), từđại học trở lên (2). Thu nhập: từ 7 triệu trở xuống (1), trên 7 triệu (2).
Mạng xã hội thường dùng : Facebook (1), Google + (2), Zing me (3), Go.vn (4), sử
Thời gian xem quảng cáo qua mạng xã hội: 0- 1 giờ/ ngày (1), 1- 3 giờ/ ngày (2), 3- 5 giờ/ ngày (3), hơn 5 giờ/ ngày (4).
3.4. Nghiên cứu chính thức 3.4.1. Mẫu
Nghiên cứu định lượng được thực hiện bằng cách phỏng vấn người sử dụng mạng xã hội tại TP.HCM thông qua 2 phương pháp phỏng vấn trực tiếp, và gián tiếp qua internet. Dữ liệu thu được dùng để kiểm định mô hình và phân tích thái độ của người tiêu dùng đối với quảng cáo qua mạng xã hội. Mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện. Phương pháp phân tích dữ liệu trong nghiên cứu này là phương pháp phân tích mô
hình cấu trúc tuyến tính.
Phương pháp ước lượng được sử dụng trong nghiên cứu là phương pháp ML
(Maximum Likelihood), mà theo Hair et al (1998) nếu sử dụng phương pháp ML thì
kích thước mẫu tối thiểu từ 100 đến 150, còn theo Hoelter (1983) thì kích thước mẫu tới hạn phải là 200, trong khi đó Bollen (1989) cho rằng kích thước mẫu thích hợp là ít nhất 5 mẫu cho 1 tham số cần ước lượng (trích Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2008). Vậy trong nghiên cứu này có 30 biến quan sát thì kích thước mẫu phải là 30 x 5 = 150. Nên kích thước mẫu dự tính của nghiên cứu này là n= 200.
Để đạt được kích thước mẫu đề ra, ngoài việc tạo phát bảng câu hỏi trực tuyến qua Google, thì 250 bảng câu hỏi trên giấy được chuẩn bịđể phỏng vấn (bảng câu hỏi khảo sát chính thức xem phụ lục 2). Trong đó 50 bảng câu hỏi trên giấy được phát tại trường
Đại học Kinh tế TP.HCM, 70 bảng câu hỏi được phát tại Nhà văn hóa Thanh niên
TP.HCM, 30 bảng câu hỏi được phát tại công viên Lê Thị Riêng, 50 bảng câu hỏi được phát tại công viên 23 tháng 9, và 50 câu hỏi được phát tại trường Khoa học xã hội và
Sau khi thu thập và kiểm tra thì có 114 bảng khảo sát trên giấy và 4 bảng khảo sát trực tuyến bị loại bỏ vì có quá nhiều ô trống hoặc thông tin của người được khảo sát nằm trong phần gạn lọc. Tổng hồi đáp hợp lệthu được là 202, vậy kích thước mẫu cuối cùng là n= 202.
3.4.2. Phương pháp phân tích dữ liệu 3.4.2.1. Kiểm định độ tin cậy thang đo
Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng. Phương pháp độ tin cậy Cronbach alpha được dùng để sàn lọc thang đo. Độ tin cậy cho biết độ nhất quán của thang đo trong mỗi lần đo, và hệ số tương quan biến tổng cho biết sựtương quan của một biến quan sát với các biến còn lại trong thang đo. Theo tiêu chuẩn chọn thang đo do Nunnally & Burnstein (1994) đền nghị thì thang đo phải
có độ tin cậy alpha từ 0.60 trở lên và các biến phải có hệ số tương quan biến tổng lớn
hơn 0.30 (trích từ Nguyễn Đình Thọ, 2012). Tuy nhiên thang đo được đánh giá là tốt khi có hệ số alpha từ 0.80 đến 0.95, còn hệ số alpha nằm từ 0.70 đến 0.80 là sử dụng
được (trích từ Nguyễn Đình Thọ, 2012). Trong nghiên cứu này thang đo được chấp nhận phải có hệ số Cronbach alpha > 0.70 và các biến đạt yêu cầu phải có hệ số tương (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
quan biến tổng > 0.30.
3.4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá
Sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo thì phân tích nhân tố khám phá EFA được sử
dụng. Trong phân tích EFA, tất cả các biến độc lập và phụ thuộc đều được cùng đưa vào để phân tích cùng một lượt, và phương pháp trích yếu tố principal axis factoring
được sử dụng với phép quay promax. Mục đích của phân tích này là để nhóm các biến quan sát lại thành những nhân tố cơ bản. Các chỉ số được quan tâm trong phân tích nhân tố phá EFA là:
Chỉ số Kaiser- Meyer- Olkin (KMO) phải > 0.5 và sig < 0.05 để kiểm định Bartllet có ý nghĩa, thì việc phân tích nhân tố mới thích hợp (trích Nguyễn Đình Thọ, 2012).
Chỉ số Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Chỉ
những nhân tố có Eigenvalue > 1 mới được giữ lại trong mô hình.
Tổng phương sai trích được (Varience Explained Criteria) phải ≥ 50% .
Hệ số tải nhân tố (factor loading) là hệ sốtương quan giữa các biến và nhân tố, hệ số
này cho biết độ chặc chẽ trong mối quan hệ giữa biến và nhân tố. Hệ số càng lớn mối quan hệ càng chặc chẽ. Trong nghiên cứu này chỉ những biến có trọng số (hệ số tải nhân tố) lớn hơn 0.5 mới được chấp nhận. Ngoài ra các biến nào có độ chênh lệch về
trọng số trên nhân tố mà nó đo lường với trọng số trên nhân tố mà nó không đo lường nhỏhơn 0.3 cũng sẽ bị loại .
Chỉ các biến được chấp nhận mới được đưa vào phân tích CFA.
3.4.2.3. Phân tích nhân tố khẳng định CFA
Phương pháp phân tích nhân tố khẳng định CFA dùng khẳng định thang đo và kiểm
định mô hình có đạt yêu cầu không. Trong nghiên cứu này CFA được thực hiện với tất cả các khái niệm có trong mô hình. Để đo lường mức độ phù hợp của mô hình với dữ
liệu thị trường, các chỉ sốsau được quan tâm:
Mức độ phù hợp chung: TLI (Tucker & Lewis Index) và chỉ số thích hợp so sánh CFI (Comparative Fit Index) ≥ 0.9, RMSEA <0.08 , CMIN/df ≤ 2 ( Chi- square điều chỉnh theo bậc tự do); điều này có nghĩa là nếu nghiên cứu đạt các chỉ tiêu này thì mô hình được xem phù hợp với dữ liệu thị trường (trích Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị
Cùng với các chỉ tiêu đánh giá khác là: hệ số tin cậy tổng hợp (composite reliability), tổng phương sai trích được (variance extracted) của mỗi khái niệm phải > 0.5, tính đơn nguyên (unidimensionality), giá trị hội tụ (convergentvalidity) đạt được khi các trọng số chuẩn hóa của thang đo > 0.5 ở mức ý nghĩa thống kê p < 0.05, và giá trị phân biệt (discriminant validity).
3.4.2.4. Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM
Phương pháp phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính được sử dụng tiếp theo để kiểm
định độ thích ứng của mô hình lý thuyết và các giả thuyết. Để đo lường mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu thị trường thì phương pháp phân tích SEM cũng sử dụng các chỉ tiêu giống như trong phân tích CFA đã trình bày ở trên. Khi kiểm định mối quan hệ giữa các khái niệm, mối quan hệ giữa các khái niệm nào có p-value > 0.05 thì kết luận là mối quan hệđó không có ý nghĩa thống kê ởđộ tin 95%.
3.4.2.5. Phân tích cấu trúc đa nhóm
Sau khi mô hình được kiểm định, phương pháp phân tích cấu trúc đa nhóm được sử
dụng để so sánh sự tác động các biến độc lập đến các biến phụ thuộc giữa các nhóm theo giới tính, độ tuổi, thu nhập và trình độ học vấn. Phép kiểm định được thực hiện dựa vào 2 mô hình khả biến và bất biến từng phần. Trong mô hình khả biến các tham sốước lượng trong từng mô hình của nhóm không bị ràng buộc. Còn trong mô hình bất biến thành phần đo lường không bị ràng buộc nhưng các mối quan hệ giữa các khái niệm nghiên cứu bị ràng buộc như nhau cho tất cả các nhóm (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2008).
Kiểm định Chi-square được sử dụng để so sánh 2 mô hình. Nếu kiểm định Chi- square cho thấy không có sự khác biệt giữa mô hình bất biến và mô hình khả biến ( p- value > 0.05) thì mô hình bất biến sẽđược chọn. Còn nếu p-value < 0.05 cho thấy có
sự khác biệt giữa 2 mô hình thì chọn mô hình khả biến (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2008).
3.5. Tóm tắt
Chương này trình bày phương pháp mà nghiên cứu thực hiện để đánh giá thang đo
là sử dụng hệ số Cronbach alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và kiểm định mô hình bằng phân tích nhân tố khẳng định CFA, phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM và phân tích cấu trúc đa nhóm. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Nghiên cứu được thực hiện qua hai bước: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện thông qua khảo sát định tính bằng kĩ thuật thảo luận tay đôi với 12 người sử dụng mạng xã hội và xem quảng cáo qua đây. Nghiên cứu chính thức được thực hiện thông qua khảo sát định lượng với kích thước mẫu 202.
CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
4.1. Giới thiệu
Mục đích của chương 4 là trình bày các kết quả của phân tích dữ liệu. Chương này
gồm bốn phần chính là: (1) thiết kế nghiên cứu định lượng, (2) đánh giá giá sơ bộ thang đo thông qua hệ số tin cậy Cronbach alpha, (3) phân tích nhân tố khám phá EFA, (4) kiểm định thang đo bằng CFA, (5) phân tích cấu trúc đa nhóm, (6) kiểm định giả
thuyết. Công cụđược sử dụng phân tích là phần mềm SPSS 16 và AMOS 16.
4.2. Thống kê mô tả mẫu
Nội dung bảng câu hỏi qua internet và qua giấy là như nhau, không có sự khác biệt. Sau khi thu thập và làm sạch, loại bỏ những phiếu trả lời có quá nhiều ô trống hoặc thông tin của người được khảo sát nằm trong phần gạn lọc, thì có 114 bảng câu hỏi giấy và 4 bảng câu hỏi trên Google bị loại. Tổng hồi đáp hợp lệ là n= 202.
Về giới tính: có 67 người là nam (chiếm tỷ lệ 33.2%), và 135 người là nữ (chiếm tỷ
lệ 66.8%). Vềđộ tuổi: có 164 người từ18 đến 29 tuổi (chiếm tỷ lệ 81.2%), và 38 người từ 30 đến 40 tuổi (chiếm tỷ lệ 18.8%). Về thu nhập: 148 người có thu nhập từ 7 triệu trở xuống (chiếm tỷ lệ 73.3%), và 54 người có thu nhập trên 7 triệu (chiếm tỷ lệ
26.7%). Về học vấn: 63 người có trình độ học vấn dưới đại học (chiếm tỷ lệ 31.2%), và 139 người có trình độ học vấn từđại học trở lên (chiếm tỷ lệ 68.8%).
Ngoài ra, về mạng xã hội được dùng thì: có 137 người dùng facebook (chiếm tỷ lệ
67.8%), , 41 người dùng Google + (chiếm tỷ lệ 20.3%), 17 người dùng Zing me (chiếm tỷ lệ 8.4%), 3 người dùng Go.vn ( chiếm tỷ lệ 1.5%), và 4 người dùng các mạng xã hội khác (chiếm 2%). Về số giờ xem quảng cáo qua mạng xã hội trong 1 ngày: 152 người có thời gian xem quảng cáo qua mạng xã hội trong 1 ngày là từ0 đến 1 giờ (chiếm tỷ lệ
3 giờ (chiếm tỷ lệ 19.3%), 3 người có thời gian xem quảng cáo qua mạng xã hội trong 1 ngày là từ 3 đến 5 giờ (chiếm tỷ lệ 1.5%), 8 người có thời gian xem quảng cáo qua mạng xã hội trong 1 ngày là hơn 5 giờ (chiếm tỷ lệ 4%).
Các số liệu thống kê theo các biến phân loại được trình bày như bảng 4.1
Bảng 4.1: Phân bố mẫu Tổng Tỷ lệ (%) Giới tính Nam 67 33.2 Nữ 135 66.8 Tuổi 18- 29 164 81.2 30-40 38 18.8 Thu nhập ≤ 7 triệu 148 73.3 > 7 triệu 54 26.7 Học vấn Dưới đại học 65 31.2 Đại học trở lên 139 68.8 Mạng xã hội Facebook 1137 67.8 Google + 41 20.3 Zing me 17 8.4 Go.vn 3 1.5 Khác 4 2.0 Thời gian xem quảng cáo ( giờ/ ngày) 0-1 152 75.2 1-3 39 19.3 3-5 3 1.5 Hơn 5 8 4