Phân Tích Hồi Quy Tuyến Tính Bội Và Kiểm Định Mô Hình

- Giai đoạn 2: Nghiên cứu định lượng và phân tích dữ liệu khảo sát cũng như ước lượng và kiểm định mô hình nghiên cứu.

3.2. NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH

Thực hiện nghiên cứu định tính nhằm mục đích khám phá, điều chỉnh và bổ sung các biến quan sát chung để đo lường các khái niệm nghiên cứu, xây dựng bảng câu hỏi, thang đo và thu thập các thông tin cần thiết liên quan đến đối tượng nghiên cứu nhằm phục vụ cho phần nghiên cứu định lượng.

Nghiên cứu định tính thực hiện đối với các chuyên gia: Ông Hoàng Văn Thành

– Trưởng phòng kinh doanh/Trợ lý giám đốc Công ty cổ phần kỹ thuật hàng hải và dầu khí Viễn Đông; Ông Trần Trung Hà – Trợ lý giám đốc Công ty TNHH thương mại dịch vụ sản xuất Việt Lê; Ông Bùi Duy Quyền – Operations manager tại Lazada; Ông Lê Văn Lộc – Phó giám đốc Sở Công thương tỉnh Đồng Nai và 10 khách hàng. Đối tượng được chọn để tham gia nghiên cứu định tính là các chuyên gia và khách hàng đã từng mua hàng trực tuyến và lặp lại việc mua hàng này.

Thang đo ở bảng 3.1 sẽ được dùng làm cơ sở tham khảo cho việc thực hiện nghiên cứu định tính nhằm xây dựng bảng câu hỏi cho các biến quan sát dùng để đo lường các khái niệm trong mô hình.

Bảng 3. 1: Các biến quan sát tham khảo

Nhân tố

Biến quan sát	Nghiên cứu tham khảo
Cấu trúc (thiết kế) trang web	Cấu trúc thư mục và liên kết hợp lý	Szymansky and Hise, 2000
	Thiết kế, giao diện bắt mắt và thu hút người xem	Szymansky and Hise, 2000; Schaupp and BéLanger, 2005; Lee, 2000; Mill, 2002
	Khả năng hiển thị nhanh chóng khi nhấp chuột	Lee, 2000; Mill, 2002
	Nội dung đơn giản, rõ ràng và hiệu quả	Szymansky and Hise, 2000; Lee, 2000
	Thông tin mới luôn được cập nhật	Szymansky and Hise, 2000; Lee, 2000;

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 102 trang tài liệu này.

Nhân tố

Biến quan sát

Nghiên cứu tham khảo

Mức độ bảo mật, an toàn

Quá trình giao dịch và thanh toán được đảm bảo an toàn

Szymansky and Hise, 2000;

Schaupp and BéLanger, 2005

Có chính sách và cam kết bảo mật

thông tin cá nhân cho khách hàng

Mill, 2002; Szymansky and

Hise, 2000

Xác thực giao dịch với khách hàng

(qua email hoặc điện thoại

Lee, 2000; Mill, 2002

Dịch vụ khách hàng

Có chế độ bồi thường khiếu nại hợp lý

Lee, 2000

Sẵn sàng hỗ trợ khách hàng trước và

sau khi mua (chăm sóc khách hàng)

Lee, 2000

Đóng gói đẹp và đảm bảo an toàn

Lee, 2000

Giao hàng đúng thời gian như đã hẹn

Lee, 2000; Schaupp and

BéLanger, 2005.

Có khả năng hoàn trả hàng dễ dàng

Lee, 2000

Sự thuận tiện

Tiết kiệm thời gian mua sắm (có thể

mua bất kỳ nơi đâu, lúc nào)

Szymansky and Hise, 2000;

Nguyễn Thành Lăng (2012)

Tiết kiệm chi phí hơn so với hình thức mua hàng thông thường

Anjali Dabhade, 2008; Hasslinger và các cộng sự,

2007

Dễ dàng so sánh giá cả và thông tin

sản phẩm

Szymansky and Hise, 2000

Dễ dàng mua hàng qua ít thao tác

Szymansky and Hise, 2000;

Nguyễn Thành Lăng (2012)

Đặc điểm hàng hóa

Luôn đáp ứng đủ số lượng hàng hóa theo đặt hàng

Szymansky and Hise, 2000; Nguyễn Thành Lăng (2012); Schaupp and BéLanger,

2005

Chủng loại hàng hóa đa dạng lựa chọn

Szymansky and Hise, 2000; Nguyễn Thành Lăng (2012); Schaupp and BéLanger,

2005

Chất lượng thông tin rõ ràng chính xác

Szymansky and Hise, 2000; Nguyễn Thành Lăng (2012); Schaupp and BéLanger,

2005

Nhân tố

Biến quan sát

Nghiên cứu tham khảo

Cung cấp đầy đủ thông tin về sản phẩm

Szymansky and Hise, 2000; Nguyễn Thành Lăng (2012); Schaupp and BéLanger,

2005

Nguồn: Tác giả tự xây dựng

Nội dung thảo luận: Dựa trên các khái niệm cần đo lường trong mô hình, tham khảo các biến quan sát của các tác giả nước ngoài. Tác giả trao đổi với các chuyên gia về những nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm trực tuyến, các biến quan sát cho từng thang đo các thành phần trong mô hình. Đánh giá lại nội dung thang đo để các đối tượng tham gia khảo sát định tính xem lại nội dung kết quả của mình có gì cần điều chỉnh hay không, thang đo đọc có dễ hiểu hay không, cần bổ sung hay loại bỏ bớt biến quan sát nào hay không.

Kết quả thảo luận: Nhìn chung, các ý kiến điều đồng tình về nội dung biến quan sát đo lường về các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng. Tuy nhiên, đối với nhân tố Cấu trúc (thiết kế) trang web, các chuyên gia thống nhất thêm biến Dễ dàng tương tác trên các công cụ trên website và đối với nhân tố Mức độ bảo mật, an toàn bổ sung thêm biến Hành vi mua sắm được bảo mật. Các chuyên gia và 10 khách hàng tham gia nghiên cứu định tính cho rằng các biến này quan trọng và phù hợp đối với xu thế xã hội hiện nay. Sau khi nghiên cứu định tính, kết quả cho ra bảng câu hỏi khảo sát định lượng có tổng cộng 23 biến quan sát.

Bảng 3.2: Các biến quan sát sau nghiên cứu định tính

Nhân tố

Biến quan sát

Cấu trúc (thiết kế) trang web

Cấu trúc thư mục và liên kết hợp lý

Thiết kế, giao diện bắt mắt và thu hút người xem Khả năng hiển thị nhanh chóng khi nhấp chuột

Nội dung đơn giản, rõ ràng và hiệu quả

Nhân tố

Biến quan sát

Thông tin mới luôn được cập nhật

Dễ dàng tương tác trên các công cụ của website

Mức độ bảo mật, an toàn

Quá trình giao dịch và thanh toán được đảm bảo an toàn Hành vi mua sắm được bảo mật

Có chính sách và cam kết bảo mật thông tin cá nhân cho khách hàng

Xác thực giao dịch với khách hàng (qua email hoặc điện thoại)

Dịch vụ khách hàng

Có chế độ bồi thường khiếu nại hợp lý

Sẵn sàng hỗ trợ khách hàng trước và sau khi mua (chăm sóc khách hàng)

Đóng gói đẹp và đảm bảo an toàn Giao hàng đúng thời gian như đã hẹn

Có khả năng hoàn trả hàng dễ dàng

Sự thuận tiện

Tiết kiệm thời gian mua sắm (có thể mua bất kỳ nơi đâu, lúc nào)

Tiết kiệm chi phí hơn so với hình thức mua hàng thông thường

Dễ dàng so sánh giá cả và thông tin sản phẩm

Dễ dàng mua hàng qua ít thao tác

Đặc điểm hàng hóa

Luôn đáp ứng đủ số lượng hàng hóa theo đặt hàng Chủng loại hàng hóa đa dạng lựa chọn

Chất lượng thông tin rõ ràng chính xác

Cung cấp đầy đủ thông tin về sản phẩm

Nguồn: Tác giả thiết kế sau khi nghiên cứu định tính

3.3. NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG:

Nghiên cứu này nhằm mục đích khẳng định lại các yếu tố cũng như giá trị và độ tin cậy của thang đo những yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng mua sắm trực tuyến trên địa bàn thành phố Biên Hòa - Tỉnh Đồng Nai, thông qua phần mềm SPSS được sử dụng để kiểm định thang đo và mô hình nghiên cứu.

3.3.1. Dữ liệu thứ cấp:

Nghiên cứu và phân tích các tài liệu có sẵn liên quan trước đây đến nghiên cứu và các tài liệu có sẵn được đăng trên sách báo, tạp chí và internet (tỷ lệ người tiêu dùng bị ảnh hưởng khi mua hàng trực tuyến trong nước –Bộ công thương Việt Nam lấy từ Bộ công thương Nhật Bản điều tra thị trường thương mại điện tử năm tài chính 2014; Thống kê và dự báo năm 2020 dân số Việt Nam sẽ mua sắm trực tuyến –Báo điện tử của đài tiếng nói Việt Nam; Bài viết Những khó khăn, rủi ro khi mua hàng online –Báo điện tử Đồng Nai).

3.3.2. Dữ liệu sơ cấp:

Dữ liệu sơ cấp được sử dụng theo hai hướng tiếp cận: Một là, tiếp cận định tính thông qua phỏng vấn sâu một số nhà quản lý, chuyên gia để xác định các nhân tố cơ bản mang tính thực tế tác động trực tiếp đến sự hài lòng. Khẳng định các yếu tố quyết định này và các biến quan sát đo lường các yếu tố trên, kết quả hình thành bảng câu hỏi khảo sát phục vụ cho việc nghiên cứu định lượng. Hai là, tiếp cận định lượng thông qua khảo sát các đối tượng là khách hàng đã sử dụng phương tiện trực tuyến để mua hàng trên địa bàn thành phố Biên Hòa - Tỉnh Đồng Nai. Cuộc khảo sát áp dụng phương pháp phỏng vấn trực tiếp và ghi thông tin vào các phiếu khảo sát (bảng hỏi) in sẵn.

Ban đầu, thực hiện khảo sát trên 10 người để hoàn thiện bảng hỏi. Sau đó mới đi vào nghiên cứu chính thức.Tại TP Biên Hòa có 23 phường và 07 xã. Sau khi chọn mẫu ngẫu nhiên đã tiến hành khảo sát trực tiếp tại 07 phường (Phường Tam Hiệp, P. Long Bình Tân, P. Tân Hiệp, P. Trảng Dài, P. Tân Tiến, P. Quyết Thắng, P. Tân Mai),

02 xã (xã Phước Tân, xã Hóa An). Kết quả đã thu về được 257 bảng khảo sát hợp lệ/285 bảng trả lời khảo sát.

3.4. XÂY DỰNG THANG ĐO

Nghiên cứu này sử dụng việc đo lường qua các biến quan sát bằng thang đo Likert 5 cấp độ, thể hiện mức đánh giá từ thấp nhất “Hoàn toàn không đồng ý” đến cao nhất “ Hoàn toàn đồng ý” như sau:

Mức 1: Hoàn toàn không đồng ý Mức 2: Không đồng ý

Mức 3: Không có ý kiến Mức 4: Đồng ý

Mức 5: Hoàn toàn đồng ý

3.5. PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU VÀ ĐIỀU TRA

- Do không thể xác định được cụ thể kích cỡ tổng thể nên đề tài sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Đối tượng điều tra là người dân sống trên địa bàn thành phố Biên Hòa - Tỉnh Đồng Nai, tiến hành lựa chọn khách hàng phù hợp để điều tra phỏng vấn.

- Xác định cỡ mẫu

Để có thể phân tích nhân tố khám phá (EFA) cần thu thập bộ dữ liệu với ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát và kích cỡ mẫu không nên ít hơn 100 (Hair và các cộng sự, 1998)

Bên cạnh đó, để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất, kích thước mẫu cần phải đảm bảo theo công thức (Tabachnick và Fidell, 1996).

n>= 8m+50

n: cỡ mẫu

m: số biến độc lập của mô hình

3.6. XỬ LÝ SỐ LIỆU THU THẬP

Sử dụng kỹ thuật khảo sát qua bảng hỏi và phỏng vấn trực tiếp một số cá nhân nhằm xây dựng các tiêu chuẩn thang đo và các giả thuyết. Sau khi loại bỏ các kết quả không phù hợp, các kết quả khảo sát sẽ được phân tích bằng phần mềm SPSS20 với các ứng dụng là thống kê mô tả, đánh giá độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích mô hình hồi quy tuyến tính bội giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập… nhằm kiểm định ảnh hưởng của các nhân tố trong mô hình.

3.6.1. Phân tích hệ số Cronbach Alpha

Để đánh giá độ tin cậy của thang đo tác giả sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Tùy theo bối cảnh nghiên cứu mà nhà nghiên cứu quyết định hệ số Alpha phải lớn hơn 0,6; 0,7 hoặc 0,8.

Theo Nunnaly (1978), Peterson (1994) và Slate (1995), hệ số Alpha được xem xét trong các trường hợp:

0,60 ≤ α <0,70: Chấp nhận được (trong trường hợp nghiên cứu hoàn toàn mới hoặc mới trong bối cảnh nghiên cứu).

0,70 ≤ α <0,80: Chấp nhận được.

0,80 ≤ α <0,90: Tốt.

3.6.2. Phân tích nhân tố EFA:

Phân tích nhân tố EFA sẽ được sử dụng để gom các biến từ kết quả phân tích Cronbach Alpha để tạo ra các biến mới từ các biến đã cho phù hợp với mẫu xem xét.

Trong phân tích nhân tố, điều kiện cần áp dụng là các biến phải có tương quan. Sử dụng kiểm định Barlett’s test of sphericity để kiểm định giả thuyết Ho là các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể. Nói cách khác, ma trận tương quan tổng thể là một ma trận đồng nhất, mỗi biến tương quan hoàn toàn với chính nó (r=1) nhưng không có tương quan với biến khác (r=0). Do đó nếu kiểm định cho thấy không có ý nghĩa thống kê thì không nên áp dụng phân tích nhân tố cho các biến đang xem xét.

“Trong phân tích nhân tố, chỉ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0,5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, còn nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng là không thích hợp với dữ liệu” (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008,trang 31, tập 2).

“Trong phân tích nhân tố phương pháp Principal components analysis đi cùng phép xoay Varimax được sử dụng phổ biến nhất” (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008,trang 31, tập 2).

“Kết quả phân tích ma trận các nhân tố sẽ được phân tích thêm bằng cách xoay các nhân tố. Sau khi xoay các nhân tố, hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn” (Hair & ctg, 1998) [111]. “Tiêu chuẩn khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố lớn hơn hay bằng 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố” (Jabnoun và A1 Tamimi, 2003) [18]. “Phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên” (Hair & ctg, 1998). “Trị số Eigenvalue phải lớn hơn 1. Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin hơn một biến gốc” (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).

Sau khi phân tích nhân tố sẽ hiệu chỉnh mô hình lý thuyết theo các kết quả phân tích và điều chỉnh lại các giả thuyết.

3.6.3. Phân tích hồi quy tuyến tính bội và kiểm định mô hình

3.6.3.1. Phân tích tương quan

Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội thì việc xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập với các biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau là công việc phải làm và hệ số tương quan Pearson trong ma trận hệ số tương quan là phù hợp để xem xét mối tương quan này. Ma trận hệ số tương quan là một ma trận vuông gồm các hệ số tương quan. Tương quan của một biến nào đó với chính nó sẽ có hệ số tương quan là 1 và chúng có thể được thấy trên đường chéo của ma