Kiểm Tra Độ Tin Cậy Và Biến Kiểm Soát Của Mô Hình

mô hình bao gồm: tuổi, giới tính, thời gian sử dụng Internet, tần suất truy cập, sự thành công của giao dịch và giá cả của thương vụ.

Từ những kết quả phân tích nói trên, luận án đề xuất mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu. Luận án xây dựng mô hình toán để làm rõ mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố tới sự hài lòng trên cơ sở mô hình và các giả thuyết nghiên cứu.

CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP, KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN

3.1. Phương pháp nghiên cứu

3.1.1. Phát triển các công cụ khảo sát

Phần này trong luận án sẽ trình bày về cách thức xây dựng bảng hỏi khảo sát cho các biến trong mô hình nghiên cứu đề xuất.

3.1.1.1. Quy trình xây dựng bảng hỏi

Quy trình hình thành các câu hỏi như sau:

- Trước hết, các câu hỏi cho mỗi yếu tố được lấy ra từ các nghiên cứu trên thế giới và dịch sang tiếng Việt.

- Sau đó, nội dung đã dịch này lại được dịch lại sang tiếng Anh để so sánh và chỉnh sửa.

- Cuối cùng, các câu hỏi được đưa vào bảng hỏi và gửi cho 10 đối tượng tự do, là những người đã từng giao dịch qua phương thức C2C và các chuyên gia trong ngành Marketing, tâm lý, doanh nghiệp kinh doanh TMĐT. Những đánh giá, nhận xét đã giúp cho việc chỉnh sửa lại các câu, ý trong bảng hỏi được rõ ràng và đúng nghĩa hơn.

Bảng hỏi hoàn chỉnh với những nội dung cụ thể được đưa vào Phụ lục 4 trong luận án.

3.1.1.2. Mong đợi và thực tế cảm nhận được về tính hữu ích, tính dễ sử dụng và tính đảm bảo

Đánh giá về mức độ mong đợi được xây dựng trên cơ sở nhấn mạnh vào cảm giác mong đợi của đối tượng trước khi sử dụng một trang web C2C cụ thể để thực hiện hoạt động giao dịch.

Các biến đo lường mức độ mong đợi về tính hữu ích và tính dễ sử dụng được

xây dựng trên cơ sở cấu trúc gồm 3 câu hỏi (3 yếu tố) cho mỗi biến; tính đảm bảo được xây dựng trên cơ sở cấu trúc gồm 4 câu hỏi (4 yếu tố).

Sau khi đánh giá về mức độ mong đợi trước khi sử dụng trang web C2C, đối tượng tiếp tục cho biết đánh giá về thực tế trải nghiệm cảm nhận được của mình sau khi sử dụng trang web đó.

Các biến đo lường thực tế trải nghiệm cảm nhận được về tính hữu ích, tính dễ sử dụng và tính đảm bảo được xây dựng trên cơ sở cấu trúc tương tự như trong nội dung đánh giá về mong đợi.

Các câu hỏi trong mỗi cấu trúc nói trên được lấy từ nghiên cứu của Devaraj và cộng sự (2002), Kiku và Lori (2007) để thu thập thông tin về TAM (bao gồm PU và PEOU) và ‘tính đảm bảo’ trong SERVQUAL. Ở mỗi câu hỏi, đối tượng được hỏi để chỉ ra mức độ mà mình đồng ý với các nhận định về TMĐT C2C trên cơ sở thang đo Likert 7, với mức độ từ 1 = Rất không đồng ý (Strongly disagree) đến 7 = Rất đồng ý (Strongly Agree).

3.1.1.3. Mức độ hài lòng bộ phận và hài lòng tổng thể

Mức độ hài lòng bộ phận về tính hữu ích, tính dễ sử dụng và tính đảm bảo được xây dựng tách rời so với hài lòng tổng thể. Việc tách rời này là cần thiết căn cứ trên cơ sở lý thuyết về Mô hình 2 mức độ hài lòng và chất lượng dịch vụ cảm nhận được [21].

Hài lòng bộ phận được đo bằng 1 câu hỏi đối với từng vấn đề về tính hữu ích, tính dễ sử dụng và tính đảm bảo. Hài lòng tổng thể cũng được đo bằng 1 câu hỏi.

Các câu hỏi trong nội dung đánh giá về mức độ hài lòng được lấy từ nghiên cứu của Devaraj và cộng sự (2002), Kiku và Lori (2007). Ở mỗi câu hỏi, đối tượng đánh giá mức độ mà mình đồng ý với các nhận định về TMĐT C2C trên cơ sở thang đo Likert 7, với mức độ 1 = Rất không hài lòng (Very Dissatisfied) đến mức độ 7 = Rất hài lòng (Very Satisfied).

3.1.2. Quy trình chọn mẫu

Hoạt động khảo sát chính thức được tiến hành với bảng hỏi đã được chỉnh sửa. Về lý tưởng, luận án dự kiến tiếp cận danh sách tổng thể các khách hàng trên cả nước đã tham gia giao dịch C2C. Từ đó, lựa chọn ngẫu nhiên để hình thành mẫu của nghiên cứu. Tuy nhiên, thực tế cho thấy để triển khai theo hướng này là không khả thi vì danh sách này rất khó tiếp cận. Tác giả đã tiếp xúc với 4 website lớn, đề nghị hợp tác và hỗ trợ nghiên cứu. Song, các doanh nghiệp kinh doanh website không đồng ý. Nguyên nhân có thể là do lo ngại việc lộ danh sách khách hàng, hoặc không sẵn sàng phối hợp với công tác nghiên cứu bởi chưa thấy cần thiết.

Vì vậy, tác giả đã thực hiện phương án chọn mẫu khả thi hơn theo hướng tiếp cận nhóm đối tượng mang tính đại diện cho những người có kinh nghiệm và thường xuyên sử dụng Internet. Xuất phát điểm của cách tiếp cận này bắt nguồn từ lý luận của Drennant, Mort và Previte (2006). Các tác giả này cho rằng “sinh viên đại học là những người đại diện nổi bật cho nhóm những người sử dụng trực tuyến” [41].

Từ đó, nghiên cứu đã triển khai khảo sát thông qua việc kết hợp gửi bảng hỏi trực tuyến và bảng hỏi giấy tập trung vào đối tượng sinh viên đại học và sau đại học. Bảng hỏi trực tuyến được gửi tới danh sách khoảng 400 địa chỉ email; 3 lần gửi email nhắc nhở, mỗi email nhắc nhở cách nhau 1 tuần. Bảng hỏi giấy được in ra từ bảng hỏi trực tuyến và gửi trực tiếp. Có thể phân mẫu nghiên cứu ra theo 3 nhóm đối tượng chính bao gồm:

- Nhóm sinh viên đang theo học các chương trình Đại học, sau đại học tại trường Kinh tế quốc dân. Kết quả thu lại được từ nhóm đối tượng này là 55 phản hồi hợp lệ;

- Nhóm sinh viên trường đang theo học chương trình Đại học tại Trường đại học FPT Arena (học viên là những người đang theo học các ngành về công nghệ, phần mềm, máy tính và đồ họa). Kết quả thu lại được 51 phản hồi hợp lệ.

- Nhóm đối tượng tự do, trẻ tuổi, có quan tâm đến nghiên cứu (khảo sát trực

tuyến được để dưới dạng đường link trong các mạng facebook, yahoo, google và gửi qua email tới những người có quan tâm và đã từng thực hiện giao dịch C2C tham gia). Kết quả thu lại được từ nhóm này là 12 phản hồi.

Tổng cộng số lượng phản hồi thu lại được là 118 từ 3 nhóm đối tượng nói trên. Kết quả cũng cho thấy, 3 nhóm đối tượng này cơ bản đảm bảo các tiêu chí sau:

- Có kinh nghiệm và thường xuyên sử dụng Internet

- Là những người trẻ tuổi, có nhiều tiềm năng sẽ trở thành những khách hàng thường xuyên sử dụng và thực hiện các giao dịch trực tuyến trong thời gian tới.

Mặc dù đảm bảo tính đại diện khi xem xét những đặc điểm trùng khớp của mẫu nghiên cứu và mẫu tổng thể, tuy nhiên, mẫu nghiên cứu vẫn có những hạn chế về cỡ mẫu và mang tính thuận tiện. Việc khắc phục hạn chế nói trên sẽ được giải quyết bằng công cụ nghiên cứu mạnh để đảm bảo tính khách quan, đồng thời hạn chế sai số.

3.1.3. Kiểm tra độ tin cậy và biến kiểm soát của mô hình

3.1.3.1. Độ tin cậy của thang đo (Reliability and Validity)

Trước khi đi vào phân tích hồi quy tương quan của các biến, những vấn đề sau được tiến hành kiểm định: (1) độ tin cậy (reliability), (2) độ giá trị phân biệt (discriminant validity) và (3) độ giá trị hội tụ (convergence validity).

(1) Độ tin cậy của thang đo (Reliability): được định nghĩa là mức độ mà nhờ đó sự đo lường của các biến điều tra không gặp phải sai số và kết quả phỏng vấn đối tượng là chính xác và đúng với thực tế. Cách tiếp cận phổ biến để đánh giá độ tin cậy là sử dụng Cronbach’s α với giới hạn tin cậy được là 0.7 trở lên [56]. Tuy nhiên, Cronbach’s α dựa trên giả thuyết bị giới hạn bởi mức độ quan trọng tương đối của tất cả các biến quan sát. Theo Hair và cộng sự (1998), độ tin cậy tổng hợp CR (composite reliability) và tổng phương sai trích AVE (Average variance extracted) của các biến số trong biến quan sát cũng được sử dụng để đánh giá mức độ tin cậy của một biến quan sát. AVE lớn hơn 0,5 và CR lớn hơn 0,7 là chấp

nhận được [52]. Kết quả về Cronbach’s α, AVE và CR được thể hiện trong Phụ lục

5. Độ tin cậy của thang đo, cho thấy thang đo đủ độ tin cậy.

(2) Độ giá trị phân biệt (discriminant validity): đo lường độ giá trị phân biệt giúp đảm bảo sự khác biệt, không có mối quan hệ tương quan giữa các yếu tố sử dụng để đo lường các nhân tố [52]. Để kiểm tra độ giá trị phân biệt, luận án tiếp tục tiến hành phân tích nhân tố khám phá (exploratory factor analysis) với các biến cấu trúc trong nhóm mong đợi (EPU, EPEO, EASS) và nhóm thực tế (FPU, FPEO, FASS). Theo Hair và cộng sự (1998), hệ số tải của các nhân tố này lớn hơn hệ số tải của các nhân tố khác cho thấy tính đảm bảo của độ giá trị phân biệt. Kết quả phân tích độ giá trị phân biệt với từng nhóm nhân tố mong đợi và trải nghiệm được thể hiện trong các Bảng 3.1. Kết quả phân tích khám phá với các nhân tố về mong đợi và 3.2. Kết quả phân tích độ giá trị phân biệt với các nhân tố về trải nghiệm dưới đây:

- Nhóm các nhân tố về mong đợi:

Bảng 3.1. Kết quả phân tích khám phá với các nhân tố về mong đợi

Các nhân tố mong đợi	Nhân tố
Các nhân tố mong đợi	1	2	3
EPEO (Mong đợi về tính dễ sử dụng)
- Tôi hi vọng rằng mua/bán qua trang web C2C này dễ hơn các trang web với loại hình khác (B2C, G2C…)	0,102	0,148	0,786
- Tôi hi vọng rằng sử dụng trang web C2C này sẽ giúp tôi dễ dàng mua/bán được sản phẩm/dịch vụ mà tôi mong muốn	0,236	0,192	0,803
- Tôi hi vọng những tương tác diễn ra giữa tôi và trang web là rõ ràng và dễ hiểu	0,274	0,188	0,709
EPU (Mong đợi về tính hữu ích)
- Tôi hi vọng rằng trang web C2C này mang lại cho tôi nhiều kinh nghiệm trong hoạt động mua/bán	0,087	0,865	0,257

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 147 trang tài liệu này.

- Tôi hi vọng rằng phương thức kinh doanh trên trang web C2C này sẽ giúp nâng cao khả năng tự ra quyết định của mình trong việc mua/bán

0,188	0,871	0,063
- Tôi hi vọng phương thức kinh doanh C2C trên trang web C2C này là một phương thức hiệu quả hơn các phương thức kinh doanh TMĐT khác mà tôi từng thực hiện	0,300	0,659	0,315
EASS (Mong đợi về tính đảm bảo)
- Tôi hi vọng rằng trang web C2C này sẽ đảm bảo các thông tin cá nhân mà tôi cung cấp	0,770	0,220	0,156
- Tôi hi vọng rằng các dịch vụ thanh toán mà trang web C2C này cung cấp hoặc cho phép người mua/người bán sử dụng là an toàn	0,872	0,188	0,201
- Tôi hi vọng các dịch vụ giao hàng mà trang web C2C này đảm bảo hoặc cung cấp là an toàn	0,856	0,182	0,140
- Tôi hi vọng các hoạt động tương tác giữa tôi và trang web C2C này là an toàn	0,845	0,063	0,275

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

a. Rotation converged in 6 iterations.

Bảng 3.2. Kết quả phân tích khám phá với các nhân tố về trải nghiệm thực tế

- Nhóm các nhân tố thực tế trải nghiệm:

Các nhân tố thực tế trải nghiệm

Nhân tố
1	2	3
FPEO (Thực tế trải nghiệm về tính dễ sử dụng cảm nhận được)
- Tôi thấy mua/bán qua trang web C2C này dễ hơn các phương thức kinh doanh TMĐT khác mà tôi biết	0,525	0,146	0,876
- Tôi thấy dễ khi sử dụng trân web C2C này để mua/bán được các sản phẩm/dịch vụ mà tôi muốn	0,406	0,281	0,840
- Tôi thấy những tương tác diễn ra giữa tôi và trang web C2C này là rõ ràng và dễ hiểu	0,306	0,328	0,746
FPU (Thực tế trải nghiệm về tính hữu ích cảm nhận được)

- Tôi thấy mua/bán qua trang web C2C này mang lại cho tôi nhiều kinh nghiệm trong hoạt động mua/bán

0,222

0,829

0,439

- Tôi thấy trang web C2C này đã giúp nâng cao khả năng tự ra quyết định của tôi trong việc mua bán

0,108

0,811

0,506

- Tôi thấy phương thức kinh doanh C2C qua trang web này là một phương thức hiệu quả hơn các phương thức kinh doanh TMĐT khác mà tôi từng thực hiện

0,001

0,772

0,552

FASS (Thực tế trải nghiệm về tính đảm bảo)

- Tôi thấy yên tâm với thông tin cá nhân mà mình đã cung cấp trên trang web C2C này

0,836

0,413

0,239

- Tôi thấy yên tâm với dịch vụ thanh toán mà trang web C2C này có hoặc đảm bảo

0,859

0,386

0,298

- Tôi thấy yên tâm với dịch vụ giao hàng mà trang web C2C này cung cấp hoặc đảm bảo

0,795

0,345

0,292

- Tôi thấy yên tâm với các hoạt động tương tác giữa tôi và trang web C2C này

0,850

0,356

0,332

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

a. Rotation converged in 6 iterations.

Để tiếp tục phân tích độ giá trị phân biệt, luận án tiến hành so sánh mối quan hệ giữa các nhân tố với phương sai trích (AVE), được hiểu là % biến động nói chung của các biến quan sát được phản ánh trong các nhân tố của mô hình. Căn bậc hai AVE của mỗi nhân tố đo lường đều lớn hơn hệ số liên hệ giữa nhân tố đó với các nhân tố khác cho thấy độ phân biệt và tính tin cậy của các nhân tố [52]. Điều này có nghĩa là: các nhân tố đo lường rõ ràng có sự khác biệt, các thang đo của các nhân tố không có sự chồng chéo, ảnh hưởng lẫn nhau. Kết quả phân tích của nghiên cứu được thể hiện trong Bảng 3.3. Trong đó, các con số được bôi đậm là căn bậc 2 AVE của từng biến quan sát; các con số không bôi đậm thể hiện hệ số quan hệ giữa các yếu tố. Kết quả cho thấy căn bậc 2 AVE của mỗi nhân tố đều lớn hơn hệ số liên hệ giữa nhân tố đó và các nhân tố khác. Như vậy, mẫu nghiên cứu đảm bảo độ phân biệt của các nhân tố đo lường.