Mô Hình Nghiên Cứu Tác Động Của Chất Lượng Website Đến Ý Định Mua Thông Qua Sự Hài Lòng Của Khách Hàng


Do vậy, để kiểm tra tác động của chất lượng website đến sự hài lòng của khách hàng và tác động của mối liên hệ này đến ý định mua, nghiên cứu thực nghiệm tại thị trường Việt Nam với mô hình nghiên cứu kiểm định mức độ tác động gián tiếp của chất lượng website đến ý định mua thông qua sự hài lòng của khách hàng được được lựa chọn làm mô hình lý thuyết.

Tuy nhiên cũng có nghiên cứu của Morgan, Hunt ( 1994) cho rằng không có tác động gián tiếp qua mức độ thỏa mãn của khách hàng mà chất lượng website và sự hài lòng đều có thể tác động trực tiếp lên ý định mua hàng. Và cũng đã có một số nghiên cứu thực nghiệm xem xét tác động trực tiếp của chức năng và hữu dụng lên ý định mua hàng như White và Manning (1997); Liu et al. (2000). Như vậy, bên cạnh kiểm định mức độ tác động gián tiếp giữa chức năng và hữu dụng của website đến ý định mua thông qua sự hài lòng của khách hàng trong mô hình lý thuyết, trong nghiên cứu này vẫn kiểm định mức độ tác động trực tiếp giữa chức năng và hữu dụng của website đến ý định mua để tạo mức độ tin cậy và có được sự thống nhất trong mô hình nghiên cứu. Và do đó, mô hình nghiên cứu tác động chất lượng website đến ý định mua được cụ thể như Hình 2.1.

Hình 2 1 Mô hình nghiên cứu tác động của chất lượng website đến ý định mua 1

Hình 2. 1: Mô hình nghiên cứu tác động của chất lượng website đến ý định mua thông qua sự hài lòng của khách hàng

Mô hình 2.1 biểu diễn mối quan hệ giữa chất lượng website bao gồm 2 thành phần: chức năng và hữu dụng tác động đến ý định mua thông qua biến trung gian là sự hài lòng của khách hàng cùng với 4 giả thuyết:


H1(a, b): Có một mối quan hệ cùng chiều giữa chất lượng website và sự hài lòng của khách hàng.

H2: Có một mối quan hệ cùng chiều giữa sự hài lòng của khách hàng và ý định mua.

H3: Có một mối quan hệ cùng chiều giữa chức năng của website đến ý định mua.

H4: Có một mối quan hệ cùng chiều giữa tính hữu dụng của website đến ý định mua.

2.3 Mô hình cạnh tranh


“Mô hình cạnh tranh đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng lý thuyết nghiên cứu khoa học xã hội. Theo Zaltman et al. (1982) thay vì tập trung vào việc kiểm định một mô hình chúng ta cần phải kiểm định nó với mô hình cạnh tranh, việc xây dựng mô hình cạnh tranh không phải chỉ là một việc hợp lý cần làm mà còn là một việc làm tự nhiên trong nghiên cứu. Bagozzi (1984) cũng cho rằng không nên chờ kiểm định các mô hình cạnh tranh trong các nghiên cứu khác mà phải thực hiện nó trong cùng một nghiên cứu. Vì làm theo cách này thì các đối tượng nghiên cứu, đo lường và các yếu tố môi trường khác được thiết lập như nhau cho mô hình lý thuyết đề nghị và các mô hình cạnh tranh cho nên mức độ tin cậy trong so sánh mô hình sẽ cao hơn. Các nhà nghiên cứu lĩnh vực mô hình cấu trúc tuyến tính cũng cùng chung quan điểm là không nên kiểm định một mô hình lý

thuyết mà phải kiểm định nó với mô hình cạnh tranh (Bollen và Long, 1993)”. 6

Theo như Bollen và Long (1992), không chỉ kiểm tra mô hình được đề xuất mà còn so sánh nó với mô hình cạnh tranh để có được sự thống nhất trong mô hình cấu trúc tuyến tính. Một số nghiên cứu trước đây như Morgan và Hunt ( 1994) cho rằng không có tác động gián tiếp qua sự hài lòng của khách hàng, chức năng và hữu dụng của website đều có thể tác động trực tiếp đến ý định mua. Và cũng đã có một số nghiên cứu thực nghiệm xem xét tác động trực tiếp của chức năng và hữu dụng của website lên ý định mua hàng (White và Manning, 1997; Liu et al., 2000).


6 Theo Nguyễn Đình Thọ, 2010, 183. NCKH trong QTKD.


Hình 2 2 Mô hình cạnh tranh chất lượng website sự hài lòng của khách hàng tác 2


Hình 2.2: Mô hình cạnh tranh - chất lượng website, sự hài lòng của khách hàng tác động trực tiếp đến ý định mua

Trong nghiên cứu này, mô hình cạnh tranh là mức độ tác động trực tiếp giữa chức năng và hữu dụng của website; sự hài lòng của khách hàng đến ý định mua. Mô hình cạnh tranh được thiết lập chung trên mô hình nghiên cứu ở Hình 2.1.

Chương 2 đã trình bày cơ sở lý thuyết cùng 4 giả thuyết được đề ra để thiết lập mô hình nghiên cứu với mức độ tác động trực tiếp và gián tiếp giữa chất lượng website, sự hài lòng của khách hàng đến ý định mua. Chương 3 tiếp theo sẽ giới thiệu phương pháp nghiên cứu để kiểm định mô hình lý thuyết cùng các giả thuyết đề ra.


CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU‌


Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu sử dụng để đánh giá và kiểm định các thang đo và mô hình nghiên cứu cùng với các giả thuyết đề ra ở chương 2 bao gồm 5 phần chính: (1) quy trình nghiên cứu, (2) các phương pháp phân tích, (3) cơ sở các thang đo lường các khái niệm nghiên cứu, (4) kết quả đánh giá sơ bộ thang đo, (5) cách chọn mẫu cho nghiên cứu chính thức.

3.1 Quy trình nghiên cứu‌

Nghiên cứu được thực hiện bao gồm hai bước chính, (1) nghiên cứu sơ bộ,

(2) nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ sử dụng phương pháp định tính và định lượng. Nghiên cứu chính thức sử dụng phương pháp định lượng. Cụ thể được trình bày như sau:

3.1.1 Nghiên cứu sơ bộ

Nghiên cứu định tính nhằm điều chỉnh cách sử dụng thuật ngữ thang đo đồng thời ghi nhận các ý kiến đóng góp để mở rộng thang đo, điều chỉnh cho phù hợp với với hành vi tiêu dùng của khách du lịch Việt Nam, từ đó xây dựng và hoàn thiện bảng câu hỏi cho nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định tính thực hiện thông qua kỹ thuật thảo luận 2 nhóm, với nhóm thảo luận 1 thảo luận với 4 nhà quản lý, điều hành tour của các công ty du lịch lữ hành: Việt Sun Travel, Thuận Việt Travel, Du lịch Unitour, Du lịch Cabaret và nhóm thảo luận 2 gồm 8 khách du lịch của công ty du lịch lữ hành Unitour, đề cương thảo luận (Xem Phụ lục 1).

Bảng câu hỏi nghiên cứu định lượng sơ bộ được thiết kế từ kết quả của nghiên cứu định tính, bảng câu hỏi được gửi đến cho các khách du lịch của công ty du lịch lữ hành Việt Sun Travel, có sự giúp đỡ của hướng dẫn viên và tương tác trực tiếp với khách du lịch. Có 70 bảng câu hỏi được phát ra, nhận được về 52 và có 46 bảng hợp lệ kết hợp với 102 sự hồi đáp thông qua khảo sát trực tuyến bằng công cụ Google Docs. Kết quả mẫu cho nghiên cứu định lượng sơ bộ gồm 148. Nghiên cứu sơ bộ định lượng được thực hiện để đánh giá sơ bộ về độ tin cậy, giá trị của các


thang đo và loại bỏ các biến không đạt yêu cầu. Thang đo được đánh giá sơ bộ thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA). Kết quả của nghiên cứu định lượng sơ bộ sẽ xây dựng bảng câu hỏi cho nghiên cứu định lượng chính thức.

3.1.2 Nghiên cứu chính thức

Nghiên cứu chính thức kiểm định lại mô hình đo lường cũng như mô hình lý thuyết và các giả thuyết trong mô hình nghiên cứu. Bảng câu hỏi cho nghiên cho cứu định lượng chính thức được điều chỉnh từ kết quả của nghiên cứu định lượng sơ bộ (Xem Phụ lục 2). Kích thước mẫu của nghiên cứu định lượng chính thức là 446. Nghiên cứu chính thức được thực hiện từ 22/6/2014 đến 15/8/2014. Cách thức thu thập dữ liệu của nghiên cứu chủ yếu bằng phương pháp khảo sát trực tuyến với chủ ý chủ quan của tác giả theo đề tài đánh giá chất lượng website thể hiện và phân loại đúng đối tượng khảo sát nhằm thu thập dữ liệu chính xác để kết quả nghiên cứu có ý nghĩa. Bảng câu hỏi trực tuyến được thiết kế bằng công cụ Google Docs thông qua các diễn đàn du lịch, các group du lịch, mạng xã hội facebook gửi đến những người đã từng truy cập bất kỳ các website của các hãng du lịch lữ hành trong vòng 12 tháng, trong bảng câu hỏi có phần gạn lọc để xác định đúng đối tượng khảo sát. Các nhân tố hình thành nên khái niệm chất lượng website bao gồm: chức năng và hữu dụng; sự hài lòng của khách hàng và ý định mua được đánh giá bằng thang đo likert 5 mức độ. Thang đo được kiểm định bằng phương pháp phân tích nhân tố khẳng định (CFA).

Mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) thông qua phần mềm SPSS và AMOS được thực hiện để kiểm tra mức độ phù hợp của mô hình và kiểm tra mức độ tác động giữa các biến chất lượng website và sự hài lòng của khách hàng lên ý định mua.


Quy trình nghiên cứu được thể hiện ở Hình 3.1.


Định tính sơ bộ

Cơ sở

lý thuyết

Thang đo nháp


Cronbach alpha

Kiểm tra hệ số Cronbach alpha Kiểm tra tương quan biến – tổng

Định lượng sơ bộ



EFA


Kiểm tra trọng số EFA,

trọng số nhân tố và phương sai trích.


Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 121 trang tài liệu này.


Định lượng chính thức


CFA

Thang đo chính thức


Kiểm tra độ thích hợp mô hình, trọng số CFA, giá trị hội tụ, giá trị phân biệt, tính đơn nguyên, độ tin cậy tổng hợp và phương sai trích.



SEM

Kiểm tra độ thích hợp của mô hình và các giả thuyết, mức độ tác động của các biến.


- Kết luận

- Hàm ý quản trị


Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu


3.2 Các phương pháp phân tích‌


3.2.1 Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha‌

Cronbach’s Alpha là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ (khả năng giải thích cho một khái niệm nghiên cứu) của tập hợp các biến quan sát. Cronbach’s Alpha được sử dụng để loại các biến không phù hợp. Hệ số tương quan của một biến quan sát so với biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi độ tin cậy từ 0,6 trở lên. Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0,70 - 0,80]. Nếu Cronbach’s Alpha ≥ 0,60 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt tin cậy (Nunnally và Bernstein, 1994).

3.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA‌

Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA giúp chúng ta đánh giá được giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của đo lường. Phương pháp phân tích EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau, nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau. EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F < k) các nhân tố ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn chọn biến đối với phân tích nhân tố EFA gồm:

- Kiểm định KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA,

0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát = 0 trong tổng thể. Nếu (Sig ≤ 0.05) thì kiểm định này có ý nghĩa thống kê, các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005, 262).

- Tiêu chuẩn rút trích nhân tố trong EFA gồm các chỉ số Eigenvalue (đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố) và chỉ số Cumulative (tổng phương sai trích) cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu phần trăm và bao nhiêu phần trăm bị thất thoát. Các nhân tố có Eigenvalue < 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn biến biến tiềm ẩn trong các thang đo trước khi phân tích EFA (Gerbing và Anderson, 1998). Các chỉ số Eigenvalue và tổng


phương sai trích là bao nhiêu còn phụ thuộc vào phương pháp trích và phép xoay nhân tố.

- Tiêu chuẩn trọng số nhân tố (factor loading) dựa vào mối quan hệ tương quan của các nhân tố với các biến quan sát. Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu. Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng, Các biến có trọng số (factor loading) ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn (Hair et al., 1998). Nếu chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350. Nếu cỡ mẫu là 100 thì nên chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading > 0. 75 (Hair et al., 1998).

3.2.3 Phân tích nhân tố khẳng định (CFA)‌

Phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis) là một trong các kỹ thuật thống kê của mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM). CFA là phương pháp nhằm xác định sự phù hợp của số liệu nghiên cứu với mô hình lý thuyết. CFA là bước tiếp theo của EFA vì với CFA nhà nghiên cứu phải biết trước đã có bao nhiêu yếu tố, có bao nhiêu biến trong từng yếu tố, CFA xem xét khẳng định sự phù hợp của mô hình lý thuyết có sẵn với số liệu nghiên cứu.

Theo Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang (2010), phương pháp CFA trong phân tích cấu trúc tuyến tính SEM có nhiều ưu điểm hơn so với phương pháp truyền thống như: phương pháp hệ số tương quan, phân tích nhân tố khám phá EFA, phương pháp đa khái niệm đa phương pháp MTMM7…(Bagozzi và Foxal, 1996) vì CFA cho phép kiểm định cấu trúc lý thuyết của các thang đo lường như mối quan hệ giữa một khái niệm nghiên cứu và các khái niệm khác mà không bị chệch do sai

số đo lường. Hơn nữa có thể kiểm định giá trị hội tụ, giá trị phân biệt của thang đo mà không cần dùng nhiều nghiên cứu như trong phương pháp truyền thống MTMM (Steenkamp Van Trijp, 1991).


7 Phương pháp MTMM (MultiTrait - MultiMethod), Campbell Fiske (1958) đề nghị và được sử dụng phổ biến để đánh giá giá trị các khái niệm nghiên cứu, nhưng có nhược điểm là đòi hỏi phải thực hiện đồng thời nhiều nghiên cứu và nhiều phương pháp.

Xem tất cả 121 trang.

Ngày đăng: 08/05/2023
Trang chủ Tài liệu miễn phí