27 CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3 1 Quy trình nghiên cứu Quá trình nghiên cứu được thực hiện qua các bước xác định vấn đề và mục tiêu nghiên cứu trình bày các cơ sở lý thuyết xây dựng thang đo sơ bộ; xây dụng thang đo chính thức; tiến hành nghiên cứu định lượng; tóm tắt kết quả nghiên cứu và đưa ra hàm ý quản trị Hình 3 1 Quy trình nghiên cứu tác giả xây dựng Nguồn Tác giả tổng hợp Xác định vấn đề, mục tiêu nghiên cứu Cơ sở lý thuyết Lý thuyết liên quan Các bài nghiên cứu trước Mô hình và tha.
Trang 1CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Quy trình nghiên cứu
Quá trình nghiên cứu được thực hiện qua các bước: xác định vấn đề và mục tiêu nghiên cứu: trình bày các cơ sở lý thuyết: xây dựng thang đo sơ bộ; xây dụng thang đo chính thức; tiến hành nghiên cứu định lượng; tóm tắt kết quả nghiên cứu và đưa ra hàm ý quản trị
Hình 3 1: Quy trình nghiên cứu tác giả xây dựng
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Xác định vấn đề, mục tiêu nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết
Lý thuyết liên quan
Các bài nghiên cứu trước
Mô hình và thang đo nháp
Thang đo chính thức
Phân tích dữ liệu Kiểm định Cronbach’s Alpha
Trình bày kết quả nghiên cứu
Kết luận và đưa ra hàm ý quản trị
Trang 2Bước 1: Xác định vấn đề và mục tiêu nghiên cứu
Đây là bước quan trọng nhất trong quá trình nghiên cứu Ở bước này tác giả cần xác định mấu chốt của đề tài để từ đó có hướng đi phù hợp cho bài nghiên cứu
Bước 2: Trình bày các cơ sở lý thuyết
Các cơ sở lý thuyết: Tìm kiếm thu thập từ các nguồn như sách báo, tạp chí, giáo trình, luận văn, các đề tài nghiên cứu trước đây…để tham khảo và làm cơ sở lý luận cho đề tài Bên cạnh đó, với các tài liệu bài giảng SPSS của Thầy Hà Trọng Quang cũng được tác giả tham khảo và sử dụng trong quá trình làm báo cáo
Bước 3: Xây dựng thang đo sơ bộ
Tác giả dựa trên nền tảng lý thuyết của các mô hình, các nghiên cứu trước đây để đưa
ra các thang đo cho bảng khảo sát sơ bộ
Bước 4: Xây dựng thang đo chính thức
Từ những kết quả thu thập được sau khi khảo sát sơ bộ, tác giả tiến hành mã hóa dữ liệu
và kiểm định độ tin cậy bằng phần mềm SPSS (thang đo Cronbach’s Alpha và EFA) Sau đó, dựa vào kết quả phân tích và tham khảo ý kiến giảng viên hướng dẫn, tác giả tiếp tục hiệu chỉnh thang đo sao cho phù hợp nhất
Bước 6: Phân tích dữ liệu
Từ những dữ liệu thu thập được sau khi được làm sạch, tác giả tiến hành xử lý bằng các phương pháp thích hợp và sử dụng phần mềm SPSS 20 để phân tích dữ liệu
Bước 7: Trình bày kết quả nghiên cứu
Dữ liệu sau khi phân tích sẽ được trình bày những kết quả chủ yếu, so sách với một số nghiên cứu tương tự để có những kết luận chính xác cho kết quả nghiên cứu về các yếu
tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng Baemin của sinh viên Đai học Công Nghiệp TPHCM trong mùa dịch Covid-19
Bước 8: Kết luận và giải pháp
Trang 3Rút ra nhận xét về ưu điểm và nhược điểm Sau đó, đưa ra kiến nghị phù hợp để phát triển ứng dụng Baemin
3.2 Phương pháp thu thập thông tin
3.2.1 Thu thập thông tin thứ cấp
Dữ liệu thứ cấp là những dữ liệu đã có sẵn, đã công bố trên internet, trên sách báo, nên
dễ dàng thu thập, ít tốn thời gian trong quá trình thu thập Để thu thập được những dữ liệu thứ cấp cần thiết cho nghiên cứu này nên tiến hành như sau:
Xác định những thông tin cần thiết cho cuộc nghiên cứu, những thông tin đó bao gồm: các lý thuyết về hành vi người tiêu dùng, các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi người tiêu dùng, các mô hình nghiên cứu có liên quan
Tìm nguồn dữ liệu Những thông tin trên được thu thập qua báo chí, tạp chí uy tín, mạng internet, sách giáo khoa…
Tiến hành thu thập các thông tin Những thông tin thu thập được đều phải sắp xếp một cách khoa học, có tính hệ thống và ghi rõ nguồn, tên tác giả, thời gian đăng tin, điều này vô cùng quan trọng bởi nó là sự đảm bảo cho khả năng kiểm tra lại thông tin cũng như tính chân thực của thông tin
Trên cơ sở thông tin tìm kiếm được ta đánh giá và lọc lấy những thông tin cần thiết và chất lượng để đưa vào bài viết
3.2.2 Thu thập thông tin sơ cấp
Dữ liệu sơ cấp là những dữ liệu chưa có sẵn, được thu thập lần đầu, do chính người nghiên cứu thu thập Trong thực tế, khi dữ liệu thứ cấp không đáp ứng được yêu cầu nghiên cứu, hoặc không tìm được dữ liệu thứ cấp phù hợp thì các nhà nghiên cứu phải tiến hành thu thập dữ liệu sơ cấp
Trang 4Các phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp sau:
Phương pháp điều tra trực tiếp: Đây là phương pháp thu thập dữ liệu trực tiếp qua các đối tượng nghiên cứu Phương pháp này được thực hiện bằng một số hình thức như phỏng vấn trực tiếp, phỏng vấn qua điện thoại, trả lời bảng câu hỏi
Phương pháp quan sát: Phương pháp này được áp dụng khi đối tượng nghiên cứu không sẵn sàng cung cấp thông tin hoặc cố tình cung cấp thông tin không chính xác Lúc này người nghiên cứu phải dùng các giác quan hoặc máy móc để quan sát hành vi, thói quen của đối tượng nghiên cứu trong một khoảng thời gian cố định Từ đó phân tích kết quả
và có được dữ liệu
Phương pháp khảo sát trực tuyến: Với sự xuất hiện của Internet, các dữ liệu có thể thu thập bằng các khảo sát qua thư điện tử hay các Website Ưu điểm của phương pháp này
là thu thập dữ liệu rất nhanh với số lượng lớn, tiết kiệm chi phí hơn so với phương pháp thu thập truyền thống
Để chuẩn bị cho nghiên cứu chính thức, tác giả tiến hành nghiên cứu sơ bộ để làm cơ
sở đánh giá, điều chỉnh bảng câu hỏi khảo sát và xử lý một số vấn đề khác phát sinh Trong giai đoạn này, dữ liệu được thu thập bằng câu hỏi khảo sát Để thuận tiện tiếp cận đối tượng mục tiêu, tác giả tiến hành khảo sát trên trên Googles Docs với quy mô mẫu sơ bộ là 50, đối tượng là sinh viên năm cuối hệ đại học chính quy trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh
Thông qua khảo sát chính thức với bảng câu hỏi hoàn chỉnh và khảo sát từ sinh viên Tác giả đã khảo sát chính thức là 240 mẫu bằng cách khảo sát online thông qua google biểu mẫu, sau đó tác giả gửi qua facebook, zalo nhờ bạn bè khảo sát, và nhờ các bạn chia sẻ bài khảo sát Sau khi nhận lại các bảng câu hỏi khảo sát Tác giả thu thập được
240 bảng câu hỏi khảo sát Tuy nhiên khi kiểm tra lại các bảng câu hỏi khảo sát thì tác giả đã loại 21 bảng khảo sát vì không hợp lệ Kết quả sau khi kiểm tra lại các câu trả lời, có 219 câu trả lời hợp lệ đưa vào xử lý và phân tích
Trang 5Với phần mềm SPSS 20, thực hiện phân tích dữ liệu thông qua các công cụ như thống
kê mô tả, kiểm định độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá, hồi quy và phân tích ANOVA Quá trình xử lý số liệu được thực hiện trên phần mềm SPPS 20
3.3 Xây dựng thang đo
3.3.1 Thiết kế thang đo
Nhằm mã hóa cho các biến trong nghiên cứu, thang đo là công cụ thích hợp để thuận lợi trong việc xử lý dữ liệu, phục vụ cho việc phân tích định lượng các vấn đề nghiên cứu Quá trình xây dựng thang đo các biến, được nghiên cứu dựa trên những lý thuyết
cơ bản và thang đo của các nghiên cứu trước, sau đó chỉnh sửa phù hợp với mục đích
và đối tượng nghiên cứu Ngoại trừ phần nhân khẩu học, các biến trong bảng câu hỏi được đo lường bằng thang đo Likert trên thang điểm 5 để xác định câu trả lời
Nghiên cứu sử dụng thang đo Likert 5 mức độ, đây là một trong những hình thức đo lường được sử dụng phổ biến nhất trong nghiên cứu định lượng do Rennis Likert (1932) giới thiệu Ông đã đưa ra loại thang đo 5 mức độ phổ biến từ 1-5 để tìm hiểu mức độ đánh giá của người trả lời theo: 1- Hoàn toàn không đồng ý, 2- Không đồng ý, 3- Bình thường, 4- Đồng ý, 5- Hoàn toàn đồng ý
3.3.2 Diễn đạt và mã hóa thang đo
3.3.2.1 Thang đo “Nhận thức hữu ích”
Nhận thức sự hữu ích đề cập đến những lợi ích của người sử dụng có được khi sử dụng dịch vụ ứng dụng Baemin Thông qua việc tham khảo từ các nghiên cứu đi trước, Nguyễn Thu Hà , Hoàng Đàm Lương Thuý (2020), Vũ Văn Điệp và ctg (2019), Phạm Thị Minh Lý và Bùi Ngọc Tuấn Anh (2012), Nguyễn Đình Yến Oanh và ctg (2016), Lê Thị Bích Tuyền (2020), tác giả đã đưa ra 7 biến quan sát, kí hiệu: HI1,HI2, HI3, HI4, Bảng 3 1: Thang đo thành phần Nhận thức hữu ích
HI1 Sử dụng dịch vụ Baemin giúp tôi tiết kiệm thời gian
HI2 Dịch vụ Baemin có thể sử dụng bất kỳ lúc nào
Trang 6Nguồn: Tác giả tự tổng hợp 3.3.2.2 Thang đo “Nhận thức dễ sử dụng”
Được phát triển từ thang đo của Davis (1985), Davis và ctg (1989), Vũ Văn Điệp và ctg (2019), Phạm Thị Minh Lý và Bùi Ngọc Tuấn Anh (2012), Nguyễn Đình Yến Oanh và ctg (2016)
Bảng 3 2: Thang đo thành phần Nhận thức dễ sử dụng
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp 3.3.2.3 Thang đo “Ảnh hưởng của xã hội”
Được phát triển từ thang đo Ảnh hưởng xã hội Phạm Thị Ngọc Diễm (2020), Nguyễn Đình Yến Oanh và ctg (2016), Nguyễn Thu Hà , Hoàng Đàm Lương Thuý.Thang đo thành phần Ảnh hưởng xã hội gồm 4 biến quan sát sau:
Bảng 3 3: Thang đo thành phần Ảnh hưởng của xã hội
HI3 Dịch vụ Baemin có thể sử dụng bất cứ nơi đâu
HI4 Tôi thấy rằng ứng dụng Baemin có nhiều ưu đãi hấp dẫn
DSD1 Tôi tin rằng tôi có thể dễ dàng học cách sử dụng dịch vụ Baemin
DSD2 Tôi tin rằng tôi có thể nhanh chóng sử dụng thành thạo các dịch vụ
Baemin
DSD3 Tôi tin rằng các chức năng trong dịch vụ Baemin thì dễ hiểu và rõ ràng DSD4 Giao diện hoàn toàn bằng tiếng Việt giúp tôi dễ dàng sử dụng
AHXH1 Người thân trong gia đình khuyến khích tôi sử dụng ứng dụng Baemin AHXH2 Bạn bè, đồng nghiệp khuyên tôi sử dụng ứng dụng Baemin
AHXH3 Các phương tiện truyền thông ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng
Baemin của tôi
Trang 7Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
AHXH4 Do mức độ nghiêm trọng của dịch bệnh Covid-19 nên tôi chủ động sử
dụng hình thức mua sắm trực tuyến
Trang 83.3.2.4 Thang đo “Sự tin cậy”
Được phát triển từ thang đo sự tin cậy Phạm Thị Ngọc Diễm (2020), Nguyễn Thị Kim Vân và ctg (2013),
Bảng 3 4: Thang đo thành phần Sự tin cậy
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp 3.3.2.5 Thang đo “Thông tin
Trong nghiên cứu này “Thông tin ” được dựa theo thang đo nghiên cứu của tác giả Ali Abdallah Alawan (2020) và tổng hợp ý kiến thầy hướng dẫn gồm 5 biến quan sát ký hiệu từ TT1 đến TT5:
Bảng 3 5: Thang đo thành phần Thông tin
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
TC1 Tôi cảm thấy ứng dụng Baemin thương hiệu đem lại sự tin cậy
TC2 Tôi có lòng tin vào khả năng thanh toán, giao dịch an toàn
TC3 Tôi có lòng tin vào khả năng thanh toán, giao dịch chính xác
TC4 Tôi thấy rằng ngày càng nhiều nhà hàng, đối tác liên kết với Baemin
TT1 Thông tin giúp tôi lựa chọn sản phẩm đa dạng
TT2 Kiểu dáng sản phẩm online không giống hình ảnh
TT3 Chất lượng sản phẩm online không giống mô tả
TT4 Thông tin thuận lợi so sánh về giá cả sản phẩm
TT5 Thông tin giúp tối lựa chọn sản phẩm chất lượng
Trang 93.3.2.6 Thang đo “Ý định sử dụng”
Thang đo ý định sử dụng ứng dụng Baemin được phát triển từ Phạm Thị Ngọc Diễm (2020), Phạm Thị Minh Lý và Bùi Ngọc Tuấn Anh (2012) và được dựa theo hướng dẫn của thầy Bùi Văn Quang (2021)
Bảng 3 6: Thang đo yếu tố Ý định sử dụng
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
3.4 Phương pháp lấy mẫu
Mẫu là tập hợp nhỏ những phần tử lấy ra từ một tổng thể lớn, người ta sẽ nghiên cứu những mẫu đó để tìm ra các đặc trưng của mẫu Các đặc trưng mẫu được sử dụng để suy rộng ra các đặc trưng chung của tổng thể do nó làm đại diện Chọn mẫu là một phần
tử của một tổng thể để nghiên cứu và từ đó có thể rút ra các kết luận về chính tổng thể
đó
Theo Hair và cộng sự (2014), kích thước mẫu tối thiểu để sử dụng EFA là 50, tốt hơn
là từ 100 trở lên Tỷ lệ số quan sát trên một biến phân tích là 5:1 hoặc 10:1 Tác giả lựa
chọn công thức lấy mẫu theo EFA với tỉ lệ 10:1
N = 10 * Số biến đo lường tham gia EFA
Áp dụng đối với bài nghiên cứu của tác giả Trong bài nghiên cứu của tác giả có 24 câu hỏi sử dụng thang đo Likert 5 mức độ (tương ứng với 24 biến quan sát thuộc các nhân
tố khác nhau), 24 câu này được sử dụng để phân tích trong một lần EFA Áp dụng tỉ lệ 10:1, cỡ mẫu tối thiểu sẽ là: 10 x 24= 240 mẫu
Sau khi nhận lại các bảng câu hỏi khảo sát Tác giả thu thập được 240 bảng câu hỏi khảo sát Tuy nhiên khi kiểm tra lại các bảng câu hỏi khảo sát thì tác giả đã loại 21 bảng
YĐ1 Tôi sẽ sử dụng ứng dụng Baemin trong tương lai
YĐ2 Tôi nghĩ rằng mình sẽ thường xuyên sử dụng ứng dụng Baemin YĐ3 Tôi sẽ giới thiệu cho bạn bè, người thân sử dụng ứng dụng Baemin
Trang 10khảo sát vì không hợp lệ Kết quả sau khi kiểm tra lại các câu trả lời, có 219 câu trả lời hợp lệ đưa vào xử lý và phân tích
3.5 Phương pháp phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập được bảng câu hỏi trả lời, tác giả tiến hành lọc bảng câu hỏi, làm sạch
dữ liệu, mã hóa những thông tin cần thiết trong bảng câu hỏi, nhập liệu và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20 Tiếp theo, dữ liệu đã được làm sạch và nhập vào phần mềm sẽ được phân tích theo các bước sau:
Phân tích thống kê mô tả
Thống kê mô tả là phương pháp mô tả dữ liệu bằng các phép tính và các chỉ số thống
kê thông thường như số trung bình, số trung vị, phương sai, độ lệch chuẩn… Các bảng khảo sát thu thập thông tin của khách hàng được tiến hành lập bảng tần số để mô tả mẫu thu thập theo các thuộc tính: giới tính, năm học,… của khách hàng
Đánh giá độ tin cậy thang đo
Việc đánh giá độ tin cậy của thang đo được thực hiện bằng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA thông qua phần mềm xử lý SPSS 20 để sàng lọc, loại bỏ các biến quan sát không đáp ứng tiêu chuẩn độ tin cậy (biến rác) 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 thông qua hệ số Cronbach’s Alpha Theo nhiều nhà nghiên cứu (Nunally,1978; Peterson, 1994; Slater, 1995) đề nghị hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể chấp nhận được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu Tuy nhiên, theo Nunnally và cộng sự (1994), hệ số Cronbach’s Alpha không cho biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại Bởi vậy, bên cạnh hệ số Cronbach’s Alpha, người ta còn sử dụng hệ số tương quan biến tổng (iterm-total correlation) và những biến nào có tương quan biến tổng < 0,3 sẽ bị loại bỏ (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Trang 11Đối với bài nghiên cứu này, các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn hoặc bằng 0,3 thì biến đó đạt yêu cầu và Cronbach’s Alpha lớn hơn hoặc bằng 0,6 thì thang đó có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng phổ biến để đánh giá giá trị thang đo (tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt) hay rút gọn một tập biến Trong nghiên cứu này, phân tích nhân tố được ứng dụng để tóm tắt tập các biến quan sát vào một số nhân tố nhất định đo lường các thuộc tính của các khái niệm nghiên cứu Tiêu chuẩn áp dụng và chọn biến đối với phân tích nhân tố khám phá EFA bao gồm: Hệ số KMO phải nằm trong đoạn từ [0,5;1]; Kiểm định Barlett có sig phải nhỏ hơn 0,5 (sig<0,5); Tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50% (>=50%)
Phương pháp kiểm định phương sai ANOVA và kiểm định trung bình T-test
Ở kiểm định này nhằm kiểm định sự khác biệt giữa các biến định tính với biến định lượng, ví dụ như có sự khác biệt về ý định sử dụng ví điện tử momo với các đối tượng (giới tính, độ tuổi, mức thu nhập…) hay không Nếu như biến định tính chỉ có hai giá trị thì chúng ta dùng T-Test để kiểm tra, có ba giá trị trở lên thì dùng ANOVA
Phân tích phương sai ANOVA (Analysis Of Variance) là phương pháp so sánh giá trị trung bình của 3 nhóm trở lên Có hai kỹ thuật phân tích phương sai: ANOVA một yếu
tố (một biến yếu tố để phân loại các quan sát thành các nhóm khác nhau) và ANOVA nhiều yếu tố (hai hay nhiều biến để phân loại)
Tùy nghiên cứu mà thực hiện phương pháp phân tích phương sai một yếu tố hay hai yếu
tố Kiểm định ANOVA gồm kiểm định độ đồng nhất giữa phương sai của các nhóm nhân tố có mức ý nghĩa Sig > 0.05 Trong bảng Test of Homogeneity of Variances nếu Sig <0.05 có nghĩa là không có sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm và ngược lại Bảng ANOVA nếu Sig < 0.05 chứng tỏ có sự khác biệt về giá trị trung bình giữa các nhóm trong biến định tính và ngược lại
Trong bài nghiên cứu, tác giả sử dụng phương pháp phân tích ANOVA một chiều (one-way-Anova) với biến phụ thuộc Y Phân tích phương sai một yếu tố dùng để kiểm định
