BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƢỚC VIỆT NAM TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH —o0o— NGUYỄN THỊ THẢO NHI CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG ỨNG DỤNG HẸN HÕ CỦA ĐỘ TUỔI GEN[.]
GIỚI THIỆU TỔNG QUÁT
Tính cấp thiết của đề tài
Dưới sự phát triển của công nghệ trong kỷ nguyên số 4.0, văn hóa hẹn hò đã có những bước chuyển mình rõ rệt, với các ứng dụng hẹn hò ngày càng phổ biến và được sử dụng rộng rãi Những cuộc gặp gỡ và ghép đôi không còn chỉ dựa vào các dịp tình cờ hay mối quan hệ xã hội truyền thống, mà đã chuyển sang hình thức kết nối trực tuyến tiện lợi hơn nhiều Theo thống kê của Deciện hò trực tuyến.sion Lab, khoảng 65% người Việt Nam hiện sử dụng ít nhất một ứng dụng hẹn hò, trong đó có gần 30% người dùng thường xuyên hàng ngày Ông Cindy Deng, Giám đốc điều hành App Annie tại khu vực châu Á – Thái Bình Dương, nhận định rằng các ứng dụng hẹn hò đã gần như thay thế mô hình hẹn hò truyền thống để trở thành phương tiện chính trong việc tìm kiếm ý trung nhân (N.Phong, 2022).
Dữ liệu đến năm 2020 cho thấy khoảng 270 triệu người trưởng thành trên toàn cầu đã sử dụng các ứng dụng hẹn hò, gấp đôi so với 5 năm trước, phản ánh sự tăng trưởng vượt bậc của ngành công nghiệp này Tại Mỹ, gần 39% các cặp đôi năm 2019 gặp nhau qua mạng xã hội và ứng dụng hẹn hò, với xu hướng tiếp tục gia tăng khi số lượng người thuộc thế hệ Gen Z tham gia ngày càng đông đảo Dự báo, thị trường ứng dụng hẹn hò toàn cầu sẽ đạt trị giá hơn 8,4 tỷ USD vào năm 2024, cho thấy tiềm năng phát triển mạnh mẽ Nhà phân tích Nazmul Islam của eMarketer dự đoán tốc độ tăng trưởng người dùng tại Mỹ sẽ chậm lại, chỉ tăng 2,3% vào năm 2022, đạt khoảng 28 triệu người dùng mới Tuy nhiên, doanh thu ngành vẫn tiếp tục tăng trưởng, với tổng chi tiêu của người tiêu dùng cho 10 ứng dụng hẹn hò hàng đầu tại Mỹ từ tháng 2 năm 2018 đến tháng 2 năm 2019 ghi nhận mức tăng đáng kể, phản ánh sức hút ngày càng lớn của các nền tảng này.
679 triệu đô la Tinder đã tăng doanh thu lên 62% trong giai đoạn này với 367 triệu đô la dẫn đầu ngành, trong khi Bumble tăng 135% lên 117 triệu đô la
Trong giai đoạn dịch Covid-19 diễn biến phức tạp tại Việt Nam, đặc biệt là trong thời gian giãn cách xã hội, người dùng có xu hướng tải nhiều ứng dụng hẹn hò trực tuyến như Tinder, Bumble và Badoo Báo cáo từ một công ty truyền thông tại Việt Nam cho biết khoảng 51% người dùng thuộc thế hệ Gen Z đã sử dụng các nền tảng hẹn hò trực tuyến từ tháng 6/2020 đến tháng 6/2021, giúp họ gặp gỡ người mới và duy trì kết nối trong thời gian dịch bệnh Thống kê của Google Trends cũng cho thấy lượng tìm kiếm về Tinder tăng gấp rưỡi trong đầu tháng 6 so với thời điểm trước đó Hiện tại, Tinder là ứng dụng hẹn hò phổ biến thứ hai trong danh mục Lối sống trên App Store và Play Store, đồng thời đạt doanh thu cao nhất trong phân khúc này trên kho ứng dụng Android.
Theo thống kê của Tinder, Gen Z (sinh từ giữa thập niên 1990 đến đầu thập niên 2010, dưới 25 tuổi) chiếm khoảng 50% số người dùng ứng dụng hẹn hò, phản ánh xu hướng sử dụng công nghệ và Internet trong giới trẻ hiện nay Thế hệ này chiếm khoảng 15% dân số Việt Nam và luôn quan tâm đến các xu hướng mới, bắt kịp với các nền tảng hẹn hò trực tuyến, tạo nên một thị trường tiềm năng và phát triển không ngừng Tuy nhiên, để tối ưu hóa hoạt động kinh doanh trong ngành này, cần nghiên cứu rõ hơn các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò của Gen Z thông qua các nghiên cứu thực nghiệm.
Trong bối cảnh ngày nay, các đề tài nghiên cứu về ứng dụng hẹn hò ngày càng phổ biến, nhưng vẫn chưa chú trọng nhiều đến nhóm đối tượng là Gen Z Các nghiên cứu trước đây chưa đầy đủ khám phá các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò của giới trẻ thế hệ Z Chính vì vậy, tác giả mong muốn thực hiện một bài nghiên cứu mới nhằm làm rõ các yếu tố này, góp phần mở rộng kiến thức về hành vi sử dụng ứng dụng hẹn hò của nhóm đối tượng này.
Dựa trên những cơ sở đã phân tích, tôi đã chọn đề tài "Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò của thế hệ Gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh" làm đề tài khóa luận tốt nghiệp của mình Chủ đề này nhằm khảo sát các yếu tố tác động đến hành vi của giới trẻ trong việc lựa chọn sử dụng các ứng dụng hẹn hò, góp phần làm rõ xu hướng và thói quen của thế hệ mới tại thành phố lớn Việc nghiên cứu này không chỉ giúp hiểu rõ yếu tố môi trường, tâm lý và xã hội ảnh hưởng đến quyết định của Gen Z mà còn mang lại những kiến thức hữu ích cho các nhà phát triển ứng dụng và nhà hoạch định chiến lược marketing.
Mục tiêu của đề tài
Tác giả bắt đầu bằng việc xác định các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò của nhóm tuổi Gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh Tiếp theo, tác giả đánh giá mức độ tác động của từng yếu tố đó nhằm hiểu rõ hơn về hành vi của người dùng trong nhóm này Cuối cùng, bài viết đề xuất các giải pháp đa dạng nhằm giúp các ứng dụng hẹn hò thực hiện chiến lược hiệu quả hơn, từ đó nâng cao tỷ lệ sử dụng của nhóm tuổi trẻ này tại thành phố.
Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò của độ tuổi gen Z tại TPHCM?
Mức độ tác động của các nhân tố đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò như thế nào?
Các các ứng dụng hẹn hò có thể cải thiện và thu hút nhiều người sử dụng ứng dụng hẹn hò hơn bằng cách nào?
1.4 Đối tƣợng, phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của đề tài là các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò của độ tuổi Gen Z tại Thành Phố Hồ Chí Minh
Phạm vi nghiên cứu Thế hệ Gen Z (Những người sinh ra từ năm 1997 đến năm
2012) tại Thành Phố Hồ Chí Minh
Nghiên cứu này kết hợp phương pháp định tính và định lượng, trong đó phương pháp định lượng đóng vai trò chính Để phân tích dữ liệu, đề tài sử dụng sáu phương pháp: thống kê mô tả để trình bày dữ liệu rõ ràng, kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha để đảm bảo tính chính xác, và phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) nhằm xác định các yếu tố cấu thành Các phương pháp này giúp đảm bảo tính khách quan và độ chính xác của kết quả nghiên cứu.
Phân tích yếu tố khám phá (EFA) được sử dụng để kiểm định giá trị hội tụ, giá trị phân biệt và phương sai trích của các thang đo, đảm bảo tính chính xác và phù hợp của công cụ đo lường Phân tích tương quan Pearson giúp xác định mối liên hệ giữa các biến nghiên cứu, hỗ trợ trong việc đánh giá tính hợp lý của mô hình Ngoài ra, phân tích hồi quy đa biến được áp dụng để xác định ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc, góp phần làm rõ các yếu tố tác động Cuối cùng, kiểm định sự khác biệt đặc điểm mẫu giúp xác định xem các nhóm đối tượng có đặc điểm khác biệt đáng kể hay không, từ đó nâng cao tính khách quan và chính xác của nghiên cứu.
1.6 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
Bài nghiên cứu nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò của giới trẻ Việt Nam Kết quả giúp đề xuất các giải pháp phù hợp với thực tế địa phương, nhằm thúc đẩy sự phát triển của các ứng dụng hẹn hò và thu hút nhiều người dùng tiềm năng hơn Nghiên cứu giúp các nhà phát triển hiểu rõ hơn về các yếu tố quyết định hành vi của giới trẻ Việt Nam trong việc chọn lựa ứng dụng hẹn hò Đồng thời, các đề xuất từ nghiên cứu góp phần tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và mở rộng thị trường trong lĩnh vực hẹn hò trực tuyến tại Việt Nam.
1.7 Bố cục của khóa luận
Các nội dung trong bài nghiên cứu được tác giả trình bày cụ thể thông qua 5 chương chính:
Chương 1: Giới thiệu tổng quát về đề tài
Nghiên cứu này tập trung vào việc xác định tính cấp thiết của đề tài nhằm đáp ứng các yêu cầu thực tiễn hiện tại Mục tiêu chính của nghiên cứu là làm rõ các vấn đề liên quan và đề xuất các giải pháp khả thi để nâng cao hiệu quả Câu hỏi nghiên cứu được đặt ra nhằm hướng tới việc giải đáp các thách thức chính, đồng thời xác định đối tượng và phạm vi nghiên cứu rõ ràng để đảm bảo tính chính xác và phù hợp Phương pháp nghiên cứu sử dụng các kỹ thuật phù hợp nhằm thu thập và phân tích dữ liệu một cách khoa học, giúp đảm bảo tính logic và khách quan của kết quả Đặc biệt, đề tài có ý nghĩa khoa học và thực tiễn sâu sắc, góp phần nâng cao kiến thức chuyên ngành và mang lại lợi ích thực tế cho cộng đồng.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết
Ứng dụng hẹn hò đã trở thành phần quan trọng trong đời sống hiện đại, với lịch sử phát triển phong phú và nhiều ưu điểm như kết nối nhanh chóng và tiện lợi, nhưng cũng tồn tại nhược điểm như vấn đề về độ tin cậy và mất an toàn thông tin Quyết định sử dụng các ứng dụng này đặc biệt ảnh hưởng đến thế hệ Gen Z, những người tiêu dùng trẻ và am hiểu công nghệ Các mô hình lý thuyết như Thuyết hành vi có kế hoạch TPB, Mô hình đổi mới IDT và Lý thuyết hành động hợp lý TRA giúp phân tích hành vi người dùng trong việc chọn lựa và sử dụng ứng dụng hẹn hò Tổng quan các nghiên cứu liên quan cung cấp nền tảng vững chắc để lựa chọn mô hình nghiên cứu phù hợp nhằm đảm bảo tính khả thi và hiệu quả của đề tài.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Trình bày chi tiết quy trình nghiên cứu và phương pháp thu nhập và phương pháp phân tích dữ liệu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu được trình bày rõ ràng, bắt đầu bằng mô tả đặc điểm mẫu nghiên cứu nhằm cung cấp cái nhìn tổng quan về đối tượng khảo sát Tiếp theo, phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha cho thấy các thước đo đều có độ tin cậy cao, đảm bảo tính chính xác của dữ liệu Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) giúp xác định các nhóm yếu tố cốt lõi cấu thành thang đo, góp phần nâng cao tính hợp lý của mô hình nghiên cứu Ngoài ra, phân tích hồi quy đa biến thể hiện mối quan hệ giữa các biến độc lập và phụ thuộc, từ đó đưa ra các giả thuyết nghiên cứu phù hợp Cuối cùng, kiểm định đặc điểm mẫu đảm bảo tính hợp lệ của dữ liệu, giúp củng cố độ chính xác và khả năng áp dụng của các kết quả trong thực tiễn.
Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị
Trong chương này, tác giả phân tích khái quát về tính cấp thiết và tầm quan trọng của đề tài nghiên cứu Tác giả đã xác định rõ các mục tiêu nghiên cứu, ý nghĩa của đề tài, các câu hỏi nghiên cứu và phương pháp tiếp cận tổng quát Thông qua chương 1, bài viết tạo nên định hướng rõ ràng cho các chương tiếp theo, giúp xác định các vấn đề cần giải quyết để đạt được mục đích của nghiên cứu.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Các khái niệm liên quan
2.1.1 Lịch sử hình thành và phát triển của ứng dụng hẹn hò
Sự ra đời của máy tính cá nhân vào cuối những năm 1980 đã mở ra cơ hội truy cập Internet rộng rãi đến các trang web hẹn hò thương mại Từ khi hẹn hò trực tuyến chính thống xuất hiện vào những năm 1990, ngành công nghiệp này đã phát triển thành các danh mục kinh doanh mới nhằm phân biệt các hình thức sử dụng và ứng dụng, bao gồm các trang web quảng cáo cá nhân trực tuyến, các nền tảng phù hợp dựa trên thuật toán, và các ứng dụng hẹn hò trên điện thoại thông minh (Finkel và cộng sự, 2012).
Match.com là một trong những ứng dụng hẹn hò đầu tiên trên thế giới, ra đời vào năm 1995 và nhanh chóng trở nên nổi tiếng nhờ được giới thiệu trên tạp chí Wired Năm 1999, IAC (InterActiveCorp) mua lại Match.com và đến năm 2014 chuyển đổi thành Match Group, công ty quản lý các thương hiệu hẹn hò của họ Ứng dụng này đã nhanh chóng thâm nhập vào các thị trường quốc tế như Anh, Úc và Canada, với hơn 24 quốc gia sử dụng vào năm 2018 Thế hệ thứ hai của các ứng dụng hẹn hò bắt đầu từ năm 2000 với sự xuất hiện của eHarmony, giới thiệu khái niệm đối sánh dựa trên thuật toán khoa học, yêu cầu người dùng cung cấp dữ liệu cá nhân để xác định các kết quả phù hợp dựa trên phân tích dữ liệu của các nhà khoa học xã hội Đến thế hệ thứ ba, các ứng dụng như Tinder ra đời dưới dạng di động, cho phép người dùng duyệt hồ sơ cá nhân một cách tự chọn và tiện lợi.
Hợp tác với các đối tác tiềm năng từ dân số chung trong khu vực lân cận có thể được thực hiện dựa trên phần mềm dựa trên vị trí (Finkel, et al., 2012) Thể loại hẹn hò trực tuyến bắt đầu phát triển vào khoảng năm 2008, ngay sau khi Apple giới thiệu App Store cho các thiết bị di động iPhone Các trang web hẹn hò tự chọn ngày càng phổ biến, mở rộng kết nối với các mạng xã hội lớn như Facebook, góp phần thúc đẩy xu hướng hẹn hò trực tuyến rộng rãi (Finkel và cộng sự, 2012).
2.1.2 Khái niệm về ứng dụng hẹn hò
Phần mềm ứng dụng là các chương trình giúp thiết bị điện tử thực hiện các tác vụ cụ thể mà người dùng mong muốn, khác với phần mềm hệ thống tích hợp chức năng chung nhưng không trực tiếp phục vụ nhu cầu riêng Các loại phần mềm ứng dụng gồm tiện ích và công cụ, trong đó ứng dụng hẹn hò là các phần mềm kết nối mọi người gần nhau hơn, cho phép người dùng tìm kiếm đối tượng dựa trên giới tính, tuổi, khoảng cách địa lý, màu da hoặc tầng lớp xã hội.
Ứng dụng hẹn hò được định nghĩa là phần mềm thiết kế để kết nối những người quan tâm đến tình cảm, tình dục hoặc tình bạn, giúp tạo dựng các mối quan hệ dễ dàng, nhanh chóng và thân mật hơn so với các phương pháp truyền thống (Treena Orchard) Theo Hancock, Toma và Ellison, các ứng dụng hẹn hò trực tuyến là nền tảng nơi người dùng tạo hồ sơ và liên hệ với người khác thông qua dịch vụ trực tuyến, cho phép họ kiểm soát các khía cạnh thể hiện của bản thân phù hợp với đối tượng tiềm năng (Hance, Blackhart và Dew) Nghiên cứu chỉ ra rằng, các mối quan hệ hình thành qua internet thường có xu hướng vượt trội về mức độ sâu sắc so với các mối quan hệ phát triển qua phương tiện truyền thống, góp phần làm tăng mức độ phổ biến của các trang và ứng dụng hẹn hò trực tuyến ngày càng rộng rãi.
Các nền tảng hẹn hò trực tuyến có khả năng thúc đẩy hạnh phúc cá nhân và giảm thiểu đau khổ do các mối quan hệ xa cách hoặc tan rã gây ra (Amato & DeBoer, 2001) Chúng giúp kết nối con người dễ dàng hơn, tiết kiệm chi phí liên quan đến việc duy trì các mối quan hệ truyền thống Nhờ đó, các nền tảng này đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện chất lượng cuộc sống và giảm stress liên quan đến các vấn đề về tình cảm.
Nghiên cứu của Finkel, Eastwick, Karney, Reis và Sprecher (2012) chỉ ra rằng ba yếu tố giúp hẹn hò trực tuyến mang lại kết quả tốt hơn so với hẹn hò ngoại tuyến là phạm vi tiếp cận rộng, phương thức giao tiếp đa dạng và hệ thống đối sánh hiệu quả Với quy mô truy cập lớn, Internet tạo điều kiện cho người dùng kết nối với nhiều đối tác tiềm năng hơn so với các phương tiện truyền thống như gia đình hoặc bạn bè giới thiệu Ngoài ra, các nền tảng hẹn hò trực tuyến cho phép người dùng tìm hiểu kỹ hơn về đối tác thông qua việc kết nối với các mạng xã hội như Facebook, Instagram hoặc Spotify Về phương diện giao tiếp, hẹn hò trực tuyến mở ra nhiều cơ hội để mọi người trò chuyện và xây dựng mối quan hệ trước khi gặp mặt trực tiếp, qua các hình thức như nhắn tin, tin nhắn thoại, cuộc gọi video hoặc gọi thoại.
2.1.3 Ƣu điểm và hạn chế của ứng dụng hẹn hò
Sự phát triển của công nghệ và Internet đã tạo cơ hội cho các ứng dụng hẹn hò như Tinder, Bumble, Badoo, Facebook Dating và Match ngày càng phổ biến, giúp người dùng dễ dàng tạo hồ sơ ngắn gọn với ảnh và sở thích để tìm kiếm đối tác tiềm năng Các ứng dụng này tiết kiệm thời gian và công sức so với phương thức tìm kiếm truyền thống, chỉ cần quẹt trái/phải để lựa chọn người phù hợp Theo Julie Spira, chuyên gia hẹn hò mạng, sự gia tăng sử dụng điện thoại thông minh đã thúc đẩy mạnh mẽ sự phát triển của các ứng dụng hẹn hò Tuy nhiên, bên cạnh những lợi ích, các ứng dụng này cũng tồn tại những nhược điểm đã được phân tích rõ ràng.
Hình 1: Ƣu điểm và hạn chế của ứng dụng hẹn hò Ƣu điểm Hạn chế
● Không có khoảng cách về địa lý và nền văn hóa
● Tiết kiệm thời gian và công sức trong quá trình tìm hiểu đối phương
● Có nhiều sự lựa chọn về đối tượng hẹn hò theo giới tính, độ tuổi, ngoại hình
● Dễ sử dụng, không ngừng đổi mới và phát triển để phù hợp với nhu cầu của người dùng
● Giải quyết được nhu cầu về sự cô đơn hay vấn đề tình dụng cho người dùng có nhu cầu
● Dễ bị lừa khi nhiều người dùng đã có gia đình hoặc người yêu nhưng vẫn lên ứng dụng hẹn hò tìm đối tượng mới
● Thông tin người dùng có thể bị giả mạo để lừa gạt
● Người dùng thiếu trung thực khi cập nhập thông tin như độ tuổi, học vấn
Nguồn: Tác giả tổng hợp
2.1.4 Khái niệm về quyết định sử dụng
Theo Ajzen (1991), quyết định là yếu tố đánh giá khả năng thực hiện hành vi trong tương lai và tạo động lực thúc đẩy cá nhân sẵn sàng hành động Quyết định hành vi bị ảnh hưởng trực tiếp bởi thái độ, chuẩn mực xã hội và nhận thức kiểm soát hành vi, đóng vai trò trung gian trong quá trình hình thành hành vi Nghiên cứu về quyết định sử dụng cho thấy nó giúp dự đoán chính xác hơn hành vi sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ.
Theo Scheer (2004) cho rằng quyết định là một trạng thái tinh thần mang tính quyết đoán và có sức mạnh nhân quả rõ ràng Sự quyết tâm của cá nhân cùng với những cảm xúc như lo lắng hay háo hức đóng vai trò như những động lực thúc đẩy hành động Các đặc điểm nổi bật của quyết định bao gồm khả năng ảnh hưởng sâu sắc đến hành vi và kết quả của cá nhân trong các tình huống khác nhau.
Quyết định không có các đặc điểm thời gian như trạng thái tinh thần, bởi vì chúng không chia sẻ sự phụ thuộc vào bối cảnh, điều khiến chúng gây tò mò Các trạng thái tinh thần hoạt động dựa trên mối quan hệ nhân quả, do đó, một người không thể cam kết thực hiện một quá trình hành động như khi hứa, ký hợp đồng hoặc thỏa thuận.
2.1.5 Khái niệm về thế hệ gen Z
Thế hệ Gen Z, sinh từ năm 1995 đến 2012, là nhóm nhân khẩu học phổ biến nhất hiện nay, nổi bật vì tiếp xúc trực tiếp với internet và công nghệ từ khi còn nhỏ Các thành viên trẻ tuổi của nhóm đã sử dụng máy tính bảng từ nhỏ và không thể tưởng tượng một thế giới không có điện thoại thông minh Đến năm 2015, có tới 77% nhóm tuổi từ 12 đến 17 tại Hoa Kỳ sở hữu điện thoại di động của Apple hoặc Android, cho thấy mức độ phổ biến của thiết bị di động trong đời sống của họ Nhắn tin và tương tác trên mạng xã hội là phương thức giao tiếp ưa thích của nhóm này, phản ánh xu hướng digital trong truyền thông của thế hệ trẻ.
Thế hệ Gen Z, với hơn hai tỷ cá nhân, là nhóm dân số lớn nhất mọi thời đại, mang lại cơ hội lớn cho các nhà bán lẻ, nhưng cũng đặt ra nhiều thách thức trong việc nắm bắt sức mạnh chi tiêu ngày càng tăng của họ Các nhà bán lẻ gặp khó khăn trong việc theo kịp tốc độ các xu hướng mới trên mạng xã hội, tác động đến cách mua sắm của thế hệ này Mặc dù thành viên của Gen Z còn trẻ tuổi, họ đã sẵn sàng cung cấp thông tin cá nhân cho nhà cung cấp, nhưng họ mong đợi sự minh bạch rõ ràng về cách dữ liệu của mình sẽ được sử dụng để xây dựng lòng tin và thúc đẩy mối quan hệ bền vững.
Các mô hình lý thuyết liên quan
2.2.1 Thuyết hành vi có kế hoạch -TPB
Thuyết hành vi có kế hoạch (Theory of Planned Behaviour - TPB) (Ajzen Fishbein,
Lý thuyết hành động hợp lý (1975) là sự phát triển cải tiến nhằm khắc phục những hạn chế của các lý thuyết trước đó, cho rằng hành vi con người hoàn toàn do kiểm soát của lý trí Đặc biệt, Ajzen đã mở rộng lý thuyết này từ năm 1991 bằng cách đề xuất yếu tố kiểm soát hành vi nhận thức, làm rõ hơn các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định hành vi của con người.
Perceived Behavioral Control (Kiểm soát hành vi nhận thức) đề cập đến các yếu tố như hành vi, tiêu chuẩn, niềm tin được kiểm soát, cũng như thái độ và chuẩn mực xã hội nhằm giải thích các quyết định hành vi của cá nhân Nhận thức về kiểm soát hành vi phản ánh mức độ dễ dàng hoặc khó khăn trong việc thực hiện hành vi, cũng như khả năng bị kiểm soát hoặc hạn chế trong quá trình thực hiện đó (Ajzen, 1991) Hiểu rõ về kiểm soát hành vi nhận thức giúp dự đoán chính xác hành vi của người tiêu dùng và xây dựng các chiến lược marketing hiệu quả.
Theo mô hình TPB, động cơ hay quyết định là nhân tố then chốt thúc đẩy hành vi tiêu dùng của người tiêu dùng, được hình thành bởi ba yếu tố cơ bản: thái độ, chuẩn chủ quan và kiểm soát hành vi nhận thức Việc dự đoán hành vi tiêu dùng phụ thuộc phần lớn vào khả năng kiểm soát các yếu tố nằm ngoài tầm kiểm soát của cá nhân, giúp mô hình xác định mối quan hệ giữa quyết định và hành vi Mô hình TPB có ưu điểm vượt trội trong việc dự đoán và giải thích hành vi của người tiêu dùng trong cùng một nội dung và bối cảnh nghiên cứu, nhờ bổ sung yếu tố kiểm soát hành vi cảm nhận để khắc phục hạn chế của mô hình TRA.
Mô hình TPB có một số hạn chế trong việc dự đoán hành vi, đặc biệt là ở các yếu tố quyết định như thái độ, chuẩn xã hội và kiểm soát hành vi cảm nhận, khi các yếu tố này không hoàn toàn phản ánh thực tế hành vi của người dùng Thứ hai, mô hình có thể gặp khó khăn trong việc dự đoán hành vi khi có khoảng cách giữa ý định và hành động thực tế, dẫn đến giảm độ chính xác trong dự báo hành vi người tiêu dùng.
Trong quá trình nghiên cứu, có thể mất một khoảng thời gian đáng kể giữa việc ra quyết định hành vi và việc thực hiện hành vi thực tế Các quyết định của cá nhân có thể thay đổi qua thời gian, gây ảnh hưởng đến độ chính xác của dự đoán hành vi Hạn chế thứ ba của mô hình TPB là việc dự đoán hành động dựa trên các tiêu chí cố định, nhưng thực tế, cá nhân không luôn luôn hành xử theo các tiêu chí đó do các yếu tố dễ thay đổi (Ajzen, 2011).
2.2.2 Lý thuyết lan tỏa đổi mới – IDT Được giới thiệu vào năm 1962, lý thuyết lan tỏa đổi mới (Innovation Diffusion Theory - IDT) đã được điều chỉnh bởi Rogers (1995) Lý thuyết lan tỏa đổi mới tập trung vào việc hiểu làm thế nào, tại sao và với tốc độ nào mà các ý tưởng và đổi mới công nghệ lan truyền trong một hệ thống xã hội (Rogers, 1962) Liên quan đến lý thuyết thay đổi, lý thuyết lan tỏa đổi mới có một cách tiếp cận khác để nghiên cứu những thay đổi Thay vì tập trung vào việc thuyết phục các cá nhân thay đổi, lý thuyết này xem thay đổi chủ yếu là về sự tiến hóa hoặc “tái tạo” các sản phẩm và hành vi để chúng trở nên phù hợp hơn với nhu cầu của các cá nhân và nhóm Trong sự lan tỏa của những đổi mới, không phải con người thay đổi mà là chính bản thân sản phẩm đổi mới Mặt khác, sự lan tỏa là quá trình mà sự đổi mới được truyền đạt thông qua các kênh nhất định theo thời gian giữa các thành viên của hệ thống xã hội (Rogers, 1995)
Quá trình chấp nhận sản phẩm mới của người tiêu dùng theo Rogers (1995) gồm năm giai đoạn: biết đến, quan tâm, đánh giá, dùng thử và chấp nhận Đầu tiên, người tiêu dùng nhận biết về sản phẩm mới nhưng còn thiếu thông tin Sau đó, họ bắt đầu quan tâm và tìm kiếm thông tin về những đổi mới của sản phẩm Khi đã có đủ thông tin, người tiêu dùng tiến hành đánh giá và xem xét có nên dùng thử sản phẩm hay không Việc dùng thử giúp họ đánh giá chất lượng và phù hợp của sản phẩm một cách kỹ càng hơn Cuối cùng, khi sản phẩm đáp ứng được mong đợi và mang lại sự hài lòng, người tiêu dùng sẽ quyết định sử dụng thường xuyên các sản phẩm đó.
Mô hình IDT mô tả bốn giai đoạn của sự chấp nhận công nghệ:
Giai đoạn thuyết phục là bước quan trọng trong quá trình xây dựng lòng tin về một sản phẩm hoặc dịch vụ mới Trong giai đoạn này, khách hàng chủ động tìm kiếm thông tin liên quan đến sản phẩm hoặc dịch vụ để hiểu rõ hơn về lợi ích và điểm nổi bật của chúng Việc xây dựng niềm tin vững chắc giúp tăng khả năng chuyển đổi khách hàng tiềm năng thành khách hàng thực sự, góp phần thúc đẩy doanh số hiệu quả.
(2) Giai đoạn thứ hai: Giai đoạn quyết định, người tiêu dùng sẽ tham gia vào các hoạt động dẫn đến việc chấp nhận sản phẩm mới
(3) Giai đoạn thứ ba: giai đoạn thực hiện, người tiêu dùng bắt đầu sử dụng sản phẩm, dịch vụ mới
Giai đoạn xác nhận là quá trình cá nhân xem xét lại quyết định sử dụng sản phẩm, dịch vụ mới dựa trên đánh giá các tác động tích cực và tiêu cực Trong giai đoạn này, người tiêu dùng cân nhắc kỹ lưỡng trước khi tiếp tục sử dụng hoặc từ chối sử dụng dịch vụ, đảm bảo quyết định phù hợp với nhu cầu và trải nghiệm cá nhân.
Như vậy, lý thuyết IDT có thể sử dụng để giải thích cho quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò
2.2.3 Lý thuyết hành động hợp lý - TRA
Lý thuyết hành động hợp lý của Fishbein và Ajzen (1975) là một trong những nền tảng nổi bật trong nghiên cứu tâm lý xã hội học và hành vi tiêu dùng Thuyết này giúp hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng và hành vi của người tiêu dùng Được coi là một trong những lý thuyết tiên phong, nó đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích các yếu tố tâm lý và nhận thức thúc đẩy hành vi tiêu dùng Các nghiên cứu của Puschel và cộng sự đã nhấn mạnh tầm quan trọng của lý thuyết hành động hợp lý trong việc nghiên cứu hành vi tiêu dùng hiện đại.
Theo lý thuyết hành động hợp lý (TRA), quyết định hành vi của khách hàng chịu ảnh hưởng chính từ hai yếu tố: thái độ của cá nhân và chuẩn mực chủ quan Thái độ của khách hàng được đo lường qua niềm tin của họ về các thuộc tính của sản phẩm, trong khi chuẩn mực chủ quan phản ánh nhận thức của cá nhân về áp lực từ các nhóm tham khảo xã hội Mục tiêu của TRA là dự đoán và hiểu rõ hành vi của cá nhân dựa trên các yếu tố này.
Ajzen và Fishbein (1980) nhấn mạnh rằng có một chuỗi nhân quả liên kết giữa niềm tin và hành vi, trong đó trải nghiệm cá nhân hình thành các niềm tin về hậu quả của hành vi và các chuẩn mực xã hội liên quan Những niềm tin này ảnh hưởng đến thái độ và các định mức chủ quan của cá nhân, từ đó quyết định hành vi cuối cùng Hiểu rõ mối liên hệ này giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định hành vi của con người.
14 ứng Chúng ta có thể hiểu được một hành vi bằng cách truy tìm các nhân tố quyết định của nó trở lại với niềm tin cơ bản”
Hình 3: Lý thuyết hành động hợp lý TRA
Tổng quan các nghiên cứu liên quan
2.3.1 Các nghiên cứu nước ngoài
Nghiên cứu của nhóm tác giả Syed Shah Alam và cộng sự (2018) cho thấy rằng lời nói, thái độ, nhận thức thích thú và cảm nhận về sự vui đùa là những yếu tố quyết định chính đến việc thanh niên quyết định sử dụng các trang web hẹn hò trực tuyến Phân tích dữ liệu dựa trên bảng câu hỏi tự quản lý và nhiều phương pháp hồi quy tuyến tính đã xác định rõ các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi của người dùng trẻ tuổi Kết quả nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của yếu tố tâm lý và trải nghiệm tích cực trong việc thúc đẩy thanh niên tham gia các nền tảng hẹn hò trực tuyến.
Nghiên cứu của Debarun Chakraborty (2019) về người dùng điện thoại thông minh tại Ấn Độ đã xác định các yếu tố chính thúc đẩy người dùng ứng dụng hẹn hò trực tuyến Kết quả cho thấy niềm vui là yếu tố ảnh hưởng mạnh nhất đến việc sử dụng các ứng dụng hẹn hò, trong khi đó, sự tin tưởng không có tác động đáng kể nào đến hành vi sử dụng.
Nghiên cứu của Cinu Wulan Ajeng Respati và Ilmi Amalia (2021) chỉ ra rằng các yếu tố như lòng tự trọng, thái độ tình dục dễ dãi và động cơ đều có tác động đáng kể đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò trực tuyến Kết quả cho thấy các yếu tố này chiếm tới 74,6% ảnh hưởng đến quyết định của người dùng.
Nghiên cứu của Belinda L Canta, Yolanda Jordaanb và Bianca Frost (2020) tập trung vào các yếu tố động cơ cá nhân và mối quan tâm về quyền riêng tư ảnh hưởng đến quyết định tiếp tục sử dụng ứng dụng hẹn hò trên di động của người dùng Kết quả phân tích cho thấy, quan hệ tình dục bình thường là yếu tố dự đoán chính khiến người dùng quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò, trong khi lo ngại về quyền riêng tư lại đóng vai trò như một yếu tố đệm trong quá trình này.
Nghiên cứu của Kishen Balan và cộng sự (2021) đề xuất một mô hình nghiên cứu nhằm kiểm tra các yếu tố tiền đề ảnh hưởng đến quyết định tiếp tục sử dụng các ứng dụng hẹn hò của người dùng Các nhà nghiên cứu tập trung vào mối liên hệ giữa sự hài lòng từ việc sử dụng ứng dụng hẹn hò, nhận thức về tính hữu ích và quyết định duy trì sử dụng dịch vụ này Kết quả cho thấy có mối quan hệ tích cực giữa sự hài lòng và quyết định tiếp tục, trong đó tính hữu ích được nhận thức được xem là yếu tố trung gian đóng vai trò hòa giải trong mối quan hệ này Mặc dù ảnh hưởng không mạnh, nhưng sự hữu ích nhận thức vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy người dùng duy trì việc sử dụng ứng dụng hẹn hò.
2.3.2 Các nghiên cứu trong nước
Nghiên cứu của Đào Thị Thanh Huyền (2019) tập trung vào nhu cầu và mức độ sử dụng dịch vụ hẹn hò của người Việt theo các phân khúc độ tuổi khác nhau Kết quả cho thấy sự khác biệt đáng kể giữa nhóm tuổi 18-24 và 24-35, đặc biệt ở các tiêu chí về ảnh hưởng của yếu tố tuổi tác, ngoại hình, nghề nghiệp và yếu tố gia đình trong việc quyết định sử dụng dịch vụ hẹn hò.
Nghiên cứu của Đặng Nguyễn Phương (2020) dựa trên khảo sát 260 người cho thấy, cảm giác thích thú đóng vai trò là yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ hẹn hò trực tuyến của người tiêu dùng Đồng thời, nghiên cứu cũng xác nhận rằng lời nói truyền miệng và số lượng nhiệm vụ thực hiện trên internet không có tác động đáng kể đến quyết định của người dùng khi tham gia các nền tảng hẹn hò trực tuyến.
Mô hình và giả thuyết nghiên cứu
2.4.1 Cơ sở lựa chọn mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, tác giả đề xuất năm yếu tố tác động đến hành vi người dùng, dựa trên các mô hình TPB, IDT và TRA, bao gồm sự truyền miệng của bạn bè, thái độ, cảm nhận về sự thích thú, lo lắng khi hẹn hò và sự tin tưởng Các giả thuyết được xây dựng dựa trên cơ sở lý luận nhằm làm rõ mối quan hệ giữa các nhân tố này và hành vi của người dùng Sự truyền miệng từ bạn bè đóng vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến quyết định của người dùng về các hoạt động hẹn hò trực tuyến Thái độ tích cực, cảm giác thích thú và sự tin tưởng đều góp phần thúc đẩy hành vi sử dụng dịch vụ hẹn hò, trong khi lo lắng lại có thể làm giảm khả năng tham gia của người dùng.
Truyền miệng là một trong những cách truyền đạt thông tin lâu đời nhất (Dellarosa,
Truyền miệng đã được định nghĩa theo nhiều cách khác nhau, trong đó Katz và Lazarsfeld (1966) mô tả nó là quá trình trao đổi thông tin tiếp thị giữa người tiêu dùng, đóng vai trò then chốt trong việc hình thành thái độ và hành vi tiêu dùng Arndt (1967) nhấn mạnh rằng truyền miệng là công cụ giao tiếp giữa người với người, trong đó thông tin về thương hiệu, sản phẩm hoặc dịch vụ được chia sẻ một cách phi thương mại Tương tự, Litvin et al (2008) định nghĩa truyền miệng là hình thức liên lạc giữa người tiêu dùng về sản phẩm, dịch vụ hoặc công ty, trong đó các nguồn thông tin độc lập với ảnh hưởng thương mại Chính vì vậy, truyền miệng được xem là một trong những nguồn thông tin có ảnh hưởng mạnh mẽ nhất đối với quyết định sử dụng các dịch vụ, đặc biệt là trong lĩnh vực ứng dụng hẹn hò.
H1: Truyền miệng có mối quan hệ tích cực với quyết định sử dụng các ứng dụng hẹn hò
Theo Anderson (2005), mối quan hệ tích cực giữa các cá nhân trong các mối quan hệ lãng mạn trực tuyến cho thấy rằng những người sử dụng Internet cởi mở hơn với ý tưởng hình thành các mối quan hệ qua các phương tiện trực tuyến Người dùng Internet và những người có mối quan hệ với Internet thường giữ nhiều giá trị phi quy ước hơn, điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu rõ vai trò của Internet trong các mối quan hệ cá nhân ngày càng phát triển.
Nghiên cứu của Katherine Bryant và Pavica Sheldon (2017) cho thấy thái độ của mọi người đối với ứng dụng hẹn hò ảnh hưởng lớn đến mức độ khuyến khích và khả năng thành công của người dùng Những giá trị và niềm tin cá nhân về hẹn hò trực tuyến đóng vai trò quan trọng trong cách mọi người cảm nhận và tiếp cận các nền tảng này Vì vậy, việc hiểu rõ những giá trị và thái độ của người dùng là yếu tố then chốt để thúc đẩy hiệu quả của các ứng dụng hẹn hò trực tuyến.
H2: Thái độ có mối quan hệ với quyết định sử dụng các ứng dụng hẹn hò
Cảm nhận sự thích thú được mô tả là "mức độ mà hoạt động sử dụng một hệ thống cụ thể được coi là thú vị theo đúng nghĩa của nó, ngoài bất kỳ hậu quả nào về hiệu suất" (Davis, F D., Bagozzi, R P & Warshaw, P R., 1992) Hẹn hò trên web là một hành động có chủ đích và tự do, thu hút khách hàng vì họ bị thuyết phục một cách tự nhiên Trải nghiệm thường xuyên mang đến sự giải trí và thú vị, điều mà khách hàng đã đánh giá cao (Chakraborty, D., 2019).
H3: Cảm nhận về sự thích thú có mối quan hệ tích cực với quyết định sử dụng các ứng dụng hẹn hò
Cảm nhận về tính hữu ích được định nghĩa là “mức độ mà một người tin rằng việc sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ nâng cao hiệu suất công việc của mình” (Davis, 1989, tr 320) Nghiên cứu này áp dụng khung lý thuyết đã được điều chỉnh từ Azzahro và cộng sự (2018) để phân tích mối quan hệ giữa sự hài lòng, nhận thức về tính hữu ích và quyết định tiếp tục sử dụng ứng dụng hẹn hò.
H4: Sự hữu ích có mối quan hệ tích cực với quyết định sử dụng các ứng dụng hẹn hò
Sự tin tưởng là yếu tố quan trọng nhưng rất khó xác định vì nó liên quan đến nhiều khía cạnh của cuộc sống con người Trong tình yêu và tình bạn, sự tin tưởng đóng vai trò là liên kết tích cực và then chốt để xây dựng các mối quan hệ có ý nghĩa Nghiên cứu của En Yi Chiu và Young Hwan Pan (2020) nhấn mạnh tầm quan trọng của sự tin tưởng trong các mối quan hệ xã hội Bên cạnh đó, nghiên cứu của Van der Heijden, H tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng các trang web, trong đó sự tin tưởng là một yếu tố then chốt góp phần vào sự thành công của các hoạt động trực tuyến.
Năm 2003, nghiên cứu đã định nghĩa về sự hưởng thụ dựa trên cảm nhận của người tiêu dùng Yếu tố này thể hiện mức độ hài lòng và cảm xúc tích cực mà người tiêu dùng cảm nhận khi tham gia vào hoạt động sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ Hiểu rõ cảm nhận của khách hàng giúp doanh nghiệp tối ưu trải nghiệm và nâng cao chất lượng dịch vụ Đặc biệt, sự hưởng thụ theo cảm nhận đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra giá trị bền vững và xây dựng lòng trung thành của khách hàng.
Theo nghiên cứu của Teo, T S H và Lim, R Y C (1999), sự thích thú nhận thức được có ảnh hưởng tích cực đến hành vi của người dùng Internet ở Singapore Trong bối cảnh này, nghiên cứu tập trung vào vấn đề hẹn hò trực tuyến, nơi sự hài lòng và cảm xúc tích cực có thể góp phần nâng cao trải nghiệm của người dùng Do đó, giả thuyết nghiên cứu đề xuất rằng sự nhận thức về sự thích thú sẽ ảnh hưởng tích cực đến hành vi và trải nghiệm của các cá nhân khi tham gia dịch vụ hẹn hò trực tuyến.
H5: Sự tin tưởng có mối quan hệ tích cực với quyết định sử dụng các ứng dụng hẹn hò
2.4.2 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Dựa trên phân tích các mô hình lý thuyết đã trình bày và các nghiên cứu liên quan, mô hình lý thuyết nghiên cứu đề xuất nhằm làm rõ các yếu tố ảnh hưởng và mối quan hệ chính trong lĩnh vực nghiên cứu.
Hình 4: Mô hình nghiên cứu đề xuất
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Trong bài nghiên cứu này, có tổng cộng 6 biến, trong đó một biến là biến phụ thuộc và các biến còn lại là biến độc lập Biến phụ thuộc chính trong nghiên cứu là quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò, được xây dựng dựa trên nhiều yếu tố khác nhau Các yếu tố độc lập ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò, giúp làm rõ các yếu tố thúc đẩy người dùng lựa chọn nền tảng này Nghiên cứu nhằm phân tích tác động của các biến này nhằm hiểu rõ hơn về hành vi người dùng trong lĩnh vực hẹn hò trực tuyến.
Nghiên cứu xác định 19 yếu tố khác nhau, được đo lường qua 5 nhân tố chính gồm truyền miệng, thái độ, sự thú vị, sự hữu ích và sự tin tưởng, đóng vai trò là các biến độc lập quan trọng trong mô hình quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò Các yếu tố này ảnh hưởng đáng kể đến quyết định của người dùng khi chọn sử dụng ứng dụng hẹn hò Bài nghiên cứu tập trung đánh giá tầm quan trọng của từng yếu tố và tác động của chúng đối với hành vi tiêu dùng trong lĩnh vực ứng dụng hẹn hò, cung cấp những insights hữu ích cho các nhà phát triển.
Trong chương này, tác giả đã trình bày các khái niệm về ứng dụng hẹn hò, bao gồm những ưu điểm như tiện lợi và khả năng mở rộng mạng lưới kết nối, cùng với nhược điểm như rủi ro về an toàn và bảo mật thông tin cá nhân Bên cạnh đó, bài viết còn đề cập đến các yếu tố quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò của các thế hệ trẻ, đặc biệt là thế hệ Gen Z, những người ngày càng ưa chuộng các giải pháp công nghệ để tìm kiếm người phù hợp.
Z cũng được tác giả miêu tả cụ thể
Trong bài viết, tác giả trình bày các mô hình lý thuyết quan trọng như Thuyết Hành Vi Có Kế Hoạch (TPB), Mô hình Lý Thuyết Phổ Biến Sự Đổi Mới (IDT) và Lý Thuyết Hành Động Hợp Lý (TRA) Các mô hình này giúp làm rõ các yếu tố ảnh hưởng và hành vi của người dùng trong quá trình đổi mới Dựa trên các lý thuyết này, tác giả đề xuất một mô hình nghiên cứu phù hợp để phân tích và vận dụng vào bài luận của mình, nhằm nâng cao tính khả thi và hiệu quả của nghiên cứu.
Trong phần này, tác giả tổng hợp và đánh giá các nghiên cứu trước đây liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò, giúp xác định các nhân tố then chốt và mở rộng khung nghiên cứu Các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước cung cấp cơ sở lý thuyết vững chắc để phân tích hành vi người dùng, từ đó hình thành các giả thuyết nghiên cứu phù hợp với mục tiêu của luận văn Việc tổng hợp này giúp định hướng xây dựng mô hình nghiên cứu chính xác, nâng cao tính khả thi và đáp ứng yêu cầu của các chuẩn SEO trong nội dung nghiên cứu.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Để bắt đầu quá trình nghiên cứu, cần xác định rõ vấn đề nghiên cứu, câu hỏi chính và mục tiêu cụ thể của nghiên cứu Tiếp theo, tham khảo các nghiên cứu liên quan giúp hiểu rõ bối cảnh và những khoảng trống còn tồn đọng, từ đó đề xuất hướng nghiên cứu phù hợp Việc này giúp đảm bảo nội dung nghiên cứu rõ ràng, có tính hệ thống và hướng đến giải pháp tối ưu cho vấn đề đặt ra.
Bước 3: Thiết kế nghiên cứu: xác định đối tượng, cỡ mẫu, phạm vi và mô hình nghiên cứu, xây dựng bảng câu hỏi
Trong bước 4, cần thu thập dữ liệu và chuẩn bị thông tin để xây dựng bộ dữ liệu phục vụ phân tích hiệu quả Bước 5 tập trung vào phân tích dữ liệu, kiểm tra các giả thuyết và giải thích kết quả nhằm đưa ra những nhận định chính xác Cuối cùng, bước 6 là viết báo cáo kết luận nghiên cứu, tổng hợp các phát hiện và đề xuất giải pháp dựa trên phân tích dữ liệu đã thực hiện.
Bảng 0-1 Thiết kế quy trình nghiên cứu
Nguồn: Tác giả xây dựng
Xác định vấn đề nghiên cứu Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu liên quan
Xây dựng mô hình nghiên cứu và các thang đo
Xác định phương pháp nghiên cứu
Kiểm định giả thuyết Kết quả nghiên cứu
Kết luận và ý nghĩa nghiên cứu
Phương pháp thu thập
3.2.1 Phương pháp thu nhập số liệu: Khảo sát
502 Bad GatewayUnable to reach the origin service The service may be down or it may not be responding to traffic from cloudflared
502 Bad GatewayUnable to reach the origin service The service may be down or it may not be responding to traffic from cloudflared
502 Bad GatewayUnable to reach the origin service The service may be down or it may not be responding to traffic from cloudflared
Tóm lại khảo sát là phương pháp phù hợp nhất để thu thập các thông tin dữ liệu cần thiết cho quá trình phân tích này
502 Bad GatewayUnable to reach the origin service The service may be down or it may not be responding to traffic from cloudflared
3.2.3 Thu nhập dữ liệu chính
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng dữ liệu sơ cấp làm nguồn thu nhập chính để đảm bảo tính chính xác và liên quan Dữ liệu sơ cấp được thu thập trực tiếp từ kinh nghiệm và ý kiến của người tham gia thông qua các phương pháp như khảo sát, phỏng vấn và thực nghiệm Tác giả xây dựng bảng câu hỏi để thu thập dữ liệu về thái độ và quyết định của người dùng Việt Nam đối với việc sử dụng ứng dụng hẹn hò So với dữ liệu thứ cấp, dữ liệu sơ cấp mang lại độ chính xác cao hơn trong việc đo lường các yếu tố ảnh hưởng, nhờ vào ý kiến trực tiếp của người tham gia Mục tiêu của nghiên cứu là phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò của nhóm người thuộc thế hệ Z tại TP.Hồ Chí Minh.
Hồ Chí Minh sẽ được thực hiện qua các bước chính, bắt đầu bằng việc xác định các mẫu và mục tiêu để xây dựng bảng câu hỏi, sử dụng Google Biểu mẫu làm công cụ chính để thiết kế khảo sát trực tuyến Sau đó, bảng câu hỏi được gửi đến 348 người tham gia để khảo sát Khi hoàn thành quá trình khảo sát, các câu trả lời được tổng hợp dưới dạng biểu đồ và file Excel trong Google Biểu mẫu Cuối cùng, sau quá trình làm sạch dữ liệu xấu, còn khoảng 340 phiếu khảo sát hợp lệ, đảm bảo độ chính xác và tin cậy cho phân tích nghiên cứu.
Phương pháp phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập và loại bỏ các câu trả lời không phù hợp, tác giả tiến hành mã hóa và nhập dữ liệu vào phần mềm SPSS để xử lý Quá trình phân tích dữ liệu bao gồm các bước chính như thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan Pearson, phân tích hồi quy đa biến và kiểm tra sự khác biệt về đặc điểm mẫu nghiên cứu.
Thống kê mô tả (Descriptive Statistics) là phương pháp dùng để tóm tắt và mô tả dữ liệu nghiên cứu dưới dạng số hoặc biểu đồ trực quan, giúp hiểu rõ đặc điểm của tập dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả Các công cụ số phổ biến trong thống kê mô tả gồm trung bình cộng và độ lệch chuẩn, hỗ trợ xác định xu hướng chung và mức độ phân tán của dữ liệu Đồng thời, các biểu đồ trực quan như biểu đồ cột, biểu đồ tròn hoặc biểu đồ phân tán cũng rất thông dụng trong việc trình bày dữ liệu một cách rõ ràng và dễ hiểu.
Trong bài nghiên cứu này, tác giả sẽ sử dụng các công cụ thống kê như thống kê tần số và thống kê trung bình để xử lý dữ liệu, nhằm giúp phân tích chính xác các biểu đồ và nâng cao hiệu quả của quá trình phân tích dữ liệu.
3.3.2 Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Để đánh giá độ tin cậy của thang đo, tác giả sẽ thực hiện kiểm định Cronbach’s Alpha cho từng nhóm nhân tố, nhằm xác định các biến quan sát đóng góp vào đo lường khái niệm nhân tố Giá trị đóng góp của các biến được phản ánh qua hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation), giúp loại bỏ những biến không phù hợp trong mô hình nghiên cứu Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.8 đến gần 1 thể hiện thang đo tốt, từ 0.7 đến 0.8 có thể sử dụng được, còn từ 0.6 trở lên có thể cân nhắc trong các nghiên cứu mới Để thang đo được chấp nhận, hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) cần từ 0.3 trở lên (Hair et al., 2010).
3.3.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Trong quá trình phân tích nhân tố khám phá (EFA), tác giả sử dụng phương pháp xoay góc Varimax với eigenvalue > 1.0 để xác định các nhân tố đại diện cho các biến quan sát Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), phương pháp Varimax giúp xoay các nhân tố nguyên gốc để giảm thiểu số biến có hệ số lớn cùng nằm trong một nhân tố, từ đó nâng cao khả năng giải thích của các nhân tố Ngoài ra, theo Hair và cộng sự (2010), các tiêu chuẩn chính để thực hiện phân tích EFA bao gồm việc kiểm tra độ phù hợp của mô hình và đảm bảo các biến có tải trọng tối ưu trên các nhân tố.
Chỉ số KMO (Kaiser–Meyer – Olkin measure of sampling adequacy) có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phù hợp để phân tích nhân tố khám phá
Trong phân tích dữ liệu, chỉ những biến quan sát có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.3 mới được giữ lại, còn các biến có hệ số tải nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại khỏi mô hình Ngoài ra, phương sai trích tổng thể (Total Variance Explained) phải vượt quá 50% để đảm bảo tính khả thi và hiệu quả của mô hình phân tích.
Hệ số Eigenvalue cần có giá trị lớn hơn 1 để xác định các nhân tố có ý nghĩa trong việc giải thích phương sai và mức độ biến thiên tổng hợp Việc này giúp xác định các yếu tố quan trọng góp phần vào phân tích dữ liệu, từ đó nâng cao hiệu quả của quá trình nghiên cứu và ra quyết định Trong phân tích thành phần chính (PCA), hệ số Eigenvalue là tiêu chuẩn quan trọng để lựa chọn các nhân tố chính phù hợp, đảm bảo mô hình phản ánh chính xác sự biến đổi của dữ liệu.
3.3.4 Phân tích tương quan Pearson
Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo và phân tích nhân tố khám phá EFA, các thang đo đạt yêu cầu sẽ được mã hóa để thực hiện phân tích tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa các nhân tố Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số tương quan lớn giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập cho thấy chúng có mối liên hệ phù hợp để phân tích hồi quy tuyến tính Giá trị tuyệt đối của r phản ánh mức độ chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính, càng gần 1 thì hai biến có mối tương quan càng mạnh.
3.3.5 Phân tích hồi quy đa biến
Phân tích hồi quy đa biến giúp đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu thông qua hệ số R², thể hiện tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập Hệ số R² càng gần 1, mô hình càng phù hợp; ngược lại, gần 0 cho thấy mô hình không phù hợp Độ lớn của phần dư (sai số) được chuẩn hóa, với phần dư chuẩn hóa có trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1, giúp kiểm định hiệu quả của mô hình.
Hệ số Durbin – Watson (d) là công cụ quan trọng để kiểm tra hiện tượng tự tương quan của chuỗi thời gian Giá trị của hệ số này nằm trong khoảng từ 0 đến 4, thể hiện mức độ tự tương quan trong mô hình Khi hệ số Durbin-Watson gần bằng 2, điều đó cho thấy không có hiện tượng tự tương quan; nếu gần 0 hoặc 4, chứng tỏ có sự tồn tại của tự tương quan dương hoặc âm Việc kiểm tra tự tương quan chuỗi bậc nhất giúp đảm bảo độ chính xác và tin cậy của mô hình phân tích dữ liệu thời gian.
Tự tương quan âm nếu 3< d < 4
Tự tương quan dương nếu 0 < d < 1
Trong phân tích hồi quy, không có tự tương quan nếu chỉ số d nằm trong khoảng 1 đến 3 Hệ số VIF (Variance Inflation Factor) hay còn gọi là hệ số phóng đại phương sai, được sử dụng để đo lường mức độ đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình Khi hệ số VIF lớn hơn 2, điều đó cho thấy có dấu hiệu của đa cộng tuyến, còn nếu VIF dưới 2 thì không bị đa cộng tuyến Việc kiểm tra VIF giúp xác định liệu các biến độc lập có gây ra sự nhiễu loạn hay không trong mô hình hồi quy.
3.3.6 Kiểm định sự khác biệt đặc điểm mẫu
3.3.6.1 Kiểm định sự khác biệt trung bình Independent Sample
Trong nghiên cứu của Trần Nhật Tân (2019), kiểm định sự khác biệt giữa hai biến quan sát và biến phụ thuộc được thực hiện bằng phương pháp kiểm tra trung bình hai mẫu độc lập (Independent-samples T-test) Khi giá trị Sig trong kết quả kiểm định < 0,05, ta sử dụng kết quả kiểm định t với giả định phương sai không bằng nhau; ngược lại, nếu Sig > 0,05, ta dựa vào kết quả kiểm định t với giả định phương sai bằng nhau Phương pháp kiểm định trung bình độc lập này rất thích hợp để so sánh trung bình của một biến định lượng giữa hai nhóm đối tượng khác nhau trong nghiên cứu.
3.3.6.2 Kiểm định sự khác biệt trung bình One - Way ANOVA
Kiểm định sự khác biệt trung bình One-Way ANOVA là phương pháp thống kê so sánh phương sai của một nhóm nhằm xác định sự khác biệt có ý nghĩa giữa các nhóm phân loại Phương pháp này cho phép so sánh ba hoặc nhiều hơn ba nhóm để xem xét sự khác biệt giữa chúng Trong nghiên cứu về quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò, tác giả đã sử dụng kiểm định One-Way ANOVA để phân tích sự khác biệt về quyết định giữa các nhóm nhân tố khác nhau, giúp xác định yếu tố ảnh hưởng đáng kể theo quan điểm của Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc.
(2008), các điều kiện khi phân tích ANOVA:
Kiểm định Levene là phương pháp kiểm tra giả thiết phương sai bằng nhau giữa các nhóm trong phân tích thống kê Nếu giá trị Sig nhỏ hơn 0.05, phương sai các nhóm khác nhau và không thể dùng kết quả phân tích ANOVA; khi đó, nên áp dụng kiểm định Tamhane’s T2 để xác định sự khác biệt Ngược lại, nếu Sig lớn hơn hoặc bằng 0.05, phương sai các nhóm đều bằng nhau, cho phép sử dụng kết quả phân tích ANOVA để đưa ra kết luận chính xác.
Trong kiểm định ANOVA, nếu giá trị Sig lớn hơn 0.5, thì chưa đủ căn cứ để kết luận có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm Ngược lại, nếu giá trị Sig nhỏ hơn hoặc bằng 0.5, điều này cho thấy có sự khác biệt rõ ràng giữa các nhóm và có thể chấp nhận kết luận về sự khác biệt này.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Kết quả mô tả mẫu nghiên cứu
Kết quả thống kê mô tả nghiên cứu phân theo giới tính thể hiện rõ các đặc điểm về hành vi sử dụng ứng dụng hẹn hò của người dùng Báo cáo cho thấy tần suất sử dụng ứng dụng hẹn hò thường xuyên của các nhóm giới khác nhau, giúp hiểu rõ xu hướng và thói quen của người dùng Những dữ liệu này đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hoá chiến lược marketing và phát triển dịch vụ hẹn hò trực tuyến phù hợp với từng nhóm giới tính Các kết quả này được trình bày chi tiết trong bảng 1-1, giúp nhà nghiên cứu và nhà phát triển ứng dụng dễ dàng phân tích và đưa ra các giải pháp phù hợp.
Bảng 1-1: Thông tin giới tính, tần suất và ứng dụng hẹn hò thường sử dụng Đặc điểm Tần suất Tỷ lệ (%)
Nữ 159 46.8 Ứng dụng hẹn hò thường sử dụng
Tần suất sử dụng ứng dụng hẹn hò
Không thường xuyên (1 lần/tháng)
Gần như không sử dụng
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Trong quá trình khảo sát, đã thu thập tổng cộng 348 phản hồi từ Google Forms, tuy nhiên sau quá trình lọc dữ liệu loại bỏ các phản hồi không hợp lệ, tác giả đã chọn ra 340 khảo sát phù hợp để tiến hành nghiên cứu Các phản hồi này đều đáp ứng các điều kiện bao gồm việc đã biết đến ứng dụng hẹn hò và thuộc thế hệ Gen Z tại TP.HCM Kết quả này giúp đảm bảo độ chính xác và tính đại diện của nghiên cứu về hành vi sử dụng ứng dụng hẹn hò trong nhóm đối tượng mục tiêu.
Trong tổng số 340 mẫu khảo sát hợp lệ, giới tính của người tham gia phân bố đều giữa nam và nữ Cụ thể, có 181 người là nam, chiếm tỷ lệ 53,2%, trong khi đó số lượng nữ là 159 người, chiếm tỷ lệ 46,8%.
Trong số 340 mẫu khảo sát, có đến 166 người (chiếm 48.8%) sử dụng Tinder là ứng dụng hẹn hò phổ biến nhất Tiếp theo là Bumble với 121 người dùng, chiếm tỉ lệ 35.6% Facebook Dating ghi nhận 45 người sử dụng, chiếm khoảng 13.2%, trong khi các ứng dụng hẹn hò khác chiếm tỷ lệ thấp nhất với 8 người dùng, là 2.4%.
Theo số liệu khảo sát, 25,6% người dùng (87 người) thường xuyên sử dụng ứng dụng hẹn hò 5-6 lần mỗi tuần, cho thấy mức độ hoạt động cao của nhóm này Trong khi đó, nhóm người dùng thỉnh thoảng sử dụng ứng dụng (một lần mỗi tuần) chiếm tỷ lệ lớn nhất với 34,1% (116 người), phản ánh sự phổ biến của thói quen sử dụng trung bình Ngoài ra, 32,1% người dùng (109 người) sử dụng ứng dụng hẹn hò không thường xuyên, khoảng một lần mỗi tháng, còn khoảng 8,2% (28 người) gần như không sử dụng các ứng dụng hẹn hò, mang lại cái nhìn toàn diện về thói quen sử dụng ứng dụng hẹn hò của cộng đồng.
Kết quả kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha cần đạt từ 0.7 đến gần 1 để đảm bảo độ tin cậy của thang đo lường Khi hệ số này nằm trong khoảng 0.7 đến 0.8, thang đo có thể được sử dụng hiệu quả trong nghiên cứu Ngoài ra, thang đo còn phải có hệ số tương quan biến tổng từ 0.3 trở lên để đáp ứng yêu cầu đánh giá độ nhất quán của các câu hỏi trong thang đo.
Bảng 1-2: Kết quả kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Biến Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s Alpha nếu loại biến Yếu tố truyền miệng (Cronbach’s Alpha = 0.783)
Sự thú vị (Cronbach’s Alpha = 0.785)
Sự tin tưởng (Cronbach’s Alpha = 0.823)
Sự hữu ích (Cronbach’s Alpha = 0.818)
Quyết định sử dụng (Cronbach’s Alpha = 0.786)
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Kết quả phân tích Cronbach‟s Alpha cho thấy rằng tất cả các thang đo do các nhân tố tác động ở bảng 1-2 như sau:
Thang đo yếu tố truyền miệng gồm 4 biến quan sát (YTTM1 đến YTTM4) có hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.783, thể hiện độ tin cậy phù hợp Các hệ số tương quan giữa biến và tổng các biến đều lớn hơn 0.3, đảm bảo tính đồng nhất trong dữ liệu Thang đo thái độ gồm 5 biến quan sát (TD1 đến TD5) có hệ số Cronbach’s Alpha cao hơn với 0.835, cho thấy độ tin cậy tốt Ngoài ra, các hệ số tương quan giữa từng biến và tổng biến đều vượt qua tiêu chuẩn 0.3, xác nhận các biến đo lường đều đủ độ tin cậy cho các phân tích tiếp theo.
Thang đo sự thú vị được xây dựng dựa trên 3 biến quan sát (TV1 đến TV3), có hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.785, chứng tỏ độ tin cậy cao hơn mức chuẩn 0.7 Các hệ số tương quan giữa từng biến và tổng các biến đo lường đều vượt 0.3, đáp ứng tiêu chuẩn về độ liên kết nội hệ thống Nhờ đó, các biến đo lường này đảm bảo đủ độ tin cậy để tiến hành các phân tích nghiên cứu tiếp theo.
Thang đo sự tin tưởng được xây dựng dựa trên 5 biến quan sát (từ TT1 đến TT5) với hệ số Cronbach’s Alpha cao 0.823, cho thấy độ tin cậy vượt quá tiêu chuẩn 0.7 Ngoài ra, các hệ số tương quan giữa từng biến và tổng các biến quan sát đều lớn hơn 0.3, xác nhận rằng các biến đo lường này đủ độ tin cậy để sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
Thang đo sự hữu ích được xây dựng dựa trên 4 biến quan sát (HI1 đến HI5) với hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.818, vượt qua ngưỡng 0.7, chứng tỏ độ tin cậy cao Hơn nữa, hệ số tương quan giữa từng biến và tổng biến đều lớn hơn 0.3, đảm bảo tính hợp lý và phù hợp của các biến đo lường này cho các phân tích tiếp theo.
Thành phần thang đo quyết định việc sử dụng dựa trên 4 biến quan sát (QDSD1 đến QDSD4), có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.786, cho thấy độ tin cậy cao Các hệ số tương quan giữa biến và tổng các biến quan sát đều vượt qua tiêu chuẩn (>0.3), đảm bảo tính hợp lệ của các biến đo lường Như vậy, các biến này đủ độ tin cậy để tiếp tục thực hiện các phân tích nghiên cứu chi tiết.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá Exploraroty Factor Analysis EFA
4.3.1 Phân tích nhân tố biến độc lập
Tác giả đã chọn lọc 21 biến quan sát phù hợp sau khi loại bỏ các biến không đạt yêu cầu, sử dụng phương pháp phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis - PCA) Để đảm bảo độ tin cậy và tính phù hợp của mẫu khảo sát, tác giả áp dụng phép xoay Varimax cùng các phương pháp kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) và Bartlett, nhằm đo lường mức độ tương thích của dữ liệu và sự phù hợp của mô hình.
Bảng 1-3: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s của các biến
Yếu tố cần đánh giá Kết quả So sánh
Gía trị Sig trong kiểm định Bartllet’s
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Bảng 1-4: Kết quả phân tích nhân tố của các biến độc lập
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Bảng 1-5 Kết quả phân tích biến độc lập EFA
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho thấy kết quả phù hợp với giá trị KMO = 0.872 (> 0.5) và sig Bartlett’s Test = 0.000 (< 0.05), xác nhận tính phù hợp của phương pháp Eigenvalue đạt 1.238 với tổng phương sai tích lũy là 63.426%, cho thấy các yếu tố phân tích đạt tiêu chuẩn Kết quả ma trận xoay cho thấy tất cả các hệ số tải đều lớn hơn 0.5, không còn biến xấu nào tồn tại Phân tích EFA đã được thực hiện lại bốn lần để đảm bảo độ tin cậy của biến độc lập: lần đầu có 21 biến, trong đó biến HI3 bị loại; lần thứ hai, sau khi loại biến HI3, còn 20 biến thì loại biến TD5, đảm bảo các biến đạt yêu cầu về mặt thống kê.
Trong quá trình phân tích, ban đầu có 35 biến quan sát đạt yêu cầu, sau lần thứ 3 còn lại 19 biến để đưa vào phân tích Tuy nhiên, biến quan sát TT5 không đáp ứng được yêu cầu, nên bị loại ra Lần phân tích thứ tư và cuối cùng đã thành công trong việc hội tụ với 18 biến quan sát và phân biệt thành 5 nhân tố chính, đảm bảo tính chính xác và rõ ràng của mô hình phân tích.
4.3.2 Phân tích nhân tố biến phụ thuộc Bảng 1-6: Kiểm định KMO và Barlett’s của các biến phụ thuộc
Kiểm định Barlett’s Approx Chi–Square 361.556
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Kết quả phân tích SPSS cho thấy chỉ số KMO đạt 0.792, vượt ngưỡng 0.5, cho thấy phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu nghiên cứu Ngoài ra, kiểm định Bartlett có giá trị 361.556 với mức ý nghĩa Sig = 0.000, nhỏ hơn 0.05, chứng minh các biến quan sát có mối tương quan rõ ràng trong tổng thể.
Bảng 1-7: Tổng phương sai của biến phụ thuộc
Thành phần Eigenvalues ban đầu Trích xuất tổng của tải bình phương Tổng % sự khác nhau
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Kết quả phân tích SPSS tại bảng 1-6 cho thấy tại mức giá trị Eigenvalues = 2.439 >
Nhân tố rút ra mang ý nghĩa tóm tắt tốt nhất cho phần biến thiên được giải thích bởi từng nhân tố Tổng phương sai trích đạt 60,987%, vượt qua ngưỡng 50%, cho thấy 60,987% biến thiên của dữ liệu được giải thích rõ ràng bởi nhóm nhân tố gồm QDSD1, QDSD2, QDSD3 và QDSD4 Điều này chứng tỏ mô hình phân tích nhân tố có khả năng mô tả tổng thể biến thiên trong dữ liệu một cách hiệu quả.
Bảng 1-8: Kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Kết quả phân tích tương quan Pearson
Bảng 1-9: Ma trận hệ số tương quan Pearson
QDSD YTTM TD TV TT HI
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Bảng 1-8 ma trận hệ số tương quan Pearson cho thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (QDSD) và các biến độc lập (YTTM, TD, TV, TT, HI) đều có ý nghĩa thống kê vì Sig nhỏ hơn 0.05 Độ lớn của các hệ số tương quan đảm bảo không xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến, cho phép sử dụng các thống kê khác để kiểm định mối quan hệ giữa các biến một cách chính xác hơn.
Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Bảng 1-10: Mô tả kết quả phân tích hồi quy
Mô hình R R 2 R 2 hiệu chỉnh Std Error ước tính Durbin – Warson
1 0.786 a 0.618 0.612 0.40455 2.146 a Hằng số: HI, TV, YTTM, TT, TD b Biến phụ thuộc: QDSD
Dựa trên phân tích của tác giả, mô hình nghiên cứu có mức độ phù hợp với dữ liệu mẫu, thể hiện qua hệ số R² hiệu chỉnh đạt 61.2%, thấp hơn chút so với R² là 61.8% Điều này cho thấy mô hình hồi quy đa biến giải thích được 61.2% biến thiên của quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò, phản ánh mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu thực tế.
Trong phân tích QDSD, 38.8% còn lại là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên, cho thấy phần lớn biến số ảnh hưởng đến kết quả Giá trị Durbin–Watson là 2.146, nằm trong khoảng từ 1.5 đến 2.5, cho thấy hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất không xảy ra hoặc không đáng kể Kết quả này xác nhận giả định về tự tương quan trong mô hình không bị vi phạm, đảm bảo tính chính xác của phân tích.
Mô hình Tổng các bình phương
Df Trung bình bình phương
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Kết quả từ bảng ANOVA cho thấy giá trị Sig của kiểm định F là 0.000, nhỏ hơn mức ý nghĩa 0.05, cho thấy mô hình hồi quy phù hợp và đáp ứng các điều kiện đánh giá cần thiết Do đó, tác giả có thể kết luận rằng mô hình này là thích hợp để rút ra các kết luận trong nghiên cứu.
Bảng 1-12: Mô tả kết quả phân tích hồi quy
Hệ số Beta chƣa chuẩn hóa
Hệ số Beta chuẩn hóa t Sig Thống kê đa cộng tuyến
B Std.Error Beta Tolerance VIF
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy các yếu tố như truyền miệng (YTTM), thái độ (TD), sự thú vị (TV), sự tin tưởng (TT), và sự hữu ích (HI) đều có ý nghĩa thống kê với giá trị Sig nhỏ hơn 0.05, chứng tỏ chúng đều tác động đáng kể đến quyết định sử dụng (QDSD) Ngoài ra, hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến độc lập đều thấp hơn 2, đảm bảo dữ liệu không vi phạm giả định đa cộng tuyến, tăng tính tin cậy của mô hình phân tích.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy tất cả các giá trị Sig đều nhỏ hơn 0.05 và giá trị Beta đều lớn hơn 0, điều này cho thấy các giả thuyết YTTM, TD, TV, TT, HI đều được chấp nhận với mức ý nghĩa thống kê là 0.000 Những kết luận này được trình bày rõ ràng trong bảng phân tích, khẳng định mối quan hệ có ý nghĩa giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong nghiên cứu.
Bảng 1-13: Bảng kết luận các giả thuyết
Gía trị Giải thích Sig Kết luận
H1 Yếu tố truyền miệng (YTTM) có tác động (+) lên quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò
H2 Thái độ (TD) có tác động (+) lên quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò
H3 Sự thú vị (TV) có tác động (+) lên quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò
H4 Sự tin tưởng (TT) có tác động (+) lên quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò
H5 Sự hữu ích (HI) có tác động (+) lên quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích Phương trình hồi quy đa biến
QDSD = 0.274*YTTM + 0.266*TD + 0.245*TV + 0.146*TT + 0.180*HI + α
Phân tích phương trình hồi quy đa biến cho thấy các biến độc lập có ý nghĩa quan trọng trong việc ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò Các yếu tố này góp phần giải thích sự biến thiên trong hành vi người dùng, nhấn mạnh tầm quan trọng của từng biến như đặc điểm cá nhân, sở thích và xu hướng công nghệ Kết quả này giúp hiểu rõ hơn về các yếu tố thúc đẩy hoặc cản trở việc lựa chọn nền tảng hẹn hò trực tuyến, hỗ trợ các nhà phát triển ứng dụng tối ưu hóa chiến lược thu hút người dùng.
Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, yếu tố truyền miệng có ảnh hưởng tích cực đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò, khi mỗi đơn vị tăng thêm của yếu tố này sẽ thúc đẩy quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò tăng thêm 0.274 đơn vị (Hệ số Beta chuẩn hóa = 0.274).
Trong các yếu tố khác không đổi, một đơn vị tăng trong "thái độ" sẽ giúp quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò tăng thêm 0.266 đơn vị, cho thấy mối liên hệ tích cực giữa thái độ và hành vi sử dụng ứng dụng hẹn hò theo phân tích hồi quy chuẩn hóa.
Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, mức độ "sự thú vị" tăng thêm một đơn vị sẽ dẫn đến sự gia tăng trong quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò lên đến 0.245 đơn vị, theo hệ số Beta chuẩn hóa.
Trong bối cảnh các yếu tố khác giữ nguyên, mức độ tin tưởng tăng thêm một đơn vị sẽ thúc đẩy quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò tăng thêm 0.146 đơn vị, thể hiện mối quan hệ tích cực và rõ ràng giữa sự tin tưởng và hành vi chọn lựa ứng dụng hẹn hò.
Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, mỗi đơn vị tăng của "sự hữu ích" sẽ thúc đẩy quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò tăng thêm 0.180 đơn vị, thể hiện rõ mối liên hệ tích cực giữa lợi ích cảm nhận và hành vi sử dụng ứng dụng theo phân tích hệ số Beta chuẩn hóa.
Kiểm định giả thuyết của mô hình hồi quy tuyến tính
Hình 4: Biểu đồ tần suất phần dƣ chuẩn hóa Histogram
Biểu đồ tần suất phần dư chuẩn hóa (Histogram) cho thấy giá trị trung bình xấp xỉ bằng 0 (Mean = -2.12E-15) và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (Std = 0.993) Điều này cho thấy phân phối phần dư dự kiến là phân phối chuẩn, không vi phạm giả định phân phối chuẩn của phần dư.
Hình 5: Biểu đồ phần dƣ chuẩn hóa Normal P-P Plot
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Biểu đồ P-P Plot cho thấy các điểm dữ liệu phần dư tập trung gần sát với đường chéo, thể hiện rằng phần dư có phân phối xấp xỉ chuẩn Điều này cho thấy giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm, giúp đảm bảo tính chính xác của mô hình phân tích thống kê.
Hình 6: Biểu đồ Scatter Plot kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Biểu đồ phân tán Scatter Plot dùng để kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính cho phần dư hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa Kết quả cho thấy phần dư chuẩn hóa phân bố tập trung xung quanh đường tung độ 0, xác nhận rằng giả định quan hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Kết quả kiểm định sự khác biệt đặc điểm mẫu
Bảng 1-14: Thử nghiệm mẫu độc lập
Levene's kiểm tra về sự bình đẳng của các phương sai
T-Test kiểm tra sự bằng nhau
Khoảng tin cậy 95% của sự khác biệt Thấp hơn Phía trên
44 d) QDSD Các phương sai bằng nhau được giả định
Các phương sai bằng nhau không được giả định
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Kết quả của kiểm định Sig T-Test là 0.357, lớn hơn ngưỡng 0.05, cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định sử dụng của các đáp viên thuộc các giới tính khác nhau Điều này cho thấy giới tính không ảnh hưởng đáng kể đến quyết định sử dụng của người tham gia khảo sát Theo đó, tác giả kết luận rằng giới tính không tác động đáng kể đến hành vi hoặc quyết định liên quan đến nội dung nghiên cứu.
4.6.2 Loại ứng dụng hẹn hò
Bảng 1-15 Kiểm tra đồng nhất của các phương sai QDSD
Thống kê Levene Df1 Df2 Sig
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Kết quả kiểm định Levene cho thấy giá trị Sig = 0.008 < 0,05, xác định giả thuyết phương sai đồng nhất giữa các nhóm bị vi phạm Điều này có nghĩa là phương sai giữa các giới tính không bằng nhau, do đó tác giả không thể sử dụng bảng ANOVA tiêu chuẩn Thay vào đó, phương pháp kiểm định Welch sẽ được áp dụng để xử lý trường hợp vi phạm giả định phương sai đồng nhất, đảm bảo độ chính xác của phân tích số liệu.
Bảng 1-16 Kiểm tra tính bình đẳng của các phương sai
Thống kê a Df1 Df2 Sig
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Kết quả kiểm định Welch Sig là 0.882, lớn hơn mức 0.05, cho thấy không có sự khác biệt ý nghĩa thống kê về quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò giữa các nền tảng khác nhau Điều này cho thấy người dùng có xu hướng đưa ra quyết định tương tự khi lựa chọn các ứng dụng hẹn hò khác nhau Kết quả này giúp các nhà phân tích hiểu rõ hơn về hành vi người dùng trong lĩnh vực ứng dụng hẹn hò và có thể hỗ trợ các nhà phát triển trong việc tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.
Bảng 1-17 : Phân tích sâu Post Hoc Test của ANOVA ứng dụng hẹn hò thường sử dụng
Std.Error Sig Độ tin cậy 95%
Tinder -0.06228 0.10952 0.570 -0.2777 0.1532 Bumble -0.9991 0.11378 0.381 -0.3237 0.1239 Khác -0.10972 0.25004 0.661 -0.6016 0.3821 Khác Tinder 0.4744 0.23588 0.841 -0.4165 0.5114
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Kết quả phân tích sâu Post Hoc Tests của ANOVA cho thấy sự khác biệt rõ rệt trong mức độ sử dụng các ứng dụng hẹn hò phổ biến như Tinder, Bumble và Facebook Dating Giá trị Sig của các nhóm này cho thấy có sự khác biệt ý nghĩa thống kê giữa các nền tảng, đặc biệt là giữa Tinder và Facebook Dating, phản ánh xu hướng người dùng ưu tiên các ứng dụng hẹn hò khác nhau dựa trên mục đích và nhu cầu cá nhân Những phân tích này giúp hiểu rõ hơn về mức độ phổ biến và hành vi người dùng khi lựa chọn các ứng dụng hẹn hò trực tuyến.
Các ứng dụng hẹn hò khác, bao gồm Tinder, Bumble, Facebook Dating và các nền tảng khác, đều có mức độ hài lòng không khác biệt đáng kể, với tất cả các giá trị p lớn hơn 0.05, cho thấy sự không có sự khác biệt rõ ràng trong sự hài lòng của người dùng giữa các ứng dụng này.
THẢO LUẬN CHUNG VỀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Sau khi thu thập dữ liệu, các số liệu đã được kiểm tra và làm sạch bằng phần mềm Microsoft Excel, sau đó mã hóa và đưa vào phần mềm SPSS để phân tích Kết quả cho thấy các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò của giới trẻ Gen Z tại TP Hồ Chí Minh; trong đó, yếu tố truyền miệng có tác động tích cực nhất, tiếp theo là thái độ, sự thú vị, sự tin tưởng và tính hữu ích Các phân tích thống kê mô tả và kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha đều đạt tiêu chuẩn dữ liệu tốt, và phân tích nhân tố khám phá cũng cho ra kết quả phù hợp để tiếp tục nghiên cứu Kết quả phân tích hồi quy đa biến xác nhận sự phù hợp của dữ liệu và cho thấy các yếu tố này đều ảnh hưởng rõ rệt đến hành vi sử dụng ứng dụng hẹn hò của giới trẻ.
Trong chương 4, tác giả đã phân tích kết quả nghiên cứu bằng các phương pháp như thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, và phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho các biến độc lập và phụ thuộc Kết quả cho thấy, các yếu tố “yếu tố truyền miệng”, “thái độ”, “sự thú vị”, “sự tin tưởng” và “sự hữu ích” đều ảnh hưởng đáng kể đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò, trong đó yếu tố “yếu tố truyền miệng” là tác nhân ảnh hưởng mạnh nhất Các phân tích tương quan Pearson, hồi quy đa biến và kiểm định sự khác biệt đặc điểm mẫu đã củng cố các kết quả này.
Chương 4 trình bày các kiểm định về sự khác biệt trong quyết định sử dụng các ứng dụng hẹn hò Kết quả cho thấy không có sự khác biệt đáng kể trong quyết định sử dụng giữa các loại ứng dụng hẹn hò khác nhau, giúp làm rõ tính chất chung của người dùng đối với các nền tảng này.