thiết lập mô hình nghiên cứu và các giả thiết

báo cáo về thiết lập mô hình nghiên cứu và các giả thiết

CHƯƠNG III THIẾT LẬP MÔ HÌNH NGHIÊN

CỨU

VÀ CÁC GIẢ THUYẾT

I LẬP MÔ HÌNH TAM-ECAM

Phần này trình bày mô hình nghiên cứu của đề tài, được đặt tên là TAM-ECAM do các kiến trúc chính kết hợp từ hai mô hìnhTAM và e-CAM đã được trình bày trước đây

Các kiến trúc nội sinh là PU (Nhận thức sự hữu ích), PEU (Nhận thức tính dễ

sử dụng), BI (Hành vi dự định), PB (Hành vi mua thực sự)

Các kiến trúc ngoại sinh là TERMI (Thuật ngữ), SCREEN (Thiết kế giao diện), FACI (Các điều kiện thuận tiện), PRT (Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến), PRP (Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm/dịch vụ)

I.1 Lựa chọn các kiến trúc ngoại sinh

Việc lựa chọn các biến ngoại sinh dựa vào nhiều nghiên cứu thực nghiệm có giá trị trước đây

Hai kiến trúc PRT (Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến) và PRP (Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm/dịch vụ) được lấy từ mô hình e-CAM [6], hai kiến trúc này đã được thiết kế cho việc khảo sát nhận thức trong môi trường thương mại điện tử và được kiểm tra thực nghiệm theo mô hình e-CAM tại Mỹ và Hàn Quốc

Vấn đề còn lại là lựa chọn các kiến trúc ngoại sinh tác động lên PU và PEU

Để đơn giản, tôi lập bảng trình bày tất cả các kiến trúc tham khảo từ các nghiên cứu trước có liên quan đến việc chọn biến trong đề tài này

Bảng III 1 Tóm tắt lựa chọn biến

Stt Ref. 1 Biến Tác động Khảo sát Kết quả Chọn

1 2 3 4 5 6 7

1

Theo tài liệu tham khảo

2

Ghi chú: S: significant (có ý nghĩa), NS: Not Significant (không có ý nghĩa)

Stt Ref. 1 Biến Tác động Khảo sát Kết quả Chọn

1 2 3 4 5 6 7

Bảng III 2 Giải thích lý do các biến Không được chọn (Ký hiệu Yes ở cột 7)

Stt Ref Biến Tác

động

Giải thích

Biến này mô tả khóa học áp dụng cho học viên trong khảo sát phần mềm bảng tính Là biến nhân khẩu học

có thể thay thế bằng các yếu tố nhân khảu học khác thích hợp hơn cho E-comm nên không sử dụng được

Stt Ref Biến Tác

động

Giải thích

trong luận văn

Các items sử dụng trong biến này không phù hợp với phạm vi nghiên cứu

Việc huấn luyện chỉ thích hợp với các IS, không thích hợp trong môi trường E-com B2C trong nghiên cứu,

vì đây là môi trường ảo, chỉ có hỗ trợ chứ không có huấn luyện một cách rạch ròi

Theo [16], hỗ trợ gồm 2 loại: (1) hỗ trợ phát triển ứng dụng và (2) hỗ trợ chung bao gồm hỗ trợ của quản lý cấp cao và phân bổ nguồn lực Các loại hỗ trợ này thường từ bên trong, không phù hợp với mục tiêu nghiên cứu của thesis Hơn nữa, việc hỗ trợ có thể đo thông qua biến Facilitang Conditions (Các điều kiện thuận tiện) trong [20] phù hợp với môi trường ảo hơn

Biến này chưa thấy xuất hiện trong các nghiên cứu môi trường ảo

một hệ thống cụ thể, không thích hợp trong môi trường thương mại điện tử

rung vào một trang web cụ thể nào

hợp với môi trường thương mại và thang đo đã được phát triển của nó (10 items) không phù hợp với phạm

vi nghiên cứu của thesis

mặt với triển vọng sử dụng computer Điều này không liên quan với E-com B2C

tác microcomputer”, điều này cũng không phù hợp với e-com B2C

19 [20] PERCEIVED ENJOYMENT PEU Là thành phần điều chỉnh trong [20], ảnh hưởng qua

kinh nghiệm gia tăng, chỉ nghiên cứu được bằng longitudinal, khó nghiên cứu bằng survey

Stt Ref Biến Tác

động

Giải thích

B2C

định nghĩa chi tiết trong [21]

thống đặc thù

Hai biến này đã bị bác bỏ theo [24] Xem chi tiết diễn giải () dưới đây

 Theo [24]: Các đặc tính hệ thống có khả năng ảnh hưởng trực tiếp cả PEU và PU về hệ thống thông tin Các nghiên cứu bao gồm các biến ngoại sinh của TAM đã tìm thấy quan

hệ có ý nghĩa giữa các biến hệ thống và các kiến trúc niềm tin của TAM Tuy nhiên , các nghiên cứu này hoặc là sử dụng những biến giả (dummy variable) để trình bày IS khác nhau hay thừa nhận 1 kiến trúc toàn bộ đơn, như là nhận thức chất lượng hệ thống

(perceived system quality) hay chất lượng kết quả (output quality), để thay thế cho các

đặc tính hệ thống Hoạt động đơn giản thái quá này không làm nổi bật tác động của các đặc tính hệ thống riêng biệt lên việc chấp nhận của người sử dụng Do đó, có sự cần thiết

để nhận dạng những đặc tính hệ thống đặc thù và kiểm tra các tác động riêng biệt của chúng lên cả PEU và PU về các thư viện số hóa Quan hệ giữa các đặc tính hệ thống đa dạng và các kiến trúc niềm tin trong TAM có thể được kiểm tra thông qua kiến trúc sử dụng Thay vì kiểm tra tính dễ sử dụng hay sự hữu ích, các nhà nghiên cứu khoa học thư viện đã tập trung vào việc sử dụng các thư viện số hóa Việc sử dụng thì được định nghĩa

như là cách thức dễ như thế nào và hiệu quả như thế nào một hệ thống computer có thể

có thể được sử dụng bởi một tập hợp người sử dụng đặc thù Hai thành phần sử dụng này

có một tương đồng gần gũi với kiến trúc PEU và PU của TAM Do đó, những định nghĩa trên đây cung cấp cho chúng tôi nền tảng để kiểm tra ảnh hưởng của các yếu tố đa dạng

về việc sử dụng hệ thống trên các kiến trúc niềm tin của TAM Theo các lĩnh vực yếu tố

sử dụng của Lindgaard, chúng tôi đề xuất 3 đặc tính hệ thống (Relevance, Terminology,

Screen design) như các thành phần xác định ngoại sinh quan trọng của TAM Chúng đã

được chọn vì chúng thường được đề cập trong lý thuyết khoa học thư viện của sự thích đáng của chúng đối với phạm vi thư viện số hóa (như là relevance, terminology, và screen design là vốn có trong các hệ thống hồi phục thông tin) và

mức độ kiểm soát cấp cho những người thiết kế thư viện số hóa Thời gian hồi đáp (response time), là một đặc tính hệ thống khác, đã không được đưa vào trong nghiên cứu

này vì những người thiết kế thư viện số hóa có ít kiểm soát trên nó với người sử dụng nối kết đến hệ thống thông qua the Internet

 Theo [3]: Thương mại trực tuyến (như e-bay) nhờ rất nhiều vào công nghệ để hỗ trợ tiến trình kinh doanh Khi TMĐT được tổ chức chính thông qua tương tác giữa khách hàng và các hệ thống computer; một mức tương tác cao được bảo đảm để đạt được tương tác

mong đợi Trong phạm vi này, tương tác phải làm nhiều hơn với việc học cách để tín

nhiệm công nghệ của khách hàng để hành động theo điều quan tâm nhất của họ, và

để hồi phục những thông tin có ý nghĩa nhất cung cấp cho các quyết định Hubl và

Murray (2002) phát hiện thấy khách hàng tin tưởng nhiều hơn vào những giới thiệu được hình thành bởi các tác nhân giới thiệu điện tử theo cách họ sẽ sử dụng những thuộc tính của sản phẩm được giới thiệu để tham khảo cho những quyết định mua hàng hiện tại hay tương lai

 Từ các lý luận trên, có thể xem E-commerce là 1 hệ thống hồi phục thông tin, do đó nhận các biến theo [24] và bỏ các biến theo [21]

Bảng III 3 Giải thích lý do các biến Được chọn (Ký hiệu Yes ở cột 7)

Stt Ref Biến Tác

động

Giải thích

Biến nhân khẩu học tác động lên PU, PEU Theo [16], Demographic là một trong các biến tiền đề của Attitude (Thái độ) và đã được kiến trúc để tác động lên PU và PEU

hưởng đáng kể lên PU

thang đo 5 mục

DOMAIN

PEU Đã được sử dụng trong [24] cho thấy ảnh hưởng đáng

kể lên PEU Xem diễn giải (1)

Được chọn theo giải thích trên

(1) Theo [24] Kiến thức về lĩnh vực dò tìm là một yếu tố kiểm soát bên trong khác có thể ảnh

hưởng tích cực lên nhận thức tính dễ sử dụng về thư viện số hóa Nghiên cứu về các hệ thống phục hồi thông tin chỉ ra rằng kiến thức phạm vi có thể hỗ trợ việc dò tìm một cách hữu hiệu hơn bằng cách giúp người sử dụng tách những thông tin liên quan từ những hồi

đáp không liên quan, xúc tiến việc học những nguyên tắc dò tìm, và định hình những truy vấn chính xác hơn Trong môi trường ảo của thư viện số hóa, không giống như môi trường vật lý nơi hỗ trợ người dùng cuối hay hỗ trợ quản lý nói chung là có sẵn, ở đây không có ai

tư vấn cho người sử dụng Với điều kiện này, kiến thức nền tảng của người sử dụng về lĩnh vực dò tìm có thể giúp hỗ trợ tương tác rất dễ dàng hơn với các thư viện số hóa

Bảng III 4 Tóm tắt các biến ngoại sinh được chọn cho mô hình

Stt Ref Biến Tên biến mới Tác động

Ở đây, kiến trúc KNOWLEDGE OF SEARCH DOMAIN được tích hợp vào kiến trúc FACILITATING CONDITIONS vì các tương đồng đã được chỉ ra trong mô hình UTAUT kết hợp các kiến trúc đã nghiên cứu Đường dẫn và các mục đo của kiến trúc này cũng được hiệu chỉnh theo UTAUT [19]

I.2 Các kiến trúc chính

I.2.1 Thuật ngữ (Terminology)

Thuật ngữ đề cập đến từ, câu, và chữ viết tắt được sử dụng bởi hệ thống Người sử dụng cần đệ trình các truy vấn của họ đến hệ thống thông qua các cụm từ có cấu trúc nơi mà kiến thức của thuật ngữ được sử dụng bởi hệ thống

là không thể thiếu được Nói cách khác, điều cũng quan trọng là người sử dụng hiểu các mô tả, hướng dẫn và kết quả dò tìm của hệ thống số hóa một cách rõ ràng và đúng đắn Một vấn đề chính với thuật ngữ hệ thống thông tin

là những biệt ngữ được sử dụng không thích hợp Như đã được ghi chú bởi Talja et al., từ vựng mà người sử dụng dùng để diễn tả nhu cầu thông tin của

họ thường khác với thuật ngữ của những người cung cấp thông tin Điều khác biệt này không những làm khó khăn cho người sử dụng tương tác với hệ thống

mà còn giảm lợi ích tiềm tàng mà hệ thống số hóa có thể cung cấp cho người

sử dụng [24]

Kiến trúc này đã được kiểm tra thực nghiệm trong môi trường thư viện số hóa

và cho thấy kết quả tác động tích cực đến nhận thức tính dễ sử dụng [24] Tôi đưa kiến trúc này vào trong mô hình theo kết quả nghiên cứu từ [24], kiến trúc này tác động trực tiếp lên kiến trúc Nhận Thức Tính Dễ Sử Dụng

I.2.2 Thiết kế giao diện (Screen Design)

Screen design là cách thức thông tin được trình bày trên màn hình Nó đã được nhận biết trước đây bởi các nhà nghiên cứu hệ thống thông tin là việc thiết kế giao diện và mã trình bày thông tin của một hệ thống thông tin có thể ảnh hưởng lớn đến chiến lược dò tìm thông tin của người sử dụng và kết quả thực hiện của họ [24] Trong các nghiên cứu về các hệ thống hồi phục thông tin, giao diện người sử dụng đã được báo cáo là quan trọng tương đương với phương tiện hồi phục (retrieval engine) trong việc ảnh hưởng thực hiện hệ thống [24] Một thiết kế màn hình tốt có thể tạo ra 1 môi trường ảo tiện nghi

mà người sử dụng có thể dễ dàng nhận biết các nhóm chức năng và những phương tiện giúp điều hướng, di chuyển tự do khắp nơi và quét các kết quả dò tìm, và làm cho việc dò tìm hữu hiệu hơn

Kiến trúc này đã được kiểm tra thực nghiệm trong môi trường thư viện số hóa

và cho thấy kết quả tác động tích cực đến nhận thức tính dễ sử dụng [24] Tôi đưa kiến trúc này vào trong mô hình theo kết quả nghiên cứu từ [24], giống như thuật ngữ, kiến trúc này cũng tác động trực tiếp lên kiến trúc Nhận Thức Tính Dễ Sử Dụng

I.2.3 Các điều kiện thuận tiện (Facilitating Conditions)

Các điều kiện thuận tiện được định nghĩa là mức độ mà một cá nhân tin rằng

cơ sở hạ tầng tổ chức và kỹ thuật tồn tại để hỗ trợ việc sử dụng hệ thống Kiến

trúc này được làm theo mô hình UTAUT cho phù hợp với tính thống nhất của các lý thuyết và mô hình nền tảng đã được nghiên cứu thực nghiệm trước đây

I.2.4 Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm/dịch vụ (PRP) và Nhận

thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến (PRT)

Hai kiến trúc này lấy từ mô hình e-CAM, hai kiến trúc này đã được thiết kế và thực nghiệm trong môi trường thương mại điện tử tại hai quốc gia Mỹ và Hàn Quốc Không có sửa đổi gì với hai kiến trúc này

I.2.5 Các biến nhân khẩu học (Demographic)

Các kiến trúc nhân khẩu học có ảnh hưởng trung gian lên các kiến trúc chính

và đã được nghiên cứu thực nghiệm theo các nghiên cứu trước đây Các biến nhân khẩu học chủ yếu là giới tính, giáo dục, thu nhập, sắc tộc, nghề nghiệp,

và thậm chí là vùng địa lý (Bellman, Lohse, & Johnson, 1999) [16] Trong đề tài này, tôi chọn các đặc tính nhân khẩu học là Tuổi, Giới Tính, Giáo Dục, Nghề Nghiệp Đặc tính Thu Nhập không được chọn vì lý do lấy mẫu không chính xác, do đó có thể bị chệch Hơn nữa, theo mô hình UTAUT [19], đã chỉ nghiên cứu các đặc tính nhân khẩu học chính là Tuổi và Giới Tính từ việc tổng hợp các lý thuyết/mô hình nghiên cứu trước Đường dẫn từ biến nhân khẩu học được kế thừa từ mô hình UTAUT Tuy nhiên, luận văn chỉ dự định phân tích tác động trung gian của các biến nhân khẩu học trong trường hợp cỡ mẫu thu thập được phù hợp với các phân tích chéo giữa các nhóm Trường hợp cỡ mẫu không đủ lớn để phân tích chéo giữa các nhóm [1] thì các đặc tính nhân khẩu học này được sử dụng để kiểm tra các thống kê mô tả làm nền tảng cho việc đánh giá chung và đưa ra các kiến nghị cho các nghiên cứu tương lai

Mô hình này có một vài thay đổi so với dự định lúc đầu, kiến trúc PB (hành vi mua thực sự) được làm theo mô hình e-CAM với 2 mục đo là Tần Số Mua Hàng Trực Tuyến và Tổng Giá Trị Hàng Mua Trực Tuyến trong vòng 6 tháng qua kể từ ngày khảo sát Trong điều kiện của luận văn hiện tại, chúng tôi (tôi

và người tổ chức khảo sát lấy mẫu tại một Công ty dịch vụ Marketing) đã không tìm ra tổng thể này nên đã chuyển qua khảo sát tổng thể có dự định mua Với việc chuyển đổi tổng thể nghiên cứu như trên, sự thay đổi làm ảnh hưởng đến mục đo của PB (xem questionnaire trong Phụ lục 1) chỉ còn 1 mục (C.10) Sau khi khảo sát thực tế, có nhiều hồi đáp đã để trống mục đo ở kiến trúc này do trong kiến trúc BI (câu C.8 và C.9) họ đã đánh dấu vào mục 1 hoặc

2 (nghĩa là, Chắc Chắn Không Sử Dụng hoặc Không Sử Dụng tương ứng theo thứ tự) Mã hóa bằng 0 được tính thêm cho những mục hồi đáp này

Như vậy, với thang đo không phù hợp với cấu trúc của mô hình dự định nên kiến trúc PB chỉ để tham khảo và được loại bỏ khỏi phân tích

II CÁC GIẢ THUYẾT NỀN TẢNG

Theo kết quả của nghiên cứu trước đây [24], Thuật Ngữ và Thiết Kế Giao Diện có tác động dương lên nhận thức tính dể sử dụng Giả thuyết H1 và H2

PRP

TERMI

SCREEN

FACI

AGE

PU

PEU

BI PRT

Hình III 1 Mô hình TAM-ECAM dự định

được phát biểu như sau:

H1: Thuật Ngữ (TERMI) có tác động dương trực tiếp lên Nhận Thức Tính Dễ Sử Dụng (PEU)

H2: Thiết Kế Giao Diện (SCREEN) có tác động dương trực tiếp lên Nhận Thức Tính Dễ Sử Dụng (PEU)

Theo kết quả nghiên cứu của mô hình UTAUT, các điều kiện thuận tiện có ảnh hưởng trực tiếp lên việc sử dụng hệ thống thực sự Trong điều kiện thương mại điện tử và theo mục tiêu nghiên cứu về hành vi dự định, tôi hiệu chỉnh kiến trúc FACI tác động trực tiếp lên kiến trúc BI là kiến trúc nội sinh cuối cùng của mô hình Giả thuyết H3 được phát biểu như sau:

H3: Các Điều Kiện Thuận Tiện (FACI) có tác động dương trực tiếp lên Hành Vi Dự Định (BI)

Các giả thuyết kế tiếp được phát biểu thống nhất với mô hình TAM

H4: Nhận Thức Tính Dễ Sử Dụng (PEU) tác động dương lên Nhận Thức

Sự Hữu Ích (PU)

H5: Nhận Thức Sự Hữu Ích (PU) tác động dương lên Dự Định Hành Vi (BI)

H6: Nhận Thức Tính Dễ Sử Dụng (PEU) tác động dương lên Dự Định Hành Vi (BI)

Các giả thuyết sau được phát biểu thống nhất với mô hình e-CAM

H7: Nhận Thức Rủi Ro Liên Quan Đến Giao Dịch Trực Tuyến (PRT) tác động âm lên Dự Định Hành Vi (BI)

H8: Nhận Thức Rủi Ro Liên Quan Đến Sản Phẩm/Dịch Vụ (PRP) tác động âm lên Dự Định Hành Vi (BI)