Luận án Digital marketing ở một số quốc gia phát triển và việc áp dụng vào các cơ sở giáo dục của Việt Nam

ết định của người học, trong đó sự phiền nhiễu có tương quan tỷ lệ nghịch với βchuẩn hóa = - 0.095. Tóm lại, kết quả phân tích tác động tổng thể đến việc đăng ký học của người học tiềm năng và phương trình hồi quy này có ý nghĩa rất quan trọng đối với các nhà quản trị CSGD và quản trị marketing trong công tác xây dựng và triển khai các hoạt động digital marketing nhằm thu hút người học tiềm năng, hỗ trợ công tác tuyển sinh. 108 4.3. Kết quả nghiên cứu điều kiện áp dụng digital marketing nhằm thu hút người học tiềm năng tại các cơ sở giáo dục – TOEIF Phần này giải thích ý nghĩa của dữ liệu và các quả phân tích thống kê và kinh tế nhằm đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến việc áp dụng digital marketing trong các CSGD. 4.3.1. Thống kê mô tả đặc trưng mẫu nghiên cứu mô hình TOEIF Kết thúc điều tra, số phiếu thu về là 400 phiếu, sau khi sàng lọc, tỷ lệ phiếu hợp lệ đưa vào phân tích là 380 đơn vị nghiên cứu, đảm bảo các điều kiện chọn mẫu cho phép, đạt tỷ lệ 95%. Cấu trúc mẫu điều tra được thống kê theo các tiêu chí sau: Cơ cấu giới tính: Kết quả phân tích thống kê mô tả mẫu cho thấy, trong số 380 đáp viên, số lượng nam giới (211 người) nhiều hơn so với nữ giới khoảng 25%. Cơ cấu độ tuổi: Độ tuổi chiếm tỷ trọng cao nhất trong cấu trúc mẫu nghiên cứu là 31- 40 tuổi, chiếm 41.3% (157 người), cao gấp 1.6 lần số lượng đáp viên có tuổi đời trẻ nhất trong tổng mẫu nghiên cứu (20-30 tuổi). Chiếm tỷ trọng lớn thứ ba là nhóm độ tuổi trung niên với 23.9% (91 người). Chưa tới 10% số đáp viên trên 50 tuổi. Cơ cấu trình độ học vấn: Kết quả thống kê mô tả mẫu cho thấy không có sự chênh lệch đáng kể giữa số lượng đáp viên có trình độ ĐH hoặc cao đẳng so với số lượng đáp viên có trình độ thạc sỹ hoặc tiến sỹ (51.6% và 48.4%). Tỷ trọng đáp viên hiện đang công tác tại các CSGD công lập có trình độ thạc sỹ hoặc tiến sỹ cao hơn những đáp viên có trình độ cử nhân, trong khi đó dữ liệu cho thấy tỷ lệ này tại các CSGD ngoài công lập hoàn toàn ngược lại. Đáng ghi nhận là 100% số người tham gia khảo sát đều tốt nghiệp ĐH hoặc cao đẳng trở lên. Về cơ cấu giữa các phòng ban: Biểu đồ phân phối chuẩn có dạng hình chuông đối xứng với hệ số bất đối xứng skewness + 0.67 cho thấy hầu như không có sự chênh lệch đáng kể nào về số lượng các đáp viên công tác tại các phòng ban khác nhau, nói cách khác là các quan sát phân phối đối xứng quanh giá trị trung bình. Phụ lục 4.34 mô tả cấu trúc mẫu nghiên cứu theo độ tuổi, học vấn và chức vụ cho thấy hơn 25% số đáp viên thuộc nhóm trẻ nhất (20-30), chủ yếu họ đang đảm nhận các vị trí công tác CNTT, marketing, truyền thông và đặc biệt là tuyển sinh các CTĐT khác nhau bao gồm các chương trình cử nhân, cao học, các chương trình liên kết đào 109 tạo, chương trình tiên tiến và cả đào tạo từ xa. Nhóm viên chức tham gia khảo sát ở độ tuổi từ 31-41 (độ tuổi phổ biến nhất) đảm nhận vị trí quản lý các công tác tuyển sinh, truyền thông, marketing và CNTT chiếm một tỷ lệ đáng kể hơn 46%, trong đó có chỉ có 9 người có trình độ cử nhân, còn lại hầu hết là Thạc sỹ hoặc Tiến sỹ. Bảng 4.7. Phân bổ mẫu theo một số thuộc tính của đối tượng khảo sát TOEIF Số lượng % trong mẫu % giá trị % tích lũy Giới tính Nam1 211 55.5 55.5 55.5 Nữ2 169 44.5 44.5 100.0 Độ tuổi 20-301 98 25.8 25.8 25.8 31-402 157 41.3 41.3 67.1 41-503 91 23.9 23.9 91.1 Trên 504 34 8.9 8.9 100.0 Học vấn ĐH/Cao đẳng1 296 51.6 51.6 51.6 Thạc sỹ/Tiến sỹ2 184 48.4 48.4 100.0 Phòng ban CNTT1 46 12.1 12.1 12.1 Tuyển sinh/ QLĐT2 62 16.3 16.3 28.4 Marketing/Truyền thông3 49 12.9 12.9 41.3 Sau ĐH4 58 15.3 15.3 56.6 CLC/CTTT/CNTN5 67 17.6 17.6 74.2 Đào tạo quốc tế6 44 11.6 11.6 85.8 Viện nghiên cứu/Khóa ngắn hạn7 47 12.4 12.4 98.2 Khác8 7 1.8 1.8 100.0 Chức vụ Viên chức hành chính1 150 39.5 39.5 39.5 Nhân viên kỹ thuật2 33 8.7 8.7 48.2 Cán bộ quản lý3 193 50.8 50.8 98.9 Lãnh đạo4 4 1.1 1.1 100.0 Loại hình CSGD Công lập1 285 75.0 75.0 75.0 Ngoài công lập2 95 25.0 25.0 100.0 Tổng 380 100.0 100.0 Nguồn: Tác giả khảo sát và tổng hợp (2017-2018) 110 Có thể nói, tuổi đời trẻ và trình độ học vấn cao là những ưu thế trong công tác đối với các vị trí phụ trách hoạt động truyền thông, quảng bá và tuyển sinh. Tính chất công việc yêu cầu tiếp xúc với giới trẻ gần như hàng ngày, và đòi hỏi sự sáng tạo, chủ động và linh hoạt trong công tác. Gần ½ các vị trí công tác quan trọng phụ trách quản lý đào tạo, tuyển sinh và sau đại học, đặc biệt là những chương trình có yếu tố hợp tác, liên kết đào tạo hoặc các chương trình mới đều do các viên chức có độ tuổi trung niên đảm nhận, và đại đa số trên 95% có học vị từ thạc sỹ trở lên. 4.3.2. Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo TOEIF bằng Cronbach’s Alpha 380 quan sát đưa vào kiểm định Cronbach’s Alpha đều hợp lệ, được chấp nhận đưa vào thống kê. Kết quả kiểm định hệ số a cho thấy các biến quan sát của 5 thang đo Tính dễ sử dụng, Nguồn lực nội bộ, Tác động đổi mới, Hỗ trợ của nhà cung cấp, Áp dụng digital marketing có a thang đo lần lượt là 0.938, 0.917, 0.930, 0.826 và 0.870 thuộc khoảng 0.8 ≤ a < 0.95, nên các thang đo có độ tin cậy cao. Các hệ số tương quan biến tổng trong 5 thang đo đều > 0.3 và không có trường hợp loại bỏ biến nào làm cho hệ số tin cậy của 5 thang đo > a (Phụ lục 4.35). Tuy nhiên, biến quan sát ts1 của thang đo Hỗ trợ của nhà cung cấp có hệ số tương quan biến tổng nhở hơn 0.3 và nếu loại bỏ biến này có thể làm cho a của thang đo tăng lên 0.945 lớn hơn 0.826 nên luận án đề xuất loại biến quan sát ts1. Vì vậy, chỉ có 5 biến quan sát từ ts2 - ts6 phản ánh khái niệm “Hỗ trợ của nhà cung cấp digital marketing” nên đều được chấp nhận và sử dụng trong phân tích nhân tố (bảng 4.8). Thang đo “Nhận thức tính hữu ích của digital marketing ” có a của thang đo là 0.762 thuộc khoảng 0.7 ≤ a < 0.8 nên khái niệm Tính hữu ích đạt yêu cầu về độ tin cậy. Tuy nhiên, biến pu4 trong thang đo Tính hữu ích có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 và nếu loại bỏ biến này có thể làm cho a của thang đo này lớn hơn 0.762 nên luận án đề xuất loại biến pu4. Như vậy, 5 biến quan sát từ pu1, pu2, pu3, pu5 và pu6 đều phản ánh khái niệm “Nhận thức tính hữu ích của digital marketing” nên đều được chấp nhận và sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo. Thang đo “Áp lực cạnh tranh” cho thấy a của thang đo là 0.683 thuộc khoảng 0.6 ≤ a < 0.7 như vậy thang đo khái niệm Áp lực cạnh tranh có độ tin cậy vừa đạt ngưỡng. Biến cp4 của thang đo Áp lực cạnh tranh có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 111 và nếu loại bỏ biến này có thể làm cho a của thang đo này lớn hơn 0.683 nên luận án đề xuất loại cp4. Như vậy, chỉ có 4 biến cp1, cp2, cp3, cp5 phản ánh khái niệm “Áp lực cạnh tranh” nên được chấp nhận và sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo. Bảng 4.8. Độ tin cậy của các thang đo Tính hữu ích, Áp lực cạnh tranh và Hỗ trợ của nhà cung cấp của mô hình TOEIF Biến quan sát Mean nếu loại biến Var. nếu loại biến Tương quan biến tổng a nếu loại biến Kết luận Khái niệm pu “Nhận thức Tính hữu ích của digital marketing” a = 0.762 pu1 14.42 13.764 .644 .694 Chấp nhận pu2 13.83 13.972 .620 .701 Chấp nhận pu3 14.54 13.748 .629 .697 Chấp nhận pu4 13.99 16.757 .041 .880 Loại biến pu5 14.31 13.127 .695 .678 Chấp nhận pu6 14.29 13.107 .699 .677 Chấp nhận Khái niệm cp “Áp lực cạnh tranh” a = 0.683 cp1 14.50 6.398 .627 .572 Chấp nhận cp2 14.64 6.189 .660 .555 Chấp nhận cp3 14.57 6.124 .637 .558 Chấp nhận cp4 15.48 6.741 .066 .898 Loại biến cp5 14.53 6.286 .660 .560 Chấp nhận Khái niệm ts “Hỗ trợ của nhà cung cấp digital marketing” a = 0.826 ts1 11.35 16.514 .058 .945 Loại biến ts2 11.91 12.731 .777 .759 Chấp nhận ts3 12.06 13.590 .790 .765 Chấp nhận ts4 12.02 13.118 .780 .761 Chấp nhận ts5 12.02 13.472 .777 .765 Chấp nhận ts6 11.96 12.903 .815 .754 Chấp nhận Chú thích: a - hệ số Cronbach's Alpha, Mean - Giá trị trung bình của thang đo, Var. - Phương sai thang đo Nguồn: Tác giả khảo sát và tổng hợp phân tích dữ liệu (2017 - 2018) Tóm lại, 32 thang đo chính thức trong mô hình nghiên cứu TOEIF đều đảm bảo độ tin cậy và đạt điều kiện để tiến hành các kiểm định tiếp theo, bao gồm: - eu1, eu2, eu3, eu4 (4 chỉ báo cho eu) - pu1, pu2, pu3, pu5, pu6 (5 chỉ báo pu) - oc1, oc2, oc3, oc4, oc5 (5 chỉ báo oc) - cp1, cp2, cp3, cp5 (4 chỉ báo cho cp) - ie1, ie2, ie3, ie4 (4 chỉ báo cho ie) - ts2, ts3, ts4, ts5, ts6 (5 chỉ báo cho ts) - ai1, ai2, ai3, ai4, ai5 (5 chỉ báo ai) 112 4.3.3. Kết quả khám phá cấu trúc thang đo TOEIF qua phân tích EFA Kết quả kiểm định mức độ tương quan giữa 32 biến đo lường TOEIF cho thấy chỉ số KMO là 0.927 > 0.9 thể hiện dữ liệu rất tốt để thực hiện EFA, điều này chứng tỏ dữ liệu được dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp. Bảng 4.9. Kết quả kiểm định KMO và Bartlett's Test của thang đo TOEIF Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. MSA .927 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 9539.179 df 496 Sig. (Mức ý nghĩa) .000 Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát 2017-2018 Kết quả kiểm định Bartlett’s Test là 9539.179 với mức ý nghĩa đạt Sig. = 0.000 < 0.05 nên bác bỏ giả thuyết H0 về ma trận tương quan giữa các biến là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, hay nói cách khác, các biến quan sát trong tổng thể có tương quan với nhau, do đó dữ liệu hoàn toàn phù hợp để thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA. Bảng 4.10. Kết quả trích nhân tố với phép trích Principal Axis Factoring Factor Initial Eigenvalues Extraction Σ of Loadings2 Rotation Σ of Loadings2 Σ % of Var. Cmlt % Σ % of Var. Cmlt % Σ 1 11.221 35.065 35.065 10.938 34.182 34.182 5.542 2 3.947 12.336 47.401 3.685 11.516 45.698 6.573 3 2.648 8.275 55.676 2.373 7.414 53.112 7.019 4 2.359 7.373 63.049 2.028 6.338 59.450 7.341 5 1.650 5.155 68.204 1.380 4.314 63.764 4.763 6 1.506 4.707 72.911 1.207 3.773 67.537 7.292 7 1.181 3.692 76.603 .932 2.913 70.450 7.001 8 .564 1.763 78.366 Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát 2017-2018 Bảng 4.10 thể hiện kết quả trích nhân tố với 32 biến quan sát, tải thành 7 nhóm đạt các kiểm định. Giá trị tổng phương sai trích đạt 70.450 > 60% đạt kết quả tốt, như vậy 7 nhân tố này giải thích 70.450% biến thiên của dữ liệu. Giá trị hệ số Eigenvalues của các nhân tố đều cao và lớn hơn 1.0 cho phép giữ lại các nhân tố này, trong đó 113 nhân tố thứ 7 có Eigenvalue thấp nhất = 1.181; nhân tố thứ 8 có Eigenvalue = 0.564 1.0. Ma trận xoay nhân tố với phép xoay Promax (Oblique) cho thấy 7 nhân tố đã được trích ra một cách rõ ràng (Phụ lục 4.36), trong đó có 5 biến quan sát oc1, ai1, ai5, cp1, cp3 có hệ số tải nhân tố 0.5 < λ ≤ 0.7 cho biết biến này có ý nghĩa thống kê tốt, còn lại λ > 0.7 phản ánh tương quan cao giữa các nhân tố và các biến giải thích có ý nghĩa thống kê rất tốt. Như vậy, các thang đo của 7 nhân tố trong mô hình TOEIF đều đạt giá trị hội tụ. Ma trận tương quan giữa các nhân tố cho thấy phương sai giữa các nhân tố < 0.7 nên mô hình đạt giá trị phân biệt (Phụ lục 4.37). Toàn bộ 32 chỉ báo tạo thành mô hình đo lường và được đưa vào phân tích nhân tố khẳng định. 4.3.4. Kết quả kiểm định mô hình đo lường TOEIF qua phân tích CFA Kết quả kiểm định tính chất đo lường 32 thang đo TOEIF bằng phương pháp phân tích nhân tố khẳng định đạt kết quả với số liệu chi tiết ở Phụ lục 4.37 và 4.38. Bảng 4.11. Tương quan giữa các khái niệm trong mô hình đo lường TOEIF Các khái niệm r S.E. C.R. p Các khái niệm r S.E. C.R. p ts « oc .135 .038 4.071 *** ie « eu .285 .032 8.912 *** ts « ie .133 .034 4.642 *** ie « pu .127 .035 3.607 *** ts « eu .154 .032 4.915 *** ie « ai .273 .036 7.647 *** ts « pu -.043 .042 6.159 *** ie « cp .305 .031 9.698 *** ts « ai .219 .039 6.162 *** eu « pu .148 .033 4.452 *** ts « cp .071 .030 3.692 *** eu « ai .274 .034 8.018 *** oc « ie .244 .035 6.112 *** eu « cp .257 .029 8.938 *** oc « eu .207 .035 7.720 *** pu « ai .231 .040 5.723 *** oc « pu .286 .040 4.268 *** pu « cp .127 .031 4.067 *** oc « ai -.063 .042 8.328 *** ai « cp .254 .032 7.896 *** oc « cp .311 .033 7.467 *** Chú thích: r - hệ số tương quan giữa các nhân tố, *** p< 0.001, S.E. sai số chuẩn, C.R. điểm tới hạn Nguồn: Tổng hợp kết quả phân tích dữ liệu khảo sát 2017-2018 Các chỉ số Chi-square = 629.912 Chi-square/df = 1.422 < 3 với giá trị p = 0.000. Các chỉ tiêu khác đều đạt yêu cầu giá trị luận án mong muốn để có một mô hình tốt SRMR = 0.028 nhỏ hơn giá trị ngưỡng 0.05, TLI = 0.978, CFI = 0.980, GFI = 0.909 RMSEA 114 = 0.033, pCLOSEHo = 1.000 để kiểm định giá trị RMSEA < 0.06 với mức ý nghĩa 95% (Phụ lục 4.38). Mô hình đo lường phù hợp với dữ liệu thị trường và không có tương quan giữa các sai số đo lường nên thang đo TOIEF đạt tính đơn hướng. Độ tin cậy tổng hợp thấp nhất là 0.873 trên mức giá trị lý tưởng và có ý nghĩa thống kê. Phương sai trích AVE của cả 7 nhân tố đều trên giá trị ngưỡng 0.5 (thấp nhất là 0.580). Như vậy, thang đo trong mô hình đo lường TOEIF đạt độ tin cậy. Bình quân phương sai trích AVE của các nhân tố đều > 0.50, giá trị thấp nhất là 0.580, các trọng số chuẩn hóa của các biến quan sát đều > 0.50, giá trị thấp nhất là 0.67 và có ý nghĩa thống kê với p-value = 0.000 (Phụ lục 4.39). Các chỉ số này cho thấy các biến quan sát dùng để đo lường khái niệm nghiên cứu TOEIF đạt giá trị hội tụ. Hiệp phương sai giữa các khái niệm trong mô hình đo lường TOEIF cho thấy tất cả hệ số tương quan giữa các cặp khái niệm đều đạt giá trị |r| < 1.0 và có ý nghĩa thống kê p-value < 0.001. Bảng 4.11 thể hiện kết quả so sánh AVE đều lớn hơn 2 giá trị MSV và ASV. Kết quả này thỏa mãn điều kiện kiểm định giá trị phân biệt của thang đo, hay nói cách khác các cặp khái niệm đều đạt được giá trị phân biệt. Từ kết quả kiểm định tính chất của đo lường theo các tiêu chí của Nunally và Bernstein (1994) ta có mô hình đo lường TOEIF như Phụ lục 4.40. Kết quả phân tích CFA cho thấy giá trị thang đo lường các khái niệm và thành phần của mô hình TOEIF đều đạt yêu cầu và thỏa mãn được tất cả các tính chất đơn hướng, độ tin cậy và giá trị của thang đo. Luận án tiếp tục thực hiện kiểm định giá trị liên hệ lý thuyết thông qua phân tích cấu trúc tuyến tính SEM. 4.3.5. Kết quả kiểm định cấu trúc tuyến tính TOEIF & giả thuyết nghiên cứu Phụ lục 4.41 trình bày kết quả kiểm định mô hình cấu trúc tuyến tính TOEIF bằng phần mềm AMOS 22.0 với tập dữ liệu gồm 380 viên chức, giảng viên, nhà quản trị và lãnh đạo của các CSGD tại thành phố Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh. Khảo sát khả năng nhận diện mô hình SEM (Phụ lục 4.42), mô hình nghiên cứu TOEIF chính thức có tổng cộng 122 tham số, trong đó có 81 tham số tự do cần ước lượng, p = 0.000. Mô hình cấu trúc tuyến tính TOEIF có 528 giá trị riêng và cần ước lượng 81 tham số tự do, nên bậc tự do của mô hình là df = 528 - 81 = 447 > 0 với mức ý nghĩa p = 0.000 nên mô hình được nhận diện. 115 Kết quả kiểm định mức độ phù hợp của mô hình TOEIF (Phụ lục 4.43) cho thấy các chỉ số Chi-square = 670.622; Chi-square chuẩn hóa theo số bậc tự do Chi-square/df = 1.500 < 3 với mức ý nghĩa thống kê p = 0.000; chỉ số phù hợp so sánh CFI = 0.976 > giá trị ngưỡng 0.9, chỉ số phù hợp TLI = 0.973 > giá trị ngưỡng 0.9 và sai số của mô hình RMSEA = 0.036 0.05 kiểm định RMSEA < 0.06. Từ các kết quả kiểm định này có thể kết luận mô hình cấu trúc tuyến tính TOEIF phù hợp tốt với dữ liệu thực tế. Do mô hình đạt các chỉ số kiểm định tốt nên luận án không xem xét khả năng hiệu chỉnh mô hình TOEIF và kết quả này đã được sử dụng để tiến hành các bước diễn giải kết quả tiếp theo. Bảng 4.12. Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu của mô hình TOEIF GT Mối quan hệ Beta β S.E. C.R p Kết luận h1 pu ß eu 0.273 .337 .069 4.898 *** Ủng hộ GT h2 ai ß pu 0.133 .121 .043 2.801 ** Ủng hộ GT h3 ai ß eu 0.133 .150 .072 2.078 * Ủng hộ GT h4 ai ß cp 0.146 .176 .085 2.070 * Ủng hộ GT h5 ai ß ie 0.137 .144 .068 2.109 * Ủng hộ GT h6 ai ß oc 0.311 .291 .051 5.677 *** Ủng hộ GT h7 ai ß ts 0.156 .144 .043 3.372 *** Ủng hộ GT Chú thích: *** p < 0.001, ** p < 0.01, * p < 0.05, β là hệ số beta chưa chuẩn hóa, Beta là hệ số beta chuẩn hóa, S.E. (standard error) là sai số chuẩn, C.R. (critical ratio) là giá trị tới hạn, GT là giả thuyết. Nguồn: Tổng hợp kết quả phân tích dữ liệu khảo sát 2017-2018 Thực hiện chạy mô hình với các chỉ số phù hợp thu được kết quả kiểm định các hệ số hồi quy beta (β) chuẩn hóa của mô hình cấu trúc tuyến tính TOEIF đề xuất như bảng 4.12. Kết quả ước lượng cho thấy tất cả 7 giả thuyết được kiểm định có ý nghĩa thống kê, hay nói cách khác là có đủ bằng chứng thống kê từ dữ liệu nghiên cứu ủng hộ các giả thuyết này. Trong đó có 3 giả thuyết h1, h6, h7 đạt giá trị hệ số beta chuẩn hóa dương với độ tin cậy 99,9% (p-value < 0.001), điều này thể hiện một cách chắc chắn về mối tương quan đồng biến giữa khái niệm tương ứng. Có 1 giả thuyết h2 được chấp nhận với mức ý nghĩa thống kê p-value < 1%, 3 giả thuyết h3, h4, h5 được chấp nhận với mức ý nghĩa thống kê p-value < 5%. Diễn giải kết quả kiểm định giả thuyết khoa học mô hình TOEIF được trình bày cụ thể ở Phụ lục 4.44. 116 Đánh giá tính vững của mô hình ước lượng bằng phân tích Bootstrap (Phụ lục 4.45) cho thấy chênh lệch ước lượng mô hình TOEIF của mẫu gốc (380) với trung bình ước lượng của các mẫu tạo bằng bootstrap (500) rất nhỏ và nhỏ hơn giá trị ngưỡng C.R. ≤ 2.0, điều này phản ánh sự chênh lệch rất nhỏ, hầu như không đáng kể, không có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95% giữa các hệ số của mô hình ước lượng so với 500 quan sát. Như vậy, mô hình TOEIF vẫn có ý nghĩa đối với cỡ mẫu lớn, do đó ước lượng của mô hình đảm bảo tính tin cậy và có thể sử dụng để suy diễn cho tổng thể. 4.3.6. Kết quả kiểm định các mô hình tương đương với TOEIF Luận án xác định có 2 mô hình tương đương - equivalent models gọi tắt là eqTOEIF. 4.3.6.1. Mô hình tương đương eqTOEIF1 ứng dụng quy tắc thay thế Dựa trên quy tắc thay thế cụm đối xứng, luận án đề xuất thay thế hiệp phương sai giữa ts ↔ eu bằng đường dẫn trực tiếp từ ts à eu. Như vậy, biến số eu trở thành biến nội sinh không quan sát, do đó luận án bổ sung phần dư e35 cho biến eu, đồng thời không quan sát hiệp phương sai giữa eu với các biến ngoại sinh còn lại trong mô hình. Mô hình cấu trúc tương đương gọi tắt là eqTOEIF1 xác lập đường dẫn trực tiếp thể hiện ảnh hưởng của “Hỗ trợ của nhà cung cấp digital marketing” đến “Nhận thức tính dễ sử dụng digital marketing” thay vì quan sát hiệp phương sai giữa hai biến số này. Kết quả kiểm định mô hình cấu trúc tương đương eqTOEIF1 bằng phần mềm AMOS 22.0 với cùng bộ dữ liệu 380 mẫu khảo sát. Mô hình tương đương eqTOEIF1 ghi nhận các chỉ số Chi-square = 853.960, bậc tự do df = 450, Chi-square/df = 1.898 dưới ngưỡng giá trị 3.0 yêu cầu với mức ý nghĩa p-value = 0.000. Các chỉ số đo lường mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu thị trường đều đạt giá trị yêu cầu, như RMSEA = 0.049 0.95 và TLI = 0.952 > 0.95. Mặc dù kết quả kiểm định cho thấy mô hình tương đương eqTOEIF1 phù hợp với dữ liệu thực tế song các chỉ tiêu đo lường mức độ phù hợp kém hơn so với mô hình nghiên cứu TOEIF chính thức mà luận án đề xuất (Phụ lục 4.46) 4.3.6.2. Mô hình tương đương eqTOIEF2 theo quy tắc chỉ báo nghịch đảo Mô hình tương đương 2 (eqTOEIF2) được thiết lập theo quy tắc chỉ báo nghịch đảo và mô hình đo lường. Biến ngoại sinh “Tác động đổi mới” có thang đo ie1 được xây dựng đảo ngược, do đó luận án đã đảo chiều đường dẫn giữa biến tiềm ẩn ie và chỉ 117 báo ie1. Để tiến hành đổi chiều đường dẫn phản ánh từ ie à ie1 thành ie1 à ie, luận án bổ sung phần dư cho nhân tố ie, bỏ sai số của ie1, đồng thời bỏ hiệp phương sai giữa ie và 4 biến ngoại sinh không quan sát còn lại trong mô hình, mà thay vào đó bằng hiệp phương sai giữa ie1 và oc, eu, cp, ts. Kết quả kiểm định mô hình tương đương eqTOEIF2 bằng phần mềm AMOS 22.0 với cùng bộ dữ liệu 380 mẫu khảo sát. Kết quả kiểm định cho thấy mô hình tương đương eqTOEIF2 có các Chi-square = 711.756, bậc tự do df = 447, Chi-square/df = 1.592 dưới ngưỡng giá trị 3.0 yêu cầu với mức ý nghĩa p-value = 0.000. Các chỉ số đo lường mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu thị trường đều đạt giá trị yêu cầu, như RMSEA = 0.04 < 0.05, CFI = 0.972 > 0.95 và TLI = 0.969 > 0.95. Kết quả cho thấy mô hình tương đương eqTOEIF2 phù hợp với dữ liệu thực tế song các chỉ tiêu đo lường mức độ phù hợp kém hơn so với mô hình nghiên cứu TOEIF chính thức mà luận án đề xuất. 4.3.6.3. So sánh độ phù hợp của mô hình nghiên cứu & mô hình tương đương Phụ lục 4.47 trình bày tóm tắt các chỉ tiêu đo lường mức độ phù hợp với dữ liệu thực tế của mô hình nghiên cứu chính thức TOEIF và các mô hình tương đương eqTOEIF1, eqTOEIF2. Kết quả kiểm định cho thấy mô hình nghiên cứu chính thức thể hiện số lượng liên hệ hồi quy nhiều nhất giữa các số biến của mô hình, bao gồm cả tương quan trực tiếp và gián tiếp. So với mô hình nghiên cứu chính thức, mô hình cấu trúc tương đương áp dụng quy tắc thay thế đối xứng và mô hình đo lường tương đương áp dụng quy tắc chỉ báo nghịch đảo có mức độ phù hợp với dữ liệu thực tế kém hơn. Có thể kết luận rằng, tất cả các biến số trong mô hình nghiên cứu TOEIF chính thức đều có tương quan với nhau ở một mức độ nhất định mà không thể loại bỏ các mối liên hệ này. Việc chứng minh các mô hình tương đương phù hợp kém với dữ liệu thực tế là một trong những biểu hiện thuyết phục nhất khẳng định mô hình cấu trúc tuyến tính mà luận án đề xuất, đồng thời khẳng định các mối quan hệ nhân quả trong mô hình nghiên cứu TOEIF chính thức. 4.3.7. Kiểm định mô hình áp dụng digital marketing nhằm thu hút người học tiềm năng giữa các CSGD công lập và ngoài công lập Kết quả kiểm định giữa mô hình khả biến và mô hình bất biến (Phụ lục 4.48) cho thấy giá trị chi-square/df của mô hình khả biết là 1.465 < giá trị tương ứng của mô hình 118 bất biến 1.472 với mức ý nghĩa p-value = 0.022 < 0.05, hay nói cách khác là bác bỏ giả thuyết Ho. Như vậy, có sự khác biệt Chi-square có ý nghĩa thống kê giữa hai mô hình, do đó luận án chọn mô hình khả biến do có độ tương thích cao hơn. Từ đó, tác giả rút ra kết luận là có sự khác biệt về tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến việc áp dụng digital marketing trong các CSGD công lập so với các trường NCL. Kết quả ước lượng mô hình khả biến (Phụ lục 4.49) với mức độ tin cậy 99.9% cho thấy việc áp dụng digital marketing trong các CSGD công lập và NCL đều chịu ảnh hưởng mạnh nhất từ yếu tố nguồn lực nội bộ, nhưng mức độ ảnh hưởng đối với các trường ngoài công lập mạnh hơn gấp rưỡi so với các trường hoạt động từ các nguồn tài chính công. Sau nguồn lực nội bộ, “Tác động phải đổi mới” là yếu tố có ảnh hưởng lớn thứ 2 (βchuẩn hóa là 0.238) đến việc áp dụng digital marketing tại các trường công lập, trong khi đó các trường này hầu như không chịu tác động bởi Áp lực cạnh tranh. Ngược lại, các trường dân lập hoặc tư thục lại chịu ảnh hưởng rất lớn từ Áp lực cạnh tranh với hệ số βchuẩn hóa là 0.323, song hoạt động digital marketing của các trường NCL lại không bị chi phối bởi Tác động đổi mới. Bên cạnh đó, tính hữu ích digital marketing và Sự hỗ trợ của nhà cung cấp cũng là 2 nhân tố cấu thành quan trọng đối với các trường công lập, nhưng không có ảnh hưởng đối với nhóm NCL. Cuối cùng luận án ghi nhận vai trò mờ nhạt của yếu tố Nhận thức tính dễ sử dụng đối với việc áp dụng digital marketing của cả 2 loại hình CSGD này. Nhìn chung, các nhân tố trong mô hình TOEIF có thể giải thích khoảng 48.9% mức độ biến thiên trong việc áp dụng digital marketing của các CSGD công lập, và 53% sự thay đổi trong hoạt động này của các trường NCL. 4.3.8. Phân tích mối liên hệ giữa các khái niệm trong mô hình TOEIF Dựa vào kết quả kiểm định mô hình lý thuyết và các giả thuyết nghiên cứu, luận án xác định có 6 nhân tố ảnh hưởng đến việc áp dụng digital marketing trong các CSGD, trong đó Nhận thức tính dễ sử dụng vừa tác động trực tiếp và gián tiếp, còn 5 nhân tố cp, ie, oc, ts và pu chỉ tương quan thuận chiều trực tiếp (Phụ lục 4.50). Kiểm định các mối liên hệ tuyến tính với mô hình TOEIF mức ý nghĩa p < 0.001 cho thấy Nguồn lực nội bộ tổ chức là nhân tố có mức độ tác động trực tiếp mạnh nhất với hệ số βchuẩn hóa = 0.311. Đứng thứ hai là Sự hỗ trợ của nhà cung cấp digital marketing với hệ số tác động trực tiếp bằng một nửa so với Nguồn lực nội bộ tổ chức. Nếu xét tác động 119 tổng hợp đến việc áp dụng digital marketing trong các trường thì yếu tố có hệ số hồi quy chuẩn hóa lớn thứ 2 là nhận thức của các trường về tính dễ sử dụng các công cụ marketing hiện đại này với βchuẩn hóa = 0.169, cho biết vai trò quan trọng của biến trung gian nhận thức tính hữu ích tron