Luận án Nghiên cứu sự cảm nhận về lợi ích tinh thần, giá trị tiêu khiển, và lòng tin trực tuyến ảnh hưởng đến lòng trung thành trực tuyến: Xét trong mức độ lo âu của khách hàng

uan sát (Lee và Wu, 2017) và thang đo lòng tin trực tuyến gồm 05 biến quan sát (Liu và Tang, 2018). Kết quả phát triển và xây dựng thang đo đã tạo ra các thang đo về lòng trung thành trực tuyến và lợi ích tinh thần cảm nhận. 3.3. NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH ĐIỀU CHỈNH THANG ĐO Nghiên cứu định tính là một dạng nghiên cứu để khai thác suy nghĩ bên trong của người tiêu dùng. Có thể thu thập thông tin qua quan sát, phỏng vấn chuyên gia hay phỏng vấn nhóm. Với đề tài nghiên cứu, tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu lời kể (narrative research) bằng cách phỏng vấn sâu 11 doanh nghiệp kinh doanh thương mại điện tử (giám đốc, trưởng phòng), giảng viên đại học và phương pháp nghiên cứu hiện tượng học (phenomenological research) bằng cách tạo nhóm thảo luận với 07 người bao gồm các chuyên gia (giảng viên, giám đốc, trưởng phòng) và khách hàng thường mua hàng trực tuyến. Việc phỏng vấn sâu và thảo luận nhóm sẽ giúp hoàn thiện mô hình nghiên cứu và hoàn thiện thang đo cũng như biến quan sát. Các buổi thảo luận nhóm hay phỏng vấn sâu được thực hiện trong thời gian tháng 07/2018 qua các buổi thảo luận nhóm với thời gian từ 90 đến 120 phút, địa điểm thực hiện có thể tại các quán cà phê có phòng riêng để thảo luận hoặc phòng tự học của trường đại học. Cách thức tiến hành thông qua cuộc hẹn gặp trực tiếp, các tài liệu và câu hỏi được gửi trước đến đối tượng phỏng vấn thông qua công cụ email và thư. Kết quả của thảo luận nhóm, và phòng vấn sâu đã đưa ra được những ý kiến trùng lắp với nội dung xây dựng thang đo lợi ích tinh thần cảm nhận và lòng trung thành trực tuyến. Bên cạnh đó, nhóm thảo luận cũng bổ sung cho nhóm sự lo âu, lòng tin trực tuyến và giá trị cảm nhận tiêu khiển. 3.3.1. Giá trị cảm nhận tiêu khiển (HV) Giá trị cảm nhận tiêu khiển đã được nghiên cứu rộng rãi để hiểu rõ hơn về quá trình tiêu dùng của khách hàng (Jones và cộng sự, 2006, Kronrod và Danziger, 2013). Giá trị cảm nhận tiêu khiển mang tính trải nghiệm nhiều hơn (Henry và cộng sự, 2004). Về mặt trải nghiệm của người tiêu dùng, khía cạnh tiêu khiển của trải nghiệm tiêu dùng liên quan đến tính độc đáo của sản phẩm hoặc dịch vụ hoặc kết nối cảm xúc mà nó gợi lên trong người tiêu dùng (Overby và Lee, 2006). Nghiên cứu này sử dụng thang đo giá trị cảm nhận tiêu khiển gồm 04 biến quan sát của nghiên cứu Lee và Wu (2017), thang đo này được áp dụng từ nghiên cứu của Babin và cộng sự (1994) và Carpenter (2008), đặc biệt thang đo này được thiết kế cho bối cảnh thương mại điện tử. Các biến quan sát được điều chỉnh trong nghiên cứu định tính và sử dụng thang đo Likert 5 điểm để đo lường, trong đó 1 = Hoàn toàn không đồng ý và 5 = Hoàn toàn đồng ý. 3.3.2. Thang đo lòng tin trực tuyến (OT) Lòng tin là một khái niệm đa diện, kết hợp các khía cạnh nhận thức, cảm xúc và hành vi (Lewis và Weigert, 1985). Niềm tin đã được nghiên cứu rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, nhưng mỗi ngành học có sự hiểu biết riêng về khái niệm và các cách khác nhau để vận hành nó. Những nghiên cứu trước đây cung cấp những hiểu biết quan trọng về các yếu tố của lòng tin trực tuyến. Tuy nhiên, vì nghiên cứu về lòng tin trong bối cảnh trực tuyến là tương đối mới, có một số vấn đề nhất quán tồn tại trên hầu hết các nghiên cứu (Wang và Emurian, 2005). Trong tài liệu, các nhà nghiên cứu đã sử dụng cả thang đo đơn hướng (Mayer và cộng sự, 1995) và thang đo đa hướng (McKnight và cộng sự, 2002) để đo lường lòng tin của khách hàng. Thang đo đa hướng có thể phản ánh các nguồn gốc khác nhau của niềm tin, trong khi thang đo đơn hướng phản ánh đánh giá lòng tin như một cấu trúc tổng thể. Nghiên cứu này sử dụng thang đo đơn hướng nhằm đánh giá tổng thể cấu trúc lòng tin của khách hàng. Năm biến quan sát được sử dụng từ thang đo của Liu và Tang (2018) để đo lường ba thành phần năng lực (ability), lòng nhân từ (benevolence) và tính liêm chính (integrity) của một đơn vị kinh 16 doanh trực tuyến. Các biến đo lường lòng tin trực tuyến của khách hàng sử dụng thang đo Likert 5 điểm để đo lường, trong đó 1 = Hoàn toàn không đồng ý và 5 = Hoàn toàn đồng ý. 3.3.3. Thang đo lo âu (ANX) Lo âu được Freud định nghĩa là một trạng thái có thể cảm thấy, một trạng thái cảm xúc bao gồm cảm giác sợ hãi, căng thẳng, lo ngại và lo lắng kèm theo hưng phấn sinh lý (Freud, 2013). Phù hợp với quan điểm tiến hóa của Darwin, Freud nhận thấy rằng sự lo âu là thích nghi trong việc thúc đẩy hành vi giúp các cá nhân đối phó với các tình huống đe dọa và lo âu nhiều là phổ biến trong hầu hết các rối loạn tâm thần. Khi đo lường sự lo âu, Krug và cộng sự (1976) nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phân biệt giữa sự lo âu như một trạng thái cảm xúc và sự lo âu như một đặc điểm tính cách. Nghiên cứu của Ngọc (2018) đã sử dụng 14 đề mục bao gồm 7 đề mục đo lường các triệu chứng tâm lý của lo âu: lo lắng, dễ kích thích, căng thẳng, những nỗi sợ hãi, tính dễ mệt mỏi, kém tập trung, mất ngủ; 7 đề mục đo lường các triệu chứng cơ thể: đau, triệu chứng tim mạch, hô hấp, tiêu hóa, thận tiết niệu, thần kinh thực vật và các triệu chứng khác. Với mỗi mục phỏng vấn có điểm từ 0 đến 4 sao cho phù hợp nhất với trạng thái của đối tượng: 0 – không có; 1- nhẹ; 2 - trung bình; 3 - nặng; 4 - rất nặng. Điểm số của thang trắc nghiệm tâm lý từ 0 đến 56. Điểm càng cao thì mức độ lo âu càng lớn. Mức độ lo âu được tính như sau: ≤ 17 điểm: Lo âu nhẹ; 18 - 24: Lo âu mức trung bình; ≥ 25: Lo âu nặng. Dựa theo nghiên cứu trước đây cũng như kết quả nghiên cứu định tính, nghiên cứu này đo lường lo âu như một trạng thái cảm xúc khi mua hàng trực tuyến và sử dụng 6 đề mục đo lường triệu chứng tâm lý lo âu của Hamilton (1959), thang đo này cũng được áp dụng bởi Ngọc (2018); đồng thời, nghiên cứu cũng tính toán lại mức độ lo âu dựa trên 06 biến quan sát với điểm số trắc nghiệm tâm lý từ 0 đến 24. Kết quả phân loại được tính toán lại dựa trên phần trăm điểm số và thang đo lo âu được thể hiện ở bảng 3.2 . Kết quả nghiên cứu định tính cũng điều chỉnh và thay đổi nhận thức về các khía cạnh đo lường về triệu chứng lo âu. Bối cảnh của các thang đo đều hướng về những lo lắng phổ biến trong mua sắm trực tuyến, thương mại điện tử tại Việt Nam . Các biến đo lường sự lo âu của khách hàng trong sử dụng thang đo 5 điểm để đo lường, trong đó 0 – không có; 1- nhẹ; 2 - trung bình; 3 - nặng; 4 - rất nặng. Bảng 3.2. Bảng phân loại mức độ lo âu dựa trên thang đo 14 và 6 biến quan sát 14 biến quan sát (0 - 56) 6 biến quan sát (0 - 24) Lo âu nhẹ <=17 <=7,29 Lo âu mức trung bình 18 - 24 7,3 - 10,7 Lo âu nặng >=25 >=10,71 3.4. NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG 3.4.1. Bảng câu hỏi Dạng thang đo khoảng Likert thường được sử dụng để đo lường một tập các phát biểu của một khái niệm (Likert, 1932). Số đo của khái niệm là tổng điểm của từng phát biểu. Về mặt lý thuyết thang đo Likert là thang đo thứ tự và đo lường mức độ đồng ý của đối tượng nghiên cứu. Nghĩa là năm điểm biến thiên từ hoàn toàn không đồng ý đến hoàn toàn đồng ý. Vì vậy, thang đo Likert cho phép một loạt các lựa chọn từ “Hoàn toàn không đồng ý” tới "Hoàn toàn đồng ý”. Điều này cho phép người trả lời khả năng tạo ra sự phân biệt tốt giữa những thái độ. Ngoài ra, thang đo sự lo âu dựa theo nghiên cứu của Hamilton (1959) nên sẽ 0 – không có; 1- nhẹ; 2 - trung bình; 3 - nặng; 4 - rất nặng. Các câu hỏi được thiết kế có cấu trúc theo từng nhóm yếu tố cấu thành các thành phần cảm nhận của các khách hàng mua hàng trực tuyến với thông tin chung được trình bày đầu tiên, sau đó chuyển đến từng câu hỏi thăm dò sâu sắc hơn về yếu tố đó. Dạng thang đo định danh là thang đo trong đó số đo dùng để xếp loại, nó không có ý nghĩa về lượng (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Mục đích nghiên cứu sinh sử dụng thang đo này nhằm mô tả đặc điểm mẫu (nghề nghiệp, giới tính...). Dạng thang đo thứ bậc là loại thang đo trong đó số đo dùng để so sánh thứ tự, nó không có ý nghĩa về lượng (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Mục đích nghiên cứu sinh sử dụng thang đo này nhằm sắp xếp đặc điểm mẫu (độ tuổi, thu nhập...). 17 3.4.2. Quy mô mẫu Theo Hair và cộng sự (2010) thì số mẫu phải tối thiểu phải gấp 5 lần số lượng biến quan sát thì kết quả nghiên cứu mới đảm bảo tính chính xác. Tabachnick và Fidell (2007) cho rằng các kích thước mẫu sẽ cho kết quả nghiên cứu tương ứng : 50 là rất kém, 100 kém, 200 là khá tốt, 300 là tốt, 500 là rất tốt và 1000 là tuyệt vời. Nghiên cứu sử dụng 917 quan sát trong phân tích sau khi loại bỏ các quan sát không đúng quy định hay không đủ độ tin cậy. 3.4.3. Phương pháp chọn mẫu Để đạt được mục tiêu nghiên cứu của đề tài, kỹ thuật chọn mẫu trong nghiên cứu này chọn mẫu phi xác suất, kỹ thuật lấy mẫu theo hạn ngạch (quota) và mục đích (judgmental). Vì nghiên cứu đi chuyên sâu về lĩnh vực thương mại điện tử, nên áp dụng lấy mẫu theo mục đích sẽ chọn được đối tượng khảo sát hiểu rõ về vấn đề nghiên cứu và từ đó có thể mở rộng mẫu dễ dàng (Neuman, 2002). Cụ thể, với chỉ số thương mại điện tử 2018 cao nhất là 82,1 và TP. Hồ Chí Minh nằm ở phía nam Việt Nam có dân số trên 10 triệu dân, dân cư sinh sống ở đây chủ yếu di cư từ các tỉnh khác của Việt Nam. Vì vậy, đặc điểm dân cư tại TP. Hồ Chí Minh có thể đại diện cho đặc điểm dân cư cả nước, số quan sát tại TP. Hồ Chí Minh chiếm khoảng 4/10 quan sát trong mẫu khảo sát. Ngoài ra, thành phố Hà Nội có chỉ số xếp thứ 2 là 79,8 nên sẽ khảo sát khoảng 3/10 số lượng mẫu. Các thành phố và tỉnh thành khác là Hải Phòng (chỉ số là 54,9), Đà Nẵng (54,1) và Bình Dương (50,4) sẽ phân bổ lần lượt mỗi tỉnh, thành phố là 1/10 số quan sát trong mẫu. Đối tượng khảo sát là khách hàng tiêu dùng cá nhân đã từng mua hàng trực tuyến tại Việt Nam. 3.4.4. Phương pháp phân tích dữ liệu Để đạt được mục tiêu nghiên cứu đề ra, nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS, AMOS và Smart PLS để xử lý dữ liệu định lượng thu thập từ khảo sát sơ bộ và khảo sát chính thức. Trong đó, phần mềm SPSS để thống kê mô tả, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và độ tin cậy của thang đo trong nghiên cứu sơ bộ; phần mềm AMOS dùng để thực hiện các kiểm định trong phát triển thang đo lợi ích tinh thần cảm nhận và lòng trung thành trực tuyến; cuối cùng, phần mềm Smart PLS sẽ được sử dụng để phân tích mô hình nghiên cứu và kiểm định giả thuyết. 3.5. NGHIÊN CỨU SƠ BỘ ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY THANG ĐO Chương trình nghiên cứu sơ bộ đánh giá thang đo được thực hiện bằng cách sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện, tổng số phiếu phát ra là 260 phiếu, tổng số phiếu thu về hợp lệ đưa vào phân tích là 252 phiếu. Chương trình nghiên cứu sơ bộ thực hiện từ tháng 10/2018 đến tháng 12/2018. Đối tượng trả lời là những khách hàng cá nhân đã từng mua hàng trực tuyến trên các trang thương mại điện tử tại Việt Nam. Đối tượng khảo sát chủ yếu là học sinh, sinh viên, giảng viên và nhân viên văn phòng. Chương trình điều tra sơ bộ được thực hiện bằng phương pháp tiếp cận trực tiếp và phát bảng câu hỏi tự điền. Hệ số Cronbach’s alpha được sử dụng rộng rãi nhất để đo lường độ tin cậy của thang đo (tính nhất quán nội tại). Cronbach’s alpha lớn hơn 0,7 là giới hạn dưới (Hair và cộng sự, 2010). Theo kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo, Cronbach’s alpha là hệ số đo lường độ tin cậy của thang đo tổng của tất cả các thang đo đều lớn hơn 0,7. Và khi kiểm tra từng biến đo lường, hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0,3 nên tất cả biến đều đạt yêu cầu (Nunnally, 1978) Những thang đo đã được đánh giá độ tin cậy đạt yêu cầu sẽ được đưa vào đánh giá giá trị thang đo bằng cách phân tích nhân tố khám phá (EFA). Thứ nhất, để xem xét điều kiện dữ liệu có thể phân tích EFA, cần dựa vào kiểm định Barlett và kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin). Ta có phân tích EFA phù hợp vì kiểm định Bartlett có p = 0,00 < 5% và KMO= 0,928 ≥ 0,5. Thứ hai, để đánh giá giá trị của thang đo, cần xem xét ba thuộc tính quan trọng trong kết quả phân tích EFA: (1) số lượng nhân tố được trích, (2) trọng số nhân tố, và (3) tổng phương sai trích. Số lượng nhân tố trích: Eigenvalue được dùng để xác định số lượng nhân tố trích, số lượng nhân tố được trích là 10 nhân tố khi hệ số Eigenvalue ở nhân tố thứ 10 là 1,075 > 1 (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Hệ số tải nhân tố: Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát trong 10 nhân tố đều lớn hơn hoặc bằng 0,5 là giá trị có thể chấp nhận. 18 Tổng phương sai trích: yếu tố này thể hiện các nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường. Tổng phương sai trích của 10 nhân tố là 68,105 > 50%, nghĩa là phần chung lớn hơn phần riêng và sai số. 3.6. KẾT LUẬN VỀ CÁC THANG ĐO DÙNG CHO NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC Sau khi tiến hành điều tra sơ bộ 260 khách hàng mua hàng trực tuyến theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện, có 252 phiếu đạt yêu cầu được đưa vào phân tích. Kiểm định thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá được thực hiện để đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Kết quả là các thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy và giá trị được tổng hợp để tiến hành nghiên cứu chính thức. Các thang đo được hiệu chỉnh sau khi nghiên cứu sơ bộ được trình bày chi tiết trong bảng 3.3. Bảng 3.3. Tổng hợp thang đo chính thức Ký hiệu Nội dung thang đo Cảm nhận mua sắm thú vị (PEB) PEB1 Mua sắm trực tuyến làm tôi cảm thấy được sống trong thế giới của riêng tôi PEB2 Khi tôi đang trong tâm trạng chán nản, mua sắm trực tuyến sẽ giúp tôi cảm thấy tốt hơn PEB3 Mua sắm trực tuyến giúp tôi tự thỏa mãn bản thân PEB4 Mua sắm trực tuyến là một cuộc phiêu lưu PEB5 Với tôi, mua sắm trực tuyến là một cách để giảm căng thẳng PEB6 So với những việc khác tôi có thể làm, thời gian mua sắm trực tuyến thực sự thú vị. Cảm nhận mua sắm kín đáo (PDB) PDB1 Mua sắm trực tuyến đảm bảo sự riêng tư về quá trình mua hàng PDB2 Tôi không cảm thấy ngại nếu không mua bất cứ thứ gì sau khi yêu cầu thông tin sản phẩm trên trang thương mại điện tử. PDB3 Khi mua sắm trực tuyến, tôi không cảm thấy xấu hổ nếu mua hàng hóa/dịch vụ nhạy cảm. PDB4 Tôi cảm thấy tự do khi tìm kiếm thông tin sản phẩm/dịch vụ khi mua sắm trực tuyến mà không ai có thể biết. PDB5 Tôi không cảm thấy ngại khi mua sản phẩm/dịch vụ giảm giá trên trang thương mại điện tử. Cảm nhận tương tác xã hội (PSB) PSB1 Tôi cảm nhận có sự kết nối với những người khác khi mua sắm trực tuyến PSB2 Tôi cảm thấy có sự trao đổi thông tin về sản phẩm/dịch vụ khi tôi chia sẻ trải nghiệm mua sắm của mình với người tiêu dùng khác khi mua sắm trực tuyến PSB3 Mua sắm trực tuyến là một cách tuyệt vời để phát triển tình bạn với những người mua sắm internet khác. PSB4 Tôi thích xem và tương tác với ý kiến đánh giá của các khách hàng khác về sản phẩm/dịch vụ dự định mua Cảm nhận kiểm soát (PCB) PCB1 Trang thương mại điện tử cho phép tôi kiểm soát quá trình mua sắm trực tuyến của mình PCB2 Tôi có tùy chọn để tham gia, thể hiện bản thân và để lại dấu ấn của riêng mình khi mua sắm trực tuyến PCB3 Ngoài mua sắm, tôi còn tham gia vào toàn bộ trải nghiệm tiêu dùng bằng cách cộng tác, đăng ý tưởng và/hoặc tham gia một phần của việc tạo ra sản phẩm PCB4 Trang thương mại điện tử thiết kế mọi thứ, đưa ra ý tưởng, kết nối và chọn các tùy chọn mua sắm khác nhau theo mong muốn của tôi. Giá trị cảm nhận tiêu khiển (HV) HV1 Mua sắm trên trang thương mại điện tử này thực sự là một niềm vui. HV2 Mua sắm trên trang thương mại điện tử này, tôi không chỉ mua sản phẩm mà còn cảm thấy hạnh phúc. HV3 Mua sắm trên trang thương mại điện tử này làm cho tôi cảm thấy rằng chức năng tìm kiếm sản phẩm thực sự thú vị. HV4 Mua sắm trên trang thương mại điện tử này cho phép tôi quên đi tất cả những rắc rối và khó chịu của mình. 19 Lòng tin trực tuyến (OT) OT1 Người bán hàng điện tử này là trung thực. OT2 Người bán hàng điện tử này rất quan tâm đến việc đáp ứng nhu cầu và mong muốn của tôi OT3 Người bán hàng điện tử này giữ lời hứa và cam kết OT4 Người bán hàng điện tử này đáng tin cậy OT5 Người bán hàng điện tử này có năng lực thực hiện nhu cầu và mong mong muốn của tôi Cung cấp thông tin cá nhân (PID) PID1 Tôi sẵn sàng gửi thông tin cá nhân cho trang thương mại điện tử không liên quan đến thông giao hàng (giới tính, độ tuổi, thu nhập ,..) PID2 Tôi chủ động cung cấp những thông tin cá nhân thậm chí nhạy cảm như sở thích của mình cho trang thương mại điện tử PID3 Tôi chia sẻ ý kiến cá nhân cho trang thương mại điện tử PID4 Tôi đồng ý cho ứng dụng di động của trang thương mại điện tử truy cập vào danh bạ trên điện thoại hay danh sách bạn bè trên trang mạng xã hội Sự tương tác (INT) INT1 Khi tôi thích bài viết trên trang thương mại điện tử, tôi sẽ ấn nút “like” INT2 Tôi đánh giá, xếp hạng các bài viết/ sản phẩm trên trang thương mại điện tử INT3 Tôi tham gia chia sẻ một số nội dung trên trang thương mại điện tử INT4 Tôi chấp nhận việc mất thời gian để đưa ra các bình luận dù trang thương mại điện tử không trả cho tôi bất kỳ sự đền bù nào Sự ưu tiên (TOM) TOM1 Tôi sử dụng trang thương mại điện tử bất cứ khi nào tôi cần để mua hàng. TOM2 Khi tôi có ý định mua hàng, trang thương mại điện tử này là lựa chọn đầu tiên của tôi. TOM3 Luôn đề cập đến trang thương mại điện tử này khi bạn bè, người thân cần tư vấn mua hàng trực tuyến Sự lo âu (ANX) ANX1 Tôi lo lắng sản phẩm sẽ không đúng với mô tả trên trang thương mại điện tử ANX2 Tôi có cảm giác căng thẳng khi đặt mua các sản phẩm mới trên trang thương mại điện tử ANX3 Tôi sợ thông tin của mình sẽ bị sử dụng không hợp pháp ANX4 Tôi cảm thấy khó ngủ trong khi chờ đợi sản phẩm được giao đến ANX5 Tôi không tập trung làm việc được khi chờ đợi sản phẩm được giao đến ANX6 Tôi mất hứng thú với mua hàng trực tuyến sau những lần nhận được sản phẩm sai, hoặc giao hàng trễ 20 CHƯƠNG 4. PHÂN TÍCH KẾT QUẢ 4.1. PHÂN TÍCH MẪU NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC Tổng số 468 bảng câu hỏi được thu về từ 500 bảng câu hỏi phát ra. Sau khi loại 51 bảng câu hỏi không hợp lệ và không chất lượng (43 bảng trả lời thiếu thông tin; 07 bảng chọn hơn 1 trả lời cho loại câu hỏi 1 lựa chọn; 01 bảng trả lời qua loa thiếu cân nhắc bằng việc đánh giá giống nhau cho hầu hết các câu hỏi), có 417 bảng câu hỏi hợp lệ. Kết hợp với 500 kết quả từ khảo sát trực tuyến qua, 917 mẫu kết quả khảo sát được sử dụng để phân tích và kiểm định. 4.2. ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH ĐO LƯỜNG LỢI ÍCH TINH THẦN CẢM NHẬN Mô hình về lợi ích tinh thần cảm nhận trong thương mại điện tử bao gồm 4 biến nghiên cứu tiềm ẩn (PEB, PDB, PCB và PSB). Với mô hình này, chúng ta cần ước lượng mối quan hệ giữa biến tiềm ẩn kết quả và các biến quan sát của nó (hệ số tải ngoài - outer loadings). Tất cả các chỉ số Outer loadings của các khái niệm PEB, PDB, PCB và PSB đều cao hơn giá trị cho phép là 0,708. Biến quan sát PEB5 có độ tin cậy biến thấp nhất là 0,558 = 0,7472 (hệ số tải ngoài 0,747), trong khi đó biến PDB1 có độ tin cậy cao nhất là 0,852 = 0,9232 (hệ số tải ngoài là 0,923). Vì vậy, tất cả các biến quan sát đối với 04 biến nghiên cứu kết quả (reflective constructs) đều lớn hơn giá trị tối thiểu cho phép đối với hệ số tải ngoài. Độ tin cậy nhất quán nội tại các biến nghiên cứu tiềm ẩn được đánh giá thông quan hệ số tin cậy tổng hợp (CR). Tất cả các giá trị CR đều lớn hơn 0,7. Từ đó, ta kết luận các biến nghiên cứu tiềm ẩn đều đạt độ tin cậy nhất quán nội bộ. Cùng với đó, các giá trị phương sai trích AVE của các biến nghiên cứu đều > 0,5 (PCB = 0,717; PDB = 0,8; PEB = 0,605 và PSB = 0,723). Vì vậy, cả 4 biến nghiên cứu đều có độ hội tụ cao. Cuối cùng, nghiên cứu sẽ kiểm tra giá trị phân biệt giữa các biến tiềm ẩn trong nghiên cứu. Giá trị HTMT cho tất cả các cặp biến nghiên cứu trong một ma trận. Có thể thấy, tất cả các giá trị HTMT đều nhỏ hơn nhiều so với ngưỡng 0,85. Ngoài ra, ngưỡng giới hạn thấp và cao của độ tin cậy 95% (chênh lệch giữa hiệu chỉnh và tích lũy) của tất cả các nhóm biến nghiên cứu đều không chứa số 1. Điều này chứng minh các cấu trúc đo lường lợi ích tinh thần cảm nhận của khách hàng trực tuyến đạt được giá trị phân biệt. Như vậy, thang đo lợi ích tinh thần cảm nhận bao gồm 4 biến nghiên cứu tiềm ẩn PEB, PDB, PSB, PCB. Tất cả các nhóm biến đều đạt giá trị tin cậy, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. 4.3. ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH ĐO LƯỜNG LÒNG TRUNG THÀNH TRỰC TUYẾN Mô hình về lòng trung thành trực tuyến trong thương mại điện tử bao gồm 3 biến nghiên cứu tiềm ẩn (TOM, INT, và PID). Với mô hình này, chúng ta cần ước lượng mối quan hệ giữa biến tiềm ẩn kết quả và các biến quan sát của nó (hệ số tải ngoài - outer loadings). Tất cả các chỉ số Outer loadings của các khái niệm TOM, INT và PID đều cao hơn giá trị cho phép là 0,708. Biến quan sát INT4 có độ tin cậy biến thấp nhất là 0,592 = 0,772 (hệ số tải ngoài 0,77), trong khi đó biến PID1 có độ tin cậy cao nhất là 0,774 = 0,882 (hệ số tải ngoài là 0,88). Vì vậy, tất cả các biến quan sát đối với 03 biến nghiên cứu kết quả (reflective constructs) đều lớn hơn giá trị tối thiểu cho phép đối với hệ số tải ngoài. Độ tin cậy nhất quán nội tại các biến nghiên cứu tiềm ẩn được đánh giá thông quan hệ số tin cậy tổng hợp (CR). Tất cả các giá trị CR đều lớn hơn 0,7. Từ đó, ta kết luận các biến nghiên cứu tiềm ẩn đều đạt độ tin cậy nhất quán nội bộ. Cùng với đó, các giá trị phương sai trích AVE của các biến nghiên cứu đều > 0,5 (INT = 0,611; PID = 0,695; và TOM = 0,733). Vì vậy, cả 3 biến nghiên cứu đều có độ hội tụ cao. Cuối cùng, nghiên cứu sẽ kiểm tra giá trị phân biệt giữa các biến tiềm ẩn trong nghiên cứu. Giá trị tương quan Heterotrait - Monotrait (HTMT) cho tất cả các cặp biến nghiên cứu trong một ma trận. Có thể thấy, tất cả các giá trị HTMT đều nhỏ hơn nhiều so với ngưỡng 0,85. Ngoài ra, ngưỡng giới hạn thấp và cao của độ tin cậy 95% (chênh lệch giữa hiệu chỉnh và tích lũy) của tất cả các nhóm biến nghiên cứu đều không chứa số 1. Điều này chứng minh các cấu trúc đo lường lòng trung thành trực tuyến của khách hàng đạt được giá trị phân biệt. Như vậy, thang đo lòng trung thành trực tuyến bao gồm 3 biến nghiên cứu tiềm ẩn PID, INT và TOM. Tất cả các nhóm biến đều đạt giá trị tin cậy, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. 21 4.4. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU 4.4.1. Kiểm định độ tin cậy nội tại của biến nghiên cứu của mô hình nghiên cứu Mô hình nghiên cứu trong thương mại điện tử bao gồm 9 biến nghiên cứu (PEB, PDB, PSB, PCB, OT, HV, TOM, INT, và PID). Với mô hình này, chúng ta cần ước lượng mối quan hệ giữa biến nghiên cứu và các biến quan sát của nó (hệ số tải ngoài - outer loadings). Tất cả các chỉ số Outer loadings của các khái niệm PEB, PDB, PSB, PCB, OT, HV, TOM, INT, và PID đều cao hơn giá trị cho phép là 0,708. Biến quan sát PEB5 có độ tin cậy biến thấp nhất là 0,558 = 0,7472 (hệ số tải ngoài 0,747), trong khi đó biến HV3 có độ tin cậy cao nhất là 0,862 = 0,9292 (hệ số tải ngoài là 0,929). Vì vậy, tất cả các biến quan sát đối với 09 biến nghiên cứu kết quả (reflective constructs) đều lớn hơn giá trị tối thiểu cho phép đối với hệ số tải ngoài. Độ tin cậy nhất quán nội tại các biến nghiên cứu tiềm ẩn được đánh giá thông quan hệ số tin cậy tổng hợp (CR). Tất cả các giá trị CR của các cấu trúc nghiên cứu đều lớn hơn 0,7. Từ đó, ta kết luận các biến nghiên cứu tiềm ẩn đều đạt độ tin cậy nhất quán nội bộ. Cùng với đó, các giá trị phương sai trích AVE của các biến nghiên cứu đều > 0,5 (PEB = 0,605; PDB = 0,8, PSB = 0,723; PCB = 0,717; OT = 0,673; HV = 0,791; INT = 0,611; PID = 0,695; và TOM = 0,733). Vì vậy, cả 09 cấu trúc nghiên cứu đều có độ hội tụ cao. 4.4.2. Kiểm định giá trị phân biệt giữa các biến nghiên cứu trong mô hình nghiên cứu Tiếp theo, nghiên cứu sẽ kiểm tra giá trị phân biệt giữa các biến quan sát trong nghiên cứu. Giá trị HTMT cho tất cả các cặp cấu trúc nghiên cứu trong một ma trận. Có thể thấy, tất cả các giá trị HTMT đều nhỏ hơn nhiều so với ngưỡng 0,85. Ngoài ra, ngưỡng giới hạn thấp và cao của độ tin cậy 95% (chênh lệch giữa hiệu chỉnh và tích lũy) của tất cả các nhóm biến nghiên cứu đều không chứa số 1. Điều này chứng minh các cấu trúc đo lường trong mô hình nghiên cứu đạt được giá trị phân biệt. Như vậy, 9 cấu trúc nghiên cứu PEB, PDB, PSB, PCB, OT, HV, TOM, INT, và PID đều đạt giá trị tin cậy, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. 4.4.3. Đánh giá tính đa cộng tuyến của mô hình Ta có các giá trị VIF của tất cả các biến nội sinh (thể hiện trên cột) và các biến ngoại sinh tương ứng (thể hiện trên hàng). Cụ thể, nghiên cứu sẽ đánh giá về đa cộng tuyến PMB, HV, OT -> ELOY. Theo kết quả nghiên cứu, các giá trị VIF đều nhỏ hơn 5, vì vậy cộng tuyến giữa các biến nghiên cứu dự báo không xảy ra trong mô hình nghiên cứu. 4.4.4. Đánh giá hệ số xác định (R2) Hệ số đo lường được sử dụng nhất để đánh giá mô hình cấu trúc là hệ số xác định (giá trị R2). Giá trị R2 càng cao cho thấy cấp độ dự báo càn