Thiết kế nghiên cứu luận văn hành vi khách hàng Bước 1: Dựa trên mục tiêu nghiên cứu, qua lược khảo cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước liên quan, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu đề xuất và phát triển các giả thuyết nghiên cứu cho đề tài. Bước 2: Vận dụng phương pháp nghiên cứu định tính với kỹ thuật thảo luận nhóm, tác giả hiệu chỉnh các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu đề xuất cho thích hợp với bối cảnh nghiên cứu và hình thành bảng câu hỏi khảo sát chính thức. Bước 3: Thu thập dữ liệu sơ cấp thông qua phát phiếu khảo sát chính thức đến đối tượng khảo sát. Bước 4: Dữ liệu thu thập được tiến hành mã hoá, làm sạch trước khi tiến hành phân tích chính thức. Phương pháp nghiên cứu định lượng với các kỹ thuật: thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy thang đo với hệ số Cronbach’s alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan và hồi quy, và các kiểm định giả thuyết nghiên cứu được thực hiện ở bước này. Bước 5: Dựa trên kết quả nghiên cứu, đề tài sẽ đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm nâng cao khả năng thu hút, gia tăng ý định mua sắm các thiết bị điện tử qua hình thức trực tuyến của người tiêu dùng tại TP. HCM.

1. Viết thuê đề tài giá rẻ trọn gói - KB Zalo/Tele : 0973.287.149
Luanvanmaster.com - Tải miễn phí - Kết bạn Zalo/Tele : 0973.287.149
THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU LUẬN VĂN HÀNH VI KHÁCH HÀNG
3.1 QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu của đề tài được trình bày ở Hình 3.1 dưới đây
Hình 3. 1 Quy trình nghiên cứu
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Quy trình nghiên cứu của đề tài được mô tả như Hình 3.1. Cụ thể:
Bước 1: Dựa trên mục tiêu nghiên cứu, qua lược khảo cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu
Phân tích và thảo luận kết quả nghiên cứu
Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM
Kiểm định độ tin cậy thang đo, phân tích EFA, CFA
Nghiên cứu chính thức (n= 400)
Nghiên cứu định tính (thảo luận nhóm)
Xây dựng thang đo nháp
Phát triển giả thuyết và đề xuất mô hình nghiên cứu
Hệ thống hoá cơ sở lý luận, lược khảo các nghiên cứu trước đó
Xác định vấn đề nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu

2. Viết thuê đề tài giá rẻ trọn gói - KB Zalo/Tele : 0973.287.149
Luanvanmaster.com - Tải miễn phí - Kết bạn Zalo/Tele : 0973.287.149
trước liên quan, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu đề xuất và phát triển các giả thuyết nghiên
cứu cho đề tài.
Bước 2: Vận dụng phương pháp nghiên cứu định tính với kỹ thuật thảo luận nhóm, tác giả
hiệu chỉnh các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu đề xuất cho thích hợp với bối cảnh
nghiên cứu và hình thành bảng câu hỏi khảo sát chính thức.
Bước 3: Thu thập dữ liệu sơ cấp thông qua phát phiếu khảo sát chính thức đến đối tượng
khảo sát.
Bước 4: Dữ liệu thu thập được tiến hành mã hoá, làm sạch trước khi tiến hành phân tích
chính thức. Phương pháp nghiên cứu định lượng với các kỹ thuật: thống kê mô tả, kiểm định độ
tin cậy thang đo với hệ số Cronbach’s alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương
quan và hồi quy, và các kiểm định giả thuyết nghiên cứu được thực hiện ở bước này.
Bước 5: Dựa trên kết quả nghiên cứu, đề tài sẽ đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm nâng
cao khả năng thu hút, gia tăng ý định mua sắm các thiết bị điện tử qua hình thức trực tuyến của
người tiêu dùng tại TP. HCM.
3.2 XÂY DỰNG THANG ĐO NHÁP
Trên cơ sở kế thừa thang đo của Hubert và cộng sự (2018) với bối cảnh nghiên cứu người
tiêu dùng tại Đức, tác giả tiến hành dịch thuật, từ đó làm nền tảng xây dựng thang đo
nháp các yếu tố trong mô hình nghiên cứu cụ thể như sau:
Bảng 3. 1 Xây dựng thang đo nháp
Biến Thang đo Mã hoá Nguồn
tham khảo
Ý định mua
thiết bị nhà
thông minh
trực tuyến
(Y)
Tôi sẽ mua thiết bị nhà thông minh qua
hình thức trực tuyến khi có thế
BI1 Hubert và
cộng sự
(2018)
Tôi sẽ mua thiết bị nhà thông minh qua
hình thức trực tuyến trong tương lai
BI2
Tôi dự định sẽ mua thiết bị nhà thông
minh qua hình thức trực tuyến
BI3

3. Viết thuê đề tài giá rẻ trọn gói - KB Zalo/Tele : 0973.287.149
Luanvanmaster.com - Tải miễn phí - Kết bạn Zalo/Tele : 0973.287.149
Nhận thức
tính hữu ích
(PU)
Mua thiết bị nhà thông minh qua hình
thức trực tuyến giúp cuộc sống của tôi
thuận tiện hơn
PU1 Hubert và
cộng sự
(2018)
Mua thiết bị nhà thông minh qua hình
thức trực tuyến giúp cuộc cuộc sống của
tôi trở nên dễ dàng hơn
PU2
Việc mua thiết bị nhà thông minh qua
hình thức trực tuyến làm tăng sự tiện lợi
của tôi khi mua hàng
PU3
Tôi thấy việc mua thiết bị nhà thông
minh qua hình thức trực tuyến hữu ích
trong cuộc sống của tôi
PU4
Nhận thức
tính dễ sử
dụng (PE)
Học cách vận hành thiết bị nhà thông
minh dễ dàng đối với tôi
PE1 Hubert và
cộng sự
(2018)
Tôi dễ dàng làm những gì tôi muốn với
thiết bị nhà thông minh
PE2
Tôi thấy thiết bị nhà thông minh dễ sử
dụng
PE3
Tương tác với hệ thống nhà thông minh
không đòi hỏi nhiều nỗ lực trí óc của tôi
PE4
Khả năng
tương thích
(CO)
Sử dụng thiết bị nhà thông minh phù hợp
với phong cách sống của tôi
CO1 Hubert và
cộng sự
(2018)
Tôi nghĩ rằng việc sử dụng thiết bị nhà
thông minh rất phù hợp với phong cách
sống của tôi
CO2
Khả năng
thử nghiệm
(TRI)
Tôi đã có rất nhiều cơ hội để thử các sản
phẩm nhà thông minh mua qua hình thức
trực tuyến
TRI1 Hubert và
cộng sự
(2018)

4. Viết thuê đề tài giá rẻ trọn gói - KB Zalo/Tele : 0973.287.149
Luanvanmaster.com - Tải miễn phí - Kết bạn Zalo/Tele : 0973.287.149
Tôi biết mình có thể đi đến đâu để thử
các công dụng khác nhau của sản phẩm
nhà thông minh
TRI2
Khả năng
quan sát
(VI)
Tôi dễ dàng quan sát những người khác
sử dụng các sản phẩm nhà thông minh
VI1 Hubert và
cộng sự
(2018)
Tôi đã có nhiều cơ hội để xem người
khác sử dụng các sản phẩm nhà thông
minh
VI2
Khả năng
thể hiện kết
quả (RD)
Tôi tin rằng tôi có thể thông báo cho
người khác về kết quả của việc sử dụng
thiết bị nhà thông minh
RD1 Hubert và
cộng sự
(2018)
Tôi sẽ gặp khó khăn trong việc giải thích
tại sao việc sử dụng “thiết bị nhà thông
minh có thể có lợi hoặc có thể không có
lợi
RD2
Nhận thức
rủi ro bảo
mật (PSR)
Tôi lo lắng khi mua thiết bị nhà thông
mình qua hình thức trực tuyến vì người
khác có thể truy cập vào tài khoản của
tôi
PSR1 Hubert và
cộng sự
(2018)
Tôi sẽ không cảm thấy hoàn toàn an toàn
khi cung cấp thông tin về ngôi nhà của
mình qua internet
PSR2
Tôi sẽ không cảm thấy yên tâm khi điều
hành ngôi nhà của mình bằng chiếc điện
thoại thông minh của mình
PSR3
Nhận thức
rủi ro hoạt
động (PPR)
Thiết bị nhà thông minh mua qua hình
thức trực tuyến có thể hoạt động không
tốt và gây ra vấn đề với việc kiểm soát
PPR1 Hubert và
cộng sự
(2018)

5. Viết thuê đề tài giá rẻ trọn gói - KB Zalo/Tele : 0973.287.149
Luanvanmaster.com - Tải miễn phí - Kết bạn Zalo/Tele : 0973.287.149
ngôi nhà
Có khả năng xảy ra sự cố với hiệu suất
của thiết bị nhà thông minh mua qua
hình thức trực tuyến hoặc nó sẽ không
hoạt động bình thưởng
PPR2
Thiết nhà thông minh mua qua hình thức
trực tuyến có thể hoạt động không tốt và
xử lý các yêu cầu không chính xác
PPR3
Nhận thức
rủi ro về
thời gian
(PTR)
Việc sử dụng các thiết bị nhà thông minh
mua qua hình thức trực tuyến sẽ khiến
tôi mất đi sự tiện lợi do mất nhiều thời
gian để sửa lỗi
PTR1 Hubert và
cộng sự
(2018)
Hubert và
cộng sự
(2018)
Việc phải bỏ ra nhiều thời gian để cân
nhắc việc mua thiết bị nhà thông minh
qua hình thức trực tuyến khiến điều đó
trở nên rủi ro
PTR2
Có thể mất thời gian do phải thiết lập và
học cách sử dụng thanh toán điện tử
khiến nó trở nên rủi ro
PTR3
3.3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu đề ra, đề tài sử dụng kết hợp cả hai phương
pháp nghiên cứu là: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng.
3.3.1 Nghiên cứu định tính
Phương pháp nghiên cứu định tính: dựa trên mô hình nghiên cứu đã đề xuất, tác giả
tiến hành thảo luận nhóm với các chuyên gia nhằm chọn lựa các yếu tố phù hợp cho mô
hình nghiên cứu và hiệu chỉnh thang đo gốc làm thang đo chính thức phục vụ cho nghiên

6. Viết thuê đề tài giá rẻ trọn gói - KB Zalo/Tele : 0973.287.149
Luanvanmaster.com - Tải miễn phí - Kết bạn Zalo/Tele : 0973.287.149
cứu định lượng tiếp theo.
Mặc dù, thang đo và mô hình của các nghiên cứu trước đã được công nhận, tuy
nhiên, các nghiên cứu được thực nghiệm tại những thị trường và bối cảnh kinh tế khác
nhau, do đó chúng cần được điều chỉnh cho phù hợp với đặc trưng của hoạt động mua
sắm trực tuyến đối với các sản phẩm thiết bị nhà thông minh của người tiêu dùng trên địa
bàn TP. HCM. Do đó, tác giả tiến hành thảo luận nhóm với 10 người tiêu dùng được lựa
chọn trên tiêu chí đó là: chưa từng mua sắm các sản phẩm thiết bị nhà thông minh qua
hình thức trực tuyến và nhưng đã từng mua sắm trực tuyến đối với các sản phẩm khác
(xem danh sách chuyên gia ở phụ lục 1).
Nội dung của buổi thảo luận nhóm nhằm xác định lại các yếu tố ảnh hưởng đến ý
định mua sản phẩm thiết bị nhà thông minh trực tuyến của người tiêu dùng tại TP. HCM
tại bảng tổng hợp các yếu tố ảnh hưởng ở Chương 2, đồng thời tiến hành điều chỉnh, bổ
sung các biến quan sát đo lường cho các yếu tố là trọng tâm của buổi thảo luận. Người
tham dự được yêu cầu đánh giá ý nghĩa của từng biến, thêm, bớt, hoặc cải thiện các phát
biểu này nếu thấy cần thiết. Nội dung cụ thể được trình bày trong dàn bài thảo luận nhóm
(phụ lục 2).
Buổi thảo luận nhóm được thực hiện trong tháng 03/2022 thông qua dàn bài thảo
luận nhóm được xây dựng sẵn. Những ý kiến đóng góp được ghi nhận lại và thống nhất
thông qua biểu quyết theo đa số. Kết quả của buổi thảo luận nhóm nhằm hiệu chỉnh lại
các biến quan sát, điều chỉnh từ ngữ và thuật ngữ trong các phát biểu cho phù hợp hơn.
Kết quả cho thấy tất cả nững người tham gia thảo luận nhóm đều đồng ý cho rằng
mô hình nghiên cứu là phù hợp và các thang đo phù hợp, dễ hiểu, đo lường tốt các yếu tố
trong mô hình nghiên cứu.
3.3.2 Nghiên cứu định lượng
Phương pháp nghiên cứu định lượng: Bảng hỏi chính thức sẽ được sử dụng để thu
thập dữ liệu sơ cấp từ khách hàng. Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được chọn lọc, làm sạch và
đưa vào phân tích ở bước này. Nghiên cứu định lượng được sử dụng nhằm: kiểm định độ

7. Viết thuê đề tài giá rẻ trọn gói - KB Zalo/Tele : 0973.287.149
Luanvanmaster.com - Tải miễn phí - Kết bạn Zalo/Tele : 0973.287.149
tin cậy của thang đo (hệ số Cronbach’s Alpha), phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân
tích hồi quy, phân tích ANOVA theo các đặc điểm cá nhân của khách hàng, kiểm định
mô hình nghiên cứu đề xuất. Nội dung nghiên cứu định lượng được thực hiện với sự hỗ
trợ của phần mềm SPSS 22.
Vì nghiên cứu định lượng có sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá
(EFA) và phân tích hồi quy đa biến nên phải thoả mãn đồng thời cả hai công thức tính
kích thước mẫu tối thiểu dưới đây. Cụ thể:
- Đối với phân tích nhân tố khám phá EFA: Dựa theo nghiên cứu của Hair,
Anderson, Tatham và Black (1998) cho tham khảo về kích thước mẫu dự kiến. Theo đó
kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát. Đây là cỡ mẫu phù hợp cho
nghiên cứu có sử dụng phân tích nhân tố (Comrey, 1973; Roger, 2006). n=5*m , lưu ý m
là số lượng câu hỏi trong bài.
- Đối với phân tích hồi quy đa biến: cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công
thức là n= 50 + 8*m (m: số biến độc lập) (Tabachnick và Fidell, 1996). Trong đó, m là số
lượng nhân tố độc lập, chứ không phải là số câu hỏi độc lập.
3.4 PHƯƠNG PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU
3.3.1 Phương pháp lấy mẫu
Kích thước mẫu phụ thuộc thuộc vào phương pháp phân tích, nghiên cứu này có sử
dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA). Theo Gorsuch (1983), phân tích nhân tố có mẫu
ít nhất 200 quan sát.
Hair và cộng sự (1998) cho rằng kích cỡ mẫu cần ít nhất gấp 5 lần biến quan sát.
Những quy tắc kinh nghiệm khác trong xác định kích cỡ mẫu cho phân tích nhân tố
thường ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc,
2005).
Ngoài ra, theo quy tắc kinh nghiệm của Nguyễn Đình Thọ (2011) thì số quan sát lớn
hơn (ít nhất) 5 lần số biến, tốt nhất gấp 10 lần.

8. Viết thuê đề tài giá rẻ trọn gói - KB Zalo/Tele : 0973.287.149
Luanvanmaster.com - Tải miễn phí - Kết bạn Zalo/Tele : 0973.287.149
Mô hình nghiên cứu dự kiến của đề tài bao gồm 25 biến quan sát. Do đó, kích cỡ
mẫu tối thiểu là 25 x 5 = 125. Vì vậy, để tính đại diện của tổng thể được đảm bảo, tác giả
sử dụng số lượng mẫu dùng trong khảo sát là n = 250.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện, số lượng bảng câu hỏi phát ra
được tính toán để sai số 5% và để thực hiện phân tích hồi quy, mỗi câu hỏi được đo lường
dựa trên thang đo Likert 5 khoảng cách. Qua quá trình tiến hành thu thập số liệu, sau khi
sàng lọc các bảng hỏi không phù hợp, nghiên cứu tiến hành nhập liệu vào phần mềm
Excel và sử dụng phần mềm xử lý dữ liệu SPSS 22 để phân tích dữ liệu khảo sát để kết
luận các giả thuyết và mô hình nghiên cứu.
3.3.2 Phương pháp thu thập
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các chủ hộ chưa từng mua sắm các sản phẩm
thiết bị nhà thông minh qua hình thức trực tuyến tại TP. HCM, nhưng đã từng mua sắm
trực tuyến các sản phẩm khác.
Hình thức thu thập dữ liệu được triển khai qua các kênh, bao gồm: khảo sát trực tiếp
bằng phiếu và khảo sát trực tuyến qua Google Form.
3.5 PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
3.5.1 Kiểm định độ tin cậy bằng thang đo Cronbach’s Alpha
- Các bản phỏng vấn sau khi được thu thập sẽ được tiến hành sàng lọc loại bỏ các
bản không đạt yêu cầu sau đó tiến hành mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu và thực
hiện thống kê, phân tích bằng phần mềm SPSS 22.
- Dữ liệu sau khi xử lý sẽ tiến hành đưa vào đánh giá sơ bộ thang đo bằng hệ số tin
cậy Cronbach’s Alpha. Campbell & Fisske (1959) cho rằng một đo lường được gọi là có
giá trị nếu nó đo lường đúng được cái cần đo nghĩa là đo lường đó không có sai số hệ
thống và sai số ngẫu nhiên. Hầu hết các nhà nghiên cứu đều đồng ý rằng một thang đo có
độ tin cậy là tốt khi hệ số Cronbach’s alpha từ 0.8 đến 1 và có thể sử dụng được khi nằm
trong khoảng 0.7 đến 0.8. Tuy nhiên theo như Nunnally & Bernstein (1994) trích trong
Nguyễn Đình Thọ (2013) thì Cronbach alpha ≥ 0.6 là thang đo đó có thể chấp nhận được

9. Viết thuê đề tài giá rẻ trọn gói - KB Zalo/Tele : 0973.287.149
Luanvanmaster.com - Tải miễn phí - Kết bạn Zalo/Tele : 0973.287.149
về mặt độ tin cậy trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với
người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu. Những biến quan sát nào có hệ số tương quan
biến tổng nhỏ hơn 0.3 cũng sẽ bị loại ra khỏi thang đo.
3.5.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
- Tiếp theo tác giả tiếp tục sử dụng phương pháp phân tích nhân tố EFA kiểm định
giá trị thang đo nhằm xác định các nhân tố và biến quan sát nào giải thích cho nhân tố
nào. Các biến quan sát không đáp ứng được yêu cầu sẽ bị loại khỏi thang đo. Một vài
tham số thống kê quan trọng cần xem xét trong phân tích nhân tố EFA đó là: Chỉ số
KMO (Kaiser Meyer Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố,
trị số KMO càng lớn càng tốt và tối thiểu phải ≥ 0.5. Kiểm định Bartlett dùng để xem xét
ma trận tương quan có phải là ma trận đơn vị I hay không? Tức là để xem xét các biến có
sự tương quan với nhau hay không. Kiểm định này có ý nghĩa thống kê khi mức ý nghĩa
Sig. ≤ 0.05 từ đó ta có thể kết luận các biến có sự tương quan với nhau trong tổng thể.
Tiêu chí Eigenvalue là tiêu chí được sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố trong
phân tích EFA. Với tiêu chí này số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố có eigenvalue
tối thiểu bằng 1 (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
3.5.3 Phân tích nhân tố khẳng định CFA
Thang đo được kiểm định bằng phương pháp phân tích nhân tố khẳng định CFA,
thông qua phần mềm phân tích cấu trúc tuyến tính AMOS. Trong kiểm định thang đo,
phương pháp CFA trong phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính có nhiều ưu điểm hơn so
với các phương pháp truyền thống. Lý do là CFA cho phép kiểm định cấu trúc lý thuyết
của các thang đo lường cũng như mối quan hệ giữa các khái niệm nghiên cứu với các
khái niệm khác mà không bị chệch do sai số đo lường (Steenkamp và Van Trijp, 1991).
Các tiêu chí đánh giá kết quả của phân tích nhân tố khẳng định là:
- Để đo lường mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu thị trường, nghiên cứu sử
dụng các chỉ tiêu Chi-square (CMIN), Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do đạt
được khi Chi-square/df < 3, với mức ý nghĩa lớn hơn 0,05 (p > 0,05) và các chỉ số

10. Viết thuê đề tài giá rẻ trọn gói - KB Zalo/Tele : 0973.287.149
Luanvanmaster.com - Tải miễn phí - Kết bạn Zalo/Tele : 0973.287.149
thích hợp so sánh TLI (Tucker-Lewis Index), CFI (Comparative Fit Index), GFI
(Goodness of Fit Index) tối thiểu bằng 0,9 (> 0,9), AGFI (Adjusted goodness of fit
index) tối thiểu bằng 0.85 (>0.85) và RMSEA (Root Mean Square Residual) tối đa
bằng 0,08 (< 0,08) (Hair và cộng sự, 2014). RMSEA là một chỉ tiêu quan trọng, nó
xác định mức độ phù hợp của mô hình với tổng thể.
Tuy nhiên, Chi-square có nhược điểm là phụ thuộc kích thước mẫu. Trong phân tích
nhân tố khám phá (CFA) có thể sử dụng để kiểm tra tính đơn hướng, độ giá trị hội tụ và
độ giá trị phân biệt. Ba tính chất quan trọng của một thang đo: (1) thang đo đơn hướng
hay đa hướng, (2) độ tin cậy, (3) giá trị của nó. Do vậy, các đo lường phải thỏa mãn
những tiêu chí cần thiết để có thể sừ dụng trong nghiên cứu khoa học (Nguyễn Đình Thọ,
2014). Có năm loại giá trị đo lường khái niệm: (1) giá trị nội dung, (2) giá trị hội tụ, (3)
giá trị phân biệt, (4) giá trị liên hệ lý thuyết và (5) giá trị tiêu chuẩn. Trong nghiên cứu,
cần phải đánh giá các tiêu chí này của thang đo trước khi dùng nó để kiểm định mô hình
lý thuyết và giả thuyết nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2014).
- Tính đơn hướng của một thang đo nói lên tập các biến đo lường chỉ đo lường một
biến tiềm ẩn (Hattei, 1985), tức là một một biến quan sát chỉ đo lường một biến
tiềm ẩn duy nhất (Nguyễn Đình Thọ, 2014). Khi không có tương quan giữa sai số
của các biến quan sát, mức độ phù hợp của mô hình đo lường với dữ liệu thị
trường là điều kiện cần và đủ để cho tập biến quan sát có tính đơn hướng
(Steenkamp và Van Trijp, 1991).
- Độ giá trị hội tụ nói lên mức độ hội tụ của một thang đo sử dụng để đo lường một
khái niệm sau nhiều lần lặp lại các số đo có mối quan hệ chặt chẽ với nhau
(Nguyễn Đình Thọ, 2014). Thang đo đạt giá trị hội tụ nếu các trọng số chuẩn hóa
đều cao (>0,5) và có ý nghĩa thống kê (p< 0,05)
- Độ giá trị phân biệt cho thấy hai thang đo, đo lường hai khái niệm khác nhau phải
khác biệt nhau (Bagozzi, 1994), nghĩa là hệ số tương quan của hai khái niệm này
phải khác với đơn vị. Kiểm định giá trị phân biệt của các khái niệm dựa trên mô

11. Viết thuê đề tài giá rẻ trọn gói - KB Zalo/Tele : 0973.287.149
Luanvanmaster.com - Tải miễn phí - Kết bạn Zalo/Tele : 0973.287.149
hình tới hạn là mô hình mà các khái niệm nghiên cứu được tự do quan hệ với
nhau. Có hai phương pháp kiểm định độ giá trị phân biệt:
 Phương pháp sử dụng hệ số tương quan: Hai khái niệm đạt được giá trị phân
biệt khi hệ số tương quan giữa chúng nhỏ hơn 1 và có ý nghĩa thống kê (r2 thì
hai cặp khái niệm đạt được độ giá trị phân biệt (Hair và cộng sự, 2014).
 Phương pháp kiểm định giá trị theo từng cặp khái niệm là phương pháp được
sử dụng trong bài nghiên cứu. Phương pháp này có nhiều ưu điểm hơn so với
phương pháp sử dụng hệ số tương quan vì hệ số tương quan sẽ thay đổi nếu có
sự tham gia của các khái niệm khác. Hơn nữa, trong khái niệm bậc cao,
phương pháp này có thể so sánh với hệ số tương quan giữa hai khái niệm với
hệ số tương quan giữa các thành phần của cùng một khái niệm.
3.5.4 Phương pháp tân tích cấu trúc tuyến tính SEM
Phương pháp phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) (Structural Equation
Modeling) thông qua phần mềm AMOS (Analysis of Moment Structures) được sử dụng
để kiểm định thang đo và mô hình nghiên cứu.
Mô hình cấu trúc tuyến tính SEM được sử dụng rộng rãi trong khoa học nghiên cứu
hành vi. SEM có thể cho một mô hình phức hợp phù hợp với dữ liệu như: các bộ dữ liệu
khảo sát trải dài theo thời gian (longitudinal), phân tích nhân tố khẳng định (CFA), các
mô hình không chuẩn hóa, cơ sở dữ liệu có cấu trúc sai số tự tương quan, dữ liệu với các
biến số không chuẩn (non-normality), gần chuẩn (asymptotic - normality), hay dữ liệu bị
thiếu (missing data). Đặc biệt, SEM còn được sử dụng để ước lượng các mô hình đo
lường (mesurement model) và mô hình cấu trúc (structure model) của bài toán lý thuyết
đa biến (Hair và cộng sự, 2006). Tóm lại, mô hình đo lường chỉ rõ quan hệ giữa các biến
tiềm ẩn (latent variables) và các biến quan sát (observed variables), từ đó cung cấp thông
tin về thuộc tính đo lường của các biến quan sát (độ tin cậy, và độ giá trị). Mô hình SEM
phối hợp được tất cả các kỹ thuật như hồi quy đa biến, phân tích nhân tố và phân tích mối
quan hệ tương hỗ để cho phép nhà nghiên cứu kiểm tra các mối quan hệ phức hợp trong
mô hình (Hair và cộng sự, 2006). Khác với những kỹ thuật thống kê khác chỉ cho phép

12. Viết thuê đề tài giá rẻ trọn gói - KB Zalo/Tele : 0973.287.149
Luanvanmaster.com - Tải miễn phí - Kết bạn Zalo/Tele : 0973.287.149
ước lượng mối quan hệ phần của từng cặp nhân tố (phần tử) trong mô hình cổ điển (mô
hình đo lường), SEM cho phép ước lượng đồng thời các phần tử trong tổng thể mô hình,
ước lượng mối quan hệ nhânquả của các khái niệm tiềm ẩn (latent constructs) qua các chỉ
số kết hợp cả đo lường và cấu trúc của mô hình lý thuyết, đo các mối quan hệ ổn định
(recursive) và không ổn định (non- recursive), đo các ảnh hưởng trực tiếp cũng như gián
tiếp, kể cả sai số đo lường và tương quan phần dư.
SEM cung cấp công cụ mạnh để tiến hành kiểm định, khẳng định lại thang đo (sau khi
kiểm định EFA). SEM mang lại cho nhà nghiên cứu một công cụ toàn diện và hữu hiệu
để đánh giá mô hình lý thuyết (Anderson và Gerbing, 1988). SEM có thể đo lường mô
hình hồi quy tuyến tính bội đa cấp.
Trong kiểm định giả thuyết và mô hình nghiên cứu, mô hình cấu trúc tuyến tính cũng
có lợi thế hơn các phương pháp truyền thống như hồi qui đa biến vì nó có thể tính được
sai số đo lường. Hơn nữa phương pháp này cho phép kết hợp các khái niệm tiềm ẩn với
đo lường của chúng và có thể xem xét các đo lường độc lập hay kết hợp chung với mô
hình lý thuyết cùng một lúc. Chính vì vậy, phương pháp phân tích cấu trúc tuyến tính
được sử dụng rất phổ biến trong ngành tiếp thị trong những năm gần đây và thường được
gọi là phương pháp phân tích thông tin thế hệ thứ hai.
Mô hình được xem là thích hợp nếu TLI (Tucker-Lewis Index), CFI (Comparative Fit
Index), GFI (Goodness of Fit Index) tối thiểu bằng 0,9 (> 0,9), CMIN/df < 3 và RMSEA
(Root Mean Square Residual) tối đa bằng 0,08 (< 0,08) (Hair và cộng sự, 2014). Bên
cạnh đó, để kiểm tra mối quan hệ giữa các khái niệm tác giả xem xét đến hệ số p, nếu
p<0,05 (độ tin cậy 95%) thì giả thuyết phát biểu về mối quan hệ giữa hai nhân tố đó ủng
hộ cho mô hình nghiên cứu, ngược lại nếu p>0,05 thì giả thuyết bị bác bỏ (không ủng
hộ). Hệ số hồi quy chuẩn hóa cho thấy mức độ ảnh hưởng của nhân tố này lên nhân tố kia
(Hair và cộng sự, 2014).