Luận văn Cao học Quản trị doanh nghiệp - Chương 4, 5

Chia sẻ: Nguyen Hoang Phuong Uyen | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:16

0
177
lượt xem
79
download

Luận văn Cao học Quản trị doanh nghiệp - Chương 4, 5

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tài liệu tham khảo tài liệu cao học, tài liệu MBA - Luận văn Cao học Quản trị doanh nghiệp - Chương 4.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Luận văn Cao học Quản trị doanh nghiệp - Chương 4, 5

  1. CHƯƠNG IV. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
  2. Luận văn Cao học QTDN-K12 2 Chương IV:Phân tích dữ liệu I. CÁC THỐNG KÊ CHUNG I.1. Thống kê các đặc tính nhân khẩu học Các đặc tính nhân khẩu học được trình bày trong Bảng IV.1 sau: Bảng IV. 1. Thống kê đặc tính nhân khẩu học Tần số Phần trăm Học vấn Trung học cơ sở (cấp 2) 1 0,90 Phổ thông trung học (cấp 3) 12 10,81 Trung học chuyên nghiệp 10 9,01 Cao đẳng 17 15,32 Đại học 71 63,96 TỔNG CỘNG 111 100,00 Nghề nghiệp Sinh viên 4 3,60 Giáo viên 7 6,31 Nhân viên văn phòng 65 58,56 Nhân viên bán hàng 8 7,21 Nghề tự do 1 0,90 Nghệ thuật 1 0,90 Công nghệ thông tin 21 18,92 Chủ kinh doanh vừa và nhỏ 1 0,90 Thợ thủ công 2 1,80 Bác sỹ 1 0,90 TỔNG CỘNG 111 100,00 Giới tính Nữ 53 47,75 Nam 58 52,25 TỔNG CỘNG 111 100,00 Tuổi Từ 16 đến 25 66 59,46 Từ 26 đến 35 32 28,83 Từ 36 đến 45 13 11,71 TỔNG CỘNG 111 100,00 I.2. Thống kê kinh nghiệm sử dụng Internet Thống kê kinh nghiệm sử dụng Internet được trình bày trong Bảng IV.2 sau: Bảng IV. 2. Thống kê kinh nghiệm sử dụng Internet
  3. Luận văn Cao học QTDN-K12 3 Chương IV:Phân tích dữ liệu Tần số Phần trăm Từ 3 - 6 tháng 1 0,90 Từ 7 - 12 tháng 5 4,50 Từ 1 năm – 2 năm 21 18,92 Hơn 2 năm 84 75,68 TỔNG CỘNG 111 100,00 I.3. Thống kê dự định mua hàng trực tuyến Thống kê dự định mua hàng trực tuyến được trình bày trong Bảng IV.3 sau: Bảng IV. 3. Thống kê dự định mua hàng trực tuyến Tần số Phần trăm Không mua 9 8,11 Nhỏ hơn 500.000 đ 12 10,81 Trên 500.000 đến 1.000.000 đ 7 6,31 Trên 1.000.000 đến 2.000.000 đ 14 12,61 Trên 2.000.000 đến 5.000.000 đ 5 4,50 Trên 5.000.000 đến 10.000.000 đ 9 8,11 Lớn hơn 20.000.000 đ 2 1,80 Chưa biết là bao nhiêu 53 47,75 TỔNG CỘNG 111 100,00 II. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH TAM-ECAM II.1. Xác định độ tin cậy và độ giá trị II.2.1 Độ tin cậy Internal consistency reliability (còn gọi là độ tin cậy của các thành phần), xem xét phạm vi các mục được sử dụng để đánh giá một kiến trúc phản ảnh số điểm chung cho kiến trúc đó (Barki and Hartwick, 1994), trong bài này được đo lường bằng hệ số Cronbach’s alpha (Cronbach and Meehl, 1955) kiểm định các thang đo riêng biệt và thang đo toàn bộ. Xem kết quả trong Bảng IV.4. Bảng IV. 4. Hệ số độ tin cậy
  4. Luận văn Cao học QTDN-K12 4 Chương IV:Phân tích dữ liệu Nhân tố Mean SD Cronbach Alpha TERMI 0,5870 TERMI_1 3,0090 1,0313 TERMI_2 3,7658 0,8734 TERMI_3 3,3063 0,9704 SCREEN 0,6706 SCREEN_1 3,8559 0,7116 SCREEN_2 3,9459 0,8294 FACI 0,5726 FACI_1 3,5586 0,9787 FACI_2 3,4955 1,0346 FACI_3 3,5495 0,9414 PU 0,5788 PU_1 3,6036 0,9073 PU_2 4,1802 0,6633 PU_3 3,8108 0,9097 PU_4 3,8649 0,7069 PEU 0,6708 PEU_1 3,7117 0,7791 PEU_2 3,7568 0,8966 PEU_3 3,4775 0,8618 PEU_4 3,7117 0,7184 BI 0,8043 BI1 3,3063 0,7109 BI2 3,6036 0,8973 PRT 0,7855 PRT_1 3,5045 1,0346 PRT_2 3,7568 0,9928 PRT_3 3,3514 0,9968 PRT_4 3,6847 0,8526 PRP 0,7654 PRP_1 3,6306 0,8082 PRP_2 3,3694 0,9335 PRP_3 3,2703 0,9995 PRP_4 3,5315 0,8182 PRP_5 3,5946 0,8778 Ghi chú: Mean: giá trị trung bình, SD: độ lệch chuẩn
  5. Luận văn Cao học QTDN-K12 5 Chương IV:Phân tích dữ liệu Hệ số Cronbach alpha theo yêu cầu tối thiểu là 0.7 đối với nghiên cứu thực nghiệm, trong trường hợp nghiên cứu khám phá thì có thể xem xét một phân tích nhân tố khám phá theo phương pháp truyền thống và phân tích nhân tố khẳng định theo phương pháp hiện đại (Bollen 1989) [14]. Theo hướng dẫn này, phân tích nhân tố khám phá bằng phần mềm SPSS sẽ được thực hiện để làm tiền đề cho các phân tích kế tiếp. II.2.2 Độ giá trị Độ giá trị phân biệt (discriminant validity) của một đo lường được xác định là phù hợp nếu đo lường này có thể phân biệt một các thỏa đáng từ các kiến trúc liên quan. Độ giá trị hội tụ của một đo lường được xác định là phù hợp nếu các chỉ báo khác nhau cho đo lường này liên quan đến kiến trúc khái niệm tương ứng. Để đánh giá độ giá trị hội tụ và độ giá trị phân biệt (convergent validity và discriminant validity), phân tích nhân tố khẳng định (CFA – Confirmatory Factor Analysis) được thực hiện. CFA được thực hiện theo hai bước như sau [18]: Bước 1: Kiểm tra độ giá trị hội tụ (convergent validity) và độ giá trị phân biệt (discriminant validity) cho những nhân tố cấp 1 (first-order factors) ở cấp độ nhân tố. Bước này kiểm tra toàn bộ mô hình đo lường bao gồm các nhân tố cấp 1 có trong nghiên cứu liên quan đến các chỉ báo (indicators) của từng nhân tố. Bước 2: Kiểm tra độ giá trị hội tụ (convergent validity) và độ giá trị phân biệt (discriminant validity) cho toàn bộ kiến trúc của mô hình. Bước này dựa trên kết quả của bước 1 đã được kiểm tra để lấy điểm số nhân tố (factor scores) làm giá trị đầu vào. Bước này bao gồm các nhân tố cấp 1 và các nhân tố cấp 2 (second-order factors).
  6. Luận văn Cao học QTDN-K12 6 Chương IV:Phân tích dữ liệu Lý do thiết kế hai bước như trên dựa vào việc xem xét cỡ mẫu trong nghiên cứu không được lớn lắm (111 mẫu) để làm thích hợp một mô hình toàn diện có quá nhiều tham số [18]. 1. Phân tích nhân tố khẳng định cấp nhân tố (bước 1) Kết quả kiểm tra bước 1 được trình bày trong Bảng IV.5 và Bảng VI.6. Bảng IV.6 cho thấy hệ số độ tin cậy (Cronbach’ của hai kiến trúc PRT và PRP đạt mức yêu cầu cho nghiên cứu khám phá (>0.6). Một số chỉ báo bị loại khỏi mô hình vì không phù hợp trong tiến trình làm thích hợp mô hình. Các chỉ số thích hợp trong kết quả CFA bước 1 được trình bày trong Bảng IV.5. Bảng IV. 5. Các chỉ số thích hợp CFA bước 1 Các chỉ số thích hợp (Fit Indices) Giá trị yêu cầu Kết quả thực hiện 2 7.505 Df (bậc tự do) 6 2/df  3.0 1.25 RMSEA  0.5 0.0478 GFI  0.90 0.978 AGFI  0.80 0.992 NFI  0.90 0.928 NNFI  0.90 0.949 RMR  0.05 0.0431 CFI  0.90 0.980 Các hệ số đường dẫn từ các chỉ báo tới các kiến trúc tương ứng đều có ý nghĩa với t-value lớn hơn 1.96 (Xem Bảng IV.6). Các hệ số đường dẫn này kết hợp với các chỉ số thích hợp mô hình trong Bảng IV.5 cho thấy mô hình cấp nhân tố đạt độ giá trị hội tụ (convergent validity). Độ giá trị phân biệt (discriminant validity) được đánh giá bằng cách so sánh phương sai được chia giữa các nhân tố và phương sai trung bình được trích. Trường hợp phương sai được chia giữa các kiến trúc nhỏ hơn phương sai trung
  7. Luận văn Cao học QTDN-K12 7 Chương IV:Phân tích dữ liệu bình được trích là đạt độ giá trị phân biệt. Bảng IV.7 cho thấy mô hình đạt độ giá trị phân biệt. Bảng IV. 6. Hệ số các chỉ báo từ phân tích CFA bước 1 Các chỉ báo Hệ số chuẩn hóa Cronbach'a TERMI TERMI_1(a) TERMI_2(a) TERMI_3(a) SCREEN SCREEN_1(a) SCREEN_2(a) FACI 0,849 FACI_1 0,776** (b) FACI_2 0,550** (a) FACI_3 PRT 0,641 (b) PRT_1 0,478** (a) PRT_2 PRT_3(a) PRT_4 0,923** PRP 0,622 (b) PRP_1 0,716** (a) PRP_2 PRP_3(a) PRP_4(a) PRP_5 0,467** ** p < 0.05 (a) Các mục này bị loại khỏi bước 1 và bước 2 (b) Các hệ số nhân tố này được cố định theo kết quả lấy từ EFA Bảng IV. 7. Các chỉ số thích hợp trong CFA bước 1 Các chỉ số thích hợp (Fit Indices) Giá trị yêu cầu Kết quả thực hiện 2 7.505 Df (bậc tự do) 6 2/df  3.0 1.25
  8. Luận văn Cao học QTDN-K12 8 Chương IV:Phân tích dữ liệu Các chỉ số thích hợp (Fit Indices) Giá trị yêu cầu Kết quả thực hiện RMSEA  0.5 0.0478 GFI  0.90 0.978 AGFI  0.80 0.922 NFI  0.90 0.928 NNFI  0.90 0.949 RMR  0.05 0.0431 CFI  0.90 0.980 Bảng IV. 8. Độ giá trị phân biệt1 Kiến trúc FACI PRT PRP FACI 0.392 PRT 0.226 0.351 PRP 0.349 0.331 1.328 2. Phân tích nhân tố khẳng định cho toàn bộ mô hình (bước 2) Sau khi bước 1 đã thực hiện với kết quả mô hình đạt độ thích hợp tốt, lấy điểm số nhân tố của các nhân tố vừa được phân tích làm giá trị đầu vào cho bước 2. Các kiến trúc FACI, PRT, PRP trong bước 2 được xem là các biến độc lập (ngoại sinh) [15, 18]. Các nhân tố chưa được phân tích trong bước 1 là các nhân tố bậc hai (second order factor) bao gồm PU, PEU, và BI. Các nhân tố bậc hai này được đưa vào mô hình với toàn bộ các chỉ báo của nó (các biến quan sát được). Kết quả phân tích các hệ số đường dẫn được trình bày trong Bảng IV.9. Bảng IV. 9. Hệ số các chỉ báo từ phân tích CFA bước 2 Các chỉ báo Hệ số chuẩn hóa Cronbach'a PU 0,4721 PU_1(a) PU_2 0,28** 1 Đường chéo trình bày phương sai trung bình được trích. Các mục dưới đường chéo trình bày phương sai được chia giữa các nhân tố.
  9. Luận văn Cao học QTDN-K12 9 Chương IV:Phân tích dữ liệu PU_3 0,28** PU_4 0,66** PEU 0.5465 PEU_1 0.56** PEU_2(a) PEU_3(a) PEU_4 0,79** BI 0,8043 BI_1 0,92** BI_2 0,86** ** p < 0.05 (a) Các mục này bị loại khỏi mô hình Bảng IV. 10. Độ giá trị phân biệt Kiến trúc BI PU PEU BI 0.849 PU 0.194 0.637 PEU 0.108 0.745 0.891 Bảng IV. 11. Các chỉ số thích hợp trong CFA bước 2 Các chỉ số thích hợp (Fit Indices) Giá trị yêu cầu Kết quả thực hiện 2  44.369 Df (bậc tự do) 22 2/df  3.0 2.01 RMSEA  0.5 0.09 GFI  0.90 0.918 AGFI  0.80 0.832 NFI  0.90 0.834 NNFI  0.90 0.835 RMR  0.05 0.061 CFI  0.90 0.899 Các giá trị trình bày trong các bảng trên cho thấy mô hình cấu trúc toàn bộ đạt được độ giá trị hội tụ và độ giá trị phân biệt. Với mục tiêu chú trọng vào khám
  10. Luận văn Cao học QTDN-K12 10 Chương IV:Phân tích dữ liệu phá các yếu tố có liên quan đến sự sẵn sàng của thương mại điện tử trong đề tài này cùng với việc xem xét kết quả của các nghiên cứu trước đây trong lĩnh vực liên quan, tôi tạm dừng làm thích hợp mô hình ở đây với mức độ thích hợp chấp nhận được (xem [4], trang 112-118). Trong các nghiên cứu sử dụng SEM, người nghiên cứu cần phải biết khi nào dừng làm thích hợp mô hình, người ta cần phải xem xét liệu việc chỉ định lại mô hình có dẫn đến vấn đề mô hình quá thích hợp hay không, như Wheaton đã chỉ ra “việc biết rằng độ thích hợp bao nhiêu là đủ mà không cần quá thích hợp ” (Wheaton, B (1987). Assessement of fit in overidentified models with latent variables. Sociological Methods & Reasearch, 16, p. 118-154). Như vậy, trong nghiên cứu khám phá này, mô hình TAM-ECAM cuối cùng trong đề tài này được xem là phù hợp cho các phân tích tiếp theo. II.2. Trình bày mô hình TAM-ECAM cuối cùng 0.92 PU_2 PRT 0.95 0.28 0.32 0.92 PU_3 0.28 PU -0.22 PRP 0.98 0.26 0.66 6.91 -0.14 PU_4 BI 0.56 -0.11 0.99 0.92 -6.71 BI_1 0.15 -0.12 0.68 PEU_1 0.86 0.56 PEU 0.79 BI_2 0.25 0.38 PEU_4 Hình IV. 1. Kết quả chạy mô hình TAM-ECAM Mô hình TAM-ECAM cuối cùng được trình bày trong Hình IV.1. Các hệ số đường dẫn là các hệ số chuẩn hóa. Kiến trúc FACI được phân tích trong CFA
  11. Luận văn Cao học QTDN-K12 11 Chương IV:Phân tích dữ liệu bước 1 đã loại khỏi mô hình cuối cùng vì cho hệ số không phù hợp. Mô hình TAM-ECAM cuối cùng cũng không tính tác động của các biến nhân khẩu học (AGE, GENDER, EXPE) lên các đường dẫn từ PU  BI và PEU  BI như mô hình giả thuyết đã đề xuất (xem lại chương 3) do mô hình TAM-ECAM cuối cùng trong đề tài này chưa được thích hợp rất tốt với dữ liệu nghiên cứu nên mô hình cuối cùng chỉ được sử dụng làm tiền đề cho các nghiên cứu tương lai. III. KIỂM ĐỊNH CÁC GIẢ THUYẾT Như vậy, mô hình TAM-ECAM đề nghị từ 3 mô hình chính là TAM, e-CAM, và UTAUT đã được rút gọn lại thành mô hình TAM-ECAM cuối cùng với các thành phần chính có từ mô hình e-CAM. Các kiến trúc khác không phù hợp đã được loại bỏ khỏi mô hình cuối cùng. Chúng ta sẽ kiểm định các giả thuyết được nêu trong Chương III xem kết quả xác nhận giả thuyết nào và bác bỏ giả thuyết nào. Kết quả tóm tắt việc kiểm định các giả thuyết được trình bày trong Bảng IV.12. Bảng IV. 12. Giá trị các hệ số đường dẫn và t-value Giả thuyết Hệ số t-value Xác nhận H1 TERMI --> (+) PEU H2 SCREEN --> (+) PEU H3 FACI --> (+) BI H4 PEU --> (+) PU 0,99 4,490 x H5 PU --> (+) BI 6,906 1,100 H6 PEU --> (+) BI -6,71 -1,030 H7 PRT --> (-) BI -0,113 -2,250 x H8 PRP --> (-) BI -0,14 -1,360 H9 PRT (+) (+) PRP 0,32 3,250 x Ký hiệu:  (+) : ảnh hưởng dương theo chiều mũi tên  (-) : ảnh hưởng âm theo chiều mũi tên x : xác nhận giả thuyết
  12. Luận văn Cao học QTDN-K12 12 Chương IV:Phân tích dữ liệu Như vậy, với mô hình TAM-ECAM đã được ước lượng, chỉ có giả thuyết H4, H7, và H9 là được xác nhận. Các giả thuyết còn lại bị bác bỏ theo kết quả phân tích dữ liệu thu thập được. Đặc biệt là hai nhân tố PRT (nhận thức rủi ro trong giao dịch trực tuyến) và PRP (nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm/dịch vụ) đều có tác động âm đáng kể lên BI (dự định hành vi). Kế tiếp, để xác nhận kết quả nghiên cứu, chúng ta sẽ so sánh kết quả thu được trong nghiên cứu này với các kết quả từ các nghiên cứu khác làm tiền đề cho nghiên cứu này trong chương tiếp theo.
  13. CHƯƠNG V. SO SÁNH KẾT QUẢ PHÂN TÍCH
  14. I. SO SÁNH VỚI KẾT QUẢ CỦA MÔ HÌNH e-CAM Mục tiêu nghiên cứu tập trung chính vào khảo sát các yếu tố tác động vào sự sẵn sàng trong thương mại điện tử. Mặt khác, kết quả khảo sát cho thấy các yếu tố trong mô hình e-CAM được xác nhận theo dữ liệu nghiên cứu trong đề tài này, nên chúng ta xem xét trước các yếu tố nhận thức rủi ro trong giao dịch trực tuyến (PRT) và nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm/dịch vụ. Kết quả so sánh các giả thuyết theo hai tập dữ liệu đã được khảo sát tại Mỹ và Hàn Quốc được trình bày trong bảng sau: Bảng V. 1. Kết quả so sánh theo mô hình e-CAM Giả thuyết Quan hệ USA KOREA VIỆT NAM H4 PEU→PU (+) x x x H5 PU→PB (+) x H6 PEU→PB (+) x H7 PRT→PB (−) x x H8 PRP→PB (−) x H9 PRT↔PRP (+) x x x Ghi chú: PB=BI Như vậy, giả thuyết H4, H7, và H9 khớp với kết quả của dữ liệu khảo sát tại Mỹ, trong đó giả thuyết H1 và H7 hoàn toàn khớp với kết quả khảo sát tại cả hai nước trên. Kiến trúc PB trong mô hình e-CAM đã được thiết kế để đo lường hành vi mua hàng thực sự, trong khi kiến trúc tương ứng là BI trong mô hình này được thiết kế để đo lường hành vi dự định sử dụng hệ thống thương mại điện tử. Trên nền tảng của mô hình TAM, kiến trúc BI có tác động trực tiếp đến kiến trúc sử dụng hệ thống thực sự. Các nghiên cứu liên quan đến mô hình TAM đã cho thấy kiến trúc BI có tác động trực tiếp lên kiến trúc Sử Dụng Thực Sự (Usage) [19, 21], do đó, kiến trúc BI là chỉ báo chính của kiến trúc PB. Với kết quả trên, chúng ta xem kiến trúc BI và PB là có liên quan chặt chẽ với nhau và có thể so sánh được.
  15. Tiếp theo, chúng ta so sánh ảnh hưởng trực tiếp và tổng ảnh hưởng của PRT và PRP lên BI theo kết quả nghiên cứu tại Mỹ và Hàn Quốc. Các tác động được trình bày trong bảng sau: Bảng V. 2. So sánh tác động của PRP và PRT lên BI BI USA KOREA Việt Nam Direct Total Direct Total Direct Total PRT -0,293 -0,293 -0,15 -0,15 -0,113 -0,113 PRP -0,442 -0,442 -0,132 -0,132 -0,128 -0,128 Ta thấy kết quả tác động của PRT và PRP lên BI tại Việt Nam gần tương ứng với kết quả tại Hàn Quốc hơn là kết quả của Mỹ. II. SO SÁNH VỚI KẾT QUẢ CỦA MÔ HÌNH TAM và UTAUT Kiến trúc FACI (các điều kiện thuận tiện) lấy từ mô hình UTAUT đã không đáp ứng được dữ liệu của mô hình TAM-ECAM trong nghiên cứu này. Xem lại mô hình UTAUT [19], chúng ta thấy kiến trúc FACI chỉ có ảnh hưởng rất thấp lên BI với hệ số đường dẫn là 0.8. Kiến trúc này đã được thiết kế trong nghiên cứu longitudinal với môi trường hệ thống thông tin. Khi có tác động đồng thời của giới tính (GENDER) và tuổi (AGE) thì kiến trúc này ảnh hưởng lên BI mạnh hơn một chút so với khi không có tác động tương tác. Cụ thể là khi có tác động tương tác thì hệ số đường dẫn là 0.22 (p>0.05). Kiến trúc TERMI (thuật ngữ) và kiến trúc SCREEN (thiết kế giao diện) được làm theo mô hình TAM trong nghiên cứu sử dụng thư viện số hóa [24] cũng không được dữ liệu nghiên cứu này hỗ trợ và đã bị loại khỏi mô hình trong phân tích CFA bước 1. Các kiến trúc PEU (nhận thức tính dễ sử dụng), PU (nhận thức sự hữu ích) trong mô hình TAM và các mô hình mở rộng từ mô hình TAM đều có tác động trực tiếp và gián tiếp lên BI. Hệ số đường dẫn tối thiểu từ PEU  PU, BI hoặc từ PU  BI là 0.7 (p
  16. PEU  BI là 0.99 (p

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

Đồng bộ tài khoản