Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ baemin của sinh viên đại học công nghiệp thành phố hồ chí minh trong mùa dịch covid 19 3

27

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Quy trình nghiên cứu
Quá trình nghiên cứu được thực hiện qua các bước: xác định vấn đề và mục tiêu nghiên
cứu: trình bày các cơ sở lý thuyết: xây dựng thang đo sơ bộ; xây dụng thang đo chính
thức; tiến hành nghiên cứu định lượng; tóm tắt kết quả nghiên cứu và đưa ra hàm ý quản
trị
Xác định vấn đề,
mục tiêu nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết
Lý thuyết
liên quan

Các bài nghiên
cứu trước

Mơ hình và thang đo nháp

Thang đo chính thức

Phân tích dữ liệu
Kiểm định Cronbach’s Alpha

Trình bày kết quả nghiên cứu
Kết luận và đưa ra hàm ý quản trị
Hình 3. 1: Quy trình nghiên cứu tác giả xây dựng
Nguồn: Tác giả tổng hợp


28

Bước 1: Xác định vấn đề và mục tiêu nghiên cứu
Đây là bước quan trọng nhất trong quá trình nghiên cứu. Ở bước này tác giả cần xác
định mấu chốt của đề tài để từ đó có hướng đi phù hợp cho bài nghiên cứu.
Bước 2: Trình bày các cơ sở lý thuyết
Các cơ sở lý thuyết:. Tìm kiếm thu thập từ các nguồn như sách báo, tạp chí, giáo trình,
luận văn, các đề tài nghiên cứu trước đây…để tham khảo và làm cơ sở lý luận cho đề
tài. Bên cạnh đó, với các tài liệu bài giảng SPSS của Thầy Hà Trọng Quang cũng được
tác giả tham khảo và sử dụng trong quá trình làm báo cáo.
Bước 3: Xây dựng thang đo sơ bộ
Tác giả dựa trên nền tảng lý thuyết của các mơ hình, các nghiên cứu trước đây để đưa
ra các thang đo cho bảng khảo sát sơ bộ.
Bước 4: Xây dựng thang đo chính thức
Từ những kết quả thu thập được sau khi khảo sát sơ bộ, tác giả tiến hành mã hóa dữ liệu
và kiểm định độ tin cậy bằng phần mềm SPSS (thang đo Cronbach’s Alpha và EFA).
Sau đó, dựa vào kết quả phân tích và tham khảo ý kiến giảng viên hướng dẫn, tác giả
tiếp tục hiệu chỉnh thang đo sao cho phù hợp nhất.
Bước 6: Phân tích dữ liệu
Từ những dữ liệu thu thập được sau khi được làm sạch, tác giả tiến hành xử lý bằng các
phương pháp thích hợp và sử dụng phần mềm SPSS 20 để phân tích dữ liệu.
Bước 7: Trình bày kết quả nghiên cứu
Dữ liệu sau khi phân tích sẽ được trình bày những kết quả chủ yếu, so sách với một số
nghiên cứu tương tự để có những kết luận chính xác cho kết quả nghiên cứu về các yếu
tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng Baemin của sinh viên Đai học Công Nghiệp
TPHCM trong mùa dịch Covid-19.
Bước 8: Kết luận và giải pháp


29
Rút ra nhận xét về ưu điểm và nhược điểm. Sau đó, đưa ra kiến nghị phù hợp để phát
triển ứng dụng Baemin.

3.2 Phương pháp thu thập thông tin
3.2.1 Thu thập thông tin thứ cấp
Dữ liệu thứ cấp là những dữ liệu đã có sẵn, đã cơng bố trên internet, trên sách báo,...nên
dễ dàng thu thập, ít tốn thời gian trong quá trình thu thập. Để thu thập được những dữ
liệu thứ cấp cần thiết cho nghiên cứu này nên tiến hành như sau:
Xác định những thông tin cần thiết cho cuộc nghiên cứu, những thơng tin đó bao gồm:
các lý thuyết về hành vi người tiêu dùng, các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi người tiêu
dùng, các mô hình nghiên cứu có liên quan
Tìm nguồn dữ liệu. Những thơng tin trên được thu thập qua báo chí, tạp chí uy tín, mạng
internet, sách giáo khoa…
Tiến hành thu thập các thông tin. Những thông tin thu thập được đều phải sắp xếp một
cách khoa học, có tính hệ thống và ghi rõ nguồn, tên tác giả, thời gian đăng tin,.. điều
này vơ cùng quan trọng bởi nó là sự đảm bảo cho khả năng kiểm tra lại thông tin cũng
như tính chân thực của thơng tin.
Trên cơ sở thơng tin tìm kiếm được ta đánh giá và lọc lấy những thông tin cần thiết và
chất lượng để đưa vào bài viết.
3.2.2 Thu thập thông tin sơ cấp
Dữ liệu sơ cấp là những dữ liệu chưa có sẵn, được thu thập lần đầu, do chính người
nghiên cứu thu thập. Trong thực tế, khi dữ liệu thứ cấp không đáp ứng được u cầu
nghiên cứu, hoặc khơng tìm được dữ liệu thứ cấp phù hợp thì các nhà nghiên cứu phải
tiến hành thu thập dữ liệu sơ cấp.


30

Các phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp sau:
Phương pháp điều tra trực tiếp: Đây là phương pháp thu thập dữ liệu trực tiếp qua các
đối tượng nghiên cứu. Phương pháp này được thực hiện bằng một số hình thức như
phỏng vấn trực tiếp, phỏng vấn qua điện thoại, trả lời bảng câu hỏi.
Phương pháp quan sát: Phương pháp này được áp dụng khi đối tượng nghiên cứu không

sẵn sàng cung cấp thơng tin hoặc cố tình cung cấp thơng tin khơng chính xác. Lúc này
người nghiên cứu phải dùng các giác quan hoặc máy móc để quan sát hành vi, thói quen
của đối tượng nghiên cứu trong một khoảng thời gian cố định. Từ đó phân tích kết quả
và có được dữ liệu.
Phương pháp khảo sát trực tuyến: Với sự xuất hiện của Internet, các dữ liệu có thể thu
thập bằng các khảo sát qua thư điện tử hay các Website. Ưu điểm của phương pháp này
là thu thập dữ liệu rất nhanh với số lượng lớn, tiết kiệm chi phí hơn so với phương pháp
thu thập truyền thống.
Để chuẩn bị cho nghiên cứu chính thức, tác giả tiến hành nghiên cứu sơ bộ để làm cơ
sở đánh giá, điều chỉnh bảng câu hỏi khảo sát và xử lý một số vấn đề khác phát sinh.
Trong giai đoạn này, dữ liệu được thu thập bằng câu hỏi khảo sát. Để thuận tiện tiếp
cận đối tượng mục tiêu, tác giả tiến hành khảo sát trên trên Googles Docs với quy mô
mẫu sơ bộ là 50, đối tượng là sinh viên năm cuối hệ đại học chính quy trường Đại học
Cơng nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh.
Thơng qua khảo sát chính thức với bảng câu hỏi hồn chỉnh và khảo sát từ sinh viên.
Tác giả đã khảo sát chính thức là 240 mẫu bằng cách khảo sát online thông qua google
biểu mẫu, sau đó tác giả gửi qua facebook, zalo nhờ bạn bè khảo sát, và nhờ các bạn
chia sẻ bài khảo sát. Sau khi nhận lại các bảng câu hỏi khảo sát. Tác giả thu thập được
240 bảng câu hỏi khảo sát. Tuy nhiên khi kiểm tra lại các bảng câu hỏi khảo sát thì tác
giả đã loại 21 bảng khảo sát vì khơng hợp lệ. Kết quả sau khi kiểm tra lại các câu trả
lời, có 219 câu trả lời hợp lệ đưa vào xử lý và phân tích.


31
Với phần mềm SPSS 20, thực hiện phân tích dữ liệu thông qua các công cụ như thống
kê mô tả, kiểm định độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá, hồi quy và
phân tích ANOVA. Quá trình xử lý số liệu được thực hiện trên phần mềm SPPS 20.
3.3 Xây dựng thang đo
3.3.1 Thiết kế thang đo
Nhằm mã hóa cho các biến trong nghiên cứu, thang đo là cơng cụ thích hợp để thuận

lợi trong việc xử lý dữ liệu, phục vụ cho việc phân tích định lượng các vấn đề nghiên
cứu. Quá trình xây dựng thang đo các biến, được nghiên cứu dựa trên những lý thuyết
cơ bản và thang đo của các nghiên cứu trước, sau đó chỉnh sửa phù hợp với mục đích
và đối tượng nghiên cứu. Ngoại trừ phần nhân khẩu học, các biến trong bảng câu hỏi
được đo lường bằng thang đo Likert trên thang điểm 5 để xác định câu trả lời.
Nghiên cứu sử dụng thang đo Likert 5 mức độ, đây là một trong những hình thức đo
lường được sử dụng phổ biến nhất trong nghiên cứu định lượng do Rennis Likert (1932)
giới thiệu. Ông đã đưa ra loại thang đo 5 mức độ phổ biến từ 1-5 để tìm hiểu mức độ
đánh giá của người trả lời theo: 1- Hồn tồn khơng đồng ý, 2- Khơng đồng ý, 3- Bình
thường, 4- Đồng ý, 5- Hồn tồn đồng ý.
3.3.2 Diễn đạt và mã hóa thang đo
3.3.2.1 Thang đo “Nhận thức hữu ích”
Nhận thức sự hữu ích đề cập đến những lợi ích của người sử dụng có được khi sử dụng
dịch vụ ứng dụng Baemin. Thông qua việc tham khảo từ các nghiên cứu đi trước,
Nguyễn Thu Hà , Hoàng Đàm Lương Thuý (2020), Vũ Văn Điệp và ctg (2019), Phạm
Thị Minh Lý và Bùi Ngọc Tuấn Anh (2012), Nguyễn Đình Yến Oanh và ctg (2016), Lê
Thị Bích Tuyền (2020), tác giả đã đưa ra 7 biến quan sát, kí hiệu: HI1,HI2, HI3, HI4,
Bảng 3. 1: Thang đo thành phần Nhận thức hữu ích
HI1

Sử dụng dịch vụ Baemin giúp tơi tiết kiệm thời gian

HI2

Dịch vụ Baemin có thể sử dụng bất kỳ lúc nào


32
HI3

Dịch vụ Baemin có thể sử dụng bất cứ nơi đâu

HI4

Tơi thấy rằng ứng dụng Baemin có nhiều ưu đãi hấp dẫn
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

3.3.2.2 Thang đo “Nhận thức dễ sử dụng”
Được phát triển từ thang đo của Davis (1985), Davis và ctg (1989), Vũ Văn Điệp và ctg
(2019), Phạm Thị Minh Lý và Bùi Ngọc Tuấn Anh (2012), Nguyễn Đình Yến Oanh và
ctg (2016)
DSD1

DSD2

Tơi tin rằng tơi có thể dễ dàng học cách sử dụng dịch vụ Baemin
Tơi tin rằng tơi có thể nhanh chóng sử dụng thành thạo các dịch vụ
Baemin

DSD3

Tôi tin rằng các chức năng trong dịch vụ Baemin thì dễ hiểu và rõ ràng

DSD4

Giao diện hồn tồn bằng tiếng Việt giúp tơi dễ dàng sử dụng
Bảng 3. 2: Thang đo thành phần Nhận thức dễ sử dụng
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

3.3.2.3 Thang đo “Ảnh hưởng của xã hội”

Được phát triển từ thang đo Ảnh hưởng xã hội Phạm Thị Ngọc Diễm (2020), Nguyễn
Đình Yến Oanh và ctg (2016), Nguyễn Thu Hà , Hoàng Đàm Lương Thuý.Thang đo
thành phần Ảnh hưởng xã hội gồm 4 biến quan sát sau:
Bảng 3. 3: Thang đo thành phần Ảnh hưởng của xã hội
AHXH1 Người thân trong gia đình khuyến khích tơi sử dụng ứng dụng Baemin
AHXH2 Bạn bè, đồng nghiệp khuyên tôi sử dụng ứng dụng Baemin

AHXH3

Các phương tiện truyền thông ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng
Baemin của tôi


33

AHXH4

Do mức độ nghiêm trọng của dịch bệnh Covid-19 nên tơi chủ động sử
dụng hình thức mua sắm trực tuyến

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp


34
3.3.2.4 Thang đo “Sự tin cậy”
Được phát triển từ thang đo sự tin cậy Phạm Thị Ngọc Diễm (2020), Nguyễn Thị Kim
Vân và ctg (2013),
Bảng 3. 4: Thang đo thành phần Sự tin cậy
TC1

Tôi cảm thấy ứng dụng Baemin thương hiệu đem lại sự tin cậy

TC2

Tơi có lịng tin vào khả năng thanh tốn, giao dịch an tồn

TC3

Tơi có lịng tin vào khả năng thanh tốn, giao dịch chính xác.

TC4

Tơi thấy rằng ngày càng nhiều nhà hàng, đối tác liên kết với Baemin
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

3.3.2.5 Thang đo “Thông tin
Trong nghiên cứu này “Thông tin ” được dựa theo thang đo nghiên cứu của tác giả
Ali Abdallah Alawan (2020) và tổng hợp ý kiến thầy hướng dẫn gồm 5 biến quan
sát ký hiệu từ TT1 đến TT5:
Bảng 3. 5: Thang đo thành phần Thông tin
TT1

Thông tin giúp tôi lựa chọn sản phẩm đa dạng

TT2

Kiểu dáng sản phẩm online khơng giống hình ảnh

TT3

Chất lượng sản phẩm online khơng giống mô tả

TT4

Thông tin thuận lợi so sánh về giá cả sản phẩm

TT5

Thông tin giúp tối lựa chọn sản phẩm chất lượng
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp


35
3.3.2.6 Thang đo “Ý định sử dụng”
Thang đo ý định sử dụng ứng dụng Baemin được phát triển từ Phạm Thị Ngọc Diễm
(2020), Phạm Thị Minh Lý và Bùi Ngọc Tuấn Anh (2012) và được dựa theo hướng dẫn
của thầy Bùi Văn Quang (2021)
Bảng 3. 6: Thang đo yếu tố Ý định sử dụng
YĐ1

Tôi sẽ sử dụng ứng dụng Baemin trong tương lai

YĐ2

Tơi nghĩ rằng mình sẽ thường xun sử dụng ứng dụng Baemin.

YĐ3

Tôi sẽ giới thiệu cho bạn bè, người thân sử dụng ứng dụng Baemin
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

3.4 Phương pháp lấy mẫu
Mẫu là tập hợp nhỏ những phần tử lấy ra từ một tổng thể lớn, người ta sẽ nghiên cứu
những mẫu đó để tìm ra các đặc trưng của mẫu. Các đặc trưng mẫu được sử dụng để
suy rộng ra các đặc trưng chung của tổng thể do nó làm đại diện. Chọn mẫu là một phần
tử của một tổng thể để nghiên cứu và từ đó có thể rút ra các kết luận về chính tổng thể
đó.
Theo Hair và cộng sự (2014), kích thước mẫu tối thiểu để sử dụng EFA là 50, tốt hơn
là từ 100 trở lên. Tỷ lệ số quan sát trên một biến phân tích là 5:1 hoặc 10:1. Tác giả lựa
chọn công thức lấy mẫu theo EFA với tỉ lệ 10:1
N = 10 * Số biến đo lường tham gia EFA
Áp dụng đối với bài nghiên cứu của tác giả. Trong bài nghiên cứu của tác giả có 24 câu
hỏi sử dụng thang đo Likert 5 mức độ (tương ứng với 24 biến quan sát thuộc các nhân
tố khác nhau), 24 câu này được sử dụng để phân tích trong một lần EFA. Áp dụng tỉ lệ
10:1, cỡ mẫu tối thiểu sẽ là: 10 x 24= 240 mẫu
Sau khi nhận lại các bảng câu hỏi khảo sát. Tác giả thu thập được 240 bảng câu hỏi
khảo sát. Tuy nhiên khi kiểm tra lại các bảng câu hỏi khảo sát thì tác giả đã loại 21 bảng


36
khảo sát vì khơng hợp lệ. Kết quả sau khi kiểm tra lại các câu trả lời, có 219 câu trả lời
hợp lệ đưa vào xử lý và phân tích.
3.5. Phương pháp phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập được bảng câu hỏi trả lời, tác giả tiến hành lọc bảng câu hỏi, làm sạch
dữ liệu, mã hóa những thơng tin cần thiết trong bảng câu hỏi, nhập liệu và phân tích dữ
liệu bằng phần mềm SPSS 20. Tiếp theo, dữ liệu đã được làm sạch và nhập vào phần
mềm sẽ được phân tích theo các bước sau:
 Phân tích thống kê mô tả
Thống kê mô tả là phương pháp mơ tả dữ liệu bằng các phép tính và các chỉ số thống
kê thơng thường như số trung bình, số trung vị, phương sai, độ lệch chuẩn… Các bảng

khảo sát thu thập thông tin của khách hàng được tiến hành lập bảng tần số để mô tả mẫu
thu thập theo các thuộc tính: giới tính, năm học,… của khách hàng.
 Đánh giá độ tin cậy thang đo
Việc đánh giá độ tin cậy của thang đo được thực hiện bằng phương pháp hệ số tin cậy
Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA thông qua phần mềm xử lý
SPSS 20 để sàng lọc, loại bỏ các biến quan sát không đáp ứng tiêu chuẩn độ tin cậy
(biến rác). Cronbach’s Alpha là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ (khả năng
giải thích cho một khái niệm nghiên cứu) của tập hợp các biến quan sát thông qua hệ số
Cronbach’s Alpha. Theo nhiều nhà nghiên cứu (Nunally,1978; Peterson, 1994; Slater,
1995) đề nghị hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể chấp nhận được trong
trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối
cảnh nghiên cứu. Tuy nhiên, theo Nunnally và cộng sự (1994), hệ số Cronbach’s Alpha
không cho biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại. Bởi vậy, bên cạnh hệ số
Cronbach’s Alpha, người ta còn sử dụng hệ số tương quan biến tổng (iterm-total
correlation) và những biến nào có tương quan biến tổng < 0,3 sẽ bị loại bỏ. (Hoàng
Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).


37
Đối với bài nghiên cứu này, các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn
hoặc bằng 0,3 thì biến đó đạt u cầu và Cronbach’s Alpha lớn hơn hoặc bằng 0,6 thì
thang đó có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy.
 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng phổ biến để đánh giá giá trị thang đo
(tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt) hay rút gọn một tập biến. Trong
nghiên cứu này, phân tích nhân tố được ứng dụng để tóm tắt tập các biến quan sát vào
một số nhân tố nhất định đo lường các thuộc tính của các khái niệm nghiên cứu. Tiêu
chuẩn áp dụng và chọn biến đối với phân tích nhân tố khám phá EFA bao gồm: Hệ số
KMO phải nằm trong đoạn từ [0,5;1]; Kiểm định Barlett có sig phải nhỏ hơn 0,5
(sig<0,5); Tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50% (>=50%).

 Phương pháp kiểm định phương sai ANOVA và kiểm định trung bình T-test
Ở kiểm định này nhằm kiểm định sự khác biệt giữa các biến định tính với biến định
lượng, ví dụ như có sự khác biệt về ý định sử dụng ví điện tử momo với các đối tượng
(giới tính, độ tuổi, mức thu nhập…) hay không. Nếu như biến định tính chỉ có hai giá
trị thì chúng ta dùng T-Test để kiểm tra, có ba giá trị trở lên thì dùng ANOVA.
Phân tích phương sai ANOVA (Analysis Of Variance) là phương pháp so sánh giá trị
trung bình của 3 nhóm trở lên. Có hai kỹ thuật phân tích phương sai: ANOVA một yếu
tố (một biến yếu tố để phân loại các quan sát thành các nhóm khác nhau) và ANOVA
nhiều yếu tố (hai hay nhiều biến để phân loại).
Tùy nghiên cứu mà thực hiện phương pháp phân tích phương sai một yếu tố hay hai yếu
tố. Kiểm định ANOVA gồm kiểm định độ đồng nhất giữa phương sai của các nhóm
nhân tố có mức ý nghĩa Sig. > 0.05. Trong bảng Test of Homogeneity of Variances nếu
Sig. <0.05 có nghĩa là khơng có sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm và ngược
lại. Bảng ANOVA nếu Sig. < 0.05 chứng tỏ có sự khác biệt về giá trị trung bình giữa
các nhóm trong biến định tính và ngược lại.
Trong bài nghiên cứu, tác giả sử dụng phương pháp phân tích ANOVA một chiều (oneway-Anova) với biến phụ thuộc Y. Phân tích phương sai một yếu tố dùng để kiểm định


38
giả thuyết trung bình bằng nhau của các nhóm mẫu với khả năng phạm sai lầm chỉ là
5%.
Đặt giả thuyết H0: Khơng có sự khác biệt có ý nghĩa giữa các nhóm cụ thể đang nghiên
cứu.
Giả thuyết đối H1: Có sự khác biệt có ý nghĩa giữa các nhóm cụ thể đang nghiên cứu.
Dựa vào bảng kết quả, kết luận mối quan hệ giữa các biến thông qua biến số Sig, nếu
Sig < 0,5 thì ta bác bỏ giả thuyết H0 và ngược lại.
 Phân tích hồi quy tuyến tính

Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc và các biến
độc lập. Mô hình hồi quy sẽ mơ tả hình thức các mối quan hệ, qua đó giúp ta dự đốn

được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của các biến độc lập.
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số R thể hiện mối tương
quan giữa các biến trong mơ hình hồi quy, hệ số R2 (R Square) cho biết % sự biến động
của biến phụ thuộc (Y) được giải thích bởi các biến độc lập (X) trong mơ hình. Nếu R2
= 1 thì đường hồi quy phù hợp hồn hảo. Nếu R2 = 0 thì X và Y khơng có quan hệ với
nhau. Hệ số xác định R2 (R Square) được chứng minh là hàm giảm theo số biến độc lập
được đưa vào mơ hình, càng đưa nhiều biến độc lập vào phương trình thì R2 càng tăng,
tuy nhiên điều này cũng được chứng minh rằng khơng phải phương trình càng có nhiều
biến sẽ phù hợp hơn với dữ liệu. Hệ số xác định R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square)
được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính đa
biến vì nó khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2. So sánh 2 giá trị R2 và R2
hiệu chỉnh, chúng ta sẽ thấy R2 hiệu chỉnh nhỏ hơn và dùng nó đánh giá độ phù hợp
của mơ hình sẽ an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình.
3.7 Mơ hình nghiên cứu chính thức
Dựa trên mơ hình đưa ra ở chương 2, sau khi tham khảo ý kiến chun gia thơng qua
phương pháp nghiên cứu định tính thì 5 nhân tố trong mơ hình: (1) Nhận thức hữu ích,
(2) Nhận thức dễ sử dụng, (3) Ảnh hưởng xã hội, (4) Sự tin cậy, (5) Thông tin, đều ảnh


39
hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng Baemin nên mơ hình đưa ra ở chương sẽ được giữ
lại và sử dụng chính thức cho bài nghiên cứu này.

Nhận thức hữu ích

Nhận thức dễ sử dụng
Ý định sử dụng
Ảnh hưởng xã hội

ứng

dụng

Beamin
Sự tin cậy

Thơng tin

Hình 3. 2: Mơ hình nghiên cứu chính thức
Giả thuyết nghiên cứu:
H1: Nhận thức hữu ích có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng dịch vụ Baemin của
sinh viên Đại học Công Nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh trong mùa dịch Covid-19
H2: Nhận thức dễ sử dụng có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng dịch vụ Baemin
của sinh viên Đại học Cơng Nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh trong mùa dịch Covid-19.
H3: Ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng dịch vụ Baemin của
sinh viên Đại học Cơng Nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh trong mùa dịch Covid-19
H4: Sự tin cậy có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng dịch vụ Baemin của sinh viên
Đại học Cơng Nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh trong mùa dịch Covid-19
H5: Thơng tin có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng dịch vụ Baemin của sinh viên
Đại học Cơng Nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh trong mùa dịch Covid-19


40

TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Trong chương 3, tác giả đã khái quát lại tiến trình nghiên cứu được thực hiện, đồng thời
xác định các phương pháp để thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu,nghiên cứu sơ bộ. Sau
đó tác giả xây dựng thang đo, mô tả và diễn giải các biến độc lập về các yếu tố ảnh
hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng Beamin . Tiếp đó, chọn mẫu, xác định kích thước
mẫu và phương pháp lấy mẫu để diều tra chính thức. Việc trình bày những phương pháp

này nhằm đánh giá các ý nghĩa thống kê của hệ số được diễn giải kết quả nghiên cứu ở
chương 4.
Chương tiếp theo sẽ trình bày các kết quả nghiên cứu của khóa luận.