Luận văn: PPNC Đến rủi ro lừa đảo của KH trên sàn thương mại

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: PPNC Đến rủi ro lừa đảo của KH trên sàn thương mại hay nhất năm 2026 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Các yếu tố ảnh hưởng đến nhận thức rủi ro lừa đảo của khách hàng trên sàn thương mại điện tử tại Việt Nam – vai trò trung gian của niềm tin dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

3.1 Phương pháp nghiên cứu

Để thực hiện nghiên cứu này, đề tài sử dụng phương pháp hỗn hợp, kết hợp giữa nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng, trong đó phương pháp nghiên cứu định lượng là chủ yếu.

3.1.1 Nghiên cứu định tính

Nghiên cứu định tính được thực hiện nhằm đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu đề xuất, đồng thời rà soát, điều chỉnh và hoàn thiện nội dung các thang đo trước khi tiến hành nghiên cứu định lượng chính thức. Cụ thể,nghiên cứu định tính giúp tác giả xác nhận sự phù hợp của các yếu tố Minh bạch thông tin, Uy tín của người bán, Bảo mật thông tin, Kinh nghiệm mua sắm và Ảnh hưởng xã hội đối với Niềm tin vào sàn thương mại điện tử và Nhận thức rủi ro lừa đảo, đồng thời xem xét vai trò trung gian của niềm  tin trong mô hình nghiên cứu. Bên cạnh đó, nghiên cứu định tính còn được sử dụng để đánh giá mức độ rõ ràng, dễ hiểu và phù hợp về mặt ngữ nghĩa của các biến quan sát trong bối cảnh mua sắm trên các sàn thương mại điện tử tại Việt Nam.

Trên cơ sở các lý thuyết nền tảng và kết quả tổng quan các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước được trình bày tại Chương 2, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu sơ bộ và hệ thống thang đo ban đầu. Các thang đo được kế thừa và điều chỉnh từ những nghiên cứu trước có liên quan đến minh bạch thông tin, uy tín, bảo mật, kinh nghiệm mua sắm, ảnh hưởng xã hội, niềm tin và nhận thức rủi ro trong môi trường thương mại điện tử. Việc kế thừa thang đo từ các nghiên cứu trước giúp đảm bảo cơ sở lý thuyết cho các khái niệm nghiên cứu; tuy nhiên, nội dung các biến quan sát cần được tiếp tục hiệu chỉnh để phù hợp hơn với đặc điểm hành vi và nhận thức của người tiêu dùng Việt Nam trong bối cảnh rủi ro lừa đảo trên các sàn thương mại điện tử.

Trong nghiên cứu này, tác giả thực hiện phỏng vấn và thảo luận với các chuyên gia có kiến thức và kinh nghiệm liên quan đến thương mại điện tử, nghiên cứu hành vi người tiêu dùng và quản trị nền tảng số. Thành phần tham gia bao gồm giảng viên hướng dẫn, chuyên viên nghiên cứu và phát triển sản phẩm tại sàn thương mại điện tử và các chuyên gia có kinh nghiệm thực tiễn trong lĩnh vực thương mại điện tử. Nội dung thảo luận tập trung vào: (1) mức độ phù hợp và đầy đủ của các yếu tố trong mô hình nghiên cứu; (2) mối quan hệ giữa các khái niệm nghiên cứu; (3) mức độ phù hợp của từng biến quan sát đối với khái niệm cần đo lường; và (4) tính rõ ràng, dễ hiểu và phù hợp của cách diễn đạt các thang đo đối với người tiêu dùng Việt Nam. Trong buổi thảo luận, các nội dung được thảo luận sẽ được tác giả lần lượt đưa ra để các chuyên gia thảo luận, đóng góp ý kiến theo từng nội dung riêng lẻ. Các nội dung nếu được từ 2/3 số người tham gia thảo luận nhóm thống nhất sẽ được tác giả tổng hợp và sử dụng để hiệu chỉnh các nội dung nhằm phục vụ việc xây dựng phiếu khảo sát cho đề tài.

Trên cơ sở lý thuyết nền, các mô hình đo lường nhận thức rủi ro lừa đảo cũng như niềm tin và các thang đo trong các nghiên cứu được phân tích ở phần tổng quan các nghiên cứu liên quan trong Chương 2, tác giả xây dựng thang đo sơ bộ ban đầu cho nghiên cứu này. Các thang đo trong đề tài này được kế thừa từ các thang đo các nghiên cứu của Khoa (2018), Pavlou và cộng sự (2004), Featherman và cộng sự (2003), Thaw và cộng sự (2009), Yến (2025), Kim và cộng sự (2008), Khoa (2018)

• Bảng 3.1 Tổng hợp thang đo nháp 

Kết quả nghiên cứu định tính thông qua phương thức thảo luận nhóm cho thấy rằng 17/17 người tham gia thảo luận các nội dung của đề tài thống nhất với số lượng và nội dung của các biến độc lập và phụ thuộc trong mô hình nghiên cứu đề xuất về các yếu tố ảnh hưởng đến nhận thức rủi ro lừa đảo thông qua vai trò trung gian của niềm tin bao gồm: Minh  bạch thông tin (MB), Uy tín của người bán (UT), Bảo mật thông tin (BM), Kinh nghiệm mua sắm (KN), Ảnh hưởng xã hội (XH), Niềm tin vào sàn thương mại điện tử (NT) và Nhận thức rủi ro lừa đảo (RR). Về số lượng và nội dung của các biến quan sát trong các thang đo dùng trong nghiên cứu, nhóm thảo luận cũng thống nhất giữ nguyên số lượng các biến quan sát trong từng thang đo.

3.1.2 Nghiên cứu định lượng Luận văn: PPNC Đến rủi ro lừa đảo của KH trên sàn thương mại.

Nghiên cứu định lượng được sử dụng nhằm đo lường và kiểm định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố trong mô hình nghiên cứu đến nhận thức rủi ro lừa đảo của khách hàng khi giao dịch trên các sàn thương mại điện tử, đồng thời đánh giá vai trò trung gian của niềm tin.

Sau khi thảo luận với các chuyên gia, các kết quả thu thập được từ nghiên cứu định tính là nền tảng để đề tài điều chỉnh các biến quan sát phù hợp với mục tiêu đề ra.

Đề tài tiến hành thu thập dữ liệu bằng cách gửi dữ liệu câu hỏi đến đối tượng khảo sát, giúp việc thu thập dữ liệu từ các đối tượng nghiên cứu một cách thuận tiện nhất. Bảng hỏi được thiết kế dựa trên thang đo Likert 5 mức độ (từ 1: Rất không đồng ý đến 5: Rất đồng ý). Đối tượng khảo sát là những khách hàng đã và đang thực hiện giao dịch trên các sàn TMĐT phổ biến tại Việt Nam như Shopee, Lazada, Tiki, Tiktok shop… nhằm đảm bảo họ có đủ trải nghiệm thực tế để đánh giá về rủi ro và niềm tin.

Dựa vào phân tích kết quả thu thập được từ mẫu, đề tài sẽ sử dụng các phương pháp phân tích sau:

• Thống kê mô tả.
• Phân tích độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha.
• Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factors Analysis – EFA) để kiểm định giá trị hội tụ, giá trị phân biệt và phương sai trích của các thang đo.
• Phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis – CFA)để kiểm định lại giá trị hội tụ, giá trị phân biệt và sự phù hợp của cấu trúc các khái niệm trong mô hình lý thuyết.
• Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu bằng mô hình cấu trúc tuyến tính (Structural Equation Modeling – SEM).

3.2 Quy trình nghiên cứu

Dựa trên các mục tiêu nghiên cứu cụ thể và cơ sở lý luận khoa học của đề tài nghiên cứu, nghiên cứu được tiến hành theo hai phương pháp là nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Quy trình thực hiện nghiên cứu được mô tả cụ thể ở hình 3.1.

• Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu

3.3 Xây dựng thang đo Luận văn: PPNC Đến rủi ro lừa đảo của KH trên sàn thương mại.

Dựa trên mô hình lý thuyết đề xuất và bảng câu hỏi về các yếu tố ảnh hưởng đến nhận thức rủi ro của khách hang khi mua sắm trên sàn TMĐT – vai trò trung gian của niềm tin, tiến hành thực hiện nghiên cứu định tính thông qua thảo luận tay đôi và thảo luận nhóm với các chuyên gia để hình thành thang đo cho 5 biến độc lập tác động đến biến trung gian niềm tin và biên phụ thuộc nhận thức rủi ro lừa đảo, kết quả thực hiện ở bước nghiên cứu định tính, đề xuất thang đo và mã hóa thang đo như bảng 3.2:

• Bảng 3.2 Thang đo và bảng mã hóa

3.4 Mẫu khảo sát và phương pháp thu thập dữ liệu

Mẫu được lựa chọn theo phương thức thuận tiện – phi xác suất. Chọn mẫu theo phương pháp thuận tiện là một phương pháp chọn mẫu thuộc phương pháp chọn mẫu phi xác suất thường được dùng trong nghiên cứu thị trường. Phương pháp chọn mẫu thuận tiện là phương pháp chọn mẫu phi xác suất trong đó nhà nghiên cứu tiếp cận với phần tử mẫu bằng phương pháp thuận tiện. Nghĩa là nhà nghiên cứu có thể chọn phần tử mẫu nào mà họ có thể tiếp cận

Theo Hair và các cộng sự (2006), kích thướcmẫu phù hợp đểphân tích nhân tố khám phá EFA thì kích thước mẫu đó phải bằng tối thiểu 5 lần số biến quan sát có trong bài nghiên cứu, được thể hiện bằng công thức n ≥ 5*m (n là kích thước mẫu cần thiết, m là số biến quan sát có trong nghiên cứu). Theo công thức trên, kích thước mẫu nghiên cứu này cần ít nhất là 5*23 = 106.

Theo Tabachnick (2007), để phân tích hồi quy tuyến tính một cách tốt nhất, kích thước mẫu cần thỏa mãn công thức n ≥ 8p + 50 (n: kích thước mẫu, p: số lượng biến độc lập trong trong nghiên cứu). Dựa vào công thức trên, kích thước mẫu tối thiểu cần đạt cho nghiên cứu này là 90 (8×5+50).

Dựa vào 2 điều kiện trên, số lượng phiếu khảo sát tối thiểu cần thu thập cho nghiên cứu này là 106 phiếu.

3.5 Phương pháp phân tích dữ liệu

3.5.1 Thống kê mô tả  Luận văn: PPNC Đến rủi ro lừa đảo của KH trên sàn thương mại.

Phương pháp này là quá trình biến đổi dữ liệu thô thành các dạng dễ hiểu và giải thích hơn, được mô tả cụ thể như sau:

• Đối với biến định tính, nghiên cứu sử dụng tần số và phần trăm
• Đối với biến định lượng, sử dụng các tham số như giá trị trung bình, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất.

3.5.2 Kiểm định độtin cậy Cronbach’s alpha

Hệ số Cronbach’s Alpha là một chỉ số được dùng để đánh giá mức độ tin cậy của thang đo. Khi thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha đạt đủ điều kiện về độ tin cậy, tức là thang đo đó không có sai lệch  mang tính hệ thống  và sai lệch ngẫu nhiên. Điều này chứng minh rằng dữ liệu có độ tin cậy đạt chuẩn và có đủ độ tin cậy. Theo Nunnally (1994), hệ số Cronbach’s Alpha của các biến độc lập và các biến phụ thuộc phải đạt từ 0.6 trở lên, các biến quan sát phải có hệ số tương quan biến – tổng đạt từ 0.3 trở lên thì sẽ được cho là đủ độ tin cậy để tiếp tục nghiên cứu.

• CA 0.6 – 0.7: Có thể sử dụng – CA 0.7 – 0.8: Khá tốt – CA 0.8 – 0.9:Rất tốt

Căn cứ vào các hệ số trên, trong nghiên cứu này sau khi chạy phân tích Cronbach’s Alpha cho các biến, những biến nào có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 và các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 thì sẽ được chấp nhận và được tiếp tục phân tích ở các phần sau.

3.5.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA

Trong quá trình thực hiện nghiên cứu, thu thập được số lượng biến quan sát rất lớn và chúng có sự tương quan với nhau. Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA) là công cụ được sử dụng để rút gọn một tập gồm nhiều biến đo lường phụ thuộc lẫn nhau thành một tập ít biến hơn (gọi là các nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung của tập biến ban đầu (Hair, 2009). Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến quan sát. Các tiêu chí được sử dụng để đánh giá mối quan hệ giữa các biến:

Kiểm định Bartlett: để xem xét ma trận tương quan có phải ma trận đơn vị hay không (ma trận đơn vị là ma trận có hệ số tương quan giữa các biến bằng 0 và hệ số tương quan với chính nó bằng 1). Nếu phép kiểm định có p_value < 0,05 (với mức ý nghĩa 5%) thì các biến quan sát có sự tương quan với nhau trong nhân tố. Vậy sử dụng EFA phù hợp.

Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO phải đạt giá trị 0,5 trở lên (0,5 ≤ KMO ≤ 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp. Nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với tập dữ liệu nghiên cứu. Luận văn: PPNC Đến rủi ro lừa đảo của KH trên sàn thương mại.

Trị số Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue > 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.

Tổng phương sai  trích (Total  Variance  Explained)≥ 50% cho thấy mô hình EFA là phù hợp. Coi biến thiên là 100% thì trị số này thể hiện các nhân tố được trích cô đọng được bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu % của các biến quan sát.

Hệ số tải nhân tố đánh giá mức độ tương quan giữa biến và nhân tố trong phân tích nhân tố khám phá. Hệ số càng cao, biến quan sát có mối quan hệ mạnh hơn với nhân tố. Thông thường, hệ số tải 0,3 trở lên được coi là chấp nhận được và 0,5 trở lên được xem là tốt hơn (Hair và cộng sự, 2010).

3.5.4 Phân tích nhân tố khẳng định CFA

Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) đã được thực hiện để đánh giá được độ phù hợp tổng thể của dữ liệu dựa trên các chỉ số về mức độ phù hợp của mô hình (Mustafa, M.B. và cộng sự, 2020). Hair và cộng sự (2007) đã đưa ra tiêu chí để đánh giá phân tích nhân tố khẳng định CFA như sau

• Chi-Square/df ≤ 2: Tốt; ≤ 3: có thể chấp nhận được – GFI ≥ 0,8: Có thể chấp nhận được;≥ 0,9:Tốt
• CFI ≥ 0,8: Có thể chấp nhận được; ≥ 0,9: Tốt; ≥ 0,95: Rất tốt – TLI > 0,9:Tốt
• RMSEA ≤ 0,05: Tốt; ≤ 0,08: Có thể chấp nhận được – P < 0.05: Biến quan sát có ý nghĩa trong mô hình

3.5.5 Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính Luận văn: PPNC Đến rủi ro lừa đảo của KH trên sàn thương mại.

Mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) là một phương pháp thống kê được dùng để kiểm định các mô hình lý thuyết bằng cách sử dụng các phương pháp khoa học và các loại mô hình khác nhau để mô tả mối quan hệ giữa các biến quan sát tiềm ẩn với mục tiêu cơ bản nhằm cung cấp kiểm định các giả thuyết thống kê. Mô hình SEM cho phép mô hình hóa và kiểm định đồng thời các hiện tượng phức tạp, vì vậy trở thành một phương pháp phù hợp cho việc khẳng định (hoặc không khẳng định) một mô hình lý thuyết trên quan điểm định lượng.

Theo Trương Đình Thái (2017), khi mô hình có các chỉ số Chi-square/df <= 3; GFI, TLI, CFI > 0,9; RMSEA < 0,08 được xem là mô hình phù hợp với dữ liệu thực tế. Sau khi xác nhận mô hình SEM đạt độ phù hợp với dữ liệu nghiên cứu, các giả thuyết nghiên cứu được kiểm định thông qua hệ số hồi quy chuẩn hóa (Standardized Regression Weight) và giá trị xác suất thống kê (p-value)

• P < 0,05: Biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc
• P > 0,05: Biến độc lập không có tác động đến biến phụ thuộc

Kiểm tra hệ số Beta chuẩn hóa để đo lường mức độ và chiều hướng tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc

Phương pháp Bootstrap với 5.000 mẫu lặp được sử dụng để đánh giá ý nghĩa thống kê của các tác động gián tiếp. Khoảng tin cậy Bootstrap Bias-corrected ở mức 95% được sử dụng để xác định ý nghĩa của hiệu ứng trung gian. Nếu khoảng tin cậy không chứa giá trị 0 thì tác động gián tiếp được xem là có ý nghĩa thống kê và giả thuyết về vai trò trung gian của biến Niềm tin được chấp nhận (Hair và cộng sự, 2022).

Tóm tắt chương 3

Trong chương 3, đề tài trình bày về các bước nghiên cứu. Dữ liệu của nghiên cứu được thu thập bằng việc thực hiện khảo sát các khách hàng thực hiện mua sắm trên sàn TMĐT tại Việt Nam. Phương pháp nghiên cứu định tính dùng để xây dựng mô hình và thang đo sử dụng trong bài nghiên cứu. Tiếp theo để nghiên cứu định lương, nghiên cứu sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện để thu thập tối thiểu lượng phiếu khảo sát theo công thức tính kích thước mẫu đã đề cập ở trên nhằm thực hiện nghiên cứu một cách tốt nhất, số liệu thu thập sẽ được xử lý và sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để thực hiện nghiên cứu định lượng. Ở phần phương pháp phân tích số liệu, nghiên cứu chỉ rõ những tiêu chí đánh giá cho các phân tích trong bài bao gồm: thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích cấu trúc tuyến tính SEM. Luận văn: PPNC Đến rủi ro lừa đảo của KH trên sàn thương mại.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:  

===>>> Luận văn: KQNC Đến rủi ro lừa đảo của KH trên sàn thương mại