Tải bản đầy đủ
CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

Tải bản đầy đủ

26

3.1.2 Nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính dùng để khám phá, hiệu chỉnh từ ngữ và bổ sung các
thang đo từ các thang đo gốc bằng tiếng anh sao cho thật dễ hiểu với đối tượng
nghiên cứu là những khách hàng trong nước và phù hợp với bối cảnh nghiên cứu.
Trong bước này sẽ xây dựng bản phỏng vấn gồm các câu hỏi mở để thu thập thêm
các biến thích hợp từ khía cạnh khách hàng tại các trung tâm thương mại ở Thành
phố Hồ Chí Minh.
Nghiên cứu định tính được thực hiện qua kỹ thuật thảo luận nhóm trên một
dàn bài lập sẵn là “Dàn bài thảo luận” (tham khảo phụ lục 1a) cho những người
được mời phỏng vấn về những vấn đề liên quan đến các khái niệm như: lòng trung
thành của khách hàng, sự gắn kết của khách hàng và hành vi tự nguyện của khách
hàng cho Trung tâm thương mại. Nhóm khách mời tham gia thảo luận là những
khách hàng thường xuyên mua sắm tại các trung tâm thương mại ở Thành phố Hồ
Chí Minh và có quan tâm đến nghiên cứu. Tất cả các nội dung phỏng vấn sẽ được
ghi nhận và phân tích tổng hợp. Đây là cơ sở để hiệu chỉnh các biến quan sát của
thang đo.
Sau khi tiến hành thảo luận nhóm 20 khách hàng thường xuyên mua sắm tại
các trung tâm thương mại ở thành phố Hồ Chí Minh, qua phân tích điều chỉnh kết
hợp với thang đo gốc, cũng như loại bỏ các biến không phù hợp với văn hóa Việt
Nam, tác giả đã xây dựng bảng câu hỏi định lượng sơ bộ gồm 21 biến quan sát dựa
theo mô hình nghiên cứu đề nghị. Sau đó, sử dụng bảng câu hỏi này tiến hành
phỏng vấn sâu 10 khách hàng tại các TTTM để tham khảo về bảng câu hỏi xem họ
có hiểu rõ ý nghĩa bảng câu hỏi và tiến hành điều chỉnh từ ngữ cho phù hợp nhất
theo ý kiến góp ý của các khách hàng này.
3.1.3 Nghiên cứu định lượng
3.1.3.1 Điều chỉnh thang đo sơ bộ
Nghiên cứu này được thực hiện bằng phương pháp phỏng vấn trực tiếp thông
qua bảng câu hỏi chi tiết với thang đo Likert 5 mức độ để đo lường mức độ quan
trọng của các yếu tố đã rút ra từ nghiên cứu định tính. Mẫu nghiên cứu sơ bộ định

27

lượng được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Tiến hành thực hiện khảo
sát thử 30 khách hàng thường mua sắm tại các Trung tâm thương mại cao cấp tại
TP.HCM.
Dữ liệu thu thập từ nghiên cứu này sẽ được kiểm tra bằng phương pháp phân
tích độ tin cậy Cronbach Alpha và phân tích nhân tố EFA nhằm loại bỏ các biến
không đạt yêu cầu để điều chỉnh các biến trong bảng câu hỏi cho phù hợp hơn trong
lần nghiên cứu tiếp theo.
Sau khi hoàn tất công tác nghiên cứu sơ bộ, tiến hành xây dựng bảng câu
hỏi chính thức dùng cho việc nghiên cứu. (Xem phụ lục 2)
3.1.3.2 Nghiên cứu chính thức
Trong nghiên cứu này, mẫu được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận
tiện, đây là phương pháp chọn mẫu phi xác suất trong đó nhà nghiên cứu tiếp cận
với các đối tượng nghiên cứu bằng phương pháp thuận tiện. Điều này đồng nghĩa
với việc nhà nghiên cứu có thể chọn các đối tượng mà họ có thể tiếp cận được
(Nguyễn Đình Thọ, 2011). Phương pháp này có ưu điểm là dễ tiếp cận các đối
tượng nghiên cứu và thường được sử dụng khi bị giới hạn thời gian và chi phí.
Nhưng nhược điểm của phương pháp này là ta không xác định được sai số do lấy
mẫu.
Mẫu nghiên cứu
Như trình bày ở trên, phương pháp phân tích dữ liệu chính được sử dụng cho
nghiên cứu này là phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính. Theo các nhà nghiên cứu
trong lĩnh vực này đều cho rằng phương pháp này đòi hỏi phải có kích thước mẫu
lớn vì nó dựa vào lý thuyết phân phối mẫu lớn (Raykov & Widaman, 1995). Tuy
nhiên, kích thước mẫu bao nhiêu gọi là lớn thì hiện nay chưa xác định rõ ràng. Kích
thước mẫu cũng tùy thuộc vào phương pháp ước lượng sử dụng. Theo Hair và cộng
sự (1998) nếu sử dụng phương pháp ước lượng ML thì kích thước mẫu tối thiểu
phải từ 100 đến 150. Hoelter (1983) cho rằng kích thước mẫu tới hạn phải là 200.
Để có độ tin cậy trong kiểm định độ thích hợp mô hình, kích thước mẫu từ 100 đến

28

200 được yêu cầu (Hoyle, 1995). Cũng có nhà nghiên cứu cho rằng kích thước mẫu
tối thiểu là 5 mẫu cho một tham số cần ước lượng (Bollen, 1989).
Mô hình nghiên cứu này có số lượng tham số cần ước lượng là 75. Nếu theo
tiêu chuẩn năm mẫu cho một tham số ước lượng thì kích thước mẫu cần là n = 375
(75 x 5). Như vậy, kích thước mẫu cần thiết có thể từ 200 đến 375 mẫu.
Trong nghiên cứu này, số mẫu chọn thích hợp là 375 mẫu. Để đảm bảo thuận
tiện và không bị gián đoạn, bài nghiên cứu tiến hành thu thập 450 mẫu dữ liệu để
sau khi gạn lọc và làm sạch dữ liệu sẽ đạt được kích cỡ mẫu như mong muốn.
Đối tượng khảo sát
Đối tượng được chọn để khảo sát trong nghiên cứu này là các khách hàng đã
và đang mua sắm tại các trung tâm thương mại ở thành phố Hồ Chí Minh. Với
phương pháp chọn mẫu thuận tiện, dữ liệu được thu thập trên địa bàn thành phố Hồ
Chí Minh, cụ thể được thực hiện tại 03 địa điểm chính ở TPHCM, bao gồm: hệ
thống trung tâm mua sắm Parkson (Malaysia), hệ thống trung tâm mua sắm Lotte
(Hàn quốc), hệ thống trung tâm mua sắm Vincom (Việt Nam), trung tâm mua sắm
Cresent Mall (Đài Loan) và một số trung tâm thương mại khác. Bảng câu hỏi sẽ
được phỏng vấn viên phát đến đối tượng quan sát khi họ vui vẻ, thoải mái và sẵn
sàng trả lời, bảng câu hỏi sẽ được thu lại sau 30 phút khi họ điền xong tất cả các
thông tin và ngoài ra một số bảng câu hỏi cũng được gởi khảo sát online đối với
một số khách hàng bận rộn.
3.1.3.3 Phương pháp phân tích dữ liệu
Sau khi thu lại đầy đủ các bản câu hỏi phỏng vấn định lượng, các bản
phỏng vấn được xem xét, và loại đi những bản trả lời không đạt yêu cầu cho nghiên
cứu. Các bản câu hỏi đạt yêu cầu sẽ được mã hóa, nhập liệu và làm sạch bằng
phần mềm SPSS 16.
Dữ liệu thu được sẽ được xử lý thông qua các công cụ phân tích:
 Phần mềm SPSS 16: kiểm tra độ tin cậy thang đo qua hệ số Cronbach’s
Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA.
 Phần mềm AMOS 20:

29

 Kiểm tra độ thích hợp mô hình, kiểm định khẳng định CFA, độ tin
cậy tổng hợp, kiểm tra tính đơn hướng, giá trị hội tụ và phân biệt.
 Kiểm tra độ thích hợp mô hình, giá trị liên hệ lý thuyết và giả thuyết.
Ước lượng lại mô hình bằng bootstrap.
 Phân tích cấu trúc đa nhóm
Kết quả thu được sẽ được sử dụng để viết báo cáo nghiên cứu.
3.2 PHÁT TRIỂN VÀ ĐIỀU CHỈNH THANG ĐO
3.2.1 Thang đo lòng trung thành khách hàng (TRUNGTHANH)
Lòng trung thành của khách hàng được tiếp cận theo nhiều hướng khác nhau
và sẽ được xây dựng thang đo lường phụ thuộc vào từng nghiên cứu cụ thể. Theo
như East & ctg (2000) thì lòng trung thành của khách hàng đối với thương hiệu
được đo lường theo thái độ và hành vi của họ. Trong nghiên cứu này thì lòng trung
thành của khách hàng được đo lường theo cách tiếp cận về hành vi của khách hàng.
Dựa theo nghiên cứu của Luarn và Lin (2003) và Bove et al. (2009), thang đo lòng
trung thành khách hàng (TT) gồm 04 biến quan sát lần lượt được ký hiệu là TT1,
TT2, TT3 và TT4. Đồng thời, từ kết quả thảo luận nhóm, các khách hàng thường
xuyên mua sắm ở trung tâm thương mại vì trung tâm thương mại thường có nhiều
chương trình khuyến mãi, giảm giá của các nhãn hàng uy tín. Vì vậy, kết hợp giữa
thang đo gốc và kết quả thảo luận nhóm, lòng trung thành của khách hàng được đề
xuất đo lường qua 05 biến quan sát TT1, TT2, TT3, TT4 và TT5.
Bảng 3.1: Thang đo lòng trung thành của khách hàng
Biến quan sát

Ký hiệu

Lòng trung thành với trung tâm thương mại X (Customer TRUNGTHANH
Loyatly)
Tôi nghĩ rằng tôi là khách hàng trung thành của TTTM X.

TT1

Lần sau tôi sẽ tiếp tục mua sản phẩm/dịch vụ từ TTTM X.

TT2

Mua sắm ở TTTM X là sự lựa chọn đầu tiên của tôi.

TT3

Tôi dự định sẽ tiếp tục mua sản phẩm/dịch vụ từ TTTM X.

TT4

TTTM X thường xuyên có nhiều chương trình khuyến mãi, giảm giá

TT5

30

Đối với tất cả các biến quan sát của thang đo trong bài nghiên cứu này tác
giả sử dụng thang đo Likert 5 điểm để đánh giá mức độ đồng ý của khách hàng.
3.2.2 Thang đo sự gắn kết của khách hàng (GANKET)
Theo thang đo của Pritchard và các cộng sự (1999), thang đo sự gắn kết của
khách hàng được đề xuất đo lường bằng 04 biến quan sát, ký hiệu lần lượt là:
GK1, GK2, GK3 và GK4.
Bảng 3.2: Thang đo sự gắn kết của khách hàng với trung tâm thương mại
Biến quan sát
Sự gắn kết của khách hàng với trung tâm thương mại X

Ký hiệu
GANKET

(Customer commitment)
Tôi luôn ưu tiên chọn TTTM X để mua sắm.

GK1

Tôi luôn tin tưởng khi mua sắm ở TTTM X.

GK2

Ngay cả khi bạn bè giới thiệu TTTM khác, tôi cũng không thay đổi ưu

GK3

tiên chọn TTTM X để mua sắm.
Nếu muốn thay đổi việc ưu tiên chọn mua sắm ở TTTM X, tôi sẽ phải

GK4

cân nhắc nhiều.

3.2.3 Các thành phần của hành vi tự nguyện của khách hàng (TUNGUYEN)
Nhận thấy, qua kết quả thảo luận nhóm, hành vi tự nguyện của khách hàng
còn ít được quan tâm ở thị trường bán lẻ Việt Nam. Các hành vi tự nguyện của họ
được thực hiện chủ yếu là sự giới thiệu cho khách hàng khác, cung cấp thông tin
phản hồi và giúp đỡ các khách hàng khác. Do đó, nghiên cứu này sử dụng thang đo
của Groth (2005) để đo lường hành vi tự nguyện của khách hàng gồm 03 thành phần
như Bảng 3.3, Bảng 3.4 và Bảng 3.5:

31

1. Thang đo thành phần hành vi giới thiệu của khách hàng được đo lường bởi 4
biến quan sát như bảng 3.3
Bảng 3.3: Thang đo thành phần hành vi giới thiệu của khách hàng
Biến quan sát
Hành vi giới thiệu của khách hàng

Ký hiệu
GIOITHIEU

Tôi sẽ chỉ dẫn người quen hoặc đồng nghiệp đến mua sắm ở TTTM X.

GT1

Tôi sẽ giới thiệu TTTM X với gia đình của tôi.

GT2

Tôi sẽ giới thiệu TTTM X với những bạn bè thân thiết của tôi.

GT3

Tôi sẽ gợi ý đến TTTM X cho những người có hứng thú với sản phẩm và

GT4

dịch vụ của TTTM X.

2. Thang đo thành phần hành vi cung cấp thông tin phản hồi cho tổ chức
(CUNGCAP) được đo lường bởi 4 biến quan sát như bảng 3.4:
Bảng 3.4 Thang đo thành phần hành vi cung cấp thông tin phản hồi
Biến quan sát
Hành vi cung cấp thông tin phản hồi
Tôi sẽ tham gia khảo sát đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng tại

Ký hiệu
CUNGCAP
CC1

TTTM X.
Tôi sẽ cung cấp những phản hồi có ích cho dịch vụ khách hàng của

CC2

TTTM X
Khi TTTM X có cuộc nghiên cứu, tôi sẽ cung cấp thông tin.

CC3

Tôi sẽ thông tin cho TTTM X biết khi tôi nhận được dịch vụ tốt của một
cá nhân bất kỳ tại TTTM này.

CC4

3. Thang đo thành phần hành vi giúp đỡ các khách hàng khác (GIUPDO) được
đo lường bởi 4 biến quan sát như bảng 3.5:

32

Bảng 3.5 Thang đo thành phần hành vi giúp đỡ các khách hàng khác
Biến quan sát
Hành vi giúp đỡ các khách hàng khác

Ký hiệu
GIUPDO

Tôi sẽ hỗ trợ các khách hàng khác tìm sản phẩm tại TTTM X.

GD1

Tôi sẽ giúp các khách hàng khác khi mua sắm tại TTTM X.

GD2

Tôi sẽ hướng dẫn những khách hàng khác cách sử dụng sản phẩm/dịch

GD3

vụ đúng ở TTTM X.
Tôi sẽ đưa ra lời khuyên cho những khách hàng khác ở TTTM X.

GD4

3.3 ĐÁNH GIÁ SƠ BỘ THANG ĐO
Các thang đo khái niệm nghiên cứu được kiểm định sơ bộ bằng định lượng
trước khi thực hiện nghiên cứu chính thức. Việc kiểm định này được thực hiện
thông qua nghiên cứu sơ bộ với mẫu thuận tiện có kích thước 30 mẫu. Công cụ
sử dụng để kiểm định sơ bộ các thang đo trên là hệ số tin cậy Cronbach Alpha.
Cronbach Alpha dùng để kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ của các mục
hỏi của thang đo có tương quan với nhau không. Những biến có hệ số tương
quan biến - tổng (item total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Theo nguyên tắc
một tập hợp mục hỏi dùng để đo lường được đánh giá tốt phải có hệ số Cronbach
lớn hơn hoặc bằng 0.8. Thang đo có Cronbach Anpha từ 0.7 đến 0.8 có thể sử
dụng cho nghiên cứu. Tuy nhiên với những khái niệm có tính mới thì Cronbach
Anpha có thể từ 0.6 trở lên vẫn chấp nhận được (Nunnally, 1978; Slater, 1995.)
Kết quả kiểm định hệ số tin cậy Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám
phá EFA sau khi nghiên cứu sơ bộ 30 mẫu như sau:
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Kết quả phân tích Cronbach’s Anpha của thang đo các khái niệm lòng trung
thành khách hàng, sự gắn kết và hành vi tự nguyện của khách hàng trong phân
tích sơ bộ đều >0.6, hệ số tương quan các biến quan sát đều >0.3 (Xem bảng 3.1,
phụ lục 3). Như vậy, sơ bộ cho thấy các thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Phân tích nhân tố khám phá EFA

33

Sau khi đánh giá sơ bộ Cronbach Alpha, phân tích EFA cho từng khái niệm.
Kết quả cho thấy hệ số KMO của các thang đo đều lớn hơn 0.6 (Xem bảng 3.2,
phụ lục 3). Với kết quả này, tất cả các biến sẽ được đưa vào bảng câu hỏi dùng
cho nghiên cứu chính thức.
3.4 NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC
3.4.1 Mẫu nghiên cứu chính thức
Để đạt được 375 mẫu trong nghiên cứu, 450 bảng câu hỏi được phát ra. Trong
đó, 350 phiếu khảo sát trực tiếp được phát tại các TTTM, thu hồi về 338 bảng và
gửi email đến 100 người, nhận được 76 phản hồi trả lời. 32 bảng câu hỏi bị loại do
người trả lời bỏ trống hoặc hiểu nhầm TTTM với siêu thị. Như vậy, số mẫu hợp lệ
là 382 mẫu, tỷ lệ mẫu thu hồi là 84,89%. Sau khi nhập dữ liệu, kiểm tra và làm sạch
dữ liệu, nghiên cứu tiến hành đánh giá thang đo thông qua hai công cụ là hệ số
Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA.
3.4.2 Phương pháp phân tích dữ liệu
3.4.2.1 Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Thang đo đạt độ tin cậy khi hệ số Cronbach Anpha >0.6 và tương quan biến
tổng của các biến quan sát của thang đo >0.3. Các biến quan sát có hệ số tương
quan biến – tổng không đạt sẽ được loại bỏ.
3.4.2.2 Kiểm định thang đo bằng phân tích EFA
Sau khi kiểm định độ tin cậy của từng thang đo các khái niệm, EFA được sử
dụng để đánh giá giá trị phân biệt của các thang đo trong mô hình. Sử dụng phần
mềm SPSS với phương pháp trích Principal axis factoring, phép xoay Promax.
Trong EFA cần lưu ý đánh giá một số thông số sau:
 Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin): là hệ số để đánh giá sự thích hợp cho
phân tích nhân tố. Hệ số này cần đạt giá trị lớn hơn 0.5 (Nguyễn Đình Thọ, 2011)
để tập số liệu phù hợp với phân tích EFA.
 Số nhân tố trích được phải bằng với số khái niệm (nhân tố) đưa vào phân tích
EFA.
 Tổng phương sai trích tất cả các nhân tố trích được phải ≥ 50%.

34

 Trọng số nhân tố: là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa của một biến quan sát
đối với nhân tố mà biến quan sát đó đo lường. Theo Hair & ctg (2006), trọng số
trong phân tích EFA từ ± 0.3 đến ± 0.4 là chấp nhận được, ± 0.5 hoặc lớn hơn thì
được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
3.4.2.3 Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khẳng định CFA
Để đo lường mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu thị trường, nghiên cứu
này sử dụng các chỉ tiêu Chi bình phương (CMIN), Chi-square điều chỉnh theo bậc
tự do (CMIN/df), CFI chỉ số thích hợp so sánh, TLI và RMSEA. Trong đó nếu mô
hình nhận được các giá trị GFI, TLI, CFI từ 0.9-1, RMSEA < 0.08, CMIN/df <=2
(Nguyễn & Nguyễn, 2011), một số trường hợp CMIN/df < 3 (Carmines & McIver,
1981) thì được cho là mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường. Khi thực hiện phân
tích nhân tố khẳng định, cần đánh giá thêm một số chỉ tiêu sau: độ tin cậy của thang
đo (thông qua độ tin cậy tổng hợp và tổng phương sai trích được), tính đơn hướng,
giá trị hội tụ (khi các trọng số chuẩn hóa của thang đo đều cao hơn 0.5 và có ý nghĩa
thống kê ở mức 5%).
3.4.2.4 Kiểm định giá trị phân biệt của các khái niệm nghiên cứu
Có thể kiểm định giá trị phân biệt của các khái niệm trong mô hình tới hạn
(saturated model), mô hình mà các khái niệm nghiên cứu được tự do quan hệ với
nhau). Có thể thực hiện kiểm định hệ số tương quan xét trên phạm vi tổng thế giữa
các khái niệm có thực sự khác biệt so với 1 hay không. Nếu nó thực sự khác biệt thì
các thang đo đạt được giá trị phân biệt.
3.4.2.5 Kiểm tra ước lượng mô hình bằng phương pháp Boostrap
Để đánh giá độ tin cậy của các ước lượng, trong phương pháp nghiên cứu định
lượng bằng phương pháp lấy mẫu, thông thường chúng ta phải chia mẫu thành 02
mẫu con. Mẫu con thứ nhất dùng để ước lượng các tham số mô hình và mẫu con thứ
hai dùng để đánh giá lại:
Phương pháp Boostrap thực hiện với số mẫu lặp lại là N lần. Kết quả ước
lượng từ N mẫu được tính trung bình và giá trị này có xu hướng gần đến ước lượng
của tổng thể. Khoảng chênh lệch giữa giá trị trung bình ước lượng bằng Boostrap và

35

ước lượng mô hình với mẫu ban đầu càng nhỏ cho phép kết luận các ước lượng mô
hình có thể tin cậy được, tức là trị tuyệt đối các độ chệch này càng nhỏ, càng không
có ý nghĩa thống kê càng tốt. Trị tuyệt đối CR rất nhỏ so với 2 nên có thể nói là độ
chệch là rất nhỏ, không có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95%.
3.4.2.6 Phân tích cấu trúc đa nhóm
Phương pháp phân tích cấu trúc đa nhóm để so sánh mô hình nghiên cứu theo
các nhóm nào đó của một biến định tính. Đầu tiên người ta sẽ làm 2 mô hình: Mô
hình khả biến, và mô hình bất biến (từng phần).
Trong mô hình khả biến, các tham số ước lượng trong từng mô hình của các
nhóm không bị ràng buộc. Trong mô hình bất biến, thành phần đo lường không bị
ràng buộc nhưng các mối quan hệ giữa các khái niệm trong mô hình nghiên cứu
được ràng buộc có giá trị như nhau cho tất cả các nhóm. Kiểm định Chi-square
được sử dụng để so sánh giữa 2 mô hình. Nếu kiểm định Chi-square cho thấy giữa
mô hình bất biến và mô hình khả biến không có sự khác biệt (P-value > 0.05) thì
mô hình bất biến sẽ được chọn (có bậc tự do cao hơn). Ngược lại, nếu sự khác biệt
Chi-square là có ý nghĩa giữa hai mô hình (P-value<0.05) thì chọn mô hình khả
biến (có độ tương thích cao hơn). (Xem Thọ & Trang, 2008, 208).

36

Tóm tắt chương 3:
Chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu sử dụng để xây dựng và
điều chỉnh các thang đo. Nghiên cứu được thực hiện thông qua nghiên cứu sơ bộ
(định tính và định lượng) và nghiên cứu chính thức (định lượng). Nghiên cứu
định tính thực hiện thông qua tiến hành thảo luận tay đôi với 20 khách hàng để
khám phá yếu tố hình thành thang đo lòng trung thành của khách hàng, thang
đo sự gắn kết của khách hàng và thang đo cho (03) thành phần của hành vi tự
nguyện của khách hàng đối với trung tâm thương mại. Trên cơ sở các ý kiến thu
thập được và cơ sở lý thuyết, xây dựng thang đo sơ bộ bao gồm 21 biến quan
sát. Dựa trên kết quả nghiên cứu sơ bộ đã thực hiện khảo sát thử 30 khách hàng
đã từng mua sắm tại Trung tâm thương mại cao cấp ở Thành phố Hồ Chí Minh
nhằm để kiểm định lại độ tin cậy của thang đo trước khi tiến hành nghiên cứu
chính thức bao gồm 21 biến quan sát cần đo lường như trên.