Hành vi mua ngẫu hứng là gì? Cách xây dựng thang đo
Hành vi mua ngẫu hứng là gì và được đo bằng gì
Bạn có thể đã gặp tình huống khách hàng vào sàn thương mại điện tử chỉ để xem sản phẩm, sau đó mua thêm một món hàng ngoài dự định. Quyết định này thường xuất hiện nhanh, chịu tác động của cảm xúc hoặc kích thích tại thời điểm mua, thay vì hoàn toàn xuất phát từ kế hoạch có sẵn. Đó là cách hiểu thực hành của hành vi mua ngẫu hứng trong nghiên cứu hành vi người tiêu dùng.
Khi viết luận văn, bạn cần tách khái niệm này khỏi quyết định mua và ý định mua. Quyết định mua là gì thường mô tả lựa chọn mua sau quá trình cân nhắc. Ý định mua là gì mô tả khả năng hoặc kế hoạch mua trong tương lai. Hành vi mua ngẫu hứng nhấn mạnh sự phát sinh bất ngờ, mức độ thiếu kế hoạch và phản ứng tức thời trước sản phẩm, khuyến mãi, nội dung hiển thị hoặc bối cảnh cửa hàng.
Trong bảng hỏi định lượng, khái niệm này thường được đo bằng nhiều biến quan sát sử dụng thang Likert. Người trả lời cho biết mức độ đồng ý với các phát biểu, chẳng hạn: “Tôi thường mua sản phẩm mà trước đó chưa có kế hoạch mua”. Thang Likert bắt nguồn từ kỹ thuật đo lường thái độ của Likert (1932). Bạn có thể dùng 5 hoặc 7 mức, nhưng phải ghi rõ cách mã hóa trong chương phương pháp.
Một mô hình có thể đặt hành vi mua ngẫu hứng là biến phụ thuộc, với các biến giải thích như kích thích khuyến mãi, sự hấp dẫn của nội dung, cảm xúc tích cực, tính tiện lợi hoặc áp lực thời gian. Nếu đề tài của bạn nghiên cứu động cơ sâu hơn, tháp nhu cầu Maslow có thể hỗ trợ phần cơ sở lý thuyết, nhưng không tự động thay thế cho nguồn thang đo hành vi mua ngẫu hứng.
Nguồn thang đo gốc
Bạn nên truy được bài nghiên cứu gốc của thang đo trước khi đưa biến quan sát vào bảng hỏi. Với chủ đề này, nhiều thang đo được điều chỉnh theo bối cảnh mua sắm, kênh bán hàng và nhóm sản phẩm. Vì danh mục nguồn được phép trích dẫn của bài này không bao gồm một nguồn thang đo chuyên biệt cho hành vi mua ngẫu hứng, bảng dưới đây chỉ nêu cách ghi nhận nguồn, không gán sai tác giả cho một bộ biến cụ thể.
| Nội dung cần xác minh | Cách ghi trong đề cương | Việc bạn cần kiểm tra |
|---|---|---|
| Tác giả và năm | [Tác giả thang đo], [năm] | Bài gốc có thực sự đo impulse buying behavior hay không |
| Số biến quan sát | [số biến] | Số item trước và sau khi loại biến |
| Bối cảnh gốc | [sàn thương mại điện tử/cửa hàng/ngành hàng] | Bối cảnh có gần với mẫu nghiên cứu tại Việt Nam không |
| Thang đo trả lời | [Likert 5 điểm hoặc 7 điểm] | Điểm thấp và điểm cao được định nghĩa thế nào |
| Cách dịch | [dịch xuôi, dịch ngược, hiệu chỉnh] | Người trả lời Việt Nam có hiểu cùng một ý không |
Đây là phần cần làm trước khi chạy SPSS. Bạn không nên lấy một danh sách phát biểu trên mạng, dịch từng câu rồi gọi đó là “thang đo chuẩn”. Một thang đo phù hợp phải có nguồn, định nghĩa khái niệm, bối cảnh sử dụng và quy trình điều chỉnh rõ ràng. Nếu đang xây dựng toàn bộ mô hình, bạn có thể xem thêm chuyên mục Mô hình nghiên cứu để đặt biến phụ thuộc và biến độc lập trong cùng một khung.
Bạn cũng cần phân biệt thang đo phản xạ và thang đo hình thành. Với thang đo phản xạ, các biến quan sát là biểu hiện của cùng một khái niệm, nên chúng thường được kiểm tra bằng Cronbach's Alpha, corrected item-total correlation, EFA hoặc mô hình đo lường PLS-SEM. Với thang đo hình thành, các chỉ báo có thể tạo nên khái niệm và việc loại một chỉ báo phải dựa vào nội dung lý thuyết, không chỉ dựa vào một con số.
Bộ biến quan sát tham khảo
Bảng sau là số liệu minh họa và câu chữ tham khảo, không phải bản dịch đã được xác nhận hay thang đo đã được kiểm định. Bạn cần đối chiếu với nguồn gốc, chỉnh lại cho đúng sản phẩm và thử nghiệm trước khi khảo sát chính thức.
| Mã biến | Phát biểu tiếng Việt tham khảo | Ý nghĩa cần giữ khi điều chỉnh |
|---|---|---|
| IMB1 | Tôi thường mua sản phẩm mà trước đó chưa có kế hoạch mua. | Mua ngoài kế hoạch |
| IMB2 | Tôi có xu hướng mua ngay khi nhìn thấy một sản phẩm hấp dẫn. | Phản ứng tức thời trước kích thích |
| IMB3 | Tôi cảm thấy khó cưỡng lại việc mua một sản phẩm đang thu hút mình. | Mức độ thôi thúc |
| IMB4 | Tôi đôi khi mua hàng mà chưa cân nhắc đầy đủ hậu quả của việc mua. | Hạn chế cân nhắc trước mua |
| IMB5 | Tôi thường phát hiện mình đã mua hàng sau khi quyết định diễn ra rất nhanh. | Tốc độ quyết định |
| IMB6 | Việc mua sản phẩm này thường xuất phát từ cảm xúc nhất thời của tôi. | Vai trò của cảm xúc |
Không nên đưa cả sáu câu vào bảng hỏi chỉ vì chúng nghe hợp lý. Trước tiên, bạn xác định biến quan sát nào thuộc cùng một khía cạnh. IMB1 và IMB4 cùng liên quan đến kế hoạch và cân nhắc, còn IMB2 và IMB3 nhấn mạnh phản ứng trước kích thích. Nếu nguồn gốc chỉ đo một chiều, việc thêm câu về cảm xúc có thể làm khái niệm bị mở rộng ngoài thiết kế ban đầu.
Khi khảo sát mua sắm trực tuyến, hãy thay “sản phẩm này” bằng bối cảnh cụ thể nếu người trả lời có thể hiểu khác nhau. Ví dụ, bạn có thể yêu cầu họ nghĩ về lần mua hàng gần nhất trên một sàn cụ thể, nhưng không nên dẫn dắt họ phải nhớ một sản phẩm giảm giá. Câu hỏi sàng lọc và hướng dẫn trả lời cũng cần thống nhất với đối tượng mẫu.
Thang đo ý định mua là một khái niệm gần nhưng không đồng nhất. Nếu mô hình của bạn có cả hành vi mua ngẫu hứng và ý định mua, hãy xem thang đo ý định mua để tránh dùng hai nhóm biến có nội dung trùng nhau. Một câu như “Tôi dự định mua sản phẩm này trong thời gian tới” đo ý định, không đo trực tiếp việc mua phát sinh ngoài kế hoạch.
Điều chỉnh thang đo cho bối cảnh Việt Nam
Bản dịch tốt không chỉ thay từ tiếng Anh bằng từ tiếng Việt. Bạn cần giữ đúng ý niệm, độ mạnh của phát biểu và bối cảnh trả lời. “Mua không suy nghĩ” có thể bị hiểu là hành vi thiếu trách nhiệm, trong khi “mua nhanh” chỉ mô tả tốc độ. Hai cách viết này tạo ra sắc thái khác nhau và có thể làm người trả lời chọn điểm khác nhau.
Kiểm tra nội dung từng biến
Lập một bảng gồm câu gốc, bản dịch lần đầu, bản dịch đã chỉnh và ghi chú lý do chỉnh sửa. Kiểm tra các từ “thường”, “đôi khi”, “ngay lập tức” và “chưa có kế hoạch”. Nếu các biến dùng tần suất khác nhau nhưng không có hướng dẫn, người trả lời sẽ áp dụng tiêu chuẩn cá nhân không đồng nhất.
Xác định đối tượng và tình huống trả lời
Nêu rõ người trả lời cần nghĩ đến cửa hàng, ứng dụng hay sàn nào. Nếu nghiên cứu toàn bộ thương mại điện tử, câu hỏi nên tránh gắn với một nền tảng duy nhất. Nếu nghiên cứu livestream, hãy đưa bối cảnh livestream vào phần hướng dẫn thay vì chèn quá nhiều điều kiện trong từng biến quan sát.
Chạy khảo sát thử
Khảo sát thử giúp bạn phát hiện câu khó hiểu, câu trùng nghĩa và cách dùng từ không tự nhiên. Bạn có thể ghi nhận thời gian hoàn thành, tỷ lệ bỏ câu và phản hồi về những phát biểu gây bối rối. Đây là bước điều chỉnh bảng hỏi, chưa phải bằng chứng để kết luận thang đo đạt.
Khóa phiên bản trước khảo sát chính thức
Sau khảo sát thử, ghi lại biến nào được sửa và lý do sửa. Khi đã thu thập dữ liệu chính thức, không nên liên tục thay câu chữ để cố làm Cronbach's Alpha tăng. Nếu phải loại biến, hãy giữ output và giải thích quyết định dựa trên nội dung, thống kê và mô hình lý thuyết.
Kiểm định độ tin cậy và giá trị của thang đo
Quy trình thông dụng với thang đo phản xạ là kiểm tra dữ liệu, chạy Cronbach's Alpha, xem corrected item-total correlation, chạy EFA nếu thiết kế nghiên cứu yêu cầu, rồi đánh giá mô hình đo lường. Cronbach's Alpha đo độ nhất quán nội tại của các biến trong một thang đo. Mốc 0.7 thường được xem là chấp nhận được theo (Nunnally, 1978). Với thang đo mới hoặc nghiên cứu khám phá, Alpha từ 0.6 có thể được cân nhắc theo (Hair và cộng sự, 2010). Corrected Item-Total Correlation từ 0.3 trở lên được tham khảo theo (Nunnally và Bernstein, 1994).
| Tiêu chí | Mốc tham khảo | Nguồn canonical | Cách đọc trong phân tích |
|---|---|---|---|
| Cronbach's Alpha | ≥ 0.70 | (Nunnally, 1978) | Xem độ nhất quán chung của thang đo |
| Alpha với thang đo khám phá | ≥ 0.60 | (Hair và cộng sự, 2010) | Chỉ dùng khi có lý do về tính mới và bối cảnh |
| Corrected Item-Total Correlation | ≥ 0.30 | (Nunnally và Bernstein, 1994) | Xem từng biến có phù hợp với tổng thang đo không |
| KMO | ≥ 0.50 | (Kaiser, 1974) | Xem dữ liệu có phù hợp để phân tích nhân tố không |
| Factor loading | ≥ 0.50 | (Hair và cộng sự, 2010) | Đánh giá mức liên hệ giữa biến và nhân tố |
| Total variance explained | ≥ 50% | (Hair và cộng sự, 2010) | Xem các nhân tố giải thích bao nhiêu biến thiên |
| Eigenvalue | > 1 | (Kaiser, 1960) | Quy tắc tham khảo khi quyết định số nhân tố |
Các mốc trên không phải giấy phép loại biến tự động. Nếu IMB3 có corrected item-total correlation thấp, bạn xem lại câu chữ, dữ liệu thiếu, mã hóa và cấu trúc khái niệm trước khi xóa. Bảng Item-Total Statistics có cột “Cronbach's Alpha if Item Deleted”. Cột này chỉ cho biết Alpha thay đổi thế nào nếu xóa biến, không tự quyết định rằng biến phải bị xóa.
Nếu dùng EFA, kiểm tra KMO and Bartlett's Test, Total Variance Explained và Rotated Component Matrix. KMO từ 0.5 trở lên được tham khảo theo (Kaiser, 1974), còn Bartlett có ý nghĩa thống kê thường được đọc cùng kiểm định này. Factor loading từ 0.5 trở lên và tổng phương sai trích từ 50% trở lên là các mốc thường được trích dẫn theo (Hair và cộng sự, 2010). Khi biến tải lên hai nhân tố, bạn cần xem chênh lệch tải, nội dung câu và mô hình lý thuyết, thay vì chỉ giữ nhân tố có con số cao hơn.
Nếu dùng SmartPLS, hãy kiểm tra Outer Loadings, Reliability, AVE và Discriminant Validity. Outer loading từ 0.7 trở lên có thể tham khảo theo (Chin, 1998) hoặc (Hair và cộng sự, 2022). CR từ 0.7 và AVE từ 0.5 trở lên được tham khảo theo (Fornell và Larcker, 1981). HTMT dưới 0.85, hoặc dưới 0.90 với các khái niệm gần nhau, được đề xuất theo (Henseler và cộng sự, 2015). Các chỉ số CFI, TLI và RMSEA thuộc CB-SEM, không đưa vào phần đánh giá thang đo của SmartPLS.
Số liệu minh họa từ output SPSS
Bảng dưới mô phỏng hình dạng kết quả Reliability Statistics và Item-Total Statistics. Các con số chỉ để bạn biết cần đọc cột nào, không phải kết quả của một nghiên cứu thật.
| Reliability Statistics | Cronbach's Alpha | N of Items |
|---|---|---|
| Hành vi mua ngẫu hứng | 0.842 | 6 |
| Item-Total Statistics | Corrected Item-Total Correlation | Cronbach's Alpha if Item Deleted |
|---|---|---|
| IMB1 | 0.612 | 0.811 |
| IMB2 | 0.684 | 0.796 |
| IMB3 | 0.573 | 0.820 |
| IMB4 | 0.328 | 0.851 |
| IMB5 | 0.641 | 0.805 |
| IMB6 | 0.597 | 0.814 |
Trong ví dụ minh họa, IMB4 có tương quan biến tổng thấp hơn các biến còn lại và nếu xóa thì Alpha tăng. Bạn vẫn cần đọc nội dung IMB4, kiểm tra mã hóa và hỏi lại logic của thang đo trước khi quyết định. Nếu xóa IMB4, hãy chạy lại phân tích và ghi rõ phiên bản thang đo sau điều chỉnh.
Cách viết vào luận văn: “Kết quả kiểm định độ tin cậy cho thang đo hành vi mua ngẫu hứng gồm [số biến] biến quan sát cho thấy Cronbach's Alpha đạt [giá trị], trong khi corrected item-total correlation dao động từ [giá trị thấp nhất] đến [giá trị cao nhất]. Sau khi xem xét [lý do lý thuyết và thống kê], biến [mã biến] được [giữ lại/loại bỏ], thang đo còn [số biến] biến quan sát.”
Cách trình bày thang đo trong chương 3
Phần phương pháp nên cho người đọc biết khái niệm được định nghĩa thế nào, thang đo lấy từ đâu, đã điều chỉnh ra sao và người trả lời chấm điểm bằng cách nào. Bạn có thể trình bày hành vi mua ngẫu hứng là biến phụ thuộc hoặc biến trung gian tùy mô hình, nhưng phải thống nhất tên viết tắt, chẳng hạn IMB, từ bảng hỏi đến output.
Một đoạn trình bày có thể gồm bốn ý: nguồn gốc thang đo, số biến ban đầu, cách dịch và khảo sát thử, cuối cùng là thang đo chính thức. Không viết “thang đo được sử dụng vì phù hợp” nếu chưa nói phù hợp ở điểm nào. Hãy nêu bối cảnh, nhóm người trả lời và lý do điều chỉnh từ ngữ.
Trong phụ lục, đặt mã biến cùng phát biểu đầy đủ. Trong chương 4, báo cáo Alpha, corrected item-total correlation và kết quả EFA hoặc SmartPLS theo đúng thứ tự đã nêu ở chương 3. Nếu loại biến, đừng chỉ đưa bảng cuối cùng. Một câu giải thích ngắn về biến bị loại giúp hội đồng theo dõi được quá trình xử lý.
Lỗi thường gặp
Lỗi đầu tiên là dùng “mua ngẫu hứng”, “mua bốc đồng” và “mua ngoài kế hoạch” như ba khái niệm giống hệt nhau mà không định nghĩa. Bạn cần chọn một thuật ngữ chính, nêu các cách gọi gần nghĩa nếu cần, rồi xây dựng biến quan sát quanh định nghĩa đó.
Lỗi thứ hai là trộn hành vi với ý định. “Tôi muốn mua ngay” và “Tôi sẽ mua trong thời gian tới” có thể đo khuynh hướng hoặc ý định, còn hành vi cần mô tả việc mua đã phát sinh. Nếu bảng hỏi chỉ hỏi cảm xúc, bạn chưa chắc đã đo được hành vi mua.
Lỗi thứ ba là loại nhiều biến để đạt Alpha cao. Alpha quá cao do các câu hỏi lặp lại cũng cần được xem xét về nội dung. Bạn nên ưu tiên độ bao quát của khái niệm và lập luận lý thuyết, không chạy theo một con số duy nhất.
Lỗi thứ tư là dùng lại bản dịch mà không thử với người Việt Nam. Các từ như “thôi thúc”, “cưỡng lại” hoặc “hậu quả” có thể tạo sắc thái phán xét. Khi người trả lời thấy câu hỏi không giống trải nghiệm của họ, dữ liệu sẽ kém ổn định dù phần mềm vẫn xuất được bảng kết quả.
Đọc thêm: quyết định mua là gì, thang đo ý định mua, ý định mua là gì, tháp nhu cầu maslow, chủ đề mo hinh nghien cuu.
Câu hỏi thường gặp
Hành vi mua ngẫu hứng có giống quyết định mua không?
Hai khái niệm có liên quan nhưng trọng tâm khác nhau. Quyết định mua có thể là kết quả của quá trình cân nhắc, còn hành vi mua ngẫu hứng tập trung vào việc mua phát sinh bất ngờ, nhanh và thường ngoài kế hoạch ban đầu.
Nên dùng thang đo Likert mấy mức?
Likert 5 mức dễ trả lời và dễ trình bày với mẫu khảo sát phổ thông. Likert 7 mức cho nhiều mức phân biệt hơn, nhưng bạn phải giải thích rõ ý nghĩa từ 1 đến 7 và dùng thống nhất trong toàn bộ bảng hỏi.
Cronbach's Alpha bao nhiêu là đạt?
Mốc 0.7 thường được tham khảo theo (Nunnally, 1978). Với thang đo mới hoặc nghiên cứu khám phá, Alpha từ 0.6 có thể được cân nhắc theo (Hair và cộng sự, 2010), nhưng quyết định cuối cùng cần đi cùng corrected item-total correlation, nội dung biến và bối cảnh nghiên cứu.
Có được tự viết biến quan sát cho hành vi mua ngẫu hứng không?
Bạn có thể điều chỉnh câu chữ cho phù hợp với bối cảnh Việt Nam, nhưng nên bắt đầu từ nguồn thang đo có thể truy xuất. Nếu tự phát triển hoàn toàn, bạn cần mô tả rõ quy trình xây dựng, khảo sát thử và lý do các biến đại diện cho khái niệm.
Nếu một biến có corrected item-total correlation dưới 0.3 thì phải xóa ngay không?
Không. Mốc 0.3 được tham khảo theo (Nunnally và Bernstein, 1994), nhưng bạn vẫn cần kiểm tra mã hóa, dữ liệu thiếu, câu phủ định và ý nghĩa lý thuyết. Chỉ xóa khi có lập luận đủ rõ và ghi lại kết quả trước, sau khi xử lý.
Có thể dùng SmartPLS thay cho SPSS không?
Có thể, nếu mô hình của bạn phù hợp với PLS-SEM và bạn trình bày đúng nhóm chỉ số như outer loading, CR, AVE, HTMT, VIF và R². SPSS phù hợp với Cronbach's Alpha, EFA và hồi quy theo thiết kế nghiên cứu; hai phần mềm không dùng cùng một bộ tiêu chí đánh giá.
Mở file bảng hỏi và tạo ngay bảng đối chiếu gồm mã IMB, phát biểu, nguồn, bối cảnh và quyết định giữ hoặc sửa trước khi thu dữ liệu chính thức; nếu cần chạy kiểm định trên chính file .sav hoặc .csv của bạn, bạn có thể dùng module M4 phân tích của DoThesis.