Công nghệ & hệ thống thông tin

Thang đo UTAUT2 tiếng Việt: Venkatesh, Thong và Xu (2012)

Mô hình: UTAUT2
Khái niệm: 9
Biến quan sát: 32
Thang trả lời: Likert 7 mức

Thang đo UTAUT2 trên trang này gồm 32 biến quan sát thuộc 9 khái niệm, có câu gốc tiếng Anh, cách chấm điểm và tài liệu để trích dẫn.

UTAUT2 do Venkatesh, Thong và Xu (2012) phát triển để đưa UTAUT từ bối cảnh tổ chức sang bối cảnh người tiêu dùng, kiểm định trên người dùng Internet di động ở Hồng Kông. Ngoài bốn yếu tố của UTAUT, mô hình thêm động lực hưởng thụ, giá trị giá cả và thói quen; thói quen tác động cả lên ý định lẫn hành vi sử dụng. Tuổi, giới tính và kinh nghiệm là biến điều tiết. Đây là mô hình phổ biến cho các khoá luận về ví điện tử, ứng dụng giao đồ ăn, mua sắm trên di động, học trực tuyến của người dùng cá nhân.

Thang trả lời: Likert 7 mức (1 = Hoàn toàn không đồng ý … 7 = Hoàn toàn đồng ý). Hành vi sử dụng đo bằng tần suất, từ 'không bao giờ' tới 'nhiều lần mỗi ngày'.

Biến quan sát thang đo UTAUT2 (tiếng Việt và bản gốc)

Bản tiếng Việt do ban biên tập dịch để tham khảo. Khi dùng cho nghiên cứu, hãy dịch ngược (back-translation) và chạy thử với 20–30 người trước khi phát chính thức. Thay [hệ thống], [thương hiệu]... bằng đối tượng cụ thể trong đề tài của bạn.

Hiệu quả kỳ vọng (PE) · Performance Expectancy

Mức độ người tiêu dùng tin rằng dùng công nghệ mang lại lợi ích khi thực hiện các hoạt động của mình.

Mã	Biến quan sát (tiếng Việt)	Bản gốc (tiếng Anh)
PE1	Tôi thấy [dịch vụ] hữu ích trong cuộc sống hằng ngày.I find [mobile Internet] useful in my daily life.	I find [mobile Internet] useful in my daily life.
PE3	Sử dụng [dịch vụ] giúp tôi làm mọi việc nhanh hơn.Using [mobile Internet] helps me accomplish things more quickly.	Using [mobile Internet] helps me accomplish things more quickly.
PE4	Sử dụng [dịch vụ] làm tăng năng suất của tôi.Using [mobile Internet] increases my productivity.	Using [mobile Internet] increases my productivity.

Nguồn: Venkatesh và cộng sự (2012), Phụ lục, 3 biến giữ lại (PE2 bị loại trong bài gốc).

Nỗ lực kỳ vọng (EE) · Effort Expectancy

Mức độ dễ dàng mà người tiêu dùng cảm nhận khi sử dụng công nghệ.

Mã	Biến quan sát (tiếng Việt)	Bản gốc (tiếng Anh)
EE1	Tôi thấy học cách sử dụng [dịch vụ] là dễ dàng.Learning how to use [mobile Internet] is easy for me.	Learning how to use [mobile Internet] is easy for me.
EE2	Việc tương tác với [dịch vụ] rõ ràng và dễ hiểu đối với tôi.My interaction with [mobile Internet] is clear and understandable.	My interaction with [mobile Internet] is clear and understandable.
EE3	Tôi thấy [dịch vụ] dễ sử dụng.I find [mobile Internet] easy to use.	I find [mobile Internet] easy to use.
EE4	Tôi có thể dễ dàng trở nên thành thạo trong việc sử dụng [dịch vụ].It is easy for me to become skillful at using [mobile Internet].	It is easy for me to become skillful at using [mobile Internet].

Nguồn: Venkatesh và cộng sự (2012), Phụ lục, 4 biến.

Ảnh hưởng xã hội (SI) · Social Influence

Mức độ người tiêu dùng cảm nhận rằng những người quan trọng với mình (gia đình, bạn bè) cho rằng mình nên dùng công nghệ.

Mã	Biến quan sát (tiếng Việt)	Bản gốc (tiếng Anh)
SI1	Những người quan trọng với tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng [dịch vụ].People who are important to me think that I should use [mobile Internet].	People who are important to me think that I should use [mobile Internet].
SI2	Những người có ảnh hưởng tới hành vi của tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng [dịch vụ].People who influence my behavior think that I should use [mobile Internet].	People who influence my behavior think that I should use [mobile Internet].
SI3	Những người mà tôi coi trọng ý kiến muốn tôi sử dụng [dịch vụ].People whose opinions that I value prefer that I use [mobile Internet].	People whose opinions that I value prefer that I use [mobile Internet].

Nguồn: Venkatesh và cộng sự (2012), Phụ lục, 3 biến.

Điều kiện thuận lợi (FC) · Facilitating Conditions

Mức độ người tiêu dùng cảm nhận có đủ nguồn lực và hỗ trợ để sử dụng công nghệ.

Mã	Biến quan sát (tiếng Việt)	Bản gốc (tiếng Anh)
FC1	Tôi có đủ nguồn lực cần thiết để sử dụng [dịch vụ].I have the resources necessary to use [mobile Internet].	I have the resources necessary to use [mobile Internet].
FC2	Tôi có đủ kiến thức cần thiết để sử dụng [dịch vụ].I have the knowledge necessary to use [mobile Internet].	I have the knowledge necessary to use [mobile Internet].
FC3	[Dịch vụ] tương thích với các công nghệ khác mà tôi đang dùng.[mobile Internet] is compatible with other technologies I use.	[mobile Internet] is compatible with other technologies I use.
FC4	Tôi có thể nhận được sự giúp đỡ từ người khác khi gặp khó khăn trong việc sử dụng [dịch vụ].I can get help from others when I have difficulties using [mobile Internet].	I can get help from others when I have difficulties using [mobile Internet].

Nguồn: Venkatesh và cộng sự (2012), Phụ lục, 4 biến.

Động lực hưởng thụ (HM) · Hedonic Motivation

Niềm vui, sự thích thú mà người tiêu dùng có được khi sử dụng công nghệ.

Mã	Biến quan sát (tiếng Việt)	Bản gốc (tiếng Anh)
HM1	Sử dụng [dịch vụ] rất vui.Using [mobile Internet] is fun.	Using [mobile Internet] is fun.
HM2	Sử dụng [dịch vụ] mang lại cảm giác thích thú.Using [mobile Internet] is enjoyable.	Using [mobile Internet] is enjoyable.
HM3	Sử dụng [dịch vụ] mang tính giải trí cao.Using [mobile Internet] is very entertaining.	Using [mobile Internet] is very entertaining.

Nguồn: Venkatesh và cộng sự (2012), Phụ lục, 3 biến, điều chỉnh từ Kim và cộng sự (2005).

Giá trị giá cả (PV) · Price Value

Sự đánh đổi trong nhận thức của người tiêu dùng giữa lợi ích nhận được và chi phí bằng tiền phải trả để dùng công nghệ.

Mã	Biến quan sát (tiếng Việt)	Bản gốc (tiếng Anh)
PV1	[Dịch vụ] có giá hợp lý.[mobile Internet] is reasonably priced.	[mobile Internet] is reasonably priced.
PV2	[Dịch vụ] xứng đáng với số tiền bỏ ra.[mobile Internet] is a good value for the money.	[mobile Internet] is a good value for the money.
PV3	Với mức giá hiện tại, [dịch vụ] mang lại giá trị tốt.At the current price, [mobile Internet] provides a good value.	At the current price, [mobile Internet] provides a good value.

Nguồn: Venkatesh và cộng sự (2012), Phụ lục, 3 biến, điều chỉnh từ Dodds và cộng sự (1991).

Thói quen (HT) · Habit

Mức độ người tiêu dùng có xu hướng thực hiện hành vi một cách tự động do đã học được từ trước.

Mã	Biến quan sát (tiếng Việt)	Bản gốc (tiếng Anh)
HT1	Việc sử dụng [dịch vụ] đã trở thành thói quen của tôi.The use of [mobile Internet] has become a habit for me.	The use of [mobile Internet] has become a habit for me.
HT2	Tôi bị nghiện sử dụng [dịch vụ].I am addicted to using [mobile Internet].	I am addicted to using [mobile Internet].
HT3	Tôi phải sử dụng [dịch vụ].I must use [mobile Internet].	I must use [mobile Internet].

Nguồn: Venkatesh và cộng sự (2012), Phụ lục, 3 biến giữ lại (HT4 bị loại trong bài gốc), điều chỉnh từ Limayem & Hirt (2003).

Ý định hành vi (BI) · Behavioral Intention

Mức độ người tiêu dùng dự định tiếp tục sử dụng công nghệ trong thời gian tới.

Mã	Biến quan sát (tiếng Việt)	Bản gốc (tiếng Anh)
BI1	Tôi dự định tiếp tục sử dụng [dịch vụ] trong tương lai.I intend to continue using [mobile Internet] in the future.	I intend to continue using [mobile Internet] in the future.
BI2	Tôi sẽ luôn cố gắng sử dụng [dịch vụ] trong cuộc sống hằng ngày.I will always try to use [mobile Internet] in my daily life.	I will always try to use [mobile Internet] in my daily life.
BI3	Tôi có kế hoạch tiếp tục sử dụng [dịch vụ] thường xuyên.I plan to continue to use [mobile Internet] frequently.	I plan to continue to use [mobile Internet] frequently.

Nguồn: Venkatesh và cộng sự (2012), Phụ lục, 3 biến.

Hành vi sử dụng (USE) · Use

Chỉ số cấu tạo (formative) gộp mức độ đa dạng và tần suất sử dụng các ứng dụng Internet di động; hỏi 'Hãy chọn tần suất bạn sử dụng từng ứng dụng sau', thang từ 'không bao giờ' tới 'nhiều lần mỗi ngày', đo sau khảo sát đầu bốn tháng.

Mã	Biến quan sát (tiếng Việt)	Bản gốc (tiếng Anh)
USE1	Dùng tin nhắn SMSSMS	SMS
USE2	Nhắn tin đa phương tiện MMSMMS	MMS
USE3	Tải nhạc chuông và hình nềnRingtone and logo download	Ringtone and logo download
USE4	Chơi trò chơi JavaJava games	Java games
USE5	Duyệt trang web trên điện thoạiBrowse websites	Browse websites
USE6	Đọc và gửi thư điện tử trên di độngMobile e-mail	Mobile e-mail

Nguồn: Venkatesh và cộng sự (2012), Phụ lục, 6 ứng dụng đặc thù của Internet di động ở Hồng Kông năm 2008; cần thay bằng các chức năng của công nghệ trong đề tài.

Lưu ý khi sử dụng thang đo UTAUT2

Bản gốc viết cho Internet di động; thay '[dịch vụ]' bằng công nghệ cụ thể (ví dụ ví MoMo, ứng dụng ngân hàng) nhưng giữ nguyên cấu trúc câu.
PE2 và HT4 đã bị loại trong bài gốc; nếu muốn dùng lại, phải ghi rõ và kiểm tra hệ số tải trước khi giữ.
Biến USE là chỉ số cấu tạo, không chạy Cronbach's alpha hay EFA cho nhóm này; nhiều khoá luận chỉ đo đến ý định hành vi, khi đó bỏ USE và nói rõ trong phần phạm vi.
HT2 ('nghiện') dễ khiến người trả lời ngại chọn mức cao; khi dịch nên thử nghiệm sơ bộ và cân nhắc diễn đạt nhẹ hơn, nhưng ghi rõ đã điều chỉnh.
Với dịch vụ miễn phí, giá trị giá cả không còn phù hợp; có thể bỏ PV hoặc thay bằng chi phí cảm nhận và giải thích lý do.

Mô hình gốc của UTAUT2: biến nào tác động lên biến nào

Hiệu quả mong đợi (PE) → Ý định hành vi (BI), điều tiết bởi tuổi và giới tính
Nỗ lực mong đợi (EE) → Ý định hành vi (BI), điều tiết bởi tuổi, giới tính, kinh nghiệm
Ảnh hưởng xã hội (SI) → Ý định hành vi (BI), điều tiết bởi tuổi, giới tính, kinh nghiệm
Điều kiện thuận lợi (FC) → Ý định hành vi (BI), điều tiết bởi tuổi, giới tính, kinh nghiệm
Động lực hưởng thụ (HM) → Ý định hành vi (BI), điều tiết bởi tuổi, giới tính, kinh nghiệm
Giá trị giá cả (PV) → Ý định hành vi (BI), điều tiết bởi tuổi và giới tính
Thói quen (HT) → Ý định hành vi (BI), điều tiết bởi tuổi, giới tính, kinh nghiệm
Điều kiện thuận lợi (FC) → Hành vi sử dụng (USE), điều tiết bởi tuổi và kinh nghiệm
Thói quen (HT) → Hành vi sử dụng (USE), điều tiết bởi tuổi, giới tính, kinh nghiệm
Ý định hành vi (BI) → Hành vi sử dụng (USE), điều tiết bởi kinh nghiệm

UTAUT2 thêm ba khái niệm (động lực hưởng thụ, giá trị giá cả, thói quen) vào UTAUT cho bối cảnh người tiêu dùng; tuổi, giới tính và kinh nghiệm là biến điều tiết. Bài gốc với 1.512 người dùng Internet di động cho thấy phương sai giải thích của ý định tăng từ 56% lên 74% và của hành vi sử dụng từ 40% lên 52% so với UTAUT.

Nguồn: Venkatesh, Thong & Xu (2012), phần tóm tắt; danh sách đường dẫn và biến điều tiết theo Tamilmani, Rana & Dwivedi (2021), Bảng 2, tr. 992.

Độ tin cậy của UTAUT2 trong các nghiên cứu đã công bố

Khái niệm	Hệ số	Mẫu và nguồn
PE	α trung bình = 0,895 (thấp nhất 0,749, cao nhất 0,972)	Phân tích gộp 60 nghiên cứu UTAUT2, hơn 122.000 quan sát cộng dồnTamilmani, Rana & Dwivedi (2021), Bảng 4, tr. 993
EE	α trung bình = 0,899 (thấp nhất 0,799, cao nhất 0,980)	Phân tích gộp 60 nghiên cứu UTAUT2, hơn 122.000 quan sát cộng dồnTamilmani, Rana & Dwivedi (2021), Bảng 4, tr. 993
FC	α trung bình = 0,837 (thấp nhất 0,630, cao nhất 0,970)	Phân tích gộp 60 nghiên cứu UTAUT2, hơn 122.000 quan sát cộng dồnTamilmani, Rana & Dwivedi (2021), Bảng 4, tr. 993
HM	α trung bình = 0,888 (thấp nhất 0,736, cao nhất 0,980)	Phân tích gộp 60 nghiên cứu UTAUT2, hơn 122.000 quan sát cộng dồnTamilmani, Rana & Dwivedi (2021), Bảng 4, tr. 993
PV	α trung bình = 0,895 (thấp nhất 0,799, cao nhất 0,980)	Phân tích gộp 60 nghiên cứu UTAUT2, hơn 122.000 quan sát cộng dồnTamilmani, Rana & Dwivedi (2021), Bảng 4, tr. 993
HT	α trung bình = 0,890 (thấp nhất 0,737, cao nhất 0,970)	Phân tích gộp 60 nghiên cứu UTAUT2, hơn 122.000 quan sát cộng dồnTamilmani, Rana & Dwivedi (2021), Bảng 4, tr. 993

Đây là số liệu của nghiên cứu khác, không thay cho kiểm định trên dữ liệu của bạn. Khi viết chương 4, so sánh hệ số của bạn với các con số này và trích đúng nguồn.

Nghiên cứu ở Việt Nam đã dùng thang đo UTAUT2

Thu Nguyen, T., Thi Nguyen, H., Thi Mai, H., & Thi Minh Tran, T. (2020). Determinants of digital banking services in Vietnam: Applying UTAUT2 model. Asian Economic and Financial Review, 10(6), 680–697. Xem bài Dùng đủ 7 khái niệm UTAUT2 cộng thêm niềm tin cho ngân hàng số, 300 phiếu khảo sát, thang Likert 7 điểm; α từ 0,718 (PV) đến 0,966 (PE).
Nguyen, A.-H. D., Pham, N.-U. T., Lin, P.-T., và cộng sự (2024). Acceptance and use of live streaming on metaverse in Vietnam: An analysis with the UTAUT2. Journal of Infrastructure, Policy and Development, 8(8), 6069. Xem bài Dùng một phần UTAUT2 (PE, EE, SI, HM, kinh nghiệm) và thêm tự tin công nghệ cho livestream trên metaverse, n = 303, PLS-SEM; α từ 0,793 đến 0,938.

Câu hỏi hội đồng hay hỏi về thang đo UTAUT2

Nếu nỗ lực mong đợi (EE) không tác động có ý nghĩa lên ý định thì có bất thường không?

Không bất thường. Phân tích gộp của Tamilmani, Rana & Dwivedi (2021) cho thấy EE → BI là đường dẫn yếu nhất (β gộp = 0,102) và 20 trên 46 nghiên cứu báo cáo không có ý nghĩa (Bảng 6, tr. 998). Với công nghệ đã quen thuộc, người dùng ít bận tâm về độ khó, nên cần bàn luận theo bối cảnh thay vì coi là lỗi.

Đề tài chỉ dùng một phần UTAUT2 và bỏ biến điều tiết, có được gọi là mô hình UTAUT2 không?

Mô hình gốc của Venkatesh, Thong & Xu (2012) có 7 biến tác động lên ý định và tuổi, giới tính, kinh nghiệm điều tiết hầu hết các đường dẫn. Tamilmani, Rana & Dwivedi (2021) nêu rõ việc dùng UTAUT2 không trọn vẹn đang bị phê phán, nên khi bỏ biến cần giải thích lý do (ví dụ dịch vụ miễn phí thì bỏ PV) và gọi là mô hình dựa trên UTAUT2. Nếu giữ biến điều tiết, mỗi biến thêm các mũi tên tương tác nên cỡ mẫu phải tăng.

Chạy PLS-SEM cho UTAUT2 thì cỡ mẫu và giá trị phân biệt kiểm tra thế nào?

Phân tích power với 7 mũi tên vào ý định cần khoảng 103 quan sát, nhưng theo phương pháp căn bậc hai nghịch đảo của Kock & Hadaya (2018), nếu hệ số đường dẫn nhỏ nhất kỳ vọng khoảng 0,2 thì cần khoảng 155; vì EE → BI và PV → BI thường nhỏ, nên lấy mẫu lớn hơn. Giá trị phân biệt nên báo cáo HTMT theo Henseler, Ringle & Sarstedt (2015), dưới 0,85 hoặc 0,90; cặp PE và HM thường cần chú ý.

Dùng trong Bộ khảo sát

Bộ khảo sát mở sẵn 9 khái niệm của UTAUT2; bạn ghép thêm khái niệm từ thang đo khác, rồi tải bảng hỏi Word, bảng mã hoá Excel và đoạn chương 3.

Cỡ mẫu gợi ý cho UTAUT2

Ý định hành vi nhận nhiều nhất 7 mũi tên (PE, EE, SI, FC, HM, PV, HT). Theo phân tích power với f² = 0,15, α = 5%, power 0,80 cần tối thiểu 103 quan sát; thêm các tương tác điều tiết theo tuổi, giới tính, kinh nghiệm thì cần lớn hơn. Tính chính xác cho mô hình của bạn bằng máy tính cỡ mẫu (chọn PLS-SEM hoặc hồi quy, nhập 7 mũi tên).

Phân tích thang đo UTAUT2 sau khi thu dữ liệu

Kiểm tra độ tin cậy từng khái niệm bằng công cụ tính Cronbach's alpha online, rồi chạy EFA, tương quan và hồi quy trong công cụ phân tích dữ liệu khảo sát. Đối chiếu kết quả với bảng ngưỡng chấp nhận Cronbach, KMO, AVE, HTMT; chỉ số nào không đạt thì bác sĩ kết quả gợi ý cách xử lý hợp lệ. Để trình bày quan hệ giữa các khái niệm, dùng công cụ vẽ mô hình nghiên cứu; mô hình có biến trung gian hoặc điều tiết thì kiểm định bằng công cụ kiểm định biến trung gian, điều tiết. Muốn so sánh với thang đo khác cùng khái niệm, xem thang đo theo khái niệm.

Bản quyền và quyền sử dụng UTAUT2

Các biến quan sát được công bố trong Phụ lục của bài báo học thuật và được dùng rộng rãi trong nghiên cứu. Khi dùng, trích dẫn bài gốc; không thấy yêu cầu xin phép cho mục đích học thuật phi thương mại.

Tài liệu tham khảo thang đo UTAUT2

Dodds, W. B., Monroe, K. B., & Grewal, D. (1991). Effects of price, brand, and store information on buyers' product evaluations. Journal of Marketing Research, 28(3), 307–319. https://doi.org/10.1177/002224379102800305
Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115–135. https://doi.org/10.1007/s11747-014-0403-8
Kim, S. S., Malhotra, N. K., & Narasimhan, S. (2005). Two competing perspectives on automatic use: A theoretical and empirical comparison. Information Systems Research, 16(4), 418–432. https://doi.org/10.1287/isre.1050.0070
Kock, N., & Hadaya, P. (2018). Minimum sample size estimation in PLS-SEM: The inverse square root and gamma-exponential methods. Information Systems Journal, 28(1), 227–261. https://doi.org/10.1111/isj.12131
Limayem, M., & Hirt, S. G. (2003). Force of habit and information systems usage: Theory and initial validation. Journal of the Association for Information Systems, 4(1), 65–97. https://doi.org/10.17705/1jais.00030
Tamilmani, K., Rana, N. P., & Dwivedi, Y. K. (2021). Consumer acceptance and use of information technology: A meta-analytic evaluation of UTAUT2. Information Systems Frontiers, 23(4), 987–1005. https://doi.org/10.1007/s10796-020-10007-6
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425–478. https://doi.org/10.2307/30036540
Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly, 36(1), 157–178. https://doi.org/10.2307/41410412

Các tài liệu khác trong khoá luận định dạng theo cùng chuẩn bằng công cụ trích dẫn APA 7 online: dán DOI là có mục tài liệu tham khảo.