Phương pháp xử Ìÿ dữ liệu Phân tích số liệu từ tình hình sử dụng sản phâm của khách hàng, kỳ vọng của họ với sản phâm, sự đánh giá của họ về những thuộc tính của sản phẩm ca dich vu di k
Trang 1
SOAT TREN CAC SAN THUONG MAI DIEN TU CUA SINH VIEN
TRUONG DAI HOC KINH TE, DAI HOC HUE
Sinh viên thực hiện: Giáo viên hướng dẫn:
Hà Văn Hoàng TS Trần Hà Uyên Thi Lớp: K55A KDTM
Mã sinh viên: 2IK4040072 Thừa Thiên Huế, ngày 14 tháng 4 năm 2023
Trang 2
LOI CAM ON
“Đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Trường Đại học Kinh tế, Đại học
Huế và khoa Quản trị Kinh đoanh đã đưa môn phương pháp nghiên cứu về chương trình giản dạy vào Đặc biệt, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến giảng viên bộ môn - Cô Hà Trần Uyên Thi đã dạy dỗ, truyền đạt những kiến thức quý báu cho em trong suốt thời gian học tập vừa qua Trong thời gian tham gia lớp học phương pháp nghiên cứu của cô, em đã có thêm cho mình nhiều kiến thức bồ ích, tỉnh thần học tập hiệu quả, nghiêm túc Đây chắc chan sé là những kiến thức quý báu, là hành trang đề em có thê vững bước sau này đề hoàn thành khóa luận của mình đạt kết quả cao”
Bộ môn phương pháp nghiên cứu là môn học thú vị, vô cùng bổ ích và có tính thực tế cao Đảm bảo cung cấp đủ kiến thức, gắn liền với nhu cầu thực tiễn của sinh viên Tuy nhiên, đo vốn kiến thức còn nhiều hạn chế và khả năng tiếp thu thực tế còn nhiều bỡ ngỡ Mặc dù em đã cố gắng hết sức nhưng chắc chắn bài tiêu luận khó có thê tránh khỏi những thiếu sót và nhiều chỗ còn chưa chính xác, kính mong cô xem xét và góp ý đề bài tiêu luận của em được hoàn thiện hơn
Em xin chân thành cảm ơn!
Trang 31.Phương pháp nghién Ctu cc ccc cece 2c 02221112111 13111 1111111111111 1111111111112 1111 22k l 1 Phương pháp thu thập và xử lý đữ liệu thir cap ccccceeeeceeeeeesseeseeeseeeen l Ll Phwong phap thu thdip Ut TUL cccc ccc ciceccececeeteceneenscetssesseeseeneeesseensaes l 1.2 Phương pháp xử ly dit HOU ccccccccccetceceeetseeteenteensesteesstessseeeenseesnaees l 2 Phương pháp thu thập đữ liệu dữ liệu sơ cấp 52-522 2221211121221 ze l 2.1.1 Phương pháp thu thaip dit TG ccc eit titties nenteite l 2.12 Phương pháp xứ lj sỐ ỦiỆM ằcceehhhhhhhhHhhhhhhhe 2 3 Phương pháp chọn mẫu và xác định quy mơ mẫu - 2+ +2E+E+E2E£Ee£zzzxe2 2 Em ng nnnốố.e 2 3.2 Phương pháp ChỌI THẪM c2 12111211111 111g ng re 3
3.3 Cách thức tiến hành cess 2t 12112111 1211021121112 11a 4
4 Phương pháp xử lý số liệu S11 11111111111E1111E1111 1121111211121 121 1x0 4 ấc cổ ng 5g ng g6 5 4.2 Phân tích nhân tổ khám phá TĐEƠẪL QQQQQQQ Q01 H11 1H TH TH kg ga 5 4.3 Phân tích tương quan và /18/EEERREERERE 6 4.4 Kiểm định hệ số Cronbach 's ẠP]A cua 7 II Bình luận các đề tài nghiên cứu liên quan - 5 s11 E11 1111 217111111121 11216 8 1 Bình luận nước ngồi - 2 220222111111 1111 111111111 11101111 211111922 111g tk 8 2 Bình luận trong nƯỚc - - 5c 2221222011111 1111111 1111111118111 1111011011121 vu 8 TH Mo hinh và xây dựng thang ổo - cece cece sete eseseeeesesessssessseesssensseseeenaes 9 1 M6 hinh nghién ctru dé xudt L6t occ cccceeceseeseseesesecsesecsesecsesersecseserevevsvsees 9 2 Xây dựng thang đo - - - 5c 2 21222011101 111111 1111111 1112211101111 1 1102111111 xk 9 2.1 Thang đo biến độc 2/54 9 2.2 Thang đo biến J7 801.8 II
Trang 4I.Phương pháp nghiên cứu
1 Phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu thứ cấp
1.1 Phương pháp thu thập dữ liệu 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 yêu cầu nghiên cứu, hoặc không tìm được đữ liệu thứ cấp phù hợp thì các nhà nghiên cứu sẽ phải tiễn hành thu thập dữ liệu sơ cấp
Các tờ báo uy tín của một nước là nguồn hữu ích, chúng thường báo cáo tóm tắt các kết quả của các báo cáo gần đây của Chính phủ
Các sách giáo khoa về các chủ đề cụ thê có thế cung cấp chỉ dẫn rõ ràng về những nguồn đữ liệu thứ cấp hiện có trong lĩnh vực bạn nghiên cứu, ví dụ ở các doanh nghiệp nhỏ
Số liệu sơ cấp được thu thập qua: tình hình sử dụng sản phẩm của khách hàng, kỳ vọng của họ với sản phẩm, sự đánh giả của họ về những thuộc tính của sản phẩm cả
dịch vụ ổi kèm,
1.2 Phương pháp xử Ìÿ dữ liệu Phân tích số liệu từ tình hình sử dụng sản phâm của khách hàng, kỳ vọng của họ với sản phâm, sự đánh giá của họ về những thuộc tính của sản phẩm ca dich vu di kèm, Sử dụng phương thức tổng hợp, so sánh, từ các tài liệu thu thập được để tiễn hành phân tích, làm rõ vấn đề nghiên cứu
Tài liệu cấp ba như các bảng chỉ mục và catalogues cũng có thể hỗ trợ bạn định vị dữ liệu thứ cấp Có thể tiếp cận và tìm kiếm catalogues đầy đủ các dữ liệu này trên Internet
2 Phương pháp thu thập dữ liệu dữ liệu sơ cấp 2.1.1 Phương pháp thu thập dữ liệu
Phương pháp được sử dụng trong nghiên cứu chủ yếu là phương pháp định lượng thông qua việc điều tra băng bảng hỏi
Ưu điểm phương pháp định lượng có tính khái quát cao, đội tin cậy và tính đại diện của kết quả nghiên cứu định lượng khá cao Mắt ít thời gian để quản lý quá trình
khảo sát, quá trình phân tích nhanh hơn
Xây dựng bảng hỏi dựa trên cơ sở lý thuyết và đựa trên cơ sở khảo sát thực tế đối với sinh viên đã mua săm online
Trang 5Từ đó thiết kế bảng hỏi xây dựng bảng hỏi để thực hiện khảo sát Phan I: Thong tin chung
Phan II: Thông tin nghiên cửu bao gồm bảng hỏi định lượng được thiết kế theo thang đo Likert Phần câu hỏi này nhằm nghiên cứu nghiên cứu xu hướng mua sắm không kiêm soát của sinh viên trường đại học kinh tế Đại học Huế
Phân III: Thông tin cá nhân của sinh viên nhằm phân loại sinh viên Bao gồm giới tính, độ tuôi và thu nhập.Bảng hỏi sử đụng thang đo Likert với mức độ được đánh giá từ l đến 5 tương ứng với những ý kiến đánh giá của sinh viên là “Hoàn toàn không đồng ý” đến “Hoàn toàn đồng ý”
2.1.2 Phương pháp xử IJ số liệu
Việc xử lý dữ liệu được tiến hành theo 1 trình tự như sau: Đánh giá giá trị dữ liệu: để đảm bảo dữ liệu đã được thu thập đúng cách, khách quan và theo đúng thiết kế ban đầu
Biên tập dữ liệu: kiểm tra tính hoàn thiên, tính nhất quán, tính rõ ràng của dữ liệu để dữ liệu sẵn sàng cho mã hóa và xử lý dữ liệu
Mã hóa dữ liệu: các câu trả lời đã được biên tập sẽ được xác định và phân loại
bằng các con số hay kí hiệu
Phân tích dữ liệu: sử dụng các phương pháp phân tích thông kê rút ra những kết luận về hiện tượng đang nghiên cứu
Giải thích dữ liệu: quá trình chuyển đổi dữ liệu có được thành những thông tin hay chuyển những thông tin mới có được từ sự phân tích thành thông tin phù hợp với cuộc nghiên cứu Kết quả của quá trình này là cơ sở để rút ra được những kết luận về vấn đề đang nghiên cứu cũng như hướng hay cách thức giải quyết vấn đề đó
Thông tin thu thập được xử lý bằng phần mềm xử lý dữ liệu SPSS 22.0 với các phương pháp phân tích đữ liệu như phương pháp thông kê mô tả, phương pháp phân tích độ tin cậy của thang đo, phương pháp phân tích nhân tổ khám phá EFA, phương pháp phân tích hồi quy tương quan
Tiến hành điều tra thử 20 khách hàng, sau đó dựa trên kết quả điều tra thu được để kiêm tra và rà soát các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua của khách hàng đề chuẩn bị giai đoạn nghiên cứu chính thức
3.Phương pháp chọn mẫu và xác định quy mô mẫu 3.1 Quy mô mẫu
Trang 6Kích thước của mẫu áp dụng trong nghiên cứu được dựa theo yêu cầu của phân tích nhân tổ khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) và hồi quy đa biến Theo nghiên cứu của Hạr, Anderson, Tatham và Black (1998) cho tham khảo về kích thước mẫu dự kiến, kích thước mẫu tối thiêu là gấp 5 lần tơng số biến quan sát Tức là cần 5 quan sát cho 1 biến đo lường và số mẫu khơng nhỏ hơn 100 đề đưa ra n phù hợp nhất Như vậy, đối với đề tài nghiên cứu gồm 24 biến quan sát thì ta sẽ cĩ kích thước mẫu
1a 24*5=120 mau Số mẫu này dam bảo đúng tiêu chí đánh giá Theo Tabachnick & Fidell (1991), để phân tích hồi quy đạt kết quả tốt nhất thì
kích thước mẫu phải thỏa mãn cơng thức n >= 8m + 50 Trong đĩ n là kích thước mẫu và m là số biến độc lập của mơ hình Như vậy theo cơng thức này với số biến độc lập của mơ hình là m = 5 thì cỡ mẫu sẽ là 8x5+ 50 = 90 Từ những phương pháp xác định kích thước mẫu trên, đề tài này xác định kích thước mẫu cần điều tra là 120 khách hàng
3.2 Phương pháp chọn mẫu Đề tài sử đụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện kết hợp với định mức Theo phương pháp chọn mẫu này, điều tra về xu hướng mua sắm online trực tiếp khơng kiểm sĩat của sinh viên Trường Đại học Kinh tế, Đại học Huế dựa trên tính dễ tiếp cận đối tượng điều tra, tiếp cận thơng qua cơ sở dữ liệu của sinh viên Trường Đại học
Kinh tế, Đại học Huế
Phương pháp chọn mẫu thuận tiện là lấy mẫu dựa trên sự thuận lợi hay dựa trên tính đễ tiếp cận của đối tượng, ở những nơi mà tác giả khảo sát cĩ khả năng gặp nhiều sinh viên Ưu điểm của nĩ là đễ thực hiện Tuy nhiên nhược điểm của phương pháp chọn mẫu thuận tiện là mẫu khơng cĩ tính đại điện cao cho tổng thể nên tác giả đã kết hợp với định mức để đảm bảo tính đại diện của tong thé
Phương pháp chọn mẫu theo định mức là phân nhĩm tơng thể thành các nhĩm theo một tiêu thức, dùng kỹ thuật chọn mẫu thuận tiện để chọn các đơn vị trong từng nhĩm vào mẫu đề tiến hành khảo sát Trong đề tài này tác giả phân nhĩm tong thé theo tiêu chí độ tuơi của sinh viên tham gia của Trường Đại học Kinh tế, Đại học Huế
Độ tuơi Cỡ mẫu Tỉ lệ
18-20 tuơi 70 56.5%
20-22 tuơi 50 43.5%
Trang 7
3.3 Cách thức tiễn hành
Vị thời gian không nhiều nên trước khi thực hiện khảo sát, tác giả tham khảo ý kiến của giảng viên hướng dan khảo sát Trường Đại học Kinh tế, Đại học Huế Nhờ sự góp ý và giúp đỡ giảng viên, để quá trình khảo sát được thực hiện đúng tiến độ tác giả thực hiện như sau
Tiếp cận sinh viên tại Trường Đại học Kinh tế, sau khi được sự đồng ý của sinh viên, tác giả thực hiện khảo sát, trình bày lý đo và nhờ sinh viên đánh giá bằng phiếu khảo sát
Khảo sát được thực hiện trong thời gian tháng (5/1/2023-12/1/2023) 4 Phương pháp xử lý số liệu
Số liệu thu thập được từ phiếu khảo sát ý kiến sinh viên sẽ được xử lý bằng công
số liệu thông kê SPSS 22.0 đề phân tích
Các kỹ thuật phân tích được sử dụng trong đề tài gồm có: Sử dụng thang đo Likert để lượng hóa các mức độ đánh giá của khách hàng đối với các vấn đề định lượng (1 - Hoàn toàn không đồng ý; 2 - Không đồng ý; 3 —- Trung lập; 4 — Đồng ý; 5 - Hoàn toàn đồng ý)
Đề đạt được mục tiêu nghiên cứu, đề tài sử dụng phối hợp phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp nghiên cứu định lượng đề giải quyết các mục tiêu cụ thé cua nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu định lượng: Phương pháp định lượng tiễn hành đo lường sự tác động của các nhân tô thu được sau nghiên cứu xu hướng mua sắm online trên các sản thương mại không kiểm soát của sinh viên Trường đại học kinh tế, Đại học Huế Nghiên cứu thực hiện thống kê mô tả, sử dụng công cụ Cronbach's Anpha, phân tích
nhân tổ khám phá EFA, phân tích mô hình cầu trúc tuyến tính SEM đề phân tích dữ
liệu, đồng thời đối chiếu với các nghiên cứu trước đề bàn luận về kết quả khảo sát và đề xuất một số giải pháp ngăn ngừa lượng mua sắm không không kiếm soát của sinh viên kinh tê,Đại học Huê
4.1 Phân tích thông kê mô tả Là phương pháp được dùng để tổng hợp các phương pháp đo lường, mô tả, trình bày số liệu điêu tra, thê hiện đặc điêm cơ câu mầu điêu
Trang 8tra Các đại lượng thống kê mô tả được sử dụng trong nghiên cứu bao gồm: Tần suất (Frequencies), phan tram (Percent), gia tri trung bình (Mean)
Kiểm tra độ tin cậy của thang đo - Bang cach str dung hé s6 Cronbach’s Alpha (Cortina, 1993) + Cronbach’s Alpha > 0,8: Thang do tét
+ 0,8 > Cronbach’s Alpha > 0,7: Thang đo sử dụng được + 0,7 > Cronbach”s Alpha > 0,6: Thang đo chấp nhận được nếu đo lường khái niệm mới
+ Cronbach’s Alpha < 0,6: Thang đo không phù hợp Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item — Total Correlation) lớn hơn hoặc bằng 0,3 thì biến đó đạt yêu cầu Và thang đo đó sẽ được chọn nếu hệ số Cronbachˆs Alpha > 0,6 (Nunnally & Bernstein, 1994)
Việc tính toán hệ số tương quan giữa biến - tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
4.2 Phân tích nhân tô khám pha EFA
Là một phương pháp phân tích định lượng dùng để rút gọn một tập hợp gồm nhiều biến đo lường phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn (gọi là các nhân tô) đề chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến
ban dau (Hair et al, 2009)
; Theo Hoang Trong va Chu Nguyễn Mộng Ngọc, (2005), trong phân tích nhân tô khám phá cân có các điều kiện:
- Factor loading > 0,5 - Hệ số KMO trong khoảng: 0,5 < KMO < | thi phân tích nhân tố được coi là
phù hợp
- Kiểm định Bartlett's Test có Sig < 0,05 thì các quan sát có tương quan với nhau trong tông thê
Trang 9- Phuong sai trich Total Variance Explained > 50% tong phuong sai trích cho biết sự biên thiên của dữ liệu dựa trên những nhân tô được rut ra
- Hệ số Eigenvalue > I chứng tỏ nhân tô đó có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn biến gốc và được giữ lại trong mô hình đề phân tích (Giá trị Eigenvalue thể hiện phần biến thiên được giải thích bởi một nhân tố so với biến thiên toàn bộ những nhân
to)
4.3 Phân tích tương quan va hoi quy Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp Stepwise Phuong pháp Stepwise là sự kết hợp giữa phương pháp đưa vào dần (forward selection) và phương pháp loại trừ dẫn (backward elimination) Biến nào có tương quan riêng cao nhất sẽ được xem xét đưa vào mô hình trước với xác suất 0,05 Đề ngăn chặn hiện tượng một biến được chọn vào rồi chọn ra lặp lại thì SPSS mặc định xác suất F vào nhỏ hơn F ra Thủ tục chọn biến sẽ kết thúc khi không còn biến nào thỏa tiêu chuẩn chọn vào, chọn ra nữa Tại mỗi bước, song song với việc xem xét đề đưa dần vào phương trình hồi quy những biến có ý nghĩa nhất với phương trình hồi quy, thủ tục cũng xét để đưa ra khỏi phương trình đó biến độc lập khác theo một quy tắc xác định Sau khi thực hiện các
kiêm định về các khái niệm và thang đo, nhóm nghiên cứu xây dựng mô hình hồi quy
tuyến tính nhằm kiêm định sự phụ thuộc của "Các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng” theo 5 nhân tô ảnh hưởng Mô hình nghiên cứu có dạng:
Y=B0 + BI.XI + B2.X2 + B3.X3 + B4.X4 +B5.X5 + e Trong đó: -XI biểu hiện giá tricủa biênđộc lập thứ 1 (¡ =l , 5)
-Bj là hệ số hồi quy riêng phân là biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn
với trung binh là 0,6 phương sai không đôi
Trị thông kê F được tính từ R2 hiệu chỉnh, nếu giá trị Sig rat nhỏ (< 0,05) thì
bác bỏ H0 Nếu giả thiết H0 bị bác bỏ nghĩa là các biểu hiện trong mô hình có thé giải thích được sự thay đổi của Y, điều này cũng có nghĩa là mô hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu thu được Việc xem xét R2 hiệu chỉnh la dé tra loi xem các biến độc lap giai thich duoc bao nhiéu phan
4.4, Kiém dinh hé sé Cronbach’s Alpha
Trang 10Kiểm định độ tin cay là việc xác định thang đo nào đó có giả trị, trên cơ sở khả năng đo lường đúng cái cần đo của thang đo này Hay nói cách khác kiểm định độ tin cậy là xác định thang đo không có loại sai lệch: sai lệch hệ thống và sai lệch ngẫu
nhiên Để kiếm định sự tin cậy của các khái niệm nghiên cứu này phương pháp phô
biến sẽ là sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha Hệ số tin cay Cronbach’s Alpha la mét phép kiểm định thống kê dùng để kiếm định sự chặt chẽ và tương quan của các biến
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp, hạn chế
các biến không có giá trị đo lường trong mô hình nghiên cứu nhằm xác định chính xác độ biến thiên cũng như lỗi của các biến Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại (Internal Consistency) thông qua hệ số Cronbach's Alpha và hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) Dé kiém định thang đo các yếu tôảnh hưởng đến sự hài lòng, các thang đo trong giai đoạn nghiên cứu sơ bộ được đánh giá thông qua hai phương pháp: Hệ số Cronbach's Alpha và phân tích nhân tổ khám phá (EFA-ExploratoryFactor Analysis) Phân tích độ tin cậy hé s6 Cronbach's Alpha dé kiém dinh d6 tin cậy của thang đo, cho phép loại các biến không nhỏ hơn trong mỗi thang đo ra khỏi mô hình nghiên cứu Ta có tiêu chuân chap nhận biên được mô tả như sau:
(i) Hé sé tuong quan bién -tong (Corrected Item -Total Correlation) >= 0.3
(ii) (ii) Hé s6 Cronbach’s Alpha >= 0.6 Chỉ khi các mô hình thỏa mãn đủ 2 điều kiện trên thì các biến phân tích có thê được
chấp nhận và thích hợp cho phân tích những bước tiếp theo Thống kê mô tả Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các dấu hiệu được định sẵn Cùng với phân tích dé hoa đơn giản, chúng tạo nền tảng cho mọi phân tích định lượng về số liệu Có rất nhiều kỹ thuật được sử dụng chăng hạn như: biểu diễn đữ liệu bằng dé hoa trong đó các biểu đồ mô tả dữ liệu hoặc giúp so sánh dữ liệu Biểu diễn số liệu thành các bảng sốliệu tóm tắt về đữ liệu Thống kê tóm tắt (dưới đạng các giá trị thông kê đơn giản nhất) phục vụ cho việc mô tả dữ liệu phần trăm
H Bình luận các đề tài nghiên cứu liên quan 1 Bình luận nước ngoài