Trên cơ sở, nhóm dựa trên những câu trả lời của từng đáp viên để điều chỉnh và đề ra các nhân tố với biến quan sát để xây dựng thang đo hoàn thiện phục vụ nghiên cứu.Nghiên cứu định l
Thu thập dữ liệu
Xây dựng bảng câu hỏi
Trong quá trình thực hiện nghiên cứu, chúng tôi đã thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, được chia thành hai loại: nguồn dữ liệu sơ cấp và nguồn dữ liệu thứ cấp Nguồn sơ cấp bao gồm thông tin từ phỏng vấn, khảo sát và ý kiến của giảng viên hướng dẫn, trong khi nguồn thứ cấp bao gồm các tài liệu như báo cáo khoa học, đề tài nghiên cứu, luận văn, sách chuyên ngành, giáo trình, báo chí và một số nguồn tham khảo từ Internet.
Nghiên cứu định tính được thực hiện nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn nhà hàng miền Trung của người dân TP.HCM, từ đó điều chỉnh các biến đo lường và mô hình nghiên cứu cho phù hợp.
- Bảng câu hỏi được xây dựng gồm 03 phần:
Để tiến hành khảo sát, bước đầu tiên là xác định đối tượng bằng cách thu thập thông tin về nơi sinh sống, cũng như hiểu biết và trải nghiệm của họ đối với ẩm thực miền Trung.
- (2) Phần hai là đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng.
Các câu hỏi đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến ý định chọn nhà hàng miền Trung của những người sống tại TP.HCM được thực hiện theo thang đo 5 điểm.
- 1 Hoàn toàn không đồng ý; 2 Không đồng ý ; 3 Hơi đồng ý; 4 Đồng ý; 5 Hoàn toàn đồng ý.
- (3) Phần cuối là thu thập thông tin cá nhân của đối tượng khảo sát.
5.2 Câu hỏi khảo sát bao gồm:
Câu 1) Bạn bao nhiêu tuổi?
Câu 2) Bạn thuộc giới tính nào?
Câu 3) Bạn thích ăn tại quán hay mua về?
Câu 4) Mức độ yêu thích món ăn miền Trung của bạn sẽ như thế nào?
Câu 5) Bao lâu bạn đi ăn món miền trung cùng gia đình và bạn bè 1 lần?
Câu 6) Bạn yêu thích thưởng thức ẩm thực tỉnh nào?
Câu 7) Nếu quán mới được giới thiệu là một nhà hàng miền Trung thì nhà hàng nào thu hút bạn hơn?
Câu 8) Dụng cụ ăn nào khiến bạn thích thú hơn?
Câu 9) Món nước miền Trung mà bạn thích?
Câu 10) Bạn thích ăn mì quảng loại gì?
Câu 11) Bạn thích ăn bún bò loại gì?
Câu 12) Bạn thích ăn món ăn nào chế biến từ thịt của miền Trung?
Câu 13) Bạn thích ăn món ăn nào từ hải sản của miền Trung?
Câu 14) Bạn thích ăn các món nào sau đây?
Câu 15) Bạn thích các món canh miền Trung nào?
Câu 16) Bạn thích món rau xào miền Trung nào?
Câu 17) Bạn thích món cháo nào của miền Trung?
Câu 18) Bạn thích loại bánh nào của miền Trung?
Câu 19) Khi ăn món miền Trung bạn thích uống
Câu 20) Bạn thuộc giới tính nào?
Câu 21) Theo bạn, một mâm cơm dành cho 3-4 người ăn nào sau đây là hợp lý nhất?
Câu 21) Theo bạn, một mâm cơm dành cho 2 người ăn nào sau đây là hợp lý nhất?
Câu 22) Bạn sẵn sàng chi trả cho 1 bữa ăn 1 người bao nhiêu?
Câu 23) Bạn thường thanh toán bằng phương thức nào?
Câu 24) Bạn thường đi ăn ngoài vào thời gian nào?
Câu 25) Thời gian lên món lâu nhất bạn có thể chấp nhận?
Câu 26) Thông thường bạn ăn ở quán trong bao lâu?
Câu 27) Bạn thường di chuyển tới nhà hàng bằng phương tiện gì?
Câu 28) Bạn thích đi ăn ở đâu?
Khi có chương trình khuyến mãi, bạn mong muốn giảm giá theo hình thức nào? Yếu tố quan trọng nhất khiến bạn quyết định quay lại nhà hàng miền Trung là gì?
5.3 Mô tả dân số khảo sát Đối tượng khảo sát của bài nghiên cứu là cộng đồng những người đang sống tại TP.HCM có độ tuổi từ 18 – 45 tuổi có nhu cầu thưởng thức ẩm thực miền Trung Chủ yếu sẽ là nhóm đối tượng nhân viên văn phòng.
Bao gồm các đối tượng xung quanh của nhóm tác giả chúng tôi như: bạn bè, đồng nghiệp, người thân hoặc nhóm đi cùng…
5.4 Giải thích về sự phù hợp của dân số mục tiêu Đối tượng nhân viên văn phòng thường có nhu cầu thưởng thức ẩm thực để gặp gỡ đối tác, bạn bè Họ có thói quen thức thức ẩm thực với bạn bè, đồng nghiệp, đối tác… thay vì mang đồ ăn mang đi.
5.5 Xác định cỡ mẫu cần thiết
Thiết kế nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính được thực hiện nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định lựa chọn nhà hàng miền Trung của nhân viên văn phòng tại TP.HCM Kết quả nghiên cứu giúp điều chỉnh các biến đo lường và mô hình nghiên cứu cho phù hợp.
Nhóm nghiên cứu đã sử dụng phương pháp phỏng vấn sâu trực tuyến với 400 đối tượng sinh sống tại TP.HCM, những người có nhu cầu thưởng thức ẩm thực miền Trung Qua việc tổng hợp các câu hỏi sẵn có, nhóm đã thu thập ý kiến từ người tham gia về các yếu tố giả định trong mô hình nghiên cứu Dựa trên những câu trả lời của các đáp viên, nhóm đã điều chỉnh và xác định các yếu tố cùng biến quan sát nhằm xây dựng thang đo hoàn thiện cho nghiên cứu.
Nhóm nghiên cứu tiến hành thu thập dữ liệu bằng Bảng câu hỏi chính thức sau khi được điều chỉnh ở bước nghiên cứu định tính.
Theo nghiên cứu của Theo Hair và Cộng sự (2014), để áp dụng Phân tích nhân tố khám phá (EFA), kích thước mẫu tối thiểu cần đạt 50, với tỷ lệ tối thiểu giữa số lượng mẫu và số lượng biến quan sát là 5:1 Tốt nhất là có 100 mẫu và tỷ lệ 10:1, nghĩa là mỗi biến đo lường cần ít nhất 5 biến quan sát (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
N: số mẫu khảo sát m: số biến quan sát Để phù hợp với điều kiện phân tích EFA thì nhóm tác giả sử dụng kích cỡ mẫu tối thiểu là 27*305 mẫu, theo tỷ lệ 5:1, với 30 là số biến quan sát được sử dụng trong bài nghiên cứu này.
5.7 Quy trình lấy mẫu (ngẫu nhiên hoặc thuận tiện) Đối tượng khảo sát của bài nghiên cứu là cộng đồng những người sinh sống tại TP.HCM, đặc biệt là nhân viên văn phòng có nhu cầu thưởng thức ảm thực nhà hàng miền Trung, hoặc biết nhưng chưa từng đến Kỹ thuật này còn được gọi là “lấy mẫu ngẫu nhiên” thường được sử dụng trong các nhiều nghiên cứu trước đó.
Mẫu nghiên cứu được thu thập thông qua phương pháp lấy mẫu thuận tiện, giúp dễ dàng tiếp cận đối tượng khảo sát Phương pháp này cho phép người tham gia sẵn sàng trả lời bảng câu hỏi nghiên cứu Chúng tôi thực hiện phỏng vấn trực tuyến để thu thập dữ liệu từ người tiêu dùng, và kết quả sẽ được tổng hợp sau khi khảo sát hoàn tất.
Phương pháp này không chỉ giúp nhóm tiết kiệm chi phí và thời gian nghiên cứu, mà còn cho phép khảo sát nhiều đối tượng xung quanh như bạn bè, đồng nghiệp, người thân hoặc nhóm đi cùng.
Kích thước mẫu cần thiết trong nghiên cứu phụ thuộc vào kỹ thuật phân tích dữ liệu, yếu tố tài chính và khả năng tiếp cận đối tượng thăm dò (Malhotra, 1999, dẫn theo Nguyễn Thanh Tùng, 2009) Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả áp dụng kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá EFA.
5.6 Xác định quần thể mẫu
Quần thể mẫu bao gồm các đối tượng: bạn bè, đồng nghiệp, người thân đnag sinh sống và làm việc tại TP Hồ Chí Minh.
Xác định quần thể mẫu
Quần thể mẫu bao gồm các đối tượng: bạn bè, đồng nghiệp, người thân đnag sinh sống và làm việc tại TP Hồ Chí Minh.
Bài nghiên cứu này sử dụng phương pháp phỏng vấn trực tuyến qua Google Docs để thu thập dữ liệu từ người tiêu dùng tại TPHCM có nhu cầu thưởng thức ẩm thực miền Trung Nhóm nghiên cứu đã thiết kế bảng câu hỏi và chia sẻ link khảo sát trên các trang mạng xã hội và diễn đàn Kết quả thu được 400 bảng câu hỏi, trong đó có 350 bảng hợp lệ, đáp ứng đúng yêu cầu khảo sát của nghiên cứu.
Phương pháp phân bổ khảo sát
Phương pháp phân bổ khảo sát là EFA
Phân tích dữ liệu
Phân tích thống kê mô tả
Phân tích thống kê mô tả là quá trình tóm tắt và mô tả dữ liệu thông qua các số liệu thống kê cơ bản như trung bình, độ lệch chuẩn, phương sai, phạm vi và phân phối tần suất Quá trình này giúp người nghiên cứu hiểu rõ hơn về dữ liệu và dễ dàng so sánh giữa các giá trị khác nhau Để thực hiện phân tích này, bước đầu tiên là chuẩn bị một tập dữ liệu.
● Thu thập dữ liệu từ mẫu nghiên cứu.
● Xác định các thống kê cơ bản: Trung bình, Độ lệch chuẩn, Phạm vi, Phân phối tần suất,
● Vẽ biểu đồ để hiển thị dữ liệu, ví dụ như biểu đồ cột, biểu đồ đường, biểu đồ tròn, biểu đồ hộp-whisker.
● Hiểu rõ các phân tích thống kê mô tả này để có thể sử dụng chúng đưa ra các kết luận hợp lý.
Phân tích này nhằm mục đích giúp người nghiên cứu nắm bắt rõ hơn về dữ liệu của mình, từ đó dễ dàng so sánh các giá trị khác nhau.
Phân tích thống kê mô tả là công cụ quan trọng giúp xác định các tính chất cơ bản của dữ liệu, bao gồm trung bình, độ lệch chuẩn, phạm vi và phân phối tần suất Qua đó, người nghiên cứu có thể hiểu rõ dữ liệu của mình thuộc loại nào, có phải là dữ liệu liên tục hay rời rạc, phân phối đều hay không đều, cũng như xác định vị trí tập trung của các giá trị dữ liệu và xu hướng phân bố của chúng.
Kiểm tra giả định về phân phối dữ liệu là bước quan trọng trong phân tích thống kê mô tả Nếu dữ liệu phân phối chuẩn, các phương pháp như t-test và ANOVA có thể được áp dụng để so sánh các nhóm Ngược lại, nếu dữ liệu không phân phối chuẩn, người nghiên cứu nên sử dụng các phương pháp thống kê khác như Mann-Whitney U Test hoặc Kruskal-Wallis Test.
Phân tích thống kê mô tả giúp người nghiên cứu so sánh các giá trị khác nhau thông qua các chỉ số thống kê cơ bản như trung bình, độ lệch chuẩn và phạm vi Bằng cách này, người nghiên cứu có thể xác định sự khác biệt giữa các nhóm hoặc các điều kiện khác nhau.
Phân tích thống kê mô tả đóng vai trò quan trọng trong việc trực quan hóa dữ liệu thông qua các biểu đồ như biểu đồ cột, biểu đồ đường và biểu đồ hộp-whisker Những công cụ trực quan này giúp người nghiên cứu có cái nhìn tổng quan và rõ ràng về dữ liệu, từ đó hiểu rõ hơn về tính chất và phân bố của nó.
6.1.1 Phân tích độ tuổi Độ tuổi
Theo kết quả phân tích giới tính, nhóm tuổi từ 18 đến 28 thể hiện sự quan tâm mạnh mẽ đến đề tài nghiên cứu này, với 190 người tham gia khảo sát, chiếm 54,3% Nhóm tuổi dưới 18 cũng có sự tham gia đáng kể với 74 người, chiếm 21,1% Trong khi đó, nhóm tuổi từ 29 đến 45 tuổi có sự tham gia thấp hơn.
Trong một cuộc khảo sát với 350 người tham gia, chỉ có 65 người (chiếm 18,6%) tham gia trả lời Đặc biệt, nhóm tuổi trên 45 có sự quan tâm thấp nhất đến đề tài nghiên cứu này, với chỉ 21 người trong độ tuổi này tham gia (chiếm 6%).
Thanh niên thường có tính cách sôi nổi, tư duy nhạy bén và yêu thích cái đẹp, dẫn đến việc họ không chỉ đến nhà hàng để thưởng thức món ăn mà còn để trải nghiệm không gian độc đáo và dịch vụ tiện ích Nếu nhà hàng đáp ứng được nhu cầu của nhóm khách này, họ sẽ phát triển mạnh mẽ nhờ vào hành vi tiêu dùng của thanh niên, vì những xu hướng này có khả năng tác động lớn đến những người xung quanh và tạo ra xu hướng tiêu dùng trên thị trường.
Kết quả phân tích giới tính cho thấy số lượng người tham gia khảo sát phân bố đồng đều giữa nam và nữ, với tỷ lệ nam chiếm 51.1% (179 người) và nữ chiếm 44.6% (156 người) Tỷ lệ người thuộc giới tính khác là 4.3%, tương đương với 15 người tham gia khảo sát.
Phân tích crosstab
Phân tích crosstab (cross-tabulation) là phương pháp thống kê mô tả nhằm phân tích mối quan hệ giữa hai biến định tính, thường được áp dụng trong nghiên cứu xã hội, kinh tế và y học Phương pháp này giúp hiểu rõ hơn về sự liên quan giữa các biến và cho phép rút ra kết luận về mối quan hệ của chúng Để thực hiện phân tích crosstab, cần có hai biến định tính và tính toán tần suất xuất hiện của mỗi giá trị của từng biến, sau đó sử dụng bảng tỷ lệ phần trăm hoặc số lượng để xác định mối quan hệ giữa hai biến.
- Các bước thực hiện phân tích crosstab:
● Thu thập dữ liệu về hai biến định tính.
● Tính toán tần suất xuất hiện của mỗi giá trị của từng biến.
● Tạo bảng crosstab bằng cách đặt các giá trị của mỗi biến trên hai chiều của bảng.
● Tính toán tỉ lệ phần trăm hoặc số lượng của từng ô trong bảng crosstab.
● Đưa ra kết luận về mối quan hệ giữa hai biến dựa trên các tỉ lệ này.
Phân tích crosstab (cross-tabulation) nhằm mục đích khám phá mối quan hệ giữa hai biến định tính, giúp người nghiên cứu phát hiện sự khác biệt giữa các nhóm Phương pháp này có nhiều ứng dụng thực tiễn trong việc phân tích dữ liệu.
Phân tích crosstab giúp nghiên cứu mối quan hệ giữa các biến định tính một cách rõ ràng hơn Phương pháp này cho phép người nghiên cứu xem xét và đánh giá các mối liên hệ giữa các biến, từ đó đưa ra những kết luận chính xác về sự tương tác của chúng.
Phân tích crosstab giúp người nghiên cứu phát hiện sự khác biệt giữa các nhóm, từ đó đưa ra những kết luận về mối quan hệ giữa chúng Phương pháp này cũng cho phép so sánh tần suất và tỷ lệ giữa các nhóm, giúp xác định rõ ràng những khác biệt tồn tại.
Phân tích crosstab là công cụ hữu ích để đánh giá tác động của các yếu tố khác nhau đối với biến quan tâm Phương pháp này cho phép nghiên cứu viên so sánh tần suất hoặc tỷ lệ giữa các nhóm, từ đó xác định xem sự khác biệt giữa các nhóm có ý nghĩa thống kê hay không.
Phân tích crosstab hỗ trợ việc đưa ra quyết định bằng cách cung cấp thông tin quan trọng, giúp người nghiên cứu phát triển các giải pháp hiệu quả cho những vấn đề xã hội, kinh tế và y tế.
6.2.1 Phân tích Độ tuổi * Bạn sẵn sàn chi trả bữa ăn cho 1 người là bao nhiêu tiền
N Percen t N Percen t N Percen t Độ tuổi * Bạn sẵn sàn chi trả bữa ăn cho
1 người là bao nhiêu tiền
Bạn sẵn sàn chi trả bữa ăn cho 1 người là bao nhiêu tiền
- 100k trên 100 k Độ tuổi Dưới 18 tuổi Count 6 31 37 74
% within Bạn sẵn sàn chi trả bữa ăn cho 1 người là bao nhiêu tiền
% within Bạn sẵn sàn chi trả bữa ăn cho 1 người là bao nhiêu tiền
% within Bạn sẵn sàn chi trả bữa ăn cho 1 người là bao nhiêu tiền
% within Bạn sẵn sàn chi trả bữa ăn cho 1 người là bao nhiêu tiền
% within Bạn sẵn sàn chi trả bữa ăn cho 1 người là bao nhiêu tiền
Theo khảo sát, có sự chênh lệch rõ rệt về mức chi trả cho một bữa ăn dưới 50.000 VND giữa các nhóm tuổi Cụ thể, nhóm tuổi dưới 18 chiếm 18,8%, trong khi nhóm từ 18 đến 28 tuổi chiếm đa số với 59,4% Nhóm tuổi từ 29 đến 45 chiếm 15,6%, và nhóm trên 45 tuổi chỉ chiếm 6,3%.
Theo khảo sát, tỷ lệ chấp nhận chi trả cho một bữa ăn trong khoảng từ 50.000VND đến 100.000VND ở các nhóm tuổi khác nhau như sau: nhóm tuổi dưới 18 chiếm 20,7%, nhóm từ 18 đến 28 tuổi chiếm 52%, nhóm từ 29 đến 45 tuổi cũng chiếm 20,7%, và nhóm trên 45 tuổi chỉ chiếm 6,7%.
Theo khảo sát, có 22% nhóm tuổi dưới 18 chấp nhận chi trả cho một bữa ăn trên 100.000 VND, trong khi nhóm tuổi từ 18 đến 28 chiếm tỷ lệ cao nhất với 55,4% Nhóm tuổi từ 29 đến 45 chiếm 17,3%, và nhóm trên 45 tuổi chỉ chiếm 5,4%.
- Ở nhóm độ tuổi dưới 18 tuổi, phần đông chấp nhận chi trả cho 1 bữa ăn 1 người trên
- Nhóm độ tuổi từ 18 tuổi đến 28 tuổi, phần lớn chấp nhận chi trả cho 1 bữa ăn 1 người trên
- Nhóm độ tuổi từ 29 tuổi đến 45 tuổi, phân lớn chấp nhận chi trả cho 1 bữa ăn 1 người từ 50.000VND đến 100.000VND
- Nhóm tuổi trên 45 tuổi, phần lớn chấp nhận chi trả cho 1 bữa ăn 1 người từ 50.000 –
Nhóm thanh thiếu niên sẵn sàng chi trả cho một bữa ăn cao hơn so với nhóm trung niên, điều này cho thấy họ là khách hàng mục tiêu của nhà hàng Hiểu được mức độ chi trả của nhóm này, nhà hàng có thể thiết kế menu phù hợp với giá cả mà khách hàng chấp nhận Bên cạnh đó, việc xây dựng combo ăn uống hợp lý sẽ giúp khách hàng dễ dàng lựa chọn mà không phải lo lắng về chi phí.
N of Valid Cases 350 a 1 cells (8.3%) have expected count less than 5 The minimum expected count is 1.92.
Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét bảng Chi-Square Tests, một bảng rất quan trọng Nếu giá trị Asymptotic Significance (2-sided) của Pearson Chi-Square nhỏ hơn 0.05, chúng ta sẽ bác bỏ giả thuyết Ho, điều này cho thấy có mối quan hệ giữa Độ tuổi và số tiền chi trả cho một bữa ăn Ngược lại, nếu giá trị Sig lớn hơn 0.05, chúng ta chấp nhận giả thuyết Ho, tức là Độ tuổi và số tiền chi trả cho một bữa ăn không có mối liên hệ.
Từ kết quả trên 0.967 > 0.05 thì ta kết luận rằng Độ tuổi và số tiền chi trả cho một bữa ăn không có mối quan hệ với nhau.
Kết quả từ Kiểm định Chi-Square chỉ cho biết liệu hai biến có mối quan hệ hay không Nếu hai biến có sự liên kết, cần đánh giá mức độ liên kết thông qua giá trị của Phi và Cramer's V Kiểm định Phi phù hợp khi mỗi biến chỉ có 2 giá trị, trong khi nếu một trong hai biến có từ 3 giá trị trở lên, chúng ta sẽ sử dụng Cramer's V Trong bảng kết quả, chỉ số Value của Cramer's V là 0.097, tương đương 9.7%, cho thấy hai biến này có sự tương quan rất thấp.
6.2.2 Phân tích Độ tuổi * Bạn thường thanh toán bằng phương thức nào Crosstabulation
N Percen t N Percen t N Percen t Độ tuổi * Bạn thường thanh toán bằng phương thức nào
% Độ tuổi * Bạn thường thanh toán bằng phương thức nào Crosstabulation
Bạn thường thanh toán bằng phương thức nào Total
Bằng ví điện tử Độ tuổi Dưới 18 tuổi Count 38 24 12 74
% within Bạn thường thanh toán bằng phương thức nào
% within Bạn thường thanh toán bằng phương thức nào 31.1% 54.4% 79.4% 54.3%
% within Bạn thường thanh toán bằng phương thức nào
% within Bạn thường thanh toán bằng phương thức nào
% within Bạn thường thanh toán bằng phương thức nào
Nhóm tuổi dưới 18 thường sử dụng tiền mặt để thanh toán, điều này hợp lý vì họ chủ yếu là học sinh và chưa thể mở tài khoản ngân hàng Trong trường hợp có thẻ ngân hàng, đó thường là thẻ ATM phụ do cha mẹ cấp.
Nhóm tuổi từ 18-28 thường sử dụng chuyển khoản và ví điện tử như phương thức thanh toán chính Trong thời đại công nghệ phát triển, việc thanh toán điện tử trở nên tiện lợi, nhanh chóng và dễ dàng Phương pháp này giúp các bạn trẻ quản lý chi tiêu hiệu quả hơn bằng cách chia nhỏ thu nhập và theo dõi số dư tài khoản Hơn nữa, nhiều ứng dụng cung cấp chương trình khuyến mãi, quà tặng và hoàn tiền, thu hút sự quan tâm của sinh viên.
- Nhóm tuổi từ 28 tuổi - 45 tuổi, chuyển khỏan và tiền mặt là 2 phương thức phần đông lựa chọn thanh toán.
- Nhóm tuổi trên 45 tuổi, chỉ sử dụng 2 phương thức thành toán chuyển khoản và tiền mặt Trong đó, tiền mặt là phương thức chiếm phần đông.
Sig (2- sided) Pearson Chi-Square 61.508 a 6 000
N of Valid Cases 350 a 0 cells (0.0%) have expected count less than 5 The minimum expected count is 5.82.
Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét bảng Chi-Square Tests, bảng quan trọng nhất trong phân tích Nếu giá trị Asymptotic Significance (2-sided) của Pearson Chi-Square nhỏ hơn 0.05, chúng ta bác bỏ giả thuyết Ho, cho thấy có mối quan hệ giữa Độ tuổi và phương thức thanh toán Ngược lại, nếu giá trị này lớn hơn 0.05, chúng ta chấp nhận giả thuyết Ho, tức là không có mối liên hệ giữa Độ tuổi và phương thức thanh toán.
Từ kết quả trên 0.000 < 0.05 thì ta kết luận rằng Độ tuổi và và phương thức thanh toán có mối quan hệ với nhau.
Phân tích
Phân tích hồi quy là một phương pháp thống kê quan trọng, giúp xác định mối quan hệ giữa các biến số và dự đoán giá trị của biến phụ thuộc dựa trên các biến độc lập Phương pháp này được áp dụng phổ biến trong nhiều lĩnh vực như nghiên cứu xã hội, kinh tế, y học và khoa học, mang lại những hiểu biết sâu sắc về các yếu tố ảnh hưởng đến biến cần phân tích.
Phân tích hồi quy là một công cụ quan trọng giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các biến Nó cho phép dự đoán giá trị của biến phụ thuộc dựa trên các giá trị của biến độc lập Bên cạnh đó, phân tích hồi quy còn giúp kiểm tra các giả định về mối quan hệ giữa các biến, từ đó đưa ra những kết luận khoa học đáng tin cậy dựa trên kết quả thu được.
- Các bước thực hiện phân tích hồi quy:
● Thu thập dữ liệu về các biến độc lập và phụ thuộc.
● Dự đoán mô hình hồi quy dựa trên các giả định về mối quan hệ giữa các biến.
● Sử dụng phương pháp hồi quy để ước lượng các tham số của mô hình.
● Kiểm tra tính phù hợp của mô hình và đánh giá hiệu quả dự đoán của nó.
● Giải thích và trình bày các kết quả của phân tích hồi quy.
Phương pháp phân tích hồi quy được áp dụng để khảo sát mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập Mục tiêu chính của phương pháp này là xác định và đánh giá ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc.
Phân tích hồi quy là phương pháp hiệu quả để dự đoán giá trị của biến phụ thuộc, thông qua việc xây dựng mô hình dựa trên các giá trị của các biến độc lập.
Phương pháp phân tích hồi quy cho phép đánh giá tác động của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc, từ đó giúp hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các biến trong mô hình.
Phương pháp phân tích hồi quy có vai trò quan trọng trong việc kiểm tra giả thuyết về mối quan hệ giữa các biến Cụ thể, nó giúp xác định xem có tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa các biến hay không, từ đó cung cấp những thông tin cần thiết cho việc phân tích và ra quyết định.
Phân tích hồi quy cho phép đánh giá mức độ đóng góp của từng biến độc lập trong việc giải thích biến phụ thuộc của mô hình, từ đó giúp hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các yếu tố trong nghiên cứu.
6.4 Biện minh cho các phương pháp:
Phân tích mô tả, hồi quy và crosstab là những phương pháp thống kê cơ bản quan trọng trong nghiên cứu khoa học, giúp hiểu rõ hơn về dữ liệu và mối quan hệ giữa các biến Việc áp dụng các phương pháp này không chỉ giúp nhà nghiên cứu nắm bắt thông tin chi tiết về dữ liệu mà còn hỗ trợ trong việc rút ra các kết luận khoa học chính xác và có tính ứng dụng cao.
- Các lý do biện minh cho việc sử dụng các phương pháp này trong nghiên cứu:
Phân tích mô tả là phương pháp thống kê được sử dụng để tóm tắt và mô tả dữ liệu thông qua các chỉ số cơ bản như trung bình, độ lệch chuẩn, phạm vi và phân phối tần suất Phương pháp này có nhiều ứng dụng trong việc hiểu rõ hơn về đặc điểm của dữ liệu.
● Giúp người nghiên cứu hiểu rõ hơn về tính chất của dữ liệu và phân bố của chúng.
● Cho phép người nghiên cứu so sánh các giá trị khác nhau để tìm ra sự khác biệt giữa các nhóm hoặc điều kiện khác nhau.
● Cung cấp thông tin cần thiết cho việc thiết lập các giải pháp và chiến lược của nghiên cứu.
Phân tích Crosstab: là một phương pháp thống kê mô tả để phân tích mối quan hệ giữa hai biến định tính Nó có các ứng dụng sau:
● Phân tích crosstab giúp người nghiên cứu hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các biến định tính.
● Crosstab cho phép người nghiên cứu tìm ra sự khác biệt giữa các nhóm và có thể đưa ra các kết luận về mối quan hệ giữa chúng.
● Giúp người nghiên cứu đưa ra các kết luận về mối quan hệ giữa các biến định tính.
Hồi quy là một phương pháp thống kê quan trọng giúp xác định mối quan hệ giữa các biến số và dự đoán giá trị của biến phụ thuộc dựa trên các biến độc lập Phân tích hồi quy có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực như kinh tế, khoa học xã hội và nghiên cứu thị trường.
● Cho phép người nghiên cứu dự đoán giá trị của một biến dựa trên các giá trị của các biến khác.
Phân tích hồi quy cho phép các nhà nghiên cứu hiểu sâu sắc hơn về mối quan hệ giữa các biến, từ đó đưa ra những kết luận khoa học chính xác dựa trên kết quả thu được.
● Hồi quy là một công cụ hữu ích để kiểm tra các giả định về mối quan hệ giữa các biến.
- Kết quả phân tích: Sau khi đã chọn phương pháp phân tích, trình bày kết quả của phân tích đó
Có thể sử dụng biểu đồ, số liệu thống kê và các hình ảnh để trình bày kết quả một cách rõ ràng.
Kết quả của phân tích dữ liệu không chỉ đơn thuần là con số, mà còn cần phải được giải thích để hiểu rõ ý nghĩa của chúng Việc sử dụng các số liệu thống kê giúp làm sáng tỏ mối quan hệ và sự khác biệt giữa các nhóm Ngoài ra, cần trình bày những điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội và thách thức của nghiên cứu nhằm đưa ra những khuyến nghị thiết thực cho doanh nghiệp.
4 Phương pháp thiết kế mẫu và thu thập dữ liệu (định tính quan sát, khảo sát hoặc thử nghiệm):
Phương pháp thiết kế mẫu và thu thập dữ liệu là quy trình quan trọng nhằm tạo ra một bộ dữ liệu đại diện cho tổng thể nghiên cứu Quy trình này không chỉ nâng cao độ chính xác mà còn đảm bảo tính tin cậy trong việc phân tích và nghiên cứu dữ liệu.
Có 3 phương pháp chính để thiết kế mẫu và thu thập dữ liệu, đó là:
Định tính quan sát là phương pháp sử dụng kỹ thuật quan sát để ghi nhận thông tin về hành vi hoặc tình trạng của đối tượng mà không can thiệp Ví dụ, nó có thể được áp dụng để quan sát hành vi của khách hàng trong siêu thị hoặc các hoạt động của nhóm thanh niên trên mạng xã hội.
Khảo sát là một phương pháp thu thập thông tin hiệu quả bằng cách sử dụng các câu hỏi dành cho người tham gia nghiên cứu Phương pháp này có thể thực hiện thông qua các cuộc khảo sát trực tiếp hoặc trực tuyến Ví dụ, khảo sát ý kiến khách hàng về sản phẩm mới và khảo sát mức độ hài lòng của nhân viên về công việc là những ứng dụng phổ biến của phương pháp này.