Phương pháp phân tích dữ liệu nghiên cứu

Một phần của tài liệu Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua căn hộ giá thấp dành cho khách hàng có thu nhập thấp tại Tp.HCM (Trang 48)

3.3.3.1. Đánh giá thang đo

Việc đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo được thực hiện bằng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA(Exploratory Factor Analysis) thông qua phần mềm xử lý SPSS 16.0 để sàng lọc, loại bỏ các biến quan sát không đáp ứng tiêu chuẩn. Trong đó:

Cronhbach alpha là phép đo thống kê về mức độ chặt chẽ (khả năng giải thích cho một khái niệm nghiên cứu) của tập hợp các biến quan sát (các câu hỏi) trong thang đo thông qua hệ số Cronbach alpha.

Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) cùng nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi hệ số Cronbach alpha có giá trị từ 0,8 trở lên là thang đo tốt, 0.7 – 0.8 là sử dụng được. Song cũng có nhiều nhà nghiên cứu như Nunally(1978), Peterson(1994) và Slater(1995) đề nghị số Cronchbach anpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời câu hỏi trong bối cảnh nghiên cứu.

Tuy nhiên, theo Nunally et al (1994), hệ số Crochbach alpha không cho biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại. Bởi vậy, bên cạnh hệ số Cronbach alpha, người ta còn sử dụng hệ số tương quan biến tổng (iterm – total correlation) và những biến nào có tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại bỏ.

Phân tích nhân tố khám phá EFA là tên chung của một nhóm thủ tục được sử dụng phổ biến để đánh giá thang đo hay rút gọn một biến. Trong nghiên cứu này, phân tích nhân tố được ứng dụng để tóm tắt tập các biến quan sát vào một số nhân tố nhất định đo lường các khía cạnh khác nhau của các khái niệm nghiên cứu. Tiêu chuẩn áp dụng và chọn biến đối với phân tích nhân tố khám phá EFA bao gồm:

- Tiêu chuẩn Bartlett và hệ số KMO dùng để đánh giá sự thích hợp của phân tích EFA. Theo đó, giả thuyết H0 (các biến không có tương quan với nhau

trong tổng thể) bị loại bỏ và EFA được cho là thích hợp khi: 0.5 ≤ KMO ≤ 1 và Sig < 0.05. Trường hợp KMO < 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu.

- Tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm chỉ số Eigenvalue (đại diện cho biến thiên được giải thích bởi các nhân tố) và chỉ số Cumulative (tổng phương sai trích cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thoát). Theo Gerbing và Anderson (1988), các nhân tố có Eigenvalue < 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt tốt hơn biến gốc (biến tiềm ẩn trong các thang đo trước khi EFA). Do vậy, các nhân tố chỉ được rút trích tại Eigenvalue ≥ 1 và được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%.

- Tiêu chuẩn hệ số tải (Factor loadings) biểu thị tương quan giữa các biến và các nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Theo Hair & ctg, Fator loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu; Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng; Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Trường hợp chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350; nếu cỡ mẫu khoảng trên 100 thì nên chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.5; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading > 0.75.

Như vậy, với đề tài nghiên cứu này, trong quá trình Cronbach alpha tác giả quyết định giữ lại các thang đo có trị số Cronbach alpha ≥ 0.6 và loại các biến quan sát có tương quan biến tổng < 0.3. Trong quá trình phân tích EFA, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal component với phép xoay Varimax, loại bỏ các biến quan sát có trị số Factor loading ≤ 0.5.

3.3.3.2. Phân tích hồi qui

Phân tích hồi quy đề cập đến việc nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến số, biến phụ thuộc (Y), vào một hay nhiều biến số khác, biến độc lập(Xi), với ý định ước lượng và/hoặc dự đoán giá trị trung bình (tổng thể) của biến phụ thuộc dựa trên những giá trị đã biết hay cố định của biến độc lập (E[Y/Xi] = f[Xi]).

Mô hình hồi qui sẽ được ước lượng bằng phương pháp OLS (Ordinary Least Squares), tức tổng bình phương các sai số là nhỏ nhất. Mô hình nhận được sẽ được kiểm tra bằng các bước kiểm định khuyết tật của mô hình hồi qui và sau đó sẽ được kiểm định các giả thuyết thống kê ban đầu của nghiên cứu.

Kết quả của mô hình hồi qui là tìm ra mức độ ảnh hưởng của các các nhân tố tác động đến quyết định mua căn hộ giá thấp dành cho người có thu nhập thấp tại thành phố Hồ Chí Minh hiện nay.

Tóm tắt chƣơng 3

Chương này đã trình bày khái quát về qui trình thực hiện và phương pháp thực hiện nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua căn hộ giá thấp dành cho người có thu nhập thấp tại thành phố Hồ Chí Minh.

Theo đó, từ mục tiêu nghiên cứu ban đầu, tác giả đã thiết kế qui trình thực hiện nghiên cứu định tính nhằm xác định các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn.

Kết quả của quá trình này đã xác định và xây dựng thang đo cho 6 yếu tố tác động chính là: uy tín - chất lượng chủ đầu tư, thu nhập, môi trường sống, giá cả, vị trí và yếu tố chiêu thị.

Chương này cũng trình bày qui trình thực hiện nghiên cứu định lượng và các kỹ thuật nhằm kiểm định thang đo và kiểm định mô hình lý thuyết và các giả thuyết (giả thiết) nghiên cứu bao gồm: thiết kế và thu thập thông tin nghiên cứu, đánh giá thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA); phân tích và kiểm định mô hình hồi qui và kiểm định các giả thuyết thống kê.

CHƢƠNG 4: KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Một phần của tài liệu Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua căn hộ giá thấp dành cho khách hàng có thu nhập thấp tại Tp.HCM (Trang 48)