2.3.1.1 Đối tượng nghiên cứu
Đối tượng khảo sát là những người tiêu dùng từng mua các sản phẩm tiết kiệm điện năng trên địa bàn huyện Phong Điền, thành phố Cần Thơ.
2.3.1.2 Cỡ mẫu
Có rất nhiều những cách xác định: Theo Hair (2006) cho rằng để sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA), kích thước mẫu tối thiểu phải 50, tốt hơn là 100 và tỷ lệ quan sát/biến đo lường là hệ số 5 hoặc 4, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu 4 đến 5 biến quan sát. Cụ thể, trong mô hình nghiên cứu dự kiến đề xuất 23 biến quan sát có thể sử dụng để phân tích nhân tố khám phá. Do đó, số cỡ mẫu tối thiểu cần thiết cho nghiên cứu là 23*5 = 115 quan sát. Theo Iarossi (2009), cỡ mẫu của phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên được xác định theo công thức như sau:
2 2 2 ) 1 ( MOE Z p p N (2.1)
Dựa vào lý thuyết cơ bản của thống kê, có ba yếu tố chính ảnh hưởng đến việc số mẫu cần chọn, bao gồm: độ biến động dữ liệu, độ tin cậy trong nghiên cứu và khoảng sai số cho phép.
Độ biến động dữ liệu: V (Variation) = p.(1-p). Khi tổng thể điều tra ít biến động hay các đơn vị mẫu đều đồng nhất với nhau, thì p tiến đến 1 và hiển nhiên V tiến dần đến 0; ngược lại khi tổng thể điều tra có sự biến động lớn thì p tiến đến 0 và V tiến đến 1. Nếu độ biến động của dữ liệu càng lớn thì số mẫu
được chọn ra càng nhiều và ngược lại. Trong thực tế thường sử dụng độ tin cậy ở mức 90%, 95% hoặc 99%. Tỷ lệ sai số MOE tùy thuộc vào phạm vi nghiên cứu. Trong đó các nhà nghiên cứu thường dùng độ tin cậy là 95% (hay
% 5 thì 2
Z = Z2,5% = 1,96) và sai số cho phép là 10%, với giá trị p = 0,5
(do V tiến dần đến max p(1-p) tiến dần đến max, sử dụng đạo hàm bậc nhất để hàm số đạt cực trị dẫn đến p = 0,5). Thay các giá trị vào công thức (2.1) ta được cỡ mẫu n = 96.
Nhằm đảo bảo tính đại diện và đầy đủ của số liệu nên tác giả đã chọn n = 120 quan sát.
2.3.1.3 Phương pháp chọn mẫu
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Đây là phương pháp lấy mẫu mà theo đó tìm được các đáp viên một cách dễ dàng, tiện lợi và kinh tế. Ưu điểm của phương pháp này là rất thuận lợi cho việc chọn đáp viên, tiết kiệm được thời gian, tiến hành thu dữ liệu rất nhanh chóng. Tuy nhiên, nhược điểm của phương pháp này là mẫu có tính đại diện không cao.