Đối với mục tiêu 1:sử dụng phương pháp so sánh, thống kê mô tả, tần số nhằm miêu tả thực trạng sử dụng các sản phẩm tiết kiệm điện năng của người dân.
Đối với mục tiêu 2: sử dụng phương pháp thống kê mô tả, tần số, phân tích nhân tố khám phá, phân tích hồi quy để thấy rõ các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua các sản phẩm tiết kiệm điện tại địa bàn nghiên cứu.
Đối với mục tiêu 3: tập hợp các thông tin từ việc phân tích thực trạng, và quan sát thực tế để đề xuất các giải pháp phù hợp để kích thích nhu cầu tiêu dung các sản phẩm tiết kiệm điện cũng như nhận thức được tầm quan trọng của việc tiết kiệm điện.
2.3.3.1 Phân tích thống kê mô tả (Descriptive statistics):
Thống kê là tổng hợp các phương pháp lý thuyết và ứng dụng vào lĩnh vực kinh tế bằng cách rút ra những kết luận dựa trên những số liệu và thông tin thu thập được. Thống kê mô tả là một trong hai chức năng chính của thống kê (thống kê mô tả và thống kê ứng dụng). Thống kê mô tả là phương pháp liên quan đến việc thu thập số liệu sơ cấp, tóm tắt, tính toán để trình bày các số liệu về nhân khẩu học, thông tin của đáp viên làm cơ sở để phân tích và kết luận.
Giá trị trung bình: Mean, Average: bằng tổng tất cả các giá trị biến quan sát chia cho số quan sát.
1 1 n i i x x n
Số trung vị (Median, kí hiệu: Me) là giá trị của biến đứng ở giữa của một dãy số đã được sắp xếp theo thứ tự tăng hoặc giảm dần. Số trung vị chia dãy số làm 2 phần, mỗi phần có số quan sát bằng nhau.
Mode (kí hiệu: M0): là giá trị có tần số xuất hiện cao nhất trong tổng số hay trong một dãy số phân phối.
Phương sai: là trung bình giữ bình phương các độ lệch giữa các biến và trung bình của các biến đó.
2 2 1 1 1 n i i s x x n Độ lệch chuẩn là căn bậc hai của phương sai.
2
s s
Các đại lượng thống kê mô tả thường dùng là: Mean: trung bình cộng
Sum: tổng cộng tất cả các giá trị trong tập dữ liệu quan sát Std.Deviation: độ lệch chuẩn
Minimum: giá trị nhỏ nhất Maximum: giá trị lớn nhất
SE Mean: sai số chuẩn khi ước lượng trị trung bình
2.3.3.2 Phương pháp phân tích tần số
Ta đếm các tần số để biết với tập dữ liệu đang có thì số đối tượng có các biến nào đó ở một thuộc tính cụ thể là bao nhiêu, nhiều hay ít … Trong phân tích tần số thường bao gồm các giá trị sau:
Frequency: là tần số của từng biến biểu hiện, được tính bằng cách đếm và cộng dồn.
Percent: tần số tính theo tỷ lệ phần trăm (tần số của mỗi biểu hiện/tổng số quan sát).
Valid percent: là phần trăm hợp lệ tính trên số quan sát có thông tin trả lời. Cumulative percent: là phần trăm tích luỹ cộng dồn các phần trăm từ trên xuống, nó cho ta biết có bao nhiêu phần trăm đối tượng đang khảo sát ở mức độ nào đó trở lên.
2.3.3.3Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Trước khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA), tác giả đánh giá hệ số tin cậy Cronbach Alpha để kiểm định độ tin cậy cho các thang đo. Công cụ này giúp loại đi những biến quan sát và những thang đo không phù hợp. Cụ thể, trong phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha, các biến quan sát có hệ số tương quan giữa biến và tổng (item – total correlation) dưới 0,3 sẽ bị loại bỏ. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, Cronbach Alpha từ 0,8 đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có một số nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peter, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Sau khi tính toán Cronbach Alpha, ta đi vào phân tích nhân tố khám phá. Phân tích nhân tố khám phá được dùng đến trong mối quan hệ giữa các biến quan sát và biến tiềm ẩn là không rõ ràng hay không chắc chắn. Phân tích EFA theo đó được tiến hành theo kiểu khám phá để xác định xem phạm vi, mức độ quan hệ giữa các biến quan sát và các nhân tố cơ sở như thế nào, làm nền tảng cho một tập hợp các phép đo để rút gọn hay giảm bớt số biến quan sát tải lên các nhân tố cơ sở. Các nhân tố cơ sở là tổ hợp tuyến tính (sơ đồ cấu tạo) của các biến mô tả bằng hệ phương trình sau:
Mô hình phân tích nhân tố chung có dạng như sau: Fi = Wi1X1 + Wi2X2 + … +WikXk
Fi: Ước lượng trị số của nhân tố thứ i (i = 1,2,…,k)
Wi: quyền số hay trọng số nhân tố (weight or factor score coefficient) Xi: Biến quan sát
k: Số biến
Trong nghiên cứu này, Fi được thể hiện là các thành phần của hành vi mua. Trong quá trình phân tích, nhằm xem xét mô hình có phù hợp để phân tích nhân tố hay không cần tiến hành kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) và Barletett’s Test. Nếu sau khi kiểm định giá trị KMO > 0,5 và giá trị Sig. <5% (mức ý nghĩa xử lý Alpha) thì chứng tỏ các biến có tương quan với nhau và mô hình phù hợp để phân tích nhân tố. Trong phân tích EFA, các biến quan sát có trọng số (factor loading) nhỏ hơn 0,50 sẽ bị loại ra khỏi mô hình (Hair & cộng sự, 2006; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). 2.3.3.4 Phân tích hồi quy (Regression Analysis)
Mục đích của việc thiết lập phương trình hồi quy là tìm ra các nhân tố ảnh hưởng đến một chỉ tiêu nào đó, xác định các nhân tố ảnh hưởng tốt để phát huy và nhân tố ảnh hưởng xấu để khắc phục. Phương trình hồi quy có dạng: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6
Y F F F F F F
Trong đó:
- Y: là biến phụ thuộc với Y là hành vi mua các sản phẩm tiết kiệm điện. Các biến F1, F2 , F3, F4, F5, F6 là các biến độc lập.
- : là biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuẩn với trung bình là 0 và phương sai giống 2 và độc lập với nhau.
Thang đo Likert 5 mức độ (a five-point Likert scale) đã được sử dụng để đánh giá mức độ đồng ý của người tiêu dùng. Ý nghĩa từng giá trị trung bình đối với thang đo khoảng (Interval Scale): Giá trị khoảng cách = (Maximum – Minimum)/n= (5 – 1)/5 = 0,8.
Bảng 2.1 Ý nghĩa của từng giá trị trung bình đối với thang đo khoảng Giá trị trung bình Ý nghĩa
1,00 – 1,80 Rất không đồng ý/Rất không hài lòng/Rất không quan trọng 1,81 – 2,60 Không đồng ý/Không hài lòng/Không quan trọng
2,61 – 3,40 Không ý kiến/Trung bình 3,41 – 4,20 Đồng ý/Hài lòng/Quan trọng
4,21 – 5,00 Rất đồng ý/Rất hài lòng/Rất quan trọng
(Nguồn: Hướng dẫn thực hành SPSS cơ bản – Phạm Lê Hồng Nhung)
Qua kết quả phân tích ở trên, tác giả đề xuất một số giải pháp nhằm nâng cao nhận thức về hành vi mua hàng của người tiêu dùng.
CHƯƠNG 3
THỰC TRẠNG SỬ DỤNG CÁC SẢN PHẨM TIẾT KIỆM ĐIỆN NĂNG CỦA NGƯỜI DÂN HUYỆN PHONG ĐIỀN,
THÀNH PHỐ CẦN THƠ