6. Kết cấu luận văn
2.2.2 Nghiên cứu định lƣợng
Phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng đƣợc sử dụng để kiểm định thang đo và đo lƣờng các yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định mua tivi của ngƣời dân ở thành phố Nha Trang hiện nay. Đây là giai đoạn nghiên cứu chính thức đƣợc thực hiện thông qua việc khảo sát 200 mẫu.
Dữ liệu thu thập đƣợc xử lý bởi phần mềm SPSS 16.0. Dữ liệu sau khi đƣợc mã hóa, làm sạch và tiến hành phân tích thông qua các bƣớc sau:
Bước 1: Thống kê mô tả mẫu dữ liệu thu thập.
Đầu tiên, tác giả phân tích thống kê mô tả cho mẫu nghiên cứu. Mục đích nhằm phân tích sơ bộ dữ liệu, mô tả những đặc điểm của mẫu. Một số đại lƣợng sử dụng trong phƣơng pháp thống kê mô tả: mean, mode, sum, st.deviation, range, max, min,… Trong nghiên cứu này, tác giả thống kê về: giới tính, tuổi tác, thu nhập, tình trạng hôn nhân.
Bước 2: Đánh giá độ tin cậy thang đo thông qua hệ số Cronbach Alpha.
Cronbach alpha sẽ kiểm tra độ tin cậy của các biến dùng để đo lƣờng từng nhân tố của quyết định mua hàng, những biến không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi thang đo và sẽ không xuất hiện ở phần phân tích nhân tố.
Sau khi phân tích thống kê mô tả cho mẫu nghiên cứu, tác giả sử dụng hệ số Cronbach alpha để đánh giá độ tin cậy của các thang đo: “sản phẩm”, “giá cả”, địa điểm”, “chiêu thị”, và “thông tin”.
Ý nghĩa của hệ số Cronbach alpha: Cronbach alpha (ký hiệu: ) là hệ số đánh giá độ tin cậy của thang đo tổng, cho phép kiểm định các mục hỏi, câu hỏi có liên kết, đo lƣờng rõ ràng một tiêu chuẩn nào đó hay không.
Ý nghĩa của hệ số tƣong quan biến – tổng (item – total correlation): là hệ số là hệ số để xem xét tƣơng quan của một biến đo lƣờng nào đó với tổng các biến còn lại của thang đo.
Bước 3: Phân tích nhân tố khám phá (EFA).
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhằm nhận diện các nhân tố giải thích cho biến thành phần: Sau khi loại các biến không đảm bảo độ tin cậy, các biến giữ lại sẽ đƣợc xem xét tính phù hợp thông qua phân tích nhân tố EFA giúp trả lời câu hỏi liệu các biến (chỉ số) có độ kết dính cao không và chúng có thể gom gọn lại thành một số nhân tố ít hơn để xem xét không.
- Kiểm tra sự tƣơng quan giữa các biến: trƣớc hết hệ số tƣơng quan giữa biến Quyết định mua hàng với các nhân tố ảnh hƣởng sẽ đƣợc xem xét.
- Phân tích hồi quy đa biến: phân tích hồi quy tuyến tính đa biến bằng phƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhất thông thƣờng (Ordinal Least Squares – OLS) cũng đƣợc thực hiện, trong đó biến phụ thuộc là quyết định mua hàng, biến độc lập dự kiến sẽ là sản phẩm, giá cả, địa điểm, chiêu thị, thông tin. Phƣơng pháp lựa chọn biến Enter đƣợc tiến hành. Hệ số xác định R2 điều chỉnh đƣợc dùng để xác định độ phù hợp của mô hình, kiểm định F dùng để khẳng định khả năng mở rộng mô hình này áp dụng cho tổng thể cũng nhƣ kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0. - Kiểm định các giả định của mô hình hồi quy: nhằm đảm bảo độ tin cậy của phƣơng trình hồi quy đƣợc xây dựng cuối cùng là phù hợp, một loạt các dò tìm sự vi phạm của giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính cũng đƣợc thực hiện. Các giả định đƣợc kiểm định trong phần này gồm liên hệ tuyến tính (dùng biểu đồ phân tán Scatterplot), phƣơng sai của phần dƣ không đổi (dùng hệ số tƣơng quan Pearson), phân phối chuẩn của phần dƣ (dùng Histogram và P-P plot), tính độc lập của phần dƣ (dùng đại lƣợng thống kê Durbin-Watson), hiện tƣợng đa cộng tuyến (tính độ chấp nhận Tolerance và hệ số phóng đại VIF).
Bước 5: Kiểm định giả thuyết nghiên cứu
- Kiểm định giả thuyết nghiên cứu.
Bước 6: Kiểm định sự khác nhau về Quyết định mua tivi theo các yếu tố cá nhân
- Kiểm định sự khác nhau về việc ra quyết định theo các yếu tố cá nhân nhƣ độ tuổi, giới tính, mức thu nhập và tình trạng hôn nhân.
CHƢƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU