3.4.7.1 Kiểm định Independent – samples T-test
Kiểm định Independent – samples T-test là kiểm định giả thuyết về trị trung bình của hai tổng thể với mẫu độc lập. Tiến hành kiểm định trung bình cho một biến định tính và một biến định lƣợng để chia nhóm của 2 đối tƣợng trong nhóm định tính ra so sánh. Trƣớc tiên, kiểm định phƣơng sai của 2 nhóm đối tƣợng bằng nhau, với giả thuyết Ho là phƣơng sai bằng nhau. Dựa vào kết quả kiểm định sự bằng nhau của 2 phƣơng sai sẽ xem kết quả ở kiểm định t :
- Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene < 0.05 thì phƣơng sai giữa 2 đối tƣợng là khác nhau, sử dụng kết quả kiểm định t ở phần Equal variances not assumed (có sự khác biệt về phƣơng sai).
- Ngƣợc lại nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene >= 0.05 thì phƣơng sai giữa 2 đối tƣợng là bằng nhau, sử dụng kết quả kiểm định t ở phần Equal variances assumed (không có sự khác biệt về phƣơng sai).
Tiếp theo dựa vào Sig. trong kiểm định t để kết luận:
- Sig. trong kiểm định t < 0.05 kết luận có sự khác biệt ý nghĩa, nghĩa là có sự khác biệt trung bình của 2 nhóm đối tƣợng này.
- Ngƣợc lại Sig. trong kiểm định t >= 0.05 kết luận chƣa có sự khác biệt ý nghĩa về trung bình giữa hai đối tƣợng.
28
Bảng 3.10: Trình bày phƣơng pháp kiểm định Anova.
Kiểm định Levene Kiểm định Anova
Sig. < 0.05 Phƣơng sai khác
nhau Dừng kiểm định
Sig. >=0.05 Phƣơng sai không khác nhau Kiểm định với lệnh Bonferroni Sig. <0.05: có sự khác biệt Sig. >= 0.05: không có sự khác biệt 3.4.7.2 Phân tích Anova
Đối với các biến định tính có sự phân loại từ 3 nhóm trở lên, việc kiểm định giả thuyết trung bình bằng nhau cho từng cặp nhƣ vậy làm khả năng sai lầm (5%) tăng theo số lần kiểm định, vì thế để kiểm định mới quan hệ của các biến này với biến định lƣợng không sử dụng kiểm định T – test mà dùng phân tích phƣơng sai một yếu tố (Anova). Phƣơng pháp tiến hành phân tích Anova nhƣ sau:
- Trƣớc tiên, thực hiện kiểm định phƣơng sai với giả thuyết H0 không có sự khác biệt giữa các phƣơng sai của các nhóm đƣợc phân loại theo nhóm định tính. - Nếu hệ số Sig của kiểm định < 0.05, bác bỏ giả thuyết H0 nghĩa là phƣơng sai
về mức độ ƣa thích của các biến phân loại không bằng nhau. Dừng kiểm tra Anova vì không có ý nghĩa thống kê.
- Nếu hệ số Sig >=0.05, chấp nhận giả thuyết H0 nghĩa là phƣơng sai về mức độ ƣa thích của các biến phân loại là không có sự khác biệt. Tiếp tục kiểm định sâu để tìm ra sự khác biệt giữa các nhóm trong biến phân loại xảy ra ở đâu.
Chương 3 tập trung thiết kế nghiên cứu trong đề tài. Sau khi xác định nhu cầu dữ liệu và quy trình thực hiện nghiên cứu, tác giả chia nghiên cứu thành hai giai đoạn: Nghiên cứu định tính và Nghiên cứu định lượng. Khi có kết quả khảo sát định tính, các thang đo được hiệu chỉnh để phù hợp với mô hình và có ý nghĩa thực tiễn giúp người được khảo sát hiểu rõ hơn về các câu hỏi. Từ thang đo hiệu chỉnh, bảng câu hỏi được xây dựng làm 3 phần: Phần khảo sát ý kiến, Phần thông tin cá nhân của người được khảo sát và Phần khảo sát chính là phần tìm hiểu những yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sản phẩm hàng tiêu dùng nhanh thương hiệu ngoại của người tiêu dùng ở Tp.HCM. Bên cạnh đó, chương còn giới thiệu về kế hoạch phân tích dữ liệu nhằm xác định những vấn đề nào cần làm sáng tỏ và công cụ nào được sử dụng để phân tích.
29
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 3 đã đề cập đến quy trình xử lý dữ liệu và các phương pháp sẽ sử dụng trong quá trình phân tích dữ liệu. Trong chương này sẽ trình bày những kết quả của mẫu thu thập được và nhận định, đánh giá thông qua kết quả phân tích được.
