PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU

3.4.1 Phương pháp lấy mẫu

Mẫu được chọn theo phương pháp chọn mẫu phi xác suất, sự thuận tiện đối với bác sĩ và dược sĩ đang làm việc tại TP. HCM. Lý do tác giả chọn mẫu phi xác suất bởi vì “thang đo là một khái niệm nghiên cứu bao gồm một tập biến quan sát. Tập biến này thực sự là một mẫu được chọn theo phương pháp chọn mẫu phán đoán từ một đám đông bao gồm nhiều biến quan sát đo lường khái niện nghiên cứu đó, về lý thuyết mẫu thì mẫu này phải được chọn theo phương pháp xác suất thì mới đại diện cho đám đông nhưng chúng ta không thực hiện được điều này” (Nguyễn Đình Thọ (2013), trang 302. Hơn nữa, vì hạn chế nguồn nhân lực chọn mẫu phi xác suất tiết được thời gian, chi phí và công sức. Việc lấy mẫu hoàn toàn thuận tiện, tuy nhiên việc chọn 4 bệnh viện và hơn 150 nhà thuốc trên quận Tân Bình và tân Phú: Bệnh viện Nhân dân Gia Định, Bệnh Viện Hooc Môn, Bệnh Viện Hồng Đức và Bệnh Viện Triều An. Việc phỏng vấn được tiến hành phỏng vấn trực tiếp thông qua bảng khảo sát của tác giả.

3.4.2 Kích thước mẫu

Có rất nhiều công thức và kinh nghiệm để tính ra kích cỡ mẫu khảo sát cho phù hợp. Kích cỡ mẫu cần thiết phụ thuộc vào kỷ thuật phân tích. Đối với đề tài sử dụng phương phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA), theo Hair và cộng sự (2009) cho rằng kích thước mẫu là n ≥140 + m (với m là số lượng biến độc lập và phụ thuộc), hoặc n ≥ 50 + m nếu m < 5 là có ý nghĩa để phân tích. Theo Nguyễn Đình Thọ (2013),

thì cỡ mẫu tối thiểu để phân tích EFA phải là (5*k + 50) trong đó k là số biến quan sát độc lập và phụ thuộc, cho nên mẫu tối thiểu trong nghiên cứu này là 5*31 +50 = 255, và điều kiện mẫu tối thiểu để phân tích hồi quy bội là 8*m +50, trong đó m là yếu tố độc lập và phụ thuộc nên mẫu tối thiểu để phân tích hồi quy là 8*8+50=114, vi vậy max của hai điều kiện trên của nghiên cứu này mẫu tối thiểu phải là 255 là đủ điều kiện để phân tích cho hai phương pháp, cho nên để cho bài nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn cao hơn tác giả chọn kích thước mẫu là 300 làm mẫu nghiên cứu cho luận văn này, và trong thực tế nếu cỡ mẫu càng lớn hơn mức tối thiểu càng tốt vì để trừ hao hụt xảy ra khi khảo sát trong thực tế.

3.4.3 Bảng khảo sát định lượng

Bảng khảo sát định lượng được thực hiện qua hai bước. Đầu tiên, dựa trên cơ cở lý thuyết, tham khảo các tài liệu, nghiên cứu trước đó và căn cứ vào mục tiêu nghiên cứu hình thành nên bảng khảo sát sơ bộ. Sau đó bảng này được đem đi khảo sát khoảng 50 cá nhân bằng cuộc khảo sát sơ bộ định lượng Nguyễn Đình Thọ (2013) trang 300.

Tác giả tiến hành tổng hợp và đúc kết những ý kiến đóng góp của các chuyên gia được khảo sát, sau đó tác giả đã hoàn thành bảng hỏi chính thức trình bày ở phụ lục 2 trang iv.

3.4.4 Thu thập thông tin mẫu nghiên cứu

Thông tin mẫu nghiên cứu được thu thập bằng kỷ thuật phỏng vấn trực tiếp những bác sĩ, dược sĩ đang làm việc tại TP. HCM được chọn ra từ phần thiết kế mẫu nghiên cứu.

Sau khi tiến hành phỏng vấn thông qua 300 bảng câu hỏi được phát đi, tổng số bảng hỏi thu được là 300, tác giả gạn lọc được 295 bản trả lời hoàn chỉnh của bác sĩ và dược sĩ. Kết quả này được nhập vào ma trận dữ liệu trên phần mềm SPSS 23.0 và được làm sạch trước khi sử dụng để thống kê và phân tích dữ liệu.

3.5 PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Trình tự phân tích dữ liệu được thực hiện như sau:

Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu: sau khi nhận lại các bản trả lời, tác giả tiến hành làm sạch dữ liệu, mã hóa các dữ liệu cần thiết trong bảng câu hỏi vào phần mềm SPSS 23.0

Bước 3: Phân tích độ tin cậy: tiến hành đánh giá độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha

Bước 4: Phân tích nhân tố khám phá Bước 5: Phân tích tương quan Pearson Bước 6: Phân tích hồi quy bội

Bước 7: Kiểm định mô hình và kiểm định giả thuyết

Bước 8: Kiểm định sự khác biệt theo các đặc điểm nhân khẩu học

3.5.1 Đánh giá độ tin cậy của thang đo

Phân tích độ tin cậy thông qua nhận xét hệ số Cronbach’s Alpha để loại những biến không phù hợp. Hệ số Cronbach’s Alpha càng cao thì độ tin cậy của thang đo càng cao. Sử dụng phương pháp Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố khám phá EFA để loại những biến không phù hợp vì các biến này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2011).

Hệ số tin cậy chỉ cho biết các biến đo lường có liên kết với nhau hay không, nhưng không cho biết biến nào cần loại và giữ biến nào. Do đó, kết hợp sử dụng hệ số tương quan biến tổng để loại ra những biến không đóng góp nhiều cho khái niệm cần đo ( Hoàng Trọng & Chu Mộng Ngọc, 2008).

Các chỉ tiêu đánh giá

Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha > 0.8 là thang đo tốt, 0.7 đến 0.8 là sử dụng được ( Hoàng Trọng & Chu Mộng Ngọc, 2008).

0.6 ≤ Cronbach’s Alpha ≤ 0.95 và tương quan biến tổng > 0.3 là đạt yêu cầu (Hoàng Trọng, 2008 trang 353; Nguyễn Đình Thọ, 2013, trang 404).

Hệ số tương quan biến tổng, các biến quan sát có tương quan biến tổng < 0.3 được xem là biến có độ tương quan thấp và không phù hợp thì se bị loại và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu. Đối với nghiên cứu này, các biến có hệ số tương quan biến tổng < 0.3 sẽ bị loại và hệ số Cronbach’s Alpha > 0.6 là đạt yêu cầu thì thang đo được giữ lại và đưa vào phân tích nhân tố tiếp theo.

3.5.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA

Phân tích nhân tố được dùng để tóm tắt dữ liệu và tập hợp các yếu tố quan sát thành những yếu tố chính trong các thành phần phân tích. Phân tích nhân tố khám phá được dùng để kiểm định giá trị của thang đo.

Phương pháp: Đối với thang đo đa hướng, sử dụng phương pháp trích yếu tố điểm dừng khi trích các yếu tố Eigenvalues lón hơn hoặc bằng 1. Phương pháp này sẽ phản ánh dữ liệu tốt hơn khi dùng Principal Components với phép quay Varimax (Nguyễn Đình Thọ, 2013). Đối với thang đo đơn hướng thì sử dụng phương pháp trích yếu tố Principal Components. Thang đo chấp nhận được khi tổng phương sai trích được bằng hoặc lớn hơn 50%.

Tiêu chuẩn đánh giá: Hệ số tải nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (theo Gerbing & Anderson 1998, trong phân tích khám phá các biến có hệ số tải nhỏ hơn 0.4 sẽ bị loại).

Các mức giá trị của hệ số tải nhân tố: Lớn hơn 0.3 là mức tối thiểu chấp nhận được, lớn hơn 0.4 là quan trọng, lớn hơn 0.5 là có ý nghĩa thực tiễn.

Tiêu chuẩn chọn mức giá trị hệ số tải nhân tố: Cỡ mẫu ít nhất là 350 thì có thể chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.3, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn hệ số tải lớn hơn 0.55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải phải lớn hơn 0.75 (Hair Jr, Black, Babin 2009).

3.5.3 Phân tích hồi quy bội Phân tích tương quan Phân tích tương quan

Các thang đo được đánh giá đạt yêu cầu được đưa vào phân tích tương quan Person ( vì biến đo bằng thang đo khoảng) và kiểm định hồi quy để kiểm định các giả thuyết. Phân tích tương quan được thực hiện giữa biến độc lập và biến phụ thuộc nhằm khẳng định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và phụ thuộc, khi đó việc sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Phân tích tương quan còn giúp cho việc phát hiện những mối tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập, vì những biến này sẽ gây ra hiện tượng đa cộng tuyến, ảnh hưởng đến kết quả hồi quy (Hoàng Trọng & Chu Mộng Ngọc, 2008).

Phân tích hồi quy bội

Có nhiều phương pháp phân tích hồi quy bội trong bài nghiên cứu này tác giả chọn phương pháp Enter (SPSS xử lý tất cả các biến đưa vào cùng một lượt) và xem xét các kết quả thống kê có liên quan.

Kiểm định giả thuyết

Quy trình kiểm định giả thuyết được thực hiện theo các bước sau:

+ Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy thông qua hệ số giá trị R2 chưa hiệu chỉnh và R2 đã hiệu chỉnh.

+ Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình bằng hệ số Durbin- Watson (1< Durbin-Watson < 3)

+ Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của từng hệ số hồi quy

+ Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy tìm được bằng hệ số phóng đại phương sai VIF (1< VIF < 2)

+ Kiểm định mức độ ảnh hưởng đến quyết định mua thuốc Generic của bác sĩ và dược sĩ tại TP. HCM, hệ số beta của nhân tố nào càng lớn thì mức độ ảnh hưởng càng cao so với các nhân tố khác trong mô hình nghiên cứu.

+ Kiểm định sự khác biệt các đặc điểm nhân khẩu học ảnh hưởng đến quyết định mua thuốc của bác sĩ và dược sĩ thông qua T-test và ANOVA.

TÓM TẮT CHƯƠNG 3.

Trong chương này tác giả trình bày mô hình nghiên cứu đề xuất và các giả thuyết. Bên cạnh đó chương này cũng trình bày phương pháp thực hiện nghiên cứu đề tài, sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng.

Phương pháp định tính được thực hiện bằng phương pháp thảo luận nhóm với 10 người (chuyên gia trong ngành y dược gồm những bác sĩ, dược sĩ đang làm việc tại thành phố Hồ Chí Minh). Từ đó bổ sung và chỉnh sửa thang đo cho hoàn chỉnh phù hợp với thị trường Việt Nam.

Phương pháp nghiên cứu định lượng được thực hiện với kích thước mẫu N = 300. Quyết định mua thuốc được đo lường thông qua 7 thành phần gồm 27 biến quan sát và quyết định mua thuốc Generic của bác sĩ, dược sĩ được đo lường bằng 4 biến quan sát.

Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được tiến hành mã hoá, nhập dữ liệu vào chương trình phân tích số liệu thống kê SPSS 23.0 để phân tích thông tin và kết quả nghiên cứu.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

VÀ THẢO LUẬN

4.1. MÔ TẢ BỘ DỮ LIỆU

Khảo sát này được thực hiện từ ngày 18 tháng 06 đến ngày 10 tháng 08 năm 2015, tại thị trường thành phố Hồ Chí Minh. Tổng số bảng câu hỏi được phát đi là 300 bảng. Tổng số bảng câu hỏi (mẫu) nhận được là 295 bảng. Tổng số mẫu dùng để phân tích là 295 mẫu (sau khi loại bỏ những mẫu trả lời không đầy đủ, cách thức trả lời sai quy định, không trả lời,…). Nghiên cứu được thực hiện với cỡ mẫu là 295 quan sát, được chọn theo phương pháp phi xác suất đối với bác sỹ và dược sỹ tại TP. HCM. Toàn bộ mẫu hợp lệ được xử lý bằng phần mềm SPSS 23.0

Kết quả thống kê ở (bảng 4.1) như sau:

Bảng 4. 1 Thông tin mẫu khảo sát

Thông tin mẫu Tần số Tỷ lệ %

Giới tính Nam 126 42.7

Nữ 169 57.3

Tổng 295 100

Cơ quan Nhà nước 117 39.7

Tư nhân 178 60.3 Tổng 295 100 Tuổi Từ 25-35 tuổi 71 24.1 Từ 36-45 tuổi 111 37.6 Từ 46-55 tuổi 83 28.1 Trên 55 tuổi 30 10.2 Tổng 295 100 Trình độ Tiến sĩ 22 7.5 Thạc sĩ 27 9.2 Chuyên khoa 2 76 25.8 Chuyên khoa 1 50 16.9 Bác sĩ đa khoa 53 18.0

Dược sĩ 67 22.7

Tổng 295 100

Số năm công tác Từ 1-5 năm 100 33.9

Từ 5-10 năm 130 44.1

Từ 10-20 năm 30 10.2

Trên 20 năm 35 11.9

Tổng 295 100

Nguồn: kết quả phân tích dữ nghiên cứu chính thức bằng SPSS 23.0 của tác giả ( Phụ lục 3, trang viii)

Phân loại mẫu theo giới tính.

Mẫu gồm có 295 đáp viên trong đó 126 nam (chiếm 42,7%) và 169 nữ (chiếm 57,3%). Có sự chênh lệch giới tính của Nam so với Nữ trong mẫu nghiên cứu tương đối cao.

Phân loại mẫu theo cơ quan.

Mẫu gồm có 295 đáp viên trong đó 117 làm việc tại cơ quan nhà nước (chiếm 39,7%) và 178 tư nhân (chiếm 60,3%). Có sự chênh lệch rất lớn giữa cơ quan công tác trong mẫu nghiên cứu.

Phân loại mẫu theo độ tuổi.

Xét về độ tuổi có 71 đáp viên thuộc độ tuổi dưới 25 - 35 tuổi (chiếm 24,1%), 111 đáp viên thuộc độ tuổi từ 36 – 45 tuổi (chiếm 37,6%), 83 đáp viên có độ tuổi từ 46 – 55 tuổi (chiếm 28,1 %) và 30 đáp viên còn lại (chiếm 10.2%) trên 50 tuổi.

Phân loại mẫu theo học vấn.

Về trình độ học vấn có 22 người đạt trình độ tiến sĩ (chiếm 7,5%), 27 đáp viên đạt trình độ thạc sĩ (chiếm 9,2%), 76 đáp viên đạt trình độ chuyên khoa 2 (chiếm 25,8%), 50 đáp viên đạt trình độ chuyên khoa 1 (chiếm 16,9%), 53 đáp viên đạt trình độ bac sĩ đa khoa (chiếm 18 %), 67 đáp viên là dược sĩ (chiếm 22,7%).

Phân loại mẫu theo thâm niên công tác.

Có 100 đáp viên có thâm niên từ 1 - 5 năm ( chiếm 33,9%), 130 đáp viên có thâm niên từ 5 - 10 năm ( chiếm 44,1%), 30 đáp viên có thâm niên từ 10 - 20 năm (chiếm 10,2%), 35 đáp viên có thâm niên trên 20 năm ( chiếm 11,9%).

4.2. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.2.1. Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha

Trong bài nghiên cứu này tác giả chọn tiêu chuẩn đánh giá thang đo là 0.6 ≤ Cronbach’s Alpha ≤ 0.95 và tương quan biến tổng > 0.3 là đạt yêu cầu (Hoàng Trọng, 2008 trang 353; Nguyễn Đình Thọ, 2013, trang 404).

Bảng 4. 2 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha các thang đo Ký hiệu mã

hoá ^{Thang đo}

Số biến quan sát Cronbach’s Alpha CL Chất lượng 4 0,911 GT Sự phù hợp giá cả 4 0,787 TC Tính cách PSR 4 0,918 CN Sự chuyên nghiệp PSR 4 0,893

AH Ảnh hưởng chuyên gia đầu ngành 3 0,841

DT Danh tiếng công ty dược 4 0,818

QT Qùa tặng khi mua thuốc 4 0,737

Nguồn: kết quả phân tích dữ nghiên cứu chính thức bằng SPSS 23.0 của tác giả ( Phụ lục 4, trang x)

Các thang đo trên (bảng 4.2) đều có hệ số tin cậy alpha > 0.6 và tương quan biến – tổng > 0.4. Do vậy, các thang đo này đủ điều kiện để phân tích nhân tố khám phá EFA.

4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá

Sử dụng phương pháp Principal Component Analysis với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalues là 1. Kết quả các lần thực hiện ở phụ lục 4

4.2.2.1. Thang đo các biến độc lập

Sau khi kiểm tra độ tin cậy bằng hệ số Cronch’s Alpha thang đo các yếu tố độc lập của đề tài sử dụng 7 yếu tố với 27 biến quan sát. Phân tích EFA được sử dụng để đánh mức độ hội tụ của các biến quan sát theo các yếu tố. Sau 2 lần phân tích EFA kết quả như sau:

Lần 1: tập hợp 27 biến quan sát sau khi được kiểm định độ tin cậy được đưa vào phân tích nhân tố (EFA). Kế quả như sau:

Bảng 4. 3 Kiểm định KMO thang đo các yếu tố độc lập lần 1

Hệ số KMO .813

Giá trị Sig của kiểm

định Bartlett ^.000

Nguồn: Kết quả phân tích dữ nghiên cứu chính thức bằng SPSS 23.0 của tác giả ( Phụ lục 5, trang xv)

 Hệ số KMO là 0,813 > 0,5, thống kê Chi–Square của kiểm định Bartlett's đạt giá trị 4.912E3 với mức ý nghĩa Sig.=0,000 do vậy kết quả này chỉ ra rằng các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau.

 Kết quả phân tích nhân tố cho thấy với tổng phương sai trích đạt được là 76,675% > 50%, điều này thể hiện rằng 8 nhân tố được trích ra này có thể giải thích được 76,675% biến thiên của dữ liệu, đây là kết quả chấp nhận được.

 Phương pháp trích nhân tố và phép quay Varimax cho phép trích được 8 nhân tố từ 26 biến quan sát với giá trị Eigenvalue là 1,020.

 Các biến quan sát đều có giá trị hệ số tải nhân tố ≥ 0,5

 Khác biệt hệ số tải của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3.

 Các nhân tố GT1, GT2, GT3, GT4 không tương quan với nhau nên bị loại đó là kỷ thuật về mặt thống kê, còn về mặt thực tế do giá thuốc khá phức tạp và hiện tại do ba bộ quản lý là Bộ tài chính, Bộ y tế và Bộ công thương, và người tiêu dùng chỉ