B c 2 Nghiên cu đ nh tính
3.3.3. Ph ng pháp phân tích d li u
3.3.3.1. ánh giá đ tin c y c a thang đo b ng h s Cronbach’s Alpha
Công c phân tích đ u tiên mà tác gi mu n s d ng là h s Cronbach’s Alpha đ lo i b các bi n có đ tin c y c a thang đo th p vì nh ng bi n này có th t o ra các
y u t gi (Th & Trang, 2009). Các tiêu chí th ng kê đ c s d ng trong phân tích này bao g m: Lo i các bi n quan sát có h s t ng quan bi n – t ng nh h n 0.3 và giá tr Cronbach’s Alpha nh h n 0.6 (Nunally & Burnstein, 1994). C th : Cronbach’s Alpha> 0.8 thì đ tin c y c a thang đo là t t, t 0.7 đ n 0.8 thì đ tin c y c a thang đo s d ng đ c, t 0.6 đ n 0.7 là có th s d ng đ c trong các nghiên c u m i.
Trong nghiên c u này, tác gi quy t đ nh s d ng tiêu chu n Cronbach’s Alpha b ng ho c cao h n 0.7 và các bi n quan sát có h s t ng quan bi n t ng nh h n 0.3 s b lo i b .
3.3.3.2. Phân tích nhân t khám phá phá
Phân tích nhân t khám phá phá s tr l i câu h i li u các bi n quan sát dùng đ xem xét s tác đ ng c a các y u t thành ph n đ n ý đnh s d ng smartphone có đ k t dính cao không và chúng có th rút g n l i thành m t s y u t ít h n đ xem xét hay không. Các tham s th ng kê trong phân tích EFA nh sau:
- ánh giá ch s Kaiser-Mayer-Olkim (KMO) đ xem xét s thích h p c a phân tích nhân t khám phá phá. N u KMO n m trong kho ng t 0.5 đ n 1 thì phân tích nhân t khám phá phá s phù h p (Nam, 2009).
- Ki m đ nh Bartlett xem xét gi thuy t H0: t ng quan gi a các bi n s quan sát b ng 0. N u ki m đ nh này có ý ngh a th ng kê (sig <0.05) thì các bi n có t ng quan v i nhau trong t ng th (Ng c, 2008).
- Các h s t i nhân t (factor loading) nh h n 0.4 trong EFA s ti p t c b lo i đ đ m b o s h i t gi a các bi n (Geibing & Anderson, 1988). Ph ng pháp trích h s s d ng là Principal Components và đi m d ng khi trích các y u t có eigenvalue l n h n 1, t ng ph ng sai trích b ng ho c l n h n 50%.
Trong nghiên c u này, tác gi quy t đ nh s d ng tiêu chu n sau đ th c hi n phân tích nhân t khám phá phá:
- KMO n m trong kho ng t 0.5 đ n 1.
- Gi l i các bi n có h s t i nhân t (factor loading) > 0.4 và đi m d ng khi trích các y u t có eigenvalue l n h n 1, t ng ph ng sai trích b ng ho c l n h n 50%.
3.3.3.3. Phân tích h s t ng quan vƠ phân tích h i quy tuy n tính
Phân tích h i quy tuy n tính đ c s d ng đ ki m đ nh m i t ng quan tuy n tính gi a các bi n trong mô hình: gi a các bi n đ c l p v i nhau và gi a bi n ph thu c và bi n đ c l p. Có hai ph ng pháp đ đánh giá m c đ t ng quan trong phân tích h i quy tuy n tính. Th nh t là qua đ th phân tán và h s t ng quan Pearson. Trong đó, h s t ng quan Pearson càng ti n đ n 1 thì hai bi n có m i t ng quan càng ch t ch (Tr ng & Ng c, 2005).
Ngoài ra, tác gi c ng xem xét m i t ng quan gi a các bi n đ c l p v i nhau đ đ m b o đa công tuy n không x y ra đ m b o mô hình h i quy tuy n tính s d ng đ c. Tr ng & Ng c (2005) cho bi t đa c ng tuy n có th đ c ki m đ nh thông qua h s phóng đ i ph ng sai (VIF) và VIF >10 thì s x y ra hi n t ng đa c ng tuy n.
Sau khi phân tích t ng quan gi a các bi n s d ng, tác gi s th c hi n các k thu t h i quy d a trên c l ng bình ph ng nh nh t (OLS) v i đi u ki n là phân ph i chu n đ c đ m b o. K t qu c a h i quy tuy n tính là tác gi có th ki m đ nh đ c các gi thuy t đã nêu ra trong Ch ng II. Bên c nh đó, h s góc thu đ c trong ph ng trình h i quy tuy n tính s đ i di n cho m c đ nh h ng c a t ng bi n đ c l p đ n bi n ph thu c. Trong tr ng h p các bi n s d ng cùng m t thang đo đ nh danh có giá tr t 1 đ n 5, thì h s góc càng l n thì bi n đ c l p càng có nh h ng m nh đ n bi n ph thu c h n so v i các bi n đ c l p khác.
Trong nghiên c u này, tác gi quy t đ nh s d ng tiêu chu n sau trong phân tích h s t ng quan và h i quy tuy n tính:
- H s R2 hi u ch nh, do R2 hi u chnh có khuynh h ng là m t c l ng l c quan c a th c đo s phù h p c a mô hình đ i v i d li u trong tr ng h p có h n 1 bi n gi i thích trong mô hình.
- Ki m đ nh F đ xem xét m c đ phù h p c a mô hình h i quy tuy n tính t ng th .
- ánh giá m c đ tác đ ng (m nh/y u) gi a các bi n đ c l p đ n bi n ph thu c thông qua h s Beta.
- Cu i cùng, nh m đánh giá đ tin c y c a ph ng trình h i quy đ c xây d ng cu i cùng là phù h p, m t lo t các dò tìm vi ph m c a gi đnh c n thi t trong h i quy tuy n tính đ c th c hi n. Các gi đ nh đ c ki m đ nh bao g m gi đnh v liên h tuy n tính gi a các bi n đ c l p, tính đ c l p c a ph n d và hi n t ng đa c ng tuy n.
3.3.3.4. Phân tích s khác bi t v xu h ng s d ng theo thu c tính ng i s d ng b ng T-Test và ANOVA
Sau khi có k t qu phân tích h i quy tuy n tính, tác gi s ti n hành phân tích s khác bi t v ý đnh mua smartphone c a ng i dân TP. HCM theo các thông tin v thu c tính c a đ i t ng nghiên c u, bao g m: nhóm tu i, gi i tính, trình đ h c v n, công vi c. M c đích c a phân tích này nh m cung c p các thông tin c n thi t cho nh ng đ i lý hay nhà s n xu t smartphone có chi n l c bán hàng toàn di n h n đ n ng i dân TP. HCM.
Tóm t t ch ng 3
Ch ng 3 đã cung c p đ y đ thông tin v quy trình và các b c th c hi n nghiên c u t phát tri n thang đo nháp 1, nghiên c u đ nh tính cho đ n nghiên c u đ nh l ng. ng th i, trong ch ng này c ng xác đ nh rõ đ i t ng kh o sát là các khách hàng có ý đnh s d ng smartphone t i TP. HCM v i kích th c m u là 250 ng i, các giai đo n thi t k b ng câu h i, ph ng pháp thu th p d li u và phân tích d li u. Thông qua nghiên c u đnh tính và ph ng v n th , tác gi đã ti n hành hi u ch nh thang đo nháp 1 thành thang đo chính th c phù h p h n v i đ a bàn TP. HCM g m 21 bi n đ c l p thu c 5 thành ph n nh h ng đ n ý đính s d ng smartphone và 4 bi n ph thu c thu c thành ph n ý đnh s d ng smartphone.
CH NG 4: PHỂN TệCH K T QU NGHIÊN C U