3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2.5.Phương pháp phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập, các bảng phỏng vấn được xem xét, và loại đi những bảng phỏng vấn không đạt yêu cầu. Phần mềm SPSS for Windows 20.0 được sử dụng để xử lý và phân tích dữ liệu. Để thuận tiện cho việc nhập dữ liệu, trình bày, các biến nghiên cứu được mã hóa theo Phụ lục 4.
Để tìm hiểu về những nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi mua hàng qua mạng, thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi mua hàng được kiểm định thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy tuyến tính bội thông qua phần mềm xử lý số liệu thống kê SPSS for Windows 20.0:
Công cụ Cronbach’s Alpha dùng để kiểm định mối tương quan giữa các biến (Reliability Analysis). Nếu biến nào mà sự tồn tại của nó làm giảm Cronbach’s Alpha thì sẽ được loại bỏ để Cronbach’s Alpha tăng lên, các biến còn lại giải thích rõ hơn về bản chất của khái niệm chung đó.
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) dùng để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Trong nghiên cứu, thu thập lượng biến khá lớn nhưng các biến có liên hệ với nhau nên gom chúng thành các nhóm biến có liên hệ để xem xét và trình bày dưới dạng một số ít nhân tố cơ bản có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Phương pháp trích hệ số được sử dụng là Principal Component Analysis với phép xoay
Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue là 1. Các biến quan sát hệ số tải (factor loading) nhỏ hơn 0.50 sẽ bị loại. Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50%.
Sau khi phân tích nhân tố, thang đo được đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính bội với đầu vào là số nhân tố đã được xác định nhằm xem xét mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này đối với mức độ hài lòng của khách hàng. Kiểm định Independent- Samples T test, kiểm định One way ANOVA, kiểm định phương sai Kruskal – Wallis được dùng để xem xét ảnh hưởng của các biến định tính đến các nhân tố cần cải tiến để tăng cường mức độ hài lòng khách hàng.