Chọn mẫu
Chọn mẫu trong nghiên cứu được thực hiện theo phương pháp thuận tiện. Bảng câu hỏi được gởi trực tiếp hoặc qua thư điện tử đến các cơng ty cung cấp thiết bị điện trên địa bàn Tp.HCM.
Để phục vụ mục tiêu đánh các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả kinh doanh sản phẩm mới, số mẫu cần thiết được xác định theo cơng thức:
( ) 2 2 e z n≥ ×σ Trong đĩ:
Độ tin cậy chọn 95%= 1- α nên z=1.96
Với thang đo Likert 5 điểm nên giá trị trung bình của thang đo E=3 Sai số
e=0.05×3=0.15 Độ lệch chuẩn ước lượng theo quy tắc 3σ:
σ = 0.67 6 1 5 6 min max− = − =
Vậy cỡ mẫu tối thiểu phải thu thập là:
( ) 2 2 e z n≥ ×σ =( ) 77 15 . 0 67 . 0 96 . 1 2 2 = × mẫu Nhập dữ liệu và làm sạch dữ liệu
Kết quả sau khi thu thập sẽ được mã hĩa và nhập dữ liệu bằng phần mềm SPSS.
Phân tích dữ liệu
Đánh giá tính tin cậy của thang đo
Tính tin cậy đo lường sự nhất quán nội tại của các biến trong khái niệm. Nĩi cách khác theo Hair et al. (1995), tính tin cậy là mức độ cho biết biến quan sát đo giá trị thật và khơng cĩ sai số. Thang đo được điều chỉnh sẽ được đánh giá độ tin cậy thơng qua hệ số Cronbach Alpha và hệ số tương quan tổng biến. Giá trị alpha nằm từ 0 đến 1, giá trị càng lớn chi biết tính tin cậy càng nhiều giữa các biến (Hair et al.,1998). Các biến cĩ hệ
số tương quan tổng biến nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và thang đo sẽ được chọn khi hệ số Cronbach Alpha lớn hơn 0.8 (Hintze, 1997). Cịn Nunnally (1978) đề nghị trong nghiên cứu khám phá, giá trị alpha 0.6 là đạt yêu cầu.
Ngồi ra từng nhân tố cũng được đánh giá độ tin cậy cũng thơng qua hệ số Cronbach Alpha.
Phân tích nhân tố
Phân tích nhân tố được thực hiện để kiểm định sự hội tụ của các biến thành phần về khái niệm. Mơ hình phân tích nhân tố được xem là phù hợp khi hệ số đo lường thích hợp mẫu KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) cĩ giá trị từ 0.5 trở lên (Hair et al., 1995) Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết Ho: độ tương quan giữa các biến quan sát bằng khơng trong tổng thể. Nếu kiểm định này cĩ ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì các biến quan sát cĩ tương quan với nhau trong tổng thể (Trọng & Ngọc, 2005, 262).
Hệ số tải (factor loading) cho biết tương quan giữa từng biến với nhân tố. Hệ số càng lớn thì biến đại diện trong nhân tố càng lớn. Tổng phương sai trích cho biết mức ý nghĩa của các nhân tố được rút trích. Theo Hair et al. (1995), hệ số tải lớn hơn 0.5 được xem là cĩ ý nghĩa thực tiễn và tổng phương sai trích của các nhân tố phải lớn hơn 50%. Vì vậy các biến cĩ hệ số tải nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại.
Phương pháp rút trích các nhân tố được thực hiện theo các thành phần chính (Principal components) kết hợp phương pháp xoay Varimax (cĩ tác dụng tối thiểu số lượng biến cĩ hệ số lớn trong cùng một nhân tố).
Đánh giá mức độ tương quan giữa các nhân tố
Dựa trên kết quả phân tích nhân tố để kiểm tra mức độ tương quan giữa các biến bằng ma trận tương quan Pearson. Hệ số tương quan càng cao cho mức độ tương quan các biến càng lớn.
Đánh giá tác động của các nhân tố lên kết quả kinh doanh sản phẩm mới.
Xây dựng mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến để đánh giá mức độ tác động của các nhân tố đến sự hài lịng chung. Đánh giá mơ hình thơng qua hệ số R2 hiệu chỉnh và kiểm định mức ý nghĩa của các hệ số trong phương trình hồi quy.
CHƯƠNG 4.KẾT QUẢ