Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS 15.0 với kế hoạch theo trình tự sau:
Bước 1: Nhập liệu và làm sạch dữ liệu.
Bước 2: Mô tả kết quả khảo sát – phân tích đơn biến bằng thống kê tần suất và thống kê mô tả cho tồn bộ bảng câu hỏi.
Bước 3: Mô tả mối quan hệ giữa các biến chủ yếu dùng kỹ thuật phân tích ANOVA cho các câu hỏi có thang đo khoảng, Table, Crosstab cho các câu hỏi với thang đo định danh.
Bước 4: Kiểm định mối quan hệ của các biến theo các phân khúc:
Mục đích phân tích Phương pháp phân tích
Mục đích mua – các biến nhân khẩu học. Crosstab – Chi square Nguồn thông tin tham khảo – các biến nhân khẩu học. Crosstab – Chi square Loại thông tin tham khảo – các biến nhân khẩu học. ANOVA.
Lý do chọn thương hiệu lớn – các biến nhân khẩu học. ANOVA Tiêu chí đánh giá sản phẩm – các biến nhân khẩu học. ANOVA Tiêu chí đánh giá nơi bán – các biến nhân khẩu học. ANOVA
Nơi thường mua – các biến nhân khẩu học. Crosstab – Chi square Dấu chỉ chất lượng – các biến nhân khẩu học. ANOVA
Lý do mua kem cạo râu mới – các biến nhân khẩu học. Crosstab – Chi square Hình thức khuyến mãi ưu thích nhất – các biến nhân khẩu học. Crosstab – Chi square
Phản ứng khi hài lòng – các biến nhân khẩu học. Crosstab – Chi square Phản ứng khi không hài lòng – các biến nhân khẩu học. Crosstab – Chi square
Kiểm định Chi – bình phương
Khi hai yếu tố nghiên cứu là biến định danh hay một định danh – một thứ bậc thì kiểm định Chi- bình phương (X2) được sử dụng phổ biến. Kiểm định Chi- bình phương sẽ cho ta biết có tồn tại sự khác biệt giữa các biến hay không.
Đặt giả thuyết thống kê:
Ho :kết quả thu được không có sự khác biệt giữa hai biến. H1 : có sự khác biệt giữa các biến.
Mức ý nghĩa a (anphal) là khả năng cho phép phạm sai lầm loại I trong kiểm định, tức là khả năng bác bỏ Ho mặc dù thực tế Ho đúng. Trong nghiên cứu này tôi cho a = 5% nghĩa là khi thực hiện kiểm định chấp nhận một khả năng phạm sai lầm loại I tối đa là 5%, từ đó độ tin cậy được kiểm định là (1- a) = 95%.
Bác bỏ Ho nếu giá trị Pvalue thu được bé hơn a
Chấp nhận Ho nếu giá trị P value thu đượclớn hơn a.
Kiểm định với ANOVA (Analysis Of Variance).
Nếu muốn so sánh trung bình của nhiều nhóm tổng thể độc lập ta sử dụng phương pháp kiểm định giả thuyết về sự bằng nhau của trung bình tổng thể. Phương pháp này có tên là phân tích phương sai (ANOVA). Phương pháp này là sự mở rộng của kiểm định T test, vì phương pháp này giúp ta so sánh trung bình của 3 nhóm trở lên. Kỹ thuật phân tích ANOVA được dùng để kiểm định giả thiết các tổng thể nhóm (tổng thể bộ phận) có trị trung bình bằng nhau. Kỹ thuật này dựa trên cơ sở tính tốn mức độ biến thiên trong nội bộ các nhóm và biến thiên giữa trung bình nhóm. Dựa trên hai ước lượng này của mức độ biến thiên ta có thể rút ra kết luận về mức độ khác nhau giữa các trung bình nhóm.
Một cách tổng quát, giả sử từ một biến phân loại ta chia tổng thể thành k nhóm độc lập gồm n1, n2,…nk quan sát tương ứng trong từng nhóm, n là số quan sát của tổng thể mẫu.
Ta ký hiệu xij: giá trị của biến định lượng đang nghiên cứu tại quan sát thứ j thuộc nhóm i.
x1 , x2 , … xk là các trung bình nhóm, và µ1, µ2 … µk là các trung bình thực của các tổng thể nhóm mà từ đó ta rút ra được mẫu tương ứng.
x là trung bình chung của tất cả các nhóm theo biến định lượng đang nghiên cứu tức trung bình tính chung cho mẫu không phân tách thành nhóm.
Giả thiết Ho cần kiểm định là trung bình thực (trung bình tổng thể) của k nhóm này bằng nhau.
Ho: µ1 = µ2 =…= µk (Nghĩa là không có sự khác biệt giữa các trung bình của các nhóm được phân loạitheo biến định tính).
Bác bỏ Ho nếu giá trị Pvalue thu được bé hơn a
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 3 đã trình bày quy trình thực hiện nghiên cứu. Chương 4 này sẽ trình bày kết quả của quá trình nghiên cứu, cụ thể bao gồm các nội dung sau:
Mẫu thu được. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kết quả phân tích hành vi mua theo mô hình nghiên cứu.
Phương pháp phân tích trong chương này được thực hiện thông qua phần mềm SPSS15.0 kết hợp phần mềm excel.