Quy trình nghiên cứu cung cấp cái nhìn tổng quát về thứ tự và công việc được thực hiện trong nghiên cứu này. Quy trình nghiên cứu trình bày thông qua sơ đồ sau:
Hình 3.1. Quy trình nghiên cứu Cơ sởlý thuyết Thang đo nháp
Cronbach Alpha: Kiểm tra tương quan biến tổng và kiểm tra hệ số Cronbach Alpha
Phân tích nhân tố EFA, kiểm tra phương sai trích
Phân tích nhân tố khẳng định (CFA)
Thang đo chính thức Định lượng chính thức Điều chỉnh thang đo
Nghiên cứu được tiến hành thông qua hai giai đoạn chính: (1) nghiên cứu sơ bộ bằng phương pháp nghiên cứu định tính nhằm xây dựng bảng phỏng vấn; (2) nghiên cứu chính thức bằng phương pháp nghiên cứu định lượng nhằm thu thập, phân tích dữ liệu khảo sát, cũng như ước lượng và kiểm định các mô hình.
Bước 1: Điều chỉnh thang đo.
Dựa trên cơ sở lý thuyết được đề cập, nghiên cứu đưa ra các thang đo để đo lường các khái niệm nghiên cứu. Tuy nhiên, thang đo cần được điều chỉnh để cho phù hợp tại không gian nghiên cứu. Phương pháp này chủ yếu tham khảo ý kiến 10 khách hàngđể điều chỉnh bảng câu hỏi sao cho phù hợp với tình hình thực tế.
Bước 2: Nghiên cứu chính thức.
Thang đo được nghiên cứu định lượng để đánh giá hệ số tin cậy Cronbach alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Hệ số Cronbach alpha được sử dụng để loại các biến không phù hợp. Các biến quan sát có hệ số tương quan với biến tổng (item total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn để chọn thang đo là có độ tin cậy alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally và Burnstein, 1994). Tiếp theo, phương pháp EFA được sử dụng với các biến quan sát có trọng số tải (factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại bỏ. Phương pháp trích hệ số được sử dụng là principle components với phép quay varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue bằng 1. Thang đo được chấp nhận khi phương sai tríchbằng hoặc lớn hơn 50%.
Phân tích CFA được thực hiện với mục đích kiểm định sự phù hợp của thang đo về độ tin cậy tổng hợp, phương sai trích, tính đơn hướng, hội tụ và giá trị phân biệt. CFA là bước tiếp theo của EFA vì CFA chỉ sử dụng thích hợp khi nhà nghiên cứu có sẵn một số kiến thức về cấu trúc tiềm ẩn cơ sở, trong đó mối quan hệ hay giả thuyết (có được từ lý thuyết hay thực nghiệm) giữa biến quan sát và nhân tố cơ sở thì được nhà nghiên cứu mặc nhiên thừa nhận trong các kỹ thuật thống kê của mô hìnhcấu trúc tuyến tính (SEM).
Phương pháp phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM (Structural Equation Modeling) được sử dụng để kiểm định mô hình nghiên cứu đã đề xuất. Phương pháp kiểm định giả thuyết và mô hình nghiên cứu bằng công cụ này ngoài việc có ưu điểm hơn so với các phương pháp truyền thống như hồi quy đa biến do tính được sai số đề xuất, còn cho phép kết hợp các khái niệm tiềm ẩn với đề xuất của chúng với mô hình lý thuyết cùng một lúc (Hulland và cộng sự, 1996). Phương pháp hợp lý tối đa (Maximum Likelihood) được sử dụng để ước lượng các tham số trong mô hình nghiên cứu nếu dữ liệu có phân phối chuẩn.
3.2. Phương pháp nghiên cứu