a. Mẫu nghiên cứu
Khách hàng cá nhân sử dụng điện là tất cả các hộ gia đình đang sinh sống trên địa bàn thành phố Đà Nẵng. Việc quản lý truyền tải điện tại Đà Nẵng cũng đƣợc thực hiện theo khu vực quận huyện. Do vậy, đề tài thực hiện lấy mẫu theo phƣơng pháp ngẫu nhiên có đảm bảo tỉ lệ.
Phƣơng pháp này có ƣu điểm là đơn giản, dễ hiểu, dễ thực hiện; trung bình mẫu là một sự tính toán khách quan của trung bình tổng thể nghiên cứu; phƣơng pháp tính toán đơn giản, dễ dàng.
Phƣơng pháp phân tích dữ liệu chủ yếu đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này là phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA và phân tích hồi quy bội. Theo Hair & các tác giả (1998), để có thể phân tích nhân tố khám phá cần thu thập dữ liệu với kích thƣớc mẫu là ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát.
Mô hình nghiên cứu có số biến quan sát là 31. Nếu theo tiêu chuẩn 5 mẫu cho một biến quan sát thì kích thƣớc mẫu cần thiết là n = 155. Tuy nhiên để đảm bảo đƣợc độ tin cậy trong phân tích và tính đại diện của tổng thể tác giả đề xuất 370 mẫu nghiên cứu, phân theo tỉ lệ khu vực quận/huyện nhƣ dƣới đây.
Bảng 3.3. Số lượng mẫu nghiên cứu
Quận, Huyện Số lƣợng hộ GĐ dự kiến
phỏng vấn
+ Quận Hải Châu 60
+ Quận Thanh Khê 60
+ Quận Sơn Trà 50
+ Quận Ngũ Hành Sơn 50
+ Quận Liên Chiểu 50
+ Quận Cẩm Lệ 50
+ Huyện Hòa Vang 50
Tổng 370
b. Cách thức và thời gian phỏng vấn nghiên cứu chính thức
Để đạt kích cỡ 370 mẫu số câu hỏi phát ra là 450 với tỉ lệ hồi đáp dự kiến là 82.2%.
Thời gian phỏng vấn và phát bảng câu hỏi từ tháng 02/2016 – 04/2016. Phƣơng pháp phỏng vấn đƣợc thực hiện nhƣ sau:
Gửi 30 bảng câu hỏi tại điểm giao dịch ở các quận/huyện trên thành phố Đà Nẵng. Tổng số điểm giao dịch dự kiến là 7*30 = 210 bảng câu hỏi.
Tác giả gửi phỏng vấn 240 bảng câu hỏi đến các hộ gia đình ở các quận/huyện nhằm đảm bảo đƣợc tỉ lệ nhƣ kế hoạch bằng hình thức gửi mail (từ dữ liệu thuộc trung tâm dịch vụ khách hàng) và gửi phỏng vấn trực tiếp.
c. Một số phân tích sử dụng trong nghiên cứu chính thức
* Phân tích nhân tố khám phá – EFA (Exploratory Factor Analysis) Phân tích nhân tố khám phá là một phƣơng pháp phân tích định lƣợng dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn (gọi là các nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair và cộng sự, 1998).
Các biến có trọng số (Factor loading) nhỏ hơn 0.5 trong EFA sẽ tiếp tục bị loại. Phƣơng pháp trích hệ số sử dụng là principal components với phép xoay varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue ≥ 1. Thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích ≥ 50% (Gerbing & Anderson, 1988), với điều kiện là chỉ số KMO ≥ 0.5. KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, .50 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố thích hợp.
Theo Hair và cộng sự (1998,111), Factor loading là chỉ tiêu đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance). Factor loading > 0.30 đƣợc xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading > 0.40 đƣợc xem là quan trọng, > 0.50 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair và cộng sự (1998, 111) cũng cho rằng: nếu chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0.30 thì cỡ mẫu ≥ 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn Factor loading > 0.50, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading phải > 0.75.
* Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha dùng để xác định độ tin cậy của thang đo. Thang đo có độ tin cậy đáng kể khi hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 (Nunnally & Burnstein, 1994).
Hệ số Conbach’s Alpha là hệ số cho phép đánh giá xem nếu đƣa các biến quan sát nào đó thuộc về một biến nghiên cứu (biến tiềm ẩn, nhân tố) thì nó có phù hợp không. Hair et al (2006) đƣa ra quy tắc đánh giá nhƣ sau:
< 0.6. Thang đo nhân tố là không phù hợp (có thể trong môi trƣờng nghiên cứu đối tƣợng không có cảm nhận về nhân tố đó).
0.6 – 07: Chấp nhận đƣợc với các nghiên cứu mới. 0.7 – 0.8: Chấp nhận đƣợc.
0.8 – 0.95: tốt.
>= 0.95: Chấp nhận đƣợc nhƣng không tốt, nên xét xét các biến quan sát có thể có hiện tƣợng “trùng biến”.
Với đề tài này Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 là đạt yêu cầu.
Hệ số tƣơng quan biến tổng là hệ số cho biến mức độ “liên kết” giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến còn lại. Nó phản ánh mức độ đóng góp vào giá trị khái niệm của nhân tố của một biến quan sát cụ thể. Tiêu chuẩn để đánh giá một biến có thực sự đóng góp giá trị vào nhân tố hay không là hệ số tƣơng quan biến tổng phải lớn hơn 0.3. Nếu biến quan sát có hệ số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 thì phải loại nó ra khỏi nhân tố đánh giá.
* Kiểm định One-way ANOVA
Giả sử biến đƣợc chia nhóm theo một tiêu thức nào đó. Mức ý nghĩa đƣợc chọn = 0,05 và = 0,01.
Gọi xij là giá trị của biến định lƣợng đang nghiên cứu tại quan sát thứ j thuộc nhóm thứ i. x1, x 2, x 3... x k là các trung bình nhóm và
1,
2,
3
...
n là các trung bình thực của các nhóm sau khi đƣợc phân chia theo tiêu thức đó.
Giả thiết của kiểm định: + H0 :
1 =
2 =
3 = ... =
n: Không có sự khác biệt giữa các trung bình nhóm theo tiêu thức đƣợc phân loại.
+ H1 : Tồn tại ít nhất một giá trị trung bình của nhóm thứ i khác ít nhất một giá trị của một nhóm khác trong số các nhóm còn lại.
+ Nếu sig của ANOVA > thì kết luận rằng không có sự khác biệt một cách có ý nghĩa thống kê giữa các trung bình nhóm của biến đƣợc phân chia đó.
+ Nếu sig của ANOVA < thì bác bỏ giả thiết H0 nghĩa là có sự khác biệt giữa trung bình các nhóm của biến đó một cách có ý nghĩa thống kê.
* Phƣơng pháp phân tích hồi quy tƣơng quan
trình (mô hình) hồi quy để phản ánh mối liên hệ (mô hình hồi quy đơn phản ánh mối liên hệ tuyến tính hoặc phi tuyến tính giữa 2 tiêu thức; mô hình hồi quy bởi phản ánh mối liên hệ giữa nhiều tiêu thức nguyên nhân với một tiêu thức kết quả); Đánh giá mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tƣơng quan thông qua việc tính toán các hệ số tƣơng quan tuyến tính, tỷ số tƣơng quan, hệ số tƣơng quan bội, hệ số xác định…
TÓM TẮT CHƢƠNG 3
Chƣơng 3 đã giới thiệu tổng quan về thành phố Đà Nẵng và công ty Điện lực Đà Nẵng. Bênh cạnh đó, chƣơng 3 đã trình bày các nội dung căn bản về thiết kế nghiên cứu của đề tài. Trong đó có hai nội dung quan trọng là nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lƣợng.
Nghiên cứu định tính là bƣớc quan trọng để tác giả rà soát lại các yếu tố ảnh hƣởng đến sự hài lòng khách hàng. Tác giả cũng đã tiến hành khảo sát và phân tích 49 mẫu thử nghiệm. Từ cơ sở nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lƣợng thử nghiệm này đã giúp cho tác giả hoàn thiện lại bảng câu hỏi và tổ chức nghiên cứu chính thức. Sau khi khảo sát các bảng câu hỏi thu về đƣợc mã hóa, nhập liệu và xử lý chủ yếu trên phần mềm SPSS phiên bản 20.0. Kết quả báo cáo từ cuộc khảo sát sẽ đƣợc trình bày trong chƣơng tiếp theo.
CHƢƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU