2.1.2 .Các giả thiết nghiên cứu
2.4.2. Kỹ thuật phân tích số liệu
bản 16.0. Phƣơng pháp thống kê mô tả và thống kê suy luận đƣợc áp dụng để giải thích số liệu
a. Làm sạch dữ liệu
Trƣớc khi xử lý – phân tích dữ liệu, các bảng câu hỏi đƣợc kiểm tra để loại bỏ những phiếu trả lời ẩu, phiếu trả lời mâu thuẫn. Số liệu sau khi nhập vào máy tính đƣợc kiểm tra lỗi nhập dữ liệu, loại bỏ những quan sát có điểm số bất thƣờng bằng các phép kiểm định thống kê mô tả (bảng tần số, bảng kết hợp)
b. Đánh giá độ tin cậy và độ giá trị của thang đo
Độ tin cậy là mức độ mà thang đo đƣợc xem xét là nhất quán và ổn định (Parasuraman, 1991). Hay nói cách khác, độ tin cậy của một phép đo là mức độ mà phép đo tránh đƣợc sai số ngẫu nhiên. Trong nghiên cứu này, để đánh giá độ tin cậy (reliability) của từng thang đo, đánh giá độ phù hợp của từng mục hỏi (items) sử dụng hệ số tƣơng quan Cronbach Alpha
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng, hệ số Alpha của từng thang đo từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lƣờng là tốt (nhƣng nếu lớn hơn 0.95 không tốt vì các biến đo lƣờng hầu nhƣ là một), từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng đƣợc. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng hệ số Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng đƣợc trong trƣờng hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với ngƣời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater,1995 trích dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Vì vậy, đối với nghiên cứu này thì hệ số Alpha từ 0.6 trở lên là chấp nhận đƣợc.
Khi đánh giá độ phù hợp của từng mục hỏi, những mục hỏi nào có hệ số tƣơng quan biến – tổng (item – total correlation) lơn hơn hoặc bằng 0.3 đƣợc coi là những mục hỏi có độ tin cậy bảo đảm (Nguyễn Công Khanh, 2004),
các mục hỏi có hệ số tƣơng quan biến – tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại ra khỏi thang đo
Phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA đƣợc sử dụng để kiểm tra tính đơn hƣớng của các thang đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005) và độ giá trị cấu trúc của phép đo (Nguyễn Công Khanh, 2004)
Trong nghiên cứu này, phân tích EFA sử dụng phƣơng pháp Principal Axis Factoring với phép xoay varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue >1 đƣợc sử dụng. Trong quá trình phân tích EFA các mục hỏi của các thang đo không đạt yêu cầu sẽ bị loại. Tiêu chuẩn chọn là các mục hỏi phải có hệ số tải nhân tố (Factor loading) >0.4, tổng phƣơng sai trích >= 50%, hệ số của phép thử KMO có giá trị từ 0.5 trở lên
c. Thống kê mô tả
Mục đích của thống kê này nhằm mô tả sự phân bố của mẫu, tần số của các biến liên quan đến yếu tố nhân khẩu học. Và giá trị trung bình của các biến độc lập trong mô hình
d. Phân tích tương quan
Nhằm tìm ra mối quan hệ giữa các biến độc lập với các biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau
e. Phân tích hồi quy đa biến
Đề tài sử dụng phân tích hồi quy đa biến để tìm ra mức độ tác động của các nhân tố đến biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc là hành vi mua hàng ngẫu hứng, và biến độc lập là các biến đƣợc rút trích ra sau quá trình phân tích nhân tố khám phá EFA
Hệ số R điều chỉnh lớn hơn 50% đƣợc kết luận mô hình có sự phù hợp và các biến độc lập giải thích đƣợc sự biến thiên của biến phụ thuộc theo tỉ lệ tƣơng ứng
f. Phân tích phương sai (ANOVA) và kiểm định Independent Sample T-Test
Mục đích của phân tích phƣơng sai Anova và kiểm định Independent Sample T – Test là để tìm ra sự khác biệt có ý nghĩa về hành vi mua hàng ngẫu hứng giữa các nhóm khách hàng thuộc những nhóm nhân khẩu học khác nhau
Trƣớc khi tiến hành phân tích ANOVA, tiêu chuẩn Levence đƣợc tiến hành để kiểm tra giả thuyết bằng nhau của phƣơng sai trong các nhóm với xác suất ý nghĩa Sig. (Significance) là 5%. Trong phép kiểm định này, nếu xác suất ý nghĩa lớn hơn 5% thì chấp nhận tính bằng nhau của các phƣơng sai nhóm.
Tiêu chuẩn Fisher F trong phép phân tích phƣơng sai ANOVA với mốc để so sánh các xác suất ý nghĩa Sig. là 5% đƣợc áp dụng. Trong phép kiểm định này, nếu xác suất ý nghĩa nhỏ hơn 5% thì ta có quyền bác bỏ giả thuyết: không có sự khác nhau về hành vi mua hàng ngẫu hứng của các nhóm ngƣời tiêu dùng theo các đặc điểm nhân khẩu học.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Chƣơng 2 đã trình bày mô hình nghiên cứu với năm biến độc lập là: quảng cáo tại siêu thị, trƣng bày hàng hóa, nhân viên bán hàng, cách phân tầng/phân luồng đƣờng đi, khuyến mại và 1 biến phụ thuộc là hành vi mua hàng ngẫu hứng của khách hàng khi mua sắm tại siêu thị. Từ đó tác giả đã xây dựng 8 giả thiết nghiên cứu trong đó 5 giả thiết tƣơng ứng với 5 biến độc lập về việc có tác động hay không đến biến phụ thuộc và 3 giả thiết liên quan đến có sự khác nhau hay không về hành vi mua hàng ngẫu hứng của khách hàng theo 3 yếu tố nhân khẩu học là giới tính, độ tuổi và thu
Trong chƣơng này cũng đã đề cập đến tiến trình nghiên cứu thông qua 2 bƣớc chính: nghiên cứu định tính, nghiên cứu định lƣợng.
o Nghiên cứu định tính đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp phỏng vấn chuyên sâu.
o Nghiên cứu định lƣợng đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp khảo sát bảng câu hỏi với 200 mẫu nghiên cứu.
Kết quả khảo sát sau khi đƣợc thu thập sẽ đƣợc xử lý và phân tích bằng phần mềm SPSS với các kỹ thuật phân tích: thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy, phân tích tƣơng quan, phân tích hồi quy và phân tích Anovo.