7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.3.2. Nghiên cứu định lƣợng
Nghiên cứu chính thức đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp nghiên cứu định lƣợng để kiểm định lại các thang đo trong mô hình nghiên cứu thông qua bảng câu hỏi khảo sát (xem phụ lục 3).
a. Mẫu nghiên cứu
Đối tƣợng khảo sát là các sinh viên từng mua laptop mới trên thị trƣờng Đà Nẵng.
liệu với cỡ mẫu ít nhất phải bằng 4 hoặc 5 lần số biến quan sát. Xuất phát từ yêu cầu đó, tác giả đã tiến hành thu thập với cỡ mẫu là 250 nhằm phục vụ tốt nhất cho việc phân tích dữ liệu nghiên cứu. Kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp, gửi mail, google docs đƣợc sử dụng để thu thập dữ liệu.
b. Thu thập dữ liệu
Tác giả tiến hành quá trình thu thập dữ liệu bằng bảng câu hỏi tại các trƣờng đại học trên địa bàn Đà Nẵng. Để đề phòng trƣờng hợp các bảng câu hỏi khảo sát thu đƣợc không hợp lệ hoặc không đủ điều kiện để đƣa vào xử lí phân tích dữ liệu, tác giả thực hiện khảo sát với tổng số bản câu hỏi phát ra là 260 bảng và phân bổ đều tại 5 trƣờng đại học: Đại học Kinh tế Đà Nẵng, Đại học Bách Khoa Đà Nẵng, Đại học Sƣ phạm Đà Nẵng, Đại học Ngoại Ngữ Đà Nẵng, Đại học Duy Tân.
c. Phương pháp phân tích dữ liệu
Công cụ chủ yếu là bảng câu hỏi để thu thập thông tin về quyết định mua laptop mới của sinh viên. Các biến quan sát trong phiếu điều tra đƣợc mã hóa sau khi khảo sát cho phù hợp với yêu cầu xử lý của phần mềm SPSS.
Đầu tiên, các biến quan sát trong bản khảo sát đƣợc mã hóa, làm sạch. Dữ liệu sau khi đƣợc thu thập đƣợc nhập liệu và xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0. Một số phƣơng pháp phân tích dữ liệu đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này gồm:
Thống kê mô tả:
Phƣơng pháp này đƣợc sử dụng để mô tả mẫu thu thập đƣợc theo các thuộc tính của đối tƣợng nghiên cứu
Đánh giá độ tin cậy (qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha)
Phƣơng pháp phân tích này cho phép ngƣời nghiên cứu loại bỏ các biến không phù hợp, hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha. Những biến có hệ
số tƣơng quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn để chọn thang đo là hệ số Cronbach’s Alpha của nó phải đạt từ 0,6 trở lên. (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy, phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật đƣợc sử dụng để thu nhỏ và tóm tắt dƣ liệu, giúp chúng ta rút trích từ các biến quan sát thành một hay một số biến tổng hợp. Phƣơng pháp rút trích đƣợc chọn để phân tích nhân tố là phƣơng pháp Principal Component Analysis đi cùng với phép xoay Varimax vì đây là cách thức đƣợc sử dụng phổ biến nhất. Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thƣờng quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau:
- Trị số KMO nằm trong khoảng 1 ≥ KMO ≥ 0,5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett căn cứ trên giá trị Sig < 0,05.
- Đại lƣợng Eigenvalue >1 - Tổng phƣơng sai trích ≥ 50%
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0,5.
Kiểm định mô hình lý thuyết
Thực hiện kiểm định mô hình lí thuyết bằng hồi qui đa biến, kiểm định sự phù hợp, kiểm định các giả thuyết.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Trong chƣơng 2, tác giả đã thực hiện tổng hợp các mô hình nghiên cứu đi trƣớc và đề xuất mô hình nghiên cứu mới cho đề tài. Chƣơng 2 cũng đã trình bày chi tiết phƣơng pháp thực hiện nghiên cứu. Quá trình nghiên cứu đƣợc thực hiện qua 2 bƣớc chính là nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ sử dụng phƣơng pháp định tính thông qua kỹ thuật phỏng vấn chuyên gia và phỏng vấn nhóm. Kết quả nghiên cứu định tính đã giúp hoàn thiện các câu hỏi cho bảng câu hỏi và đƣa ra thang đo chính thức với 29 biến quan sát thuộc 7 nhóm yếu tố. Nghiên cứu chính thức sử dụng phƣơng pháp định lƣợng thông qua bảng câu hỏi với mẫu là 250 sinh viên. Bên cạnh đó, chƣơng 2 cũng trình bày các kỹ thuật và yêu cầu cho việc phân tích dữ liệu, phục vụ cho việc phân tích dữ liệu chính thức ở chƣơng 3.
CHƢƠNG 3
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU