Tác giả sử dụng phần mềm SPSS 19.0 để xử lý và phân tích dữ liệu. Trước tiên là đánh giá độ tin cậy thang đo các thành phần trong mô hình nghiên cứu bằng cách kiểm định hệ số Crobach alpha >0,6 và hệ số tương quan biến tổng >0,3 (Nunnally & bernstein, 1994). Tiếp theo, thang đo các thành phần đã được đánh giá đạt yêu cầu sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA để đo lường sự hội tụ và rút gọn các biến quan sát trước khi tiến hành phân tích hồi quy.
Phương pháp phân tích nhân tố (EFA): Phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý
nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & cộng sự, 1998).
Trong nghiên cứu, ta có thể thu thập được một số lượng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lượng của chúng phải được giảm bớt xuống đến một số lượng mà chúng ta có thể sử dụng được.
Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố phải có giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1 (0,5 < KMO <1) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu hệ số KMO <0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Phương pháp trích hệ số được sử dụng là Principal Component với các phép quay là Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue là 1. Các biến quan sát có trọng số nhỏ hơn 0,5 sẽ tiếp tục bị loại và thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% .
Mô hình phân tích nhân tố:
Xi = Ai1F1 + Ai2F2 + Ai3F3 +….+ AimFm + ViUi
Trong đó:
- Xi: biến thứ i chuẩn hóa
- Aij: hệ số hồi quy bội chuẩn hóa của nhân tố j đối với biến i
- F: các nhân tố chung
- Vi: hệ số hồi quy chuẩn hóa của nhân tố đặc trưng i đối với biến i
- Ui: nhân tố đặc trưng của biến i
- m: số nhân tố chung
Các tham số thống kê:
- Bartlett’s test sphericity: Đại lượng Bartlet là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể.
- Correlation matrix: Cho biết hệ số tương quan giữa tất cả các cặp biến trong phân tích.
- Factor loadding (hệ số tải nhân tố): là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố.
- Factor matrix (ma trận nhân tố): Chứa các hệ số tải nhân tố của tất cả các biến đối với các nhân tố được rút ra.
- Factor scores: là các điểm số nhân tố tổng hợp được ước lượng cho từng quan sát trên các nhân tố được rút ra (còn được gọi là nhân số).
- Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) measure of sampling adequacy: là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp trong phân tích nhân tố. Trị số của KMO giữa 0,5 và 1 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu nhỏ hơn 0,5 thì không phù hợp.
- Cumulative (phương sai trích): cho biết mức độ giải thích đúng mô hình.
- Eigenvalue:Đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố.
Các biến còn lại sau khi đã xử lý bằng phương pháp phân tích hệ số tin cậy Cronbach alpha và phương pháp phân tích nhân tố sẽ được đưa vào phân tích hồi qui đa bội.
Phân tích hồi quy: được áp dụng để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn thương hiệu thuốc bảo vệ thực vật của người nông dân. Mô
hình hồi quy sẽ được kiểm định độ phù hợp bằng kiểm định F và R2 hiệu chỉnh. Các
giả thuyết nghiên cứu được kiểm định với mức ý nghĩa Sig < 0,05. Kiểm định đa công tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF<10.
Tóm tắt chương 03
Trong chương 03 đã trình bày phương pháp nghiên cứu được thực hiện trong đề tài. Quy trình nghiên cứu được thực hiện qua hai giai đoạn chính: nghiên cứu định tính hiệu chỉnh thang đo và nghiên cứu chính thức. Kết quả nghiên cứu định tính hiệu chỉnh thang đo đưa ra 06 yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn thuốc bảo vệ thực vật của người nông dân là chất lượng sản phẩm, thương hiệu, quảng cáo, khuyến mãi, nhóm tham khảo và giá cả cảm nhận của sản phẩm. Nghiên cứu chọn phỏng vấn 215 nông hộ trên địa bàng tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu. Phương pháp chọn mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện để thuận lợi cho quá trình thu thập dữ liệu. Thang đo có 06 thành phần ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn thuốc bảo vệ thực vật của người nông dân dựa trên 30 biến quan sát. Dữ liệu sau khi được thu thập đã được tiến hành mã hóa nhập liệu vào chương trình phân tích số liệu thống kê SPSS 19.0 để phân tích thống kê, đánh giá các hệ số tin cậy, phân tích EFA và phân tích hồi quy các nhân tố.
Chương 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 3 đã trình bày thiết kế nghiên cứu, quy trình nghiên cứu, kết quả nghiên cứu định tính, định lượng và cỡ mẫu thích hợp cho phân tích. Chương 4 sẽ trình bày kết quả nghiên cứu định lượng thông qua phương pháp đánh giá độ tin cậy Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA. Mô hình và các giả thuyết được phân tích bằng hồi qui bội theo phương pháp Enter. Sau cùng là phân tích Anova để kiểm định sự khác biệt về các biến định tính trong quyết định chọn mua thuốc bảo vệ thực vật