CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1.2.Phương pháp nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu định lượng là nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp phỏng vấn trực tiếp đối tượng nghiên cứu thông qua bảng câu hỏi. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập tại thành phố Hồ Chí Minh. Mục đích của nghiên cứu này là đo lường đánh giá thang đo và kiểm định mơ hình lý thuyết. Nghiên cứu định lượng sẽ sử dụng các kỹ thuật phân tích hệ số tin cậy Cronbach alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích tương quan và hồi quy, Kiểm định T-test và ANOVA.
Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp thống kê mô tả để làm sạch, xử lý và phân tích số liệu sau khi thu thập nhằm mơ tả những đặc tính cơ bản của số liệu và phản ánh một cách tổng quát đối tượng nghiên cứu. Phương pháp này được sử dụng nhằm phân tích thơng tin về đối tượng khảo sát, tính trị số trung bình (Mean), giá trị lớn nhất (Max), giá trị nhỏ nhất (Min), độ lệch chuẩn (Standard deviation).
27
Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha để kiểm định độ tin cậy của số liệu sử dụng trong thang đo (bài nghiên cứu này sử dụng thang đo Likert với 5 mức độ) và được sử dụng trước khi phân tích nhân tố khám phá (EFA). Kiểm định Cronbach’s Alpha với hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha được dùng để loại bỏ những biến không phù hợp. Các biến có hệ số tương quan với biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại (Hair et al., 2006). Nếu hệ số Cronbach’s Alpha biến thiên ở khoảng từ 0,7-0,9 sẽ có độ tin cậy cao. Hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 đến 0,7 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt tin cậy (Hafeez and Andersen, 2014). Trong trường hợp hệ số Cronbach’s Alpha cao hơn 0,9 thì nhiều khả năng xuất hiện biến quan sát thừa trong bộ tiêu chí.
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng để xem xét mối quan hệ giữa các biến ở tất cả các nhóm. Đây là kĩ thuật trích xuất các biến quan sát thành một hoặc một số nhân tố. Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu để đánh giá các thang đo cơ sở.
Theo Hair et al. (2006) cho rằng hệ số tải nhân tố > 0,3 là đạt mức tối thiểu, hệ số tải nhân tố > 0,4 là quan trọng và hệ số tải nhân tố ≥ 0,5 là có ý nghĩa thực tiễn. Kiểm định Barlett’s dùng để xem xét giả thuyết H0 được đặt ra về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng “Không” trong tổng thể. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) có nhận xét về kiểm định Barlett’s rằng nếu kiểm định này có sig. < 0,05 thì có ý nghĩa thống kê và các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. Hệ số KMO lớn (0,5 ≤ KMO ≤ 1) là điều kiện phù hợp để phân tích nhân tố. Ngồi ra, tổng phương sai trích (Total Variance Explained) lớn hơn hoặc bằng 50% là điều kiện để thang đo được chấp nhận và mơn hình EFA là phù hợp (Gerbing & Anderson, 1988).
Phân tích hồi quy tuyết tính đa biến được sử dụng trong nghiên cứu để phân tích mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến quyết định thuê nhà trọ của sinh viên trường Đại học Tài chính-Marketing.
Với các biến độc lập P; Q; S; L; I trên ta thấy được rằng với mỗi một biến có sự thay đổi thì biến phụ thuộc D cũng sẽ có sự thay đổi theo. Cụ thể hơn, nếu yếu tố giá cả (P) có sự thay đổi tăng lên (hoặc giảm xuống) sẽ ảnh hưởng đến quyết định thuê trọ (D) của sinh viên giảm (hoặc tăng) vì sinh viên sẽ dè chừng xem xét giá cả có hợp lí
28
đối với nhà trọ đó hay khơng. Tương tự vậy, nếu một trong các yếu tố chất lượng (Q), an ninh (S), vị trí (L) và yếu tố xã hội (I) có sự thay đổi cũng sẽ ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng (D) của người dân có sự thay đổi theo.
Sự thay đổi của một trong các biến P; Q; S; L; I tác động gây nên sự thay đổi của biến D cho thấy rằng giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc này có mối quan hệ tương quan lẫn nhau và mối quan hệ nhân quả lẫn nhau.
Dựa vào mối quan hệ đấy, ta có mơ hình hồi quy tuyết tính đa biến (OLS) như sau:
𝑫 = 𝒇(𝑷, 𝑸, 𝑺, 𝑳, 𝑰)
⇔ 𝑫 = 𝒂. 𝑷 + 𝒃. 𝑸 + 𝒄. 𝑺 + 𝒅. 𝑳 + 𝒆. 𝑰 + 𝒈 + 𝜺
Trong đó:
• D: Biến phụ thuộc thể hiện quyết định thuê trọ của sinh viên UFM
• P; Q; S; L; I: Các biến độc lập ▪ P: Giá cả nhà trọ ▪ Q: Chất lượng nhà trọ ▪ S: An ninh nhà trọ ▪ L: Vị trí nhà trọ ▪ I: Ảnh hưởng xã hội
• a, b, c, d, e: Hệ số hồi quy, trong đó:
▪ a: Hệ số thay đổi của biến P gây nên mức độ thay đổi biến D
▪ b: Hệ số thay đổi của biến Q gây nên mức độ thay đổi biến D
▪ c: Hệ số thay đổi của biến S gây nên mức độ thay đổi biến D
▪ d: Hệ số thay đổi của biến L gây nên mức độ thay đổi biến D
▪ e: Hệ số thay đổi của biến I gây nên mức độ thay đổi biến D
• g: Hệ số của biến D (Hay cịn gọi là hằng số hồi quy)
• 𝜀: Sai số cho phép
Nghiên cứu định lượng được thực hiện nhằm kiểm định các thang đo và mơ hình đề xuất. Nghiên cứu sử dụng phần mềm SPPSS 20 để kiểm định thang đo bằng chỉ số Cronbach’s Alpha. Sau khi phân tích Cronbach Alpha, các thang đo sẽ được tiếp tục kiểm định bằng việc phân tích nhân tố khám phá EFA để hiệu chỉnh cho phù hợp hơn.
29
Sau khi thu thập xong dữ liệu, tiến hành kiểm tra và loại bỏ những bảng câu hỏi không đạt yêu cầu. Thực hiện mã hóa dữ liệu, nhập liệu, làm sạch dữ liệu. Cuối cùng là tiến hành phân tích dữ liệu với phần mềm SPSS 20 để kiểm định độ tin cậy của thang đo; phân tích nhân tố EFA; phân tích tương quan và hồi quy; kiểm định T-test và ANOVA.
Vì sử dụng phần mềm SPSS 20 để xử lý số liệu, nên trong luận án này, tác giả dùng cách biểu diễn số thập phân với ngăn cách giữa phần số nguyên và phần trăm bằng dấu chấm (.) thay cho cách sử dụng dấu phẩy (,) thông thường cho đồng nhất với số liệu kết xuất khi trình bày.