CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2.Nghiên cứu chính thức
3.2.1. Thiết kế mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu được khảo sát bằng bảng câu hỏi, trong đó bao gồm 45 biến quan sát và một số câu hỏi đặc trưng.
Để tính toán cỡ mẫu cho bài nghiên cứu này nhóm sử dụng cỡ mẫu theo công thức: n=5*m (m: số biến độc lập) (Comrey, 1973; Roger, 2006).
Như vậy n ≥ 5*35 = 175
3.2.2. Thu thập dữ liệu
Nhóm chúng tôi thu thập dữ liệu dựa vào Bảng câu hỏi được thiết kế trên công cụ của Google (Google docs) và được gửi tới đối tượng khảo sát thông qua mạng xã hội như Facebook, Messenger, Zalo, … Với phương pháp này, chúng tôi đã thu được 218 bảng khảo sát hợp lệ đã loại bỏ 2 bảng khảo sát không phù hợp. 218 mẫu khảo sát hợp lệ này được đưa vào xử lý dữ liệu.
3.2.3. Phương pháp xử lý và phân tích dữ liệu
3.2.4. Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả. (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009)
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không, tìm hiểu xem các biến quan sát có cùng đo lường cho một khái niệm cần đo hay không. Muốn biết cái nào đóng góp nhiều hay ít thì quan sát hệ số tương quan biến tổng (corrected item - total coreclation). Do đó, việc tính toán hệ số tương quan biến tổng sẽ giúp phân loại ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo (biến phụ thuộc).
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.8 đến gần 1 thì thang đo lường tốt, từ 0.7 đến 0.8 là có thể sử dụng được. Hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên cũng có thể cân nhắc sử dụng trong bối cảnh nghiên cứu mới. Thang đo có thể sử dụng được phải có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) từ 0.3 trở lên (Hair và cộng sự, 2010).
3.2.5. Phân tích hồi quy
Trong bài nghiên cứu, nhóm tác giả sử dụng mô hình hồi quy bội, nhằm mục đích xác định các nhân tố chủ yếu tác động mạnh nhất đến Hành vi sử dụng. Mô hình hồi quy bội theo nhóm tác giả đề xuất có dạng như sau:
𝐴𝐴 𝐴 𝐴 = �� + 𝐴𝐴𝐴� 1 + 𝐴𝐴𝐴� 2 + + ⋯ ���� + �i Trong đó:
- AHHV là hành vi sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng now của sinh viên Hà Nội
- F1, F2,…, Fn là các nhân tố (biến độc lập) ảnh hưởng đến hành vi sử dụng - ��, ��,…, �� là hệ số hồi quy từng phần (Trong bài nghiên cứu này nhóm tác giả sử dụng hế số β chưa chuẩn hóa)
- ε là sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn, trung bình bằng 0, phương sai không đổi và độc lập.