1. Hệ thống hóa các mô hình lý thuyết và nghiên cứu có liên quan
3.3.1. Thiết kế mẫu
3.3.1.1. Loại dữ liệu
Nghiên cứu sử dụng loại dữ liệu sơ cấp. Là dữ liệu được tác giả tự thu thập lần đầu tiên thông qua phương pháp thu thập dữ liệu được chọn.
3.3.1.2. Xác định cỡ mẫu
Theo Hair và các cộng sự (2006), số mẫu ít nhất phải gấp 5 lần số biến quan sát, n ≥ 5k, trong đó n là số mẫu cần khảo sát, k là số lượng biến quan sát. Vì vậy, số lượng mẫu tối thiểu cho nghiên cứu này là 240 mẫu cho 48 biến quan sát.
Trong phân tích hồi quy tuyến tính, Tabachnick và Fidell (1991) cho rằng cỡ mẫu được tính theo công thức n ≥ 8m + 50, trong đó: n là số mẫu cần khảo sát, m là số biến độc lập. Vì vậy số lượng mẫu tối thiểu với 7 biến độc lập là 106 mẫu.
Công thức tính cỡ mẫu Cochran (2007): áp dụng với kích thước của tổng thể rất lớn đến không xác định được, từ trên 10.000 người đến vô hạn.
z2.p(1-p)
n =---72---
e2
Trong đó: n: cỡ mẫu nghiên cứu; z: giá trị ngưỡng của phân phối chuẩn với độ tin cậy mà đề tài chọn; p: ước tính xác suất chọn của tổng thể; e: sai số cho phép (khoảng sai số cho phép <10%).
Áp dụng: Chọn độ tin cậy = 95%, ta có z = 1,96; e = +-5% p = 0,5: xác suất tối đa có thể xảy ra của tổng thể
1,962.0,5.0,5
φ n =---—7:---≈ 384
0,052
41
Vậy, dựa trên những công thức tính cỡ mẫu nêu trên, nghiên cứu này sẽ lấy mẫu với kích thước 384 mẫu theo công thức Cochran (2007) cho 48 biến quan sát, thỏa điều kiện lớn hơn 240 mẫu của Hair (2006) và 106 mẫu Tabachnick & Fidell (1991). Kích thước này sẽ là cơ sở để chuẩn bị số lượng 500 bảng câu hỏi sẽ được phát đi.