1.3.4 .Cấu trúc thị trường bán lẻ hàng tiêu dùng ngoại nhập
2.3. Phương pháp phân tích dữ liệu
Phương pháp thống kê sử dụng trong nghiên cứu này với mức có ý nghĩa α chọn là 0.05 (α = 0.05). Dữ liệu thu thập được phân tích bằng phần mềm SPSS 22. Cụ thể các giai đoạn thực hiện sau:
2.3.1. Thống kê mô tả
Thống kê mô tả là các hệ số mô tả ngắn gọn hay tóm tắt một tập dữ liệu nhất định, có thể là đại diện cho toàn bộ hoặc một mẫu của một tổng thể.
Thống kê mô tả giúp mô tả và hiểu được các tính chất của một bộ dữ liệu cụ thể bằng cách đưa ra các tóm tắt ngắn về mẫu (thông qua tần số và tỷ lệ %), các thông số này được sử dụng để tóm tắt hoặc mô tả các đặc điểm của một tập dữ liệu thu thập được.
2.3.2. Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) Cronbach alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu. Do đó, trong nghiên cứu này, tác giả quyết định sử dụng tiêu chuẩn Cronbach alpha bằng 0.6 và các biến quan sát hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại.
2.3.3. Phân tích yếu tố khám phá EFA
Điều kiện để phân tích yếu tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu:
Tiêu chuẩn 1: xem xét sự thích hợp của kích thước mẫu khi phân tích yếu tố thông qua Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin), theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) thì 0.5 ≤ KMO ≤ 1.
Tiêu chuẩn 2: xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể thông qua kiểm định Bartlett. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
Tiêu chuẩn 3: Hệ số tải yếu tố > 0.5
Tiêu chuẩn 4: xem xét các hệ số tải phân biệt - tức là các hệ số tải lớn hơn 0.5 chỉ tải lên duy nhất cho 1 yếu tố. Nếu tải lên cho 2 yếu tố thì hiệu số phải lớn hơn 0,3 và nó được xếp vào nhóm yếu tố có giá trị tuyệt đối của hệ số tải lớn hơn.
Tiêu chuẩn 5: xem xét giá trị đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi yếu tố, các yếu tố có Eigenvalue > 1 sẽ được giữ lại trong mô hình phân tích.
Tiêu chuẩn 6: Xem xét sự biến thiên của các biến quan sát với phần trăm tổng phương sai trích phải lớn hơn 50%.
2.3.4. Phân tích tương quan
Bước phân tích hệ số tương quan giúp kiểm tra sự tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc trước khi chạy hồi quy.
Điều kiện có tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc là sig < 0.05 và hệ số tương quan > 0.
Trước đó các biến đại diện cho các yếu tố được tạo bằng phương pháp dùng trung bình cộng.
2.3.5. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy tuyến tính được thực hiện bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (ordinary Least Square - OLS) nhằm kiểm định mô hình lý thuyết và qua đó xác định cường độ tác động của từng yếu tố đến quyết định chọn cửa hàng bán lẻ hàng tiêu dùng ngoại nhập tại thị trường Đà Nẵng. Trình tự phân tích hồi quy tuyến tính trong bài nghiên cứu này được thực hiện như sau:
Phương pháp đưa biến vào phân tích hồi quy là phương pháp Enter (đưa các biến cùng một lượt).
Sử dụng hệ số R2 hiệu chỉnh (Adjusted R Square) để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy đối với tập dữ liệu.
Kiểm định F để xem xét mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
Kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0.
Dò tìm vi phạm của các giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính gồm tự tương quan, phương sai sai số thay đổi, phần dư có phân phối chuẩn, đa cộng tuyến.
Kiểm định giả thuyết: Giả thuyết được kiểm định dựa vào giá trị của Sig và dấu hệ số hồi quy của từng biến. Giả thuyết được chấp nhận khi Sig < 0.05 và dấu hệ số hồi quy cùng chiều với dấu trong mô hình nghiên cứu.
Mô hình hồi quy dự kiến và đánh giá mức độ tác động mạnh, yếu giữa các biến trong mô hình hồi quy thông qua hệ số Beta.
Trong đó:
HDBL : Quyết định chọn cửa hàng bán lẻ hàng tiêu dùng ngoại nhập (biến phụ thuộc)
LLBH : Lực lượng bán hàng (biến độc lập) DTNB : Danh tiếng người bán (biến độc lập) QCKM: Quảng cáo, khuyến mại (biến độc lập) HH : Hàng hóa (biến độc lập)
CSVC : Cơ sở vật chất (biến độc lập) GQVD: Giải quyết vấn đề (biến độc lập)
β : Hằng số
β1, β2, β3, β4, β5, β6 : Hệ số hồi quy của từng biến độc lập.
2.3.6. Phân tích Anova
Để kiểm định xem mức độ ảnh hưởng đến quyết định chọn cửa hàng bán lẻ