CHƢƠNG 2 : THIẾT KẾ VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.3. Phƣơng pháp xử lí dữ liệu
2.3.1. Phương pháp xử lí dữ liệu thứ cấp
Sau khi thu thập các tài liệu thứ cấp, tác giả tiến hành phân loại theo các dạng: - Tài liệu cung cấp các cơ sở lý thuyết (các công trình nghiên cứu trong và ngoài nƣớc).
- Tài liệu báo cáo kế hoạch ngắn hạn, trung hạn, dài hạn về khu chung cƣ KVKL.
- Tài liệu tham khảo dạng hội thảo, hội nghị và các bài đánh giá, các bài phân tích về môi trƣờng sống và chất lƣợng căn hộ tại KVKL…
loại dữ liệu nhằm phục vụ cho quá trình tổng quan cơ sở lý thuyết của luận văn.
2.3.2. Phương pháp xử lí dữ liệu sơ cấp
Đối với dữ liệu sơ cấp thu thập đƣợc, tác giả tiến hành các bƣớc xử lí nhƣ sau: - Bƣớc đầu tiên, tác giả tiến hành làm sạch bộ dữ liệu để đảm bảo tính chính xác của kết quả nghiên cứu.
- Sau đó, tác giả thực hiện các phép thống kê mô tả nhằm nắm bắt cơ bản mẫu nghiên cứu thông qua tỉ lệ nam / nữ, tình trạng công việc, thu nhập…
- Phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha: nhằm loại bỏ các biến có độ tin cậy thấp: Hệ số Cronbach Alpha dùng để kiểm định mối tƣơng quan giữa các biến (Reliability Analysis). Nếu biến nào mà sự tồn tại của nó làm giảm Cronbach Alpha thì sẽ đƣợc loại bỏ để Cronbach Alpha tăng lên, các biến còn lại giải thích rõ hơn về bản chất của khái niệm thang đo. Cụ thể, các biến quan sát có tƣơng quan biến tổng nhỏ (<0,3) bị loại và thang đo đƣợc chấp nhận khi hệ số tin cậy Cronbach Alpha đạt yêu cầu (>0,6) (Nunnally và Burnstein, 1994).
- Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis): Các biến có trọng số (factor loading) thấp (<0,4) sẽ bị loại (Gerbing và Anderson, 1988). Phƣơng pháp trích hệ số sử dụng là Principal components với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các nhân tố có eigenvalue =1. Thang đo chỉ đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích bằng hoặc >0,5 (Gerbing và Anderson, 1988).
- Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến: nhằm xác định mức độ quan trọng của các biến độc lập tham gia giải thích biến phụ thuộc. Cụ thể ở đây sẽ xem xét mức độ quan trọng của 7 nhân tố đến nhân tố sự hài lòng chung
- Phân tích phƣơng sai ANOVA (Analysis Of Variance): nhằm xem xét các nhóm đối tƣợng khác nhau về: giá, tầng, hƣớng, giới tính, thu nhập… có cảm nhận khác nhau hay không về sự hài lòng
Nhƣ vậy, chƣơng 2 đã trình bày cụ thể các bƣớc thiết kế nghiên cứu, các phƣơng pháp thu thập dữ liệu, các phƣơng pháp phân tích và xử lí dữ liệu. Các bƣớc hoạch định của chƣơng 2 này sẽ là định hƣớng để tác giả tiến hành các bƣớc nghiên cứu tiếp theo.
CHƢƠNG 3: THỰC TRẠNG CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN SỰ HÀI LÕNG CỦA CƢ DÂN SỬ DỤNG CĂN HỘ TẠI KHU CHUNG CƢ KVKL