3.2 Nghiên cứu sơ ộ
3.2.2 Xây dựng thang đo
Dựa vào nghiên cứu định tính an đầu và các tài liệu nghiên cứu trƣớc đó, tác giả cũng đã tiến hành phỏng v n trực tiếp, trao đổi thảo luận với các khách hàng đã
từng mua căn hộ chung cƣ và ý kiến các chuyên gia. T t cả các ý kiến đƣợc tổng hợp, điều chỉnh để đƣa ra ảng câu hỏi chính thức.
Nhƣ vậy, Nghiên cứu này bao gồm các yếu tố (1) Đặc điểm căn hộ; (2) Vị trí căn hộ; (3) Môi trƣờng sống xung quanh; (4) Tiện nghi; (5) Tài chính; (6) Marketing; (7) Ảnh hƣởng xã hội; (8) Quyết định mua căn hộ.
Thang đo Đặc điểm căn hộ
Yếu tố đặc điểm căn hộ đƣợc đo lƣờng bằng 5 biến quan sát và ký hiệu là DD.
Các iến độc lập sẽ đƣợc đo ằng thang đo Likert 5 điểm từ mức độ r t không đồng ý đến r t đồng ý theo thứ tự từ 1 đến 5 để đo mức độ đồng ý với từng phát iểu trong biến quan sát.
Bảng 3.2 Thang đo đặc điểm căn hộ
Mã hoá Thang đo Đặc điểm căn hộ Nguồn
DD01 Thiết kế căn hộ hợp phong thuỷ của tơi Thảo luận nhóm
DD02 Căn hộ có nhiều loại diện tích để tơi lựa chọn
Tan Teck Hong (2012); và Ariyawansa, R.G (2007)
DD03 Ch t lƣợng xây dựng căn hộ này tốt Tan Teck Hong (2012); và Ariyawansa, R.G (2007) DD04 Mật độ xây dựng căn hộ hợp lý Thảo luận nhóm
DD05 Tính pháp lý của căn hộ đảm bảo Tan Teck Hong (2012); và Ariyawansa, R.G (2007)
Nguồn: Tác giả tổng hợp Thang đo Vị trí căn hộ
Các biến độc lập sẽ đƣợc đo ằng thang đo Likert 5 điểm từ mức độ r t không đồng ý đến r t đồng ý theo thứ tự từ 1 đến 5 để đo mức độ đồng ý với từng phát iểu trong biến quan sát.
Bảng 3.3 Thang đo vị trí căn hộ
Mã hố Thang đo Vị trí căn hộ Nguồn
VT01 Vị trí của căn hộ thuận tiện cho cơng việc của tôi
Tan Teck Hong (2012); và Ariyawansa, R.G (2007)
VT02
Vị trí của căn hộ thuận tiện cho sinh hoạt hằng ngày (gần chợ, bệnh viện, trƣờng học) của tôi
Tan Teck Hong (2012); và Ariyawansa, R.G (2007)
VT03 Vị trí căn hộ gần trung tâm thành phố Tan Teck Hong (2012); và Ariyawansa, R.G (2007)
VT04 Vị trí căn hộ thuộc tổng thể các cao ốc, khu dân cƣ mới và giá đ t có thể tăng
Võ Thị Thuỳ Linh (2016)
VT05 Vị trí căn hộ thuận tiện cho việc đi lại Tan Teck Hong (2012); và Ariyawansa, R.G (2007)
Nguồn: Tác giả tổng hợp Thang đo Môi trƣờng sống xung quanh
Yếu tố Môi trƣờng sống xung quanh đƣợc đo lƣờng bằng 5 biến quan sát và ký hiệu là MT.
Các iến độc lập sẽ đƣợc đo ằng thang đo Likert 5 điểm từ mức độ r t không đồng ý đến r t đồng ý theo thứ tự từ 1 đến 5 để đo mức độ đồng ý với từng phát iểu trong biến quan sát.
Bảng 3.4 Thang đo mơi trƣờng sống xung quanh Mã hố Thang đo mơi trƣờng sống xung quanh Nguồn Mã hố Thang đo môi trƣờng sống xung quanh Nguồn MT01 Môi trƣờng sống an ninh đảm bảo Tan Teck Hong (2012) MT02 Môi trƣờng sống xanh, sạch đẹp Võ Thị Thuỳ Linh (2016)
MT03 Mơi trƣờng sống có cảnh quan xung
quanh đẹp Tan Teck Hong (2012)
MT04 Môi trƣờng sống không ị ồn ào Tan Teck Hong (2012) MT05 Môi trƣờng sống văn minh Tan Teck Hong (2012)
Nguồn: Tác giả tổng hợp Thang đo Tiện nghi
Yếu tố Tiện nghi đƣợc đo lƣờng bằng 6 biến quan sát và ký hiệu là TN.
Các iến độc lập sẽ đƣợc đo ằng thang đo Likert 5 điểm từ mức độ r t không đồng ý đến r t đồng ý theo thứ tự từ 1 đến 5 để đo mức độ đồng ý với từng phát iểu trong biến quan sát.
Bảng 3.5 Thang đo tiện nghi
Mã hoá Thang đo Tiện nghi Nguồn
TN01 Khu căn hộ có hệ thống nƣớc sạch, c p thốt nƣớc
Tejinderpal Singh (2013)
TN02 Khu căn hộ có hệ thống thiết bị phịng cháy Nguyễn Thị Khánh Vân (2014)
TN03 Căn hộ có trang ị máy phát điện dự phòng khi m t điện
Thảo luận nhóm
TN04 Căn hộ có hệ thống thơng tin (Internet, truyền hình cáp, điện thoại…)
Nguyễn Thị Khánh Vân (2014)
TN05 Căn hộ có hệ thống điện chiếu sáng đảm bảo Thảo luận nhóm
TN06 Căn hộ có hệ thống thang máy đáp ứng nhu cầu của cƣ dân
Thảo luận nhóm
Nguồn: Tác giả tổng hợp Thang đo Tài Chính
Yếu tố Tài chính đƣợc đo lƣờng bằng 5 biến quan sát và ký hiệu là TC.
Các iến độc lập sẽ đƣợc đo ằng thang đo Likert 5 điểm từ mức độ r t không đồng ý đến r t đồng ý theo thứ tự từ 1 đến 5 để đo mức độ đồng ý với từng phát iểu trong biến quan sát.
Bảng 3.6 Thang đo tài chính
Mã hố Thang đo Tài Chính Nguồn
TC01 Giá căn hộ phù hợp với khả năng tài chính của tơi
Opoku & Abdul - Muhmin (2010)
TC02 Thu nhập của tôi cao và ổn định Haddad và cộng sự (2011)
TC03 Phƣơng thức thanh toán chia làm nhiều đợt Haddad và cộng sự (2011)
TC04 Có chƣơng trình hỗ trợ vay vốn từ ngân hàng Opoku & Abdul - Muhmin (2010) TC05 Các chi phí sử dụng căn hộ hợp lý Thảo luận nhóm
Nguồn: Tác giả tổng hợp Thang đo Marketing
Yếu tố Marketing đƣợc đo lƣờng bằng 5 biến quan sát và ký hiệu là MK.
Các iến độc lập sẽ đƣợc đo ằng thang đo Likert 5 điểm từ mức độ r t không đồng ý đến r t đồng ý theo thứ tự từ 1 đến 5 để đo mức độ đồng ý với từng phát iểu trong biến quan sát.
Bảng 3.7 Thang đo Marketing
Mã hố Thang đo Marketing Nguồn
MK01 Có chƣơng trình cho khách hàng xem căn hộ mẫu
Tham khảo ý kiến chun gia
MK02
Có chƣơng trình quảng cáo h p dẫn, thu hút ngƣời mua
Haddad và cộng sự (2011)
MK03 Có chƣơng trình khuyến mãi h p dẫn (chiết kh u, tặng vàng)
Haddad và cộng sự (2011)
MK04
Danh tiếng của chủ đầu tƣ là nhân tố quan trọng ảnh hƣởng đến quyết định mua căn hộ
Haddad và cộng sự (2011)
MK05 Tôi tin tƣởng vào chuyên gia tƣ v n Thảo luận nhóm
Nguồn: Tác giả tổng hợp Thang đo Ảnh hƣởng xã hội
Yếu tố Ảnh hƣởng xã hội đƣợc đo lƣờng bằng 4 biến quan sát và ký hiệu là AH. Các iến độc lập sẽ đƣợc đo ằng thang đo Likert 5 điểm từ mức độ r t không đồng ý đến r t đồng ý theo thứ tự từ 1 đến 5 để đo mức độ đồng ý với từng phát iểu trong biến quan sát.
Bảng 3.8 Thang đo Ảnh hƣởng xã hội
Mã hoá Thang đo Ảnh hƣởng xã hội Nguồn
AH01
Những ngƣời quan trọng trong gia đình tơi hƣớng tôi mua căn hộ
Quixue Luo & Paul TJ James (2013)
AH02
Mọi ngƣời xung quanh tơi có xu hƣớng mua căn hộ
Quixue Luo & Paul TJ James (2013)
AH03 Bạn è, đồng nghiệp khuyên tôi mua căn hộ Quixue Luo & Paul TJ James (2013)
AH04 Ảnh hƣởng của phƣơng tiện truyền thông khiến tôi mua căn hộ
Võ Thị Thuỳ Linh (2016)
Nguồn: Tác giả tổng hợp Thang đo Quyết định mua căn hộ
Yếu tố Quyết định mua căn hộ chung cƣ đƣợc đo lƣờng bằng 4 biến quan sát và ký hiệu là QD.
Biến phụ thuộc sẽ đƣợc đo ằng thang đo Likert 5 điểm từ mức độ r t không đồng ý đến r t đồng ý theo thứ tự từ 1 đến 5 để đo mức độ đồng ý với từng phát iểu trong biến quan sát.
3.9 Bảng Thang đo Quyết định mua căn hộ
Mã hoá Thang đo Quyết định mua căn hộ Nguồn
QD01
Quyết định mua căn hộ là lựa chọn hàng đầu vì nó phù hợp với tơi
Nguyễn Thị Kim Yến (2015)
QD02
Tơi quyết định mua căn hộ vì nó đáp ứng nhu cầu sinh hoạt, ăn, ở, đi lại.
Thảo luận nhóm
QD03 Tơi vẫn quyết định mua căn hộ mặc dù có nhiều sự lựa chọn khác.
Thảo luận nhóm
QD04 Tơi sẽ khun mọi ngƣời nên mua căn hộ Tham khảo ý kiến chuyên gia
Nguồn: Tác giả tổng hợp
3.2.3 Nghiên cứu định lượng sơ bộ
Nghiên cứu sơ ộ đƣợc tiến hành khảo sát trên 70 khách hàng, tuy nhiên trong đó số phiếu hợp lệ là 60 phiếu, 10 phiếu không hợp lệ do các phiếu trả lời thiếu thông tin và không thuộc đối tƣợng điều tra.
Phƣơng pháp l y mẫu thuận tiện, phỏng v n những ngƣời có độ tuổi từ 20 tuổi trở lên và đã từng mua căn hộ chung cƣ ở phân khúc căn hộ trung c p và cao c p, tập trung những khách hàng ở Quận 1, Quận 2, Quận 3, Quận Bình Thạnh và Quận Phú Nhuận. Sau đó thu thập dữ liệu và tiến hành xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20.0. Kết quả khảo sát sơ ộ cho th y t t cả các iến độc lập và iến phụ thuộc đều có hệ số Cron ach’s Alpha > 0.6, kết quả cho th y các thang đo có độ tin cậy. Các iến quan sát đều có hệ số tƣơng quan tổng > 0.3. (Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng giá trị hệ số Cron ach’s Alpha từ 0.6 trở lên và hệ số
tƣơng quan tổng lớn hơn 0.3 là thang đo đủ điều kiện). Đây là cơ sở để ƣớc tiếp theo phân tích nhân tố EFA. Kết quả khảo sát sơ ộ xem chi tiết ở phụ lục 3.
Để phân tích nhân tố EFA tác giả sử dụng phƣơng pháp Principal component với phép quay Varimax tại điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue > 1. Thang đo nào có tổng phƣơng sai trích từ 50% trở lên là đƣợc ch p nhận (Gerbing & Anderson, 1988). Các iến có trọng số (Factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA có trị số KMO = 0.764 nên phân tích nhân tố là phù hợp và Sig.(Bartlell’s Test) = 0.000 (sig. < 0.05) chứng tỏ các iến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể. Vì vậy tác giả vẫn giữ ngun mơ hình nghiên cứu đề xu t an đầu với 7 biến độc lập và 1 iến phụ thuộc đƣa vào tiến hành nghiên cứu chính thức.
3.3 Nghiên cứu chính thức
3.3.1 Thiết kế nghiên cứu
Quy mơ mẫu trong nghiên cứu đƣợc thực hiện theo phƣơng pháp l y mẫu ngẫu nhiên (phi xác xu t) thuận tiện, đối tƣợng khảo sát sát của nghiên cứu là những khách hàng đã mua căn hộ chung cƣ ở phân khúc trung c p và phân khúc cao c p.
Theo Hair & ctg (2006), kích thƣớc mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100. Trong đó, tỷ lệ quan sát trên iến đƣợc đo lƣờng là 5:1, tức là cần tối thiểu 5 biến quan sát đƣợc dùng cho 1 iến đo lƣờng, tốt nh t là 10:1
Trong đề tài này, có t t cả 39 biến quan sát. Vì vậy số mẫu tối thiểu cần thiết là 39x5= 195. Tuy nhiên để đảm bảo độ tin cậy và có ý nghĩa hơn tác giả đã cho tiến hành thu thập dữ liệu khảo sát ở mức 370 mẫu.
3.3.2 Thiết kế bảng câu hỏi
Bảng câu hỏi đƣợc thiết kế làm 4 ƣớc:
Bƣớc 1: Giới thiệu về bản thân, mục đích nghiên cứu, cách trả lời câu hỏi khảo sát. Bƣớc 2: Phần này dùng để sàn lọc lại đối tƣợng khảo sát, gồm có 2 câu hỏi.
Bƣớc 3: Sau quá trình khảo sát sơ ộ, tác giả đã hiệu chỉnh lại các câu hỏi liên quan đến các yếu tố trong mơ hình nghiên cứu.
Bƣớc 4: Đƣa ra các câu hỏi về nhân khẩu học để có cái nhìn tổng quan hơn về các mẫu khảo sát, thơng qua đó có thể th y sự khác iệt dƣới từng nhân khẩu học khác nhau.
Phƣơng pháp thu thập dữ liệu: Khảo sát đƣợc tiến hành ằng phƣơng pháp phỏng v n các đối tƣợng bằng bảng câu hỏi chi tiết (Phụ lục 2). Bảng câu hỏi gửi đến ngƣời đƣợc khảo sát dƣới 2 hình thức đó là: Phỏng v n trực tiếp bằng câu hỏi gi y hoặc thông qua forms-google Docs.
3.3.3 Phương pháp phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập dữ liệu bằng các câu hỏi phỏng v n, các ảng phỏng v n sẽ đƣợc xem xét để loại đi một số phỏng v n không đạt yêu cầu cho nghiên cứu. Kết quả sau khi thu thập sẽ đƣợc mã hoá và nhập dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20.0
Kiểm định độ tin cậy của các thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Hệ số Cron ach’s Alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1]. Về lý thuyết Cron ach’s Alpha càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên, hệ số Cron ach’s Alpha quá lớn (α = 0,95) cho th y có nhiều biến trong thang đo khơng có sự khác iệt gì nhau (nghĩa là chúng cùng đo lƣờng một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu), hiện tƣợng này đƣợc gọi là hiện tƣợng trùng lắp trong đo lƣờng (redundancy). Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó iến thiên trong khoảng [0,7 – 0,8], nếu Cron ach’s Alpha ≥ 0,6 là thang đo có thể ch p nhận đƣợc về mặt độ tin cậy và thích hợp đƣa vào phân tích những ƣớc tiếp theo (Nunnally & Bernstein, 1994).
Ở mỗi thang đo tƣơng quan iến tổng thể hiện tƣơng quan giữa một biến quan sát với t t cả các iến quan sát, hệ số càng cao thì sự tƣơng quan giữa biến này với các biến khác càng cao. Nếu một biến đo lƣờng có hệ số tƣơng quan iến tổng (hiệu chỉnh) ≥ 0,3 thì iến đó đạt u cầu.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Nghiên cứu tiến hành sử dụng phƣơng pháp trích hệ số Principal component với phép quay Varimax tại điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue > 1 để tìm ra các nhân tố đại diện cho các iến. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Varimax cho phép xoay ngun góc các nhân tố để tối thiểu hố số lƣợng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố. Theo Hair và cộng sự (2010), các tiêu chuẩn khi phân tích EFA:
+ Chỉ số KMO có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phù hợp để phân tích nhân tố khám phá.
+ Những biến có hệ số tải nhân tố (Factor loading) lớn hơn 0.3 mới đƣợc giữ lại, những biến quan sát có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại khỏi mơ hình.
+ Phƣơng sai trích phải lới hơn 50% + Eigenvalue >1
Phân tích tƣơng quan Pearson
Sau khi phân tích EFA và kiểm định độ tin cậy của các thang đo, các thang đo đạt yêu cầu đƣợc xác định giá trị trung ình và đƣợc mã hoá để tiến hành phân tích tƣơng quan.
Tác giả sử dụng kiểm định mối tƣơng quan tuyến tính giữa các biến trong mơ hình: giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập và giữa các iến độc lập với nhau. Sử dụng hệ số tƣơng quan Pearson để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lƣợng. Giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này mối tƣơng quan tuyến tính càng chặt chẽ (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Sau khi phân tích tƣơng quan, tác giả tiến hành phân tích hồi quy đa iến theo phƣơng pháp Enter với mức ý nghĩa 5% để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu và độ phù hợp của mơ hình cũng nhƣ mức độ ảnh hƣởng của các iến lên iến phụ thuộc.
Kiểm định các giả thuyết, sử dụng phần mềm SPSS
Để đảm bảo sự diễn dịch từ kết quả hồi quy của mẫu cho tổng thể có giá trị ta cần tiến hành kiểm định các giả định của hàm hồi quy tuyến tính nhƣ sau:
Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy riêng từng phần i
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy đa iến: R2 (R Square), R2 hiệu chỉnh (Ajusted R Square), ANOVA.
Bên cạnh đó, kiểm định hiện tƣợng đa cộng tuyến (Multiple Collinearity): Khi xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến sẽ dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng trong phân tích hồi quy nhƣ kiểm định t khơng có ý nghĩa, d u của các ƣớc lƣợng hệ số hồi quy có thể sai. Ta có thể kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến thơng qua hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance Inflation Factor). Khi hệ số VIF vƣợt quá 10, đó là d u hiệu của đa cộng tuyến. (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Dùng kiểm định d của Durbin-Watson để kiểm định hiện tƣợng tƣơng quan của phần dƣ (PGS. TS. Đinh Phi Hổ, cơng cụ phân tích định lƣợng trong nghiên cứu - viết ài áo khoa học, 2013).