3.3.1 Thiết kế nghiên cứu
Quy mô 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 nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hoá 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 (Hồng 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 thông 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).
Phân tích phƣơng sai đƣợc dùng để so sánh trung ình của các tổng thể. Tác giả sử dụng phƣơng pháp phân tích phƣơng sai một yếu tố (One – Way ANOVA) để xác định sự khác nhau giữa các nhóm. Theo Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) các điều kiện phân tích ao gồm:
+ Kiểm định Levene: Ho: Phƣơng sai ằng nhau, nếu sig. < 0.05 thì phƣơng sai giữa các nhóm là khác nhau nên không thể sử dụng đƣợc kết quả phân tích ANOVA, vì vậy phải sử dụng kiểm định Tamhane’s T2 để xác định . Nếu sig ≥
0.05 thì phƣơng sai giữa các nhóm khác nhau là nhƣ nhau nên có thể sử dụng kết quả phân tích ANOVA.
+ Kiểm định ANOVA: Nếu sig > 0.05 thì chƣa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác iệt giữa các nhóm. Nếu sig 0.05 đủ điều kiện để khẳng định có sự khác iệt giữa các nhóm đó.
TĨM TẮT CHƢƠNG 3
Nội dung chƣơng 3 đã cung c p đầy đủ thơng tin về quy trình nghiên cứu, các phƣơng pháp nghiên cứu định tính và định lƣợng, tác giả đã xây dựng đƣợc bảng câu hỏi và thang đo, mã hóa đƣợc thang đo, trình ày đƣợc phƣơng pháp chọn mẫu, phƣơng pháp thu thập dữ liệu, phƣơng pháp xử lý dữ liệu. Đây là cơ sở để nhập liệu, số liệu đƣợc tổng hợp và phân tích thơng qua phần mềm SPSS 20.0. Kết quả nghiên cứu chi tiết đƣợc trình ày ở chƣơng 4 của nghiên cứu.
CHƢƠNG 4 PHÂN TÍCH KẾT QUẢ