CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2 Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sơ bộ
Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện thơng qua phương pháp nghiên cứu định tính. Sau khi tìm được thang đo sử dụng cho nghiên cứu, tác giả tiến hành phỏng vấn riêng các đối tượng khảo sát để bổ sung thêm hay lược bỏ các câu hỏi không phù hợp đối với tổ chức.
Vấn đề nghiên cứu
Dựa vào cơ sở lý thuyết
Xây dựng thang đo sơ bộ
Nghiên cứu định tính
Hiệu chỉnh
Thang đó hồn chỉnh
Nghiên cứu định lượng
Kết luận
Giải thích kết quả
Phân tích hồi qui bội
Phân tích nhân tố khám phá ÈFA
Kiểm định mức độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Mục đích của nghiên cứu sơ bộ là để điều chỉnh và bổ sung các câu hỏi quan sát đại diện cho các nhân tố nghiên cứu để có được thang đo phù hợp với đối tượng nghiên cứu.
Nghiên cứu định tính được tiến hành bằng cách phỏng vấn riêng với 15 khách hàng ngẫu nhiên. Thời gian phỏng vấn dự kiến là 15 phút cho mỗi bảng khảo sát. Người được phỏng vấn được yêu cầu đưa ra nhận xét ý nghĩa cho từng câu hỏi khảo sát và có thể đưa ra ý kiến cải thiện ý nghĩa của các câu hỏi khi cần thiết. Tất cả ý kiến đóng góp sẽ được ghi lại cụ thể dùng để bổ sung cho bảng câu hỏi chính thức để thực hiện nghiên cứu định lượng.
Nghiên cứu chính thức
Nghiên cứu chính thức được thực hiện theo phương pháp định lượng bằng việc phỏng vấn trực tiếp và phỏng vấn bằng thư điện tử thông qua bảng câu hỏi điều tra. Nghiên cứu định lượng được sử dụng để đo lường ảnh hưởng phẫu thuật thẩm mỹ đến chất lượng cuộc sống của khách hàng.
Đối tượng khảo sát của nghiên cứu là tất cả khách hàng có thực hiện phẫu thuật phẩm mỹ nâng mũi.
Số lượng quan sát thu thập được là 245 quan sát.
Nghiên cứu tiếp xúc danh sách khách hàng có tham gia phẫu thuật mũi tại TMV thơng qua sự hỗ trợ của phịng dịch vụ khách hàng, tác giả tiến hành phỏng vấn trực tiếp, phỏng vấn bằng thư điện tử và một phần nhỏ là phỏng vấn trực tiếp khách hàng tại nhà.
Sau khi thu thập số liệu, các dữ liệu sẽ được tiến hành kiểm tra, phân tích bằng phần mềm SPSS 22.0 bởi các công cụ thống kê mô tả, kiểm định thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích hồi quy bội, nhằm tác động của PTTM đến chất lượng cuộc sống của khách hàng.
Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Thang đo tác động của PTTM và thang đo chất lượng cuộc sống được đưa vào kiểm định mức độ tin cậy bằng công cụ Cronbach’s Alpha. Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha để loại bỏ các biến khơng phù hợp với mơ hình. Các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 và thành phần thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha nhỏ hơn 0.6 sẽ được xem xét loại ra khỏi mơ hình. Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên thang đo có thể chấp nhận được về mức độ tin cậy (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi loại bỏ các biến không đảm bảo mức độ tin cậy thơng qua phân tích Croncach’s Alpha, phương pháp phân tích nhân tố được sử dụng nhằm kiểm tra và xác định lại các nhóm biến trong mơ hình nghiên cứu. Trong thực tiễn nghiên cứu, các biến có hệ số tải nhân tố phải lớn hơn 0.5, nếu nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại (Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Để xác định mức độ phù hợp khi sử dụng phân tích nhân tố phải tiến hành kiểm định Barlett và KMO.
Kiểm định Barlett dùng để xem xét ma trận tương quan có phải là ma trận đơn vị hay khơng. Kiểm định có ý nghĩa thống kê khi chỉ số Sig nhỏ hơn 0.05. Điều này cho thấy các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
Kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): KMO là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa các biến đo lường với độ lớn của hệ số tương quan riêng phần của chúng (Norusis, 1994 được trích dẫn bởi Nguyễn Đình Thọ, 2011). Hệ số KMO càng lớn thì càng tốt, vì phần chung giữa các biến càng lớn. KMO phải đạt từ 0.5 trở lên thì thể hiện phân tích nhân tố là phù hợp (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Phân tích mơ hình hồi quy và kiểm định giả thuyết
Sau khi đánh giá mức độ phù hợp của thang đo và phân tích nhân tố, tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính để biết được cường độ tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc, từ đó sẽ kiểm tra độ thích hợp của mơ hình, xây dựng mơ
hình hồi quy bội, kiểm định các giả thuyết. Tuy nhiên, trước khi tiến hành phân tích hồi quy cần phải phân tích tương quan để kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mơ hình. Giá trị tuyệt đối của hệ số Pearsor càng gần 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ (Hồng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Đánh giá và kiểm định sự phù hợp của mơ hình với tập dữ liệu thông qua hệ số xác định R2 điều chỉnh: Hệ số xác định tỉ lệ biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập trong mô hình hồi qui. Đó cũng là thông số đo lường độ thích hợp của đường hồi qui theo qui tắc R2 càng gần 1 thì mơ hình xây dựng càng thích hợp, R2 càng gần 0 mơ hình càng kém phù hợp với tập dữ liệu mẫu.
Kiểm định F trong phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình tuyến tính tổng thể. Nếu giả thuyết Ho của kiểm định F bị bác bỏ thì có thể kết luận mơ hình hồi qui tuyến tính đa biến phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.