Mã
hĩa Biến quan sát Nguồn
YD1 Tơi đang cĩ kế hoạch mua căn hộ trong tương
lai Teck Hong
Tan (2013) YD2 Tơi sẽ cố gắng mua căn hộ trong tương lai
YD3 Tơi sẽ nỗ lực để mua căn hộ trong tương lai
3.3. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
3.3.1. Phương pháp kiểm định độ tin cậy thang đo
Việc đánh giá sơ bộ độ tin cậy của thang đo được thực hiện thơng qua phân tích Cronbach’s Alpha. Độ tin cậy của thang đo thể hiện tính chính xác, nhất quán của kết quả đo lường, phản ánh qua khả năng lặp lại của kết quả. Độ tin cậy của thang đo càng cao thì mức độ sai biệt trong các lần đo càng ít. Nhờ đĩ, kết quả đo
lường thống nhất trong suốt quá trình đo. Để đo lường độ tin cậy của thang đo, đề tài sử dụng hệ số Cronbach Alpha, được tính bằng phần mềm SPSS.
Hệ số Cronbach Alpha (α) cĩ giá trị biến thiên trong khoảng [0, 1]. Về lý thuyết, hệ số Cronbach Alpha càng cao càng tốt, chứng tỏ thang đo càng cĩ độ tin cậy cao. Tuy nhiên, Cronbach Alpha quá lớn (α > .95) lại biểu hiện cho việc nhiều biến trong thang đo khơng quá khác biệt nhau, hay nĩi cách khác, nhiều biến quan sát cùng đo lường một nội dung; cần phải loại bỏ các biến trùng lắp này ra khỏi thang đo, chỉ giữ lại một biến đại diện (Nguyễn Đình Thọ, 2014). Theo Nunnally và Bernstein (1994) (trích dẫn từ Nguyễn Đình Thọ, 2014), nếu Cronbach Alpha ≥ .60, thang đo cĩ thể chấp nhận. Tuy nhiên, Cronbach Alpha khơng cho biết biến nào nên loại bỏ và biến nào nên giữ lại. Vì vậy, bên cạnh hệ số Cronbach Alpha người ta sử dụng hệ số tương quan biến - tổng (item – total correlation). Đây là hệ số tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo. Các biến cĩ hệ số tương quan biến – tổng nhỏ hơn 0.3 được coi là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo (Nguyễn Đình Thọ, 2014).
3.3.2. Phương pháp kiểm định giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo (phân tích EFA) (phân tích EFA)
Độ giá trị của thang đo là khả năng thang đo đo lường đúng điều người đo lường mong muốn, thể hiện qua giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo. Cụ thể: nếu hai khái niệm, định nghĩa khác nhau, được đo bằng hai thang đo khác nhau thì thang đo đạt giá trị phân biệt; nếu kết quả đo lường của nhiều biến quan sát, cùng đo một khái niệm, hội tụ thì thang đo đạt giá trị hội tụ.
Độ giá trị của thang đo được đo lường bằng kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) thơng qua phần mềm SPSS. Mục tiêu khi sử dụng phân tích EFA là nhằm rút gọn tập biến quan sát đo lường các khái niệm bằng cách loại bỏ các biến quan sát khơng phù hợp về nội dung (khơng đảm bảo tính phân biệt và hội tụ); từ đĩ, tập biến quan sát đo lường của từng khái niệm được rút ngắn mà vẫn chứa đựng đầy đủ nội dung thơng tin cần đo lường của tập biến quan
sát ban đầu. Khi phân tích nhân tố khám phá (EFA), nghiên cứu quan tâm các tiêu chuẩn sau:
- Hệ số KMO (Kaise – Meyer – Olkin) ≥ 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05. Bartlett’s test kiểm tra H0: các biến khơng cĩ tương quan với nhau trong tổng thể (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Số lượng nhân tố trích: tiêu chí Eigenvalue được dùng để xác định số lượng nhân tố trích. Theo Gerbing và Anderson (1988), các nhân tố cĩ Eigenvalue < 1 sẽ khơng cĩ tác dụng tĩm tắt thơng tin tốt hơn biến gốc (biến tiềm ẩn trong các thang đo trước khi EFA). Với tiêu chí này, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng cĩ Eigenvalue ≥ 1.
- Tổng phương sai trích: thể hiện các nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường. Theo Nguyễn Đình Thọ (2014), tổng này đạt từ 50% trở lên là được, cịn từ 60% trở lên là tốt. Nếu thỏa điều kiện này, ta kết luận mơ hình EFA là phù hợp.
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading): đây là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Theo Nguyễn Đình Thọ (2014), hệ số tải > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, > 0.4 được xem là quan trọng, > 0.5 được xem là cĩ ý nghĩa thực tiễn. Chênh lệch trọng số ≥ 0.3 là điều kiện đảm bảo giá trị phân biệt giữa các khái niệm. Nghiên cứu này sử dụng phân tích EFA để loại dần các biến cĩ hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5.
Trong nghiên cứu, phương pháp trích Principal Component Analysis với phép quay Varimax được sử dụng để khám phá cấu trúc dữ liệu.
3.3.3. Hệ số tương quan và phân tích hồi quy tuyến tính
Trước khi phân tích kiểm định giả thuyết, hệ số tương quan giữa các biến trung bình của các nhân tố nghiên cứu được xem xét. Tiếp đến, phân tích hồi quy tuyến tính dựa trên phương pháp bình phương nhỏ nhất thơng thường (Ordinal Least Squares – OLS) được sử dụng để kiểm định giả thuyết nghiên cứu. Trong phân tích hồi quy tuyến tính này, phương pháp khẳng định hay cịn gọi là phương pháp đồng
thời để kiểm định giả thuyết suy diễn từ lý thuyết. Phương pháp này tương ứng với phương pháp ENTER trong SPSS. Đối với giả thuyết về mối quan hệ giữa các nhân tố độc lập và nhân tố phụ thuộc thì sử dụng phương pháp phân tích hồi quy bội MLR (Multiple Linear Regression). Dựa vào hệ số R2 để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình nghiên cứu. Sau khi được xây dựng phương trình hồi quy sẽ tiếp tục được phân tích thơng qua kiểm định F dùng để khẳng định khả năng mở rộng mơ hình này áp dụng cho tổng thể cũng như kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0. Đánh giá mức độ tác động giữa các biến động lập đến biến phụ thuộc thơng qua hệ số Beta.
Cuối cùng, nhằm đánh giá độ tin cậy của phương trình hồi quy được xây dựng là phù hợp, một loạt các dị tìm vi phạm của giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính được thực hiện. Các giả định được kiểm định bao gồm giả định về liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập, hiện tượng đa cộng tuyến, phân phối chuẩn, sai số hồi quy cĩ phương sai khơng đổi và tính độc lập của phần dư.
3.4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU SƠ BỘ
3.4.1. Đánh giá sơ bộ thang đo
Dựa trên bản câu hỏi khảo sát sơ bộ, đề tài khảo sát ý kiến của 125 đối tượng bằng phương pháp khảo sát qua bản câu hỏi giấy. Sau khi thu thập dữ liệu, đề tài loại những phiếu trả lời khơng đầy đủ đáp án (loại 25 phiếu) và giữ lại 100 phiếu để đưa vào phân tích sơ bộ bằng phần mềm SPSS.20 thơng qua kỹ thuật phân tích Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhằm kiểm định độ tin cậy, độ giá trị của thang đo. Kết quả đánh giá độ tin cậy tổng hợp của thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach alpha và hệ số tương quan biến tổng được diễn giải trong phụ
lục 3B.
Kết quả phân tích cho thấy tất cả các khái niệm đều đạt hệ sớ Cronbach alpha từ .70 trở lên, cụ thể: hệ sớ Cronbach alpha biến thiên từ .751 đến .871; do đó, khơng cần phải loại biến để nâng cao hệ sớ Cronbach alpha. Ngoài ra, các biến quan sát đều có hệ sớ tương quan biến tởng từ 0.30 trở lên. Sau khi phân tích hệ sớ
Cronbach alpha, đề tài tiếp tục kiểm định sơ bợ thang đo bằng kỹ thuật phân tích nhân tớ khám phá EFA nhằm loại bỏ các biến rác và đảm bảo tính đơn hướng cho thang đo.
3.4.2. Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích EFA cho biến độc lập
Kết quả phân tích EFA cho biến độc lập được trình bày trong phụ lục 3.
Mục tiêu khi sử dụng phân tích EFA là nhằm rút gọn tập biến quan sát đo lường các khái niệm bằng cách loại bỏ các biến quan sát khơng phù hợp hay điều chỉnh lại mơ hình khi các biến quan sát hội tụ khác với nhĩm nhân tố ban đầu.
Kết quả phân tích EFA cho biến độc lập cho thấy: hệ số KMO = .627 (> .5) và kiểm định Barlett cĩ Sig. = .000 (<.05) cho thấy EFA là thích hợp. Tại mức Eigenvalues = 1.177 (>1), phân tích EFA đã rút trích được 9 nhân tố từ 33 biến quan sát với tổng phương sai trích là 69.463% . Trong EFA, các biến quan sát cĩ hệ số tải nhân tố dao động từ .576 đến .886 (> .5). Như vậy, sau khi phân tích EFA thì 33 biến quan sát này đã đảm bảo được tiêu chuẩn phân tích EFA. Các biến này sẽ được đưa vào nghiên cứu định lượng chính thức.
Phân tích EFA cho biến phụ thuộc
Kết quả phân tích EFA cho biến phụ thuộc cho thấy: hệ số KMO = .700 (> .5) và kiểm định Barlett cĩ Sig. = .000 (<.05) cho thấy EFA là thích hợp. Tại mức Eigenvalues = 2.132 (>1), phân tích EFA đã rút trích được 1 nhân tố từ 3 biến quan sát với tổng phương sai trích là 71.071% . Trong EFA, các biến quan sát cĩ hệ số tải nhân tố dao động từ .810 đến .862 (> .5). Như vậy, sau khi phân tích EFA thì 3 biến quan sát này đã đảm bảo được tiêu chuẩn phân tích EFA. Các biến này sẽ được đưa vào nghiên cứu định lượng chính thức. Kết quả được trình bày trong phụ lục 3B.
3.4.3. Nghiên cứu chính thức
Từ kết quả nghiên cứu sơ bộ, đề tài tiến hành nghiên cứu chính thức, bao gồm các bước: xây dựng bảng câu hỏi định lượng chính thức (thang đo chính thức), xác định cỡ mẫu, thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu.
3.4.3.1. Bảng câu hỏi định lượng chính thức
Đề tài nghiên cứu sử dụng bảng câu hỏi cĩ cấu trúc để thu thập dữ liệu. Bảng câu hỏi được thiết kế dựa trên kết quả của nghiên cứu sơ bộ (định tính và định lượng). Bảng câu hỏi gồm 3 phần chính:
Phần 1: Thơng tin gạn lọc. Phần 2: Nội dung khảo sát.
Bao gồm các phát biểu về các khái niệm: Thiết kế và kiến trúc; mơi trường sống; vị trí căn hộ; yếu tố văn hĩa xã hội; giá cả; thương hiệu chủ đầu tư; hồ sơ pháp lý; hỗ trợ bán hang; tiện ích cơng cợng và ý định mua căn hộ. Tất cả các phát biểu này được đo bằng thang đo Likert 5 điểm (từ 1 – Hồn tồn khơng đồng ý đến 5 – Hồn tồn đồng ý).
Phần 3: Thơng tin chung
Các thơng tin về độ tuổi, giới tính, trình độ học vấn được thu thập để phục vụ cho việc mơ tả mẫu nghiên cứu, cũng như xác định rõ các đối tượng chủ yếu tham gia khảo sát theo các tiêu chí của nhân khẩu học.
Các thơng tin về kênh thơng tin tìm kiếm, diện tích căn hộ, giá căn hộ phục vụ cho cơng tác đề xuất các hàm ý quản lý.
3.4.3.2. Đối tượng khảo sát và phương pháp thu thập dữ liệu
Đối tượng khảo sát: những cá nhân cĩ nhu cầu mua căn hộ trong vịng 3-5
năm tại khu vực Đơng Nam TP.Hồ Chí Minh.
Phương pháp thu thập dữ liệu: Dữ liệu được thu thập thơng qua phương pháp
3.4.3.3. Mẫu nghiên cứu
Đề tài sử dụng bảng câu hỏi khảo sát chính thức vừa xây dựng ở trên để thu thập dữ liệu, cách thức thực hiện như sau:
Kích thước mẫu: phụ thuộc vào phương pháp phân tích, trong phương pháp này cĩ sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA) mà theo Gorsuch (1983) được trích MacClall (1999) cho rằng số lượng mẫu cần gấp 5 lần số biến quan sát trở lên; theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005) cũng cho rằng tỷ lệ đĩ là 4 hay 5 lần.
Trong nghiên cứu này, tác giả chọn mẫu theo phương pháp thuận tiện, cỡ mẫu càng lớn càng tốt. Theo Hair et al (1998) cỡ mẫu tối thiểu là n= 5 * x (x: số biến quan sát), để phân tích nhân tố (EFA) tốt nhất là 5 mẫu trên một biến quan sát. Trong nghiên cứu này cĩ tất cả 36 biến quan sát dùng trong nhân tố. Vì vậy, cỡ mẫu tối thiểu cần đạt là 36 * 5 = 180. Để gia tăng độ tin cậy trong Cronbach' Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA tác giả dự tính cỡ mẫu n = 250.
Phương pháp chọn mẫu: do tổng thể nghiên cứu của đề tài quá lớn nên đề tài sử dụng phương pháp lấy mẫu phi xác suất. Phương pháp thu thập dữ liệu bằng bảng câu hỏi khảo sát, thơng qua hình thức phát bảng câu hỏi trực tiếp.
Cơng cụ xử lý dữ liệu: phần mềm SPSS.
3.4.3.4. Phân tích dữ liệu
Do mục tiêu của đề tài là kiểm định mơ hình tuyến tính thể hiện mối quan hệ giữa 9 khái niệm độc lập (tương ứng là thiết kế và kiến trúc; mơi trường sống; vị trí căn hộ; yếu tố văn hĩa xã hội; giá cả; thương hiệu chủ đầu tư; hồ sơ pháp lý; hỗ trợ bán hàng, tiện ích cơng cộng) đến khái niệm phụ thuộc (ý định mua căn hộ) nên đề tài sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến để phân tích dữ liệu.
Q trình phân tích dữ liệu gồm hai giai đoạn: Thống kê mơ tả mẫu nghiên cứu:
Phân tích các thơng số thống kê về thành phần đối tượng tham gia phỏng vấn, bao gồm: giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp.
Phân tích tương quan giữa các khái niệm độc lập là các thuộc tính về thiết kế và
kiến trúc; mơi trường sống; vị trí căn hộ; yếu tố văn hĩa xã hội; giá cả; thương hiệu chủ đầu tư; thủ tục pháp lý; hỗ trợ bán hàng, tiện ích cơng cộng với khái niệm
phụ thuộc ý định mua căn hộ của khách hàng cá nhân. Thống kê suy diễn:
Kiểm định thang đo, bao gồm: đánh giá độ tin cậy bằng hệ số Cronbach Alpha, kiểm định giá trị thang đo (giá trị hội tụ và giá trị phân biệt) thơng qua kỹ thuật phân tích nhân tố khám phá EFA.
Xây dựng và phân tích mơ hình hồi quy đa biến: kiểm định sự phù hợp của mơ hình với các giả thuyết nghiên cứu.
Kiểm định sự vi phạm các giả thiết của mơ hình hồi quy tuyến tính gồm: hiện tượng đa cộng tuyến giữa các khái niệm độc lập trong mơ hình ước lượng; phương sai biến đổi, phân phối chuẩn của các phần dư ước lượng; mối tương quan giữa các phần dư ước lượng.
Tĩm tắt chương 3
Chương 3, vừa trình bày phương pháp đánh giá thang đo và kiểm định mơ hình hồi quy lý thuyết về mối quan hệ giữa các biến độc lập ảnh hưởng đến ý định mua căn hộ chung cư của khách hàng cá nhân. Dựa trên hai giai đoạn nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức tác giả đã đưa ra được quy trình nghiên cứu.
Nghiên cứu định lượng được thực hiện để xây dựng, đánh giá các thang đo và mơ hình lý thuyết về nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua căn hộ chung cư, với giả thuyết đề xuất là 9 nhân tố độc lập và một nhân tố ý định được dùng làm biến phụ thuộc cho mơ hình nghiên cứu, thơng qua kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp và phân bổ cỡ mẫu là 250 mẫu.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 3 trình bày phương pháp thực hiện nghiên cứu và kết quả đánh giá sơ bộ thang đo. Mục đích của chương 4 này trình bày kết quả kiểm định mơ hình thang đo, mơ hình lý thuyết và các giả thuyết cũng như kỳ vọng trong mơ hình lý thuyết. Nội dung chính của chương này bao gồm: (1) Đánh giá sơ bộ thang đo thơng qua phương pháp hệ số tin cậy Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, (2) kiểm định sự phù hợp của mơ hình đo lường bằng phân tích hồi quy tuyến tính.
4.1. THỐNG KÊ MƠ TẢ
Thơng tin chi tiết về mẫu nghiên cứu được mơ tả trong phụ lục 4.
Nghiên cứu định lượng được thực hiện tại khu vực Đơng Nam thành phớ Hờ Chí Minh với 350 bản câu hỏi (khảo sát trực tiếp) được gửi đi khảo sát đến các cá nhân đang cĩ nhu cầu tìm mua căn hộ. Kết quả 285 bản câu hỏi được thu về từ 350 bản câu hỏi được phát ra. Sau khi loại bỏ các bản câu hỏi khơng hợp lệ do cĩ nhiều câu trả lời bị bỏ trống, tác giả chọn ra 250 bản câu hỏi để đưa vào phân tích chính