Phương pháp phân tích dữ liệu

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) ảnh hưởng của giá trị thương hiệu áo sơ mi đến hành vi mua sắm tại TP HCM , luận văn thạc sĩ (Trang 33 - 36)

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.5. Phương pháp phân tích dữ liệu

Sau khi thu thập, các bản phỏng vấn được xem xét và loại đi những bản phỏng vấn khơng đạt u cầu, sau đó mã hóa, nhập liệu và làm sạch, xử lý dữliệu bằng SPSS 16.0. Tác giả đã phát đi 360 mẫu khảo sát, và thu lại được 342 bảng

khảo sát hợp lệ(tỷlệ95%).

Dữliệu thu thập được xửlý bằng phần mềm 16.0 như sau:

- Kiểm định thang đo bằng Cronbach’s Alpha: Hệ số của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau, giúp loại đi những biến và thang đo không phù hợp. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nghiên cứu đề nghị rằng

Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm

(Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Từ đó, tác giả kiểm định độ tin cậy của thang đo dựa trên cơ sở các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên. Kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo, thang

đo nào đạt độ tin cậy cho phép được sử dụng trong các bước phân tích EFA và hồi

quy tiếp theo.

- Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) là phương pháp

phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát có mối tương quan với nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa

hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair và

cộng sự, 1998). Khi tiến hành phân tích nhân tố, các biến quan sát sẽ được sửdụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA với các yêu cầu sau: Hệ số KMO (Kaiser- Meyer-Olkin)≥ 0.5với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett≤ 0.05, hệsốtải nhân tố (Factor loading)≥ 0.5, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và

hệ số Eigenvalue >1, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải lớn hơn 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố. Khi phân tích EFA, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimaxvà điểm dừng trích các yếu tốcó eigenvalue >1.

- Phân tích hồi quy nhằm xác định mơ hình ảnh hưởng của các yếu tố cấu thành giá trị thương hiệu đến hành vi mua của khách hàng, đồng thời đánh giá và

kiểm định sựphù hợp của mơ hình thơng qua R2sau khi chạy hồi quy tuyến tính với

phương pháp Enter và kiểm nghiệm F (với giá trịsig.).

Tóm tắt chương 3

Chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu được thực hiện để điều chỉnh và đánh giá thang đo, kiểm định giả thuyết và mơ hình nghiên cứu. Phương

pháp nghiên cứu thơng qua hai bước (1) nghiên cứu định tính và (2) nghiên cứu

định lượng. Nghiên cứu định tính tiến hành phỏng vấn sau 10 khách hàng đã từng

thành phần của giá trị thương hiệu và hành vi mua sản phẩm của khách hàng. Nghiên cứu định lượng được tiến hành với 342 khách hàng đã từng sử dụng sản phẩm áosơ mi của thương hiệu cụthể.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) ảnh hưởng của giá trị thương hiệu áo sơ mi đến hành vi mua sắm tại TP HCM , luận văn thạc sĩ (Trang 33 - 36)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(87 trang)