CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3 NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG
Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua bảng khảo sát. Thông tin thu thập được dùng để đánh giá độ tin cậy và độ giá trị của thang đo, kiểm định thang đo và kiểm định sự phù hợp của mơ hình.
3.3.1 Thiết kế phiếu khảo sát
Phiếu khảo sát gồm 3 phần: (Xem phụ lục 3)
Phần 1: Gồm những thơng tin tổng qt, phần này có 2 câu hỏi.
Câu 1 nhằm để xác định đúng đối tượng cần khảo sát là người đã từng đến mua sắm tại nhà sách, đồng thời gợi nhớ lại hành vi mua sắm của người tiêu dùng.
Câu 2 để biết được sự lựa chọn của người tiêu dùng về các thương hiệu nhà sách.
Phần 2: Nội dung đánh giá
Phần này gồm các câu hỏi về giá trị thương hiệu, ý định mua sắm của người tiêu dùng. Phần này bao gồm 21 biến quan sát. Mỗi câu hỏi trong phần này được thiết kế theo thang đo Likert 5 điểm (1 là hồn tồn khơng đồng ý, 2 là không đồng ý, 3 là trung lập, 4 là đồng ý, 5 hồn tồn đồng ý)
Phần 3: Thơng tin khác
Phần này bao gồm các biến về nhân khẩu học: Giới tính, nhóm tuổi, nghề nghiệp. Giới tính: Để xem sự khác biệt về mức độ ảnh hưởng của giá trị thương hiệu lên ý định lựa chọn nhà sách mua sắm của nam và nữ.
Nhóm tuổi: Ở mỗi độ tuổi khác nhau khi mua sắm sẽ có những sự ảnh hưởng khác nhau. Trong bài nghiên cứu này nhóm tuổi của người tiêu dùng được chia thành 4 nhóm từ 18 đến 25, 26 đến 35, 36 đến 50 và từ 51 trở lên.
Nghề nghiệp: Để xem sự khác biệt về mức độ ảnh hưởng của giá trị thương hiệu lên hành vi mua sắm của các đối tượng có nghề nghiệp khác nhau. Nghiên cứu này
3.3.2 Thiết kế mẫu
Tổng thể: Khách hàng từng mua sắm tại các nhà sách ở thành phố Hồ Chí Minh. Phương pháp lấy mẫu: Đề tài chọn phương pháp lấy mẫu thuận tiện.
Cỡ mẫu: Một số nghiên cứu về kích thước mẫu được các nhà nghiên cứu đưa ra, theo Bollen (1989) kích thước mẫu tỷ lệ với biến là 5:1, theo Hair và cộng sự (1998) kích thước mẫu phải từ 100 đến 150, Hatcher (1994) cũng cho rằng kích thước mẫu phải gấp 5 lần số biến quan sát. Dựa vào số biến quan sát trong nghiên cứu này thì số lượng mẫu cần thiết tính theo cơng thức của Bollen là 105 trở lên. Trong nghiên cứu này, phương pháp phân tích nhân tố EFA được sử dụng để rút trích nhân tố do đó cần ít nhất 200 mẫu quan sát (Gorsuch, 1983). Ngồi ra, kích thước mẫu càng lớn thì càng đại diện cho tổng thể. Do vậy, đề tài xác định thực hiện với kích thước mẫu tối thiểu là 105 mẫu, nhưng để tốt hơn trong việc giải thích có thể lấy mẫu thêm.
3.3.3 Phương pháp thu thập dữ liệu
Thu thập dữ liệu bằng phương pháp phỏng vấn trực tiếp các khách hàng đã mua sắm tại nhà sách ở thành phố Hồ Chí Minh thơng qua phiếu khảo sát. Ngồi ra, dữ liệu còn được thu thập trực tuyến thông qua ứng dụng Google Docs. Để đạt được kích thước mẫu đề ra, 300 bảng câu hỏi được phát trực tiếp cho các đối tượng, số lượng mẫu còn lại được chọn từ công cụ Google Docs. Cuộc khảo sát được thực hiện từ 05/10/2016 đến 20/10/2016.
3.3.4 Phương pháp phân tích dữ liệu
Nghiên cứu sử dụng các cơng cụ phân tích dữ liệu:
Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Anpha.
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát, hệ số Cronbach’s Alpha cao thể hiện tính đồng nhất của các biến đo lường. Phương pháp này cho phép người phân tích
loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mơ hình nghiên cứu, từ đó có thể biết được chính xác độ biến thiên cũng như độ lỗi của các biến.
Tiêu chuẩn đánh giá thang đo là hệ số Cronbach’s Alpha phải lớn hơn 0,6 và nhỏ hơn 0,95; đồng thời hệ số tương quan giữa các biến – tổng phải lớn hơn 0,3 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo, tiếp tục tiến hành phân tích nhân tố để nhằm kiểm định độ giá trị hội tụ, độ giá trị phân biệt của thang đo các khái niệm, từ đó cũng trích ra các yếu tố để tiến hành phân tích hồi qui.
Các tiêu chí đánh giá kết quả trong phân tích EFA: Hệ số KMO lớn hơn 0,5; mức ý nghĩa kiểm định Bartlelt nhỏ hơn 0,05; tiêu chuẩn Eigenvalue lớn hơn 1, tổng phương sai trích được lớn hơn 50%, hệ số tải trên mỗi nhân tố (factor loading) lớn hơn 0,5; chênh lệch trọng số (nếu có) lớn hơn 0,3 (Nguyễn Đình Thọ, 2011)
Phân tích hồi qui
Phân tích hồi qui đa biến dùng để phân tích mối liên hệ và cường độ liên hệ giữa một biến phụ thuộc và các biến độc lập.
Trước khi phân tích hồi qui, cần kiểm tra sự tương quan giữa các biến trong mơ hình hồi qui. Để đánh giá mức độ tương quan thì hai yếu tố được quan tâm trong kiểm định ma trận tương quan giữa các biến là: Hệ số tương quan và mức ý nghĩa (Sig. < 0,05). Để đánh giá độ phù hợp của mơ hình, các nhà nghiên cứu sử dụng hệ số xác định (R – Square). Trong hồi qui tuyến tính bội thường dùng hệ số R – Square điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mơ hình vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Bên cạnh đó, cần kiểm tra hiện tượng tương quan bằng hệ số Durbin–Watson (1 < Durbin-Watson < 3) và khơng có hiện tượng đa cộng tuyến bằng hệ số phóng đại phương sai VIF (VIF < 10). Hệ số beta chuẩn hóa được dùng để đánh giá mức độ quan trọng của từng nhân tố, hệ số Beta chuẩn hóa của biến độc
lập nào càng cao thì mức độ tác động của biến đó vào biến phụ thuộc càng mạnh (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).