CHƢƠNG 3 : THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
3.2. Quy trình nghiên cứu:
3.2.4.3. Phương pháp phân tích:
Dữ liệu được thu thập được sau khi gạn lọc những bảng khơng hợp lệ (trả lời khơng hết câu hỏi, trả lời giống nhau ở các câu hỏi, khơng biết những cặp “Thương hiệu – Đại sứ thương hiệu” được liệt kê,…) sẽ được xử lý với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS 20 và AMOS 20 với các bước sau:
Bước 1: Kiểm định sơ bộ độ tin cậy thang đo. Các thang đo được đánh giá độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha. Hệ số Cronbach’s Alpha dùng để kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ của các biến quan sát của các thang đo cĩ tương quan với nhau khơng. Cơng cụ Cronbach’s Alpha giúp người phân tích loại bỏ những biến khơng phù hợp và đánh giá tính hội tụ, tính phân biệt của các biến quan sát nhằm hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu. Những biến cĩ hệ số tương quan biến tổng <.4 sẽ bị loại và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu >.6 (Nunnally, 1978; Slater, 1995).
Bước 2: Đánh giá độ giá trị của thang đo. Thơng qua phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) là kỹ thuật dùng để thu nhỏ và tĩm tắt dữ liệu. Phân tích nhân tố khám phá EFA phát huy tính hữu ích trong việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu cũng như tìm ra mối quan hệ giữa các biến với nhau. Phép phân tích EFA được xem xét để đánh giá sơ bộ tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo. Trong phân tích EFA, mức độ thích hợp của tương quan nội tại các biến quan sát trong khái niệm nghiên cứu được thể hiện bằng hệ số KMO (Kaiser – Mever – Olkin) đo lường thích hợp của mẫu và mức ý nghĩa đáng kể của kiểm định Bartlett’s Test of Sphericity trong phân tích khám phá dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO (Kaiser-
Meyer-Olkin measure of sampling adequacy) lớn hơn .5 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố; nếu con số này < .5 thì phân tích nhân tố cĩ khả năng khơng thích hợp với dữ liệu. Rút trích nhân tố đại diện của các biến quan sát được thực hiện với phép quay Promax và phương pháp trích nhân tố PAF (Principle Axis Factoring). Số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố cĩ Eigenvalue > 1. Các biến cĩ hệ số tải nhân tố (Factor loading) nhỏ hơn .5 sẽ bị loại và tổng phương sai trích tốt nhất đạt ít nhất 50%.
Bước 3: Kiểm định khẳng định thang đo. Thơng qua phân tích nhân tố khẳng định CFA (Confirmatory Factor Analysis) đánh giá độ tin cậy của thang đo thơng qua các hệ số tin cậy tổng hợp, hệ số tổng phương sai trích; kiểm tra tính đơn hướng, giá trị hội tụ. Theo đĩ, đối với tính đơn hướng, mơ hình cĩ độ phù hợp với dữ liệu thị trường là điều kiện cần và đủ để tập biến quan sát đạt tính đơn hướng (Steenkam & Vantrijp, 1991). Đo lường mức độ phù hợp của mơ hình với thơng tin thị trường, người ta thường sử dụng các chỉ số sau: Chi Square (CMIN) điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df) < 3 (Carmines & Mciver, 1981); chỉ số thích hợp so sánh CFI (Comparative fit index) > .8; chỉ số phù hợp GFI (goodness of fit index) > .8; chỉ số RMSEA (Root mean square error approximation) < .08 (Thọ & Trang, 2008). Đối với giá trị hội tụ, các biến cần đạt được giá trị trọng số chuẩn hĩa tối thiểu là .5 và cĩ ý nghĩa thống kê (sig < .05) (Gerbing & Aderson, 1998).
Bước 4: Kiểm định mơ hình nghiên cứu. Thơng qua mơ hình phương trình cấu trúc SEM (Structural Equation Modeling) nhằm kiểm định một tập hợp phương trình hồi quy cùng một lúc. Kết quả của SEM sẽ cho biết kết quả về mối quan hệ giữa các khái niệm trong mơ hình nghiên cứu. Ở bước kiểm định mơ hình phương trình cấu trúc SEM ta cũng xem xét độ phù hợp của mơ hình thơng qua các chỉ số Chi Square (CMIN) điều chỉnh theo bậc tự do (CMIN/df) <3 (Carmines & Mciver, 1981); chỉ số thích hợp so sánh CFI (Comparative fit index) > .8; chỉ số phù hợp GFI (goodness of fit index) > .08; chỉ số RMSEA (Root mean square error approximation) < .8 (Thọ & Trang, 2008). Đồng thời, kiểm định giả thuyết nghiên
cứu thơng qua trọng số hồi quy đã chuẩn hĩa (Standardized estimate) giữa biến độc lập và phụ thuộc với p-value ≤ .05. Nếu trọng số chuẩn hĩa này (Standardized estimate) khác 0 thì cĩ mối quan hệ nhân quả giữa biến độc lập và phụ thuộc; trọng số này > 0 thì biến độc lập tác động thuận chiều đến biến phụ thuộc; trọng số này < 0 thì biến độc lập tác động nghịch chiều đến biến phụ thuộc. Sau bước thứ tư này, ta cĩ thể đưa ra kết quả kiểm định mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình nghiên cứu. Kết quả cĩ thể chấp nhận hoặc bác bỏ giả thuyết nghiên cứu đã đề xuất ở Chương 2.
Tĩm tắt chƣơng 3:
Chương 3 trình bày các nội dung trong việc thiết kế nghiên cứu: mơ tả các bước trong quy trình nghiên cứu, phương pháp chọn mẫu, phạm vi lấy mẫu và các phương pháp phân tích dữ liệu. Trong quy trình nghiên cứu, tác giả thực hiện hai nghiên cứu định tính và một nghiên cứu định lượng sơ bộ nhằm xây dựng và điều chỉnh thang đo cho các khái niệm nghiên cứu trước khi tiến hành nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp định lượng thơng qua các cơng cụ xử lý dữ liệu gồm: phần mềm SPSS 20 (thống kê mơ tả; kiểm định Cronbach’s Alpha; phân tích nhân tố khám phá EFA) và phần mềm AMOS 20 (phân tích nhân tố khẳng định CFA và kiểm định mơ hình phương trình cấu trúc SEM). Trong chương tiếp theo, tác giả sẽ trình bày cụ thể kết quả phân tích dữ liệu.